Рубрика: Жаңалықтар

Біздің веб-сайттың “Ауыл шаруашылығы жаңалықтары” бөліміне қош келдіңіздер. Мұнда біз сіздерге ауыл шаруашылығының барлық аспектілері бойынша ең соңғы және ең жан-жақты жаңалықтарды, талдауларды және түсініктерді ұсынамыз.

Біздің мақсатымыз - сізді ауыл шаруашылығы саласындағы соңғы жаңалықтармен, соның ішінде ауыл шаруашылығы тәжірибелері, ауыл шаруашылығы саясатындағы өзгерістер, жаңа технологиялар, серпінді зерттеулер және тағы басқалармен хабардар етіп отыру.

Біздің адал жазушылар мен редакторлардан тұратын командамыз ауыл шаруашылығына құмар және мол білім мен тәжірибені ұсынады. Олар сізге сенім арта алатын дәл және сенімді ақпарат беру үшін талмай еңбек етеді.

Сіз фермер, зерттеуші, саясаткер немесе жай ғана ауыл шаруашылығы әлеміне қызығушылық танытатын адам болсаңыз да, бұл бөлім сіздің барлық қажеттіліктеріңіз үшін таптырмас орын.

Ауыл шаруашылығы жаңалықтары мен жаңартулары

Сондықтан, егер сіз жаңалықтардан хабардар болып, көшбасшы болғыңыз келсе, біздің веб-сайтымызды белгілеп, ауыл шаруашылығы жаңалықтарының соңғы жаңартуларын алу үшін бізге үнемі кіріп отырыңыз.

Бұлттық негізделген трансформативті дақылдарға арналған ұсыныс моделі дәл ауыл шаруашылығын өзгертеді

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Ауыл шаруашылығы қиылыста тұр. 2050 жылға қарай әлемдік халық саны 9,7 миллиардқа жетеді деп күтілуде, сондықтан фермерлер климаттың өзгеруімен, топырақтың деградациясымен және су тапшылығымен күресіп, 70% көбірек азық-түлік өндіруі тиіс.

Ескірген тәсілдер мен болжауға негізделген дәстүрлі егіншілік әдістері енді жеткіліксіз. Міне, Өзгеріс әкелетін дақылдарға арналған ұсыныстар моделі (TCRM), осы қиындықтарды тікелей шешуге арналған жасанды интеллект негізіндегі шешім.

Бұл мақала TCRM машинамен оқыту, IoT сенсорлары және бұлтты есептеуді пайдалана отырып қалай жеткізетінін зерттейді. 94% дәл дақылдар бойынша ұсыныстар, фермерлерге өнімділікті арттыруға, қалдықтарды азайтуға және тұрақты тәжірибелерді енгізуге мүмкіндік береді.

Қазіргі заманғы ауыл шаруашылығында жасанды интеллектуалды жүйелерге өсіп келе жатқан қажеттілік

Азық-түлікке сұраныс күрт өсіп жатыр, бірақ дәстүрлі ауыл шаруашылығы оны қанағаттандыруға шамасы жетпейді. Үндістанның Пәңжаб сияқты ірі ауыл шаруашылығы аймақтарында тыңайтқыштарды шамадан тыс қолдану салдарынан топырақтың құнарлылығы төмендеп, жер асты суларының қорлары тез таусылып барады.

Шаруалар жиі нақты уақыттағы деректерге қол жеткізе алмайды, бұл дақылдарды таңдау, суару және ресурстарды пайдалану жөніндегі дұрыс емес шешімдерге әкеледі. Міне, осы жерде дәл ауыл шаруашылығы, ЖИ негізіндегі ... маңызды болады.

Дәстүрлі әдістерден айырмашылығы, дәл ауыл шаруашылығы дала жағдайларын талдау және жекелендірілген ұсыныстар беру үшін IoT сенсорлары мен машинамен оқыту сияқты технологияларды пайдаланады. TCRM осы тәсілді айқын көрсетеді: ол фермерлерге топырақтың қоректік заттары, ауа райы үлгілері және тарихи деректер негізінде іс-қимылға жарамды түсініктер ұсынады.

AI-ды ауыл шаруашылығына енгізу арқылы TCRM дәстүрлі білім мен заманауи инновация арасындағы алшақтықты жояды, фермерлерге болашақтағы азық-түлік сұранысын тұрақты түрде қанағаттандыруға мүмкіндік береді.

“Бұл тек технология туралы ғана емес — бұл әрбір фермердің өркендеуіне қажетті құралдармен қамтамасыз ету туралы.”

TCRM қалай жұмыс істейді: деректер мен машинамен оқытуды біріктіру

Негізінде, TCRM — бұл Егінді ұсыну бойынша жасанды интеллект жүйесі дәл әрі нақты кеңес беру үшін бірнеше технологияны біріктіреді. Процесс деректерді жинаудан басталады. Далада орнатылған IoT сенсорлары топырақтағы азот (N), фосфор (P), калий (K), температура, ылғалдылық, жауын-шашын және рН деңгейлері сияқты маңызды параметрлерді өлшейді.

Бұл сенсорлар нақты уақыттағы деректерді бұлттық платформаға жібереді, ол сондай-ақ NASA мен FAO сияқты жаһандық дерекқорлардан дақылдардың тарихи өнімділік жазбаларын да алады. Деректер жиналғаннан кейін олар мұқият тазаланады.

Жоқ мәндер, мысалы топырақтың рН көрсеткіштері, өңірлік орташа мәндермен толтырылады, ал ауытқушылықтар — мысалы ылғалдылықтың кенеттен жоғарылауы — сүзгіден өткізіледі. Тазаланған деректер кейіннен біркелкілікті қамтамасыз ету үшін нормаластырылады; мысалы, жауын-шашын мөлшері талдауды жеңілдету үшін 0 (100 мм) мен 1 (1000 мм) аралығында шкалаланады.

Келесіде TCRM-нің гибридті машинамен оқыту моделі іске қосылады. Ол араластырады Random Forest алгоритмдері—қателіктерді болдырмау үшін 500 шешім ағашын пайдаланатын әдіс—күрделі үлгілерді анықтайтын терең оқыту қабаттарымен.

TCRM қалай жұмыс істейді: деректер мен машинамен оқытуды біріктіру

Негізгі жаңашылдық – көпбасты назар аудару механизмі, ол айнымалылар арасындағы байланыстарды анықтайды. Мысалы, ол жоғары жауын-шашынның күріш сияқты дақылдардағы азот сіңірілуінің жақсаруымен жиі байланысты екенін анықтайды.

Модель 200 цикл (эпоха) бойы 0,001 үйрену жылдамдығымен оқытылып, болжамдарын 94% дәлдікке жеткенше ұсақ-түзете отырып реттейді. Соңында жүйе бұлттық қосымша немесе SMS-хабарламалар арқылы ұсыныстарды жіберіп, тіпті шалғайдағы фермерлерге де уақытылы кеңес алуды қамтамасыз етеді.

Неліктен TCRM дәстүрлі егіншілік әдістерінен артық

Дәстүрлі дақылдарға ұсыныстар жасайтын жүйелер, мысалы логистикалық регрессия немесе K-жақын көршілер (KNN) әдістерін қолданатын жүйелер, ауыл шаруашылығының күрделілігін шешуге жеткілікті деңгейде дамымаған.

Мысалы, KNN теңгерімсіз деректермен қиындыққа тап болады — егер деректер жиынтығында бидай жазбалары бұршақ жазбаларынан көп болса, оның болжамдары бидайға қарай ығысады. Сол сияқты, AdaBoost алгоритмі зерттеу барысында артық үйрену (overfitting) салдарынан тек 11,51 % дәлдік көрсетті. TCRM гибридті құрылымы арқылы осы кемшіліктерді жояды.

Ағаш негізіндегі алгоритмдерді (айқындылық үшін) күрделі үлгілерді өңдеуге арналған терең оқытумен біріктіре отырып, ол дәлдік пен түсіндіргіштікті теңестіреді.

Сынақтарда TCRM қол жеткізді 97.67% кросс-валидация көрсеткіші, әртүрлі жағдайларда өз сенімділігін дәлелдеді. Мысалы, Пенджабта сынақтан өткізгенде, калий деңгейі жоғары (120 кг/га) және рН мөлшері орташа (6,3) фермерлік алқаптарға гранатты өсіруді ұсынды, бұл өнімділікті 30,1 %-ға арттырды.

Фермерлер жүйенің дәл қоректік заттар мен суару жөніндегі нұсқаулықтарын ұсынуы арқасында тыңайтқыш қолдануды 151 TP3T-ға және су шығынын 251 TP3T-ға азайтты. Бұл нәтижелер TCRM-нің ауыл шаруашылығын ресурстарды көп тұтынатын саладан тұрақты, деректерге негізделген экожүйеге айналдыру әлеуетін көрсетеді.

TCRM дәстүрлі егіншілік модельдерінен озық

Нақты әлемдегі әсері: Пенджабтан алынған кейс-зерттеулер

Пенджаб фермерлері жер асты суларының сарқылуы мен топырақтағы қоректік заттардың теңгерімсіздігі сияқты ауыр қиындықтарға тап болуда. ТСРМ-нің практикалық құндылығын бағалау үшін мұнда сынақтан өткізілді.

Мысалы, бір фермер топырақтағы азотты 80 кг/га, фосфорды 45 кг/га, калийді 120 кг/га, сондай-ақ рН-ды 6,3 және жылдық жауын-шашын мөлшерін 600 мм деп көрсететін деректерді енгізді.

TCRM бұл деректерді талдап, калий деңгейінің жоғары және рН мөлшерінің оңтайлы екенін анықтап, осындай жағдайларда жақсы өсетін алма ағашын өсіруді ұсынды. Фермерге дақыл таңдау мен мінсіз тыңайтқыштар (азот үшін мочевина, фосфор үшін суперфосфат) туралы SMS-хабарлама жіберілді.

Алты ай ішінде TCRM пайдаланған фермерлер хабарлады 20–30% жоғары өнімділік Бидай мен күріш сияқты негізгі дақылдарға. Ресурстарды тиімді пайдалану да жақсарды: жүйе дәл қоректік заттарға деген қажеттілікті анықтап, тыңайтқыш қолдану 15%-ға азайды, ал жаңбыр болжамына сәйкес суару нәтижесінде су шығыны 25%-ға төмендеді.

