Преди да вложим парите си в най-новата технология на полетата със зърнени култури, необходимо е да направим внимателна оценка, като вземем предвид няколко основни фактора. „Предварителното проучване на различните възможности за използване на иновации е много важно, тъй като възвръщаемостта на инвестицията или цената, която фермата ще плати за ползване на дадена технология в една ферма не е същата като в някоя друга ферма. Всяко производство е различно и всяко стопанство работи по специфичен начин, стойността на всяка продукция също е различна“, казва Джой Агню, асоцииран вицепрезидент по приложни изследвания в Olds College of Agriculture and Technology. По време на събитие, което се състоя в Саскечуан, Агню представи най-новите прецизни технологии, използвани в интелигентната ферма на колежа. Стопанството представлява работеща ферма с 3600 акра, проектирана да предоставя практически възможности за обучение и приложни изследвания.
„Всяка технология може да играе различна роля във всяка отделна ферма, така че оценката на тази стойност за вашата ферма ще бъде уникална. Основното правило е да придобиете наистина ясна и правилна картина на текущите си производствени разходи по определени пера. Трябва да пресметнете разходите и ползите до долари и центове, да имате наистина силно разбиране за състоянието на бизнеса в момента, за да можете да направите правилна оценка на това каква стойност може да донесе една нова технология за бизнеса ви“, казва Джой Агню, цитирана от Grainews.ca.
Оптична растителна защита
На фокус в „умната“ ферма на колежа е оптичната растителна защита. Въпреки че технологията е една от най-старите, изпробвани тук, много производители продължават да имат въпроси относно цялостната й ефективност, включително нейната прецизност и намаляването на употребата на хербициди. Тестовете, проведени в Smart Farm, дават положителна оценка на оптичната растителна защита. Въпреки не съвсем идеалните метеорологични условия по време на изпитанията, тестовете показват, че прилагането на хербициди може да се намали с до 97% в режим напояване на едно избрано място и до 26% в режим разпръскване на ниско ниво.
24-инчова пръскачка Hardi със системата Weed-It Quadro няма отрицателни ефекти върху добива или натиска върху плевелите, въпреки значителното намаляване употребата на хербициди. „Работи невероятно добре за целта, за която е проектирана. Бяхме доволни от това колко надеждно открива, насочва и пръска плевелите“, казва Агню, добавяйки, че въпреки установеното намалено използване на химикали, тестовете на колежа за първи път изследват ефекта на технологията върху добива.
Въпреки че оптичното пръскане е обещаваща технология, Агню казва, че тя може да не е подходяща за някои ферми. Това зависи до голяма степен от конкретния случай на употреба и какви са приоритетите на производителя, според специалиста. „Рентабилността на инвестицията е сложен вид икономическо изчисление или изчисление на възвръщаемостта на инвестициите, което всеки фермер трябва да направи в своя конкретен случай“, казва тя и допълва: „Това, което ние се опитваме да направим, е да предоставим информация за цялостната функционалност и производителност, за да помогнем на фермерите да се ориентират кога да използват технологията и след това те трябва сами да направят изчисленията, за да определят какво в крайна сметка ще им спести тази технология по отношение употребата на хербициди.“
Сензори за подхранване на почвата
Друга обещаваща прецизна технология са сензорите за хранителни вещества в почвата. Докато някои ранни версии на системата не бяха много надеждни, по-новите модели, с които работи колежът, са показали много по-голям потенциал. „Тази технология е много стабилна и изглежда работи добре“, посочва тя. „Все още се разработват някои коефициенти за калибриране и данни за специфични типове почви, но те работят както трябва и генерират уникална информация, която фермерите могат да използват, за да вземат конкретни управленски решения в съответствие с цялостните им производствени практики.
„Потенциалът на подобрената технология е огромен, тъй като вече няма да е необходимо да разчитаме на една проба за цяло поле или дори за зона. Ще имаме възможност да измерваме хранителните вещества в почвата в реално време при много по-висока плътност, така че да взимаме по-информирани решения. Според Агню сензорите за почвата могат да бъдат полезен инструмент за фермери, които търсят незабавни или почти незабавни резултати от анализа на хранителните вещества в почвата на полето, за да разработят програма заедно с агроном или съветник по културите. Сензорите могат също така да донесат дивиденти на производителите, които искат да прилагат разделно азот, включително листен азот в средата на вегетационния сезон.
Метеорологични станции
Не е тайна, че един от най-големите определящи фактори за успеха на реколтата са капризите на времето. Това вероятно обяснява нарастващия интерес сред фермерите към преносимите метеорологични станции, както и разпространението на най-различни модели от производителите. Интелигентната ферма на Olds College е тествала различни марки и модели, които предоставят на фермерите богата информация, свързана с времето. Това включва информация за всичко – от температура, влажност и валежи до слънчева радиация и дори индекс на нормална разлика в растителността с цел по-добра оценка на гъстотата на растителността и промените в здравето на растенията.
