Ученые разработали новый инструмент для оптимизации орошения

Разработка быстро оценивает потери воды из почвы в результате эвапотранспирации — процесса, включающего испарение воды в атмосферу и поглощение воды растениями. По сравнению с современными способами получения таких оценок испарения, новый инструмент моделирования Стэнфорда работает в 100 раз быстрее, сохраняя при этом высокий уровень точности.

На практике этот инструмент может значительно сократить время, необходимое для разработки стратегических, эффективных графиков орошения, которые позволяют оптимально разместить поливочное и сенсорное оборудование на всей ферме. На более узком уровне - для каждого поля - инструмент может даже обрабатывать данные достаточно быстро, чтобы корректировать полив на лету, практически в режиме реального времени, по мере изменения погодных условий.

В целом, исследование является шагом вперед для «умного» сельского хозяйства, которое использует возможности современных технологий и подходов, таких как большие данные и Интернет вещей, для повышения урожайности при сохранении природных ресурсов.

Горизонталь бьет вертикаль

Традиционный учет эвапотранспирации опирается на то, что исследователи называют предположением о вертикальном потоке. При таком подходе к моделированию вода, подаваемая при орошении, рассматривается только как движущаяся прямо вниз в почву. Тот факт, что вода может течь (и течет) в горизонтальном направлении, игнорируется. Учитывая, что интеллектуальное сельское хозяйство требует обработки значительных объемов данных, предположение о вертикальном потоке используется как своего рода вычислительное сокращение. Этот подход достаточен для некоторых нужд моделирования орошения, но результаты, которые он дает, могут быть значительно улучшены.

Для действительно интеллектуального сельского хозяйства, в частности, для капельного орошения, предположение о вертикальном потоке является неадекватным. Как следует из названия, капельное орошение предполагает подачу воды медленно и точно в корневую зону растений, где вода поглощается с минимальными потерями на испарение.

«Умные» сельскохозяйственные системы также оптимизируют время полива. Они поливают растения только тогда, когда это необходимо, в зависимости от таких факторов, как погода и стадия роста растения. Исторически сложилось так, что полив в значительной степени не зависит от потребностей растения в данный момент, но капельное орошение, основанное на методах интеллектуального сельского хозяйства, перечеркивает эту тенденцию.

Частично задача интеллектуального сельского хозяйства заключается в том, чтобы знать, где лучше всего расположить датчики влажности и капельницы. В то время как существующие проекты основаны на приблизительных оценках и предположениях, данный инструмент призван обеспечить руководство, основанное на реальных условиях и почти в режиме реального времени.

Поля ждут

Для разработки нового инструмента ученые обратились к алгоритмам, позволяющим улучшить обработку данных и получить качественные результаты. Для нового исследования ученые объединили два алгоритма, известные как усовершенствованный фильтр Калмана и оценка максимального правдоподобия. Алгоритмы начинают с прогнозов на основе имеющихся данных измерений, а затем уменьшают неопределенность на основе последующих измерений.

Чтобы проверить точность и эффективность своего подхода, исследователи из Стэнфорда смоделировали участок земли размером примерно 1,5 на 10 метров - примерный эквивалент короткого ряда посаженных культур.

С помощью нового инструмента моделирования расчет точной оценки скорости эвапотранспирации для тестового участка земли занял всего около 10 минут. Если бы использовался только улучшенный фильтр Калмана, как показали другие недавние исследования, время вычислений было бы примерно в 100 раз больше, или около 1 000 минут. Этот отрезок времени равен почти 17 часам, и, следовательно, не может быть использован для своевременного интеллектуального сельского хозяйства. Для сравнения, система оптимизации орошения, основанная на новом инструменте моделирования, может реагировать на изменение условий практически в реальном времени.

Если рассматривать задачу оптимизации предварительного проектирования систем капельного орошения для целой фермы, которая может охватывать сотни и тысячи гектар, то требуемое время вычислений становится просто непомерно большим. Поэтому можно понять, почему проектировщики ирригационных систем полагаются на упрощенный метод вертикального потока, когда сталкиваются с крупными проектами по установке.

В ближайшее время исследователи проверят, насколько хорошо их инструмент моделирования работает в реальных условиях, когда он будет развернут на действующей ферме. Они ожидают дальнейшего совершенствования своего подхода с учетом всех переменных, представленных реальными датчиками, капельницами, культурами и погодой.