Uprostřed obav ze sucha a nákladů na energie navrhl tým z Andalusie nástroj, který uživatelům umožňuje vědět... Kolik vody plodina skutečně denně potřebuje? a podle toho upravit zavlažování, aniž byste se tolik spoléhali na intuici nebo pevné harmonogramy.
To je AquaCrop-IoT, One chytrá zavlažovací platforma který kombinuje denní snímky pozemku, meteorologická data a agronomický simulační model, aby zemědělci mohl poskytovat doporučení optimální zavlažování z vašeho mobilního zařízeníTestován na pšeničné farmě v Córdobě, dokázal sehnat... 32 % aplikované vody bez snížení výnosu plodiny.
Denní zavlažovací platforma určená pro andaluský venkov
Vývoj AquaCrop-IoT vychází z projektu financovaného Ministerstvo univerzit, výzkumu a inovací regionální vlády Andalusies ohledem na efektivněji využívat závlahovou vodu v kontextu rostoucí vodní stres ve Španělsku.
Nástroj byl navržen skupinou Katedra agronomie, Univerzita v Córdobě a Institut pro udržitelné zemědělství (IAS-CSIC)Jejich přístup je snadno vysvětlitelný, i když technologicky složitý: nabídnout doporučení pro denní zálivku na základě skutečných dat o plodinách a klimatu, dostupných z Webová aplikace Přístupné na jakémkoli zařízení s prohlížečem.
Tímto způsobem se producent může přihlásit ze svého telefonu, tabletu nebo počítače a zobrazit jaké množství vody ten den aplikovatPlatforma si klade za cíl sledovat vývoj plantáží a dopad postupného nebo odloženějšího zavlažování. Snaží se přizpůsobit reálnému tempu farmy, kde se rozhodnutí činí rychle a často s neúplnými informacemi.
Základní cíl je dvojí: šetřit vodou a energií bez obětování produkce a nabídnout nástroj, který je dostatečný intuitivní takže jej může každý zemědělec integrovat do svého běžného provozu bez nutnosti rozsáhlých technických znalostí.
Digitální dvojče: virtuální replika, která rozhoduje o zavlažování
Jádro AquaCrop-IoT je založeno na konceptu digitální dvojčevirtuální replika zápletky, která se ji pokouší detailně zachytit stav plodiny a její spotřeba vody v daném okamžiku. Na základě této digitální kopie systém simuluje různé scénáře zavlažování a navrhuje nejefektivnější variantu.
Jako vědecký základ platforma vychází z AquaCrop, simulační model vyvinutý Organizace OSN pro výživu a zemědělství (FAO)Tento model, široce používaný pro plánování zavlažovacích strategií u bylinných plodin, odhaduje, jak plodina reaguje na různou dostupnost vody, ale původně byl navržen pro statičtější použití. neaktualizovat denně s tím, co se děje na farmě.
AquaCrop-IoT automatizuje a rozšiřuje tento model FAO jeho integrací s... fyzické senzory e snímky téměř v reálném časeMyšlenka je, že digitální dvojče by nemělo zůstat teoretickou projekcí, ale mělo by být průběžně korigováno tím, co se děje v praxi.
Jak zdůrazňuje tým IAS-CSIC, AquaCrop zjednodušuje realitu a nezabývá se podrobně procesy, jako je výskyt škůdců, chorob nebo nutričních problémů. Díky propojení s kamerami a senzory platforma umožňuje Přirozený vývoj plodiny tento model opraví. když se rostlina nechová podle očekávání.
Denní snímky, senzory a automatická korekce doporučení
V polních operacích, a konvenční kamera instalovaná na pozemku Každý den pořizuje snímek plodiny. Z této fotografie systém automaticky vypočítá rostlinný krytTedy jaké procento půdy je pokryto listy. Tento ukazatel úzce souvisí s růst plodin a transpirace.
Pokud platforma z obrázků zjistí, že se vývoj zpomaluje nebo odchyluje od očekávání, může to připsat situacím nedostatek vody, přítomnost škůdců nebo nedostatek živinS těmito informacemi se digitální dvojče znovu upraví a Doporučení pro zavlažování jsou upravena aby se zabránilo přidávání vody, které by nevedlo ke zvýšení výnosu.
Kromě obrázků systém integruje i meteorologická stanice s dvanácti senzory rozložené po celé farmě. Mimo jiné parametry zaznamenává solární radiaceteplota vzduchu, relativní vlhkost, srážky a rychlost a směr větru, klíčové proměnné pro odhad evapotranspirace a vodní bilance.
Spolu s těmito lokálními měřeními platforma zahrnuje historické řady a předpovědi od Státní meteorologické agentury (Aemet)Předpovědi nám umožňují předvídat deště, vlny veder nebo náhlé změny teplot, což ovlivňuje rozhodování o tom, kdy je vhodné... urychlit, omezit nebo odložit zavlažování.
Podle týmu se celá tato datová sada promítá do modelu AquaCrop a aktualizuje digitální dvojče, které se stává jakýmsi ovládacím panelem, kde si farmář může prohlížet obrázky, grafy a… projekce vývoje plodin za různých scénářů zavlažování.
