Категория: Блог

Эффективность использования питательных веществ (ЭУП) — важнейшее понятие в современном сельском хозяйстве, играющее ключевую роль в улучшении роста растений и оптимизации общей урожайности. По мере роста мирового населения увеличивается спрос на продукты питания, что делает крайне важным для фермеров внедрение устойчивых и эффективных методов ведения сельского хозяйства.

Питательные вещества необходимы для роста, развития и метаболизма растений. Они играют важную роль в различных физиологических процессах, таких как фотосинтез, дыхание, активность ферментов, деление клеток, передача сигналов и реакция на стресс.

Растениям требуется различное количество и типы питательных веществ в зависимости от их вида, стадии развития и условий окружающей среды. Некоторые питательные вещества необходимы в больших количествах (макроэлементы), такие как азот (N), фосфор (P) и калий (K) и др. Другие необходимы в меньших количествах (микроэлементы), такие как железо (Fe), цинк (Zn) и медь (Cu) и др.

Что такое эффективность использования питательных веществ?

Это показатель способности растения эффективно использовать питательные вещества для своего роста и развития. Проще говоря, это мера того, насколько эффективно растения поглощают и используют необходимые элементы из почвы, воды и воздуха.

Его применение направлено на минимизацию потерь и максимизацию поглощения и использования питательных веществ растениями, что в конечном итоге способствует улучшению урожайности. Он может быть выражен как отношение биомассы или урожая растений к поглощению или поступлению питательных веществ.

Высокая эффективность использования питательных веществ (NUE) означает, что растения производят больше биомассы или урожая при меньшем потреблении или внесении питательных веществ, тогда как низкая эффективность использования питательных веществ означает, что растениям требуется больше питательных веществ для достижения того же уровня роста или продуктивности.

Кроме того, показатель NUE может определяться по-разному в зависимости от задаваемого вопроса и имеющихся данных. Некоторые распространенные термины, используемые для выражения NUE, включают:

• Частичная факторная производительность (ЧФП): количество урожая сельскохозяйственных культур на единицу внесенного питательного вещества
• Агрономическая эффективность (АЭ): увеличение урожайности сельскохозяйственных культур на единицу внесенного питательного вещества.
• Частичный баланс питательных веществ (ЧБП): количество усваиваемого питательного вещества на единицу внесенного питательного вещества
• Кажущаяся эффективность восстановления (RE): разница в усвоении питательных веществ между удобренными и неудобренными культурами на единицу внесенного питательного вещества.
• Внутренняя эффективность использования (ВЭ): количество урожая сельскохозяйственных культур на единицу поглощенных питательных веществ
• Физиологическая эффективность (ФЭ): увеличение урожайности сельскохозяйственных культур на единицу разницы в поглощении питательных веществ между удобренными и неудобренными культурами.

Глобальная реакция на его важность

По данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО), мировое потребление удобрений увеличилось более чем на 5001 тонну на 3 тонны с 1961 года, достигнув более 200 миллионов тонн питательных веществ в 2023 году. Это способствовало значительному увеличению урожайности сельскохозяйственных культур и доступности продовольствия, но также и значительным потерям питательных веществ в окружающую среду.

Кроме того, по оценкам ФАО, только 421 тыс. тонн азота (N) и 151 тыс. тонн фосфора (P), внесенных в качестве удобрений, усваиваются сельскохозяйственными культурами во всем мире, а остальное теряется в результате вымывания, стока, эрозии, испарения, денитрификации или иммобилизации.

Таким образом, ФАО поставила цель увеличить среднемировой показатель эффективности использования азота (NUE) с 421 тыс. тонн на 3000 г. до 521 тыс. тонн на 3000 г. к 2030 году. Для этого потребуется сократить использование азотных удобрений на 201 тыс. тонн на 3000 г. при одновременном увеличении поглощения азота сельскохозяйственными культурами на 101 тыс. тонн на 3000 г. Аналогичным образом, Научная группа по ответственному питанию растений предложила концепцию достижения экологически благоприятного питания растений к 2050 году. Эта концепция включает пять целей:

1. Сокращение вдвое потерь питательных веществ в пищевой системе за счет ответственного потребления, увеличения объемов переработки и совершенствования методов управления.
2. Истощение питательных веществ в почве и потеря углерода были остановлены, что привело к улучшению состояния почвы и увеличению содержания органических веществ.
3. Благодаря проекту 75% удалось снизить потери питательных веществ в водоемы, что предотвратило эвтрофикацию и цветение водорослей.
4. Выбросы закиси азота в сельском хозяйстве сокращены на 501 тонну в рамках программы TP3T, что способствует снижению выбросов парниковых газов и борьбе с изменением климата.
5. Урожайность и качество сельскохозяйственных культур повысились на 501 тонну на 3 тонны, что способствовало повышению продовольственной безопасности и улучшению питания.

В 2018/19 году среднемировой показатель эффективности использования азота для зерновых культур составил 331 тыс. тонн на 3 трлн тонн, для масличных культур — 481 тыс. тонн на 3 трлн тонн, для корнеплодов и клубнеплодов — 621 тыс. тонн на 3 трлн тонн, для бобовых — 641 тыс. тонн на 3 трлн тонн, для фруктов — 661 тыс. тонн на 3 трлн тонн, для овощей — 681 тыс. тонн на 3 трлн тонн, а для сахарных культур — 691 тыс. тонн на 3 трлн тонн.

В Китае крупномасштабный эксперимент с участием более 20 миллионов фермеров показал, что сокращение внесения азотных удобрений в среднем на 141 тонну на 3 трлн фунтов стерлингов увеличило урожайность пшеницы в среднем на 101 тонну на 3 трлн фунтов стерлингов, что привело к увеличению частичной факторной производительности в среднем на 291 тонну на 3 трлн фунтов стерлингов.

В Индии полевой эксперимент с использованием различных сортов риса показал, что применение методов управления питательными веществами с учетом особенностей участка, основанных на анализе почвы, увеличило урожайность зерна в среднем на 171 тонну на 3 тереля, эффективность использования ресурсов в среднем на 221 тонну на 3 тереля и рентабельность на единицу баланса питательных веществ в среднем на 281 тонну на 3 тереля по сравнению с традиционной практикой фермеров. .

Аналогичным образом, в Кении полевой эксперимент с использованием различных систем смешанных посевов кукурузы и бобовых показал, что применение микродоз удобрений вместе с органическими удобрениями увеличило урожайность зерна в среднем на 791 тонну на 3 трлн, агрономическую эффективность в среднем на 861 тонну на 3 трлн, эффективность использования ресурсов в среднем на 511 тонн на 3 трлн и рентабельность на единицу питательного баланса в среднем на 501 тонну на 3 трлн по сравнению с монокультурой без удобрений.

Эти примеры демонстрируют потенциал повышения эффективности использования питательных веществ с помощью различных стратегий и методов, которые могут увеличить урожайность сельскохозяйственных культур, одновременно снижая потери питательных веществ и выбросы вредных веществ.

Какое значение это имеет для роста растений?

Эффективность использования питательных веществ важна как с экономической, так и с экологической точки зрения, поскольку она может снизить себестоимость производства сельскохозяйственных культур и риск потерь питательных веществ в окружающую среду. Однако вот некоторые важные аспекты роста растений, которые тесно с ней связаны.

1. Усиленный фотосинтез

Одним из главных факторов, на который влияет эффективность использования азота (NUE), является фотосинтез — процесс, посредством которого растения преобразуют световую энергию в химическую. Фотосинтез зависит от доступности питательных веществ, особенно азота (N), который является ключевым компонентом хлорофилла, пигмента, поглощающего свет.

Азот также играет роль в синтезе аминокислот, нуклеотидов и других молекул, необходимых для роста и развития растений. Фосфор также необходим для переноса энергии, а калий регулирует открытие и закрытие устьев, влияя на поглощение углекислого газа.

Таким образом, эффективное использование питательных веществ напрямую влияет на скорость фотосинтеза, что приводит к увеличению выработки энергии для роста растений.

2. Клеточная структура и функции

Ещё одним фактором, на который это влияет, является клеточная структура и функция, определяющие, как питательные вещества поглощаются, транспортируются, хранятся и используются внутри растительных клеток. Клеточная структура и функция зависят от наличия питательных веществ, особенно фосфора (P), калия (K), кальция (Ca) и магния (Mg) и т. д.

Например, кальций участвует в развитии клеточной стенки, обеспечивая целостность и прочность клеток. Магний является центральным компонентом молекул хлорофилла, поддерживая фотосинтез. Следовательно, эффективное использование питательных веществ обеспечивает правильное функционирование клеток и тканей, способствуя общему здоровью растений.

3. Устойчивость к стрессу и болезням

Третий фактор, на который это влияет, — это устойчивость к стрессу и болезням, которые могут снижать рост и урожайность растений, воздействуя на различные физиологические и биохимические процессы. Стресс и болезни могут быть вызваны различными факторами, такими как засуха, засоление, экстремальные температуры, дефицит или избыток питательных веществ, вредители, патогены, сорняки и т. д.

