Kartoshka ishlab chiqarish: qishloq xo'jaligining aniq usullaridan foydalanish

Qishloq xo'jaligining aniq amaliyotlari ekinlar daromadini oshirish va qishloq xo'jaligining atrof-muhitga ta'sirini kamaytirish maqsadida ekinlarni ishlab chiqarishni optimallashtirish uchun aniqroq ekish, sug'orish, o'g'itlash va pestitsidlardan foydalanishni o'z ichiga oladi. Ushbu maqolada biz kartoshka ishlab chiqarishda o'zgaruvchan sug'orish va masofadan zondlash kabi PA amaliyotlaridan foydalanishni muhokama qilamiz.

Xalqaro nozik qishloq xo'jaligi jamiyatiga ko'ra, "aniq qishloq xo'jaligi (PA) - bu vaqtinchalik, fazoviy va individual ma'lumotlarni to'playdigan, qayta ishlaydigan va tahlil qiladigan va ularni resurslardan foydalanish samaradorligini oshirish uchun taxminiy o'zgaruvchanlikka ko'ra boshqaruv qarorlarini qo'llab-quvvatlash uchun boshqa ma'lumotlar bilan birlashtiradigan boshqaruv strategiyasidir. , qishloq xo‘jaligi ishlab chiqarishining unumdorligi, sifati, rentabelligi va barqarorligi”.

Boshqacha qilib aytganda, PA to'g'ri joyda, to'g'ri vaqtda va to'g'ri yo'lda to'g'ri ishni qilish imkoniyatini beradi. Kartoshka kabi yuqori qiymatli ekinlar PAni qabul qilish uchun yaxshi nomzodlar sifatida tan olingan, chunki kirish xarajatlari yuqori. Bundan tashqari, kartoshka tubining hosildorligi va sifatining ishlab chiqarish amaliyoti va atrof-muhit sharoitlariga sezgirligi aniq boshqaruvni iqtisodiy jihatdan muhim qiladi. 

O'zgaruvchan tezlikda sug'orish

O'zgaruvchan tezlikli sug'orish (VRI) texnologiyasi suvni markaziy burilish uzunligi bo'ylab bir xil tezlikda emas, balki o'zgaruvchan stavkalarda qo'llaydi. VRI ni qo'llashning ikki bosqichi mavjud: birinchidan, tuproqning elektr o'tkazuvchanligi (EC) yoki balandlik xaritasi asosida, dala turli boshqaruv zonalariga bo'linadi; ikkinchidan, tizim alohida nozullarni yoqish va o'chirish (ko'krakni boshqarish VRI) yoki aylanish tezligini boshqarish (tezlikni boshqarish VRI) orqali turli boshqaruv zonalarida ma'lum miqdordagi suvni qo'llaydi.

VRI suvni turli ekinlar yoki navlarga, har xil tuproq turlariga, yuqori oqimli hududlarga yoki nam va to'yinganlikka moyil past joylarga va dala ichidagi ekologik jihatdan sezgir hududlarga turli stavkalarda qo'llashi mumkin. VRI ning asosiy maqsadi ortiqcha va kam sug'orishning oldini olishdir, shuning uchun suv isrof qilinmasligi va suv ta'siriga yo'l qo'ymaslik, hosildorlik va sifatni saqlab qolish yoki oshirishdir. 

2018-yil yozida biz tijorat kartoshkasida VRI dan foydalanishning afzalliklarini aniqlash uchun tadqiqot o'tkazdik (Russet Burbank) Viskonsin shtatida ishlab chiqarish. Biz mos ravishda nozul bilan boshqariladigan VRI va tezlikni boshqariladigan VRI bilan sug'oriladigan ikkita dala tanladik.

Har bir maydonda eng baland va eng past joylar o'rtasida taxminan 15 fut balandlik farqi mavjud edi. O'rim-yig'im paytida biz har bir dalaning eng qurg'oqchil/o'rtacha maydoni va eng nam maydonining tub hosildorligi va sifatini baholadik. Ko'krak nazorati VRI (1a-rasm) ostida, o'rtacha maydonga nisbatan eng nam hududda hosildorlikning sezilarli darajada pasayishi (taxminan 140 cwt / a, p<0.05) kuzatildi. Eng qurg'oqchil hududdan olingan hosil o'rtacha maydonga nisbatan bir oz yuqori (taxminan 20 tsvt/a, p>0.05). Tezlikni nazorat qilish VRI (1b-rasm) ostida, uchta joy o'rtasida hosildorlikda sezilarli farq yo'q edi, garchi eng qurg'oqchil hududdagi raqam o'rtacha va eng nam hududlardagidan yuqori bo'lsa-da.

