Добивки:
- Способност за поврзување на метеоролошките податоци (температура, врнежи, GDD, ризик од мраз, влажност) со прозорецот за земјоделски одлуки
- Способност да се комбинираат временската прогноза и фенологијата со вештачка интелигенција за да се добие нацрт распоред за заштита од прскање/берба/мраз
- Способност за правилно толкување на прогнозирана несигурност и веројатни изрази и управување со ризик со проценка на агрономот
Речиси секоја одлука во земјоделството е испреплетена со временските услови: кога да се засади, кога да се прска, кога да се полева, кога да се жнее, дали ќе дојде мраз ноќе? Искусниот фармер чита многу гледајќи во небото, но времето сега може да се чита и нумерички: температура, врнежи, влажност, ветер, сончево зрачење и нивните прогнози. Оваа единица ве учи да ги поврзувате метеоролошките податоци со прозорецот за земјоделски одлуки, да комбинирате временска прогноза и развој на растенијата со вештачка интелигенција за да создадете нацрти за тајминг и - најкритичното прашање - правилно да ја читате несигурноста на прогнозата. Бидејќи временската прогноза е веројатност; Користењето како сигурност е една од најскапите грешки.
Критични метеоролошки променливи за земјоделството
Температурата не е само бројка; Тоа е моторот на развојот на растенијата. За да се измери ова, се користи GDD (Денови на степен на растење): дневната просечна температура се одзема од основната температура на производот и се акумулира. GDD е посигурен „биолошки часовник“ од календарот; Тој предвидува во која фаза ќе биде растението и кога ќе се појават некои штетници врз основа на акумулација на топлина.
Врнежите и влажноста го одредуваат и буџетот за вода и ризикот од болести. Долготрајната влажност на листовите и високата влажност се предизвикувачи за многу габични заболувања; Затоа некои системи за предупредување за болести директно ја следат комбинацијата влажност-температура.
Ризикот од мраз е прашање на живот и смрт за овоштарниците, особено во периодот на цветање; Неколку часа минусни температури може да го уништат целиот производ. Прогнозата за мраз е од витално значење за навремено воведување мерки за заштита (заштита од мраз со наводнување, ветерна машина).
Ветерот директно влијае на одлуката за прскање: при силни ветрови, пестицидот се оддалечува, не ја достигнува целта и ја оштетува соседната парцела/средина.
Променлива
зависна одлука
Придонес за вештачка интелигенција
GDD (акумулација на топлина)
Фенологија, појава на штетници
Предвидување на време на фаза/појава
Врнежи + влажност на листот
Ризик од болест, наводнување
Предупредување на прозорецот за ризик
Мраз (мин. температура)
Активирање за заштита од мраз
Знак за ризична ноќ пред нас
ветер
Време на прскање
Соодветна препорака за прозорец
влажност + температура
модел на болеста
Комбинација на критична состојба
Читање на несигурност за прогноза
Најважната идеја на оваа единица: временската прогноза е можност, а не ветување. Реченицата „70% од дождот утре“ не значи „дефинитивно ќе врне“; Тоа значи дека 7 од 10 слични услови доживуваат врнежи. Веродостојноста на прогнозата брзо опаѓа со текот на времето: прогнозата за 1-2 дена е сосема сигурна, прогнозата за 7 дена е груб тренд, прогнозата за 14 дена е речиси климатскиот просек. Вештачката интелигенција може да ја прикрие оваа нејаснотија со убави реченици; вашата работа е да го одржувате видливо.
Совет: Кога барате од вештачката интелигенција одлука заснована на временските услови, кажете „вклучи период на веројатност и доверба, не биди конкретен“. Наместо „одложете го прскањето до утре“, многу покорисен е излезот како што е „ветрот утре е X% веројатно низок, но има 2 дена неизвесност“.
Три мини случаи: според бројките
Случај 1 - Тајминг со ГДД. Појавување на штетник во јаболкница според календарот се очекуваше во „средината на мај“. Со мониторингот на GDD, се виде дека акумулацијата на топлина доцнела таа година; Ослободувањето беше одложено 11 дена подоцна. Мониторинг стапиците го потврдија предвидувањето на GDD и прскањето не беше залудно потрошено предвреме, туку беше направено токму во моментот на појавата.
Случај 2 - Веројатност за погрешно читање. Еден производител се потпираше на прогнозата за „60% врнежи“ и го откажа наводнувањето; Дождот не дојде и фабриката претрпе два дена стрес. Лекција: 60% не беа „сигурни“. Следниот пат, одлуката беше донесена со евалуација на веројатноста за предвидување заедно со сензорот за влага во почвата; Доколку имало мала влажност, се применувало лесно наводнување без да се чекаат врнежи.
Случај 3 - Заштита од мраз. Вештачката интелигенција покажа мала веројатност за мраз за три дена пред тоа, но инженерот исто така ги следеше радарот и локалната станица, знаејќи ја 5-дневната неизвесност. Како што се приближуваше критичната ноќ, прогнозата стануваше поостра; Наводнувањето за заштита од мраз беше активирано навреме и цвеќињата беа спасени. Ако некој слепо верувал на далечно предвидување, би бил фатен неподготвен.