Таким образом, адекватное снабжение питательными веществами укрепляет растения, делая их более устойчивыми к стрессам окружающей среды и болезням. Хорошо питающиеся растения лучше противостоят неблагоприятным условиям, таким как засуха или нападение вредителей. Кроме того, растения, эффективно использующие питательные вещества, демонстрируют повышенную стрессоустойчивость, что способствует устойчивому росту и более высоким урожаям в сложных условиях.

Какие факторы на это влияют и как их контролировать?

Эффективность использования питательных веществ в сельском хозяйстве — это не универсальное понятие; скорее, она зависит от множества факторов, которые сложным образом формируют то, как растения поглощают, используют и реагируют на необходимые питательные вещества. К факторам, влияющим на нее, относятся свойства почвы, климатические условия, виды и сорта сельскохозяйственных культур, методы ведения сельского хозяйства и взаимодействие между этими факторами.

1. Свойства почвы

Свойства почвы, такие как текстура, структура, pH, содержание органического вещества и микробная активность, оказывают существенное влияние на эффективность использования азота. Текстура и структура почвы влияют на влагоудерживающую способность, аэрацию, дренаж и проникновение корней в почву.

Эти факторы влияют на доступность и подвижность питательных веществ в почвенном растворе, а также на их поглощение корнями растений. Например, песчаные почвы имеют низкую водоудерживающую способность и высокий потенциал выщелачивания, что может снизить эффективность использования азота (N) и калия (K).

Глинистые почвы обладают высокой водоудерживающей способностью и низкой аэрацией, что может ограничивать эффективность использования азота (NUE) для фосфора (P) и микроэлементов.

Кроме того, pH почвы влияет на растворимость и доступность питательных веществ. Большинство питательных веществ более доступны в слабокислых или нейтральных почвах (pH 6-7), в то время как некоторые микроэлементы, такие как железо (Fe), марганец (Mn), цинк (Zn) и медь (Cu), более доступны в кислых почвах (pH < 6).

Почвенное органическое вещество и микробная активность влияют на круговорот и трансформацию питательных веществ в почве. Органическое вещество служит источником углерода (C) и энергии для почвенных микроорганизмов, которые могут минерализовать органические формы питательных веществ в неорганические формы, доступные для поглощения растениями.

Микроорганизмы также могут иммобилизовать питательные вещества, включая их в свою биомассу или образуя комплексы с органическими молекулами.

2. Климатические условия

Климатические условия, такие как температура, количество осадков, солнечная радиация и ветер, влияют на эффективность использования азота (NUE) посредством своего воздействия на почвенные процессы, рост растений и потери питательных веществ. Температура влияет на скорость химических и биологических реакций в почве, а также на метаболическую активность и развитие растений.

Повышение температуры, как правило, усиливает минерализацию органического вещества и доступность питательных веществ в почве, но также может увеличить испарение аммиака (NH3) из мочевины или навоза, или денитрификацию нитрата (NO3-) с образованием закиси азота (N2O) или азота (N2).

Повышение температуры также может ускорить рост растений и увеличить потребность в питательных веществах, но оно также может снизить поглощение воды растениями и транспирацию, что может повлиять на транспорт питательных веществ внутри растения.

Аналогичным образом, осадки влияют на водный баланс и динамику питательных веществ в системе почва-растение. Достаточное количество осадков необходимо для поддержания влажности почвы и доступности питательных веществ для растений, но избыток осадков может вызвать вымывание или смыв питательных веществ с поверхности почвы или из подземных слоев.

Количество осадков также может влиять на сроки и частоту полива и внесения удобрений, что, в свою очередь, может влиять на эффективность использования питательных веществ. Солнечное излучение влияет на фотосинтетическую активность и производство биомассы растений, что определяет их потребность в питательных веществах и их усвоение.

Кроме того, ветер также влияет на эффективность использования питательных веществ, воздействуя на эрозию почвы, испарение и процессы испарения. Ветер может вызывать эрозию почвы, отрывая и перенося частицы почвы, содержащие питательные вещества, с одного места на другое.

Ветер также может усиливать испарение с поверхности почвы или растительного покрова, что может снизить влажность почвы и доступность питательных веществ для растений.

3. Характеристики и разновидности растений

Виды и сорта сельскохозяйственных культур различаются по своему генетическому потенциалу эффективности использования азота (УИЗ), а также по реакции на факторы окружающей среды и управления. Некоторые культуры обладают более высокой внутренней УИЗ, чем другие, благодаря своим физиологическим особенностям, таким как морфология корней, кинетика поглощения питательных веществ, эффективность перемещения, способность к ассимиляции, эффективность ремобилизации, индекс урожайности и т. д.

Например, зерновые культуры, как правило, обладают более высокой эффективностью использования питательных веществ, чем бобовые, благодаря более высокому индексу урожайности (отношение урожайности зерна к общей биомассе) и более низкой концентрации питательных веществ в зерне.

Кроме того, сорта сельскохозяйственных культур внутри одного вида могут различаться по эффективности использования азота (NUE) из-за различий в генетических признаках или селекционных работах. Например, некоторые сорта риса имеют более высокую эффективность использования азота, чем другие, благодаря своей способности использовать альтернативные источники азота (N), такие как аммоний (NH4+) или фиксация атмосферного N2 симбиотическими бактериями.

Некоторые сорта пшеницы обладают более высокой эффективностью использования азота (NUE), чем другие, благодаря своей способности более эффективно использовать фосфор (P) за счет выделения органических кислот или фосфатаз, которые растворяют фосфор из почвы. Некоторые сорта кукурузы обладают более высокой эффективностью использования калия (K), чем другие, благодаря своей способности более эффективно использовать калий (K), уменьшая утечку K из корней или увеличивая поглощение K при низкой доступности K.

4. Методы управления

Такие методы управления, как обработка почвы, севооборот, междурядные посевы, покровные культуры, орошение, внесение удобрений, борьба с сорняками, борьба с вредителями и организация уборки урожая, могут влиять на эффективность использования азота, изменяя почвенную среду, рост культур и потери питательных веществ.

Обработка почвы

Обработка почвы влияет на физические и биологические свойства почвы, такие как структура почвы, содержание органического вещества, микробная активность и распределение питательных веществ. Она может улучшить эффективность использования азота за счет повышения аэрации и дренажа почвы, что может повысить доступность питательных веществ и их усвоение корнями растений.

Однако это также может снизить эффективность использования питательных веществ за счет усиления эрозии почвы и потерь питательных веществ, или за счет уменьшения содержания органического вещества в почве и микробной активности, что может снизить круговорот питательных веществ и их доступность.

Севооборот

Севооборот представляется стратегией повышения эффективности использования питательных веществ за счет диверсификации спроса и предложения питательных веществ между культурами. Помимо учета питательных веществ, он также эффективен в прерывании циклов вредителей и болезней, тем самым способствуя повышению эффективности использования питательных веществ.

Например, севооборот зерновых с бобовыми может улучшить эффективность использования азота за счет увеличения поступления азота за счет биологической фиксации азота бобовыми или за счет снижения потребности зерновых в азоте из-за их более низкой потребности в азоте.

Смешанные посевы

Смешанное земледелие, предполагающее одновременное выращивание двух или более культур на одном участке земли, высоко ценится за его положительное влияние на эффективность использования азота (NUE). Это достигается за счет обеспечения взаимодополняемости и синергии между культурами в плане использования питательных веществ. Например, совместное выращивание зерновых и бобовых культур изменяет структуру поступления азота, положительно влияя на NUE.

Покровные культуры

Покровные культуры, практика выращивания одной культуры между двумя основными культурами для покрытия поверхности почвы и предотвращения эрозии, оказывают двойное воздействие на эффективность использования азота. С одной стороны, они положительно влияют на эффективность использования азота за счет увеличения содержания органического вещества, микробной активности и круговорота питательных веществ.

С другой стороны, возникают проблемы, поскольку покровные культуры могут конкурировать за питательные вещества, воду и свет, что потенциально может повлиять на эффективность использования питательных веществ.

Орошение

Грамотное орошение повышает эффективность использования азота за счет поддержания оптимальной влажности почвы и доступности питательных веществ. Однако неправильное орошение может снизить эффективность использования азота из-за вымывания питательных веществ или стока.

Удобрение

Внесение удобрений, если оно проводится в подходящее время и в нужном месте, повышает эффективность использования азота за счет увеличения доступности питательных веществ для корней растений. Тем не менее, чрезмерное внесение может привести к потерям питательных веществ, что подчеркивает важность соблюдения тонкого баланса в практике внесения удобрений.

Борьба с сорняками

Борьба с сорняками повышает эффективность использования азота за счет снижения конкуренции за питательные вещества и потерь, вызванных сорняками. Однако необходимо тщательно учитывать ее влияние на свойства почвы, поскольку она может повлиять на доступность и усвоение азота.

Борьба с вредителями

Борьба с вредителями положительно влияет на эффективность использования питательных веществ, снижая потери питательных веществ из-за повреждений, наносимых вредителями. Однако, как и в случае с борьбой с сорняками, её влияние на свойства почвы может сказаться на доступности и круговороте питательных веществ.