Бұл нәтижелер TCRM сияқты жасанды интеллект негізіндегі құралдардың өнімділікті арттыра отырып, экологиялық тұрақтылықты ілгерілете алатынын көрсетеді.

TCRM-нің табысының артындағы техникалық инновациялар

TCRM-нің табысы екі жаңалыққа тәуелді. Біріншіден, оның көпбасты назар аудару механизмі модельге айнымалылар арасындағы байланыстарды салмақтауға мүмкіндік береді.

Мысалы, жауын-шашын мен азот сіңіру арасындағы мықты оң корреляция (0,73) анықталды, яғни көп жауын-шашын түсетін аймақтардағы дақылдар азотқа бай тыңайтқыштардан пайда көреді.

Керісінше, топырақтың рН деңгейі мен фосфор сіңіруі арасында -0,14 көрсеткішпен әлсіз теріс байланыс анықталды, бұл қышқыл топырақтарды картоп сияқты фосфорды көп қажет ететін дақылдарды отырғызар алдында әктаспен өңдеу қажеттігін түсіндіреді.

Екіншіден, TCRM-нің Бұлттық қызмет пен SMS интеграциясы масштабталуын қамтамасыз етеді. Amazon Web Services (AWS) платформасында орналастырылған жүйе бір уақытта 10 000-нан астам пайдаланушыны қабылдай алады, бұл оны ірі кооперативтер үшін тиімді етеді.

Интернеті жоқ шағын фермерлерге Twilio API дақылдар мен тыңайтқыштар жөніндегі кеңестерді қамтитын SMS-хабарламаларды жібереді — тек Пенджабта айына 3 000-нан астам. Бұл екі тәсіл байланыс мүмкіндігіне қарамастан ешбір фермердің артта қалмауын қамтамасыз етеді.

TCRM-нің табысының артындағы техникалық инновациялар

Ауыл шаруашылығында жасанды интеллектіні енгізудегі қиындықтар

Уәдесіне қарамастан, TCRM бірқатар кедергілерге тап болуда. Көптеген фермерлер, әсіресе қарт фермерлер, жасанды интеллект ұсыныстарына сенбей, дәстүрлі әдістерді артық көреді. Пенджабта сынақ кезінде фермерлердің тек 35,1 %-ы TCRM-ді қолданды.

Құны тағы бір кедергі: IoT сенсорлары қымбат тұрады. 200Акріне 500 доллар тұрады, бұл шағын фермерлер үшін қолжетімсіз. Сонымен қатар, TCRM-нің оқыту деректері бидай мен күріш сияқты үнді дақылдарына бағытталғандықтан, оны басқа өңірлердегі киноа немесе авокадо өсірушілер үшін пайдалану мүмкіндігі шектеулі.

Зерттеу сонымен қатар сынақ жүргізудегі олқылықтарды көрсетеді. TCRM кросс-валидацияда 97,67% ұпай жинағанымен, оны су тасқындары немесе ұзақ құрғақшылық сияқты экстремалды жағдайларда бағалап көрген жоқ. Болашақ нұсқалары осы шектеулерді жоюы тиіс, осылайша төзімділікті және сенімділікті арттыруға болады.

Ауыл шаруашылығындағы жасанды интеллекттің болашағы

Алдағы уақытта TCRM әзірлеушілері интеграциялауды жоспарлап отыр. Түсіндірілетін жасанды интеллект (XAI) SHAP пен LIME сияқты құралдар. Олар ұсыныстарды айқындайды — мысалы, фермерлерге дақылдың таңдалғанын калий деңгейі шекті мәннен 20% жоғары болғандықтан көрсетеді.

Әлемдік кеңею – тағы бір басымдық; Африкадан (мысалы, Кениядағы жүгері) және Оңтүстік Америкадан (мысалы, Бразилиядағы соя) деректер жиынтықтарын қосу TCRM-ді әмбебап қолдануға мүмкіндік береді.

Дронды пайдалана отырып, нақты уақыттағы IoT интеграциясы да алда тұр. Дрондар егіс алқаптарын сағат сайын картаға түсіріп, ауа райының өзгеруі мен зиянкестердің белсенділігіне қарай ұсыныстарды жаңарта алады.

Мұндай жаңашылдықтар құрттардың жаппай көбеюін немесе саңырауқұлақ инфекцияларын болжауға көмектесіп, алдын алу шараларын қабылдауға мүмкіндік береді. Соңында, үкіметтермен серіктестік Интернет нәрселері (IoT) сенсорларын субсидиялап, дәл ауыл шаруашылығын барлық фермерлерге қолжетімді етеді.

Қорытынды

Өзгеріс әкелетін дақылдарды ұсыну моделі (TCRM) ауыл шаруашылығы технологиясындағы ілгерілеудің үлкен секірісін білдіреді. Жасанды интеллектті, заттар интернетін және бұлтты есептеуді біріктіре отырып, ол фермерлерге 94% дәл, өнімділікті арттырып, ресурстарды үнемдейтін нақты уақыттағы шешім қабылдау құралы.

Шығындар мен қабылдауға кедергілер сияқты қиындықтар әлі де бар болса да, TCRM-нің ауыл шаруашылығын түбегейлі өзгерту әлеуеті даусыз. Әлем климаттың өзгеруі мен халық санының өсуімен күресіп жатқанда, TCRM тәрізді шешімдер тұрақты әрі азық-түлік қауіпсіздігі бар болашақты құруда аса маңызды рөл атқарады.

ДереккөзСингх, Г., Шарма, С. Бұлттық негізделген трансформативті дақылдарға ұсыныс беру моделі арқылы дәл ауыл шаруашылығын жетілдіру. Sci Rep 15, 9138 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598-025-93417-3

Шағын және орта кәсіпорындарға арналған автоматтандырылған жасанды интеллект шеңбері. Солтүстік Рейн-Вестфалия штатының гранты.

-де жарияланды vklinkovgp арқылы

Біз қуана хабарлаймыз, GeoPard Ауыл шаруашылығы, серіктестікпен Хамм-Липштадт қолданбалы ғылымдар университеті, грант туралы хабарламаны ...-тен алды Солтүстік Рейн-Вестфалия экономикалық істер министрлігі жоба үшін Шағын және орта кәсіпорындарға арналған автоматтандырылған жасанды интеллект шеңбері (AKI4KMU). Бұл бастама геокеңістік аналитикасына баса назар аудара отырып, жасанды интеллектіні қолдану мен оны бар процестерге интеграциялауды жеңілдетуді мақсат етеді.

Жоба туралы
Оның AKI4KMU жоба, Hochschule Hamm-Lippstadt, FlyPard Analytics GmbH және Pfeifer & Langen GmbH & Co. KG компанияларынан тұратын консорциум жетекшілігімен, жасанды интеллектті (AI) және заманауи коммуникациялық технологияларды пайдалана отырып, әсіресе ауыл шаруашылығы саласында инновация мен тұрақтылықты ілгерілетуге бағытталған. Шағын және орта кәсіпорындар (ШОК) жиі деректерді жинау, бағалау және AI енгізу кезінде қиындықтарға тап болады. Бұл жоба осы кедергілерді жеңуді мақсат етеді. автоматтандырылған жасанды интеллект процестері және оларды біріктіру Сандық егіздер және 5G технологиясы.

жоба серіктесі профессор доктор Штефан Хенклермен

Негізгі мақсаттар

  • Ауыл шаруашылығының тиімділігін оңтайландыру: Дәл ауыл шаруашылығын, жасанды интеллект негізіндегі талдауды және цифрлық модельдеуді пайдалана отырып, жоба ауыл шаруашылығының тиімділігі мен тұрақтылығын арттыруды мақсат етеді.
  • Ресурстарды тұтынуды азайтуЖасанды интеллект негізіндегі талдаулар су мен тыңайтқыштардың қолданылуын азайтып, фермерлердің операциялық шығындарын төмендетеді.
  • Шешім қабылдауды жетілдіруЖасанды интеллект дақылдарды жоспарлауды, зиянкестерді анықтауды және өнімділікті оңтайландыруды жақсартады, өнімділік пен бәсекеге қабілеттілікті арттырады.
  • Шындыққа жақын жасанды интеллект симуляциялары: Сандық егіздер қымбат физикалық тәжірибелерсіз нақты әлемдік сценарийлерді сынауға мүмкіндік береді.

Аймаққа әсері
Жоба жүргізілді Германия, Солтүстік Рейн-Вестфалия, өңірлік инновациялық стратегияларға сәйкес келеді және оларға үлес қосады Жетілдірілген технологиялық экожүйені дамыту ауыл шаруашылығы үшін. Арақылы ЖИ негізіндегі автоматтандыру және тұрақты цифрлық шешімдер, бұл жоба шағын және орта кәсіпорындарға жасанды интеллекттің толық әлеуетін ашуға мүмкіндік береді, бизнестер мен қоғам үшін ұзақ мерзімді құндылық туғызады.

Солтүстік Рейн-Вестфалия штатының Экономикалық істер, өнеркәсіп, климат әрекеті және энергетика министрлігінің қолдауымен. Еуропалық Одақпен бірлесіп қаржыландырылған. Грант нөмірі EFRE-20800498.

Үлкен фермалар дәл ауыл шаруашылығы саласында үстемдік етеді, дейді АҚШ Ауыл шаруашылығы департаменті.

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Дәл ауыл шаруашылығы технологияларын енгізу артып келеді, ірі фермалар тиімділікті арттыру, шығындарды азайту және дақылдардың өнімділігін арттыру үшін озық құралдарды енгізуде көшбасшы болып табылады.

АҚШ Ауыл шаруашылығы министрлігінің (USDA) есебіне сәйкес, жылына $1 миллионнан астам кіріс табатын 70% ірі шаруашылықтар өз жұмыстарын жақсарту үшін өнімділік мониторлары, автоматты басқару жүйелері және топырақ карталары сияқты технологияларды пайдаланып жатыр.

Бұл АҚШ Ауыл шаруашылығы министрлігінің Экономикалық зерттеулер қызметінің мәліметтері бойынша, 2023 жылы ұқсас технологияларды қолданғанын хабарлаған 13% шағын фермалармен салыстырғанда айтарлықтай айырмашылық.

Неліктен ірі фермалар дәл ауыл шаруашылығын қабылдауға бейім?

