Kategorija: Tiksliųjų laukų ūkininkavimo

Tiksli žemės ūkis, dar žinomas kaip tikslioji žemdirbystė, reiškia modernių technologijų, duomenų analizės ir sprendimų paramos sistemų taikymą, siekiant optimizuoti žemės ūkio praktiką.

Šis metodas leidžia ūkininkams efektyviau stebėti ir valdyti savo laukus, todėl gaunami didesni derliai, mažesnis poveikis aplinkai ir didesnis efektyvumas naudojant išteklius.

Šiame „Tiksliojo ūkininkavimo“ skyriuje suprasime, kaip svarbu naudoti technologijas ir duomenimis pagrįstą sprendimų priėmimą, siekiant optimizuoti žemės ūkio našumą, užtikrinant tvarų ir efektyvų išteklių naudojimą. Čia rasite turinio įvairiomis temomis, įskaitant:

Vadovai ir mokymai Raskite lengvai suprantamus, žingsnis po žingsnio vadovus, kurie padės jums orientuotis tiksliosios žemės ūkio pasaulyje – nuo pagrindų supratimo iki pažangių auginimo praktikų ir technologijų diegimo.
Literatūra ir tyrimai: Pasinaudokite literatūros lobynu apie tikslųjį ūkininkavimą, įskaitant praktinius tyrimus, apžvalgas ir naujausius mokslinius atradimus, atskleidžiančius naujausius šios srities pokyčius.
Pramonės naujienos: Sekite naujausius tiksliosios žemdirbystės naujienas, įskaitant informaciją apie naujas technologijas, teisės aktų pakeitimus ir rinkos tendencijas.
Ekspertų įžvalgos: Gaukite vertingos informacijos iš pramonės ekspertų interviu, nuomonių ir svečių įnašų, skirtų tiksliojo žemės ūkio iššūkiams ir galimybėms.
Sėkmės istorijos: Atraskite įkvepiančias istorijas iš ūkininkų ir agritech įmonių, sėkmingai įsidiegtinčių tiksliosios žemdirbystės (precision agriculture) praktikas, ir pasimokykite iš jų patirties.
Produktų ir paslaugų atsiliepimai: Raskite nešališkus įvairių tiksliųjų įrankių, programinės įrangos ir paslaugų atsiliepimus bei palyginimus, padėsiančius jums priimti pagrįstus sprendimus dėl geriausių sprendimų jūsų ūkiui.
Renginiai ir internetiniai seminarai: Palaikykite ryšį su pasauline bendruomene naudodamiesi mūsų kuruojamu būsimų renginių, konferencijų ir internetinių seminarų sąrašu.
Resursai ir įrankiai Naršykite mūsų plačią išteklių biblioteką, įskaitant atsisiunčiamus šablonus, kontrolinius sąrašus ir įrankius, kurie padės jums pradėti taikyti tiksliąją žemdirbystę arba optimizuoti esamus metodus.

Medvilnės auginimo pertvarka naudojant technologijas ir tiksliąją žemdirbystę

Paskelbta balandžio 21, 2024 pagal Muhammad Farjad

Medvilnės augintojas: „Cotton Incorporated“ tikslas yra padidinti medvilnės gamybos pelningumą per tyrimus. Siekdami užtikrinti, kad mūsų tyrimai atitiktų dabartinius iššūkius ir remtųsi praeities sėkmėmis, 2008, 2015 ir 2023 m. atlikome JAV medvilnės gamintojų gamtos išteklių apklausas.

Šie tyrimai taip pat padeda parodyti medvilnės auginimo tvarumą ir nuolatinius pramonės tobulinimus, suteikdami duomenis gyvavimo ciklo vertinimams. Šiame straipsnyje konkrečiai nagrinėjami klausimai dėl tiksliosios žemės ūkio technologijos taikymo medvilnės augintojų.

Tyrimuose dalyvavo ūkininkai visose medvilnę auginančiose valstijose, o atsakiusiųjų dalis paprastai atitiko valstijoje auginamų medvilnės plotus (pavyzdžiui, Teksase, kuriame buvo daugiausia pasėtų medvilnės akrų, buvo ir daugiausia atsakymų, po jo sekė Džordžija, turinti antrą pagal dydį pasėtų plotų skaičių).

Visose apklausose atsakovai atstovavo ne mažiau kaip 9% pasėtų akrų apklausos metais. Atkreipkite dėmesį, kad šiuose rezultatuose kartais minimas regionas, ir jie apibrėžiami taip: Tolimieji Vakarai: CA, AZ, NM; Pietvakariai: TX, OK, KS; Vidurio-Pietūs: MO, AR, MS, LA, TN; ir Pietryčiai: AL, FL, SC, NC, VA.

Populiarios technologijos

Visose apklausose augintojų buvo prašoma įvertinti 29 gamybos problemas kaip pagrindines, vidutines ar neproblemines. Didžiausią susirūpinimą visose trijose apklausose kėlė medvilnės gamybos kaina. Tačiau, kadangi augintojai negali kontroliuoti sąnaudų, tiksliosios technologijos tampa būtinos. Šios technologijos padeda užtikrinti, kad būtų naudojama tik tai, kas reikalinga, taip išvengiant pinigų švaistymo.

Dėl to išaugo įvairių technologijų naudojimas, išskyrus dirvožemio mėginių ėmimą, kuris išliko nepakitęs ir sudarė 46%, kaip parodyta 1 pav. 2023 m. apklausoje tik 4%respondentų pranešė nenaudojantys tikslaus ūkininkavimo technologijų.

Svarbu pažymėti, kad čia minimas dirvožemio kartografavimas ir dirvožemio ėmimas apima mėginių naudojimą atskiriems lauko plotams charakterizuoti, o ne bendrą dirvožemio ėmimo metodą. Vaisingumo lygiui nustatyti 77% respondentų nurodė, kad naudoja dirvožemio tyrimų rekomendacijas.

Autosterio technologijos panaudojimas per laiką gerokai išaugo. 2008 m. juo naudojosi tik 46%ūkininkų, tačiau 2015 m. šis skaičius išaugo iki 69%, o 2023 m. pasiekė 86%. Ši augimo tendencija rodo didėjantį ūkininkų pasitikėjimą autosteriu.

Panašiai, autonominio vairavimo ir derliaus stebėjimo technologijų diegimas atitinka Jungtinių Valstijų žemės ūkio departamento (USDA) Ekonominių tyrimų tarnybos atliktos apklausos, kurioje nagrinėtas tiksliosios žemdirbystės taikymas JAV ūkiuose, rezultatus. Apklausoje buvo nagrinėjamos kelios prekės, įskaitant medvilnę, 2000, 2003, 2007 ir 2019 m.

Abiejuose tyrimuose sėjos monitorių ir automatinio vairavimo naudojimo rodikliai išaugo. Tačiau automatinio vairavimo naudojimas buvo daug didesnis nei sėjos monitorių. Kaip parodyta 1 paveiksle, automatinio vairavimo padidėjimas viršijo visų kitų nagrinėjamų technologijų ir praktikų augimą.

Autosteer jau tampa standartine funkcija naujoje įrangoje ir reikalauja minimalaus pasiruošimo, palyginti su kitomis technologijomis. Tuo tarpu, naudojant kitas technologijas, reikia atsisiųsti žemėlapius, juos interpretuoti, transformuoti į normų žemėlapius ir vėl įkelti.

Autosteer sumažina operatoriaus nuovargį ir gali pagerinti efektyvų trąšų bei augalų apsaugos priemonių naudojimą, eliminuodamas praleidimus ir per didelį purškimą dėl persidengimo. Tikimasi, kad didėjantis belaidžių modemo naudojimas žemės ūkio technikoje galiausiai paskatins ir kitų technologijų diegimą, kai atminties kortelių nebereikės vežioti iš biuro į techniką.

Be to, naujos duomenų analizės technikos automatizuoja dirvožemio ir derliaus žemėlapių interpretavimą. Taip pat atsiranda žemės ūkio duomenų mokslo konsultantų, kurie padeda ūkininkams maksimaliai išnaudoti jų duomenų vertę.

Yra duomenų, kad didesnis naudojimo paprastumas ir gamykloje sumontuotos parinktys palengvins būsimų technologijų pritaikymą, kaip rodo 2 paveiksle pavaizduotas regioninis derliaus monitorių pritaikymas.

Pasėlių monitorių naudojimo lygis 2015 m. buvo susijęs su apvalių modulių naudojimu, kaip pranešama 2016 m. atliktame medvilnės džiovinimo išlaidų tyrime (Valco, T.D., H. Ashley, D. Findley, J. Green, R. Isom, T. Price. The Cost of Ginning Cotton – 2016 Survey Results. 2018 Beltwide Cotton Conferences, San Antonio, TX, January 3-5, 2018. National Cotton Council, Memphis, TN. Pp. 528-53).

Tai rodo, kad palengvinus technologijos naudojimą ir pasiūlius gamykliškai įrengtus papildomus variantus, galima paskatinti daugiau ūkininkų ją įsidiegti.

Lyginant medvilnės valymo išlaidų apklausos rezultatus, apvalios medvilnės modulių naudojimas buvo 51% Pietryčiuose, 61% Vidurio Pietryčiuose, 36% Pietvakariuose ir 29% Tolimuosiuose Vakaruose, atitinkantis vaizdo 2 rodytą derliaus stebėjimo sistemų diegimo reitingą.

Tačiau, respondentų nuomone, derliaus matuoklių technologijų naudojimas padidėjo visuose keturiuose regionuose. Šis padidėjimas įvyko dėl to, kad derliaus matuokliai tapo prieinami tik kaip gamykloje sumontuota opcija, pristatant modulinio kėlimo kombainus.

Tuo tarpu tikimasi, kad didėjantis duomenis kaupiančių technologijų diegimas žemės ūkio technikoje ateityje paskatins technologijų diegimą.

Tikimasi, kad kitą tiksliosios žemdirbystės etapą paveiks automatizavimo technologijų pažanga. Automatizavimas, apimantis mašinų naudojimą užduotims atlikti automatiškai be žmogaus įsikišimo, gali žymiai padidinti žemės ūkio praktikos efektyvumą ir tikslumą. Vienas iš pavyzdžių yra autonominių traktorių technologijos integravimas.

Ši technologija gali supaprastinti tokias užduotis kaip sodinimas, purškimas ir derliaus nuėmimas. Dėl to šias užduotis galima atlikti tiksliau ir efektyviau. Tačiau, nors automatizavimas teikia daug privalumų, svarbu atsižvelgti į jo poveikį žemės ūkio užimtumui.

2023 m. tyrime ūkininkams, auginantiems medvilnę, buvo pateikta keletas naujų klausimų apie autonominių traktorių naudojimo privalumus ir iššūkius jų ūkiuose. Daugiau nei 50% respondentų nurodė, kad darbo jėgos taupymas yra viena iš laukiamų autonominių traktorių naudų.

Be to, 41% nurodė padidėjusį efektyvumą, 28% pabrėžė sumažėjusią darbuotojų poveikį, o 34% manė, kad technologija neturi jokių privalumų. Tuo tarpu tikėtina, kad augintojai, kurie jau investavo į didelio ploto įrangą (pvz., purkštuvus su 120 pėdų strėlėmis), patirtų minimalią naudą pašalindami operatorių iš tokios mašinos.

Tyrimai vykdomi siekiant nustatyti, ar automatizavimas gali duoti didesnės naudos sumažinus įrangos dydį, taip padidinant jos mastelio pritaikymo galimybes užduoties ir lauko dydžiui. Be to, turint kelis mažesnius įrangos vienetus sumažėja nenaudojimo riziką.

Tačiau sugedus dideliam įrangos vienetui, kasdien netenkama šimtų arų produkcijos. Įrangos dydis tikriausiai bus kompromisas tarp valdomų vienetų skaičiaus, atliekamo uždavinio ir vidutinio ūkyje esančių laukų dydžio bei formos.

Kliūtys autonominiams trauktuvams

Apskritai, atsakymų visuose regionuose buvo panašių, išskyrus kliūtis laukuose ir transportavimo tarp laukų problemas. Padidėjęs susirūpinimas pietryčiuose ir vidurio pietuose greičiausiai atsirado dėl didesnio vandens telkinių ir reljefo pokyčių, kurie daro įtaką laukams tuose regionuose, palyginti su pietvakariais ir Tolimaisiais vakarais. Visuose regionuose sutariama, kad technologijos kainos gali trukdyti ją naudoti ūkiuose.

Iškilo klausimas, kurias užduotis automatizuoti pirmiausia. Žmonės nurodė, kad pagrindinės yra sėjimas (40%), purškimas (40%), derliaus nuėmimas (35%) ir priešsėjinė piktžolių kontrolė (35%).

Tačiau, kadangi mes tik pradedame naudoti automatizuotą žemės ūkio įrangą, bus įdomu pamatyti, kaip viskas pasikeis per penkerius metus. Tuo tarpu augantis sistemų, skirtų piktžolėms aptikti ir purkšti naudojant mašininį regėjimą, skaičius rodo, kaip sparčiai tobulėja šios technologijos.

Išvada

„Cotton Incorporated“ 2008–2023 m. apklausos atskleidžia augantį tiksliosios žemės ūkio technologijų taikymą tarp medvilnės augintojų, ypač tokiose užduotyse kaip sėja, purškimas ir derliaus nuėmimas. Autopiloto technologijos naudojimas žymiai padidėjo, o tai rodo tendenciją į efektyvesnį ūkininkavimą. Tačiau išlieka tokių iššūkių kaip įrangos mastelio keitimas ir išlaidos.

Žemės ūkio ateitis tikriausiai apims automatizavimo technologijas, tokias kaip autonominiai traktoriai, siūlančius tokius privalumus kaip darbo sąnaudų taupymas ir didesnis efektyvumas, tačiau sukelsiančius susirūpinimą dėl užimtumo ir įrangos mastelio.

Šaltinis: Medvilnės augintojas ir Medvilnė Įmonė. Tyrėjai: Džeyran Bayramova, Stivenas Piresas, Džesi Deistar ir Edas Barnsas yra „Cotton Incorporated“ mokslininkai.

Kaip „GeoPard“ išmanusis dirbtinio intelekto dokumentacijos portalas pagerina tiksliojo žemės ūkio praktiką?

Paskelbta balandžio 5, 2024 pagal Muhammad Farjad

Ženkite į žemės ūkio technologijų ateitį su „GeoPard Smart AI Documentation Portal“, dabar pasiekiamu adresu docs.geopard.tech. Šis novatoriškas įrankis, pasitelkiant dirbtinio intelekto galimybes, skirtas atsakyti į jūsų klausimus apie tiksliąją žemdirbystę, naudojant natūralią kalbą.

Nesvarbu, ar esate patyręs ūkininkas, ar naujokas šioje srityje, mūsų dirbtinio intelekto dokumentacija padeda lengviau suprasti tiksliosios žemdirbystės subtilybes. Užduodami klausimus įprasta kalba, vartotojai gali gauti išsamius ir išmanius atsakymus, padedančius optimizuoti žemės ūkio praktiką naudojant „GeoPard“ programinę įrangą.

Kaip veikia GeoPard išmanusis dirbtinio intelekto dokumentacijos portalas?

Mūsų vaizdo įraše pristatome praktinius pavyzdžius, kurie pabrėžia GeoPard dirbtinio intelekto dokumentacijos galią ir lankstumą, įskaitant:

Valydami ir kalibruodami gaunamus duomenis užtikriname tikslumą ir patikimumą.
Atliekant bandomuosius analizės, siekiant eksperimentuoti ir tobulinti žemės ūkio strategijas.
Kintamo normų (VR) sėjos žemėlapių generavimas, siekiant tobulinti sėją ir didinti pasėlių derlių.

Ar jis teikia patikimus sprendimus techniniams tiksliosios žemdirbystės klausimams?

Taip, jis sukurtas teikti patikimus ir patikimus sprendimus techniniams tikslumo žemės ūkyje klausimams. Platforma naudoja pažangias dirbtinio intelekto technologijas, kad ūkininkams ir žemės ūkio specialistams pateiktų tikslią, naujausią informaciją ir rekomendacijas.

Integruojant duomenis iš skirtingų šaltinių, tokių kaip dirvožemio žemėlapiai, derliaus duomenys ir palydovinės nuotraukos, „GeoPard“ portalas siūlo individualizuotas įžvalgas, padedančias priimti pagrįstus sprendimus. Portalo dirbtinio intelekto (DI) pagrįstas metodas užtikrina, kad vartotojai gautų tikslius atsakymus į savo techninius klausimus, pritaikytus jų specifinėms ūkininkavimo sąlygoms ir poreikiams.

Toks pritaikymo ir tikslumo lygis padidina pateikiamos informacijos patikimumą, todėl tai yra vertingas išteklius visiems, norintiems veiksmingai įgyvendinti tiksliosios žemdirbystės metodus.

Štai keli pavyzdžiai, kaip portalas sprendžia techninius klausimus ir suteikia vartotojams patikimos bei praktiškos informacijos:

Nesvarbu, ar siekiate padidinti derlių, supaprastinti operacijas, ar ištirti tiksliosios žemdirbystės galimybes, „GeoPard“ išmanioji dirbtinio intelekto dokumentacija yra jūsų patikimas partneris.

Automatizuodamas darbo eigas ir suteikdamas plačią prieigą prie duomenų bei analitikos, „GeoPard“ suteikia ūkininkams ir žemės ūkio verslui galimybę priimti pagrįstus sprendimus. Šios galimybės leidžia optimizuoti sėjos, tręšimo ir augalų apsaugos strategijas, kartu skatinant tvarumą ir efektyvumą žemės ūkio veikloje.

Kaip "John Deere" ir "SpaceX" partnerystė paveiks tikslųjį ūkininkavimą?

Paskelbta vasario 15, 2024vasario 18, 2024 pagal Muhammad Farjad

„John Deere & Company“ bendradarbiauja su „SpaceX“, kad ūkininkams, naudojantiems „Starlink“ tinklą, būtų suteiktas pažangiausias palydovinio ryšio (SATCOM) ryšys. Šis bendradarbiavimas leis ūkininkams įveikti kaimo vietovių ryšio iššūkius ir visapusiškai išnaudoti tiksliosios žemdirbystės technologijas, siekiant padidinti produktyvumą ir tvarumą.

John Deere ir SpaceX partnerystė

2024 m. sausio 16 d. „John Deere“ paskelbė apie strateginę partnerystę su Elono Musko įkurta aviacijos ir kosmoso bendrove „SpaceX“, kuria siekiama teikti pažangiausias palydovinio ryšio (SATCOM) paslaugas ūkininkams.

Pasitelkdamas pirmaujantį pramonėje „Starlink“ tinklą, šis sprendimas leis ūkininkams, susiduriantiems su kaimo vietovių ryšio iššūkiais, visapusiškai išnaudoti tiksliosios žemdirbystės technologijas. „Starlink“ – tai tūkstančių žemosios Žemės orbitos (ŽO) palydovų žvaigždynas, užtikrinantis didelės spartos, mažo delsos ir prieinamą interneto prieigą bet kurioje planetos vietoje.

“Ryšio vertė ūkininkams yra platesnė nei bet kokia viena užduotis ar veiksmas. Ryšys atveria didžiules galimybes, kurios anksčiau buvo ribotos arba nepasiekiamos”, – teigė Aaronas Wetzelis, „John Deere“ gamybos ir tiksliosios žemės ūkio gamybos sistemų viceprezidentas. “Pavyzdžiui, ūkininkai ištisus metus turi atlikti užduotis per itin trumpą laiką. Tam reikia atlikti neįtikėtinai tikslius gamybos veiksmus, kartu koordinuojant mašinas ir valdant jų našumą. Kiekviena iš šių sričių yra tobulinama naudojant ryšį, todėl visa operacija tampa efektyvesnė, veiksmingesnė ir pelningesnė.”

Sujungdamas mašinas per tvirtus terminalus, SATCOM sprendimas palengvins autonomiją, duomenų bendrinimą realiuoju laiku, nuotolinę diagnostiką ir kita, optimizuodamas ūkininkavimo operacijas. Tačiau iniciatyva ribotai bus išleista Jungtinėse Valstijose ir Brazilijoje 2024 m. antroje pusėje.