Слаба навестување / Силен навестување
Слаба навестување:
Кога треба да прскам оваа недела?
Моќен потсетник:
Вашата улога: Агроном кој ја поддржува земјоделската метеорологија. Толкувајте ја 7-дневната прогноза подолу (ден, мин/макс температура, веројатност за врнежи, ветер, влажност). Задача: - Наведете ПОГОДНИ прозорци за прскање; го оправда ограничувањето на ветерот и врнежите. - На секој предлог додадете ја МОЖНОСТА на прогнозата и колку денови неизвесност носи таа. - Користење на прецизен јазик; Изразете го како „најверојатно/неизвесно“. - Обележете дали има комбинација влажност+температура која е ризична за габични заболувања. - Забележете дека треба да ја донесам одлуката заедно со сензорот/полето. Предвидување: [7 дена податоци]
Силната навестување наметнува веројатност и несигурност, забранува прецизен јазик и не ја припишува одлуката на еден извор.
Четири шаблони за копирање
1) GDD калкулатор и фенологија:
Производ [..], основна температура [..]°C. Тековен дневен просек. акумулирајте го GDD со температури и предвидете ја можната развојна фаза врз основа на моменталната акумулација. Наведете ја неизвесноста; напишете дека е потребна потврда со теренско набљудување.
2) Прозорец за прскање:
Препорачај ги 2-те најпогодни прозорци за прскање врз основа на 7-дневната прогноза за ветер/врнежи. Запишете ја брзината на ветерот, веројатноста за врнежи и ризикот од наноси за секоја од нив. Ако нема соодветен прозорец, кажете го тоа јасно.
3) Рано предупредување за ризик од мраз:
Во наредните ноќи, мин. Проценете ја температурата и веројатноста за мраз. Обележете ги ноќите со ризик да паднат под критичниот праг (~0°C при цветање) и запишете ја неизвесноста на прогнозата. Дополнително, предложете кој локален извор да го гледам.
4) Прозорец за ризик од болест:
Обележете ги прозорците каде ризикот од габични заболувања се зголемува врз основа на времетраењето на влажноста на листовите и податоците за влажноста/температурата за оваа култура. Поставување дијагноза; само алармирање на нивото „условите се погодни, зголемете го мониторингот“.
Вообичаени грешки
- Грешка веројатноста за сигурност. „60% врнежи“ не е гаранција; Не ја засновајте вашата одлука на една претпоставка.
- Потпирајќи се на далечното предвидување. 7 дена напред е трендот; Донесете ја критичната одлука со прогнозата ажурирана како што се приближува.
- Основна температура на мешање GDD. Основата на секој производ е различна; погрешната основа ќе ја префрли целата акумулација.
- Игнорирање на ветрот. Прскањето при силни ветрови значи наноси и штети на животната средина.
- Доверба на еден извор. Сателитот, радарот, локалната станица и теренот заедно се посигурни.
Внимание: Слепото потпирање на далечното прогнозирање во одлуките за тајмингот како заштита од мраз, прскање и берба е скапо. Прочитајте ја прогнозата како распределба на веројатност и ажурирајте ја одлуката додека се приближувате до критичната ноќ/ден.
Сумирано
Метеоролошките податоци се временската оска на земјоделските одлуки: ГДД ја одредува фенологијата и појавата на штетници, ризикот од болеста влажност-температура, мин. Температурата го одредува ризикот од мраз, ветерот го одредува прозорецот за прскање. Вештачката интелигенција е моќна во комбинирањето на овие податоци и производството на контури за распоред, но предвидувањето е веројатно и нејзината доверба се намалува со текот на времето. Чувајте ја вештачката интелигенција подалеку од прецизен јазик, направете видливи веројатноста и неизвесноста, донесете ја одлуката со сензорот и полето и потпрете се на тековната прогноза во критичните моменти.
Задача за апликација
Подгответе репрезентативна табела за временска прогноза за 7 дена (мин/макс температура, веројатност за врнежи, ветер, влажност). Дајте ја на вештачката интелигенција со шаблоните „прозорец за прскање“ и „рано предупредување за ризик од мраз“ во овој уред. Во излезот, размислете дали вештачката интелигенција зборува со сигурност или веројатност, дали го одредува периодот на неизвесност и дали тоа го кажува искрено ако нема достапен прозорец. Запишете кои дополнителни ресурси ќе ги искористите за да донесете одлука, а не само да претпоставувате.
листа за проверка
- [ ] Можноста за дожд/мраз ја толкував како можност, а не како сигурност.
- [ ] Го зедов предвид периодот на доверливост на прогнозата (се ажурира како што се приближува).
- [ ] Правилно ја користев основната температура GDD според производот.
- [ ] Го проверив ризикот од ветер/нанос во одлуката за прскање.
- [ ] Ја донесов критичната одлука за тајминг со проценка на инженер, поддржана од многу ресурси и терен.