Bizning ma'lumotlarimiz shuni ko'rsatdiki: 

• VRI dan foydalanishning katta foydasi hosildorlik va sifatni yaxshilash, shuning uchun sug'orishning kam ta'minlanishiga ko'proq moyil bo'lgan dalaning eng og'ir (yoki yuqori oqim) hududida rentabellikni oshirishdir. VRI o'simliklarning ildiz otish zonasida tuproq namligini saqlab turishga qodir;
• VRI sug'orish suvini tejash va nam yoki to'yingan maydonning past maydonida sug'orish samaradorligini oshirishi mumkin. Biroq, VRI ostida ham, past hududda kartoshka hosildorligi va sifatini boshqarish hali ham qiyin, chunki o'simliklar ko'proq chirish va nuqsonlarga ega;
• VRI kartoshkaning rentabelligini oshirish bilan birga suvni tejash uchun istiqbolli tizimdir, ammo o'zgaruvchanligi bo'lgan dalalarda uni yaxshiroq boshqarish uchun qo'shimcha nozik sozlash kerak. 

Masofadan zondlash va mashinani o'rganish

Hosildorlik va rentabellikni saqlab qolish uchun kartoshka fermerlari ekinlarning azotga bo'lgan ehtiyojini qondirishlari kerak. Atrof-muhit degradatsiyasini minimallashtirish va er osti suvlaridagi nitrat bilan bog'liq me'yoriy va huquqiy noaniqlik bilan bog'liq moliyaviy xavflarni kamaytirish uchun kartoshka fermerlari vegetatsiya davrida kerakli miqdorda azotni to'g'ri vaqtda qo'llashga yordam beradigan yangi boshqaruv vositalariga muhtoj. 

Mavsumda kartoshka o'simliklarining azot holatini monitoring qilishning keng tarqalgan usullari ko'p mehnat talab qiladi, ko'p vaqt talab qiladi, ba'zan noto'g'ri va faqat dala ichidagi uchastkaga xosdir. Bundan tashqari, masofaviy zondlash tasvirlari yordamida mavsumdagi o'simliklarning azot holati va tugunning mavsum oxiridagi hosildorligini bashorat qilish uchun butun dala xaritalarini yaratadigan ommaviy foydalanish mumkin bo'lgan vositalar mavjud emas.

Masofaviy zondlash - bu mavsum davomida ekin yetishtirishni boshqarishning mavjud usullarini takomillashtirishga qaratilgan innovatsion, o‘z vaqtida, buzilmaydigan va fazoviy kompleks yondashuv. Masofadan zondlash odatda bir nechta tor spektral diapazonlarni (~ 3-10 nm) ta'minlaydi, ular o'simlik ozuqalarining nozik singdirish xususiyatlarini qamrab oladi. Hozirgacha ko'plab tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, masofadan zondlash barg maydoni indeksi, biomassa, bargdagi N kontsentratsiyasi va boshqalar kabi ekin parametrlarini/o'zgaruvchilarini bashorat qilish uchun samarali qo'llanilishi mumkin. 

Ekin xususiyatlarini bashorat qilish/modellash uchun ishlatiladigan usullar asosan spektral signallar va dala o'lchovlari o'rtasida bashorat qilish algoritmlarini yaratishga qaratilgan. Oddiy model bashorat qiluvchisi o'simlik indekslari (VI) bo'lib, ular ikki yoki undan ortiq spektral diapazonlarda aks ettirishning matematik birikmalaridir. Masalan, mintaqaviy va global miqyosda o'simliklar dinamikasini kuzatishda oddiy qo'llanilishi tufayli avvalgi tadqiqotlarda normallashtirilgan o'simliklar farqi indeksi (NDVI) keng qo'llanilgan. 

Biz uchta mashinani o'rganish modelini o'rgandik (qaror daraxti (DT), qo'llab-quvvatlash). vector mashina (SVM) va tasodifiy o‘rmon (RF) 2018 va 2019 yillarda ikkita vegetatsiya davrida to‘rtta kartoshka navining N holatini va yakuniy hosildorligini (ikkita russet, shu jumladan Silverton va Lakeview Russet, ikkita maydalagich, shu jumladan Snouden va Xodag) bashorat qilish uchun NDVI dan foydalangan. .

