На фоне опасений по поводу засухи и цен на энергоносители команда из Андалусии разработала инструмент, позволяющий пользователям получать необходимую информацию. Сколько воды действительно нужно сельскохозяйственным культурам каждый день? и соответствующим образом корректировать полив, не полагаясь слишком сильно на интуицию или фиксированные графики.
Есть AquaCrop-IoT, una интеллектуальная платформа для орошения которая объединяет ежедневные изображения участка, данные о погоде и агрономическую имитационную модель для выработки рекомендаций для фермера. оптимальный полив с вашего мобильного устройстваПротестированное на пшеничной ферме в Кордове, это средство позволило сократить урожай примерно на... 32% использованной воды без снижения урожайности.
Платформа для ежедневного орошения, разработанная для сельской местности Андалусии.
Разработка AquaCrop-IoT является результатом проекта, финансируемого [название организации]. Министерство университетов, исследований и инноваций регионального правительства Андалусии, с прицелом на для более эффективного использования воды для орошения в контексте увеличение водного стресса в Испании.
Этот инструмент был разработан группой специалистов. Кафедра агрономии, Университет Кордовы и Институт устойчивого сельского хозяйства (IAS-CSIC)Их подход прост для объяснения, хотя и сложен с технологической точки зрения: предложить рекомендации по ежедневному поливу основано на реальных данных о урожае и климате, доступных из веб-приложение Доступно на любом устройстве с браузером.
Таким образом, продюсер может войти в систему со своего телефона, планшета или компьютера и увидеть... какой объем воды использовать в этот деньЦель платформы — отслеживать эволюцию плантации и влияние переноса начала или окончания орошения. Она стремится адаптироваться к реальным условиям фермерского хозяйства, где решения принимаются быстро и часто при неполной информации.
Основная цель двояка: экономить воду и энергию без ущерба для производительности и предложить достаточный инструмент. интуитивный чтобы любой фермер мог интегрировать его в свою повседневную работу, не нуждаясь в обширных технических знаниях.
Цифровой двойник: виртуальная копия, определяющая процесс орошения.
В основе AquaCrop-IoT лежит концепция цифровой двойниквиртуальная копия сюжета, которая пытается отразить его в деталях. состояние урожая и потребление воды в любой момент времени. На основе этой цифровой копии система моделирует различные сценарии орошения и предлагает наиболее эффективный вариант.
В качестве научной основы платформа исходит из АкваКроп, имитационная модель, разработанная Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций (ФАО)Эта модель, широко используемая для планирования стратегий орошения травянистых культур, оценивает реакцию культуры на различную доступность воды, но изначально была разработана для более статичного применения. не обновлять ежедневно с тем, что происходит на ферме.
AquaCrop-IoT автоматизирует и расширяет эту модель ФАО, интегрируя ее с физические датчики e изображения практически в реальном времениИдея заключается в том, что цифровой двойник не должен оставаться теоретической проекцией, а должен постоянно корректироваться в зависимости от того, что происходит на практике.
Как отмечает группа IAS-CSIC, AquaCrop упрощает реальность и не рассматривает в деталях такие процессы, как появление вредителей, болезней или проблем с питанием. Благодаря подключению к камерам и датчикам платформа позволяет, Естественная эволюция культуры скорректирует модель. когда растение ведёт себя не так, как ожидалось.
Ежедневные изображения, данные с датчиков и автоматическая корректировка рекомендаций.
В ходе полевых операций обычная камера, установленная на территории Система ежедневно делает снимок посевов. На основе этого снимка система автоматически рассчитывает урожай. растительный покровТо есть, какой процент почвы покрыт листьями. Этот показатель тесно связан с рост растений и транспирация.
Если платформа по изображениям обнаружит замедление или отклонение процесса разработки от ожидаемого, она может связать это с определенными ситуациями. нехватка воды, наличие вредителей или дефицит питательных веществНа основе этой информации цифровой двойник корректируется, и Рекомендации по орошению изменены. чтобы избежать добавления воды, которое не приведет к увеличению урожая.
Помимо изображений, система включает в себя Метеостанция с двенадцатью датчиками распределен по всей ферме. Помимо прочих параметров, он регистрирует следующие данные: солнечная радиациятемпература воздуха, относительная влажность, осадки а также скорость и направление ветра — ключевые переменные для оценки испарения и водного баланса.
Наряду с этими локальными измерениями, платформа включает в себя Исторические ряды и прогнозы Государственного метеорологического агентства (АЭмет)Прогнозы позволяют нам предвидеть дожди, волны жары или внезапные перепады температуры, влияя на решения о том, когда целесообразно... ускорить, сократить или отложить орошение.
По словам команды, весь этот набор данных поступает в модель AquaCrop и обновляет цифровой двойник, который становится своего рода панелью управления, где фермер может просматривать изображения, графики и т.д. прогнозы эволюции сельскохозяйственных культур при различных сценариях орошения.
Метеорология, граничные вычисления и доступ в Интернет с любого устройства.