Управление сбором урожая

Управление сбором урожая, включающее решения о том, когда и как собирать урожай, играет решающую роль в повышении эффективности использования питательных веществ (УИН). Положительно это влияет на УИН за счет оптимизации урожайности и снижения концентрации питательных веществ в собранных частях растений. Однако ненадлежащее управление сбором урожая может привести к тому, что питательные вещества останутся в остаточных частях растений, что негативно скажется на УИН.

Каковы основные показатели эффективности использования ресурсов (NUE) для различных систем?

Этот показатель измеряет, насколько эффективно система земледелия использует доступные питательные вещества для получения урожая. Однако показатель эффективности использования питательных веществ (NUE) не является простым или универсальным индикатором. Он может варьироваться в зависимости от рассматриваемых входных и выходных данных, масштаба и границ системы, а также цели оценки. Поэтому важно использовать соответствующие индикаторы, отражающие цели ответственного питания растений.

Индикаторы удобрений

Эти показатели отражают эффективность использования питательных веществ из удобрений. Они показывают, насколько эффективно внесенные питательные вещества преобразуются в урожай, что может помочь в принятии решений об оптимальном управлении питательными веществами и распределении ресурсов. К числу распространенных показателей использования удобрений относятся:

1. Частичная факторная производительность (ЧФП): Это отношение урожайности сельскохозяйственных культур к внесенным питательным веществам в виде удобрений. Оно показывает продуктивность на единицу внесенных удобрений. Высокое значение PFP означает высокую урожайность при низком внесении удобрений. Однако оно не учитывает другие источники питательных веществ или потери в окружающую среду.

Например, при надлежащем уходе за зерновыми культурами обычный диапазон PFP для урожайности зерна на килограмм внесенного азота составляет от 50 до 100 килограммов.

2. Агрономическая эффективность (АЭ): Это показатель увеличения урожайности на единицу внесенных питательных веществ в виде удобрений. Он отражает предельную отдачу от внесения удобрений. Высокий показатель AE означает значительное увеличение урожайности при низком внесении удобрений. Однако он не учитывает исходное плодородие почвы или потери в окружающей среде.

В качестве примера возьмем азот. В системах выращивания зерновых культур, за которыми хорошо ухаживают, суточная доза обычно составляет около 20-30 килограммов зерна на килограмм внесенного азота. Однако иногда она может быть даже выше.

3. Эффективность извлечения (RE)Это доля внесенных питательных веществ из удобрений, которая усваивается культурой. Она указывает на эффективность усвоения питательных веществ из удобрений. Высокий показатель эффективности усвоения означает низкие потери удобрений в окружающую среду. Однако он не учитывает урожайность или качество культуры.

Например, согласно глобальному анализу, проведенному Чжаном и др. (2015), средние значения PFP, AE и RE азотных удобрений для зерновых культур составляли 42 кг зерна/кг N, 15 кг зерна/кг N и 0,33 кг поглощения N/кг внесенного N соответственно. Эти значения значительно различались в зависимости от региона и вида культуры, отражая различия в почвенных условиях, климате, системах земледелия и методах управления.

Показатели урожайности

Эти показатели определяют распределение питательных веществ внутри растения и его влияние на урожайность и качество сельскохозяйственных культур. Они показывают, насколько эффективно культура использует поглощенные питательные вещества для производства биомассы или экономической продукции. Некоторые из распространенных показателей урожайности:

1. Индекс усвояемости питательных веществ (NHI)Это отношение содержания питательных веществ в собранных частях растения к общему количеству питательных веществ, поглощенных надземной частью. Оно показывает долю поглощенных питательных веществ, которые направляются на производство товарной продукции. Высокий показатель NHI означает высокое вынос питательных веществ при сборе урожая и низкое возвращение питательных веществ в почву.

Типичные значения NHI для кукурузы задокументированы в диапазоне 59-70% для азота (N), 79-91% для фосфора (P) и 13-19% для калия (K) (13). Аналогично, для риса сообщаемые диапазоны включают 54-65% для N, 61-71% для P и 12-19% для K.

2. Внутренняя эффективность (ВЭ): Это отношение урожайности к содержанию питательных веществ в собранных частях растения. Оно показывает эффективность формирования экономически целесообразного продукта на единицу удаленных питательных веществ. Высокий показатель эффективности означает высокую урожайность при низкой концентрации питательных веществ в собранных частях растения.

Например, благодаря усовершенствованиям в селекции кукурузы эффективность использования азота повысилась с 45 кг на кг поглощенного азота в 1946 году до 66 кг/кг в 2015 году.

3. Физиологическая эффективность (ФЭ)Это отношение урожайности сельскохозяйственных культур к содержанию питательных веществ в надземной биомассе. Оно показывает эффективность образования экономически целесообразного продукта на единицу общего содержания питательных веществ в растении. Высокий показатель эффективности образования продукта означает высокую урожайность при низкой концентрации питательных веществ в биомассе.

4. Концентрация питательных веществ (КН)Это показатель содержания питательных веществ на единицу сухого вещества в собранной массе или надземной биомассе. Он указывает на качество или пищевую ценность урожая или растительных остатков.

Кроме того, согласно метаанализу Добермана (2007), средние значения NHI, IE, PE и NC для азота в зерновых культурах составили 0,67 кг N/кг поглощенного азота, 90 кг зерна/кг азота в зерне, 134 кг зерна/кг азота в биомассе и 1,51 TP3T азота в зерне соответственно.

Системные индикаторы

Эти показатели учитывают всю систему земледелия, включая почву, урожай и окружающую среду. Они показывают, насколько эффективно система использует доступные питательные вещества из всех источников и минимизирует потери для окружающей среды. Некоторые из распространенных системных показателей:

1. Граница системы NUE (SB-NUE): Это отношение общего объема выноса азота к общему объему его поступления в пределах заданных границ системы. Оно указывает на общий азотный баланс системы. Высокое значение SB-NUE означает высокий объем выноса азота при низком объеме его поступления. Однако оно не учитывает пространственную и временную изменчивость потоков азота внутри системы.

2. Коэффициент частичного баланса питательных веществ (NUEPB): Это разница между поступлением питательных веществ из удобрений и их выходом из собранного урожая. Она показывает чистое изменение состояния питательных веществ в почве в результате внесения удобрений. Положительное значение PNB означает избыток питательных веществ из удобрений в почве, а отрицательное — дефицит. Средние глобальные значения NUEPB, включающие удобрения, навоз, фиксацию и осаждение, показывают увеличение до 551 TP3T для азота и 771 TP3T для фосфора.

Для большинства зерновых культур, таких как пшеница и кукуруза, естественный процесс поглощения азота (N) из воздуха (биологическая фиксация) обычно невелик, менее 10 килограммов на гектар. Но для таких культур, как рис и сахарный тростник, он может быть немного выше, около 15-30 килограммов на гектар.

А для некоторых бобовых, таких как соя, арахис, зернобобовые и кормовые бобовые, этот показатель может быть еще выше, варьируясь от 100 до 300 килограммов на гектар. Иногда, когда мы поливаем растения (орошаем), это также приносит некоторые питательные вещества, которые могут быть важны в определенных ситуациях.

3. Коэффициент баланса питательных веществ на уровне фермерского хозяйства (NUEFG)

Это расширяет границы системы за пределы поверхности почвы, рассматривая фермы с интегрированным растениеводством и животноводством. Включение животноводства часто снижает NUEFG из-за дополнительных сложностей. Повышение NUEFG включает оптимизацию использования питательных веществ на всей ферме, управление навозом и минимизацию поступлений питательных веществ извне.

Расширяя границы этого понятия, показатель эффективности использования питательных веществ в пищевой цепи (NUEFC) оценивает доступность питательных веществ для потребления человеком относительно общего количества питательных веществ, поступающих во всю пищевую систему. Для азота оценки NUEFC варьируются от 101 Тт³Т до 401 Тт³Т в европейских странах. Однако из-за сложности цепочки производства продуктов питания практическое применение и проведение значимых оценок остаются сложной задачей.

4. Избыток питательных веществ (ИПВ): Это разница между общим поступлением питательных веществ и общим их выведением в пределах заданных границ системы. Она указывает на потенциальные потери питательных веществ в окружающую среду. Высокое значение NS означает высокий риск загрязнения окружающей среды.

Например, согласно глобальному анализу Лассалетты и др. (2014), средние значения SB-NUE, PNB и NS для азота в растениеводстве составили 0,42 кг N/кг внесенного азота, 65 кг N/га и 65 кг N/га соответственно.

Как повысить эффективность использования питательных веществ для достижения лучших результатов?

Ответственное питание растений — это стратегия обеспечения продовольственной безопасности и защиты окружающей среды путем оптимизации использования питательных веществ в сельскохозяйственных системах. Поэтому важно отслеживать и оценивать эффективность использования питательных веществ с помощью соответствующих инструментов, способных учитывать ее сложность и изменчивость. Вот некоторые важные методы. Это может помочь фермерам и исследователям повысить эффективность использования азота в рамках ответственного подхода к питанию растений.