Агню казва, че метеорологичните станции могат да бъдат ценен актив за производителите, които искат да бъдат по-прецизни при прилагането на пестициди, хербициди или фунгициди през целия сезон. „Можете да вземете много по-прецизни решения за вашата конкретна област или няколко области, вместо да разчитате на държавната метеорологична станция“, добавя тя.
Оценка на качеството на зърното в реално време
Фермерите и други участници в земеделската индустрия проявяват голям интерес към иновациите за оценка на качеството на зърното в реално време. Интелигентната ферма наскоро тества устройството CropScan 3300H On Combine Grain Analyzer, което анализира зърното точно преди да бъде натоварено на камиона или вагона. Устройството измерва няколко фактора като протеин, масло, фибри, нишесте, цвят и съдържание на влага в зърнени и маслодайни семена още, докато се прибират на полето. Събраните данни са геореферирани и могат да предоставят карта на полето с висока разделителна способност. Уредът е използван в комбинация с комбайн John Deere 9660 модел 2004 г., което показва, че не е необходимо ново оборудване, за да се използва тази най-нова технология.
„Едно от нещата, които открихме, беше, че технологията развълнува изключително много агрономите- практици и учени, защото им дава още данни, които никога преди не са могли да използват по отношение обвързването на агрономическите принципи с резултати като променливост на протеиновото съдържание“, обяснява Агню. Колкото и обещаваща да е технологията за оценка на качеството на зърното, тя носи някои предизвикателства. Основното е, че процесът на първоначално калибриране на устройствата може да бъде доста трудоемък и да отнеме много време. „Трябва да знаете какво правите и да следвате правилата“, посочва специалистът.
Сателитни картини
Някои сателитни технологии скоро биха могли да имат голям ефект върху решенията, които фермерите вземат на полето. Olds College наскоро предприе проучване за използването на сателитни изображения за разработване на карти с програми за употреба на фунгициди и десиканти. Според Агню това е ниша, която ще придобива все по-голямо значение в бъдеще поради нарастващата наличност на обществено достъпни сателитни изображения. Въпреки това процесът ще отнеме време, тъй като преобразуването на сателитните изображения в използваема карта не става бързо, а и не става по удобен за потребителя начин. „Все още е необходимо да имате някой в екипа си, който знае как да борави с технологията“, казва Агню и допълва: „Това всъщност не е готово за ползване устройство с карти, базирано на сателитни изображения от вашето поле. Все още са необходими оценки и адаптиране на данните в системата.“
Наблюдение на натовареното зърно и сушене
Наблюдението и изсушаването на зърното, натоварено в камион или на вагон е стъпка, на която Агню се спира по-подробно. Тя включва всичко от сложни устройства за наблюдение, които могат да се използват за създаване на 3D карта на влагата във вътрешността на контейнера за съхранение до прости, рентабилни устройства, които измерват влагата на натовареното зърно. „В миналото сушенето в контейнера не беше въпрос, на който се обръщаше много внимание: имате зърно натоварено в контейнера, включвате вентилатор, оставяте го да работи толкова дълго, колкото смятате, че трябва, и след това го изключвате. Фермерът имаше достъп до наистина ограничена информация, освен ако не се покатери в камиона или вагона, за да сондира и извади зърното“, казва Агню.
Автономна техника
Автономното оборудване е една от най-актуалните иновации в земеделието. В проектното предложение за създаване на „умната“ ферма са заложени значителни инвестиции в автономна техника, тъй като се смята, че интересът към нея само ще се увеличава през следващите години. Olds College в момента използва платформата Raven OmniPower за три полеви операции – засяване, пръскане и разпръскване. Използват се три приспособления, включително 30-футова въздушна сеялка SeedMaster, 120-футова пръскачка Pattison и 90-футова разпръсквачка за тор New Leader. Тези технологии се използват за трета година в учебната ферма, като целта на учените е да сравнят резултатите от тяхната употреба с тези от конвенционални селскостопански машини.
Предварителните констатации показват, че автономното оборудване има определено предимство пред конвенционалните апарати по отношение на полевата ефективност. Това включва оптимизиране на план за маршрут или пътека, което помага за подобряване на общата ефективност на полето. Също така автономното оборудване може да повиши производителността, тъй като фермерите не трябва да присъстват на полето по време на работа и са свободни да изпълняват други задачи. Информацията, събрана по време на тестовете, може да помогне много на изследователите да анализират ефективността на двигателя в полето и приплъзването на колелата при различни топографски вариации в полето.
Лилия Александрова