Дәл егіншілік дегеніміз - егіншілік тәжірибелерін оңтайландыру және өнімділікті барынша арттыру үшін озық технологияларды пайдалану. Ірі шаруашылықтар үшін бұл технологиялардың пайдасы айтарлықтай.

Егін өнімділігін арттыруға, пайдалану шығындарын азайтуға және ауа райының болжанбайтын өзгерістері мен нарықтың ауытқуларын басқаруға баса назар аудара отырып, ірі шаруашылықтардың технологияға инвестиция салу үшін көбірек қаржылық ресурстары бар. Бұл оларға өнімділікті бақылау, автоматты басқару жүйелері және автоматтандырылған жабдықтар сияқты айтарлықтай алдын ала шығындарды қажет ететін құралдарды қабылдауды жеңілдетеді.

АҚШ Ауыл шаруашылығы министрлігінің сауалнамасына сәйкес, технологияны енгізудегі айырмашылық айқын көрінеді. Ірі шаруашылықтардың 68%-і өнімділік мониторлары мен топырақ карталары сияқты шешім қабылдауды қолдау технологияларын пайдаланса, шағын шаруашылықтардың тек 13%-і ғана бұл құралдарды пайдаланды.

Есепте ірі операциялардың мұндай технологияларға инвестиция салуға қаржылық мүмкіндігі ғана емес, сонымен қатар оларды енгізуден көбірек пайда көре алатыны атап өтілген. Дәл ауыл шаруашылығы технологиялары, әсіресе автоматтандыруға және деректерге негізделген шешім қабылдауға бағытталған технологиялар, жоғары тиімділікке, ресурстарды басқаруды жақсартуға және сайып келгенде жоғары пайда маржасына әкелуі мүмкін.

Дәл ауыл шаруашылығын енгізуге ықпал ететін негізгі технологиялар

Қолжетімді әртүрлі дәл ауыл шаруашылығы құралдарының ішінде бірнешеуі ірі фермаларда кеңінен қолданылуымен ерекшеленеді:

  1. Өнімділік мониторларыБұл құрылғылар жиналған дақылдардың саны мен сапасын өлшейді. Нақты уақыт режиміндегі деректерді ұсыну арқылы өнімділік мониторлары фермерлерге егістіктің өзгергіштігін бағалауға және дақылдарды басқару мен ресурстарды бөлу бойынша хабардар шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді.
  2. Бағыттаушы автоматты рульдік жүйелерБұл жүйелер тракторлар мен комбайндар сияқты ірі ауылшаруашылық техникасының ажырамас бөлігі болып табылады. Автоматты руль жабдықты басқару үшін GPS технологиясын пайдаланады, бұл адами қателіктерді азайтады және отырғызу, тыңайтқыштар себу және жинау сияқты операциялардың дәлдігін оңтайландырады. USDA есебіне сәйкес, ірі фермалардың 70%-і автоматты рульдік жүйелерді пайдаланған, ал шағын фермалардың 9%-і ғана автоматты рульдік жүйелерді пайдаланған.
  3. Топырақ карталары және деректерді талдауТопырақ картасын жасау технологиясы фермадағы топырақ жағдайлары туралы егжей-тегжейлі ақпарат береді, бұл фермерлерге суару, тыңайтқыштар беру және отырғызу туралы дәл шешім қабылдауға мүмкіндік береді. Топырақ құрамы мен ылғал деңгейінің өзгергіштігін түсіну арқылы ірі фермерлер өнімділікті арттырып, шығындарды азайта алады.

Технологияны енгізуге әсер ететін факторлар

АҚШ Ауыл шаруашылығы министрлігінің есебінде дәл ауыл шаруашылығын енгізуге әсер ететін бірнеше факторлар атап өтілген, олардың ішіндегі ең маңыздысы - фермалардың көлемі мен қаржылық ресурстар. Кірістері жоғары және ұзақ мерзімді инвестициялар салу мүмкіндігі бар ірі фермалар айтарлықтай бастапқы капиталды қажет ететін технологияларды енгізуге бейім.

Екінші жағынан, шағын операциялар, әсіресе жылына $150,000-нан аз өнім шығаратындар, шектеулі бюджеттер мен төмен пайда маржасына байланысты бастапқы инвестицияларды ақтауда қиындықтарға тап болады.

Қаржылық шектеулерден басқа, шаруашылықтың сипаты да технологияны енгізуде рөл атқарады. Зейнеткерлік шаруашылықтар немесе зейнеткерлікке жақындаған фермерлер басқаратын шаруашылықтар көбінесе жаңа технологияларға инвестиция салуға бейім емес, себебі олардың ауыл шаруашылығы бизнесіне ұзақ мерзімді қатысуы белгісіз болуы мүмкін.

Бұл операциялар үшін дәл ауыл шаруашылығының пайдасы шығындардан асып түспеуі мүмкін, әсіресе фермер жақын арада белсенді егіншіліктен бас тартуды жоспарласа.

Кеңінен асырап алу үшін күрес

Дәл ауыл шаруашылығы технологиялары айқын артықшылықтар бергенімен, олардың кеңінен қолданылуы күтілгеннен баяу болды. Ірі фермаларда өнімділікті бақылау және автоматты басқару жүйелері сияқты құралдардың қолданылуының артуына қарамастан, кейбір технологиялар әлі де фермалардың көлемінде айтарлықтай танымал бола алмады. Мысалы, дрондар, киілетін малды бақылау құрылғылары және роботты сауыншылар тіпті ірі фермаларда да жеткіліксіз пайдаланылуда.

Дәнді дақылдарды бақылау және егістік талдау үшін перспективалы құрал ретінде жиі қарастырылатын дрондарды пайдалану туралы 2023 жылы ірі көлемді отбасылық фермалардың тек 12%-ы хабарлады. Робот-сауытшылар және малға арналған киілетін құрылғылар сияқты басқа да жоғары технологиялық құралдарды да енгізу деңгейі төмен болды, фермерлер құнына, күрделілігіне немесе белгісіз пайдасына байланысты бұл технологияларды қабылдаудан тартынды.

Жабдық өндірушілерінің рөлі

Дәл ауыл шаруашылығына деген сұраныс өсе берген сайын, ауыл шаруашылығы техникасын өндірушілер озық технологияларға инвестицияларын арттыруда. Компаниялар шағын өндіріс орындары бар фермерлерді қоса алғанда, кең ауқымды фермерлердің қажеттіліктерін қанағаттандыру үшін қолжетімді және қолжетімді шешімдерді әзірлеуде.

Дегенмен, осы күш-жігерге қарамастан, нарық әлі де күрделі болып қала береді, көптеген фермерлер қиын ауыл шаруашылығы экономикасы жағдайында жаңа технологияларды енгізуден әлі де тартыншақтайды.

Өндірушілер сонымен қатар тракторлардың, комбайндардың және басқа да ауыл шаруашылығы техникасының өнімділігін оңтайландыруға көмектесетін автоматтандырылған жүйелерді жасауға назар аударуда. Бұл инновациялар фермерлерге еңбек шығындарын азайтуға және өнімділікті арттыруға көмектесуге бағытталған, бұл дәл ауыл шаруашылығы технологияларының барлық көлемдегі фермерлер үшін тартымды болуын қамтамасыз етеді.

Қорытынды

Дәл ауыл шаруашылығы технологиялары фермерлерге, әсіресе ірі көлемді операцияларды басқаратындарға айтарлықтай пайда әкеледі. Өнімділік мониторлары, автоматты басқару жүйелері және топырақ карталары сияқты құралдардың көмегімен ірі шаруашылықтар өнімділігін оңтайландыра алады, шығындарды азайта алады және тұрақсыз нарықтар мен болжанбайтын ауа райы тудыратын қиындықтарды жеңе алады. Дегенмен, бұл технологиялардың жоғары бастапқы шығындары шағын шаруашылықтардың, әсіресе қаржылық ресурстары шектеулі шаруашылықтардың, қабылдауына кедергі келтіруде.

Ауыл шаруашылығы саласы дамып келе жатқандықтан, дәл ауыл шаруашылығын пайдалану одан әрі кеңейе түсуі мүмкін. Шағын фермерлер үшін бұл технологиялардың барлығына қолжетімді болуын қамтамасыз ету үшін қолжетімді және қолжетімді шешімдерді әзірлеу маңызды болады. Ауыл шаруашылығының болашағы, фермерлерге өз операцияларында ақылды, деректерге негізделген шешімдер қабылдауға мүмкіндік беретін цифрлық құралдармен барған сайын қалыптасатын сияқты.

Дәлдігі жоғары ауыл шаруашылығының эволюциясы: Өткен болашақты қалай қалыптастырады

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Технологияны, деректерді және озық әдіснамаларды біріктіретін егіншілікке инновациялық тәсіл болып табылатын дәлме-дәл ауыл шаруашылығы (Precision Ag) ауыл шаруашылығы ландшафтын түбегейлі өзгертті.

GPS нұсқаулығы, дрондар, сенсорлар және деректерді талдау сияқты құралдарды пайдалану арқылы фермерлер тиімділікті барынша арттыра алады, қалдықтарды азайта алады және өнімділікті оңтайландыра алады. Дегенмен, бұл революциялық сала оқшау пайда болған жоқ. Оның эволюциясы ғасырлар бойы қалыптасқан ауыл шаруашылығы тәжірибелеріне терең тамыр жайған, бұл өткеннің болашаққа деген алғышарт ретінде қызмет ететінін көрсетеді.

Өткенге шолу: Дәл егіншіліктің негіздері

Ауыл шаруашылығы әрқашан инновация саласы болды. Заманауи технология пайда болғанға дейін фермерлер өнімділікті арттыру үшін мұқият бақылауға, тәжірибеге және сынақтар мен қателіктерге сүйенді.

Ауыспалы егіс, суару және селекциялық селекция сияқты тәжірибелер дәл егіншіліктің алғашқы түрлерін көрсетеді. Бұл әдістер, бүгінгі стандарттар бойынша қарапайым болғанымен, заманауи ауыл шаруашылығы стратегияларының негізін қалады.

18 және 19 ғасырлардағы өнеркәсіптік революция маңызды бетбұрыс кезеңін белгіледі. Соқалар, тұқым себу машиналары және астық бастыру машиналары сияқты механикаландырылған жабдықтар тиімділікті арттырып, фермерлерге үлкен жер учаскелерін басқаруға мүмкіндік берді.