“Jau daugiau nei du dešimtmečius ”John Deere“ pirmauja žemės ūkio įrangos pramonėje, siūlydama palydovinio tikslaus valdymo technologijas”, – teigė Jahmy Hindmanas, „John Deere“ vyresnysis viceprezidentas ir vyriausiasis technologijų vadovas. „Dabar mes teikiame palydovinio ryšio paslaugas ūkiams dideliu mastu, kad ūkininkai, susiduriantys su mobiliojo ryšio aprėpties problemomis, galėtų maksimaliai padidinti ryšio vertę savo veikloje. SATCOM sprendimas atveria „John Deere“ technologijų paketą, kad kiekvienas ūkininkas galėtų visapusiškai išnaudoti savo dabartinę tiksliojo žemės ūkio technologiją, be naujų novatoriškų sprendimų, kuriuos jie diegs ateityje. Šį procesą pradėjome sutelkdami dėmesį į vertės kūrimą savo klientams, o ši partnerystė užtikrina, kad turime sprendimą, kuris atitiktų jų poreikius šiandien ir ateityje.“

Kodėl reikėjo šios partnerystės?

Amerikos viduryje, kur kiek akys užmato, plyti didžiuliai laukai, ūkininkams kyla didelė problema: jie neturi gero interneto. Technologijos pagerino ūkininkavimą, pavyzdžiui, taikant tiksliąją žemdirbystę, tačiau daugelis žmonių, gyvenančių už miestų ribų, neturi gero interneto.

2022 m. JAV Žemės ūkio departamento ataskaitoje teigiama, kad beveik 301 TP3 t kaimo vietovių gyventojų neturi gero interneto ryšio. Dėl to jiems sunku prisijungti prie interneto ir naudotis naujomis ūkininkavimo technologijomis, kurioms tinkamai veikti reikalingas greitas internetas.

Skaitmeninė atskirtis tarp miesto ir kaimo vietovių turi didelį poveikį. USDA ataskaita rodo, kad dėl to, jog kaimo vietovėse nėra geros prieigos prie interneto, ekonomika kasmet praranda apie 14,680 mln. JAV dolerių. Tai reiškia, kad kaimo bendruomenės praranda galimybes sėkmingai veikti ir neatsilikti nuo šiandieninio skaitmeninio pasaulio.

Norėdami pamatyti, koks didelis skirtumas, tiesiog pažiūrėkite į skaičius: beveik visi miesto gyventojai (98%) gali naudotis plačiajuosčiu internetu, tačiau tik 70% kaimo gyventojų. Šis didelis skirtumas dar labiau padidina esamus skirtumus. Dėl to kaimo ūkininkams sunku pasinaudoti visais tiksliosios žemdirbystės privalumais, kad būtų galima užauginti daugiau pasėlių, padėti aplinkai ir uždirbti daugiau pinigų.

Šios partnerystės poreikis kyla dėl to, kad daugelis ūkininkų Jungtinėse Valstijose ir Brazilijoje, dviejose didžiausiose žemės ūkio rinkose pasaulyje, neturi prieigos prie patikimo mobiliojo ar plačiajuosčio interneto ryšio.

Todėl geras internetas gali padėti ūkininkams užauginti daugiau pasėlių ir sunaudoti mažiau vandens bei trąšų. Tikslusis ūkininkavimas gali padidinti pasėlių derlių 10–251 TP3 t, sutaupyti 201 TP3 t vandens ir geriau panaudoti trąšas – iki 301 TP3 t.

Naudodami tiksliąją žemdirbystę, ūkininkai gali patikrinti savo dirvožemio ir pasėlių sveikatą, įterpti tinkamą kiekį vandens ir trąšų bei leisti mašinoms atlikti tam tikrą darbą. Tai taip pat padeda jiems priimti protingesnius sprendimus. „Grand View Research“ ataskaitoje teigiama, kad iki 2025 m. tiksliosios žemdirbystės rinka galėtų siekti apie 1 TP4–26,68 mlrd. USD ir kasmet auga apie 13,11 TP3 mlrd. USD.

Kaip tai pagerins tikslųjį ūkininkavimą?

Tikslusis ūkininkavimas reiškia technologijų naudojimą ūkininkavimui gerinti ir aplinkai tausoti. Tai informacijos rinkimas ir analizė iš įvairių šaltinių, tokių kaip palydovai, jutikliai, dronai ir mašinos, siekiant stebėti ir prižiūrėti pasėlius, dirvožemį, vandenį ir įrankius.

Štai keli pagrindiniai šios partnerystės privalumai, siekiant panaudoti „SpaceX“ palydovinį tinklą „Starlink“, kad ūkininkams atokiose vietovėse būtų suteikta sparti ir mažo delsos interneto prieiga, suteikianti jiems galimybę naudotis „John Deere“ programine įranga ir paslaugomis tiksliajam ūkininkavimui.

1. Duomenų rinkimas ir analizė realiuoju laiku: Ūkininkai dabar gali naudoti greitą „Starlink“ internetą, kad greitai surinktų ir patikrintų duomenis iš savo laukų ir technikos. Jiems nebereikia laukti lėto mobiliojo ryšio ar „Wi-Fi“ ryšio.

Tai padeda jiems atidžiai stebėti tokius dalykus kaip dirvožemio drėgnumas, kaip gerai auga pasėliai ir kaip veikia jų technika. Jie taip pat gali išsaugoti visą šią informaciją „John Deere“ internetinėje įrankyje „Operacijų centras“, kad vėliau galėtų ją išstudijuoti ir pasidalyti su savo pagalbininkais ir draugais.

Tuo tarpu, naudodamiesi sparčiuoju ryšiu, ūkininkai taip pat galės gauti daugiau naudos. „GeoPard“ ir „John Deere“ bendradarbiavimas. Tai leis jiems gauti realiuoju laiku įžvalgų apie savo sritis, pavyzdžiui, maistinių medžiagų panaudojimo efektyvumo (MNV) skaičiavimai realiuoju laiku ir gebėjimas nedelsiant sugeneruoti pelningumo žemėlapius po derliaus nuėmimo.

2. Autonominiai traktoriai ir įranga: „John Deere“ mašinos aprūpintos pažangiais jutikliais, kameromis, GPS ir dirbtiniu intelektu (DI), kurie leidžia joms atlikti tokias užduotis kaip sėja, derliaus nuėmimas ir purškimas, įsikišant mažiau žmonių.

Dėl „Starlink“ interneto ryšio šios mašinos gali patikimiau ir saugiau bendrauti tarpusavyje ir su operacijų centru. Tai gali pagerinti koordinavimą, saugumą ir darbo kokybę.

3. Nuotolinė diagnostika ir remontas: „Starlink“ internetas gali padėti ūkininkams greičiau rasti ir išspręsti su jų technika susijusias problemas. Tai reiškia, kad mašinos praleidžia mažiau laiko, kai neveikia, ir išleidžiama mažiau pinigų jų remontui.

„John Deere“ nuotolinė ekrano prieiga (RDA) leidžia ūkininkams matyti savo technikos ekraną iš toli ir išspręsti problemas. „John Deere“ „Service ADVISOR Remote“ leidžia prekybos atstovams patikrinti technikos kodus ir programinę įrangą iš toli ir išspręsti problemas neatvykstant į ūkį.

4. Patobulintas ūkio valdymas: Ūkininkai gali naudotis „Starlink“ internetu ir „John Deere“ programine įranga, kad geriau panaudotų išteklius ir priimtų sprendimus remdamiesi faktais. Jie gali naudoti tokias priemones kaip „Field Analyzer“, kad palygintų skirtingas situacijas ir pamatytų, kas gali nutikti su orais, dirvožemiu, pasėliais, sąnaudomis ir kainomis.

Jie gali naudoti tokius įrankius kaip „Field Connect“, kad valdytų laistymą, tikrindami dirvožemio drėgnumą. Jie taip pat gali naudoti tokius įrankius kaip „JDLink Connect“, kad matytų, kur yra mašinos, kiek degalų jos sunaudoja, kada jos nenaudojamos ir ar į ką nors reikia atkreipti dėmesį.

Be to, „GeoPard“ integravimas į „John Deere“ operacijų centrą leido realiuoju laiku... cukrinių runkelių ir piktžolių aptikimas lauke su „Hamm Lipstadt“. Patobulinus ryšį, nuotraukų darymas, siuntimas į „GeoPard“ ir piktžolių bei cukrinių runkelių aptikimas realiuoju laiku bus greitesnis. Šis patobulinimas leis ūkininkams greitai imtis veiksmų, kad sušvelnintų derliaus nuostolius ir pagerintų pasėlių valdymo praktiką.

5. Padidėjęs produktyvumas ir pelningumas: Tyrimai rodo, kad tiksliojo ūkininkavimo praktika gali padėti ūkiams uždirbti 5–101 TP3 TB daugiau pinigų. Kai ūkininkai naudojasi „Starlink“ internetu ir „John Deere“ programine įranga bei pagalba, jie gali pagerinti savo pasėlius ir gauti daugiau derliaus. Tai taip pat padeda išleisti mažiau pinigų tokiems dalykams kaip sėklos ir trąšos, dirbti efektyviau ir parduoti daugiau vietų.

6. Didesnis tvarumas: Tiksliojo ūkininkavimo principu ūkininkai galės sumažinti savo poveikį aplinkai. Naudodamiesi „Starlink“ interneto ryšiu ir „John Deere“ programine įranga bei paslaugomis, jie sumažins vandens sunaudojimą iki 251 TP3 t, optimizuos trąšų naudojimą iki 401 TP3 t ir sumažins išmetamųjų teršalų kiekį iki 151 TP3 t dėl retesnio važiavimo laukais.

Išvada

Apibendrinant, „John Deere“ ir „SpaceX“ partnerystė turėtų pakeisti ūkininkavimo praktiką. Pasinaudodami „SpaceX“ „Starlink“ tinklu, kaimo vietovių ūkininkai gaus prieigą prie spartaus interneto ir įveiks ryšio iššūkius. Ši pažanga leis jiems išnaudoti tiksliosios žemdirbystės technologijų galią, o tai padidins produktyvumą ir tvarumą. Ši partnerystė žymi reikšmingą žingsnį mažinant skaitmeninę atskirtį žemės ūkyje ir atveriant visą tiksliosios žemdirbystės potencialą ūkininkams visame pasaulyje.

Kodėl biologiniai produktai yra nauja tiksliosios žemdirbystės tendencija?

Paskelbta vasario 6, 2024vasario 6, 2024 pagal Muhammad Farjad

Žemės ūkyje vyksta didelis pokytis, nes naujos ir protingos idėjos naudojamos pasėliams gerinti ir aplinkai tausoti. Viena svarbi šio pokyčio dalis yra biologinių produktų naudojimas žemės ūkyje. Tai produktai, pagaminti iš natūralių medžiagų, ir jie naudojami augalams stiprinti bei dirvožemiui pagerinti, kad būtų galima auginti pasėlius.

Kas yra biologiniai preparatai?

Biologiniai preparatai žemės ūkyje yra produktai, naudojami pasėliams apsaugoti ir sėkloms apdoroti. Jie gaunami iš gyvų ar natūralių medžiagų, tokių kaip bakterijos, grybai, nematodai ar augalų ekstraktai. Ūkininkai juos naudoja, kad apsaugotų savo pasėlius nuo ligų, kenkėjų ir piktžolių, kartu gerindami augalų augimą ir kokybę.

Be to, šie produktai tinka tiek ekologiniame, tiek tradiciniame ūkininkavime ir gali būti integruotos kenkėjų kontrolės (IK) strategijų dalimi. Tuo tarpu jie taip pat prisideda prie tvaraus ir be likučių maisto produktų gamybos.

Jų paklausa didėja dėl vartotojų pirmenybės ekologiškam maistui, griežtų cheminių produktų reglamentų, taip pat poreikio valdyti atsparumą ir diversifikuoti pasėlius. „Markets and Markets™“ duomenimis, 2020 m. pasaulinės žemės ūkio produktų rinkos vertė siekė 9,9 mlrd. USD, o iki 2025 m. prognozuojama, kad ji pasieks 18,9 mlrd. USD.

2020 m. biopesticidai sudarė 66%visų biologinių produktų, biostimuliantai – 28%, o biofertilizatoriai – 6%.
Jaučiai ir daržovės buvo pagrindiniai pasėliai, kuriuose naudota biologinė produkcija, po jų sekė javai ir aliejiniai augalai.
Bionematicidai turėjo didžiausią augimo tempą (17% CAGR).
Tarp biopesticidų daugiausia buvo naudojami bioinsekticidai, paskui biofungicidai ir bioherbicidai.
Mikrobiniams biostimuliantams vadovavo biostimuliantų kategorija, po jos sekė jūros dumblių ekstraktai ir humino medžiagos.
Azotą fiksuojantys bio-trąšos buvo reikšmingiausios bio-trąšų kategorijoje, antroje vietoje – fosforą tirpinančios bio-trąšos.

Be to, Europa pirmauja rinkoje, ją vejasi Šiaurės Amerika ir Azijos-Ramiojo vandenyno regionas. Pagrindiniai žaidėjai, tokie kaip Bayer, BASF, Syngenta, UPL, Indigo, Valent BioSciences, PivotBIO ir Corteva, atlieka svarbų vaidmenį joje pasaulyje.

Kokie yra biologinių vaistų tipai?

Yra trys pagrindiniai biologinių produktų tipai, kurie turi skirtingus veikimo mechanizmus ir suteikia naudą pasėliams.

1. Biologiniai pesticidai

Jie gaunami iš natūralių dalykų, tokių kaip gyvūnai, augalai, bakterijos ir tam tikri mineralai. Biopesticidai yra geresnis pasirinkimas nei cheminiai pesticidai, nes jie veikia konkrečius kenkėjus, nekenkdami kitiems gyviems organizmams.

Pavyzdžiai apima Bacillus thuringiensis (Bt) naudojimą kovojant su vikšrinių kenkėjų populiacijomis ir neem ekstraktus dėl jų plačiai paplitusio veiksmingumo. Tai yra gamtos kilmės gyvi organizmai arba medžiagos, padedančios kontroliuoti tokius kenkėjus kaip vabzdžiai, piktžolės, grybeliai, bakterijos, virusai ar nematodai. Jie toliau skirstomi į tris potipius:

Mikrobinių biopesticidų: Jie turi mikroorganizmų arba jų šalutinių produktų, pavyzdžiui, bakterijos Bacillus thuringiensis (Bt), kuri gamina tam tikriems vabzdžiams mirtinas toksinus.
Botaniniai biopesticidai: Šie biopesticidai, gaunami iš augalų, pavyzdžiui, raudonmedžio aliejus, pasitelkia natūralias pesticidines savybes pasėliams apsaugoti.
Feromoniniai biopesticidai: Jie naudoja feromonus ir kitus elgesį keičiančius junginius kenkėjų kontrolei, siūlydami tokius privalumus kaip rūšių specifiškumas ir sumažėjęs atsparumo vystymasis.

2. Biostimuliantai

Jie yra medžiagos arba mikroorganizmai, kurie skatina augalų augimą, derlių ir atsparumą, paveikdami įvairius fiziologinius procesus. Tai apima, be kita ko, maistinių medžiagų įsisavinimą, fotosintezę ir atsaką į stresą.

Pavyzdžiui, Serenade® Opti yra biostimuliatorius, pagrįstas Bacillus subtilis kamienu QST 713, kuris sukelia sisteminį augalų atsparumą ir gerina pasėlių derlių bei kokybę. Biostimuliatoriai skirstomi į:

Humuso medžiagos Organinės medžiagos, susidariusios iš negyvosios medžiagos, praturtinančios dirvožemį ir skatinančios augalų augimą.
Jūrosdumblių ekstraktai: Sudėtyje yra naudingų polisacharidų ir jūrinių dumblių fitohormonų, skatinančių augalų vystymąsi.
Mikrobiniai inokuliantai: Naudingosios bakterijos arba grybai, kurie kolonizuodami šaknis ar lapus didina augalų mitybą ir sveikatą.
Augalų ekstraktai ir aminorūgštys: Natūralūs junginiai, skatinantys augalų metabolizmą.

3. Bio trąšos

Biofertilizatoriai yra specialūs gamtos produktai, padedantys augalams gauti daugiau maistinių medžiagų iš dirvožemio ar oro. Yra dviejų tipų: azoto fiksavimo biotrąšos, kurie yra smulkūs organizmai, tokie kaip bakterijos ar melsvabakterės, paverčiantys azoto orą į amoniaką ar nitratus.

Ir fosforą mobilizuojantys biofertilizatoriai, smulkiais organizmais, tokiais kaip bakterijos ar grybeliai, kurie iš dirvožemio išskiria fosfatą. Šios trąšos, pagamintos iš biologiškai aktyvių medžiagų, gali pagerinti augalų sveikatą ir sumažinti cheminių trąšų poreikį, pagerindamos dirvožemį.

Tuo tarpu kiti dažniausi tipai yra:

BiofungicidaiJie natūraliai kontroliuoja grybelines ligas. Pavyzdžiui, „Serifel®“ sudėtyje yra „Bacillus amyloliquefaciens MBI 600“, kuris užtikrina plataus spektro ligų kontrolę kartu su cheminiais fungicidais.
BioinsekticidaiJie.
BionematicidaiJie kontroliuoja augalų šaknis pažeidžiančius nematodus. Velum® Prime, naudojant Bacillus amyloliquefaciens FZB24, sumažina nematodų populiacijas ir pagerina šaknų sveikatą.
BioherbicidaiJie naikina piktžoles natūraliai. Beloukha® su pelargonijų rūgštimi sąveikos metu pažeidžia piktžolių audinius, siūlydama ekologišką sprendimą piktžolių naikinimui.

Veikimo mechanizmas biologinių preparatų

Jie veikia įvairiais veiksmais, priklausomai nuo jų tipo ir paskirties, kiekvienas specializuotas palaikyti augalų augimą, gerinti dirvožemio kokybę ir apsaugoti nuo kenkėjų bei ligų. Šie veikimo būdai apima:

1. AntagonizmasKai kurie iš jų gali sustabdyti ar sunaikinti augalų patogenus, konkuruodami dėl maistinių medžiagų ir erdvės, gamindami antibiotikus ar fermentus arba paversdami augalus atsparesniais. Pavyzdžiui, biofungicide Serifel® yra Bacillus amyloliquefaciens padermė MBI 600, kuri gali užkirsti kelią grybelinėms ligoms, gamindama lipopeptidus, ardančius patogeno ląstelės membraną.

2. Plėšrūnai ir parazitaiNaudingi vabzdžiai (pvz., boružėlės) arba plėšrieji erkiai aktyviai ieško ir naikina kenkėjus. Parazitinės vapsvos deda kiaušinėlius į kenkėjų lervas, naikindamos jas iš vidaus.

3. Patogenai ir mikrobų kontrolė: Bakterijos, tokios kaip Bacillus thuringiensis (Bt), gamina specifinius toksinus, kurie naikina konkrečius vabzdžius kenkėjus. Grybai taip pat gali veikti kaip patogenai, atakuodami ir naikindami piktžoles arba ligas sukeliantį grybą.

4. Antifedingai ir repelentaiTam tikri augalų ekstraktai ar natūralūs junginiai gali sustabdyti kenkėjus nuo maitinimosi ar kiaušinėlių dėjimo ant pasėlių. Pavyzdžiui, neem aliejus gali atbaidyti amarus ir baltasparnius.

5. Trikdanti vabzdžių vystymąsiKai kurie biopesticidai sutrikdo hormonus ar kitus organizmo procesus, susijusius su vabzdžių augimu ir dauginimusi. Pavyzdžiui, azadirachtinas gali stabdyti vabzdžių nugrimavimą ir kiaušinėlių dėjimą.

6. Maistinių medžiagų mobilizavimas: Naudingos bakterijos ar grybeliai gali padėti išlaisvinti maistines medžiagas dirvožemyje, todėl augalai jas lengvai pasisavina. Pavyzdžiui, fosforą tirpinančios bakterijos gali išlaisvinti fosfatą iš kietų dirvožemio formų.

7. Stresui atsparių savybių gerinimasBiostimuliantai gali padėti augalams geriau atlaikyti sudėtingas sąlygas, tokias kaip sausra, druskingumas ar karštis, suaktyvindami jų natūralius gynybos mechanizmus. Pavyzdžiui, jūros dumblių ekstraktai gali padidinti antioksidantų kiekį ir osmosinį balansą augaluose.

8. Azoto fiksacijaGumbeliniai (rizobiniai) bakterijų tipai sudaro partnerystę su ankštinėmis daržovėmis, paimdamos azotą iš oro ir paversdamos jį forma, kurią augalai gali panaudoti. Kitos bakterijos, tokios kaip Azospirillum, taip pat gali fiksuoti azotą su ne ankštiniais augalais, pavyzdžiui, su grūdinėmis kultūromis.

9. Fosfatų tirpinimasTam tikros bakterijos gamina organines rūgštis, kurios tirpina kietuosius fosfatinius junginius dirvožemyje, paversdamos juos pasiekiamais augalams. Pavyzdžiui, Bacillus megaterium gali tirpinti akmens fosfatą, didindama jo prieinamumą augalams.