Meteorologie, edge computing a přístup k webu z jakéhokoli zařízení
Jedním z kritických bodů pro platformu tohoto typu, která by mohla fungovat mimo laboratoř, je konektivita na farměMnoho farem ve Španělsku, a zejména ve venkovských oblastech, má nerovnoměrné pokrytícož komplikuje neustálé odesílání velkých objemů dat do cloudu.
Aby se tento problém vyřešil, AquaCrop-IoT se uchyluje k edge computingMísto spoléhání se na trvalé připojení k internetu systém zpracovává data přímo v terénuv a malý server instalovaný na farměa odesílá na webovou platformu pouze informace nezbytné pro vizualizaci a analýzu.
Tato architektura snižuje zranitelnost vůči výpadkům sítě a zlepšuje robustnost systémuTo je zásadní, pokud jde o každodenní rozhodování o zavlažování. Zemědělec může nástroj nadále používat, i když je připojení přerušované nebo dochází k občasným výpadkům.
Zpracované informace se poté zadají do webové rozhraní jehož cílem je být přehledný a snadno použitelný. Lze k němu přistupovat z jakéhokoli zařízení s prohlížečem. Aktualizované obrázky plodin, grafy klíčových proměnných a personalizovaná doporučení pro zavlažování, které se automaticky upravují podle změn podmínek.
Jak shrnul výzkumník z Univerzity v Córdobě Francis PuigZemědělci se s tím poradí už léta. klimatické předpovědi řídit jeho zneužívání; to, co tato platforma nyní přidává, je dynamická simulace vývoje plodin a doporučené zavlažování s cílem snížit spotřebu vody a energie aniž by to poškodilo produkci.
Pokus s tvrdou pšenicí v Córdobě: tři závlahy místo čtyř
Pro ověření funkčnosti platformy provedl tým test v pěstování tvrdé pšenice zaseto v Leden 2023 na soukromé farmě v provincii CordovaZkouška se shodovala s obzvláště suchým rokem, což je kontext reprezentativní pro tlak vody, kterému čelí velká část zemědělství v Andalusii.
Během cyklu plodiny digitální dvojče korigovalo počáteční předpovědi modelu AquaCrop například ověřením, že K vzcházení rostlin došlo později než se odhadovalo. Tento zdánlivě malý časový rozdíl měl vliv na doporučený zavlažovací plán.
Kdyby byl dodržen pouze statický model, AquaCrop by doporučil čtyři zálivky. s celkovým objemem 64,8 mm aplikované vody. Vzhledem k informacím z kamer, senzorů a předpovědí počasí však AquaCrop-IoT doporučil tři zálivky celkem 44,1 mm.
Porovnání obou strategií vede k úspora přibližně 32 % spotřebované vody pro zavlažování, aniž by se zaznamenaly znatelné rozdíly v konečný výnos plodinyJinými slovy, bylo použito méně vody a sklizeň zůstala na stejné úrovni.
Kromě spotřeby vody znamenalo snížení počtu zavlažování snížení spotřeby energie spojené s uvedením čerpacích systémů do provozu. Dopad byl proto patrný jak na životním prostředí, tak i na ekonomické náklady kampaně.
Aplikace na jiné plodiny, náklady a budoucí vývoj
Přestože se pilotní studie zaměřila na tvrdou pšenici, vědci trvají na tom, že Přístup AquaCrop-IoT je přenositelný i na jiné bylinné plodiny., jako je kukuřice nebo zelenina, které reagují podobně na zavlažovací strategie založené na vztahu mezi růst koruny a dostupnost vody.
Jedním z aspektů, na který tým klade největší důraz, je relativně nízké implementační nákladyZařízení použitá v testu – zejména kamery a lokální procesorový server – stály kolem 150 eur za kameru a méně než 200 eur za serverÚdaje, které je podle autorů činí životaschopnými pro středně velké farmy.
Technická architektura je navržena tak, aby modulární a škálovatelnýSystém je připraven k integraci nové zdroje informací, jako například další senzory vlhkosti půdy nebo snímky pořízené dronycož by umožnilo detailnější a flexibilnější pohled na stav pozemku.
Do budoucna již osoby odpovědné za projekt pracují na integraci platformy s mobilních aplikací které umožňují zemědělci pořiďte si jednoduchou fotku telefonem a že systém dokáže automaticky kalibrovat růst plodin z tohoto obrazu, aniž by bylo nutné instalovat pevné kamery.
Slovy výzkumníka UCO Juan Antonio Rodríguez-DíazZemědělský sektor je v současné době ponořen do technologická revoluce kde senzory již generují velké množství dat, ale často Nejsou integrovány do skutečně užitečných nástrojůStrategií AquaCrop-IoT je právě transformovat tuto lavinu informací do praktické platformy, která pomáhá činit informovanější rozhodnutí o zavlažování.
Všechny tyto práce staví AquaCrop-IoT jako příklad Digitalizace aplikovaná na zavlažování ve ŠpanělskuV době, kdy je úspora vody a energie pro farmy prioritou, platforma ukazuje, že je to možné integrací digitálních dvojčat, denních snímků, meteorologických dat a edge computingu do jednoho nástroje přístupného pro mobilní zařízení. snížit doporučené množství závlahové vody přibližně o třetinu udržení produkce, což je obzvláště důležité pro bylinné plodiny v evropských regionech vystavených suchu.