Бұл кезеңде химиялық тыңайтқыштар мен пестицидтердің пайда болуы да дақылдардың өнімділігін одан әрі арттырды. Бұл инновациялар 20 және 21 ғасырларда пайда болатын дәлдікке негізделген технологияларға негіз қалады.

Қазіргі заманғы дәл ауыл шаруашылығының пайда болуы

Бүгінгі таңда біз білетін дәл ауыл шаруашылығы тұжырымдамасы 20 ғасырдың соңында спутниктік технология, есептеу қуаты және географиялық ақпараттық жүйелер (ГАЖ) саласындағы жетістіктермен қалыптаса бастады. Бұл кезеңдегі негізгі кезеңдер:

  1. GPS технологиясы (1990 жылдар): GPS жүйелерінің енгізілуі техниканы дәл бағыттауға мүмкіндік беру арқылы егіншілікте төңкеріс жасады. Фермерлер енді егіс отырғызу, тыңайтқыштар себу және жинау үлгілерін оңтайландыра алады, бұл қайталануды азайтып, ресурстардың ысырап болуын азайтады.
  2. Өнімділікті бақылау (1990 жылдар): Комбайндарға орнатылған өнімділік мониторлары егін өнімділігі туралы егжей-тегжейлі деректер беріп, фермерлерге өз егістіктеріндегі жоғары және төмен өнімділік алқаптарын анықтауға көмектесті.
  3. Қашықтықтан зондтау (2000 жылдар): Спутниктік суреттер мен дрондарды пайдалану фермерлерге егіннің денсаулығын, топырақ жағдайын және суды пайдалануды бұрын-соңды болмаған дәлдікпен бақылауға мүмкіндік берді.
  4. Айнымалы жылдамдық технологиясы (VRT): VRT фермерлерге тұқым, тыңайтқыш және пестицидтер сияқты материалдарды әртүрлі аймақтардың нақты қажеттіліктеріне бейімделген егістік алқаптарында әртүрлі мөлшерде қолдануға мүмкіндік берді.

Бұл инновациялар жалпыланған егіншілік тәжірибелерінен учаскеге тән басқаруға көшуді белгіледі, тиімділік пен тұрақтылықты айтарлықтай арттырды.

Қазіргі жағдай: Precision Ag компаниясының бүгінгі жағдайы

ХХІ ғасырда дәл ауыл шаруашылығы қазіргі заманғы егіншіліктің негізіне айналды. Бүгінгі технологиялар озық сенсорларды, машиналық оқыту алгоритмдерін және нақты уақыт режиміндегі деректерді талдауды қамтиды. Қазіргі ландшафтты қалыптастыратын негізгі үрдістерге мыналар жатады:

  • Үлкен деректер және жасанды интеллект: Фермерлер қазір өз егістіктерінен топырақ құрамы, ауа райының ерекшеліктері және дақылдардың өнімділігі сияқты үлкен көлемде деректер жинайды. Жасанды интеллект бұл деректерді өңдеп, іс жүзінде қолдануға болатын түсініктер жасайды.
  • Заттар интернеті (IoT): Ақылды сенсорлар мен IoT құрылғылары далалық жағдайларды үздіксіз бақылауға мүмкіндік береді, бұл нақты уақыт режимінде шешім қабылдауға мүмкіндік береді.
  • Автономды машина жасау: Өздігінен жүретін тракторлар мен роботты комбайндар дәлдік пен тиімділікті арттыра отырып, еңбек шығындарын азайтады.
  • Тұрақтылыққа баса назар аудару: Дәл ауыл шаруашылығы ресурстарды пайдалануды азайту, қоршаған ортаға әсерді азайту және топырақтағы көміртектің жиналуын жақсарту арқылы тұрақтылыққа баса назар аударудың артуымен үйлеседі.

Дәл ауыл шаруашылығының болашағы

Болашаққа көз жүгіртсек, жаңа технологиялар саланы қайта құрған сайын дәл ауыл шаруашылығы одан әрі дамуы мүмкін. Ең перспективалы әзірлемелердің кейбіріне мыналар жатады:

  • Гендерді редакциялау: CRISPR сияқты құралдар жергілікті топырақ пен климат жағдайларына оңтайландырылған қасиеттері бар, дәл егіншілік үшін арнайы жасалған дақылдарды жасауға мүмкіндік береді.
  • Болжамдық аналитика: Жасанды интеллект пен машиналық оқытудағы жетістіктер болжамдық модельдердің дәлдігін арттырады, фермерлерге зиянкестердің өршуі немесе ауа райының ауытқулары сияқты қиындықтарды болжауға көмектеседі.
  • Блокчейн технологиясы: Блокчейн ауылшаруашылық жеткізу тізбектеріндегі ашықтық пен бақылауды арттыра алады, этикалық көздер мен әділ баға белгілеуді қамтамасыз етеді.
  • Кеңейтілген байланыс: 5G желілерін енгізу арқылы ауылдық жерлер жоғары жылдамдықты интернетке қол жеткізеді, бұл одан да күрделі дәлдіктегі ауыл шаруашылығы технологияларын пайдалануға мүмкіндік береді.

Пролог ретінде өткен: тарихтан сабақ алу

Дәл ауыл шаруашылығының тарихы маңызды сабақты көрсетеді: инновация өткеннің іргетасына негізделеді. Ертедегі ауыл шаруашылығы тәжірибелері бізге бақылау мен бейімделудің маңыздылығын үйретті. Механикаландыру дәуірі тиімділік пен масштабталудың құндылығын көрсетті. Бүгінгі дәл ауыл шаруашылығы өсіп келе жатқан жаһандық халықты тамақтандыру қиындықтарын шешу үшін осы сабақтарды озық технологиялармен біріктіреді.

Дәл ауыл шаруашылығының тарихи мәнмәтінін түсініп, бағалау арқылы біз оның болашағын жақсырақ бағдарлай аламыз. Өткен тек бағыт-бағдар ғана емес, сонымен қатар прогрестің бізден бұрынғылардың тапқырлығы мен төзімділігіне негізделген үздіксіз сапар екенін еске салады.

Қорытынды

Дәл ауыл шаруашылығы адамзат инновациясының күші мен тарихтың мәңгілік өзектілігінің дәлелі болып табылады. Жаңа жетістіктердің табалдырығында тұрған кезде, ертеңгі жетістіктер бүгінгі түсініктер мен өткеннің сабақтарымен қалыптасатынын мойындау маңызды. Осы сабақтастықты қабылдау арқылы біз дәл ауыл шаруашылығының дамуын жалғастырып, фермерлер мен планета үшін тұрақты және гүлденген болашақты қамтамасыз ете аламыз.

Түрікменстан дақылдарды бақылауды жақсарту үшін озық қашықтықтан зондтау технологиясын енгізеді

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Түрікменстандағы ауыл шаруашылығы елдің жалпы ішкі өнімінің (ЖІӨ) шағын үлесін құрайды, бірақ ол маңызды стратегиялық маңызға ие. Халықтың көп бөлігі ауылдық жерлерде тұрады, ауыл шаруашылығы секторында 40%-ден астам жұмыс күші жұмыс істейді.

1991 жылы тәуелсіздік алғаннан бері Түрікменстан ауыл шаруашылығы тәжірибесін жаңғыртудағы қиындықтарға тап болды, соның ішінде сенімді және уақтылы деректерді бере алатын заманауи дақылдарды бақылау жүйесінің болмауы. Мұндай жүйе хабардар шешім қабылдау, жерді тұрақты басқару және өнімділікті арттыру үшін өте маңызды.

Бұл олқылықты жою үшін Түрікменстан Біріккен Ұлттар Ұйымының Азық-түлік және ауыл шаруашылығы ұйымымен (ФАО) жерді пайдалануды бақылау саласындағы озық қашықтықтан зондтау технологияларын және сараптаманы енгізу бойынша серіктестік орнатты.

Бұл ынтымақтастық жаңадан іске қосылған ФАО техникалық ынтымақтастық бағдарламасы (TCP) жобасы аясында жүзеге асырылады, ол дақылдарды бақылау, болжау және статистикалық есеп берумен байланысты процестерді оңтайландыруға, сондай-ақ далалық қолдану арқылы жаңа әдіснамаларды сынақтан өткізуге бағытталған. Жоба 2026 жылдың соңына дейін жалғасады деп жоспарланған.

2025 жылдың 7 қаңтарында жобаға ФАО бас директорының көмекшісі және Еуропа мен Орталық Азия бойынша аймақтық өкілі Виорел Гуту және Түрікменстанның Ауыл шаруашылығы министрі Чарыяр Четиев ресми түрде қол қойды.

“Қашықтықтан зондтау ауыл шаруашылығы, су ресурстарын басқару және апаттарға жауап беру сияқты әртүрлі салаларға пайда әкелетін деректерді жинау және талдаудың инновациялық әдістерін ұсынады”, - деді жобаның ФАО-ның бас техникалық директоры Максим Горган. “Ауыл шаруашылығында ол егістік алқаптары, өсімдік жамылғысының динамикасы, өнімділікті бағалау, су тапшылығы, суаруды жоспарлау және тіпті зиянкестер мен ауруларды бақылау туралы нақты уақыт режимінде түсінік береді”.”

Жобаның бастапқы кезеңі дақылдарды бақылау және қашықтықтан зондтауға қатысты қолданыстағы ережелер мен институционалдық негіздерді мұқият шолуды, қажетті жақсартулар бойынша ұсыныстарды қамтиды. Әдістеме озық технологияларды дәстүрлі статистикалық әдістермен, іріктеумен және деректер жинаумен біріктіреді.

ФАО сонымен қатар Министрлік пен Жер ресурстары қызметінің қызметкерлеріне арналған жаңа қашықтықтан зондтауға негізделген дақылдарды бақылау жүйесін енгізу және пайдалану үшін қажетті дағдыларды үйрету мақсатында арнайы оқыту бағдарламасын әзірлейді. Сонымен қатар, бастама қашықтықтан зондтауды жоғары білім беру бағдарламаларына енгізуді қарастырады.

Жүйенің әлеуетін көрсету үшін әртүрлі дақылдар мен агроклиматтық жағдайлары бар пилоттық учаскелер құрылады. Бұл демонстрациялық аймақтар әдіснаманы жетілдіру үшін деректер жинайды және бүкіл ел бойынша тәсілді кеңейту тұжырымдамасын әзірлеуге негіз болады.

