Vienība 7 / 11

Lauksaimniecības lēmumu atbalsts ar laikapstākļu un klimata datiem

Ieguvumi:

  • Iespēja savienot meteoroloģiskos datus (temperatūra, nokrišņi, GDD, sala risks, mitrums) ar lauksaimniecības lēmumu logu
  • Iespēja apvienot laika prognozi un fenoloģiju ar mākslīgo intelektu, lai izveidotu izsmidzināšanas/ražas novākšanas/aizsardzības pret salu grafiku
  • Spēja pareizi interpretēt prognožu nenoteiktības un varbūtības izteiksmes un pārvaldīt risku ar agronoma spriedumu

Gandrīz katrs lēmums lauksaimniecībā ir saistīts ar laikapstākļiem: kad stādīt, kad miglot, kad laistīt, kad novākt ražu, vai naktī nāks sals? Pieredzējis zemnieks daudz lasa, skatoties debesīs, bet laikapstākļus tagad var lasīt arī skaitliski: temperatūru, nokrišņus, mitrumu, vēju, saules starojumu un to prognozes. Šī vienība iemāca savienot meteoroloģiskos datus ar lauksaimniecības lēmumu logu, apvienot laikapstākļu prognozēšanu un augu attīstību ar mākslīgo intelektu, lai izveidotu laika uzmetumus, un — vissvarīgākā problēma — pareizi nolasīt prognozes nenoteiktību. Jo laikapstākļu prognozēšana ir varbūtība; Tā izmantošana kā pārliecība ir viena no dārgākajām kļūdām.

Lauksaimniecības kritiskie meteoroloģiskie mainīgie

Temperatūra nav tikai skaitlis; Tas ir augu attīstības dzinējspēks. Lai to izmērītu, tiek izmantots GDD (Growing Degree Days) — dienas vidējā temperatūra tiek atņemta no produkta bāzes temperatūras un uzkrāta. GDD ir uzticamāks "bioloģiskais pulkstenis" nekā kalendārs; Tas paredz, kurā stadijā augs būs un kad parādīsies daži kaitēkļi, pamatojoties uz siltuma uzkrāšanos.

Nokrišņi un mitrums nosaka gan ūdens budžetu, gan slimību risku. Ilgstošs lapu mitrums un augsts mitrums izraisa daudzas sēnīšu slimības; Tāpēc dažas slimības brīdināšanas sistēmas tieši uzrauga mitruma un temperatūras kombināciju.

Salnas risks augļu dārziem ir dzīvības un nāves jautājums, īpaši ziedēšanas periodā; Dažas stundas mīnusa temperatūra var sabojāt visu produktu. Sala prognoze ir būtiska, lai savlaicīgi ieviestu aizsardzības pasākumus (aizsardzība pret salu ar apūdeņošanu, vēja mašīna).

Vējš tieši ietekmē lēmumu par izsmidzināšanu: lielā vējā pesticīds dreifē, nesasniedz mērķi un bojā blakus esošo zemes gabalu/vidi.

Mainīgs

atkarīgs lēmums

AI ieguldījums

GDD (siltuma uzkrāšanās)

Fenoloģija, kaitēkļu parādīšanās

Posma / parādīšanās laika prognoze

Nokrišņi + lapu mitrums

Slimību risks, apūdeņošana

Brīdinājums par riska logu

Sals (min. temperatūra)

Aizsalšanas sprūda

Riska nakts priekšā zīme

vējš

Izsmidzināšanas laiks

Piemērota loga ieteikums

mitrums + temperatūra

slimības modelis

Kritisku apstākļu kombinācija

Lasīšanas prognozes nenoteiktība

Šīs vienības svarīgākā ideja: laikapstākļu prognozēšana ir iespēja, nevis solījums. Teikums "70% lietus rītdien" nenozīmē "noteikti līs"; Tas nozīmē, ka 7 no 10 līdzīgiem apstākļiem ir nokrišņi. Prognozes ticamība laika gaitā strauji samazinās: 1-2 dienu prognoze ir diezgan uzticama, 7 dienu prognoze ir aptuvena tendence, 14 dienu prognoze ir gandrīz klimata vidējais rādītājs. Mākslīgais intelekts var maskēt šo neskaidrību ar skaistiem teikumiem; jūsu uzdevums ir saglabāt to redzamu.

