Зміни клімату є незворотними, і сільське господарство є найбільш чуттєвою галуззю до цих змін. Непередбачувані та суворі погодні умови є критичною проблемою, яку потрібно вирішити. Звісно, ніхто не може змінити погоду, але моніторинг та прогнозування можуть значно допомогти раціоналізувати витрати коштів. Саме тут може допомогти прогнозна аналітика та технології відстеження погоди в сільському господарстві.
Прогнозований вплив змін клімату на сільське господарство
Прогноз впливу змін клімату на сільське господарство
Програмне забезпечення для прогнозування погоди та аналіз даних можуть допомогти передбачити та уникнути значних збитків від наслідків небезпечної погоди.
Кожне рішення для точного моніторингу погоди залежить від даних. І ми говоримо не тільки про прогнозування екстремальних погодних умов, але й про щоденні умови на полі, які мають регулярний вплив на посіви. Завдяки технологіям, таким як метеостанції Інтернет речей (IoT), збору даних про погоду та прогнозування погоди за допомогою штучного інтелекту, агропідприємства можуть зберігати та обробляти великі об’єми даних, щоб бути готовими до погодних змін, швидко реагувати на них та просувати ініціативи з управління змінами клімату.
Найбільш критичні дані про погоду для сільського господарства:
- Опади – аналіз історичних даних про опади за визначеними періодами є цінним внеском для майбутніх прогнозів на основі алгоритмів штучного інтелекту.
- Температура – відстежування змін температури щодня, щомісяця та щороку допомагає прогнозувати умови для сільськогосподарських культур та забезпечує вхідні дані для подальшого аналізу погодних умов.
- Вітер – напрямок і швидкість вітру можуть попереджувати про наближення бурі.
- Тиск повітря – це одне з найважливіших вимірювань для прогнозування погодних змін.
- Вологість – цей показник має вирішальне значення, особливо щодо підготовки до внесення добрив, ЗЗР та інших агроресурсів.
На сьогоднішній є можливість зібрати усі ці дані на єдиній платформі для моніторингу погоди та зробити їх доступними з будь-якого пристрою. Аграрії можуть налаштовувати інформаційні панелі для моніторингу найбільш важливих даних та візуалізації аналітики для зваженого прийняття рішень.
Також сучасні платформи пропонують наступні можливості:
- встановити кількість вимірювань, зібраних за певний період (години, дні, тижні, місяці, роки)
- відстежувати всі історичні дані або вибрати період для відображення
- спостерігати дані певного регіону, з прив’язкою до локації
- розташовувати датчики на різних полях для деталізації збору даних
- співвідносити показники для побудови прогнозів з урахуванням усіх потенційних небезпек
- отримувати пропозиції щодо захисту полів
Які технології мають вирішальне значення для успішного моніторингу та прогнозування погоди в сільському господарстві?
Проведення збору даних погодних умов у режимі реального часу, що мають відношення до поточного місця розташування та сезону, допомагає превентивно керувати ризиками виробництва. Коли мова йде про вибір технологій прогнозування погоди, потрібно розглянути поєднання технологічних рішень, які доповнюють один одного.
Три основні технології, які сприяють розвитку «розумного моніторингу погоди» для сільського господарства: смартдатчики IoT для збору та аналізу даних, супутники та метеостанції IoT, системи Штучного Інтелекту та Машинного Навчання для прогнозування погоди.
Датчики IoT для моніторингу погоди
Датчики IoT створюють основу для масштабної системи відстеження. Ці системи ґрунтуються на мережі з’єднаних сенсорів, які збирають дані з поля. Платформи хмарного обчислення обробляють зібрані дані, щоб надавати сигнали та повідомлення про можливі погодні небезпеки, що можуть вплинути на врожайність.
Підключена система ІоТ-сенсорів для моніторингу погоди
Використовуючи системи IoT, аграрії зможуть отримати доступ в режимі реального часу до інформації про навколишнє середовище та ґрунт, щоб мати можливість планувати свої дії напередодні погодних змін. Коли система отримує сигнали від датчиків погоди, вона може надіслати відповідні сповіщення про майбутні, наприклад, мороз або зливу.