“Фермерлер үшін бұл технология егістіктегі әртүрлі аумақтардың нақты қажеттіліктерін анықтауға көмектеседі, бұл суды, тыңайтқыштарды және басқа да ресурстарды тиімдірек пайдалануға мүмкіндік береді, сайып келгенде, өнімділікті арттырады”, - деп қосты Горган.

Жоба барысында ФАО гендерлік теңдік пен жауапты жерді басқаруға баса назар аудара отырып, өзінің аймақтық және жаһандық нұсқауларын ұстанатын болады.

ФАО техникалық ынтымақтастық бағдарламасының жобалары мүше елдерге ұйымның техникалық тәжірибесі мен қолдауына қол жеткізуді қамтамасыз етеді, Тұрақты даму мақсаттарына жетуге үлес қосады және ауыл шаруашылығының ұзақ мерзімді дамуына ықпал етеді.

Баспа әдісімен жасалған топырақ сенсорлары фермерлерге егін өнімділігін арттыруға және шығындарды азайтуға көмектесе алады.

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Висконсин-Мэдисон университетінің инженерлері Висконсин штатында кең таралған топырақ түрлері үшін топырақ нитратының деңгейін нақты уақыт режимінде бақылауға арналған қолжетімді сенсорларды жасап шығарды. Бұл басып шығарылған электрохимиялық сенсорлар фермерлерге тыңайтқыштар туралы ақылды шешім қабылдауға көмектесе алады, бұл оларға ақша үнемдеуге мүмкіндік береді.

“Біздің сенсорларымыз фермерлерге топырақтағы қоректік заттардың деңгейі және дақылдар үшін қанша нитрат бар екендігі туралы нақты түсінік бере алады. Бұл ақпарат оларға қанша тыңайтқыш қажет екендігі туралы дәл шешім қабылдауға мүмкіндік береді”, - дейді Нью-Джерси-Мэдисон университетінің машина жасау бойынша доценті және жетекші зерттеуші Джозеф Эндрюс. “Тыңайтқыштарды пайдалануды азайту, әсіресе ірі шаруашылықтар үшін, айтарлықтай шығындарды үнемдеуге әкелуі мүмкін”.”

Нитрат дақылдардың өсуі үшін өте маңызды, бірақ оның тым көп мөлшері жер асты суларына сіңіп, ауыз суды ластап, қоршаған ортаға зиян келтіруі мүмкін. Бұл жаңа сенсорлар ауылшаруашылық зерттеулерінде құрал ретінде қызмет ете алады, нитрат ағынын бақылайды және ластануды азайту бойынша жақсы тәжірибелерді бағыттайды.

Топырақ нитратын бақылаудың дәстүрлі әдістері көп уақытты қажет етеді, қымбатқа түседі және бірден нәтиже бермейді. Бұл мәселені шешу үшін баспа электроникасы бойынша сарапшы Эндрюс және оның командасы бұл сенсорларды қарапайым және үнемді балама ретінде жасады.

Бұл жоба үшін зерттеушілер электрохимиялық реакцияларды пайдаланатын жұқа қабықшалы сенсордың бір түрі болып табылатын потенциометриялық сенсорларды жасау үшін сия бүріккіш басып шығару әдісін қолданды. Бұл сенсорлар әдетте сұйық ерітінділердегі нитрат деңгейін дәл өлшеу үшін қолданылады. Дегенмен, олар әдетте топырақта жақсы жұмыс істемейді, себебі кедір-бұдыр топырақ бөлшектері сенсорларды сызып, дәл көрсеткіштерге әсер етуі мүмкін.

Басылған топырақ сенсорларының пішіні мен орнатуы.jpg

Эндрюс былай деп түсіндіреді: “Біздің басты мақсатымыз - бұл электрохимиялық сенсорлардың қиын топырақ жағдайларында тиімді жұмыс істеуін және нитрат иондарын дәл анықтауын қамтамасыз ету”.”

Бұл мәселені шешу үшін топ сенсордың үстіне поливинилиден фториді деп аталатын материалды пайдаланып қорғаныш қабатын қосты. Эндрюстің айтуынша, бұл материалдың екі маңызды қасиеті бар. Біріншіден, оның нитрат иондарының өтуіне мүмкіндік беретін, бірақ топырақ бөлшектерінің өтуіне жол бермейтін өте кішкентай тесіктері бар, шамамен 400 нанометр. Екіншіден, ол гидрофильді, яғни губка сияқты суды тартады.

Эндрюс былай дейді: “Бұл нитраттар бар кез келген суды біздің сенсор сіңіреді дегенді білдіреді, бұл өте маңызды, себебі топырақ та суды сіңіреді. Онсыз сенсорға жеткілікті ылғал алу қиын болар еді, бірақ біздің материалымыз топырақтың су сіңіруіне сәйкес келетіндіктен, дәл көрсеткіштер үшін нитратқа бай суды сенсор бетіне тартуға көмектеседі”.”

Зерттеушілер өз жетістіктерімен 2024 жылдың наурыз айында Advanced Material Technologies журналында жарияланған мақалада бөлісті.

Басылған топырақ сенсорларының жұмысы және сынақтан өтуі

Топ өз сенсорларын Висконсин штатында кездесетін екі топырақ түрінде сынап көрді: солтүстік-орталық аймақта кең таралған құмды топырақта және оңтүстік-батыс Висконсин штатында кездесетін лайлы сазды топырақта. Олар сенсорлардың екі түрде де дәл нәтижелер бергенін анықтады.

Қазір зерттеушілер нитрат сенсорларын “сезгіш стикер” деп аталатын жүйеге қосуда. Бұл жүйе үш түрлі сенсорды — нитраттар, ылғал және температура үшін — артқы жағында желімі бар икемді пластикалық параққа біріктіреді.

Олар осы сенсорлық стикерлердің бірнешеуін әртүрлі биіктіктегі қармаққа орналастыруды, содан кейін қармақшаны топыраққа көмуді жоспарлап отыр. Бұл қондырғы оларға топырақтың әртүрлі тереңдігіндегі жағдайларды өлшеуге мүмкіндік береді.

Эндрюс былай деп түсіндіреді: “Әртүрлі топырақ тереңдігіндегі нитраттың мөлшерін, ылғалдылықты және температураны өлшеу арқылы біз енді нитраттың шайылу процесін бақылай аламыз және нитраттың топырақ арқылы қалай өтетінін бақылай аламыз, бұл бұрын біз жасай алмайтын нәрсе”.”

2024 жылдың жазында зерттеушілер Уэльс-Мэдисонның Хэнкок және Арлингтон ауылшаруашылық зерттеу станцияларында топыраққа 30 сенсорлық шыбық орналастыру арқылы сенсорларын сынауды жалғастырады.

Команда бұл технологияны Висконсин түлектерінің зерттеу қоры арқылы патенттеу бойынша жұмыс істеп жатыр.

UW–Madison университетінің бірлескен авторларының қатарында Топырақтану кафедрасының Куан-Ю Чен, Аатреша Бисвас, Шуохао Цай және профессор Цзиньйи Хуан бар.

Бұл зерттеу USDA Ауыл шаруашылығы және азық-түлік зерттеулері бастамасының іргелі бағдарламасымен (жоба № WIS04075), Ұлттық ғылым қорының «Топырақтағы сигналдар» гранты 2226568 және Висконсин-Мэдисон университетінің сүт өнімдерін инновациялау орталығымен қаржыландырылды.

АҚШ фермерлерінің егінді сақтандыру және климаттың өзгеруімен байланысты қиындықтары

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Bloomberg: Канзаста ұзаққа созылған құрғақшылық егінді бүлдіріп, топыраққа зиян келтірді, бірақ Гейл Фуллердің фермасы ерекше көзге түседі. Оның қойлары, сиырлары мен тауықтары жасыл және жанды ортада егін мен өсімдіктермен еркін қоректеніп, серуендейді.

Дегенмен, егер Фуллердің фермасына торнадо, су тасқыны немесе қатты құрғақшылық әсер етсе, ол барлық шығындарды өзі жабуға мәжбүр болады. Себебі оның егіншілік әдістері климаттың өзгеруіне ілесе алмаған ескі қауіпсіздік торы болып табылатын федералды дақыл сақтандыруымен қамтылмаған.

Фуллер - сала дәстүрлі егіншіліктен регенеративті егіншілікке көшуді қолдамайтындықтан, сақтандыруы жеткіліксіз көптеген фермерлердің бірі. Регенеративті егіншілік 2030 жылға қарай ауыл шаруашылығы шығарындыларын екі есеге қысқартуға жеткілікті көміртекті жинауға көмектеседі.

Бұл өзгеріс климаттың өзгеруін баяулату және фермерлерді оның әсерінен қорғау үшін маңызды, бірақ сақтандыру саласы бұған ілесе алмай отыр.

АҚШ-та ауыл шаруашылығы барлық парниктік газдар шығарындыларының шамамен 11%-ын тудырады. Мұның көп бөлігі көмірқышқыл газын бөлетін топырақты жыртудан және азот оксидін бөлетін тым көп тыңайтқышты пайдаланудан туындайды.

Азот оксиді - CO2-ден 270 еседен астам күшті парниктік газ. Регенеративті егіншілік фотосинтез арқылы көмірқышқыл газын сіңіру, топырақта көміртекті сақтау және басқа жағдайда жақын маңдағы өзендерге ағып кететін азотты ұстап қалу арқылы бұл шығарындыларды азайтуға көмектеседі.

Қазір ауа райының қолайсыз жағдайлары жиілеп барады және ол егін мен жеткізу тізбегіне қауіп төндіреді. АҚШ құрғақшылық мониторингінің мәліметтері бойынша, Канзасты қоса алғанда, жиырма төрт штат қатты немесе ерекше құрғақшылыққа тап болуда. Бұл мәселе, егістіктерді су басып, одан сайын қатты жауып жатқан қатты жаңбыр сияқты.

Стэнфорд университетінің зерттеушілері 1991 жылдан 2017 жылға дейінгі 140 миллиард 4 миллиард долларлық дақылдарды сақтандыру төлемдерінің шамамен 20%-сы температураның көтерілуіне байланысты екенін анықтады. Олардың пікірінше, климаттың өзгеруіне байланысты ауа райының күрт өзгеруі жиі кездесетіндіктен, бұл пайыздық көрсеткіш арта береді.

