Presnosť
Pojem presnosť v procese modernizácie prvovýroby v prvom kroku zahŕňal zavádzanie navigácie a systémov GPS riadenia spoločne s autopilotmi nielen v traktoroch, ale i v postrekovačoch a iných poľnohospodárskych strojoch. To, čo bolo pred pár rokmi iba hudbou budúcnosti, je dnes už štandardom v mnohých podnikoch a strojové parky sa môžu pýšiť modernými, variabilnými rozmetadlami, sejačkami, postrekovačmi a inými zariadeniami.
Progresívne podniky dnes dokážu vďaka presnosti moderných technológií optimalizovať náklady spojené s prevádzkou strojov a zariadení počas všetkých činností vykonávaných na poli i mimo neho. Vďaka presnosti dokážu znižovať náklady na pohonné látky, šetriť a optimálne využívať pracovný fond zamestnancov a znižovať mieru mechanického poškodzovania porastov, ktorej výsledkom boli straty na úrode.
Na poliach čoraz častejšie vidieť rozmetadlá a sejačky s možnosťou ovládania sekcií, čím dochádza k úspore hnojiva aj osiva. Moderné postrekovače dokážu efektívne regulovať výšku ramien a kopírovať tak reliéf vzhľadom na aktuálny stav a výšku porastu, čo vedie k úspore prípravkov na ochranu rastlín.
Avšak neustále sa zvyšujúce náklady na vstupy a nestabilná situácia na komoditnom trhu núti podniky znižovať náklady na produkciu. Ako to však urobiť bez toho, aby sa znížila intenzita produkcie a podnik si zachoval konkurencieschopnosť? Odpoveď môžeme hľadať v precíznosti, ktorá ide ruka v ruke s digitalizáciou.
Digitalizácia ako nástroj precíznosti
Na to, aby podniky dokázali zefektívniť výrobu, zoptimalizovať náklady na vstupy a udržať intenzitu produkcie s požadovanou kvalitou, potrebujú relevantné údaje. Údaje, ktoré im pomôžu urobiť správne a rýchle manažérske rozhodnutia vedúce k ekonomickej stabilite podniku.
Pôda je živý organizmus, a preto je dôležité, aby sme pri optimalizácii nákladov na sejbu a základné hnojenie poznali mieru heterogenity každej parcely s prihliadnutím na individualitu každej zóny parcely. Pri digitalizácii je preto potrebné použiť nástroje, vďaka ktorým možno farmy preniesť do webových aplikácií, v ktorých možno spravovať každú parcelu a každú jej zónu individuálne.
Na to, aby bola digitalizácia skutočne efektívna, treba zozbierať relevantné údaje, ktoré majú požadovanú výpovednú hodnotu. Ak sa chceme baviť o precíznom obrábaní pôdy, hnojení alebo variabilnej sejbe, treba sledovať pôdu, a nie porast. Na zbieranie údajov hovoriacich o heterogenite pôdy možno využívať rôzne pôdne skenery. Jedným z najefektívnejších sa ukazuje pôdny skener EM38 od kanadskej spoločnosti Geonics, ktorý na báze konduktivity meria rozdiely vo vodivosti pôdy, a tak za použitia správnych algoritmov dokážeme vytvárať mapy pôdnej heterogenity (obr. 1). Vďaka týmto údajom možno rozlíšiť zóny s nízkym alebo vysokým obsahom piesku či ílu a vykonať precízny odber pôdnych vzoriek s vysokou referenčnou hodnotou (obr. 2).
Laboratórne analýzy zásoby živín a voľba vhodnej metodiky rozboru nám poskytujú ďalší relevantný zdroj údajov, ktoré pri digitalizácii potrebujeme. Kombináciou údajov o osevnom pláne, plánovanej úrode, pôdnej vodivosti, absolútnych hodnotách zásoby živín v pôde a presných geolokačných údajov o mieste odberu a trasovaní jazdy zariadenia pri odbere s použitím správnych algoritmov dokážu webové aplikácie poskytovať používateľom precízne autonómne mapy využívané pri variabilnom hnojení alebo sejbe. Vďaka digitalizácii tak možno simulovať farmu priamo v aplikácii a riadiť procesy farmy oveľa efektívnejšie. Pokročilé aplikácie sú schopné kumulovať aj údaje súvisiace s telemetriou, a tak viesť evidenciu spotreby pohonných látok a potreby pracovného času zamestnancov na jednotlivé úkony.
Vďaka precíznemu prístupu k základnému hnojeniu dochádza k zvýšeniu udržateľnosti výroby a k dosahovaniu ekonomickej stability. Na variabilne hnojených pozemkoch, kde variabilita vychádza zo skutočne relevantných údajov, môžeme pozorovať zlepšovanie pôdnych vlastností a zvyšovanie pôdnej úrodnosti. Na základe týchto máp možno sledovať a zefektívniť teraz populárne procesy sekvestrácie uhlíka do pôdy.
Ďalšie informácie a údaje zbierame počas vegetácie priamo z porastov. Na základe týchto údajov a vedeckovýskumného pokroku dokážu snímače pracujúce priamo v porastoch, napríklad aktívny Yara Sensor ALS II, optimalizovať aplikačné dávky dusíkatých látok a prípravkov na ochranu a morforeguláciu porastov. Pri stanovení aplikačnej dávky dusíka počas vegetácie treba zbierať údaje o aktuálne prijatom obsahu dusíka porastom a poznať index listovej pokryvnosti, aby mohla byť aplikačná dávka prepočítaná na potrebu každej rastliny. Tiež je veľmi dôležité zohľadniť, aká plodina, prípadne odroda sa na hnojenom pozemku nachádza, kľúčové je i rastové štádium porastu.
Dlhoročná prax ukazuje, že pri optimálnych podmienkach ročníka možno v prípade obilnín produkčné hnojenie oddialiť, prípadne vynechať a tým znížiť dávku dusíka o 15 – 40 kg pri zachovaní výšky úrody a kvality produkcie (obr. 3).
Optimalizáciou aplikačných dávok dusíka môže agronóm dosiahnuť vyrovnanosť porastov v lepšom zdravotnom a kondičnom stave a tiež eliminovať problémy s poliehaním. Prínosom využitia týchto údajov je dosiahnutie vyššej úrody so stabilnou kvalitou produkcie, a to pri rovnakých alebo nižších nákladoch s nižšou spotrebou hnojív a iných prípravkov.
Ing. Ivana Vidová
ivana.vidova@agricon-slovakia.com