Padoms. Lūdzot AI pieņemt lēmumu, kas balstīts uz laikapstākļiem, sakiet "iekļaut varbūtības un ticamības periodu, nerunājiet konkrēti". Tā vietā, lai "atliktu izsmidzināšanu uz rītdienu", daudz noderīgāks ir tāds izvads kā "vēja vējš rīt ir X%, visticamāk, zems, bet ir 2 dienas nenoteiktības".

Trīs mini futrāļi: pēc skaitļiem

1. gadījums — laiks ar GDD. Kaitēkļa parādīšanās ābeļdārzā pēc kalendāra bija gaidāma "maija vidū". Veicot GDD monitoringu, bija redzams, ka tajā gadā siltuma uzkrāšanās bija vēlu; Atbrīvošana tika atlikta 11 dienas vēlāk. Monitoringa slazdi apstiprināja GDD prognozi, un izsmidzināšana netika izšķiesta priekšlaicīgi, bet tika veikta tieši rašanās brīdī.

2. gadījums — nepareizas nolasīšanas iespējamība. Viens ražotājs paļāvās uz "60% nokrišņu" prognozi un atcēla apūdeņošanu; Lietus nenāca, un augs cieta divu dienu stresu. Mācība: 60% nebija "noteikti". Nākamajā reizē lēmums pieņemts, izvērtējot prognozēšanas varbūtību kopā ar augsnes mitruma sensoru; Ja bija zems mitrums, tika veikta viegla apūdeņošana, negaidot nokrišņus.

3. gadījums — aizsardzība pret salu. AI uzrādīja zemu sala iespējamību trīs dienas uz priekšu, taču inženieris uzraudzīja arī radaru un vietējo staciju, zinot 5 dienu nenoteiktību. Kritiskajai naktij tuvojoties, prognoze kļuva skarbāka; Laicīgi tika iedarbināta sala aizsardzības laistīšana un ziedi tika izglābti. Ja kāds akli uzticētos tālajam pareģojumam, viņu pieķertu nesagatavotu.

Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne

Vāja uzvedne:

Kad man šonedēļ vajadzētu izsmidzināt?

Spēcīga uzvedne:

Jūsu loma: Agronoms, kas atbalsta lauksaimniecības meteoroloģiju. Interpretējiet zemāk sniegto 7 dienu prognozi (diena, min/max temperatūra, nokrišņu iespējamība, vējš, mitrums).Uzdevums:- Uzskaitiet smidzināšanai PIEMĒROTOS logus; attaisno vēja un nokrišņu ierobežojumu. - Katram ieteikumam pievienojiet prognozes IESPĒJU un to, cik dienu nenoteiktība tā nes. - Precīzas valodas lietošana; Izsakiet to kā "visticamāk / nenoteikts". - Atzīmējiet, vai ir mitruma + temperatūras kombinācija, kas ir riskanta sēnīšu slimībai. - Ņemiet vērā, ka lēmums man ir jāpieņem kopā ar sensoru/lauku. Prognoze: [7 dienu dati]

Spēcīgā uzvedne pastiprina varbūtību un nenoteiktību, aizliedz precīzu valodu un nepiedēvē lēmumu vienam avotam.

Četras kopējamas veidnes

1) GDD kalkulators un fenoloģija:

Produkts [..], bāzes temperatūra [..]°C. Pašreizējais dienas vidējais rādītājs. uzkrāt GDD ar temperatūrām un prognozēt iespējamo attīstības stadiju, pamatojoties uz pašreizējo uzkrāšanos. Norādiet nenoteiktību; uzrakstiet, ka nepieciešams apstiprinājums ar lauka novērojumiem.

2) Izsmidzināšanas logs:

Iesakiet 2 piemērotākos logus miglošanai, pamatojoties uz 7 dienu vēja/nokrišņu prognozi. Pierakstiet vēja ātrumu, nokrišņu iespējamību un dreifēšanas risku katram. Ja nav piemērota loga, pasakiet to skaidri.