Осы тәуекелдерге және климаттың өзгеруімен күресу үшін регенеративті ауыл шаруашылығының ұсынатын артықшылықтарына қарамастан, күшті ынталандырулар қазіргі жүйені сақтап қалды, дейді коммерциялық емес қоршаған ортаны қорғау жөніндегі жұмыс тобының (EWG) Орта Батыс директоры Энн Шечингер.

Егістік сақтандыру полистері негізінен жүгері, соя, мақта және бидай сияқты кең таралған дақылдарды қамтиды. Бұл дақылдарды өсіретін фермерлер әдетте көпқауіпті сақтандыруды алады, бұл оларды аурулар, су тасқыны, құрғақшылық және басқа да қолайсыз ауа райы сияқты жағдайлар тудыратын нашар өнімнен қорғайды.

Денсаулық сақтау, көлік немесе мүлік сақтандыруы сияқты, егінді сақтандырудағы шығындарды немесе залалды бағалау «Жақсы ауыл шаруашылығы тәжірибелері» деп аталатын стандарттарға байланысты. Бұл стандарттар төмен өнімділік нашар басқарудан туындамайтынына көз жеткізеді.

Дегенмен, бұл ережелерге дақылдың өнімділігін төмендетуі мүмкін тәжірибелер кірмейді, сондықтан олар әдетте дәстүрлі өнеркәсіптік, монокультура әдістерін қолданады. Мысалы, қатарлар арасында әртүрлі дақылдар өсіретін немесе жабын дақылдарын тым кеш аяқтайтын фермердің сақтандыру талаптары қабылданбауы мүмкін.

Регенеративті ауыл шаруашылығы көбінесе бір егістікте әртүрлі дақылдарды бірге өсіруді және өнімділігі төмен көпжылдық өсімдіктерді пайдалануды білдіреді, бұл сақтандырушылар үшін қиындықтар тудыруы мүмкін. Бірақ Айова университетінің профессоры Сильвия Секкидің айтуынша, дақылдарды сақтандыру төлемдері көбінесе фермердің тәжірибесі климаттық тәуекелдерді арттыратынына немесе азайтатынына байланысты емес.

Фуллер, үш буын егіншілікпен айналысатын отбасынан шыққан фермер, 1990 жылдардың ортасында регенеративті егіншілік әдістерін қолданып көре бастады. Ол бұл әдістер уақыт өте келе жақсы өнім мен мықты дақыл береді деп сенді.

Ол маусымаралық кезеңде жамылғы дақылдарын отырғызды, бұл кең таралған қалпына келтіру тәжірибесі. Бұл топырақтың денсаулығын жақсартатын нарықтық емес дақылдар. Осы уақыт ішінде Фуллер әлі де егін сақтандыруын сақтандырды және оның ережелерін сақтады, нарықтық дақылдарын отырғызбас бұрын жамылғы дақылдарын гербицидпен өлтірді.

2012 жылдың тамыз айында қатты құрғақшылық болды, Фуллердің сақтандыру компаниясы оның жерін тексерді. Олар қалған егістік дақылдары арамшөптер деп шешіп, оның барлық талаптарын қабылдамады. Осыған байланысты оның несиелік мекемесі оның операциялық несие желісін тартып алды.

Фуллер сақтандыру компаниясын сотқа беріп, жеңіске жетті. Бірақ екі жылдан кейін, екі соя алқабының шығындарын жабу үшін олардан талап еткенде, олар оның талаптарын қайтадан қабылдамады. Бұл қаржылық қиындық оны фермасының көлемін 1800 акрдан 400 акрға дейін қысқартуға мәжбүр етті, және ол ақыры дақылдарды сақтандыруды пайдалануды тоқтатуға шешім қабылдады.

“Фермер ретінде қаржыңыз азайғаннан кейін, қайтадан қаржыңызды қалпына келтіру қиынға соғады”, - деді Фуллер. “Мен бұл жүйенің бір бөлігі болғым келмеді. Біз егіншілікпен айналысудың жақсы жолын табуымыз керек”.”

Соңғы онжылдықта АҚШ Ауыл шаруашылығы министрлігі климаттық тәуекелдерді жою үшін дақылдарды сақтандыру бағдарламасына өзгерістер енгізді. Бұл өзгерістерге жаңа дақылдарды сақтандыруды қосу және маусымаралық кезеңде жабық дақылдарды отырғызу үшін акрына $5 ынталандыруды ұсыну кіреді.

Федералды егін сақтандыруын бақылайтын Тәуекелдерді басқару агенттігі суды пайдалануды азайту, егістіктерді жабу және топыраққа азотты себудің орнына енгізу сияқты климатқа сай келетін кейбір тәжірибелерді қамтуды арттырды.

Дегенмен, фермерлер белгілі бір ережелерді сақтауы керек, мысалы, жабын дақылдарын ерте аяқтау, бұл кейбір ғалымдардың пікірінше, бұл тәжірибелердің шығарындыларды азайту мүмкіндігін шектейді.

Ауыл шаруашылығын сақтандыру жүйесі қазірдің өзінде климаттың өзгеруінен туындаған қиындықтарға тап болып отыр. USDA өкілінің айтуынша, ол әртүрлі аймақтарға қолайлы тәжірибелерді ынталандыру және әртүрлі тәуекелдерді жабу үшін бейімделуі керек. Бағдарлама сонымен қатар қаржылық тұрақтылықты сақтауы керек, яғни күтілетін шығындарды жабу үшін жеткілікті жоғары сақтандыру сыйлықақыларын алуы керек.

“Тіпті шағын көлемде болса да, қатты дауыл бір дақыл түріне зиян келтіріп, екіншісіне өте қажет жаңбыр жаудыруы мүмкін”, - деді АҚШ Ауыл шаруашылығы министрлігінің өкілі Bloomberg Green басылымына.

“Дәнді дақылдарды сақтандыру ерікті болып табылады”, - деді Америкалық фермерлер бюросы федерациясының үкіметтік істер жөніндегі директоры Р.Дж. Лейхер. Жақсы ауыл шаруашылығы тәжірибелеріне кірмейтін регенеративті әдістерді қолданатын фермерлер басқа нұсқаларды іздей алады, мысалы, Тәуекелдерді басқару агенттігіне өз тәжірибелерінің қаржылық тұрғыдан тиімді екенін көрсету.

Кез келген фермерге дақылдарды әртараптандыру сияқты климатқа қолайлы тәжірибелердің өнімділікке әсер етпейтінін көрсететін жеткілікті деректер жинау қиын.

2014 жылы АҚШ Ауыл шаруашылығы министрлігі «Бүкіл шаруашылық кірісін қорғау» бағдарламасын бастады. Бұл бағдарлама тек жеке дақылдардың орнына ферманың барлық кірісін сақтандырады. Ол өз егістіктеріне қосалқы дақылдар егетін немесе жануарларды өсіретін фермерлер үшін қауіпсіздік желісін ұсынады.

Дегенмен, фермерлер «Бүкіл ферма кірісін қорғау» бағдарламасына қатыса бермейді. EWG-дің Шечингердің айтуынша, 2023 жылы шамамен 1800 полис сатылған. Бұл егінді сақтандырудың 1%-нан аз. Лайхердің айтуынша, бағдарламада көптеген құжаттар және кіріс шегі бар, ол әрқашан бүкіл ферманың кірісін қамтымайды, бұл сақтандыру агенттеріне сатуды және фермерлерге сатып алуды қиындатады.

Лэйхер сонымен қатар Фермерлік бюро фермерлер үшін тұтас ферма кірісін қорғау бағдарламасын пайдалануды және сақтандыру агенттерінің сатуын жеңілдетуді қолдайтынын айтты. Бұл жақсартулар кем дегенде қыркүйекке дейін Өкілдер палатасында кейінге қалдырылған Фермерлік шаруашылық туралы заң жобасында ұсынылған.

Регенеративті егіншілік қозғалысы әлі де шағын, бірақ соңғы жылдары федералды қолдау мен агробизнестің қызығушылығымен өсті. Негізінен Bayer AG компаниясына тиесілі CoverCress Inc. сияқты компаниялар фермерлерді тұрақты авиациялық отын үшін жабық дақылдар егуге шақырады. General Mills Inc. компаниясының Канзас штатындағы Уичита қаласындағы 24 бидай фермеріне регенеративті тәжірибелерін бастауға көмектесетін пилоттық бағдарламалары бар.

Қазіргі уақытта сақтандыру ережелерін өзгертуге деген ұмтылыс негізінен Фуллер мен Рик Кларк сияқты фермерлерге байланысты. Кларк - Индиананың батыс орталығынан шыққан үшінші буын фермер, ол регенеративті егіншілікпен айналысатындықтан алты жыл бойы сақтандырылмаған.

Кларк 7000 акр жердің барлығында жабық дақылдар өсіретін фермасында жұмыс істемеген кезде, ол басқа фермерлерге химиялық тыңайтқыштарды қолдануды тоқтатып, оның орнына жабық дақылдарды қалай пайдалану керектігін үйретеді.

“Біз өзгеріс жолының оңай екеніне көз жеткізуіміз керек”, - деді Кларк. Сақтандырылмаған фермерлер үшін ең үлкен мәселелердің бірі - несие берушілер несие алуды жалғастыру үшін олардан сақтандыруды талап етеді.

Кларк 2022 жылдың соңында Конгресте ауыл шаруашылығы реформасын қолдайтын Regenerate America тобының атынан сөйледі. Ол Шехингердің айтуынша, қажетті өзгерістерді сұрады. Кларк сөйлегеннен кейінгі күні Конгресс президент Джо Байденнің USDA табиғатты қорғау бағдарламаларына $19,5 млрд бөлуді қамтитын үлкен климаттық заңы - инфляцияны төмендету туралы заңды қабылдады. Кларк бұған өзінің аз ғана үлесі бар деп санады.

“Кейде сөйлеп тұрғанда, біреу тыңдап тұр ма деп ойлайсың”, - деді Кларк. Бірақ сосын “сөздеріңнің құлағыңа қонбайтындай және кейбір адамдар шынымен де назар аударып жатқандай сезінесің”.”

ДереккөзBloomberg Businessweek (Bloomberg LP)

Дәл егіншілікке біртіндеп көшу

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

1990 жылдардан бастап дәл ауыл шаруашылығы өсірушілерге өз дақылдары туралы егжей-тегжейлі ақпарат және сол деректерді тиімді пайдалану технологиясын ұсыну арқылы егіншілікті төңкеріске бағыттауға бағытталған.