1. Анализ питательных веществ

Анализ питательных веществ — это метод измерения содержания питательных веществ в образцах почвы и растительной ткани. Он может предоставить ценную информацию о доступности и усвоении питательных веществ в системе почва-растение, а также о потенциальных потерях или дефиците питательных веществ. Анализ питательных веществ может помочь фермерам и исследователям:

• Определите оптимальный тип, скорость, время и место внесения питательных веществ, таких как удобрения, навоз, поливная вода и т. д.
• Оцените агрономические и экономические показатели различных методов управления питательными веществами, таких как севооборот, междурядные посевы, покровные культуры и т. д.
• Выявление и устранение дисбаланса питательных веществ или нарушений, которые могут повлиять на урожайность и качество сельскохозяйственных культур, таких как дефицит азота, токсичность фосфора, дефицит микроэлементов и т. д.
• Необходимо отслеживать воздействие внесения питательных веществ на окружающую среду, например, выщелачивание, сток, испарение, выбросы парниковых газов и т. д.

Анализ питательных веществ можно проводить различными методами, такими как наборы для анализа почвы, портативные датчики, лабораторный анализ и т. д. Однако анализ питательных веществ — это не разовое мероприятие. Его следует проводить регулярно и часто, чтобы фиксировать динамические изменения содержания питательных веществ в течение всего вегетационного периода и на разных полях.

2. Дистанционное зондирование и технологии

Дистанционное зондирование — это метод сбора данных на расстоянии с помощью таких устройств, как спутники, дроны, камеры и т. д. Оно позволяет получать пространственно и временно непрерывную информацию о различных аспектах роста и развития сельскохозяйственных культур, таких как производство биомассы, индекс листовой поверхности, содержание хлорофилла, водный стресс и т. д. Дистанционное зондирование может помочь фермерам:

• Оцените потенциальную урожайность и изменчивость урожайности сельскохозяйственных культур на разных полях или в разных регионах.
• Оцените реакцию растений на различные виды внесения питательных веществ или методы управления.
• Выявление и диагностика дефицита питательных веществ или стрессовых факторов, которые могут повлиять на рост и качество сельскохозяйственных культур.
• Оптимизируйте сроки и нормы внесения питательных веществ в зависимости от потребностей культуры.
• Снижение затрат и трудозатрат на отбор проб и проведение полевых исследований.

Дистанционное зондирование может осуществляться с использованием различных платформ и датчиков, таких как оптические, тепловые, радиолокационные, гиперспектральные и т. д. Однако дистанционное зондирование не является самостоятельным инструментом. Его необходимо калибровать и проверять с использованием данных наземных измерений или анализа питательных веществ.

3. Моделирование урожая

Моделирование сельскохозяйственных культур — это метод использования математических уравнений для описания и прогнозирования поведения культур в различных условиях. Он может предоставить количественную информацию о взаимодействии между культурами, питательными веществами, почвой, водой, климатом и методами ведения сельского хозяйства. Моделирование сельскохозяйственных культур может помочь:

• Понять основные механизмы и процессы, влияющие на эффективность использования азота в сельскохозяйственных культурах.
• Оцените влияние различных сценариев или вмешательств на результаты NUE.
• Оптимизировать разработку и проведение полевых экспериментов или испытаний.
• Экстраполируйте или масштабируйте результаты полевых измерений или дистанционного зондирования на более крупные масштабы или регионы.

Моделирование урожайности сельскохозяйственных культур может осуществляться с использованием различных типов моделей, таких как эмпирические, механистические или гибридные модели. Однако моделирование урожайности — это не простой инструмент.

Для калибровки и проверки моделей, а также для правильной интерпретации результатов требуется большой объем данных и экспертных знаний. Кроме того, моделирование сельскохозяйственных культур следует использовать в сочетании с другими инструментами, такими как анализ питательных веществ или дистанционное зондирование, для проверки и дополнения результатов моделирования.

Как GeoPard может помочь повысить эффективность использования питательных веществ?

В стремлении к устойчивому и ответственному питанию растений роль передовых технологий становится все более важной. GeoPard, передовая платформа, специализирующаяся на точном земледелии, предлагает набор услуг, разработанных для повышения эффективности использования питательных веществ (NUE) посредством анализа данных о почве, тестирования питательных веществ и интеллектуального мониторинга.

1. Анализ почвенных данных

Функция анализа данных о почве в GeoPard предоставляет подробную карту свойств почвы, что облегчает создание карт рекомендаций по внесению удобрений с переменной нормой внесения (VRA). Эта возможность позволяет фермерам:

• Оптимизация внесения удобрений: Подбирайте удобрения в соответствии с конкретными характеристиками почвы, предотвращая переизбыток удобрений и снижая воздействие на окружающую среду.
• Определить зоны управленияСравните характеристики почвы с другими слоями и создайте файлы с рекомендациями по внесению удобрений с переменной нормой внесения для эффективного распределения питательных веществ.
• План отбора проб почвыСтратегически планируйте точки отбора проб почвы на основе многолетних зон, отражающих исторические закономерности развития сельскохозяйственных культур.

 

Кроме того, благодаря комплексу предоставляемых услуг, система превосходит аналоги в повышении эффективности питания растений. Она упрощает интерпретацию данных о почве с помощью легко читаемых тепловых карт, обеспечивает точное внесение удобрений с помощью системы вариативного внесения удобрений (VRA) и предоставляет достоверную информацию о состоянии почвы с помощью высокоточных почвенных сканеров.

Кроме того, система обеспечивает точное внедрение плана питания растений, отслеживает данные о внесении удобрений и результатах посадки, а также предоставляет ценные 3D-карты и топографическую аналитику для принятия более обоснованных решений фермерами. По сути, GeoPard — это мощное решение для оптимизированного и устойчивого управления питанием растений.

Заключение

В заключение следует отметить, что эффективность использования питательных веществ (ЭУП) играет ключевую роль в глобальном сельскохозяйственном ландшафте, и ее важность для обеспечения оптимального роста растений невозможно переоценить. Поскольку мы осознаем многогранность факторов, влияющих на ЭУП, и разнообразие показателей в различных системах, необходимость стратегических мер становится очевидной.

GeoPard становится ключевым игроком в этом направлении, предлагая инновационные решения для повышения эффективности использования питательных веществ. Благодаря удобным функциям, таким как легко читаемые тепловые карты и точное внесение удобрений с переменной нормой (VRA), компания позволяет фермерам принимать обоснованные решения и оптимизировать методы управления питательными веществами.

Начиная с конца 1980-х годов, фермеры в Соединенных Штатах, особенно в центральных сельскохозяйственных регионах, все чаще используют точное земледелие. Это означает, что они применяют специальные методы и инструменты для повышения эффективности ведения сельского хозяйства. Это помогает им обрабатывать землю более рационально, выращивать больше урожая, зарабатывать больше денег и защищать окружающую среду.

Но даже при всех этих преимуществах некоторые фермеры все еще не уверены в целесообразности использования этих методов и инструментов. Профессор Тонг из Университета штата Южная Дакота изучает эти методы и причины, по которым одни фермеры их используют, а другие нет. Она хочет понять, что заставляет фермера выбирать эти «умные» методы ведения сельского хозяйства или нет.

В рамках недавнего исследовательского проекта Ван и ее команда изучили, что, по мнению фермеров, является наиболее важной причиной использования новых методов и инструментов ведения сельского хозяйства: получение большей прибыли.

Ван сказал: “Чтобы побудить больше фермеров использовать эти интеллектуальные методы ведения сельского хозяйства и поддерживать здоровье своих хозяйств, крайне важно, чтобы они поняли, как эти методы могут принести им больше денег. В нашем исследовании мы спрашивали фермеров, использующих эти интеллектуальные методы, насколько больше денег они зарабатывают, а также рассматривали факторы, которые могут влиять на размер дополнительной прибыли. Это помогает нам понять, почему некоторые фермеры зарабатывают больше денег благодаря интеллектуальному земледелию”.”

Перспективы применения технологий точного земледелия

“Точное земледелие” — это метод ведения сельского хозяйства, использующий различные способы и инструменты для повышения эффективности сельскохозяйственных работ. Он помогает учитывать различия в условиях поля, например, где и когда сажать и выращивать культуры, что делает земледелие более разумным и эффективным.

В этом исследовании ученые рассказали о восьми популярных методах «умного» земледелия. К ним относятся использование самоходных машин, использование снимков из космоса и летающих роботов, а также регулирование количества удобрений, семян и других материалов в зависимости от места и времени выращивания.

Все эти методы могут помочь фермерам зарабатывать больше денег, если они их будут использовать.

Ван объяснил: “Когда фермеры используют различные методы ”умного земледелия», они могут эффективно взаимодействовать и делать сельское хозяйство еще лучше. Хорошие результаты могут заключаться не только в экономии денег или ускорении работы при использовании одного метода. Реальная ценность «умного земледелия» может заключаться в сокращении времени простоя фермы, более эффективном использовании техники и предотвращении потерь урожая из-за плохой погоды».”