10. Mikoriziniai ryšiaiMikoriziniai grybai sudaro partnerystes su augalų šaknimis, padidindami jų paviršiaus plotą, kad būtų galima pasisavinti daugiau maistinių medžiagų ir vandens. Jie taip pat gali pagerinti augalų galimybes pasisavinti tokias maistines medžiagas kaip fosforas ir cinkas, kurios dirvožemyje juda sunkiai.

Kuo biologiniai produktai skiriasi nuo organinių ir įprastų sprendimų?

Jie sudaro unikalią žemės ūkio reikmenų kategoriją, kuri nuo ekologiškų ir tradicinių sprendimų skiriasi savo sudėtimi ir naudojimu. Jie gaminami iš gyvų organizmų arba natūralių medžiagų, tokių kaip augalai ar mineralai. Žemdirbiai juos naudoja kenkėjams, ligoms, piktžolėms kontroliuoti arba augalams geriau augti.

Kai kurie biologinių preparatų pavyzdžiai yra mikroorganizmai, augalų ekstraktai, feromonai, fermentai ir natūralūs mineralai. Nors jie yra šiek tiek panašūs į organinius tirpalus, nes abu kilę iš gamtos, jie nėra visai tokie patys.

Ekologinio ūkininkavimo taisyklės griežtai apibrėžia, kokios natūralios ar natūralios kilmės medžiagos gali būti naudojamos, ir visos jos turi atitikti specifinius standartus. Ekologinės priemonės gali būti natūralios, laboratorijoje pagamintos arba biologinės, priklausomai nuo jų kilmės. Pavyzdžiui, vario sulfatas yra natūralus mineralas, leidžiamas ekologiniame ūkininkavime, tačiau glifosatas, sintetinis herbicidas, ne.

Palyginus su įprastiniais sprendimais, kuriuose daugiausia naudojamos sintetinės cheminės medžiagos, jos išsiskiria kaip ekologiškesnis pasirinkimas. Sintetinės medžiagos, naudojamos įprastiniame ūkininkavime dėl plačios jų veikimo spektro, gali sukelti tokias problemas kaip tarša, kenkėjų atsparumas ir žala kitiems gyviems organizmams.

Kai kurie insekticidai, pavyzdžiui, turi ir sintetinių chemikalų, ir natūralių piretrino ekstraktų iš chrizantemų žiedų. Kita vertus, jie yra specifiškesni savo taikinyje, todėl mažiau tikėtina, kad pakenks aplinkai ir palaikys geresnius kenkėjų kontrolės metodus.

Kaip tikslumo žemės ūkio praktikos gali optimizuoti biologinių produktų naudojimą?

Jie laikomi ekologiškomis sintetinių cheminių medžiagų alternatyvomis, nes yra mažiau kenksmingi, daro mažesnį poveikį aplinkai, o jų kūrimas užtrunka trumpiau. Tuo tarpu tikslioji žemdirbystė - tai ūkininkavimo metodas, kuris remiasi duomenimis ir technologijomis, pavyzdžiui, dirvožemio kartografavimu, kintamų normų taikymu ir nuotoliniu stebėjimu, siekiant pagerinti pasėlių valdymą ir sąnaudų naudojimą.

Tiksliąja žemdirbyste siekiama atidžiai prižiūrėti laukus ir labai tiksliai nustatyti pasėlių būklę naudojant aukštųjų technologijų įrankius, tokius kaip GPS, jutikliai ir duomenų analizė. Naudodami šias technologijas, ūkininkai gali pastebėti laukų skirtumus, pavyzdžiui, vietas, kur daug kenkėjų ar trūksta maistingųjų medžiagų, ir tada imtis konkrečių priemonių, kad padėtų derliui tose srityse.

Tuo tarpu „Forbes“ praneša, kad biologinių produktų pardavimai nuolat auga maždaug 17 procentų per metus. „McKinsey“ taip pat siūlo, kad tiksli žemdirbystė galėtų padidinti pasėlių derlių 10–15 procentų. Todėl, kai ūkininkai sujungia šias dvi sritis, jie gali padidinti produktyvumą ir pelną, kartu prisidėdami prie tvaresnės ir regeneracinės maisto sistemos kūrimo.

Be to, tai pagerina biopreparatų naudojimą per:

Tikslinis atranka Dirvožemio mėginių analizė ir nevienodumo žemėlapių sudarymas, siekiant parinkti biologinius produktus, atitinkančius konkrečius kiekvieno lauko ar zonos poreikius, atsižvelgiant į tokius veiksnius kaip maistinių medžiagų kiekis, mikroorganizmų įvairovė, pH lygis ir dirvožemio tipas.
Optimalus laikas ir dozavimas Naudojant nuotolinio zondavimo ir jutiklius ūkininkavimo kultūrų augimo stadijoms, augalų sveikatai ir aplinkos sąlygoms stebėti, leidžiama tiksliai nustatyti biologinių priemonių taikymo laiką ir dozavimą, siekiant maksimaliai padidinti jų veiksmingumą ir sumažinti atliekų kiekį.
Veiklos vertinimas Naudojant dronus ir jutiklius duomenims apie derlių, jo kokybę ir augalų būklę rinkti prieš ir po biologinių preparatų naudojimo, siekiant įvertinti jų investicijų grąžą ir palyginti jų veiksmingumą su kitomis agrarinėmis priemonėmis ar praktikomis.

Išsamus šio metodo pavyzdys yra dronų, aprūpintų daugiaspektrių vaizdo kameromis ir jutikliais, naudojimas laukams skenuoti ieškant kenkėjų infestacijos ar ligų požymių. Nustačius problemas, šie dronai gali tiksliai purkšti biopesticidus paveiktose vietovėse, užtikrinant, kad gydymas būtų taikomas tik ten, kur jo labiausiai reikia.

Tai skiriasi nuo tradicinio purškimo būdo, kuris gali švaistyti daug išteklių. Biologinių produktų derinys su tikslia agronomija turi daug privalumų. Jis mažina žemės ūkio poveikį aplinkai, sunaudodamas mažiau išteklių, padeda saugoti kraštovaizdžio įvairovę ir išlaiko švarius vandens šaltinius.

Be to, taikant juos ten, kur jų reikia, galima efektyviau kontroliuoti kenkėjus ir ligas. Dėmesys problemų turinčioms vietoms gerina pasėlių sveikatą ir derlių. Pavyzdžiui, tyrimai parodė, kad mikorizinių grybų taikymas tik tose lauko dalyse, kur dirvožemis prastos kokybės, gali žymiai padidinti augalų vandens ir maistinių medžiagų įsisavinimą, todėl derlius tampa geresnis.

Kaip „GeoPard“ gali integruoti bioproduktus ir tiksliosios žemdirbystės technologijas?

"GeoPard Agriculture" yra lyderė tiksliosios žemdirbystės srityje, siūlanti pažangius sprendimus biologiškai aktyvių medžiagų tiksliam panaudojimui, siekiant pagerinti pasėlių sveikatą, derlių ir tvarumą. Jo analitikos platforma apdoroja geospatialinius duomenis, suteikdama esminės įžvalgos apie dirvožemio kintamumą, padedant juos tiksliai atrinkti ir panaudoti pagal specifinius žemės ūkio poreikius.

Platformos galimybė generuoti individualizuotas rekomendacijas, naudojant išsamius augalų specifinius duomenis, užtikrina, kad efektyviausios biologinės priemonės būtų naudojamos tinkamu laiku skirtingiems augimo tarpsniams, pradedant nuo pasirengimo sodinimui iki vėlyvos augimo fazės, taip maksimaliai padidinant jų poveikį.

Be to, „GeoPard“ naudojamos subpasaulio lygio receptų žemėlapiai tiksliam taikymui, taip pat jos bandymų analizė, siekiant įvertinti biologinių produktų poveikį derliui, yra pagrindinės savybės. Šios priemonės suteikia ūkininkams duomenimis pagrįstų įžvalgų, leidžiančių priimti informuotus sprendimus ir optimizuoti ūkininkavimo praktiką.

Kaip valdyti tikslias biofarmacijos produktų taikymo rekomendacijas?

Jų pritaikymas žemės ūkyje yra sudėtingas procesas, kuriam itin naudingos tikslios rekomendacijos, pritaikytos specifiniams poreikiams ir sąlygoms. Šias rekomendacijas galima suskirstyti pagal produktų tipus, kurių kiekvienai yra savų kriterijų vertinant dirvožemio būklę, specifinius augalų reikalavimus ir sezoniškumą.

Laikydamiesi šių gairių, ūkininkai gali optimizuoti savo efektyvumą, gerindami pasėlių sveikatą, derlių ir tvarumą.

1. Produkto tipas

Žemės ūkyje yra įvairių rūšių biologinių produktų, kuriuos galima naudoti pasėliams. Šie produktai skiriasi priklausomai nuo to, kaip jie veikia, kokiems kenkėjams ar ligoms skirti ir kaip jie yra pagaminti. Štai keletas įprastų tipų:

Biologinės kontrolės agentai
Biostimuliantai
Biofertilizers

Kiekvienas iš šių bioproduktų turi savo privalumų ir trūkumų. Juos turėtumėte rinktis atsižvelgdami į tai, ko reikia jūsų kultūroms ir ką norite pasiekti. Pavyzdžiui, biologinės kontrolės agentai yra veiksmingi kovojant su konkrečiais kenkėjais ar ligomis, tačiau juos reikia tinkamai laikyti, apdoroti ir naudoti, kad užtikrintumėte jų veiksmingumą.

Štai keletas biopesticidų:

Bacillus thuringiensis (Bt) kukurūzams, medvilnei, sojoms ir daržovėms.
Trichoderma spp. pasėliams, linkusiems į šaknų ligas, tokiems kaip kviečiai, ryžiai, pomidorai ir agurkai.
Neemo aliejus augalams, pažeistiems čiulpiamųjų kenkėjų, tokių kaip citrusai, mangai, medvilnė ir daržovės.
Feromonai spąstuose kenkėjams mažinti tokiuose pasėliuose kaip obuoliai, vynuogės, kukurūzai ir medvilnė.

Dabar, biostimuliatoriai:

Ascophyllum nodosum ekstraktas (ANE) grūdams, aliejinėms kultūroms, ankštiniams augalams ir sodininkystės kultūroms.
Huminoji rūgštis (HR) augalams, kuriems reikalingos mikroelementų trąšos, tokiems kaip kukurūzai, kviečiai, ryžiai ir daržovės.
Aitrumo, druskingumo ar aukštos temperatūros sąlygomis augantiems pasėliams, tokiems kaip medvilnė, cukranendrės, pomidorai ir bulvės, skirtas gliutamo rūgštis (GR).
Bacillus subtilis (Bs) pasėliams, jautriems grybelinėms ar bakterinėms ligoms, tokioms kaip ryžiai, sojos pupelės, žemės riešutai ir vynuogės.

Galiausiai, bio-trąšos:

Rhizobium spp. ankštiniams augalams, tokiems kaip soja, žemės riešutai, liucerna ir dobilai.
Fosforą tirpinančios bakterijos (FTB) derliui, kuriam reikia fosforo, pavyzdžiui, kukurūzams, kviečiams, ryžiams ir bulvėms.
Arbuskulinės mikorizinės grybos (AMG) augalams, naudingiems mikorizinės kolonizacijos, pavyzdžiui, pomidorams, agurkams, morkoms ir vynuogėms.
Mėlynžaliai dumbliai ryžių laukams kaip biofertilizeris arba žaliasis tręšimas.

2. Dirvožemio sveikatos vertinimas

Prieš naudojant bet kokį biologinį produktą, būtina įvertinti lauko dirvožemio sveikatingumą ir derlingumą. Dirvožemio sveikatingumas apibūdinamas kaip dirvožemio gebėjimas palaikyti augalų augimą, išsaugant jo fizines, chemines ir biologines savybes. Išsamus dirvožemio sveikatingumo vertinimas apima:

Dirvožemio mėginių ėmimas ir tyrimaiDirvožemio mėginių ėmimas apima mėginių rinkimą iš įvairių lauko vietovių, laboratorijoje tiriant tokius parametrus kaip pH, organinės medžiagos, maistinės medžiagos ir mikrobiologinis aktyvumas.
Dirvožemio kokybės rodikliaiDirvožemio kokybės rodikliai, tokie kaip tekstūra, struktūra, vandens sulaikymo geba ir anglies sekvestracijos potencialas, suteikia galimybę matuoti dirvožemio sveikatą.
Dirvožemio sveikatos vertinimo skalėIntegruota priemonė, supaprastinanti įvairius dirvožemio kokybės rodiklius, padedanti ūkininkams nustatyti stipriąsias ir silpnąsias puses bei nustatyti prioritetines dirvožemio valdymo praktikas.

Toks vertinimas padeda ūkininkams pasirinkti tinkamus biologinius produktus, optimizuoti jų naudojimo normas ir laiką, siekiant pagerinti pasėlių našumą.

3. Augalininkystei specifiniai aspektai

Skirtingi augalai skirtingai reaguoja į bioproduktus ir turi skirtingų poreikių. Pasirinkdami produktą, atsižvelkite į augalo rūšį, veislę, augimo tarpsnį ir derliaus potencialą. Svarbiausi aspektai apima:

Augalų suderinamumas: Patikrinkite produktų etiketes, ar jos tinkamos konkretiems pasėliams, vengdami neigiamo poveikio. Laikykitės gamintojo rekomendacijų, kad išvengtumėte tokių problemų kaip fitotoksiškumas ar sumažėjęs efektyvumas.
Sėjomaina: Supraskite, kaip sėjomaina veikia dirvožemio sveikatą, kenkėjų kontrolę ir derlių. Planuodami biologinių produktų naudojimą atsižvelkite į sėjomainos istoriją.
Pasėlių stresas Stebėkite ir spręskite augalų stresą, kurį sukelia tokie veiksniai kaip oro sąlygos, kenkėjai, ligos ar maistinių medžiagų trūkumas. Reguliuokite biologiškai aktyvių produktų naudojimą atsižvelgdami į augalų streso lygį, kad padidintumėte atsparumą ar atsigavimą.

4. Metų sezonų laikas

Biologinių produktų naudojimas tinkamu laiku yra labai svarbus optimaliam efektyvumui ir minimaliam poveikiui aplinkai. Skirtingi pasėlių vystymosi etapai gali reikalauti skirtingų tipų biologinių produktų. Štai bendros rekomendacijos dėl sezoninio laiko:

Prieš sodinimą: Patepkite prieš sodinant sėklas ar sodinukus, idealiai tinka produktams, įsitvirtinantiems dirvožemyje ar ant sėklų paviršiaus. Pavyzdžiai apima biostimuliatorius, gerinančius sėklų dygimą.
Ankstyvoji augimo stadija: Taikyti dygstantys pasėliai iki vegetatyvinio augimo, naudingi produktams, sąveikaujantiems su besivystančiais augalų audiniais. Pavyzdžiui, bio trąšos, gaminančios augimą skatinančias medžiagas.
Vidutinis augimas: Pritaikyti nuo vegetatyvinio iki reprodukcinio augimo, palaikant perėjimą arba apsaugant nuo kenkėjų ar ligų protrūkių. Pavyzdžiai apima biologinės kontrolės agentus, parazituojančius kenkėjus.
Vėlyvas augimas: Taikoma nuo reprodukcinio augimo iki brandos, didinant galutinį derlių ar kokybę. Pavyzdžiui, biostimuliatoriai didina vaisių dydį.

Integracija per sublauko lygmens receptų žemėlapius ir bandymų analitika

Biologinių produktų integravimas su tikslia žemdirbyste, ypač naudojant lauko subvienetų lygio receptų žemėlapius ir bandomųjų duomenų analizę, keičia tai, kaip ūkininkai naudoja biologinius produktus ir vertina jų poveikį derliui. Šis metodas leidžia labai tikslingai taikyti produktus, optimizuoti jų veiksmingumą ir užtikrinti tvarią žemės ūkio praktiką.

Laukų lygmens receptų žemėlapiai siūlo tikslias rekomendacijas, kaip taikyti produktus, remiantis dirvožemio, orų ir pasėlių duomenimis, optimizuodami jų naudojimą atsižvelgiant į laukų skirtumus. Šie žemėlapiai pagerina biologinį našumą ir padidina derliaus poveikį, kai tinkamas produktas naudojamas tinkamu kiekiu, laiku ir vietoje.

Bandymų analizėje, kurioje vertinami skirtingi augalų priežiūros metodai, vertingos pasirodo sub-laukų lygmens receptų žemėlapiai. Jie padeda palyginti biologinius produktus, sumažindami tokius painius veiksnius kaip dirvožemio tipas, orai ir kenkėjų spaudimas. Tai užtikrina homogeniškesnes gydymo zonas, leidžiančias aiškiau įvertinti biologinio produkto poveikį derliui.

Sublaukio lygmeniu parengtų receptų žemėlapiai užtikrina nuoseklius įvedimo rodiklius visose gydymo zonose, išskyrus bandomąjį biologinį produktą, taip izoliuojant jo poveikį. Šis metodas pagerina bandymų analitikos tikslumą, padidindamas spatialiai pasiskirstiusių duomenų taškų skaičių ir leidžiant aptikti nedidelius, bet reikšmingus skirtumus tarp gydymo metodų.

Be to, tai sumažina matavimo klaidas ir iškraipymus, užtikrinant nuoseklų ir reprezentatyvų kiekvienos gydymo zonos mėginių ėmimą. Norint parodyti šiuos privalumus, pateikiami keli atlikti tyrimai.

Šiaurės Karolinos valstijos universiteto (NC State University) apžvalgoje, padedant sub-laukų žemėlapiams, azoto trąšų panaudojimo tikslumas padidėjo 20%, o kukurūzų derliaus svyravimai sumažėjo 15%. Kitoje „AgroLiquid“ (Mišigano valstija) atliktoje apžvalgoje nustatyta, kad sub-laukų žemėlapiai padidino sojų derlių vidutiniškai 3,5 bušelio iš akro ir padėjo nustatyti efektyviausią biologinį produktą kiekvienam laukui.

Išvada

Išmaniųjų ūkininkavimo praktikų, ypač biologinių produktų naudojimo, integravimas keičia žemės ūkį, gerindamas augalų sveikatą ir skatinantis aplinkos tvarumą. Jie, kilę iš gyvų organizmų, tokių kaip bakterijos ir grybai, siūlo natūralų būdą apsaugoti augalus ir pagerinti dirvožemio derlingumą.

Tuo tarpu tiksliosios žemdirbystės dėka, taikant tokias technologijas kaip tarpinių laukų lygio receptų žemėlapiai ir bandymų analizė, galima jas taikyti tikslingai. Šis bioproduktų ir tiksliosios žemdirbystės derinys leidžia efektyviau naudoti išteklius, mažinti aplinkos poveikį ir didinti derlių, žymint reikšmingą žingsnį link tvarios ir našios žemdirbystės.

Maistinių medžiagų naudojimo efektyvumo vaidmuo atsakingoje augalų mityboje

Paskelbta gruodžio 21, 2023sausio 24, 2024 pagal Muhammad Farjad

Maistinių medžiagų naudojimo efektyvumas (MMV) yra labai svarbi šiuolaikinio žemės ūkio koncepcija, atliekanti lemiamą vaidmenį skatinant augalų augimą ir optimizuojant bendrą pasėlių derlių. Kadangi pasaulio gyventojų skaičius toliau auga, maisto produktų paklausa didėja, todėl ūkininkai privalo taikyti tvarią ir efektyvią ūkininkavimo praktiką.

Maistinės medžiagos yra būtinos augalų augimui, vystymuisi ir medžiagų apykaitai. Jos atlieka svarbų vaidmenį įvairiuose fiziologiniuose procesuose, tokiuose kaip fotosintezė, kvėpavimas, fermentų aktyvumas, ląstelių dalijimasis, signalo perdavimas ir atsakas į stresą.

Augalams reikia skirtingo kiekio ir tipo maistinių medžiagų, priklausomai nuo jų rūšies, augimo stadijos ir aplinkos sąlygų. Kai kurių maistinių medžiagų reikia dideliais kiekiais (makroelementų), tokių kaip azotas (N), fosforas (P), kalis (K) ir kt. Kitų reikia mažais kiekiais (mikroelementų, tokių kaip geležis (Fe), cinkas (Zn), varis (Cu) ir kt.).

Kas yra maistinių medžiagų panaudojimo efektyvumas?

Tai reiškia augalo gebėjimą efektyviai panaudoti maistines medžiagas savo augimui ir vystymuisi. Paprasčiau tariant, tai yra matas, parodantis, kaip efektyviai augalai pasisavina ir panaudoja esminius elementus iš dirvožemio, vandens ir oro.