Ауыл шаруашылығында дәлдікті арттыру үшін көптеген жетістіктерге қол жеткізілді. Заманауи тракторлар GPS арқылы өздерін басқара алады, ал фермерлер енді тұқым мен тыңайтқыштарды енгізу жылдамдығын реттей алады. Дақылдар генетикасы мен арамшөптерді басқаруда да жетістіктер байқалды.

“Біз әлі дамымаған жалғыз нәрсе - сенсор”, - деді Impossible Sensing негізін қалаушы Пабло Соброн. “Өсімдіктерде де, топырақта да, тамырларда да маңызды нәрселерді көру мүмкіндігі”.”

Соброн және оның Сент-Луистегі ғалымдар тобы қазір отырғызу машинасының артқы жағына орнатылатын сенсордың екінші прототипін жасап жатыр. Бұл сенсор фермерлерге егістік жерлерінен көлікпен өткен кезде қоректік заттардың деңгейі, топырақтың денсаулығы, су жағдайы және жеке өсімдіктерге әсер ететін басқа да факторлар туралы нақты уақыт режиміндегі ақпаратты көруге мүмкіндік береді.

“Біздің пікірімізше, ферманың қай жерлеріне тыңайтқыш көбірек немесе аз қажет екенін дәлірек білу фермерлерге дұрыс мөлшерде тыңайтқыш енгізуге көмектеседі”, - деді Соброн. “Мұндағы нақты құндылық пен қажеттілік - не істеу керектігін және қашан істеу керектігін түсіндіріп, түсініктер мен білім беру”.”

Бұл деректер фермерлерге тек пайдасын арттырып қана қоймай, сонымен қатар тыңайтқыштар мен химиялық заттарды шамадан тыс пайдалануды азайтатын және суаруды мақсатты ететін шешімдер қабылдауға көмектесуі керек.

Дегенмен, Соброн дәл ауыл шаруашылығындағы жетістіктер әлі егіншілікті толықтай өзгертпегенін мойындады.

“Бұл жарнамаланған жарнамаға сай келмейді”, - деді ол.

Лазер сияқты перспективалы құралдарды мыңдаған, тіпті миллиондаған гектар егіншілік алқаптарына енгізу үшін бірнеше жыл қажет болуы мүмкін.

“Тәжірибе жасау – тәуекел”, – дейді Иллинойс штатының Маршалл округіндегі фермер Билл Ли, ол ағасымен бірге шамамен 2200 акр жерге жүгері мен соя өсіреді. 1980 жылдардың басынан бастап Ли біртіндеп жабдықтарына дәлдік құралдарын қосып келеді, бұл оған тұқым отырғызуға және тыңайтқыштарды, гербицидтерді және фунгицидтерді тиімдірек қолдануға көмектесті.

Бірақ бұл өзгеріс баяу жүріп жатыр, деп түсіндірді ол.

“Бұл екі аяқпен секіру емес, бұл процесс”, - деді Ли. “Бұл тым қымбат және ұшу кезінде секіріп, соңында биіктікке секіруге арналған шұңқыр емес, бетон кесегі екенін түсіну тым көп тәуекелге ұшырайды”.”

Кейбір жағдайларда жаңа ауылшаруашылық технологиясы $100 000-нан астам шығын әкелуі мүмкін. Ли экономикалық кіріс көрсе, мұндай инвестициялар салуға дайын. Бұл қаржылық мәселе өте маңызды, себебі көптеген фермалар аз пайдамен жұмыс істейді.

BioSTL Agrifood директоры Чад Циммерманның айтуынша, жаңа технология мен оны қолданатын фермерлер арасында әлі де алшақтық бар, себебі көпшілігі өз егістіктерінің барлығында жаңа нәрсе сынап көруге шамасы келмейді.

“Біз олардан көбірек тәуекелге баруды, басқа біреудің мақсатына жету үшін пайдасын азайтуды сұрай алмаймыз”, - деді Циммерман.

Бұл компанияларға өздерінің дәл ауыл шаруашылығы технологияларының шынымен де нәтиже беретінін дәлелдеуге қысым жасайды. Айова штатының университетінің зерттеу паркінің директорының орынбасары Элисон Дойлдың айтуынша, көпшілік осыған байланысты жұмыс істеп жатыр.

“Ауыл шаруашылығы компанияларының көпшілігі дәстүрлі ауыл шаруашылығына қарағанда технологиялық салада көбірек жұмыс істейді”, - деді Дойл.

Дойлдың айтуынша, еңбек - маңызды фактор. Бүгінде ферма жұмысшылары бұрынғыға қарағанда аз, ал қазіргі фермалар әлдеқайда үлкен.

“Шикізат бағалары мен өндірістік шығындардың бағалары өз орнында болатындай үлкен операция болған кезде, сіз қай жерден тапсаңыз да, аздаған пайда іздейсіз”, - деді ол. “Сондықтан бұл дәлдік құралдары қажет болады”.”

SDSU штаттағы дәл ауыл шаруашылығы революциясын қалай қалыптастырып жатыр?

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Оңтүстік Дакота мемлекеттік университеті (SDSU) фермерлерге дәл ауыл шаруашылығын пайдалануды үйрету және оларға көмектесу бағдарламасын алғаш рет бастады.

Оңтүстік Дакота штатының Брукингс қаласында SDSU-ның жаңа дәл ауыл шаруашылығы бағдарламасы жергілікті және басқа да Орта Батыс фермерлерін өз жұмыстарында көбірек технологияларды қолдануға ынталандыруда табысты болды. Дегенмен, басқа штаттардағы фермерлер бұл технологияны баяу қабылдайды.

SDSU фермерлерді дәл ауыл шаруашылығын қолдануға үйрететін және көмектесетін бағдарлама құрған елдегі алғашқы университет болды, бұл жаңа технологиялар мен дәстүрлі әдістерді біріктіріп, пайдалану тиімділігін арттыру, қоршаған ортаға әсерді азайта отырып, дақылдардың өнімділігін арттыруға әкеледі.

Мысалы, жаһандық позициялау спутниктерін пайдалану химиялық заттар мен тыңайтқыштарды ең қажет жерлерге дәл бағыттауға көмектеседі.

Дәл ауыл шаруашылығы орталығының доценті Әли Мирзахани Нафчи мектептің технологияны фермерлер үшін тиімдірек ету үшін білім беру және зерттеу арқылы пайдалануды арттыру бойынша жұмыс істеп жатқанын атап өтті.

“Мен оның жұмыс істейтініне өте оптимистік көзқараспен қараймын. Біз өзгерістерді тек Оңтүстік Дакотада ғана емес, бүкіл елде де, әлемде де көреміз”, - деді Нафичи.

АҚШ Ауыл шаруашылығы министрлігінің зерттеуіне сәйкес, Оңтүстік Дакотада пайдалану пайызы ең жоғары штаттардың бірі, онда 53% фермер дәл ауыл шаруашылығы технологиясын пайдаланады.

SDSU Несс басқару және экономика мектебі жүргізген зерттеуге сәйкес, Солтүстік Дакота, Айова, Иллинойс және Небраска сияқты басқа Орта Батыс штаттарында фермерлердің жартысынан көбі дәл ауыл шаруашылығын пайдаланады.

Дегенмен, Несс зерттеуі көрсеткендей, ұлттық деңгейде тек 27% фермерлер ғана егін немесе мал шаруашылығын басқару үшін дәл ауыл шаруашылығы тәжірибелерін қолданады.

Precision Ag артықшылықтары, асырап алудағы қиындықтар

Дәл ауыл шаруашылығы (дәл ауыл шаруашылығы) технологиялары фермерлер арасында танымал бола бастады. Техниканы автоматты түрде басқару кеңінен қолданылатын технологиялардың бірі болып табылады. Ол фермерлерге машиналарын қолмен басқарудың қажеті жоқ басқаруға көмектеседі. Тағы бір маңызды технология - орналасқан жерді анықтау үшін сандық кескіндерді түсіруді қамтитын “геореференсация”.

Precision Ag артықшылықтары, асырап алудағы қиындықтар

Несстің зерттеуіне сәйкес, спутниктік суреттер де кеңінен қолданылады, шамамен 60% фермерлер оны қолданып көрген. Бұл технология фермерлерге өз егістіктерін жоғарыдан көруге мүмкіндік береді. Жабдық өндірушілер қауымдастығының зерттеуіне сәйкес, зерттеулер дәл ауыл шаруашылығы технологиялары әдетте дақыл өнімділігін 4%-ге арттыратынын және тыңайтқыштарды орналастыру тиімділігін 7%-ге жақсартатынын көрсетеді. Сонымен қатар, дәл ауыл шаруашылығы гербицидтерді, пестицидтерді, қазба отындарын және суды пайдалануды азайтады.

Дегенмен, кірістілік пен өнімділікті арттырудың артықшылықтарына қарамастан, құны және дәл ауыл шаруашылығы туралы жалпы білімнің жетіспеушілігі сияқты факторлар көптеген фермерлерге бұл технологияларды күтілгендей кеңінен пайдалануға кедергі келтірді.

Дәлдік ауыл шаруашылығы орталығының студенті Анна Карелс бұл бастама үшін ақша қажет болғанымен, ұзақ мерзімді перспективада ақша үнемдеуге мүмкіндік беретінін атап өтті.

“Менің ойымша, көптеген фермерлерге түсіну қиын, иә, бұл менің шығындарымды бастапқыда арттыруы мүмкін, бірақ ол белгілі бір жылдар ішінде ақталады”, - деді Карелс.

Нафчи бастапқы мөлшерлемені төмендету көбірек фермерлерді технологияны пайдалануға ынталандыратынын айтты.

“Айнымалы мөлшерлемені қолданудың бастапқы құны тым жоғары”, - деді Нафчи. “Сондықтан бізге көмек көрсетілсе, елестетіп көріңізші. Қандай да бір жолмен оны арзандатуға немесе бастапқы шығындарды азайтуға немесе оларға ынталандыру, инвестиция жасауға және олардан оны сынап көруді сұрауға болады. Содан кейін олар инвестицияларының қайтарымы өте жақсы екенін көреді. Мен олардың оны пайдаланатынына өте оптимистікпін”.”