Чтобы понять, что фермеры думают о зарабатывании денег и использовании «умного» земледелия, исследовательская группа, в которую входят Ван и Хайлун Цзинь, преподаватели Школы менеджмента и экономики им. Несса, а также другие преподаватели из разных университетов, в 2021 году разослала анкеты 6000 местным фермерам.

Вопросы были заданы фермерам из разных регионов, таких как восточная Южная Дакота, восточная Северная Дакота, западная Миннесота и восточная Небраска. Их просили ответить, заработали ли они больше денег, используя или не используя методы «умного земледелия», о которых мы говорили ранее.

Наиболее популярный метод «умного» земледелия — использование самоходных машин, которые помогают фермерам эффективнее работать на своих полях. Многие фермеры используют именно такой метод.

Следующий по популярности метод — использование снимков из космоса, и его опробовали почти 601 000 фермеров. Для этого также используются дроны и летающие роботы, но их применяют не так много фермеров. Около 261 000 фермеров используют дроны, что не так много, как другие методы, но их популярность среди фермеров растет.

“За последние десять лет использование дронов или летающих роботов с камерами значительно возросло. Дроны отличаются от космических снимков тем, что могут показывать объекты более детально, чаще и меньше подвержены влиянию плохой погоды. Кроме того, дроны быстрее в использовании, и их приобретение и обслуживание обходятся недорого”, — говорит Ван.

Чтобы понять, что фермеры думают о зарабатывании денег, исследовательской группе нужно было выяснить, зарабатывают ли больше люди, использующие «умные» методы ведения сельского хозяйства, и что думают об этом те, кто их не использует. По каждому из упомянутых ранее «умных» методов ведения сельского хозяйства около 601 человека из числа тех, кто их не использует, заявили, что не знают, помогают ли они им зарабатывать больше денег на ферме.

“Неудивительно, что люди, которые не использовали методы ”умного» земледелия, не знают, приносят ли они больше денег, потому что они их не пробовали. Вероятно, они просто никогда не получали об этом информации», — сказал Ван.

Это показывает, что нам необходимо лучше понимать, как «умное» сельское хозяйство помогает зарабатывать больше денег, особенно в местах с различными типами ферм, почвой и погодными условиями.

Люди, которые использовали большинство методов «умного» земледелия, знали, помогают ли они им зарабатывать больше денег. Но некоторые фермеры, которые использовали дроны или космические снимки, не знали, приносят ли они им больше прибыли. А другие вообще не заметили никаких изменений в размере своего дохода после внедрения методов «умного» земледелия, о которых мы говорили ранее.

Ван также отметил: “Инструменты, которые помогают фермерам лучше диагностировать или понимать состояние своих хозяйств, такие как дроны и космические снимки, приносят им больше прибыли за счет корректировки количества удобрений и других используемых средств. Фермерам сложно определить, насколько эффективен каждый инструмент в отдельности, потому что они работают в комплексе”.”

Один из главных выводов, сделанных в ходе исследования, заключается в том, что фермеры, которые используют эти интеллектуальные методы ведения сельского хозяйства в течение длительного времени (более трех лет), лучше видят, как это влияет на их прибыль, по сравнению с теми, кто использует их лишь короткое время (несколько лет или месяцев).

Ван сказала, что по мере того, как люди дольше используют методы «умного земледелия» и собирают больше данных, они начинают лучше понимать, как эти методы влияют на их прибыль. Она добавила, что собранные ими данные показывают, что прибыль от использования этих методов со временем растет. Использование методов, защищающих окружающую среду, вероятно, способствует увеличению прибыли от «умного земледелия».

Основные выводы исследования

Оптимизация прибыли и урожайности за счет эффективного использования ресурсов стала возможной благодаря точному земледелию. Именно поэтому его считают одним из факторов, способствовавших ‘зеленой революции’. Однако темпы внедрения этой технологии не так высоки, как можно было бы ожидать.

Согласно исследованию Министерства сельского хозяйства США 2021 года, в Южной Дакоте методы точного земледелия для управления посевами или животноводством использовали 531 фермер. Несмотря на то, что это один из самых высоких показателей в США, во многих других штатах лишь небольшая часть фермеров внедряет технологии точного земледелия.

Хотя при внедрении новых технологий прибыль часто является главным приоритетом, данное исследование показало, что люди, которые не использовали эти технологии, понятия не имели, как изменится их прибыль после начала их применения.

“Это показывает, что нам необходимо изучить, как люди, использующие эти технологии, оценивают изменения в своей прибыли”, — сказал Ван.

Чтобы облегчить людям внедрение методов «умного» земледелия, исследовательская группа отметила, что оказание финансовой помощи в первые несколько лет использования новой технологии может быть хорошей идеей. Они также посчитали, что объединение людей, которые давно используют эти методы, с теми, кто еще этого не делает, может помочь большему числу людей начать их применять.

“Поскольку стоимость таких вещей, как семена и удобрения, в последние годы выросла, использование методов ”умного» земледелия стало еще более важным. Они помогают более эффективно использовать эти ресурсы и зачастую позволяют снизить затраты», — сказал Ван.

Полное исследование было опубликовано в научном журнале «Экологическая экономика» и доступно по адресу: https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2023.107950.

В эпоху, когда технологические достижения преобразуют все аспекты нашей жизни, сельское хозяйство не является исключением. Машинное обучение (МО), являющееся частью искусственного интеллекта (ИИ), произвело революцию в сельском хозяйстве, дав начало точному земледелию (ТЗ).

Этот подход использует данные для оптимизации сельскохозяйственной практики, повышения урожайности, эффективности использования ресурсов и устойчивости. Анализируя огромные массивы данных, алгоритмы машинного обучения позволяют фермерам принимать обоснованные решения относительно посадки, орошения, удобрения и борьбы с вредителями.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это способность компьютеров учиться на основе данных и улучшать свои характеристики с течением времени без явного программирования. Оно включает в себя алгоритмы, позволяющие системам выявлять закономерности, делать прогнозы и предпринимать действия на основе больших наборов данных.

Его важность заключается в способности обрабатывать и осмысливать огромные массивы данных с беспрецедентной скоростью. Это привело к развитию прогнозной аналитики, позволяющей предприятиям принимать обоснованные решения, улучшать качество обслуживания клиентов и оптимизировать свою деятельность.

В здравоохранении машинное обучение помогает в ранней диагностике заболеваний, планировании лечения и разработке лекарств. Кроме того, автономные транспортные средства используют алгоритмы машинного обучения для навигации в сложных условиях и принятия решений за доли секунды.

Согласно отчету Grand View Research, объем мирового рынка машинного обучения, как ожидается, достигнет 96,7 млрд долларов США к 2027 году, при этом движущей силой роста станут такие отрасли, как здравоохранение, финансы и электронная коммерция.

Например, исследование, опубликованное в журнале Nature Medicine, продемонстрировало, как алгоритм машинного обучения может прогнозировать исходы сердечно-сосудистых заболеваний точнее, чем традиционные методы, путем анализа данных пациентов.

Кроме того, Всемирный экономический форум прогнозирует, что к 2025 году 501 ТБ всех рабочих задач будут выполняться машинами, что еще раз подчеркивает растущую интеграцию машинного обучения в различные сектора. В 2020 году компания DeepMind от Google также продемонстрировала потенциал машинного обучения в биологии, предсказывая структуры белков с поразительной точностью — давняя проблема в этой области.

Машинное обучение и точное земледелие

Точное земледелие — это применение технологий для создания подхода к ведению сельского хозяйства, основанного на данных. Оно включает в себя использование различных технологий, в том числе датчиков, дронов и спутниковых снимков, для сбора данных в режиме реального времени о состоянии урожая, состоянии почвы, погодных условиях и многом другом.

Эти технологии позволяют фермерам собирать и анализировать данные о составе почвы, погодных условиях и росте урожая в режиме реального времени. Собирая точную информацию, фермеры могут принимать обоснованные решения для оптимизации своей деятельности.

Все эти разработки стали возможны благодаря использованию машинного обучения для обработки данных, собранных с помощью этих технологий. Согласно отчету Grand View Research, объем рынка точного земледелия, по прогнозам, достигнет 12,9 млрд. рупий к 2027 году.

Такие страны, как США, Канада, Австралия и некоторые страны Европы, одними из первых начали внедрять эту технологию. Например, использование дронов, оснащенных алгоритмами машинного обучения, стало обычным явлением на американских фермах, помогая в мониторинге урожая и обнаружении болезней.

Кроме того, исследователи из Калифорнийского университета в Дэвисе использовали алгоритмы машинного обучения для анализа данных с датчиков, размещенных на виноградниках. Этот анализ позволил точно корректировать орошение и внесение удобрений, что привело к увеличению урожайности винограда на 201 тонну триллиона граммов и значительному сокращению потребления воды.