Jo naudojimas apima nuostolių mažinimą ir augalų maistinių medžiagų įsisavinimo bei panaudojimo maksimalizavimą, galiausiai prisidedant prie geresnių pasėlių rezultatų. Tai galima išreikšti kaip augalo biomasės arba derliaus ir maistinių medžiagų įsisavinimo arba sąnaudų santykis.

Didelis NIE reiškia, kad augalai pagamina daugiau biomasės arba derliaus su mažesniu maistinių medžiagų suvartojimu arba sąnaudomis, o mažas NIE reiškia, kad augalams reikia daugiau maistinių medžiagų, kad būtų pasiektas tas pats augimo arba produktyvumo lygis.

Be to, NUE gali būti apibrėžtas skirtingai, priklausomai nuo užduodamo klausimo ir turimų duomenų. Kai kurie dažniausiai vartojami NUE apibūdinimo terminai:

Dalinis faktorinis produktyvumas (DNF): pasėlių derliaus kiekis, tenkantis vienam panaudotos maistinės medžiagos vienetui
Agronominis efektyvumas (AE): pasėlių derliaus padidėjimas, tenkantis vienam panaudotos maistinės medžiagos vienetui
Dalinis maistinių medžiagų balansas (DMB): maistinių medžiagų pasisavinimo kiekis, tenkantis vienam panaudotos maistinės medžiagos vienetui
Tariamasis regeneravimo efektyvumas (RE): tręštų ir netręštų pasėlių maistinių medžiagų įsisavinimo skirtumas vienam panaudotos maistinės medžiagos vienetui
Vidinis panaudojimo efektyvumas (IE): pasėlių derliaus kiekis, tenkantis vienam maistinių medžiagų suvartojimo vienetui
Fiziologinis efektyvumas (PE): pasėlių derliaus padidėjimas, tenkantis vienam maistinių medžiagų įsisavinimo skirtumo vienetui tarp tręštų ir netręštų pasėlių

Visuotinis atsakas į jo svarbą

Pasak Maisto ir žemės ūkio organizacijos (FAO), pasaulinis trąšų suvartojimas nuo 1961 m. išaugo daugiau nei 500% ir 2023 m. pasiekė daugiau nei 200 milijonų tonų maistinių medžiagų. Tai prisidėjo prie reikšmingo pasėlių gamybos ir maisto prieinamumo padidėjimo, taip pat prie didelio maistinių medžiagų praradimo aplinkoje.

Be to, FAO apskaičiavo, kad visame pasaulyje pasėliai pasisavina tik 42% azoto (N) ir 15% fosforo (P), naudojamų kaip trąšos, o likusi dalis prarandama dėl išplovimo, nuotėkio, erozijos, garavimo, denitrifikacijos arba imobilizacijos.

Todėl FAO nustatė tikslą iki 2030 m. padidinti pasaulinį vidutinį NUE nuo 42% iki 52%. Tam reikėtų 20% sumažinti azoto trąšų naudojimą, o 10% padidinti augalų azoto pasisavinimą. Panašiai Atsakingo augalų mitybos mokslinė grupė pasiūlė viziją, kaip iki 2050 m. pasiekti gamtai palankią augalų mitybą. Šioje vizijoje numatyti penki tikslai:

Maistinių medžiagų švaistymo maisto sistemoje sumažinimas perpus, taikant atsakingą vartojimą, didesnį perdirbimą ir geresnę valdymo praktiką.
Dirvožemio maistinių medžiagų išeikvojimas ir anglies dioksido netekimas buvo sustabdytas, todėl pagerėjo dirvožemio sveikata ir organinių medžiagų kiekis.
Maistinių medžiagų nuostoliai į vandens telkinius sumažinti 75%, taip užkertant kelią eutrofikacijai ir dumblių žydėjimui.
Žemės ūkio išmetamų azoto suboksido kiekių sumažinimas 50%, prisidedant prie šiltnamio efektą sukeliančių dujų išmetimo ir klimato kaitos mažinimo.
Pasėlių derlius ir kokybė padidėjo 50%, o tai pagerino aprūpinimą maistu ir mitybą.

2018/19 m. pasaulinis vidutinis javų NUE buvo 33%, aliejinių augalų – 48%, šakniavaisių ir gumbavaisių – 62%, ankštinių augalų – 64%, vaisių – 66%, daržovių – 68%, o cukrinių augalų – 69%.

Kinijoje atliktas didelio masto dalyvaujamasis eksperimentas, kuriame dalyvavo daugiau nei 20 milijonų ūkininkų, parodė, kad sumažinus azoto trąšų naudojimą vidutiniškai 14%, kviečių derlius padidėjo vidutiniškai 10%, o dalinis faktorinis produktyvumas padidėjo vidutiniškai 29%.

Tuo tarpu Indijoje lauko eksperimentas su skirtingomis ryžių veislėmis parodė, kad taikant konkrečiai vietai skirtą maistinių medžiagų valdymą, pagrįstą dirvožemio tyrimais, grūdų derlius padidėjo vidutiniškai 17%, išteklių naudojimo efektyvumas – vidutiniškai 22%, o pelningumas pagal maistinių medžiagų balansą – vidutiniškai 28%, palyginti su ūkininkų praktika. .

Panašiai Kenijoje atliktas lauko eksperimentas, kuriame buvo naudojamos skirtingos kukurūzų ir ankštinių augalų mišriosios kultūros, parodė, kad mikrodozių trąšų naudojimas kartu su organinėmis trąšomis padidino grūdų derlių vidutiniškai 79%, agronominį efektyvumą vidutiniškai 86%, išteklių naudojimo efektyvumą vidutiniškai 51% ir pelningumą pagal maistinių medžiagų balansą vidutiniškai 50%, palyginti su jūrų liežuvių auginimu be trąšų.

Šie pavyzdžiai rodo, kad NUE galima pagerinti taikant įvairias strategijas ir praktikas, kurios gali padidinti pasėlių gamybą ir kartu sumažinti maistinių medžiagų nuostolius bei išmetimą.

Kuo tai svarbu augalų augimui?

NUE yra svarbus tiek dėl ekonominių, tiek dėl aplinkosauginių priežasčių, nes gali sumažinti pasėlių auginimo sąnaudas ir maistinių medžiagų nuostolių aplinkai riziką. Tačiau čia yra keletas svarbių augalų augimo aspektų, kurie yra glaudžiai susiję su juo.

1. Pagerinta fotosintezė

Vienas iš pagrindinių veiksnių, kuriam įtakos turi NUE, yra fotosintezė – procesas, kurio metu augalai šviesos energiją paverčia chemine energija. Fotosintezė priklauso nuo maistinių medžiagų, ypač azoto (N), kuris yra pagrindinis chlorofilo, šviesą sugeriančio pigmento, komponentas, prieinamumo.

N taip pat atlieka svarbų vaidmenį aminorūgščių, nukleotidų ir kitų augalų augimui ir vystymuisi būtinų molekulių sintezėje. Fosforas taip pat svarbus energijos perdavimui, o kalis reguliuoja žandikaulių atsidarymą ir užsidarymą, darydamas įtaką anglies dioksido įsisavinimui.

Todėl efektyvus maistinių medžiagų panaudojimas tiesiogiai veikia fotosintezės greitį, o tai padidina energijos gamybą augalų augimui.

2. Ląstelės struktūra ir funkcija

Kitas veiksnys, kuriam tai daro įtaką, yra ląstelės struktūra ir funkcija, kuri lemia, kaip augalų ląstelėse pasisavinamos, transportuojamos, kaupiamos ir panaudojamos maistinės medžiagos. Ląstelės struktūra ir funkcija priklauso nuo maistinių medžiagų, ypač fosforo (P), kalio (K), kalcio (Ca), magnio (Mg) ir kt., prieinamumo.

Pavyzdžiui, kalcis dalyvauja ląstelių sienelių vystymesi, užtikrindamas ląstelių vientisumą ir stiprumą. Magnis yra pagrindinis chlorofilo molekulių komponentas, palaikantis fotosintezę. Taigi, efektyvus maistinių medžiagų panaudojimas užtikrina tinkamą ląstelių ir audinių funkcionavimą, skatindamas bendrą augalų sveikatą.

3. Atsparumas stresui ir ligoms

Trečias veiksnys, kuriam jis daro įtaką, yra atsparumas stresui ir ligoms, kurios gali sumažinti augalų augimą ir derlių, paveikdamos įvairius fiziologinius ir biocheminius procesus. Stresą ir ligas gali sukelti įvairūs veiksniai, tokie kaip sausra, druskingumas, ekstremalios temperatūros, maistinių medžiagų trūkumas ar toksiškumas, kenkėjai, patogenai, piktžolės ir kt.

Todėl tinkamas maistinių medžiagų tiekimas stiprina augalus, todėl jie tampa atsparesni aplinkos poveikiui ir ligoms. Gerai maitinami augalai gali geriau atlaikyti nepalankias sąlygas, tokias kaip sausra ar kenkėjų atakos. Be to, maistines medžiagas efektyviai naudojantys augalai pasižymi geresniu streso atsparumu, o tai prisideda prie tvaraus augimo ir didesnio derliaus sudėtingomis aplinkybėmis.

Kokie veiksniai tai įtakoja ir kaip juos kontroliuoti?

NUE žemės ūkyje nėra universali koncepcija; veikiau jai įtakos turi įvairūs veiksniai, kurie sudėtingai formuoja augalų absorbciją, panaudojimą ir reakciją į esmines maistines medžiagas. Įtakos tam turi šie veiksniai: dirvožemio savybės, klimato sąlygos, augalų rūšys ir veislės, valdymo praktika ir šių veiksnių sąveika.

1. Dirvožemio savybės

Dirvožemio savybės, tokios kaip tekstūra, struktūra, pH, organinių medžiagų kiekis ir mikrobų aktyvumas, daro didelę įtaką NUE. Dirvožemio tekstūra ir struktūra turi įtakos vandens sulaikymo gebėjimui, aeracijai, drenažui ir šaknų įsiskverbimui.

Šie veiksniai turi įtakos maistinių medžiagų prieinamumui ir judrumui dirvožemio tirpale bei augalų šaknų įsisavinimui. Pavyzdžiui, smėlingi dirvožemiai pasižymi maža vandens sulaikymo talpa ir dideliu išplovimo potencialu, o tai gali sumažinti azoto (N) ir kalio (K) NIE.

Molingi dirvožemiai pasižymi didele vandens sulaikymo talpa ir maža aeracija, todėl gali sumažėti fosforo (P) ir mikroelementų netoleravimas.

Be to, dirvožemio pH turi įtakos maistinių medžiagų tirpumui ir prieinamumui dirvožemyje. Dauguma maistinių medžiagų yra geriau prieinamos silpnai rūgščiame arba neutraliame dirvožemyje (pH 6–7), o kai kurios mikroelementės, tokios kaip geležis (Fe), manganas (Mn), cinkas (Zn) ir varis (Cu), yra geriau prieinamos rūgščiame dirvožemyje (pH < 6).

Dirvožemio organinės medžiagos ir mikrobų aktyvumas daro įtaką maistinių medžiagų ciklui ir transformacijai dirvožemyje. Organinės medžiagos yra anglies (C) ir energijos šaltinis dirvožemio mikroorganizmams, kurie gali mineralizuoti organines maistinių medžiagų formas į neorganines formas, prieinamas augalams.

Mikroorganizmai taip pat gali imobilizuoti maistines medžiagas, įterpdami jas į savo biomasę arba sudarydami kompleksus su organinėmis molekulėmis.

2. Klimato sąlygos

Klimato sąlygos, tokios kaip temperatūra, krituliai, saulės spinduliuotė ir vėjas, daro įtaką NUE per dirvožemio procesus, augalų augimą ir maistinių medžiagų nuostolius. Temperatūra turi įtakos cheminių ir biologinių reakcijų greičiui dirvožemyje, taip pat augalų medžiagų apykaitos aktyvumui ir vystymuisi.

Aukštesnė temperatūra paprastai padidina organinių medžiagų mineralizaciją ir maistinių medžiagų prieinamumą dirvožemyje, tačiau ji taip pat gali padidinti amoniako (NH3) garavimą iš karbamido ar mėšlo naudojimo arba nitratų (NO3-) denitrifikaciją į azoto oksido (N2O) arba diazoto (N2) dujas.

Aukštesnė temperatūra taip pat gali paspartinti augalų augimą ir padidinti maistinių medžiagų poreikį, tačiau ji taip pat gali sumažinti augalų vandens įsisavinimą ir transpiraciją, o tai gali paveikti maistinių medžiagų transportavimą augalo viduje.

Panašiai krituliai veikia vandens balansą ir maistinių medžiagų dinamiką dirvožemio ir augalų sistemoje. Pakankamas kritulių kiekis yra būtinas dirvožemio drėgmei ir maistinių medžiagų pasisavinimui augalams palaikyti, tačiau per didelis kritulių kiekis gali sukelti maistinių medžiagų išplovimą arba nutekėjimą iš dirvožemio paviršiaus arba požeminių sluoksnių.

Krituliai taip pat gali turėti įtakos drėkinimo ir trąšų naudojimo laikui ir dažnumui, o tai gali turėti įtakos NUE. Saulės spinduliuotė veikia augalų fotosintezės aktyvumą ir biomasės gamybą, o tai lemia jų maistinių medžiagų poreikį ir įsisavinimą.

Be to, vėjas taip pat veikia NUE, darydamas įtaką dirvožemio erozijos, garavimo ir lakiųjų medžiagų išsiskyrimo procesams. Vėjas gali sukelti dirvožemio eroziją, atplėšdamas ir pernešdamas dirvožemio daleles, kuriose yra maistinių medžiagų, iš vienos vietos į kitą.

Vėjas taip pat gali padidinti garavimą iš dirvožemio paviršiaus arba augalų lajos, o tai gali sumažinti dirvožemio drėgmę ir augalų maistinių medžiagų pasisavinimą.

3. Augalų savybės ir veislės

Augalų rūšys ir veislės skiriasi savo genetiniu NIE potencialu, taip pat savo reakcija į aplinkos ir valdymo veiksnius. Kai kurie augalai turi didesnį įgimtą NIE nei kiti dėl savo fiziologinių savybių, tokių kaip šaknų morfologija, maistinių medžiagų įsisavinimo kinetika, translokacijos efektyvumas, asimiliacijos pajėgumas, remobilizacijos efektyvumas, derliaus indeksas ir kt.

Pavyzdžiui, javų NUE paprastai yra didesnis nei ankštinių augalų dėl didesnio derliaus indekso (grūdų derliaus ir bendros biomasės santykio) ir mažesnės maistinių medžiagų koncentracijos jų grūduose.

Be to, tos pačios rūšies augalų veislių NUE taip pat gali skirtis dėl genetinių savybių skirtumų arba veisimo pastangų. Pavyzdžiui, kai kurios ryžių veislės turi didesnį NUE nei kitos dėl jų gebėjimo naudoti alternatyvius azoto (N) šaltinius, tokius kaip amonis (NH4+) arba atmosferos N2 fiksacija, kurią atlieka simbiotinės bakterijos.

Kai kurios kviečių veislės turi didesnį NUE nei kitos dėl jų gebėjimo efektyviau panaudoti fosforą (P), išskirdamos organines rūgštis arba fosfatazes, kurios tirpina fosforą iš dirvožemio. Kai kurios kukurūzų veislės turi didesnį NUE nei kitos dėl jų gebėjimo efektyviau panaudoti kalį (K), sumažindamos kalio nuotėkį iš šaknų arba padidindamos kalio pasisavinimą esant mažam kalio prieinamumui.

4. Valdymo praktika

Tvarkymo praktika, pvz., žemės dirbimas, sėjomaina, tarpinių augalų sėjimas, dengiančių augalų sėjimas, drėkinimas, tręšimas, piktžolių kontrolė, kenkėjų kontrolė ir derliaus nuėmimo valdymas, gali paveikti NEU, keisdami dirvožemio aplinką, augalų augimą ir maistinių medžiagų nuostolius.

Žemės dirbimas

Dirbimas turi įtakos dirvožemio fizinėms ir biologinėms savybėms, tokioms kaip dirvožemio struktūra, organinės medžiagos, mikrobų aktyvumas ir maistinių medžiagų pasiskirstymas. Jis gali pagerinti NIE, padidindamas dirvožemio aeraciją ir drenažą, o tai gali pagerinti maistinių medžiagų prieinamumą ir pasisavinimą augalų šaknų.

Tačiau jis taip pat gali sumažinti NUE, padidindamas dirvožemio eroziją ir maistinių medžiagų nuostolius arba sumažindamas dirvožemio organinių medžiagų ir mikrobų aktyvumą, o tai gali sumažinti maistinių medžiagų apytaką ir prieinamumą.

Sėjomaina

Sėjomaina iškyla kaip strategija, skirta pagerinti NIE, įvairinant maistinių medžiagų paklausą ir tiekimą tarp augalų. Be maistinių medžiagų aspektų, ji taip pat veiksmingai padeda nutraukti kenkėjų ir ligų ciklus, taip prisidedant prie NIE gerinimo.

Pavyzdžiui, javų ir ankštinių augalų sėjomaina gali pagerinti NEU, padidinant azoto tiekimą dėl biologinės N2 fiksacijos ankštiniuose augaluose arba sumažinant javų N poreikį dėl mažesnio jų N poreikio.

Tarpinis auginimas

Mišrus pasėlių auginimas, kai tame pačiame žemės sklype vienu metu auginami du ar daugiau augalų, yra vertinamas dėl teigiamo poveikio NEU. Tai pasiekiama skatinant augalų tarpusavio papildomumą ir sinergiją maistinių medžiagų panaudojimo srityje. Pavyzdžiui, javų ir ankštinių augalų mišrus auginimas keičia azoto tiekimo modelius, teigiamai paveikdamas NEU.

Viršelio apkarpymas

Dengiamųjų augalų auginimas – praktika, kai tarp dviejų pagrindinių augalų auginamas vienas augalas, siekiant uždengti dirvožemio paviršių ir išvengti erozijos, daro dvejopą poveikį NEU. Viena vertus, tai teigiamai prisideda prie NEU padidėjimo, nes padidėja organinių medžiagų kiekis, mikrobų aktyvumas ir maistinių medžiagų apykaita.

Kita vertus, kyla iššūkių, nes dengiamieji augalai gali konkuruoti dėl maistinių medžiagų, vandens ir šviesos, o tai gali turėti įtakos NUE.

Drėkinimas

Apdairiai laistomas vanduo pagerina NEU, palaikydamas optimalų dirvožemio drėgmę ir maistinių medžiagų prieinamumą. Tačiau netinkamai atliktas laistymas gali sumažinti NEU dėl maistinių medžiagų išplovimo ar nuotėkio.

Tręšimas

Tinkamai laiku parinktas ir panaudotas tręšimas pagerina NUE, padidindamas augalų šaknų prieinamumą maisto medžiagoms. Nepaisant to, per didelis tręšimas gali lemti maisto medžiagų nuostolius, o tai pabrėžia trapią tręšimo praktikos pusiausvyrą.

Piktžolių kontrolė

Piktžolių kontrolė pagerina NEU, sumažindama maistinių medžiagų konkurenciją ir dėl piktžolių atsirandančius nuostolius. Tačiau reikia atidžiai apsvarstyti jos poveikį dirvožemio savybėms, nes ji gali turėti įtakos azoto prieinamumui ir pasisavinimui.

Kenkėjų kontrolė

Kenkėjų kontrolė teigiamai veikia dirvožemio naudojimo efektyvumą (NDU), sumažindama dėl kenkėjų daromos žalos atsiradusius maistinių medžiagų nuostolius. Tačiau, panašiai kaip ir piktžolių kontrolė, jos poveikis dirvožemio savybėms gali turėti įtakos maistinių medžiagų prieinamumui ir apytakai.

Derliaus valdymas

Derliaus valdymas, apimantis sprendimus dėl derliaus nuėmimo laiko ir būdo, vaidina labai svarbų vaidmenį darant įtaką NEU. Tai teigiamai padidina NEU, optimizuojant derlių ir mažinant maistinių medžiagų koncentraciją nuimtose dalyse. Tačiau netinkamas derliaus valdymas gali palikti maistinių medžiagų likusiose dalyse, o tai turi įtakos NEU.

Kokie yra pagrindiniai NUE rodikliai skirtingose sistemose?

Jis matuoja, kaip gerai auginimo sistema panaudoja turimas maistines medžiagas pasėliams gauti. Tačiau NUE nėra paprastas ar vienodas rodiklis. Jis gali skirtis priklausomai nuo nagrinėjamų sąnaudų ir išeigos, sistemos masto ir ribų bei vertinimo tikslo. Todėl svarbu naudoti tinkamus rodiklius, kurie atspindėtų atsakingo augalų maitinimo tikslus.