Егер бастапқы шығындар кейбір фермерлер үшін тым жоғары болса, көмектесетін бағдарламалар бар. АҚШ үкіметінің есеп беру басқармасының мәліметтері бойынша, USDA және Ұлттық ғылым қоры 2017 жылдан 2021 жылға дейін дәл ауыл шаруашылығын зерттеу және әзірлеуге шамамен $200 миллион доллар бөлді.

Жаңа технологияны қолданудың төмен деңгейінің тағы бір себебі - білімнің жетіспеушілігі. Бірақ Оңтүстік Дакота фермерлері үшін көбірек білуге мүмкіндіктер бар.

“John Deere сияқты дилерлік орталықтар фермерлерге оны қалай пайдалану керектігін көрсететін көптеген клиникалар ұйымдастырады”, - деді Карелс.

Raven Precision ауыл шаруашылығы орталығы

Raven Precision Agriculture Center мамандығы бойынша оқитын студенттерге дәл ауыл шаруашылығы туралы практикалық білім алуға көмектесу үшін құрылған.

Ғимаратта студенттер практикалық оқу үшін пайдаланатын жабдықтар мен дәл ауыл шаруашылығы өнімдеріне толы бөлмелер бар. Ол 2021 жылдың тамыз айында ашылып, $46,2 миллион фунт стерлингке бағаланды, бұл оны елдегі алғашқы дәл ауыл шаруашылығы бағдарламасы етеді.

Raven Precision ауыл шаруашылығы орталығы

“Біз дәлдік ауыл шаруашылығы бағдарламамызды келесі деңгейге көтеріп, студенттеріміздің тәжірибесін жақсартқымыз келеді”, - деді Мутукумараппан.

Кафедра жаңа технологияларға ілесу үшін өзгерістер енгізуді жалғастыруы керек. Кейбір студенттердің пікірінше, бұл бағдарламаны жақсартуға болатын бір сала.

“Дәл ауыл шаруашылығы бағдарламасы - жаңа технологияларға бейімделу үшін үнемі өзгеріп отыруы керек нәрсе. Және менің ойымша, SDSU бұған ілесуде сәл жақсырақ жұмыс істей алады”, - деді Карелс.

Бұл бағдарлама жұмыс істеп жатқан нәрсе.

Бір өзгеріс - дәл ауыл шаруашылығы бойынша көбірек деректер жинау үшін көбірек мамандандырылған мамандықтарды қосу.

“Бұрын бізде дәл ауыл шаруашылығы бағдарламасына қабылданған барлық студенттер үшін бірыңғай рецепт болған, яғни біз агрономия мен технологияларды біріктіріп, оны біртұтас бағдарламаға айналдырамыз”, - деді Мутукумараппан. “Енді біз оны пайдаланушыға ыңғайлы етіп жасап жатырмыз. Бізде үш түрлі бағыт бар. Біреуі технологиялық бағытқа арналған. Екіншісі агрономия бағытына арналған. Ал екіншісі деректер бағытына, электронды соққыларға арналған”.”

“Қазіргі уақытта біздің жаңа оқытушыларымыз биосенсорлар мен пилотсыз көліктерді әзірлеу үстінде”, - деді Мутукумараппан.

Бағдарламаның мақсаты - фермерлер үшін дәл ауыл шаруашылығын практикалық ететін көбірек зерттеулер жүргізу, бұл өз кезегінде қабылдау деңгейін арттыруы мүмкін.

Бағдарлама бұл мақсатқа қол жеткізу үшін алдағы бес жылда 20%-ге дейін оқуға түсу деңгейін арттыруды көздейді. Нафчидің айтуынша, SDSU-ның миссиясы - бұл технологияны жеңілдету және оны фермерлер үшін тиімдірек ету.

Қазіргі уақытта бағдарлама бойынша 66 студент білім алуда.

“Бізде ғимарат ретінде үлкен ресурстар бар. Дегенмен, бізде бұл салада жұмыс істеу, ұсыныстар жасау және зерттеу жұмыстарын жүргізу үшін оқытушылық ресурстар, адами ресурстар көп болмады”, - деді Мутукумараппан. “Соңғы екі жылда біз жоғары деңгейлі зерттеу жұмыстарын жүргізу үшін үш жаңа оқытушыны жалдай алдық, зерттеуге көбірек қаражат салдық және зерттеу бағдарламамыздың өсуіне көмектестік”.”

Дереккөз: Оңтүстік Дакота жаңалықтары

Басқару аймағының карталары және жүгері өсірушілер: олардың қаншалықты маңызы бар?

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Көпжылдық талдау барысында зерттеушілер топырақ жағдайына, жер бедеріне немесе басқа ландшафт ерекшеліктеріне негізделген басқару аймақтарының карталары жүгері алқабының қай бөліктеріне себу мөлшерін арттырудан немесе азотты қолданудан көбірек пайда көретінін сенімді түрде болжай алатынын тексерді.

Зерттеу көрсеткендей, кең таралған болжамдарға қайшы, егістік алқаптарының бірдей факторларға реакциясы жылдан жылға айтарлықтай өзгереді. Ең болжауға келмейтін фактор - ауа райы, дақылдардың бұл факторларға қалай жауап беретініне ең үлкен әсер еткен сияқты. Дегенмен, фермерлер ауа райының өз өнімдеріне әсерін басқару үшін шаралар қолдана алады.

Басқару аймақтарын картаға түсіру цифрлық ауыл шаруашылығына қызығушылықтың артуына байланысты пайда болды – бұл дақылдардың өнімділігіне әсер ететін факторлардың өзара әрекеттесуін жақсы түсіну үшін жаңа деректерді жинау және талдау технологияларын пайдалану, деп түсіндірді Иллинойс университетінің Урбана-Шампейндегі дақыл ғылымдары профессоры, бұрынғы постдокторантура зерттеушісі Карлос Агустин Алессомен бірге талдау жүргізген Николас Мартин.

Бұл әдістер дақылдардың жергілікті жағдайларға, тыңайтқыштарға, тұқым мөлшеріне және басқа да факторларға қалай жауап беретінін бақылау үшін далалық сенсорларды, спутниктік деректерді және басқа да сандық құралдарды пайдалануды қамтиды. Мақсат - өнімділікті барынша арттыра отырып, ысырапшылдықты немесе зиянды тәжірибелерді азайту, деп қосты Мартин.

Жақында жүргізілген зерттеу басқару аймақтары карталарының болжамдарын растау үшін бірегей әдісті қолданды.

“Біз ауылшаруашылық техникамызды принтер ретінде пайдаланып, әртүрлі түстердегі көрпеге ұқсас кірістерден тұратын патчворк жасадық”, - деп түсіндірді Мартин. “Біз экспериментімізді бірнеше жерде толығымен кездейсоқ дизайнды қолдана отырып жүзеге асырдық”.”

Зерттеушілер өз зерттеуін Иллинойс штатындағы суарылмайтын жүгері өсірудің жеті типтік учаскесінде жүргізді. Әрбір учаске көптеген учаскелерге бөлінді. Әрбір учаскеге жүгері егу және азотты енгізудің әртүрлі қарқыны кездейсоқ түрде тағайындалды.

Сонымен қатар, зерттеушілер әр учаскеге тән топырақ құрамын, жер бедерін және басқа да ландшафт ерекшеліктерін өлшеді. Олар егістіктердегі ауа райы жағдайларынан басқа барлық айнымалыларды стандарттады. Бұл зерттеу 2016 жылдан 2021 жылға дейін жүргізілді.

Зерттеушілер әр учаскенің өнімділігін бірнеше жыл бойы егін жинау кезінде өлшеді. Бұл оларға жыл сайын қандай учаскелер әртүрлі факторларға жақсы жауап беретінін анықтауға көмектесті. Олар ауа райы жағдайлары, топырақ сипаттамалары немесе көлбеу сияқты қандай факторлардың азотты көбейту немесе жоғары себу мөлшерін пайдалану өнімділікті арттыратынын ең дәл болжайтынын анықтау үшін озық кездейсоқ орман алгоритмін қолданды.

Мартин ауа райының айнымалылары азотқа немесе тұқым мөлшеріне реакцияның кеңістіктік үлгілеріне әсер ететін негізгі факторлар екенін, ал ландшафт пен топырақтың ерекшеліктері мұқият бақыланатынын түсіндірді. Сонымен қатар, ол бұл реакциялар ауа райының әсеріне байланысты жыл сайын өзгеріп отыратынын, кем дегенде біз зерттеген өрістерде сәйкессіздікке әкелетінін атап өтті.

“Бұл дегеніміз, бір жылы азоттың жоғары мөлшеріне жақсы жауап беретін учаске келесі жолы жүгері отырғызылған кезде жақсы жауап бермеуі мүмкін”, - деді ол. “Бұл басқару аймақтарын картаға түсіру тұжырымдамасын дақылдардың енгізілетін материалдарға реакциясының сенімсіз болжаушысына айналдырады”.”

“Біз бұл тұжырымдар фермерлердің дәл ауыл шаруашылығы технологияларының біркелкі қабылданбауының себебін ішінара түсіндіре алады деп санаймыз”, - деді Мартин.

Зерттеушілер бірнеше жыл ішінде көбірек деректер жинау және жергілікті талдау үшін жақсырақ құралдарды пайдалану басқару аймақтарын картаға түсірудің дәлдігін арттыруы мүмкін деп санайды.

Бұл зерттеуді АҚШ Ауыл шаруашылығы министрлігінің Табиғи ресурстарды қорғау қызметі және Ұлттық азық-түлік және ауыл шаруашылығы институты қолдады.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Тегін GeoPard демосын/кеңес беруді сұраңыз








    Батырманы басу арқылы сіз біздің келісесіз Жеке деректерді қорғау саясаты. Сіздің өтінішіңізге жауап беру үшін ол қажет.

      Жазылу


      Батырманы басу арқылы сіз біздің келісесіз Жеке деректерді қорғау саясаты

        Бізге ақпарат жіберіңіз


        Батырманы басу арқылы сіз біздің келісесіз Жеке деректерді қорғау саясаты

        Біз сізге ең жақсы шолу тәжірибесін ұсыну, сайтымыздың мазмұнын жекелендіру, оның трафигін талдау және сізге тиісті жарнамаларды көрсету үшін cookie-файлдарды пайдаланамыз.
        Біздің көріңіз Жеке деректерді қорғау саясаты Қосымша ақпарат алу үшін.

        Барлығын қабылдау