Mùa nông nghiệp 2022 của công ty nông nghiệp August-Agro ở Tatarstan lần đầu tiên bắt đầu với các trạm thời tiết của riêng mình: vào mùa xuân này, chúng đã được lắp đặt và đưa vào hoạt động. Có 10 trạm mới đang hoạt động trên lãnh thổ nước cộng hòa: hai trạm ở trang trại August-Kamskoe Ustye, hai trạm ở August-Leninogorsk, bốn trạm ở August-Muslyum, và một trạm ở August-Tyulyachi và August-Kaibitsy. Phạm vi của các cảm biến trạm thời tiết là 14-15 km và vùng phủ sóng vượt quá 90% quỹ đất của Công ty Quản lý Nông nghiệp Avgust trong khu vực.
Việc lắp đặt các trạm thời tiết iMETOS trên đồng ruộng (do Pessl Instruments từ SAS phát triển) đã trở thành bước tiếp theo của Avgust-Agro trong việc thực hiện các nguyên tắc canh tác thông minh. Các nhà nông học của trang trại Augusta đã được đào tạo về cách xử lý các thiết bị mới. Công việc với dữ liệu khí tượng nông nghiệp được thực hiện thông qua nền tảng đám mây FieldClimate. Việc truy cập thông tin được thực hiện bằng cả giao diện web và thông qua ứng dụng di động. Một dịch vụ tập trung trong phạm vi hẹp, tập trung đặc biệt vào việc làm việc với các trạm thời tiết, tạo cơ hội để phân tích sâu các phép đo, đưa ra dự báo và xác định "cửa sổ" tối ưu để thực hiện một số hoạt động nông nghiệp nhất định. Ngoài ra, tích hợp với sản phẩm phần mềm Cropwise, một hệ thống phổ biến để điều khiển từ xa đất nông nghiệp được sử dụng trong các công ty nông nghiệp Augusta, đã được thiết lập. Sự tích hợp này cho phép thông tin từ các trạm thời tiết không chỉ đến được nền tảng riêng của một trạm cụ thể mà còn được sử dụng trong các thuật toán hệ thống thông tin để tính toán, ví dụ, các mô hình trưởng thành.
“Thiết bị đo khí tượng mà mỗi trạm được trang bị, mang lại cơ hội thu được nhiều loại dữ liệu về nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm không khí, tốc độ gió, hướng và độ ẩm, bức xạ mặt trời, v.v. Mỗi trang trại có một trạm thời tiết. một cảm biến đo độ ẩm, nhiệt độ và độ mặn của đất, cho phép đo các chỉ số này ở độ sâu lên đến 115 cm. Đặc biệt, nó có thể được sử dụng để tìm ra mức độ đóng băng của trái đất. Khi bắt đầu chiến dịch gieo hạt hiện tại, chúng tôi đã dựa trên thông tin nhận được về đất, xác định nhiệt độ và độ ẩm tối ưu ở độ sâu gieo hạt, ”Dmitry Shaplyko, trưởng bộ phận kiểm soát và giám sát của August-Agro Management cho biết. Công ty.
Các chuyên gia của Avgust-Agro đã kiểm tra độ chính xác của dữ liệu khí tượng nông nghiệp thu được qua các trạm: ví dụ, lượng mưa được kiểm tra bằng cách sử dụng một cốc đo được lắp đặt bên cạnh trạm và các chỉ số của cảm biến trùng khớp với kết quả của các phép đo vật lý. Thông tin cần thiết được các cảm biến đọc 15 phút một lần và truyền đến máy chủ nửa giờ một lần - điều này đủ để tạo thành một bức tranh khách quan về điều kiện thời tiết. Tần số liên lạc có thể giảm vào cuối mùa trồng trọt và do đó giảm mức tiêu thụ pin của trạm thời tiết.
Dịch vụ làm việc với các trạm thời tiết cũng cho phép bạn dự đoán các điều kiện thời tiết: ví dụ: các nhà nông học có sẵn bản đồ cho biết các đám mây đang di chuyển từ đâu đến và có thể có lượng mưa như thế nào. Toàn bộ lịch sử quan sát được lưu lại. Với việc tích lũy dữ liệu, các chuyên gia sẽ có thể so sánh năm nào thành công nhiều hơn hoặc ít hơn đối với sản xuất cây trồng về thời tiết.
“Các trạm thời tiết và các dịch vụ liên quan được sử dụng trong hầu hết các giai đoạn của công việc: chúng tôi cần làm việc với đất, tiến hành chiến dịch gieo hạt, bón phân, bảo vệ cây trồng và thu hoạch. Sử dụng giao diện dịch vụ, một nhà nông học ở giai đoạn này hay giai đoạn khác, chẳng hạn, trước chiến dịch gieo hạt, có thể chọn phần thích hợp và tìm cây trồng quan tâm ở đó. Dựa trên các dữ liệu khí tượng nông nghiệp sẵn có, nền tảng sẽ đề xuất các “cửa sổ” tối ưu cho công việc. Các chỉ số thường được sử dụng là lượng mưa, nhiệt độ không khí, nhiệt độ đất. Để xác định thời điểm tốt nhất để phun, các thông số như tốc độ gió và delta T, sự khác biệt giữa số đọc bầu khô và ướt cho biết tốc độ bay hơi nước, được thêm vào dữ liệu phân tích. Dmitry Shaplyko nói: Cần phải tính đến chỉ số này, đặc biệt là để tránh làm khô quá nhanh các giọt dung dịch thuốc trừ sâu trên lá, có thể làm giảm mức độ hấp thụ thuốc của cây trồng và hiệu quả của phương pháp điều trị. .
Làm việc với dữ liệu thời tiết cũng giúp đối phó thành công hơn với các loài gây hại cụ thể, bệnh thực vật và cỏ dại: nếu cần, dịch vụ cho phép bạn chọn một hoặc một mầm bệnh khác và dựa trên các yếu tố nhiệt độ và độ ẩm có sẵn, tính toán mức độ rủi ro tiềm ẩn của sự phát triển của nó. Điều này mở ra nhiều khả năng cho các biện pháp phòng trừ: ví dụ, xử lý trước các loại cây trồng có tỷ lệ sử dụng thuốc giảm hoặc sử dụng các sản phẩm giá cả phải chăng hơn. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa việc sử dụng thuốc bảo vệ thực vật mà còn bảo toàn hiệu quả hơn sản lượng tiềm năng.