3) Agrīna brīdināšana par sala risku:

Tuvākajās naktīs min. Novērtējiet temperatūru un sala iespējamību. Atzīmējiet naktis, kurās pastāv risks nokrist zem kritiskā sliekšņa (~0°C ziedēšanas laikā) un pierakstiet prognozes nenoteiktību. Turklāt iesakiet, kuru vietējo avotu man vajadzētu skatīties.

4) Slimību riska logs:

Atzīmējiet logus, kuros palielinās sēnīšu slimību risks, pamatojoties uz lapu mitrināšanas ilgumu un mitruma/temperatūras datiem šai kultūrai. Diagnozes noteikšana; tikai brīdinājums līmenī "apstākļi ir piemēroti, palieliniet uzraudzību".

Biežas kļūdas

  • Maldīšanās varbūtība ar noteiktību. “60% nokrišņi” nav garantija; Nebalstiet savu lēmumu ar vienu minējumu.
  • Paļaujoties uz tālām prognozēm. 7 dienas uz priekšu ir tendence; Pieņemiet kritisko lēmumu ar prognozi, kas tiek atjaunināta, kad tā tuvojas.
  • GDD sajaukšanas bāzes temperatūra. Katra produkta bāze ir atšķirīga; nepareizā bāze nobīdīs visu uzkrājumu.
  • Vēja ignorēšana. Izsmidzināšana stiprā vējā nozīmē novirzi un kaitējumu videi.
  • Uzticoties vienam avotam. Satelīts, radars, vietējā stacija un lauks kopā ir uzticamāki.
Uzmanību: akla paļaušanās uz attālām prognozēm, pieņemot lēmumus par laiku, piemēram, aizsardzība pret salu, izsmidzināšana un ražas novākšana, ir dārgi. Izlasiet prognozi kā varbūtības sadalījumu un atjauniniet lēmumu, tuvojoties kritiskajai naktij/dienai.

Rezumējot

Meteoroloģiskie dati ir lauksaimniecības lēmumu laika ass: GDD nosaka fenoloģiju un kaitēkļu rašanos, mitruma-temperatūras slimību risku, min. Temperatūra nosaka sala risku, vējš nosaka miglošanas logu. AI ir spēcīgs, apvienojot šos datus un veidojot plānošanas kontūras, taču prognoze ir iespējama, un tās ticamība laika gaitā samazinās. Sargājiet AI no precīzas valodas, padariet redzamas iespējamības un nenoteiktības, pieņemiet lēmumu, izmantojot sensoru un lauku, un kritiskos laikos paļaujieties uz pašreizējo prognozi.

Lietojumprogrammas uzdevums

Sagatavo reprezentatīvu 7 dienu laika prognožu tabulu (min/max temperatūra, nokrišņu iespējamība, vējš, mitrums). Nododiet to mākslīgajam intelektam, izmantojot šīs ierīces veidnes "izsmidzināšanas logs" un "agrīnā brīdināšana par sasalšanas risku". Izvadē apsveriet, vai AI runā ar noteiktību vai varbūtību, vai tas norāda nenoteiktības periodu un vai tas to saka godīgi, ja nav pieejams logs. Pierakstiet, kādus papildu resursus izmantosit, lai pieņemtu lēmumu, nevis tikai minējumus.

kontrolsaraksts

  • [ ] Es interpretēju lietus/sala iespējamību kā iespējamību, nevis pārliecību.
  • [ ] Es ņēmu vērā prognozes ticamības periodu (atjaunināšana, tuvojoties).
  • [ ] GDD bāzes temperatūru izmantoju pareizi atbilstoši produktam.
  • [ ] Pieņemot lēmumu par izsmidzināšanu, es pārbaudīju vēja/slīdēšanas risku.
  • [ ] Es pieņēmu kritisko lēmumu par laiku, pamatojoties uz inženiera spriedumu, ko atbalstīja daudzi resursi un joma.