В качестве другого примера можно привести индийский стартап, разработавший приложение на основе машинного обучения, которое использует распознавание изображений для диагностики болезней сельскохозяйственных культур. Фермеры могут фотографировать свои посевы и получать в режиме реального времени рекомендации по борьбе с болезнями. Эта технология позволила фермерам принимать обоснованные решения, предотвращая потенциальные потери урожая.

Компоненты машинного обучения в точном земледелии

Машинное обучение стало неотъемлемой частью точного земледелия, способствуя его эффективности и результативности. Компоненты машинного обучения в точном земледелии охватывают различные этапы и процессы, которые улучшают принятие решений и оптимизацию. Вот ключевые компоненты, определяющие роль машинного обучения в этой области:

1. Сбор и предварительная обработка данных:

Основой машинного обучения в точном земледелии является качество и разнообразие собираемых данных. Датчики, дроны, спутники и устройства Интернета вещей собирают огромное количество данных, таких как влажность почвы, температура, состояние урожая и погодные условия.

Перед началом анализа данные проходят предварительную обработку, включающую очистку, преобразование и извлечение признаков. Этот этап гарантирует точность и релевантность входных данных для последующих алгоритмов машинного обучения.

Пример: Сельскохозяйственный дрон обследует кукурузное поле, получая мультиспектральные изображения. Эти изображения обрабатываются для получения индексов растительности, отражающих состояние урожая и уровень питательных веществ. Предварительная обработка включает выравнивание изображений и удаление любых артефактов, что позволяет получить точные результаты.

2. Выбор характеристик и разработка:

Выбор признаков включает в себя определение наиболее релевантных переменных из собранных данных. Модели машинного обучения показывают оптимальные результаты, когда на вход подаются релевантные признаки.

С другой стороны, разработка признаков включает в себя создание новых признаков или преобразование существующих для повышения производительности модели. Например, объединение показаний влажности почвы и температуры может дать ценную информацию для планирования полива.

ПримерИнтегрируя спутниковые данные о влажности почвы и исторические данные об урожайности, модель машинного обучения может прогнозировать урожайность сельскохозяйственных культур. Для повышения точности прогнозирования можно использовать методы инженерии признаков, например, создание новой переменной — такой как отношение влажности почвы к предыдущей урожайности.

3. Алгоритмы машинного обучения:

Это составляет основу прогностических и предписывающих возможностей точного земледелия. Эти алгоритмы классифицируются на категории: контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением.

Алгоритмы с обучением под наблюдением, такие как регрессия и классификация, используются для решения таких задач, как прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур и классификация заболеваний.

Методы обучения без учителя, такие как кластеризация и снижение размерности, помогают в распознавании образов и обнаружении аномалий, в то время как обучение с подкреплением способствует оптимизации таких задач, как автономная навигация машин.

ПримерИспользуя исторические данные о появлении вредителей и факторах окружающей среды, метод опорных векторов (SVM) может классифицировать, находится ли поле под угрозой заражения конкретным вредителем, что позволяет своевременно принимать меры.

4. Обучение и проверка модели:

Обучение моделей машинного обучения включает в себя использование исторических данных для выявления закономерностей и взаимосвязей. За этим следует проверка, в ходе которой производительность модели оценивается на новых, ранее не встречавшихся данных.

Использование таких методов, как перекрестная проверка, гарантирует тестирование обобщающей способности модели, обеспечивая ее способность обрабатывать различные условия и наборы данных.

ПримерНейронная сеть обучается прогнозировать оптимальные графики орошения, анализируя исторические данные о состоянии посевов, влажности почвы и погоде. Проверка выполняется с использованием подмножества данных, не использовавшихся во время обучения, для оценки ее применимости в реальных условиях.

5. Оценка и выбор модели:

Оценка модели имеет решающее значение для обеспечения оптимальной работы выбранного алгоритма. Для оценки производительности модели используются такие метрики, как точность, прецизия, полнота, F1-мера и ROC-кривые.

Выбранная модель должна обеспечивать баланс между переобучением (подгонкой шума в данных) и недообучением (упущением важных закономерностей).

ПримерКлассификационная модель заболеваний оценивается по ее способности правильно идентифицировать зараженные растения (истинно положительные результаты) и избегать ложных срабатываний (ложноположительные результаты). Идеальная модель минимизирует оба типа ошибок.

6. Развертывание и интеграция:

Внедрение моделей машинного обучения в реальные условия предполагает их интеграцию в системы точного земледелия. Это можно сделать с помощью API, программных платформ или даже путем непосредственного встраивания в сельскохозяйственную технику.

Интеграция гарантирует, что результаты, полученные с помощью машинного обучения, будут пригодны для практического применения и легко доступны фермерам и агрономам.

ПримерВ интеллектуальную систему орошения интегрирована прогностическая модель, рекомендующая внесение азотных удобрений. Предложения модели корректируют график орошения на основе уровня питательных веществ в почве в режиме реального времени.

7. Непрерывное обучение и адаптация:

Сельскохозяйственный ландшафт динамичен, и такие факторы, как изменение климата и эволюция популяций вредителей, влияют на здоровье урожая. Модели машинного обучения должны адаптироваться к этим изменениям с течением времени.

Непрерывное обучение предполагает переобучение моделей с использованием новых данных для обеспечения их точности и актуальности.

ПримерМодель прогнозирования заболеваний, обученная на исторических данных, постоянно обновляется с учетом новых закономерностей распространения заболеваний и изменений окружающей среды. Такая адаптация обеспечивает точность прогнозов по мере развития ситуации.

8. Оценка результатов

Точность и эффективность моделей машинного обучения постоянно оцениваются с помощью показателей производительности и сравнения с эталонными данными. Эта оценка гарантирует соответствие прогнозов реальным наблюдениям и позволяет при необходимости вносить корректировки или переобучение.

Вызовы и будущие тенденции

В сфере сельского хозяйства синергия технологий и инноваций привела к появлению точного земледелия — практики, которая максимизирует урожайность при минимизации потерь ресурсов. Однако по мере того, как этот преобразующий подход набирает обороты, он сталкивается со своими проблемами.

Проблемы машинного обучения в точном земледелии

1. Конфиденциальность и безопасность данных:

Масштабный сбор данных, присущий точному земледелию, порождает серьезную проблему – конфиденциальность и безопасность данных.

Поскольку фермеры обмениваются множеством конфиденциальной информации, от данных геолокации до показателей состояния урожая, защита этих данных от несанкционированного доступа, неправомерного использования и утечек становится первостепенной задачей.

Найти баланс между доступностью данных для совершенствования сельскохозяйственной практики и обеспечением строгих мер защиты данных — задача, требующая тщательного рассмотрения.

2. Интеграция новых технологий:

Арсенал точного земледелия включает в себя разнообразные технологии, такие как GPS, дистанционное зондирование и устройства Интернета вещей (IoT). Бесшовная интеграция этих технологий в существующие сельскохозяйственные операции представляет собой сложную задачу.

Это требует разработки стандартизированных протоколов, обеспечивающих эффективную связь между различными устройствами и платформами, гарантируя целостную экосистему, в которой данные беспрепятственно передаются, а полученные данные легко используются на практике.

3. Цифровое неравенство в сельских районах:

Хотя точное земледелие обещает повышение производительности и устойчивости, между городскими и сельскими районами существует цифровой разрыв. Доступ к технологиям, интернету и цифровой грамотности может быть ограничен в отдаленных сельскохозяйственных регионах.

Для преодоления этого разрыва необходимы согласованные усилия по предоставлению доступных технологий, программ обучения и надежной связи, чтобы все фермеры могли воспользоваться преимуществами точного земледелия.

Новые тенденции в машинном обучении для точного земледелия

1. Системы поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта:

Одной из наиболее перспективных тенденций является развитие систем поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта. Эти системы используют алгоритмы машинного обучения для анализа множества источников данных, таких как прогнозы погоды, исторические данные и данные с почвенных датчиков.

В результате фермеры получают персонализированные рекомендации в режиме реального времени, которые помогают принимать решения, касающиеся посадки, орошения, удобрения и борьбы с вредителями. Эта тенденция предоставляет фермерам информацию, которая оптимизирует использование ресурсов и повышает урожайность.

2. Внедрение технологии блокчейн:

Технология блокчейн, известная своей прозрачностью и защитой от несанкционированного доступа, набирает популярность в точном земледелии. Интеграция блокчейна позволит отрасли добиться большей прозрачности по всей цепочке поставок.

От отслеживания пути урожая от фермы до стола до проверки заявлений об органическом происхождении или устойчивом развитии, технология блокчейн повышает доверие и подотчетность, обеспечивая целостность сельскохозяйственной продукции и методов ведения сельского хозяйства.

3. Периферийные вычисления для анализа в реальном времени:

Периферийные вычисления, концепция обработки данных ближе к источнику данных, становятся настоящим прорывом в точном земледелии. Обрабатывая данные на месте, периферийные вычисления сокращают задержку и облегчают анализ в режиме реального времени.

Это особенно полезно для действий, требующих оперативного реагирования, таких как обнаружение болезней, позволяя быстро реагировать, минимизировать потери урожая и оптимизировать урожайность.