Одним из важнейших условий для работы платформы такого типа за пределами лаборатории является связь на фермеМногие фермы в Испании, особенно в сельской местности, имеют неравномерное покрытиечто усложняет непрерывную отправку больших объемов данных в облако.
Для решения этой проблемы компания AquaCrop-IoT прибегает к следующему методу: граничные вычисленияВместо того чтобы полагаться на постоянное подключение к интернету, система обрабатывает данные непосредственно в полевых условиях.в небольшой сервер, установленный на фермеи отправляет на веб-платформу только ту информацию, которая необходима для визуализации и анализа.
Такая архитектура снижает уязвимость к сбоям в сети и повышает ее эффективность. надежность системыЭто крайне важно при принятии ежедневных решений, касающихся орошения. Фермер может продолжать использовать инструмент, даже если связь прерывистая или периодически отключается.
Обработанная информация затем вводится в веб интерфейс Его цель — обеспечить понятный и простой в использовании интерфейс. Доступ к нему возможен с любого устройства, имеющего браузер. Обновленные изображения посевов, диаграммы ключевых переменных и персонализированные рекомендации по поливу.которые автоматически регулируются в зависимости от изменяющихся условий.
Как резюмировал исследователь из Университета Кордовы Франсиско ПуигФермеры консультируются с ними уже много лет. климатические прогнозы для управления его эксплуатацией; теперь эта платформа добавляет следующее: динамическое моделирование эволюции сельскохозяйственных культур и рекомендуемый полив с целью сократить потребление воды и энергии без ущерба для производства.
Испытание твердой пшеницы в Кордове: три полива вместо четырех.
Для проверки работоспособности платформы команда провела тестирование в выращивание твердой пшеницы посеян в Январь 2023 на частной ферме в провинции КордоваИспытание совпало с особенно засушливым годом, что типично для дефицита воды, с которым сталкивается большая часть сельского хозяйства в Андалусии.
В течение цикла выращивания культуры цифровой двойник корректировал первоначальные прогнозы модели AquaCrop, проверяя, например, что Всходы растений появились позже. чем предполагалось. Эта, казалось бы, незначительная разница во времени повлияла на рекомендуемый график полива.
Если бы только следовали статической модели, Компания AquaCrop рекомендовала бы четыре полива. с общим объемом Миллиметры 64,8 Однако, учитывая информацию с камер, датчиков и прогнозов погоды, AquaCrop-IoT рекомендовала три полива в общей сложности 44,1 мм.
Сравнение обеих стратегий приводит к следующему результату: экономия примерно 32% используемой воды. для орошения, без существенных различий в конечный урожайИными словами, воды было использовано меньше, а урожай остался на том же уровне.
Помимо сокращения потребления воды, уменьшение количества поливов повлекло за собой следующее: снижение энергопотребления Это связано с вводом в эксплуатацию насосных систем. Поэтому эффект был заметен как в экологическом, так и в других аспектах. экономические издержки кампании.
Применение к другим культурам, затраты и перспективы развития.
Хотя пилотное исследование было сосредоточено на твердой пшенице, исследователи настаивают на том, что Подход AquaCrop-IoT применим и к другим травянистым культурам.например, кукуруза или овощи, которые реагируют аналогично на стратегии орошения, основанные на взаимосвязи между рост растительного покрова и доступность воды.
Один из аспектов, которому команда уделяет наибольшее внимание, это относительно низкая стоимость внедренияУстройства, использованные в тестировании — в основном камеры и локальный сервер обработки данных — стоили около... 150 евро за камеру и меньше чем 200 евро за серверЦифры, которые, по мнению авторов, делают их жизнеспособными для фермы среднего размера.
Техническая архитектура предназначена для того, чтобы модульный и масштабируемыйСистема готова к внедрению. новые источники информациинапример, дополнительные датчики влажности почвы или изображения, полученные с помощью дроновЭто позволило бы получить более детальное и гибкое представление о состоянии дел на участке.
В перспективе руководители проекта уже работают над интеграцией платформы с... мобильные приложения которые позволяют фермеру сделать простую фотографию на свой телефон и что система может автоматически калибровать рост урожая на основе этого изображения, без необходимости установки стационарных камер.
Как сказал исследователь из UCO: Хуан Антонио Родригес-ДиасВ настоящее время сельскохозяйственный сектор находится в состоянии, близком к... технологическая революция где датчики уже генерируют большой объем данных, но часто Они не интегрированы в действительно полезные инструменты.Стратегия AquaCrop-IoT заключается именно в том, чтобы преобразовать этот огромный объем информации в практическую платформу, которая поможет принимать более обоснованные решения в области орошения.
Вся эта работа позиционирует AquaCrop-IoT как пример... Применение цифровизации в ирригации в ИспанииВ условиях, когда экономия воды и энергии является приоритетом для фермерских хозяйств, платформа демонстрирует, что это возможно благодаря интеграции цифровых двойников, ежедневных изображений, данных о погоде и периферийных вычислений в единый инструмент, доступный с мобильных устройств. сократить рекомендуемое количество поливной воды примерно на треть. поддержание производства, что особенно важно для травянистых культур в европейских регионах, подверженных засухе.