Переваги IoT-рішень для моніторингу погодних умов:
- Зменшення ризиків вирощування шляхом моніторингу погодних умов
- Оптимізація використання агроресурсів
- Можливість підбору оптимального погодного періоду для збирання врожаю (задля збереження якості продукції)
- Отримання сповіщень про зміну погодних умов на кілька пристроїв і платформ у режимі реального часу
- Збір і аналіз достовірних даних з поля
- Інтеграція з іншими агросервісами
Супутники та апаратні станції: Використовування даних для технологій прогнозування погоди в сільському господарстві
Супутникові дані можуть бути використанні аграріями не тільки з метою спостереження за формуванням майбутнього врожаю, але і як інструмент проведення аналітики та прогнозування.
Супутниковий моніторинг погоди на платформі EOS Land Viewer
Прогнозування погоди дозволяє використовувати супутники для доступу до геопросторових і метеорологічних даних, а також для підготовки полів до впливу суворих погодних умов.
Супутники також використовуються для моніторингу глобальних змін клімату та передбачення погодних катастроф, таких як пожежі та повені. Однак вони надають загальне уявлення про погодні умови в певній області.
Збір супутникових знімків дозволяє застосункам AgriTech формувати прогнозування врожаїв на основі погодних умов та моніторингу полів. Це також допомагає планувати смартзрошення та відбір зразків ґрунту.
Штучний інтелект та машинне навчання для передбачення погодних явищ
Застосування штучного інтелекту та машинного навчання при прогнозуванні погоди є найновішим і перспективним технологічним досягненням для агросфери. Наприклад, компанія IBM створила платформу прийняття рішень для сільського господарства, впровадивши свою технологію IBM Watson. Як і в разі будь-якого рішення на основі штучного інтелекту, прогнозування погоди потребує великої кількості даних для побудови алгоритмів машинного навчання. Ці дані можуть бути отримані з підключених датчиків, супутників та локальних апаратних метеорологічних станцій для створення точних локалізованих прогнозів погоди.
Сортування даних та розпізнавання погодних закономірностей повинно допомогти отримати актуалізовані висновки щодо визначення погодних умов після тренування моделі глибокого навчання (deep learning model).
Зростання кількості точних джерел даних відіграє важливу роль в успішному прогнозуванні погоди. Станом на сьогодні, навколоземна орбіта нараховує понад 1000 супутників моніторингу погоди, а на поверхні Землі працює тисячі ІоТ-метеостанцій. Останнім нововведенням є підключення і встановлення ІоТ-датчиків індивідуально на окремі поля господарств. Все це забезпечує достатню кількість вхідних даних для навчання алгоритмів, як розрізняти моделі хмар, розпізнавати наслідки найменших змін температури та вологості та виявляти потенційні небезпеки на основі змін напрямку вітру.
Заключні думки
Незалежно від того, скільки даних ви збираєте та який тип моніторингу погоди використовуєте, будь-який прогноз погоди має певні неточності. Навчання моделей штучного інтелекту може займати занадто багато часу на підготовку необхідних даних та обробку величезних обсягів вхідної інформації. Проте розвиток бездротового зв’язку, впровадження 5G та досвід застосування ШІ в інших рішеннях обіцяють чудові результати у прогнозуванні погоди.
Прогнозування погодних змін дозволить агропідприємствам оптимізувати ресурси, вийти на ефективну врожайність, а також сприятиме розвитку концепції раціонального використання природних ресурсів в усіх галузях агровиробництва.
Завершуючи нашу розмову про важливість моніторингу погоди для агробізнесу, ми хочемо підкреслити, що точне землеробство та ретельне управління вашими агропідприємствами може значно підвищити ефективність ваших виробничих процесів. Це дозволяє не лише адаптуватися до змінних погодних умов, але й оптимізувати використання ресурсів, підвищуючи при цьому врожайність і прибутковість.
У AgriLab ми віддані підтримці аграріїв за допомогою найсучасніших підходів та технологій у сфері точного землеробства. Ми пропонуємо широкий спектр послуг, які допоможуть вашому господарству досягти оптимальних результатів, включаючи комплексний агрохімічний аналіз полів, розробку технологічних карт та створення програмних рішень для агрономів