4. Прогнозная аналитика рыночных тенденций:

Возможности машинного обучения в области прогнозирования выходят за рамки самой отрасли, охватывая динамику рынка. Анализируя рыночные данные и тенденции, эти модели могут предложить информацию об оптимальном выборе культур, сроках сбора урожая и даже ценовых стратегиях.

Это позволяет фермерам согласовывать свои сельскохозяйственные решения с требованиями рынка, что приводит к повышению эффективности производства и распределения.

5. Автономное сельское хозяйство:

Сближение с робототехникой и автоматизацией знаменует собой эру автономного сельского хозяйства. Роботизированные машины, оснащенные датчиками и искусственным интеллектом, готовы выполнять такие задачи, как посадка, опрыскивание и сбор урожая, с беспрецедентной точностью.

Это достижение снижает затраты на рабочую силу, повышает эффективность производства и открывает путь к будущему, в котором сельское хозяйство будет все больше автоматизироваться.

Заключение

В заключение, слияние машинного обучения и точного земледелия открыло новые горизонты для сельского хозяйства. Используя данные и передовые технологии, фермеры могут улучшить свою практику, повысить урожайность и минимизировать воздействие на окружающую среду. Поскольку эта технология продолжает набирать популярность во всем мире, важно решать такие проблемы, как безопасность данных и прозрачность алгоритмов. Использование этой синергии между технологиями и сельским хозяйством обещает более устойчивое и процветающее будущее как для фермеров, так и для планеты.

Точное земледелие, часто называемое “умным земледелием” или “цифровым земледелием”, — это новаторский подход, использующий технологии и аналитические данные для оптимизации сельскохозяйственной практики.

Это нововведение знаменует собой поворотный момент в способе производства продуктов питания, направленный на решение проблем, связанных с традиционными методами ведения сельского хозяйства, и удовлетворение потребностей растущего населения планеты. Поскольку численность населения мира продолжает расти и, по прогнозам, достигнет 9,7 миллиарда к 2050 году, необходимость в устойчивых и эффективных методах ведения сельского хозяйства становится очевидной как никогда.

Точное земледелие: идеальный переход

Значение точного земледелия заключается в его способности смягчать присущие традиционным методам ведения сельского хозяйства недостатки и экологические издержки. При традиционных методах часто происходит чрезмерное использование таких ресурсов, как вода, удобрения и пестициды, что приводит к деградации почвы, загрязнению воды и чрезмерным выбросам парниковых газов.

Эта система решает эти проблемы, адаптируя меры к конкретным потребностям, сокращая отходы и минимизируя экологический след сельского хозяйства. Традиционные методы ведения сельского хозяйства, хотя и играют жизненно важную роль в обеспечении пропитания на протяжении веков, сталкиваются с многочисленными проблемами, которые ограничивают их пригодность для современных сельскохозяйственных нужд.

Одна из таких проблем — пространственная и временная изменчивость полей. Состав почвы, уровень питательных веществ и степень поражения вредителями могут значительно различаться даже в пределах одного поля. Традиционные методы не позволяют эффективно справиться с этой изменчивостью, что приводит к неоптимальному распределению ресурсов и снижению урожайности.

По данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО), примерно 331 тыс. тонн почв в мире уже деградировали из-за эрозии, истощения питательных веществ и химического загрязнения. Кроме того, традиционные методы ведения сельского хозяйства способствуют выбросам парниковых газов в объеме почти 251 тыс. тонн в мире, усугубляя проблемы изменения климата.

Это многообещающее решение этих проблем, являющееся маяком надежды на будущее сельского хозяйства. Благодаря интеграции технологий и анализа данных, этот подход позволяет фермерам оптимизировать свою деятельность беспрецедентными способами.

Например, тракторы и дроны, оснащенные GPS, могут точно вносить удобрения только там, где это необходимо, сокращая избыточное использование и вред для окружающей среды. Универсальный потенциал таких технологий демонстрируется их разнообразным применением в различных видах сельскохозяйственной деятельности.

В основе этой технологии лежат такие ключевые компоненты, как внесение удобрений и средств защиты растений с переменной нормой, автоматизированная техника, сети датчиков и системы поддержки принятия решений на основе данных. Эти технологии работают в тандеме, предоставляя информацию в режиме реального времени, которая помогает фермерам быстро реагировать на меняющиеся условия и принимать наиболее эффективные решения.

Влияние точного земледелия на будущее

Этот новаторский подход основан на анализе данных, передовых технологиях и инновационных стратегиях для оптимизации методов ведения сельского хозяйства. Вот несколько ключевых способов, которыми точное земледелие повлияет на будущее продовольствия:

1. Оптимальное управление ресурсами

Это позволяет фермерам точно регулировать использование таких ресурсов, как вода, удобрения и пестициды, в соответствии с конкретными потребностями культур. Используя данные, получаемые в режиме реального времени с датчиков и спутниковых снимков, фермеры могут выявлять изменения влажности почвы, уровня питательных веществ и численности вредителей на своих полях.

Этот подход, основанный на данных, обеспечивает эффективное использование ресурсов, минимизирует потери и снижает воздействие сельскохозяйственной деятельности на окружающую среду. Исследование, опубликованное в журнале “Agricultural Systems”, показало, что его методы, включая дифференцированное внесение удобрений и системы поддержки принятия решений на основе данных, могут значительно повысить урожайность и качество сельскохозяйственных культур.

В другом исследовании, опубликованном в “Журнале экологического менеджмента”, было отмечено, что это может уменьшить сток питательных веществ и эрозию почвы, способствуя повышению экологической устойчивости.

Последствия интеграции оптимального управления ресурсами в точное земледелие имеют далеко идущие последствия. Рассмотрим сценарий, в котором датчики, встроенные в поле, отслеживают уровень влажности почвы в режиме реального времени.

Эти датчики передают данные в центральную систему, которая определяет точные потребности в поливе. Такой подход минимизирует потери воды, предотвращает переувлажнение и способствует здоровому росту корней, что в конечном итоге приводит к повышению урожайности и улучшению качества продукции.

2. Повышение урожайности и качества.

Тщательно отлаженные методы приводят к повышению урожайности и качества продукции. Благодаря правильной посадке, поливу и управлению питательными веществами фермеры могут создать оптимальные условия для роста растений.

Например, технология дифференцированного внесения удобрений и средств защиты растений регулирует их применение в зависимости от состояния почвы, что приводит к равномерному развитию растений и повышению урожайности. Кроме того, точное определение времени проведения таких мероприятий, как полив и борьба с вредителями, способствует получению более здоровых культур и продукции лучшего качества.

Исследование, проведенное Американским обществом агрономии, показало, что эти методы потенциально могут увеличить урожайность сельскохозяйственных культур до 121 тонны на 3 ярда. Кроме того, Всемирный банк сообщает, что внедрение технологий точного земледелия привело к увеличению урожайности до 201 тонны на 3 ярда в некоторых регионах.

Научные данные также подчеркивают его потенциал в повышении урожайности и качества. Исследование, опубликованное в “Журнале прикладной метеорологии и климатологии”, показало, что методы точного земледелия, такие как мониторинг погодных условий и влажности почвы в режиме реального времени, позволяют фермерам оптимизировать график орошения.

Это не только экономит воду, но и способствует здоровому росту растений, что приводит к увеличению урожайности и улучшению качества продукции.

3. Принятие решений на основе данных

Данные лежат в основе точного земледелия. Фермеры собирают и анализируют огромное количество данных, начиная от состава почвы и погодных условий и заканчивая состоянием урожая и темпами его роста. Передовые аналитические инструменты и алгоритмы машинного обучения обрабатывают эти данные для получения ценных выводов и рекомендаций.

Это позволяет фермерам принимать обоснованные решения о посадке, сборе урожая и распределении ресурсов, что в конечном итоге повышает производительность и прибыльность. Исследование, проведенное Международной корпорацией данных (IDC), показало, что расходы на цифровую трансформацию в сельском хозяйстве к 2022 году достигнут 14,6 млрд трлн рупий.

Кроме того, по данным Всемирного экономического форума, внедрение анализа данных и прогнозного моделирования в сельском хозяйстве потенциально может увеличить мировой сельскохозяйственный ВВП на 1 ТБ4 ТБ65 миллиардов долларов к 2025 году.

4. Экологическая устойчивость

Одним из наиболее привлекательных аспектов точного земледелия является его потенциал в содействии экологической устойчивости. Минимизируя потери ресурсов и сокращая использование агрохимикатов, методы точного земледелия помогают смягчить деградацию почвы, загрязнение воды и выбросы парниковых газов.

Кроме того, внедрение высокоточных технологий способствует сохранению биоразнообразия, минимизируя воздействие сельскохозяйственной деятельности на окружающие экосистемы.

5. Персонализированное управление урожаем

Она учитывает, что не все участки поля однородны. Изменчивость таких факторов, как тип почвы, топография и микроклимат, может существенно влиять на урожайность. Технологии точного земледелия позволяют фермерам создавать подробные карты полей, что дает им возможность управлять различными зонами индивидуально.