Trąšų indikatoriai

Šie rodikliai daugiausia dėmesio skiria trąšų maistinių medžiagų panaudojimo efektyvumui. Jie rodo, kaip efektyviai panaudotos maistinės medžiagos paverčiamos pasėlių derliumi, o tai gali padėti priimti sprendimus dėl optimalaus maistinių medžiagų valdymo ir išteklių paskirstymo. Kai kurie dažniausiai naudojami trąšų rodikliai yra šie:

1. Dalinis faktorinis produktyvumas (DNF): Tai yra pasėlių derliaus ir panaudotų trąšų maistinių medžiagų santykis. Jis rodo produktyvumą vienam trąšų sąnaudų vienetui. Didelis PFP reiškia didelį derlių su mažomis trąšų sąnaudomis. Tačiau neatsižvelgiama į kitus maistinių medžiagų šaltinius ar nuostolius aplinkoje.

Pavyzdžiui, gerai prižiūrimuose javų pasėliuose įprastas PFP grūdų derliaus diapazonas vienam kilogramui panaudoto azoto yra nuo 50 iki 100 kilogramų.

2. Agronominis efektyvumas (AE): Tai yra pasėlių derliaus padidėjimas, tenkantis vienam panaudotų trąšų vienetui. Tai rodo ribinę trąšų sąnaudų grąžą. Didelis AE reiškia didelį derliaus padidėjimą naudojant mažai trąšų. Tačiau tai neatsižvelgia į pradinį dirvožemio derlingumą ar nuostolius aplinkai.

Pavyzdžiui, tinkamai prižiūrimose javų sistemose azotas paprastai sudaro apie 20–30 kilogramų grūdų vienam kilogramui panaudoto azoto. Tačiau kartais jis gali būti dar didesnis.

3. Atgavimo efektyvumas (RE)Tai trąšų maistinių medžiagų dalis, kurią pasisavina pasėliai. Ji rodo maistinių medžiagų pasisavinimo iš trąšų efektyvumą. Didelė RE reikšmė reiškia mažą trąšų patekimą į aplinką. Tačiau ji neturi įtakos pasėlių derliui ar kokybei.

Pavyzdžiui, remiantis Zhang ir kt. (2015 m.) atlikta pasauline analize, vidutinis azoto (N) trąšų įsisavinimas grūdinėms kultūroms, AE ir RE buvo atitinkamai 42 kg grūdų/kg N, 15 kg grūdų/kg N ir 0,33 kg N įsisavinimas/kg panaudoto N. Šios vertės labai skyrėsi priklausomai nuo regiono ir kultūros, atspindėdamos dirvožemio sąlygų, klimato, auginimo sistemų ir valdymo praktikos skirtumus.

Pasėlių indikatoriai

Šie rodikliai apibrėžia maistinių medžiagų pasiskirstymą augale ir jo poveikį pasėlių derliui bei kokybei. Jie rodo, kaip efektyviai pasėlis panaudoja pasisavintas maistines medžiagas biomasei ar ekonominiams produktams gaminti. Kai kurie dažniausiai pasitaikantys pasėlių rodikliai yra šie:

1. Maistinių medžiagų derliaus indeksas (NHI)Tai maistinių medžiagų kiekio nuimtose dalyse ir bendro antžeminio maistinių medžiagų įsisavinimo santykis. Jis rodo absorbuotų maistinių medžiagų dalį, kuri paskirstoma ekonominiams produktams. Didelis NHI reiškia didelį maistinių medžiagų pašalinimą nuimant derlių ir mažą maistinių medžiagų grąžinimą į dirvožemį.

Tipinės NHI vertės kukurūzuose yra 59–70% azoto (N), 79–91% fosforo (P) ir 13–19% kalio (K) ribose (13). Panašiai ir ryžiuose nurodytos šios ribos: 54–65% N, 61–71% P ir 12–19% K.

2. Vidinis efektyvumas (IE): Tai yra pasėlių derliaus ir maistinių medžiagų kiekio nuimtose dalyse santykis. Jis rodo ekonominio produkto formavimo efektyvumą vienam pašalintų maistinių medžiagų vienetui. Didelis IE reiškia didelį derlių ir mažą maistinių medžiagų koncentraciją nuimtose dalyse.

Pavyzdžiui, patobulinus kukurūzų selekcijos procesą, azoto panaudojimo efektyvumas padidėjo nuo 45 kg vienam azoto kilogramui 1946 m. iki 66 kg/kg 2015 m.

3. Fiziologinis efektyvumas (FE)Tai yra pasėlių derliaus ir maistinių medžiagų kiekio antžeminėje biomasėje santykis. Jis rodo ekonominio produkto formavimo efektyvumą, tenkantį bendram augalų maistinių medžiagų kiekio vienetui. Didelis GE reiškia didelį derlių, o mažą maistinių medžiagų koncentraciją biomasėje.

4. Maistinių medžiagų koncentracija (NC)Tai maistinių medžiagų kiekis sausosios medžiagos vienete nuimtose dalyse arba antžeminėje biomasėje. Tai rodo augalinio produkto arba liekanų kokybę arba maistinę vertę.

Be to, remiantis Dobermanno (2007) metaanalize, vidutinės NHI, IE, PE ir NC vertės azotui javų pasėliuose buvo atitinkamai 0,67 kg N/kg N įsisavinimo, 90 kg grūdų/kg N grūduose, 134 kg grūdų/kg N biomasėje ir 1,5% N grūduose.

Sistemos indikatoriai

Šie rodikliai apima visą auginimo sistemą, įskaitant dirvožemį, pasėlius ir aplinką. Jie rodo, kaip efektyviai sistema naudoja iš visų šaltinių prieinamas maistines medžiagas ir sumažina jų nuostolius aplinkoje. Kai kurie iš dažniausiai pasitaikančių sistemos rodiklių yra šie:

1. Sistemos ribų NUE (SB-NUE): Tai yra bendros išeigos ir bendros įeigos azoto santykis apibrėžtose sistemos ribose. Jis rodo bendrą sistemos azoto balansą. Didelis SB-NUE reiškia didelę išeigą ir mažą azoto sąnaudą. Tačiau jis neatsižvelgia į erdvinį ir laiko azoto srautų kintamumą sistemoje.

2. Dalinio maistinių medžiagų balanso santykis (DMPB): Tai skirtumas tarp trąšų įvedimo ir išvedimo į nuimtą derlių. Tai rodo grynąjį dirvožemio maistinių medžiagų būklės pokytį dėl tręšimo. Teigiamas PNB reiškia trąšų maistinių medžiagų perteklių dirvožemyje, o neigiamas PNB – deficitą. Pasauliniai NUEPB vidurkiai, įskaitant trąšas, mėšlą, fiksaciją ir nuosėdas, rodo padidėjimą iki 55% azoto ir 77% fosforo.

Daugumai javų, pavyzdžiui, kviečiams ir kukurūzams, natūralus azoto (N) gavimo iš oro procesas (biologinė fiksacija) paprastai nėra didelis – mažiau nei 10 kilogramų hektarui. Tačiau tokiems augalams kaip ryžiai ir cukranendrės šis kiekis gali būti šiek tiek didesnis – apie 15–30 kilogramų hektarui.

Kai kurių ankštinių augalų, pavyzdžiui, sojų pupelių, žemės riešutų, ankštinių augalų ir pašarinių ankštinių augalų, derlius gali būti dar didesnis – nuo 100 iki 300 kilogramų hektarui. Kartais, laistydami augalus, jie taip pat gauna maistinių medžiagų, kurios gali būti svarbios konkrečiose situacijose.

3. Maistinių medžiagų balanso santykis su įvežimu į ūkį (NUEFG)

Tai praplečia sistemos ribas už dirvožemio paviršiaus, atsižvelgiant į ūkius, kuriuose integruota augalininkystė ir gyvulininkystė. Gyvulių įtraukimas dažnai sumažina NUEFG dėl papildomo sudėtingumo. NUEFG gerinimas apima maistinių medžiagų naudojimo optimizavimą visame ūkyje, mėšlo tvarkymą ir išorinių maistinių medžiagų patekimo mažinimą.

Dar labiau išplėtus ribas, maisto grandinės maistinių medžiagų naudojimo efektyvumas (NUEFC) įvertina maistinių medžiagų prieinamumą žmonėms vartoti, palyginti su bendru maistinių medžiagų kiekiu visoje maisto sistemoje. Azoto atveju NUEFC įverčiai Europos šalyse svyruoja nuo 10% iki 40%. Tačiau dėl maisto gamybos grandinės sudėtingumo praktinis pritaikymas ir prasmingas vertinimas išlieka sudėtingi.

4. Maistinių medžiagų perteklius (MJ): Tai skirtumas tarp bendro įvedamų ir išvedamų maistinių medžiagų kiekio apibrėžtose sistemos ribose. Tai rodo galimą maistinių medžiagų praradimą aplinkoje. Didelis NS reiškia didelę aplinkos taršos riziką.

Pavyzdžiui, remiantis Lassaletta ir kt. (2014 m.) atlikta pasauline analize, vidutinės SB-NUE, PNB ir NS vertės azotui augalininkystėje buvo atitinkamai 0,42 kg N/kg N sąnaudų, 65 kg N/ha ir 65 kg N/ha.

Kaip pagerinti maistinių medžiagų panaudojimo efektyvumą siekiant geresnių rezultatų?

Atsakingas augalų maitinimas yra strategija, kuria siekiama užtikrinti aprūpinimą maistu ir aplinkos apsaugą, optimizuojant maistinių medžiagų naudojimą žemės ūkio sistemose. Todėl svarbu stebėti ir vertinti NEU naudojant tinkamus įrankius, kurie gali užfiksuoti jo sudėtingumą ir kintamumą. Čia pateikiami keli svarbūs metodai. kurie gali padėti ūkininkams ir tyrėjams pagerinti NEU atsakingos augalų mitybos srityje.

1. Maistinių medžiagų tyrimas

Maistinių medžiagų tyrimas yra dirvožemio ir augalų audinių mėginių maistinių medžiagų būklės matavimo metodas. Jis gali suteikti vertingos informacijos apie maistinių medžiagų prieinamumą ir įsisavinimą dirvožemio ir augalo sistemoje, taip pat apie galimus maistinių medžiagų nuostolius ar trūkumus. Maistinių medžiagų tyrimas gali padėti ūkininkams ir tyrėjams:

Nustatykite optimalų maistinių medžiagų, tokių kaip trąšos, mėšlas, drėkinimo vanduo ir kt., tipą, greitį, laiką ir vietą.
Įvertinkite skirtingų maistinių medžiagų valdymo praktikų, tokių kaip sėjomaina, tarpinių kultūrų sėjimas, dengiamieji augalai ir kt., agronominį ir ekonominį veiksmingumą.
Nustatyti ir ištaisyti maistinių medžiagų disbalansą ar sutrikimus, kurie gali turėti įtakos pasėlių derliui ir kokybei, pvz., azoto trūkumą, fosforo toksiškumą, mikroelementų trūkumą ir kt.
Stebėti maistinių medžiagų patekimo į aplinką poveikį, pvz., išplovimą, nuotėkį, garavimą, šiltnamio efektą sukeliančių dujų išmetimą ir kt.

Maistinių medžiagų tyrimai gali būti atliekami įvairiais metodais, pavyzdžiui, dirvožemio tyrimo rinkiniais, nešiojamaisiais jutikliais, laboratoriniais tyrimais ir kt. Tačiau maistinių medžiagų tyrimai nėra vienkartinė veikla. Jie turėtų būti atliekami reguliariai ir dažnai, kad būtų galima užfiksuoti dinaminius maistinių medžiagų būklės pokyčius viso auginimo sezono metu ir skirtinguose laukuose.

2. Nuotolinis stebėjimas ir technologijos

Nuotolinis stebėjimas – tai duomenų rinkimo per atstumą metodas, naudojant tokius įrenginius kaip palydovai, dronai, kameros ir kt. Jis gali suteikti erdvėje ir laike ištisinę informaciją apie įvairius pasėlių augimo ir vystymosi aspektus, tokius kaip biomasės gamyba, lapų ploto indeksas, chlorofilo kiekis, vandens trūkumas ir kt. Nuotolinis stebėjimas gali padėti ūkininkams:

Įvertinkite pasėlių derliaus potencialą ir kintamumą skirtinguose laukuose ar regionuose
Įvertinkite pasėlių reakciją į skirtingas maistinių medžiagų sąnaudas ar valdymo praktikas
Nustatyti ir diagnozuoti maistinių medžiagų trūkumą arba stresorius, kurie gali turėti įtakos pasėlių augimui ir kokybei
Optimizuokite maistinių medžiagų naudojimo laiką ir normą pagal pasėlių poreikius
Sumažinkite lauko mėginių ėmimo ir bandymų sąnaudas ir darbo krūvį

Nuotolinis stebėjimas gali būti atliekamas naudojant įvairias platformas ir jutiklius, tokius kaip optiniai, terminiai, radariniai, hiperspektriniai ir kt. Tačiau nuotolinis stebėjimas nėra atskira priemonė. Jis turėtų būti kalibruojamas ir patvirtinamas naudojant tikslius lauko matavimų arba maistinių medžiagų tyrimų duomenis.

3. Pasėlių modeliavimas

Pasėlių modeliavimas – tai matematinių lygčių metodas, skirtas aprašyti ir numatyti pasėlių elgseną skirtingomis sąlygomis. Jis gali suteikti kiekybinės informacijos apie pasėlių, maistinių medžiagų, dirvožemio, vandens, klimato ir valdymo praktikos sąveiką. Pasėlių modeliavimas gali padėti:

Suprasti pagrindinius mechanizmus ir procesus, kurie veikia NUE pasėliuose
Įvertinkite skirtingų scenarijų ar intervencijų poveikį NUE rezultatams
Optimizuoti lauko eksperimentų ar bandymų planavimą ir įgyvendinimą
Ekstrapoliuoti arba padidinti lauko matavimų arba nuotolinio stebėjimo rezultatus į didesnį mastelį arba regionus.

Pasėlių modeliavimas gali būti atliekamas naudojant įvairių tipų modelius, tokius kaip empiriniai, mechanistiniai arba hibridiniai modeliai. Tačiau pasėlių modeliavimas nėra paprasta priemonė.

Norint sukalibruoti ir patvirtinti modelius bei teisingai interpretuoti rezultatus, reikia daug duomenų ir patirties. Be to, pasėlių modeliavimas turėtų būti naudojamas kartu su kitomis priemonėmis, tokiomis kaip maistinių medžiagų tyrimai ar nuotolinis stebėjimas, siekiant patikrinti ir papildyti modelio rezultatus.

Kaip „GeoPard“ gali padėti pagerinti maistinių medžiagų panaudojimo efektyvumą?

Siekiant tvaraus ir atsakingo augalų maitinimo, pažangių technologijų vaidmuo tampa vis svarbesnis. „GeoPard“ – pažangiausia platforma, kurios specializacija – tikslioji žemdirbystė, siūlo paslaugų rinkinį, skirtą pagerinti maistinių medžiagų naudojimo efektyvumą (MNP), taikant dirvožemio duomenų analizę, maistinių medžiagų tyrimus ir išmaniąją žvalgybą.

1. Dirvožemio duomenų analizė

„GeoPard“ dirvožemio duomenų analizės funkcija pateikia išsamų dirvožemio savybių žemėlapį, kuris palengvina kintamo normos tręšimo (VRA) žemėlapių kūrimą. Ši funkcija leidžia ūkininkams:

Optimizuokite tręšimąTrąšų naudojimą pritaikykite prie konkrečių dirvožemio savybių, kad būtų išvengta pertręšimo ir sumažintas poveikis aplinkai.
Apibrėžkite valdymo zonasPalyginkite dirvožemio charakteristikas su kitais sluoksniais ir sugeneruokite kintamos normos trąšų receptų failus, kad maistinės medžiagos būtų efektyviai paskirstytos.
Dirvožemio mėginių ėmimo planasStrategiškai planuoti dirvožemio mėginių ėmimo vietas pagal daugiametes zonas, atspindinčias istorinius pasėlių vystymosi modelius.

Be to, ji puikiai tinka augalų mitybos efektyvumo didinimui, pasitelkdama savo paslaugų rinkinį. Ji supaprastina dirvožemio duomenų interpretavimą lengvai įskaitomomis šilumos žemėlapių vizualizacijomis, leidžia tiksliai paskleisti trąšas naudojant kintamo normos tręšimą (VRA) ir teikia patikimas įžvalgas apie dirvožemio sąlygas naudojant didelio tankio dirvožemio skaitytuvus.

Be to, ji užtikrina tikslų maistinių medžiagų plano įgyvendinimą, stebi pasėlių ir pasėlių duomenis bei siūlo vertingus 3D žemėlapius ir topografinę analizę, kad augintojai galėtų lengviau priimti sprendimus. Iš esmės „GeoPard“ yra galingas sprendimas supaprastintam ir tvariam augalų mitybos valdymui.

Išvada

Apibendrinant galima teigti, kad maistinių medžiagų naudojimo efektyvumas (MMV) vaidina esminį vaidmenį pasaulinėje žemės ūkio aplinkoje, o jo svarbos skatinant optimalų augalų augimą negalima pervertinti. Pripažįstant daugialypius veiksnius, darančius įtaką MMV, ir įvairius rodiklius įvairiose sistemose, tampa akivaizdus strateginių intervencijų poreikis.

„GeoPard“ tampa pagrindiniu šios srities žaidėju, siūlydama novatoriškus sprendimus NUE gerinimui. Pasitelkdama patogias naudoti funkcijas, tokias kaip lengvai įskaitomas šilumos žemėlapių vizualizavimas ir tiksliai valdomas kintamo kiekio tręšimas (VRA), ji suteikia ūkininkams galimybę priimti pagrįstus sprendimus ir supaprastinti maistinių medžiagų valdymo praktiką.

Tiksliosios žemdirbystės 4R"

Paskelbta gruodžio 3, 2023gruodžio 4, 2023 pagal Muhammad Farjad

Tiksliosios žemdirbystės pasaulinė padėtis rodo vis didėjantį jos taikymą įvairiuose žemės ūkio kraštovaizdžiuose. Ūkininkai visame pasaulyje pripažįsta galimą tiksliosios žemdirbystės naudą didinant produktyvumą, mažinant atliekas ir gerinant bendrą efektyvumą. Todėl norint pasiekti norimus tikslus, būtina laikytis 4 tiksliosios žemdirbystės principų.

Kas yra tie 4 „R“?

Tikslioji žemdirbystė (TA) – tai revoliucinis ūkininkavimo metodas, transformuojantis tradicines praktikas, integruojant pažangiausias technologijas. Jis veikia pagal principus, įtvirtintus 4R: taikyti tinkamas sąnaudas, tinkamu greičiu, tinkamoje vietoje ir tinkamu laiku.

Ši sistema padeda ūkininkams optimizuoti įvairių pasėlių išteklių, įskaitant vandenį, maistines medžiagas, pesticidus ir sėklas, naudojimą. Koreguodami šiuos išteklius pagal lauko sąlygų ir pasėlių reikalavimų erdvinį ir laiko kintamumą, ūkininkai gali padidinti efektyvumą ir išteklių panaudojimą.

1. Dešinė įvestis

Tikslioji žemdirbystė (TA) remiasi “tinkamų įvesties veiksnių” koncepcija, apimančia svarbiausius ūkininkavimo praktikos aspektus. Pavyzdžiui, tai apima pasėlių atranką, kai tinkamų pasėlių pasirinkimas grindžiamas kruopščiu klimato, dirvožemio sąlygų ir rinkos paklausos įvertinimu.

Sėklų parinkimas apima sėklų veislių pritaikymą konkrečioms aplinkos savybėms, užtikrinant optimalų augimą. Kitas aspektas yra tinkamos trąšų rūšies nustatymas pagal dirvožemio maistinių medžiagų kiekį ir augalų poreikius, taip pat tikslus kenkėjų ir ligų valdymas taikant tokius metodus kaip tikslinis purškimas.

Be to, svarbiausias žemės ūkio sąnaudų optimizavimo tikslas yra ne tik jas sumažinti iki minimumo, bet ir padidinti bendrą ūkių sistemos pajėgumą bei efektyvumą. Šiuo požiūriu siekiama maksimaliai padidinti gamybą ir pelningumą, kartu gerinant aplinkos kokybę ir tvarumą.

