今天,讨论气候变化、干旱和洪水,以及这些现象如何影响农业和水权主导公共话语。同时,全球监管机构也开始要求可持续农业实践而经济竞争是无处不在的。Intrasectoral竞争是发生在全球范围内虽然在特定区域水资源日益稀少,更多的变量和极端。因此重要的农业实践成为更多的资源。身体、技术、数字和金融因素伴随这项巨大的任务——一个最终定义water-energy-food nexus的稳定性对当今社会和子孙后代。
让我们考虑一下德国为例。它不是一个国家通常与水资源短缺和使用冲突。然而,自2018年以来,年平均降水数量能够保证高质量的信心收成已经慢慢地侵蚀。因此,德国农民和农业顾问开始考虑灌溉作为部门的要求一个合理的解决方案,在一个地区,通常每年收到大约790毫米的降雨量。令人吃惊的是,目前大多数农场装备来灌溉他们的决定基于日常经验。这种“经验法则”方法可能会导致该行业的潜在影响,已经要求70%左右的水,更低效。应对这一挑战,本地校准、基于模型的监测和控制灌溉系统提供一个解决方案。
智能农业和农业过程的数字化
智能农业是最近的一个概念,是指通过耦合现有农业流程的数字化传感器,控制仪器和机械计算机模型。
世界上的灌溉,灌溉4.0和一个数字的双胞胎越来越熟悉的概念,努力:
- 计算积分,不均匀、空间天气和土壤数据更好和更高的分辨率
- 保证实时监控和控制土壤水分
- 使整体可视化的操作流程(压力、水和/或营养)
- 预测需要大量的水和养分为特定的时间跨度
- 归档操作更精确的证据的水和营养流用于授权、环境影响评估和监管机构
灌溉管理系统的另一个重要的考虑因素是水文模型的大小和程度以及传感器的精度。通常,可以合并和测量更精确的实际流程,更好的农民和灌溉管理人员可以控制水和工厂的压力。相反,模型的精度直接影响收获的结果,它的质量和整个系统的平衡——尤其是与自然、时间和金融因素。
一个可定制的仿真系统能做什么为你的农场操作吗?
一个完全集成水文建模软件等迈克,她结合物理植物与土壤和气候特征参数到一个物理、水文模型。这种类型的数值模型提供网站和植物的数据总结植物蒸腾和拦截,以及土壤蒸发和地下水补给。这个结果在每个水文相关阶段的灌溉系统正在考虑,从水源到控制硬件,植物,它的叶子,根和周围的土壤和地下水——不饱和和饱和区。
根据农民希望哪些方面考虑,可以创建一个完整的土壤水分的报告。此外,监测和预测支持的形式数据可视化指示板可以设置或实时模型驱动automatisation发起。
理解你的农场达到经济目标
你想过如果你能实现更多的与你当前操作的设置?你认为,如果你是应用智能灌溉你的领域,你会达到你的经济目标?在农业中使用数字工具应该使你的决策过程更透明和更容易。在一天结束的时候,你要保持一个清晰的了解整个系统操作尽可能可持续和经济。
探索时需要考虑的因素是什么模型支持灌溉和市场选择吗?
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