.png)
W tym kontekście Moduł Ochrony dostępny na platformie xFarm stanowi jedno z najważniejszych osiągnięć innowacyjnych. Udostępnia rolnikom zaawansowane narzędzia technologiczne umożliwiające zapobieganie chorobom roślin oraz ochronę upraw w sposób precyzyjny i zrównoważony. Co jednak kryje się za tą zaawansowaną technologią? Dowiedzmy się tego razem.
Modele prognostyczne stanowią podstawę każdego zaawansowanego systemu ochrony roślin. Opierają się na rygorystycznej analizie danych klimatycznych, agronomicznych i uprawowych, a także na informacjach dotyczących konkretnych patogenów, aby przewidzieć moment, w którym warunki na polu mogą sprzyjać rozwojowi chorób roślin. Modele są integrowane z Systemami Wspomagania Decyzji (DSS), które za pośrednictwem platform cyfrowych, takich jak xFarm, umożliwiają ciągłe monitorowanie ryzyka wystąpienia fitopatogenów. Jednym z głównych atutów tych narzędzi jest możliwość przeprowadzania zabiegów wymagających stosowania środków ochrony roślin wyłącznie wtedy, gdy są rzeczywiście konieczne. W rolnictwie coraz bardziej ukierunkowanym na zrównoważony rozwój, systemy DSS oferują unikalną możliwość ograniczenia stosowania środków ochrony roślin, przy jednoczesnej ochronie środowiska naturalnego i zwiększeniu efektywności praktyk rolniczych.
Tworzenie skutecznych modeli prognostycznych wymaga intensywnych prac badawczo-rozwojowych. W celu opracowania Modułu Ochrony dostępnego na platformie xFarm było konieczne zaangażowanie instytutów badawczych, uczelni oraz wyspecjalizowanych laboratoriów. Współpraca z tymi instytucjami umożliwia gromadzenie wysokiej jakości danych oraz ciągłą kalibrację i udoskonalanie modeli, tak aby były coraz bardziej precyzyjne i dostosowane do konkretnych warunków lokalnych. Interakcja pomiędzy nauką akademicką a praktyką rolniczą ma zasadnicze znaczenie: dzięki ścisłej współpracy naukowców, techników i rolników systemy DSS są nieustannie dostosowywane do nowych wyzwań stojących przed rolnictwem, takich jak zmiany klimatyczne oraz zmieniające się relacje między patogenami a roślinami. W rezultacie powstaje nie tylko zaawansowany technologicznie system, ale również narzędzie precyzyjnie odpowiadające na rzeczywiste potrzeby rolników.
Rdzeń Modułu Ochrony stanowią technologie służące do zbierania i analizy danych. Stacje meteorologiczne, czujniki zwilżenia liści oraz prognozowane dane klimatyczne są niezbędne do stałego monitorowania warunków środowiskowych oraz stanu upraw. Urządzenia gromadzą w czasie rzeczywistym dane dotyczące podstawowych parametrów, takich jak temperatura, wilgotność, opady, kierunek i prędkość wiatru, liczba godzin zwilżenia liści oraz wielu innych zmiennych. Samo zbieranie danych stanowi jednak jedynie część procesu. Równie istotnym elementem jest interpretacja zgromadzonych informacji. Modele matematyczne i statystyczne, będące podstawą Modułu Ochrony, analizują zmienne klimatyczne i środowiskowe w celu precyzyjnego prognozowania rozwoju i rozprzestrzeniania się chorób roślin uprawnych. Wyniki tych analiz dostarczają rolnikom terminowych wskazówek, umożliwiając podejmowanie celowych działań na podstawie konkretnych danych.
Aby zapewnić skuteczność modeli prognostycznych, zasadnicze znaczenie ma ich testowanie i walidacja w rzeczywistych warunkach rolniczych. Moduł Ochrony nie ogranicza się do symulacji laboratoryjnych — został szeroko przetestowany w terenie, na którym dane prognozowane porównano z rzeczywistym rozwojem chorób roślin. Na tych etapach udział rolników, techników, ośrodków badawczych i uczelni wyższych ma fundamentalne znaczenie, ponieważ ich opinie i wiedza praktyczna przyczyniają się do dalszej optymalizacji systemu. Testy w terenie stanowią zatem główny etap weryfikacji, której celem jest nie tylko potwierdzenie funkcjonowania systemu, ale także zapewnienie skutecznej odpowiedzi na potrzeby rolników poprzez dostarczanie terminowych i praktycznych rozwiązań w zakresie ochrony upraw.
Wdrożenie modeli prognostycznych oraz Systemów Wspomagania Decyzji (DSS) przynosi rolnikom szereg korzyści, poprawiając efektywność oraz obniżając koszty związane z ochroną upraw. Przede wszystkim narzędzia te umożliwiają ograniczenie stosowania środków ochrony roślin, poprzez działanie jedynie w przypadku rzeczywistego ryzyka wystąpienia choroby. W ten sposób rolnicy ograniczają stosowanie środków fitosanitarnych, przyczyniając się do ochrony środowiska naturalnego. Ponadto, dzięki terminowym i sprofilowanym prognozom, modele wspomagają przeprowadzanie zabiegów w polu w optymalnym momencie, zwiększając skuteczność działań ochronnych. Warto podkreślić, że modele prognostyczne nie zastępują rolnika ani doradcy technicznego — stanowią narzędzie wspierające proces decyzyjny, pomagając określić optymalne okno czasowe, w którym wykonanie zabiegu fitosanitarnego zapewnia maksymalną efektywność i skuteczność w zwalczaniu choroby. Takie podejście umożliwia bardziej precyzyjną, celową i odpowiedzialną ochronę upraw, minimalizując wpływ na środowisko oraz wspierając wzrost produktywności w sposób zrównoważony.
Systemy Wspomagania Decyzji (DSS) stanowią doskonały przykład, jak rolnictwo może korzystać z innowacji technologicznych oraz ze współpracy świata nauki z praktyką rolniczą. Dzięki zaawansowanym modelom prognostycznym, technologiom monitorowania w czasie rzeczywistym oraz stałej personalizacji systemu, rolnicy mogą skuteczniej i w sposób bardziej zrównoważony chronić uprawy, jednocześnie ograniczając koszty i wpływ na środowisko. W obliczu dynamicznie zmieniających się globalnych wyzwań, tego rodzaju narzędzia odgrywają zasadniczą rolę w promowaniu rolnictwa inteligentnego, zrównoważonego i zdolnego do elastycznego reagowania na zmieniające się potrzeby świata.
.svg)