Pagal minimumo dėsnį, jei trūksta vieno augimo faktoriaus arba maistinės medžiagos, augalų augimas yra ribotas, todėl reikia nustatyti ir pašalinti ribojančius veiksnius, siekiant pagerinti augalų augimą. Todėl šis principas yra tiksliosios žemdirbystės supratimo pagrindas ir vadovaujasi strateginiu sąnaudų naudojimu.

2. Teisinga norma

Tiksliojo ūkininkavimo “tinkamos normos” koncepcija apima įvairius aspektus, kuriais siekiama optimizuoti sąnaudų panaudojimą siekiant patobulintos žemės ūkio praktikos. Todėl optimalaus sąnaudų kiekio nustatymas yra labai svarbus, ir tai apima lauko skirtumų atpažinimą.

Šiame procese lemiamą vaidmenį atlieka kintamo normos laistymas, kurį palengvina tokios technologijos kaip kintamo normos drėkinimas (VRI). Pavyzdžiui, VRI leidžia reguliuoti vandens naudojimo normas pagal konkrečius kraštovaizdžio ypatumus, taip užkertant kelią perlaistymui ir žymiai padidinant vandens naudojimo efektyvumą. Be to, ši koncepcija apima:

Optimalus sėjos greitisTai reiškia, kad pasėtų sėklų tankis koreguojamas atsižvelgiant į lauko sąlygas.
Trąšų naudojimo normaTrąšų naudojimas: Trąšų naudojimas tinkamu kiekiu, atsižvelgiant į dirvožemio maistinių medžiagų kiekį.
Pesticidų naudojimo normaKintama pesticidų norma, prisitaikant prie kenkėjų poveikio svyravimų.

Tuo tarpu tyrimai taip pat parodė, kad koreguojant įvesties normas pagal lauko kintamumą, padidėja pasėlių derlius ir efektyviau naudojami ištekliai.

Tačiau be VRI, yra ir kitų technologijų, įskaitant tiksliąsias sėjamąsias, jutiklius ir dronus. Kiekvienas tipas atlieka skirtingą vaidmenį užtikrinant, kad tinkamas kiekis medžiagų būtų naudojamas ten ir tada, kai reikia, taip prisidedant prie bendro efektyvumo.

3. Tinkama vieta

Tiksliojoje žemdirbystėje “tinkamos vietos” sąvoka apima daugiau nei vien tik vietą lauke – ji apima subtilų erdvinio kintamumo supratimą.

Tai reiškia įvairių lauko charakteristikų, tokių kaip dirvožemio tipai, drėgmės lygis ir maistinių medžiagų pasiskirstymas, nustatymą ir supratimą. Šios įžvalgos yra pagrindas priimant pagrįstus sprendimus žemės ūkio praktikoje.

Svarbiausias tiksliosios žemdirbystės įrankis yra kintamo normos technologija (VRT), leidžianti taikyti kintamas normas skirtingose lauko zonose, atsižvelgiant į konkrečius poreikius. Šis tikslingas metodas optimizuoja išteklių naudojimą ir prisideda prie didesnio žemės ūkio produktyvumo.

Tikslaus maistinių medžiagų paskirstymo svarbos negalima pervertinti, nes tai tiesiogiai veikia maistinių trąšų įsisavinimą ir efektyvumą. Tinkamo azoto paskirstymo svarstymai apima daugialypę analizę, atsižvelgiant į tokius veiksnius kaip augalų šaknų pasiskirstymas, dirvožemio dinamika, maistinių medžiagų judėjimas ir erdvinio kintamumo lauke valdymas.

Pavyzdžiui, strateginis paviršiuje naudojamo azoto įterpimas gali sumažinti azoto garavimo riziką ir kartu pagerinti azoto panaudojimo efektyvumą (NEU). Tačiau iškyla iššūkių, nes azotas, įpurškiamas noragėlių į kukurūzų eilių vidurį, ypač smėlinguose dirvožemiuose, gali sukelti išplovimą.

Priešingai, sausesnėmis sąlygomis azoto patręšimas Y formos lašeliu ant kukurūzų augalų pagrindo V4–V6 stadijoje gali padidinti NUE, nors yra galima azoto garavimo rizika esant ribotam kritulių kiekiui ir kasdieniams dirvožemio paviršiaus drėkinimo bei džiūvimo ciklams.

Todėl optimalus maistinių medžiagų paskirstymas reikalauja sutelkti dėmesį į valdymo strategijas, kuriomis siekiama sumažinti nuostolius ir pagerinti maistinių medžiagų panaudojimo efektyvumą. Šis tikslumo poreikis skatina ieškoti novatoriškų metodų, pažangiausių technologijų ir sprendimų priėmimo priemonių, kad augintojams būtų praktiškiau taikyti ir įgyvendinti geriausią praktiką.

4. Tinkamas laikas

Tikslioji žemdirbystė pabrėžia įvairios žemės ūkio veiklos atlikimo tinkamu laiku svarbą siekiant padidinti bendrą efektyvumą ir produktyvumą. Tai apima strateginį požiūrį į laiko planavimą įvairiuose žemės ūkio praktikos aspektuose.

Tiksliosios žemdirbystės srityje sėjos laikas yra labai svarbus sėkmingo pasėlių auginimo veiksnys. Norint maksimaliai padidinti derlių, būtina užtikrinti, kad pasėliai būtų pasodinti optimaliu laiku. Tai reiškia, kad reikia atsižvelgti į tokius veiksnius kaip augalo augimo stadija, vyraujančios klimato sąlygos ir su lauko darbais susiję logistiniai aspektai.

Kitas labai svarbus aspektas yra tikslus drėkinimo laikas. Norint užtikrinti vandens naudojimo efektyvumą žemės ūkio praktikoje, būtina įgyvendinti tiksliai apibrėžtus drėkinimo grafikus. Derindami drėkinimą su konkrečiais augalų poreikiais skirtingais augimo etapais, ūkininkai gali ne tik taupyti vandenį, bet ir pagerinti bendrą augalų sveikatą bei produktyvumą.

Derliaus nuėmimo laikas yra lygiai taip pat svarbus tiksliojoje žemdirbystėje. Derliaus nuėmimas, kai jis pasiekia didžiausią brandą, yra labai svarbus siekiant optimizuoti tiek kokybę, tiek derlių. Tam reikia nuodugniai suprasti kiekvieno pasėlio augimo ciklą, kad ūkininkai galėtų priimti pagrįstus sprendimus dėl idealaus derliaus nuėmimo laiko.

Be to, norint efektyviai kontroliuoti kenkėjus ir ligas tiksliojoje žemdirbystėje, reikia laiku taikyti kontrolės priemones. Laiku įsikišta padeda sumažinti žalą ir užtikrina, kad pasėliai išliktų atsparūs galimoms grėsmėms. Vėlgi, sprendimas, kada įgyvendinti šias priemones, priklauso nuo tokių veiksnių kaip augalo augimo stadija ir vyraujančios klimato sąlygos.

Pavyzdžiui, pasėlių azoto pasisavinimas skiriasi priklausomai nuo augimo stadijos. Siekiant tai išspręsti, tikslioji žemdirbystė rekomenduoja tokius pasėlius kaip kukurūzai tręšti azotu (N) būtent tada, kai azoto poreikis yra didelis. Toks metodas sumažina azoto nuostolius dėl išplovimo ir nuotėkio, taip prisidedant prie aplinkos tvarumo ir geresnės trąšų investicijų grąžos.

Taigi, prie sėkmingo tiksliosios žemdirbystės įgyvendinimo prisideda keli veiksniai. Tai apima išsamų pasėlių augimo ciklų supratimą, pažangiausių technologijų integravimą ir nuolatinį aplinkos kintamųjų stebėjimą. Atsižvelgdami į šiuos veiksnius, ūkininkai gali tiksliai suderinti savo metodą, kad jis atitiktų tinkamą sodinimo, laistymo, derliaus nuėmimo ir daugelio kitų dalykų laiką.

Išvada

Apibendrinant galima teigti, kad tikslioji žemdirbystė yra ne tik koncepcija, bet ir visapusiškas požiūris, reikalaujantis subtilaus 4 „R“ supratimo. Sklandus technologijų, mokslinių principų ir novatoriškų metodikų integravimas atveria kelią efektyvesnei, tvaresnei ir produktyvesnei žemės ūkio erai. Kadangi pasaulinė žemės ūkio aplinka toliau kinta, tiksliosios žemdirbystės taikymas tampa ne tik pasirinkimu, bet ir būtinybe ūkininkams, siekiantiems maksimaliai padidinti derlių ir kartu sumažinti poveikį aplinkai.

Supratimas apie precizinio žemės ūkio ciklą

Paskelbta gruodžio 2, 2023gruodžio 2, 2023 pagal Muhammad Farjad

Tiksliosios žemdirbystės ciklas yra nuolatinis procesas, apimantis duomenų rinkimą, jų analizę ir gautų žinių panaudojimą priimant pagrįstus sprendimus dėl pasėlių valdymo. Jo tikslas – optimizuoti išteklių naudojimą ir maksimaliai padidinti derlių, kartu sumažinant poveikį aplinkai.

Tiksliosios žemdirbystės ciklas

Šio ciklo metu kiekvienas pasėlis gauna tinkamą apdorojimą tinkamu laiku ir tinkamoje vietoje. Šį ciklą sudaro keturi pagrindiniai etapai: duomenų rinkimas, duomenų analizė, sprendimų priėmimas ir įgyvendinimas.

1. Duomenų rinkimas

Pirmasis ciklo žingsnis yra duomenų rinkimas. Informacija apie pasėlius ir laukus renkama naudojant įvairius prietaisus ir jutiklius. Pavyzdžiui, dirvožemio drėgmės jutikliai kiekybiškai įvertina dirvožemio vandens kiekį ir temperatūrą, suteikdami vertingų įžvalgų apie dirvožemio drėgmės lygį.

Panašiai ir palydoviniai vaizdai tampa galinga priemone, teikiančia išsamią informaciją apie pasėlių sveikatą ir augimą. Dronai užima svarbią vietą fiksuodami didelės raiškos laukų vaizdus, pateikdami išsamią ir niuansuotą perspektyvą, kuri padeda atlikti tikslią analizę.

Tuo tarpu meteorologijos stotys teikia realaus laiko duomenis apie klimato sąlygas, įskaitant tokius veiksnius kaip temperatūra, drėgmė, vėjo greitis ir krituliai. Derliaus stebėjimo prietaisai atlieka labai svarbų vaidmenį registruojant nuimto derliaus kiekį, o tai leidžia ūkininkams įvertinti efektyvumą ir numatyti būsimą derlių.

Surinkti duomenys apima įvairius aspektus – erdvinį (priklausomą nuo vietos), laiko (priklausomą nuo laiko) arba individualų (priklausomą nuo augalo ar gyvūno). Šis suskirstymas į kategorijas padeda suprasti žemės ūkio sistemoje vyraujantį kintamumą ir heterogeniškumą.

Duomenų rinkimas ne tik renka informaciją, bet ir yra diagnostikos priemonė, leidžianti ūkininkams greitai nustatyti ir spręsti tokias problemas kaip kenkėjų antplūdžiai, ligos, maistinių medžiagų trūkumas ar vandens trūkumas. Toks iniciatyvus požiūris sumažina galimus pasėlių nuostolius ir optimizuoja išteklių naudojimą, prisidėdamas prie bendros žemės ūkio sistemos būklės ir produktyvumo.

Ūkininkams giliau suprantant savo žemės ūkio sistemas, remiantis duomenimis pagrįstomis įžvalgomis, jie gali priimti pagrįstus sprendimus, kurie teigiamai veikia ilgalaikę jų laukų būklę. Tačiau pasaulinė duomenų rinkimo tiksliojoje žemdirbystėje padėtis nėra tik vietinis rūpestis. Tai tapo visur paplitusia praktika, o ūkininkai visame pasaulyje taiko šias pažangias technologijas.

Nepaisant akivaizdžios naudos, kyla mokslinių abejonių dėl duomenų rinkimo, ypač dėl duomenų saugumo ir privatumo. Technologijoms tampant vis labiau tarpusavyje susijusioms, tampa būtina užtikrinti jautrių žemės ūkio duomenų apsaugą.

Technologinės pažangos ir privatumo apsaugos pusiausvyros nustatymas yra labai svarbus siekiant tvarios tiksliosios žemdirbystės raidos.

Be to, duomenų rinkimo efektyvumui tiksliojoje žemdirbystėje įtakos turi įvairūs veiksniai. Jutiklių pasirinkimas ir diegimas, technologijų integravimas ir duomenų prieinamumas – visa tai prisideda prie duomenimis pagrįstos praktikos sėkmės.

2. Duomenų analizė

Perėjimas nuo duomenų rinkimo prie pagrįsto sprendimų priėmimo priklauso nuo esminio duomenų analizės etapo. Šis esminis žingsnis apima iš įvairių šaltinių gautų duomenų saugojimą, apdorojimą ir interpretavimą, pasitelkiant įvairią sudėtingą programinę įrangą ir platformas.

Duomenų analizės etape naudojami įvairūs įrankiai, kurių kiekvienas atlieka skirtingą paskirtį. Debesų kompiuterija iškyla kaip galinga jėgainė, suteikianti reikiamą saugojimo ir apdorojimo galią, kad būtų galima efektyviai tvarkyti didelius duomenų kiekius.

Dirbtinis intelektas užima pagrindinę vietą, naudodamas sudėtingus algoritmus ir modelius sudėtingiems duomenų rinkiniams apdoroti ir interpretuoti. Geografinės informacinės sistemos (GIS) sklandžiai integruoja geoprinius duomenis, pateikdamos vizualinį vaizdą žemėlapiuose, kad būtų lengviau suprasti.

Prietaisų skydai atlieka gyvybiškai svarbų vaidmenį rodydami pagrindinius rodiklius ir tendencijas, pateikdami išsamią analizuojamų duomenų apžvalgą.

Pagrindinis duomenų analizės tikslas – neapdorotus duomenis paversti prasminga informacija ir žiniomis, taip sukuriant pagrindą veiksmingam sprendimų priėmimui. Be to, duomenys atskleidžia vertingų įžvalgų, tokių kaip modeliai, koreliacijos ir prognozės, kurios padeda geriau suprasti nagrinėjamą sritį.

Prieiga prie gerai išanalizuotų duomenų gerokai padidina informacijos ir iš to gaunamų išvadų tikslumą ir patikimumą. Tačiau duomenų prieigos iššūkių įveikimas tampa būtinas. Duomenų kokybės užtikrinimas, patikimų saugumo ir privatumo priemonių palaikymas bei skirtingų sistemų sąveikumo problemų sprendimas yra labai svarbūs siekiant įveikti duomenų prieigos iššūkius.

Pasaulinė duomenų analizės aplinka atspindi plačiai paplitusį pažangių metodų taikymą įvairiuose sektoriuose. Pasaulinė statistika ir skaičiai pabrėžia esminį duomenų analizės vaidmenį šiuolaikiniuose sprendimų priėmimo procesuose, demonstruodami jos visur esamą paplitimą įvairiuose pramonės sektoriuose.

Duomenų analizės svarba neapsiriboja tik atskirais sektoriais ir daro įtaką bendram sprendimų priėmimo procesų efektyvumui ir veiksmingumui. Nesvarbu, ar tai būtų žemės ūkis, sveikatos apsauga, finansai ar bet kuri kita sritis, gebėjimas išgauti prasmingų įžvalgų iš duomenų pagerina strateginį planavimą ir veiklos efektyvumą.

Kompetentingos duomenų analizės poveikis pasireiškia įvairiuose sprendimų priėmimo aspektuose. Ji ne tik padidina tikslumą, bet ir užtikrina informacijos patikimumą, sudarydama sąlygas priimti pagrįstus sprendimus. Be to, duomenų analizės metu gautos įžvalgos suteikia organizacijoms galimybę numatyti tendencijas, imtis aktyvių korekcijų ir išlikti priekyje sparčiai besikeičiančioje aplinkoje.

3. Sprendimų priėmimas

Trečiajame etape, sprendimų priėmime, dėmesys sutelkiamas į duomenų rinkimą ir analizę, o tada surenkama informacija panaudojama strateginiam žemės ūkio operacijų planavimui ir optimizavimui. Šiame etape pasitelkiamos įžvalgos, gautos naudojant duomenis, siekiant informuoti ir vadovauti sprendimų priėmimo procesams.

Vienas pastebimas sprendimų priėmimo įrankių pavyzdys tiksliojoje žemdirbystėje yra augalų modeliai, kurie gali imituoti augalų augimą ir vystymąsi esant skirtingiems scenarijams. Šie modeliai yra neįkainojamas turtas, padedantis priimti sprendimus, susijusius su pasėlių valdymu ir optimizavimo strategijomis.

Tiksliosios žemdirbystės sprendimų priėmimo sistemos teikia rekomendacijas, pagrįstas agronominėmis taisyklėmis arba optimizavimo kriterijais. Ši funkcija leidžia ūkininkams priimti informacija pagrįstus sprendimus, atsižvelgiant į įvairius veiksnius, darančius įtaką pasėlių produktyvumui.

Be to, valdymo žemėlapiai atlieka gyvybiškai svarbų vaidmenį, nes jie apibrėžia konkrečias lauko zonas, kurioms reikalingas skirtingas apdorojimas ar įsikišimas. Įspėjimai taip pat yra neatsiejama dalis, nes jie nedelsiant informuoja ūkininkus ar konsultantus apie kritines problemas ar įvykius, į kuriuos reikia nedelsiant atkreipti dėmesį.

Svarbiausias sprendimų priėmimo tikslas tiksliojoje žemdirbystėje yra pritaikyti geriausias turimas žinias siekiant konkrečių tikslų žemės ūkio srityje. Šie tikslai gali apimti pelno didinimą, išteklių optimizavimą arba įsipareigojimą aplinkos tvarumui.

Be to, sprendimų priėmimo svarba apima kelis pagrindinius aspektus, kurie tiesiogiai veikia žemės ūkio veiklą, ir įkūnija strateginį požiūrį siekiant ilgalaikių tikslų. Pirma, tai prisideda prie žemės ūkio produktyvumo didinimo, stiprinant bendrą ūkininkavimo praktikos konkurencingumą.

Antra, tai atlieka esminį vaidmenį mažinant riziką ir valdant su pasėlių valdymu susijusį neapibrėžtumą. Be to, veiksmingas sprendimų priėmimas prisideda prie ūkininkų įgalinimo ir pasitenkinimo, suderinant jų pastangas su optimizuotomis strategijomis.

4. Įgyvendinimas

Ketvirtasis ir paskutinis žingsnis apima ankstesniuose etapuose priimtų sprendimų praktinį įgyvendinimą. Šiame įgyvendinimo etape naudojama daugybė prietaisų ir mašinų, kurių kiekvienas skirtas strateginius sprendimus paversti konkrečiais veiksmais, optimizuojančiais žemės ūkio veiklą.

Pavyzdžiui, kintamo normos technologija (VRT) atlieka pagrindinį vaidmenį reguliuojant įvesties kiekius, tokius kaip sėklos, trąšos ar pesticidai, remiantis iš anksto nustatytais reguliavimo žemėlapiais. Kita vertus, automatinės drėkinimo sistemos naudoja dirvožemio drėgmės duomenis, kad tiksliai kontroliuotų vandens kiekį ir naudojimo laiką.

Robotiniai derliaus nuėmimo įrenginiai palieka savo žymę efektyviai nuimdami prinokusių vaisių ar daržovių derlių, o išmanieji gyvulių antkakliai realiuoju laiku stebi gyvūnų sveikatą ir elgesį.

Pagrindinis šių veiksmų tikslas – greitai ir efektyviai įgyvendinti suplanuotą veiklą. Ši veikla apima įvairius aspektus, įskaitant augalininkystę (sodinimą, tręšimą, laistymą, purškimą ar derliaus nuėmimą) ir gyvulininkystę (šėrimą, melžimą, veisimą ar sveikatos priežiūrą).

Šių priemonių poveikis yra dvejopas: jos pagerina procesų kokybę ir efektyvumą, tuo pačiu sumažindamos reikalingą darbo kiekį ir laiką.

Be to, šios veiklos tikslai yra susiję su įrenginių ir mašinų prieinamumo, prieinamumo ir suderinamumo užtikrinimu. Sistemų saugumas, patikimumas ir priežiūra yra svarbiausi aspektai, užtikrinantys sklandų sprendimų įgyvendinimą visame žemės ūkio kraštovaizdyje.