Кроме того, персонализированный подход к управлению посевами приводит к улучшению здоровья и качества растений. Регулируя плотность посадки и графики полива, растения получают необходимое количество воды и питательных веществ, минимизируя стресс и обеспечивая равномерный рост. Это приводит к повышению урожайности и улучшению качества продукции.

6. Удаленный мониторинг и автоматизация

Благодаря интеграции технологий дистанционного зондирования, глобальных систем позиционирования и географических информационных систем, а также автоматизированной техники, фермеры могут дистанционно контролировать свои поля и оборудование. Беспилотные летательные аппараты, оснащенные камерами и датчиками, могут предоставлять информацию в режиме реального времени о состоянии урожая и особенностях его роста.

Автоматизированные тракторы, управляемые с помощью GPS-технологии, обеспечивают точную посадку и уборку урожая. Эти достижения не только повышают эффективность работы, но и сокращают физический труд, необходимый в традиционном сельском хозяйстве.

Глобальное внедрение дистанционного мониторинга и автоматизации в точном земледелии ускоряется. В отчете Markets and Markets прогнозируется, что к 2027 году объем этого рынка достигнет 12,9 млрд рупий, что обусловлено растущим спросом на аналитические данные в режиме реального времени. Кроме того, Всемирный экономический форум отмечает, что к 2025 году рынок использования робототехники в сельском хозяйстве может составить 174,1 млрд рупий.

Кроме того, исследование, опубликованное в “Журнале исследований в области сельскохозяйственной инженерии”, показало, что использование технологий дистанционного зондирования для мониторинга состояния сельскохозяйственных культур и влажности почвы повышает эффективность использования ресурсов и урожайность.

7. Глобальная продовольственная безопасность

Поскольку население мира продолжает расти, обеспечение продовольственной безопасности становится все более сложной задачей. Перспективное решение заключается в максимизации урожайности и минимизации потерь.

Благодаря увеличению производства продуктов питания при меньших затратах ресурсов, методы точного земледелия способствуют повышению стабильности продовольственного снабжения, особенно в регионах, подверженных нехватке продовольствия.

Продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН (ФАО) подчеркивает, что примерно 331 тонна всей производимой пищи теряется или выбрасывается. Повышение эффективности и сокращение отходов могут сыграть решающую роль в преодолении этой проблемы.

Кроме того, это снижает послеуборочные потери. Выявляя и устраняя такие проблемы, как нашествие вредителей или вспышки болезней, в режиме реального времени, фермеры могут вмешаться до того, как произойдут существенные потери. Это не только экономит ресурсы, но и обеспечивает стабильное снабжение продовольствием для удовлетворения растущего спроса.

8. Адаптация под устойчивые практики

Точное земледелие — это не универсальный подход. Оно позволяет фермерам адаптировать свои методы к конкретным целям и местным условиям. Такая адаптивность имеет решающее значение для развития устойчивых систем земледелия, которые способны противостоять меняющимся факторам окружающей среды и рыночным требованиям.

Организация Объединенных Наций подчеркивает, что 701 тыс. тонн мирового потребления пресной воды приходится на сельское хозяйство. Индивидуальный подход к применению удобрений может сыграть решающую роль в оптимизации водопользования. Кроме того, исследование в области “точного земледелия” показало, что индивидуальный подход к внесению удобрений с учетом изменений содержания питательных веществ в почве повышает эффективность усвоения питательных веществ.

Роль интернета вещей в точном земледелии

Интернет вещей (IoT) — это взаимосвязанная сеть устройств, датчиков и систем, которые обмениваются данными через интернет. В точном земледелии технологии IoT используются для создания динамичной экосистемы, в которой каждый аспект сельскохозяйственной деятельности взаимосвязан.

Эта взаимосвязь позволяет собирать, анализировать данные и принимать решения в режиме реального времени, что в конечном итоге приводит к оптимизации распределения ресурсов и улучшению управления урожаем. Траектория развития взаимосвязи в сельском хозяйстве имеет все шансы на дальнейшее совершенствование. По мере дальнейшего развития технологий ожидаются следующие тенденции:

• Интеграция 5GВнедрение технологии 5G обещает сверхбыстрое и надежное соединение. Эта высокоскоростная сеть будет поддерживать передачу данных в режиме реального времени, что позволит принимать еще более быстрые решения на ферме.
• Периферийные вычисления: Интернет вещей генерирует огромные объемы данных, обработка которых в режиме реального времени может представлять собой сложную задачу. Периферийные вычисления, при которых данные обрабатываются ближе к источнику, будут становиться все более распространенными, сокращая задержки и расширяя возможности анализа данных.
• Передовые системы связиПомимо 5G, передовые системы связи, такие как спутники на низкой околоземной орбите (НОО) и частные сети, обеспечат всестороннее покрытие даже в отдаленных районах, способствуя развитию связи в регионах, ранее недостаточно охваченных этой услугой.
• Интеграция с ИИ и машинным обучением: По мере дальнейшего развития искусственного интеллекта и машинного обучения они будут играть значительную роль в обработке и интерпретации огромных объемов данных, генерируемых устройствами Интернета вещей. Такая интеграция приведет к более точным прогнозам и аналитическим выводам.

Концепция «умных ферм»

Сближение технологий Интернета вещей породило концепцию “умных ферм”. Эти фермы используют взаимосвязанные устройства, датчики и платформы обмена данными для создания интеллектуальной и адаптивной сельскохозяйственной среды.

В «умной» ферме данные из различных источников, включая почвенные датчики, прогнозы погоды и системы мониторинга состояния урожая, интегрируются для обеспечения целостного представления о сельскохозяйственном процессе.

Преимущества «умных ферм»

• Эффективность«Умные фермы» оптимизируют свою деятельность за счет автоматизации рутинных задач и оптимизации использования ресурсов, что приводит к повышению эффективности и снижению эксплуатационных расходов.
• Устойчивое развитиеБлагодаря минимизации потерь ресурсов и внедрению методов точного земледелия, «умные» фермы способствуют устойчивому сельскому хозяйству и уменьшают экологический след.
• Повышение урожайностиИнформация, получаемая с помощью устройств Интернета вещей, позволяет фермерам принимать обоснованные решения, что приводит к повышению урожайности и улучшению качества продукции.
• Управление рисками: Своевременное выявление аномалий и вспышек заболеваний позволяет фермерам принимать упреждающие меры, минимизируя потенциальные потери урожая.

Ключевые игроки и заинтересованные стороны

Многочисленные ключевые игроки и заинтересованные стороны вносят свой вклад в рост и развитие отрасли точного земледелия, что свидетельствует о ее способности изменить будущее сельского хозяйства. Такие компании, как John Deere, Trimble и CNH Industrial, находятся в авангарде, предлагая широкий спектр технологий и оборудования для точного земледелия.

Сотрудничество между технологическими компаниями, производителями сельскохозяйственной техники и научно-исследовательскими институтами еще больше стимулирует инновации в этой области.

Сами фермеры играют ключевую роль как заинтересованные стороны. Внедрение ими методов точного земледелия демонстрирует их приверженность внедрению технологических достижений и устойчивых методов ведения сельского хозяйства.

Правительства и регулирующие органы также должны сыграть свою роль, стимулируя внедрение высокоточных технологий и поддерживая исследовательские инициативы.

Преимущества точного земледелия выходят за рамки повышения урожайности и сокращения потерь ресурсов. Оно повышает общую экономическую рентабельность сельскохозяйственных предприятий за счет оптимизации трудовых затрат и улучшения использования ресурсов.

Кроме того, это способствует устойчивому развитию, минимизируя негативное воздействие на окружающую среду и улучшая здоровье почвы. Благодаря точному земледелию фермеры могут внедрять методы ресурсосберегающей обработки почвы, уменьшая эрозию почвы и сохраняя качество воды.

Однако существуют и проблемы, которые необходимо решить. Первоначальные затраты на внедрение этих технологий могут оказаться непомерно высокими для мелких фермеров, что может привести к цифровому разрыву.

По мере того, как фермерские хозяйства все больше взаимодействуют друг с другом через Интернет вещей (IoT), возникают также проблемы конфиденциальности и безопасности данных. Необходимо учитывать этические аспекты владения и использования сельскохозяйственных данных, чтобы обеспечить справедливое и равноправное будущее для отрасли.

Заключение

Будущее точного земледелия, несомненно, выглядит многообещающим. Оно не только решает проблемы традиционного сельского хозяйства, но и прокладывает путь к более устойчивому и эффективному сельскохозяйственному сектору. Используя технологии и аналитические данные, фермеры могут принимать обоснованные решения, которые оптимизируют использование ресурсов, снижают воздействие на окружающую среду и повышают глобальную продовольственную безопасность.

Однако для успешного внедрения этой технологии необходимы сотрудничество между исследователями, политиками и фермерским сообществом. Благодаря совместным усилиям мы можем принять эту революцию и положить начало новой эре сельского хозяйства, которая удовлетворит потребности постоянно растущего населения планеты, одновременно сохраняя нашу планету для будущих поколений.