Bizning dastlabki natijalarimiz shuni ko'rsatdiki, NDVI kartoshkaning N holatini NO3-N, butun bargning umumiy N yoki butun tokning umumiy N, shuningdek mavsum oxiridagi umumiy hosilni bashorat qilish uchun katta imkoniyatlarga ega (4-jadval). Modellarning mosligini o'lchash uchun biz 2 dan 0 gacha bo'lgan R1 dan foydalandik. R2 qanchalik baland bo'lsa, bashorat shunchalik yaxshi bo'ladi. Agar R2 0.75 dan yuqori bo'lsa, bu juda yaxshi bashorat hisoblanadi. 

Ikkala VRI tizimida ham, eng nam hududdagi ildiz mevalari eng quruq va o'rtacha hududlarga qaraganda kamroq o'ziga xos tortishish kuchiga ega edi va nozullarni boshqarish tizimidagi farq sezilarli edi (1-jadval).

2-rasmda ko'rsatilgandek, har bir dalaning eng nam maydonidagi ildiz mevalari uzunligi va kengligi nisbati sezilarli darajada yuqori. Shunga mos ravishda, kasallanish ham yuqori bo'lgan

ikkala dalaning eng nam joylaridan ildiz mevalaridagi ichi bo'sh yurak va tezlikni nazorat qilish tizimida farq sezilarli edi (2-jadval).

48 ° F dan past haroratda saqlash vaqtida biz ikkala dalaning eng nam joylarida ildiz mevalarni ekmoqchi bo'lgan chirish holatlarini ko'rsatdik (3-rasm). To'yingan tuproqlarda o'stirilgan ildiz mevalari yuzasida kattalashgan yasmiqlar bo'lgan, bu esa dalada va saqlash vaqtida patogenlar uchun mukammal kirish joylarini yaratgan.

Bundan tashqari, biz tezlikni nazorat qilish VRI tizimining sug'orish samaradorligini (IE) hisoblab chiqdik (ko'krakni boshqarish VRI raqamlari mavjud emas edi) va bu suvning o'rtacha maydoniga nisbatan IE sezilarli darajada yaxshilanganligini ko'rsatdi. maydon. Eng qurg'oqchil hududda IE o'rtacha ko'rsatkichdan bir oz yuqori edi (3-jadval).

Azot holati boʻyicha, petiole nitrat-N ni bashorat qilish uchun NDVI dan foydalanish kartoshkaning har ikki turi uchun ham eng yaxshi R2 natijalarini yaratdi, bu butun barg umumiy N va butun tokning umumiy N ga nisbatan. Umumiy hosilni bashorat qilish uchun DT va RF SVM dan yaxshiroq edi va natijalar 2019 yil uchun 2018 yilga qaraganda yaxshiroq edi (yuqoridagi 4-jadval).

Hozirgacha biz buni aniqladik: 

• 1) qaror daraxti va tasodifiy o'rmon qo'llab-quvvatlashdan yaxshiroqdir vector N-mavsumdagi holatini va kartoshkaning mavsum oxiridagi hosildorligini bashorat qilish uchun mashina;
• 2) petiole nitrat-N ni NDVI va mashinani o'rganish modellari yordamida barglar yoki uzumlardagi umumiy N ga nisbatan yaxshiroq taxmin qilish mumkin. Biz modellarni tasdiqlaymiz va ko'proq kartoshka navlari bo'yicha ko'proq yillik ma'lumotlardan foydalangan holda bu ishni kengaytiramiz.

Muallif Viskonsin kartoshka va sabzavot yetishtiruvchilar uyushmasiga, Viskonsin qishloq xo‘jaligi, savdo va iste’molchilar huquqlarini himoya qilish departamentiga, Viskonsin o‘g‘itlar bo‘yicha tadqiqot kengashiga va Viskonsin universiteti-Madison qishloq xo‘jaligi va hayot fanlari kollejiga tadqiqotimizni moliyalashtirgani uchun minnatdorchilik bildiradi.

— Yi Vang — Viskonsin-Madison universitetining bogʻdorchilik boʻlimi dotsenti. U Spudmanning Rivojlanayotgan yetakchi mukofotining sobiq sovrindori.

/irrigatsiya-texnologiyasi