Išvada

Apibendrinant, tai ciklas, apimantis duomenų rinkimą, analizę, sprendimų priėmimą ir įgyvendinimą, kuris keičia šiuolaikinį ūkininkavimą. Pažangūs prietaisai renka informaciją, kuri analizuojama siekiant priimti pagrįstus sprendimus, optimizuojant veiklą visame pasaulyje. Ciklo universalumas pasireiškia įvairiais tipais ir panaudojimo būdais, o susirūpinimas dėl duomenų saugumo pabrėžia atsargumo poreikį. Efektyvus valdymas yra labai svarbus sklandžiai integracijai. Tobulėjant technologijoms, problemų sprendimas ir įvairios veiklos priėmimas išlieka gyvybiškai svarbūs siekiant tolesnės tiksliosios žemdirbystės sėkmės visame pasaulyje.

Dirbtinio intelekto taikymas tiksliojoje žemdirbystėje

Paskelbta lapkričio 19, 2023 pagal Muhammad Farjad

Pastaraisiais metais dirbtinis intelektas tapo perspektyviu žemės ūkio sektoriaus sąjungininku, siūlančiu novatoriškus senų iššūkių sprendimus. Vienas iš pagrindinių būdų, kaip dirbtinis intelektas keičia žemės ūkį, yra duomenų analizė.

Pasitelkus mašininio mokymosi algoritmų galią, galima apdoroti didelius žemės ūkio duomenų kiekius ir pateikti ūkininkams vertingų įžvalgų. Šis duomenimis grindžiamas metodas leidžia priimti geresnius sprendimus, todėl didėja pasėlių valdymo ir išteklių paskirstymo efektyvumas.

Dirbtinio intelekto vaidmuo žemės ūkyje

Dirbtinis intelektas (DI) - tai naujausia technologija, apimanti protingų sistemų, galinčių atlikti užduotis, kurioms paprastai reikia žmogaus intelekto, kūrimą.

Jis pritaikytas įvairiose pramonės šakose ir iš esmės pakeitė mūsų darbo ir gyvenimo būdą. Įrodyta, kad dirbtinis intelektas keičia žaidimo taisykles, nes didina efektyvumą ir sprendimų priėmimo procesus - nuo sveikatos priežiūros iki finansų.

Jo pritaikymas žemės ūkyje yra įvairus ir paveikus. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto varomi dronai su kameromis ir jutikliais gali tirti didelius žemės ūkio paskirties žemės plotus, rinkti duomenis apie pasėlių būklę ir nustatyti galimas problemas, pavyzdžiui, ligas ar maistinių medžiagų trūkumą.

Išmanieji traktoriai su dirbtinio intelekto technologija gali savarankiškai naršyti laukus, optimizuoti sėjos schemas ir sumažinti išteklių švaistymą. Be to, dirbtiniu intelektu pagrįsta prognozavimo analizė gali padėti ūkininkams numatyti rinkos tendencijas, todėl jie gali priimti pagrįstus sprendimus, kada sodinti, nuimti derlių ir parduoti savo pasėlius.

Viso pasaulio šalys pripažįsta, kad dirbtinis intelektas gali padėti spręsti didėjančius maisto gamybos iššūkius sparčiai besikeičiančio klimato sąlygomis. Maisto ir žemės ūkio organizacijos (FAO) duomenimis, tiksliosios žemdirbystės technologijos, įskaitant dirbtinį intelektą, gali padidinti pasaulinį derlių iki 20%.

Dirbtinio intelekto naudojimas žemės ūkyje nuolat auga, o "Statista" ataskaitoje prognozuojama, kad iki 2025 m. pasaulinė dirbtinio intelekto rinka žemės ūkyje pasieks $2,6 mlrd.

Šį augimą lemia apčiuopiama dirbtinio intelekto teikiama nauda ūkininkams, t. y. geresnis derlius, mažesnės sąnaudos ir tvari ūkininkavimo praktika.

Moksliniai tyrimai taip pat pateikė teigiamo dirbtinės intelektinės gamybos poveikio žemės ūkiui įrodymų. Tyrimai rodo, kad dirbtinio intelekto valdomi tiksliojo ūkininkavimo metodai padeda efektyviau naudoti išteklius, pavyzdžiui, vandenį ir trąšas, ir dėl to gaunamas didesnis derlius.

Be to, dirbtinio intelekto gebėjimas analizuoti ir interpretuoti sudėtingus žemės ūkio duomenis leidžia anksti aptikti pasėlių ligas, todėl pagerėja kenkėjų kontrolė ir sumažėja kenksmingų pesticidų naudojimas. Keletas pavyzdžių, kaip dirbtinis intelektas taikomas žemės ūkyje:

Nuotolinis jutimas ir vaizdavimas

Nuotolinio stebėjimo technologijos, apimančios palydovus ir dronus, atlieka svarbų vaidmenį renkant duomenis, susijusius su pasėlių sveikata, dirvožemio būkle ir bendru ūkio valdymu. Šios technologijos naudojamos analizuojant didžiulius duomenų rinkinius, kurie suteikia ūkininkams neįkainojamų įžvalgų, reikalingų pagrįstiems sprendimams priimti.

Palydovai suteikia makroskopinį vaizdą ir fiksuoja didelio masto modelius, o bepiločiai orlaiviai suteikia smulkesnį vaizdą, nes jie gali priartėti prie pasėlių.

1. Kompiuterinė vizija: Tiksliosios žemdirbystės akys:

Kompiuterinė regimybė, dirbtinio intelekto poskyris, suteikia mašinoms galimybę interpretuoti vaizdinę informaciją, todėl ji yra nepakeičiama priemonė žemės ūkyje. Tiksliojoje žemdirbystėje kompiuterinė regimybė apdoroja palydovų ir dronų užfiksuotus vaizdus, išgaudama reikšmingus duomenis apie pasėlių būklę, augimo modelius ir galimas problemas.

Ši technologija leidžia anksti aptikti ligas, maistinių medžiagų trūkumą ir kenkėjų antplūdį, todėl ūkininkai gali laiku imtis taisomųjų priemonių.

Žemės ūkyje gausu praktinių dirbtinio intelekto ir nuotolinio stebėjimo taikymų. Pažangiais jutikliais aprūpinti palydovai gali stebėti pasėlių būklę didžiulėse teritorijose ir realiuoju laiku teikti ūkininkams duomenis apie tokius veiksnius kaip drėgmės lygis ir augmenijos būklė.

Pasėlių stebėsena ir valdymas

Vienas iš svarbiausių dirbtinio intelekto taikymo būdų šioje srityje yra pasėlių būklės stebėjimas realiuoju laiku, kai pasitelkiama pažangių algoritmų galia analizuojant duomenis, susijusius su dirvožemio sveikata, oro sąlygomis ir pasėlių ligomis.

1. Dirvožemio būklės analizės dirbtinio intelekto algoritmai:

Jis atlieka pagrindinį vaidmenį vertinant ir gerinant dirvožemio sveikatą, kuri yra labai svarbus veiksnys, lemiantis pasėlių sėkmę. Šie algoritmai analizuoja duomenis iš įvairių šaltinių, pavyzdžiui, dirvožemio mėginių ir palydovinių vaizdų, kad ūkininkams pateiktų įžvalgų apie dirvožemio sudėtį, maistinių medžiagų kiekį ir drėgmę.

Suprasdami šiuos veiksnius realiuoju laiku, ūkininkai gali priimti pagrįstus sprendimus dėl reikalingų trąšų rūšių ir kiekių, optimizuoti derlių ir sumažinti poveikį aplinkai.

2. Orų modelių analizė:

Norint veiksmingai valdyti pasėlius, labai svarbu stebėti orus. Dirbtinio intelekto algoritmai apdoroja didelius meteorologinių duomenų kiekius, įskaitant temperatūrą, drėgmę, kritulių kiekį ir vėjo pobūdį, kad galėtų prognozuoti oro sąlygas.

Ši informacija leidžia ūkininkams iš anksto numatyti tokius iššūkius kaip sausra ar smarkios liūtys, todėl jie gali imtis prevencinių priemonių ir apsaugoti savo pasėlius. Naudodami dirbtinį intelektą realiuoju laiku stebėdami orus, ūkininkai gali pagerinti savo sprendimų priėmimo procesus ir prisitaikyti prie kintančių aplinkos sąlygų.

3. Pasėlių ligų nustatymas:

Siekiant užtikrinti apsirūpinimą maistu ir sumažinti ekonominius nuostolius, labai svarbu nustatyti pasėlių ligas ir užkirsti joms kelią. Dirbtinio intelekto algoritmai analizuoja duomenis iš įvairių šaltinių, įskaitant dronais ar kameromis užfiksuotus pasėlių vaizdus, kad nustatytų ankstyvuosius ligų požymius.

Nustatydami pasėlių būklės sutrikimus, ūkininkai gali imtis aktyvių priemonių, pavyzdžiui, tikslingai naudoti pesticidus ar sėjomainą, kad sumažintų ligų plitimą. Tai ne tik padidina derlių, bet ir sumažina perteklinio pesticidų naudojimo poreikį, taip prisidedant prie tvarios ūkininkavimo praktikos.

Be to, keletas pavyzdžių iš viso pasaulio rodo, kad dirbtinis intelektas sėkmingai taikomas pasėlių stebėsenai realiuoju laiku. Pavyzdžiui, Jungtinėse Amerikos Valstijose tokios bendrovės kaip "John Deere" sukūrė AI valdomas tiksliojo ūkininkavimo priemones, kurios integruojamos su traktoriais ir kombainais, o ūkininkams suteikia praktinių įžvalgų auginimo proceso metu.

Prognozuojamoji analizė derliaus prognozavimui

Šios pertvarkos pagrindas - prognozavimo analizė - dirbtinio intelekto (DI) taikymas, leidžiantis ūkininkams itin tiksliai prognozuoti pasėlių derlių. Nyderlanduose, šalyje, garsėjančioje novatoriška ūkininkavimo praktika, dirbtinio intelekto sistemos analizuoja laukuose įrengtų jutiklių duomenis, kad galėtų tiksliai prognozuoti bulvių derlių.

Panašiai ir Jungtinėse Amerikos Valstijose, kai tokios bendrovės kaip "Granular" įdiegė prognozuojamąją analizę, ūkininkai galėjo priimti duomenimis pagrįstus sprendimus, todėl padidėjo derlius ir pelningumas.

1. Dirbtinio intelekto modeliai derliui prognozuoti:

Prognostinė analizė apima pažangių dirbtinio intelekto modelių naudojimą istoriniams duomenims ir dabartinėms sąlygoms analizuoti, todėl ūkininkai gali numatyti pasėlių derlių prieš derliaus nuėmimo sezoną. Šie modeliai atsižvelgia į daugybę veiksnių, įskaitant oro sąlygas, dirvožemio būklę ir pasėlių tipus, kad būtų galima prognozuoti.

Pasitelkus mašininio mokymosi galimybes, šie modeliai nuolat tikslina savo prognozes, kai gaunama daugiau duomenų, todėl užtikrinamas didelis derliaus prognozavimo tikslumas.

2. Tikslaus derliaus prognozavimo nauda:

Tikslus derliaus prognozavimas teikia daug naudos ūkininkams ir visai žemės ūkio pramonei. Vienas iš pagrindinių privalumų - geresnis išteklių valdymas.

Ūkininkai gali optimizuoti vandens, trąšų ir pesticidų naudojimą, atsižvelgdami į prognozuojamą derlių, taip sumažindami atliekų kiekį ir poveikį aplinkai. Be to, tikslios prognozės leidžia geriau planuoti finansus, todėl ūkininkai gali priimti pagrįstus sprendimus dėl derliaus pardavimo ir kainų nustatymo strategijų.

Be to, tikslios derliaus prognozės padeda užtikrinti apsirūpinimą maistu, nes padeda išvengti jo trūkumo ir pertekliaus. Kai ūkininkai aiškiai supranta numatomą derlių, jie gali derinti veiksmus su platintojais ir politikos formuotojais, kad užtikrintų stabilią maisto tiekimo grandinę.

Toks aktyvus požiūris mažina maisto trūkumo ir kainų svyravimo riziką, o tai naudinga ir gamintojams, ir vartotojams.

Remiantis "Markets and Markets" ataskaita, prognozuojama, kad tiksliosios žemdirbystės rinka, įskaitant prognozavimo analitiką, iki 2027 m. pasieks $12,9 mlrd. Šis augimas rodo, kad vis labiau pripažįstama vertė, kurią žemės ūkio sektoriui suteikia dirbtinio intelekto valdomos technologijos.

Tikslusis drėkinimas

Tikslusis drėkinimas remiasi pažangiausiais dirbtinio intelekto algoritmais, kurie analizuoja ir interpretuoja duomenis iš įvairių šaltinių. Laukuose įmontuoti jutikliai realiuoju laiku renka informaciją apie dirvožemio drėgmės lygį, oro sąlygas ir pasėlių būklę.

Apdorojant šiuos duomenis, sukuriami individualūs drėkinimo planai, užtikrinantys, kad augalai gautų tikslų bet kuriuo metu reikalingą vandens kiekį.

1. Vandens tausojimas:

Tikslusis drėkinimas sumažina vandens švaistymą, nes reikiamas vandens kiekis tiekiamas tiesiai į augalų šaknų zoną. Taikant šį tikslingą metodą išvengiama perteklinio laistymo, kuris yra dažna tradicinių metodų problema, ir užtikrinama, kad vanduo būtų naudojamas protingai.

Kalifornijoje, kur vandens trūkumas yra opi problema, dėl tiksliojo drėkinimo ūkiuose gerokai sumažėjo vandens sąnaudos. Tai ne tik padeda spręsti aplinkosaugos problemas, bet ir tvariai ūkininkauti.

2. Didesnis pasėlių derlius:

Dėl dirbtinio intelekto sukurtų pritaikytų drėkinimo planų užtikrinamos optimalios augalų auginimo sąlygos. Tikslusis drėkinimas, tinkamu laiku tiekdamas reikiamą vandens kiekį, pagerina augalų augimą, o tai lemia didesnį derlių. Tai labai svarbus veiksnys siekiant patenkinti didėjantį pasaulinį maisto gamybos poreikį.

Indijoje atlikto tyrimo duomenimis, laukuose, kuriuose įrengtos tiksliojo drėkinimo sistemos, derlius padidėjo 20%, palyginti su tradiciniais metodais. Tai rodo dirbtiniu intelektu paremto tiksliojo žemės ūkio potencialą sprendžiant aprūpinimo maistu problemas.

Remiantis Maisto ir žemės ūkio organizacijos (FAO) ataskaita, daugiau nei 50 šalių pradėjo taikyti tiksliosios žemdirbystės praktiką, o tiksliam drėkinimui tenka pagrindinis vaidmuo.

Išmanioji ūkininkavimo įranga

Išmanioji ūkininkavimo įranga - tai pažangi žemės ūkio technika, kurioje naudojamos dirbtinio intelekto technologijos, skirtos efektyvumui ir našumui ūkyje didinti. Vienas ryškus pavyzdys - sukurti autonominiai traktoriai ir kombainai, kurie iš esmės pakeitė tradicinius ūkininkavimo metodus.

Šios mašinos turi jutiklius, kameras ir dirbtinio intelekto algoritmus, kurie leidžia joms atlikti užduotis nepaprastai tiksliai ir preciziškai.

1. Autonominiai traktoriai:

Autonominiai traktoriai - puikus pavyzdys, kaip tai keičia ūkininkavimą. Šios transporto priemonės gali be žmogaus įsikišimo naršyti laukuose, sėti sėklas, tręšti ir net nuimti derlių.

Integravus GPS technologiją, šie traktoriai gali važiuoti iš anksto nustatytais maršrutais, optimaliai naudodami išteklius ir mažindami poveikį aplinkai. Tai ne tik sumažina ūkininkams tenkantį darbo krūvį, bet ir padidina bendrą ūkio veiklos efektyvumą.

2. Tikslūs kombainai:

Tikslieji kombainai, kuriuose įdiegtos dirbtinio intelekto technologijos, iš naujo apibrėžė derliaus nuėmimo procesą. Šios mašinos gali analizuoti pasėlių būklę realiuoju laiku ir nustatyti optimalų derliaus nuėmimo laiką.

Naudodami pažangias vaizdo ir jutimo galimybes, tikslieji kombainai gali selektyviai nuimti derlių, užtikrindami, kad būtų surinkta tik prinokusi produkcija. Tai ne tik pagerina derliaus kokybę, bet ir sumažina atliekų kiekį, prisideda prie tvarios žemės ūkio praktikos.

Integravus dirbtinį intelektą į išmaniąją žemės ūkio įrangą, prasidėjo tiksliosios žemdirbystės era, kurioje duomenų pagrindu priimami sprendimai atlieka lemiamą vaidmenį optimizuojant ūkininkavimo procesus. Šios technologijos turi keletą privalumų:

Išteklių optimizavimas:

Išmanioji ūkininkavimo įranga naudoja įvairių jutiklių duomenis, kad optimizuotų išteklių, pavyzdžiui, vandens, trąšų ir pesticidų, naudojimą. Taikant šį tikslingą metodą iki minimumo sumažinamas atliekų kiekis ir ūkininkavimo poveikis aplinkai.

Didesnis efektyvumas:

Autonominiai traktoriai ir tikslieji kombainai gali dirbti 24 valandas per parą, 7 dienas per savaitę, o tai gerokai padidina ūkio darbų spartą ir efektyvumą. Tai ypač vertinga kritiniais ūkininkavimo sezonais, kai laiku atliktos užduotys yra labai svarbios sėkmingam derliaus nuėmimui.

Duomenimis pagrįstos įžvalgos:

Dirbtinio intelekto algoritmai analizuoja didelius jutiklių ir kamerų surinktų duomenų kiekius ir suteikia ūkininkams vertingų įžvalgų apie pasėlių sveikatą, dirvožemio būklę ir kenkėjų antplūdį. Ši informacija suteikia ūkininkams galimybę priimti pagrįstus sprendimus ir pagerinti bendrą ūkio valdymą.

Iššūkiai ir ateities perspektyvos

Pasauliui susiduriant su didėjančiu maisto gamybos poreikiu, kad būtų išlaikytas augantis gyventojų skaičius, žemės ūkio sektoriuje kaip perspektyvus sprendimas pasitelkiamas dirbtinis intelektas (DI). Tačiau plačiai taikant dirbtinį intelektą žemės ūkyje kyla daugybė iššūkių ir etinių klausimų, kuriuos būtina atidžiai išnagrinėti. Tokie kaip, pvz:

1. Duomenų saugumo ir privatumo problemos:

Jutikliais ir stebėjimo prietaisais renkant didžiulius duomenų kiekius, duomenų saugumo pažeidimų ir neteisėtos prieigos rizika tampa didele problema. Ūkininkams reikia užtikrinti, kad jų neskelbtini žemės ūkio duomenys, tokie kaip derlius ir informacija apie dirvožemį, bus saugiai tvarkomi ir jais nebus piktnaudžiaujama.

2. Įperkamumas ir prieinamumas:

Dirbtinio intelekto technologijų diegimas dažnai būna labai brangus, o tai yra iššūkis smulkiesiems ūkininkams, kuriems gali būti sunku investuoti į tokias pažangias sistemas. Norint, kad dirbtinio intelekto sprendimai būtų plačiai taikomi, labai svarbu sumažinti jų prieinamumo skirtumus ir užtikrinti, kad visi ūkininkai galėtų jais naudotis ir gauti naudos.

3. Techninių įgūdžių trūkumas:

Norint integruoti dirbtinio intelekto technologijas, reikia tam tikrų techninių žinių. Daugelis ūkininkų, ypač besivystančiuose regionuose, gali neturėti reikiamų įgūdžių, kad galėtų valdyti ir prižiūrėti dirbtiniu intelektu valdomas sistemas. Norint užtikrinti, kad technologija būtų veiksmingai naudojama, būtina rengti tinkamus mokymus ir teikti paramą.

4. Sąveikos klausimai:

Dėl rinkoje esančių dirbtinio intelekto sistemų įvairovės gali kilti sąveikos problemų. Ūkininkai, investuojantys į skirtingas dirbtinio intelekto platformas, gali susidurti su sunkumais sklandžiai integruojant šias technologijas, o tai trukdo bendram jų žemės ūkio praktikos veiksmingumui ir efektyvumui.

Tuo tarpu kuriant ir mokant dirbtinio intelekto algoritmus gali būti netyčia įvestas šališkumas, dėl kurio tam tikroms kultūroms ar regionams taikomos nevienodos sąlygos. Norint išvengti esamų skirtumų žemės ūkio sektoriuje didinimo, labai svarbu užtikrinti nešališkas dirbtinio intelekto sistemas.

Tačiau, kadangi šie iššūkiai toliau sprendžiami atliekant mokslinius tyrimus, dirbtiniu intelektu grindžiamos tiksliosios žemdirbystės laukia daug žadanti ateitis.

Išvada

Apibendrinant galima teigti, kad dirbtinio intelekto integravimas į žemės ūkį sukėlė revoliuciją šioje pramonės šakoje, nes suteikė galimybę priimti duomenimis pagrįstus sprendimus. Tokios jo taikymo sritys kaip dronai, išmanieji traktoriai ir prognozavimo analizė didina efektyvumą, optimizuoja išteklių naudojimą ir skatina tvarią ūkininkavimo praktiką. Nepaisant tokių iššūkių, kaip duomenų saugumas ir įperkamumas, dirbtinio intelekto ateitis tiksliojoje žemdirbystėje atrodo daug žadanti.

Tiksliosios žemdirbystės darbo grupė siekia geresnio plačiajuosčio kartografavimo ir kaimo vietovių prioriteto

Paskelbta lapkričio 12, 2023 pagal Muhammad Farjad

VAŠINGTONAS – Federalinės ryšių komisijos (FCC) Tiksliojo žemės ūkio darbo grupė nusprendė patvirtinti naujas rekomendacijas komisijai.

Darbo grupė ketina paprašyti FCC ir Žemės ūkio departamento sustiprinti pastangas kartografuojant plačiajuostį ryšį, teikti pirmenybę subsidijoms plačiajuosčiam ryšiui žemės ūkio vietovėse ir įgyvendinti įvairias priemones, siekiant užtikrinti, kad ūkininkai turėtų pakankamą prieigą prie plačiajuosčio ryšio, ypač atsižvelgiant į tai, kad pramonė vis labiau remiasi duomenimis ir analitika.

Kalbant apie žemėlapių sudarymą, darbo grupė pasisakys už didesnę FCC BDC žemėlapio skiriamąją gebą. Be to, ji siūlys į žemėlapį įtraukti išsamesnės informacijos, pavyzdžiui, patvirtintą žemės paviršiaus plotą ir konkrečią informaciją apie žemės ūkio statinius.

Kelios darbo grupės pasiūlė pakeisti USDA programą „ReConnect“ – plačiajuosčio ryšio subsidiją, nustatytą 2021 m. Infrastruktūros įstatymu. Darbo grupės darbuotojai pabrėžė, kad reikia pakeitimų, siekiant teikti pirmenybę infrastruktūros, kuri palengvina didelės spartos plačiajuosčio ryšio naudojimą ūkiams, finansavimui.

Šie pasiūlymai atitinka darbo grupės 2021 m. lapkričio mėn. pateiktus pasiūlymus, kuriais siekta patobulinti plačiajuosčio ryšio kartografavimą, pagerinti duomenų rinkimą ir numatyti papildomas finansavimo paskatas.

Darbo grupės nariai taip pat pritarė pareiškimui, kuriuo išreiškiama sąlyginė parama liepos mėnesį Senate pateiktam „Paskutinio akro įstatymui“. Siūlomu teisės aktu siekiama sukurti FCC administruojamą fondą, skirtą remti žemės ūkio plačiajuosčio ryšio projektus.

Nors nariai išreiškė susirūpinimą dėl konkrečių teisės akto aspektų, pavyzdžiui, griežtų tinkamumo kriterijų, jie pritarė bendram plačiajuosčio ryšio finansavimo kaimo vietovėse tikslui.

Darbo grupės pirmininkas Teddy Bekele paskelbė, kad patvirtintos rekomendacijos bus pateiktos FCC ir USDA kitą savaitę.

Kas yra tiksliosios žemdirbystės darbo grupė?

Tiksliojo žemės ūkio darbo grupė, įkurta pagal 2018 m. Ūkio įstatymą, yra bendradarbiavimo iniciatyva tarp Federalinės ryšių komisijos (FCC) ir Jungtinių Valstijų Žemės ūkio departamento (USDA).

Pagrindinė jos misija – pasinerti į sudėtingą tiksliosios žemdirbystės pasaulį, kuriame skaičiavimo įrankiai ir jungiamumas susijungia, kad pakeistų ūkininkavimo praktiką. Tikslioji žemdirbystė apima pažangių technologijų panaudojimą ūkininkavimo procesams optimizuoti, didinant efektyvumą, tvarumą ir produktyvumą.

Ką tai daro?

Jis veikia taikydamas daugialypį požiūrį, apimantį ryšio poreikių tyrimą, žemės ūkio plačiajuosčio ryšio kartografavimą, darbo jėgos standartų nagrinėjimą ir tiksliajam žemės ūkiui pritaikytos plačiajuosčio ryšio infrastruktūros diegimo palengvinimą.

Pagrindinis jos tikslas – suteikti ūkininkams įrankius ir išteklius, reikalingus efektyviau auginti pasėlius, sklandžiai integruojant technologinę pažangą į tradicinę ūkininkavimo praktiką.

Jis yra tiksliai suskirstytas, suskirstant srities ekspertus į keturias atskiras darbo grupes, kurių kiekviena daugiausia dėmesio skiria konkrečiam tiksliosios žemdirbystės aspektui. Šios grupės yra:

1. Žemės ūkio plačiajuosčio ryšio žemėlapiai: Šiai grupei pavesta sudaryti plačiajuosčio ryšio kraštovaizdžio žemės ūkio vietovėse žemėlapį. Supratimas apie ryšio reljefą yra labai svarbus norint nustatyti spragas ir parengti strategijas joms įveikti.

2. Tiksliojo ūkininkavimo ryšio poreikiaiGilindamasi į konkrečius tiksliosios žemdirbystės ryšio reikalavimus, ši grupė siekia užtikrinti, kad ūkininkai turėtų prieigą prie patikimo ir patikimo interneto ryšio, kuris padėtų diegti pažangias technologijas savo ūkiuose.

3. Plačiajuosčio ryšio diegimas žemės ūkyje: Ši grupė, orientuota į praktinį aspektą, dirba siekdama diegti plačiajuosčio ryšio infrastruktūrą žemės ūkio regionuose. Jų pastangos yra nukreiptos į ryšio poreikių pavertimą sprendimais vietoje.

4. Tiksliojo ūkininkavimo darbai ir darbo vietos standartaiPripažindama transformacinį poveikį darbo jėgai, ši grupė sprendžia besikeičiančios darbo aplinkos tiksliojo ūkininkavimo srityje klausimus. Ji nustato standartus, siekdama užtikrinti kvalifikuotą darbo jėgą, gebančią integruoti technologijas į tradicinę ūkininkavimo praktiką.

Darbo grupė, vadovaujama pirmininko Teddy Bekele, veikia pagal FCC pirmininkės Jessicos Rosenworcel, kuri rugpjūtį perkvalifikavo darbo grupę, nustatytą sistemą. Šis perkvalifikavimas žymi paskutinę jos kadenciją, kuri turėtų baigtis 2025 m., ir rodo atsidavimą siekiant apčiuopiamų rezultatų per nustatytą laikotarpį.

Išvada:

Apibendrinant, darbo grupė yra gyvybiškai svarbi iniciatyva, formuojanti ūkininkavimo ateitį, panaikinanti atotrūkį tarp technologijų ir žemės ūkio. Ji, taikydama kryptingą požiūrį, siekia patenkinti ryšio poreikius, diegti plačiajuosčio ryšio infrastruktūrą ir nustatyti darbo jėgos standartus – visa tai yra labai svarbūs elementai, užtikrinantys sklandų tiksliosios žemdirbystės integravimą į įprastą ūkininkavimo praktiką.

Įžvalgos apie ūkininkų požiūrį į tiksliosios žemdirbystės technologijas ir finansinę naudą

Paskelbta lapkričio 5, 2023 pagal Muhammad Farjad

Nuo devintojo dešimtmečio pabaigos Jungtinių Valstijų ūkininkai, ypač centriniuose ūkininkavimo regionuose, vis dažniau naudoja tiksliąją žemdirbystę. Tai reiškia, kad jie naudoja specialius metodus ir įrankius, kad geriau ūkininkautų. Tai padeda jiems ūkininkauti protingiau, auginti daugiau pasėlių, uždirbti daugiau pinigų ir saugoti aplinką.

Tačiau net ir turint omenyje visus šiuos privalumus, kai kurie ūkininkai vis dar nėra tikri dėl šių metodų ir priemonių naudojimo. Profesorė Tong iš Pietų Dakotos valstijos universiteto tyrinėja šiuos metodus ir kodėl vieni ūkininkai juos naudoja, o kiti – ne. Ji nori suprasti, kas lemia ūkininko pasirinkimą naudoti šiuos išmaniuosius ūkininkavimo metodus arba ne.

Neseniai atliktame tyrimų projekte Wang ir jos komanda nagrinėjo, kokia, ūkininkų manymu, yra svarbiausia naujų ūkininkavimo metodų ir įrankių naudojimo priežastis: uždirbti daugiau pinigų.

Wang sakė: “Norint, kad daugiau ūkininkų naudotų šiuos išmaniuosius ūkininkavimo metodus ir išlaikytų savo ūkius sveikus, jiems labai svarbu išsiaiškinti, kaip šie metodai gali padėti jiems gauti daugiau pinigų. Mūsų tyrime paklausėme ūkininkų, kurie naudoja šiuos išmaniuosius metodus, kiek daugiau pinigų jie uždirba, taip pat nagrinėjome veiksnius, kurie gali turėti įtakos tam, kiek papildomų pinigų jie gauna. Tai padeda mums suprasti, kodėl kai kurie ūkininkai uždirba daugiau pinigų taikydami išmanųjį ūkininkavimą.”

Tiksliųjų technologijų žemės ūkyje perspektyvos

“Tikslioji žemdirbystė” – tai ūkininkavimo būdas, kai naudojami skirtingi metodai ir priemonės, siekiant pagerinti ūkininkavimą. Tai padeda spręsti lauko skirtumus, pavyzdžiui, kur ir kada sodinti bei auginti pasėlius, kad ūkininkavimas būtų sumanesnis ir efektyvesnis.

Šiame tyrime mokslininkai aptarė aštuonis populiarius išmaniojo ūkininkavimo metodus. Tai apima tokius dalykus kaip savaeigių mašinų naudojimas, nuotraukų iš kosmoso ir skraidančių robotų naudojimas, taip pat trąšų, sėklų ir kitų dalykų kiekio reguliavimas priklausomai nuo to, kur ir kada ūkininkaujama.

Visi šie metodai gali padėti ūkininkams uždirbti daugiau pinigų, jei jie juos naudos.

Wang paaiškino: “Kai ūkininkai taiko skirtingus išmaniojo ūkininkavimo metodus, jie gali gerai dirbti kartu ir dar labiau pagerinti ūkininkavimą. Geri rezultatai gali būti daugiau nei vien tik sutaupyti pinigų ar greičiau dirbti taikant vieną metodą. Tikroji išmaniojo ūkininkavimo vertė gali atsirasti dėl trumpesnio laiko, kai ūkis nedirba, geresnio technikos naudojimo ir derliaus nepraradimo dėl blogų oro sąlygų.”

Siekdama suprasti, ką ūkininkai mano apie pinigų uždirbimą ir išmaniojo ūkininkavimo taikymą, tyrėjų komanda, kurią sudaro Wang ir Hailong Jin, Neso vadybos ir ekonomikos mokyklos dėstytojai, bei kiti dėstytojai iš skirtingų universitetų, 2021 m. išsiuntė apklausas 6000 vietos ūkininkų.

Klausimai buvo užduoti ūkininkams iš skirtingų vietovių, tokių kaip rytų Pietų Dakota, rytų Šiaurės Dakota, vakarų Minesota ir rytų Nebraska. Jų buvo prašoma pasakyti, ar jie uždirba daugiau pinigų, ar ne, kai naudoja, ar nenaudoja anksčiau aptartų išmaniųjų ūkininkavimo metodų.

Populiariausias išmaniojo ūkininkavimo metodas yra naudoti savaeiges mašinas, kurios padeda ūkininkams geriau dirbti savo laukuose. Daugelis ūkininkų tuo naudojasi.

Antras pagal populiarumą metodas yra nuotraukų iš kosmoso naudojimas, ir beveik 601 TP3 T visų ūkininkų jį išbandė. Tam taip pat naudojami dronai ir skraidantys robotai, tačiau juos naudoja ne tiek daug ūkininkų. Apie 261 TP3 T ūkininkų naudoja dronus, tai nėra tiek daug, kiek kiti metodai, tačiau šis metodas populiarėja tarp ūkininkų.

“Per pastaruosius dešimt metų dronų arba skraidančių robotų su kameromis naudojimas labai išaugo. Dronai skiriasi nuo kosminių nuotraukų, nes jie gali dažniau ir detaliau parodyti vaizdą, be to, jiems mažiau įtakos turi blogas oras. Dronai taip pat yra greitesni naudoti, o jų įsigijimas ir veikimas nekainuoja daug”, – sako Wang.

Norėdami suprasti, ką ūkininkai mano apie pinigų uždirbimą, tyrėjų komanda turėjo išsiaiškinti, ar žmonės, kurie naudoja išmaniuosius ūkininkavimo metodus, uždirba daugiau pinigų, ir ką mano tie, kurie jų nenaudojo. Apie 60% tų, kurie jų nenaudojo, teigė nežinantys, ar tai padeda jiems uždirbti daugiau pinigų ūkyje.

“Nenuostabu, kad žmonės, kurie nenaudojo išmaniųjų ūkininkavimo metodų, nežino, ar uždirba daugiau pinigų, nes jų neišbandė. Jie tikriausiai niekada apie tai negavo informacijos”, – sakė Wang.

Tai rodo, kad turime geriau suprasti, kaip išmanus ūkininkavimas padeda uždirbti daugiau pinigų, ypač tose vietose, kur yra skirtingų tipų ūkiai, dirvožemis ir oro sąlygos.

Žmonės, kurie naudojo daugumą išmaniųjų ūkininkavimo metodų, žinojo, ar tai padeda jiems uždirbti daugiau pinigų. Tačiau kai kurie ūkininkai, kurie naudojo dronus ar kosmines nuotraukas, nežinojo, ar tai jiems duoda daugiau pinigų. O kiti nepastebėjo jokių pokyčių, kiek pinigų jie uždirbo, panaudoję anksčiau aptartus išmaniuosius ūkininkavimo metodus.

Wang taip pat pabrėžė: “Įrankiai, padedantys ūkininkams geriau diagnozuoti ar suprasti savo ūkius, pavyzdžiui, dronai ir kosminės nuotraukos, padeda ūkiams uždirbti daugiau pinigų, nes jie gali reguliuoti trąšų ir kitų dalykų kiekį. Ūkininkams sunku pasakyti, kiek padeda kiekvienas įrankis, nes jie veikia kartu.”

Vienas iš pagrindinių dalykų, kuriuos sužinojome iš tyrimo, yra tai, kad ūkininkai, kurie šiuos išmaniuosius ūkininkavimo metodus naudoja ilgą laiką (daugiau nei trejus metus), geriau mato, kaip tai veikia jų uždirbamas pinigų sumas, palyginti su tais, kurie juos naudojo tik trumpą laiką (kelerius metus ar mėnesius).

Wang teigė, kad žmonėms ilgiau taikant išmaniuosius ūkininkavimo metodus ir renkant daugiau duomenų, jie pradeda geriau suprasti, kaip šie metodai veikia jų pelną. Ji pridūrė, kad surinkti duomenys rodo, jog pelnas iš šių metodų naudojimo laikui bėgant didėja. Naudojant metodus, kurie saugo aplinką, tikriausiai padidėja išmaniojo ūkininkavimo pelnas.

Pagrindinės tyrimo įžvalgos

Tikslioji žemdirbystė įgalino optimizuoti grąžą ir derlių efektyviai naudojant išteklius. Štai kodėl ji laikoma prisidėjusia prie ‘žaliosios revoliucijos’. Tačiau diegimo rodikliai nėra tokie dideli, kaip galima tikėtis.

Pietų Dakotoje tiksliosios žemdirbystės technologijas pasėliams ar gyvuliams valdyti naudojo 53% ūkininkų, rodo 2021 m. JAV Žemės ūkio departamento tyrimas. Nors tai vienas didžiausių rodiklių JAV, daugelyje kitų valstijų tik nedidelė dalis ūkininkų diegia tiksliosios žemdirbystės technologijas.

Nors pelnas dažnai yra svarbiausias rūpestis, kai naudojamos naujos technologijos, šiame tyrime parodyta, kad žmonės, kurie nenaudojo šių technologijų, neturėjo supratimo, kaip pasikeis jų pelnas, pradėjus jas naudoti.

“Tai rodo, kad turime išnagrinėti, kaip žmonės, kurie naudojasi šiomis technologijomis, vertina savo pelno pokyčius”, – sakė Wang.

Siekdama palengvinti žmonėms išmaniųjų ūkininkavimo metodų naudojimą, tyrėjų komanda paminėjo, kad pirmaisiais naujos technologijos naudojimo metais galėtų būti gera idėja suteikti finansinę pagalbą. Jie taip pat manė, kad sujungus žmones, kurie šiuos metodus naudoja ilgą laiką, su tais, kurie to nedaro, būtų galima padėti daugiau žmonių pradėti juos naudoti.

“Kadangi pastaraisiais metais tokių dalykų kaip sėklos ir trąšos kainos išaugo, dar svarbiau naudoti išmaniuosius ūkininkavimo metodus. Jie padeda šiuos dalykus naudoti išmaniau ir dažnai gali juos atpiginti”, – sakė Wang.

Visas tyrimas buvo paskelbtas akademiniame žurnale „Ecological Economics“ ir jį galima rasti adresu https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2023.107950.

Produktai

Valdymo zonos ir VRA žemėlapiai

Augalininkystės stebėsena

Topografijos analitika

3D Žemėlapiai

Skautingas

Dirvožemio duomenų analitika

Laukų lyginamoji analizė

Duomenys pagal taikymą ir pasėtus augalus

Derliaus duomenys

PAGAL ROLĘ

Augintojams

Agrokonsultams ir paslaugų įmonėms

Kooperatyvams ir agropriemonių holdingams

Agro produktų gamintojams ir platintojams

Žemės ūkio technikos gamintojams ir pardavėjams

Žemės ūkio technologijų įmonėms

Mokslui ir švietimui

PAGAL NAUDOJIMO ATVEJĮ

Anglininkystė

Biologinė įvairovė

Produktai

Pagal vaidmenį

Pagal naudojimo atvejį

Tiksliosios žemdirbystės API

Baltos etiketės sprendimai

Valdikliai

MyJohndeere Ops Center Connected

Tinklaraštis

Vieno puslapio PDF

Tvarumas

Platintojai ir partneriai

Vadovas - Žiniatinklis

Vadovas - Mobilus

Duomenų suderinamumas

API dokumentacija

Produktų išleidimai

Naujienlaiškiai

Naujienlaiškiai

Populiarios technologijos

Kliūtys autonominiams trauktuvams

Išvada

Kaip veikia GeoPard išmanusis dirbtinio intelekto dokumentacijos portalas?

Ar jis teikia patikimus sprendimus techniniams tiksliosios žemdirbystės klausimams?

John Deere ir SpaceX partnerystė

Kodėl reikėjo šios partnerystės?

Kaip tai pagerins tikslųjį ūkininkavimą?

Išvada

Kas yra biologiniai preparatai?

Kokie yra biologinių vaistų tipai?

1. Biologiniai pesticidai

2. Biostimuliantai

3. Bio trąšos

Veikimo mechanizmas biologinių preparatų

Kuo biologiniai produktai skiriasi nuo organinių ir įprastų sprendimų?

Kaip tikslumo žemės ūkio praktikos gali optimizuoti biologinių produktų naudojimą?

Kaip „GeoPard“ gali integruoti bioproduktus ir tiksliosios žemdirbystės technologijas?

Kaip valdyti tikslias biofarmacijos produktų taikymo rekomendacijas?

1. Produkto tipas

2. Dirvožemio sveikatos vertinimas

3. Augalininkystei specifiniai aspektai

4. Metų sezonų laikas

Integracija per sublauko lygmens receptų žemėlapius ir bandymų analitika

Išvada

Kas yra maistinių medžiagų panaudojimo efektyvumas?

Visuotinis atsakas į jo svarbą

Kuo tai svarbu augalų augimui?

1. Pagerinta fotosintezė

3. Atsparumas stresui ir ligoms

Kokie veiksniai tai įtakoja ir kaip juos kontroliuoti?

1. Dirvožemio savybės

2. Klimato sąlygos

3. Augalų savybės ir veislės

4. Valdymo praktika

Kokie yra pagrindiniai NUE rodikliai skirtingose sistemose?

Trąšų indikatoriai

Pasėlių indikatoriai

Sistemos indikatoriai

Kaip pagerinti maistinių medžiagų panaudojimo efektyvumą siekiant geresnių rezultatų?

1. Maistinių medžiagų tyrimas