Основанная на погоде система поддержки принятия решений, зародившаяся 15 лет назад в фруктовых садах штата Вашингтон, распространилась на картофельные поля региона. То Pacific Northwest Potato Система помощи в принятии решений (DAS) собирает данные о погоде в регионе и объединяет их с данными исследований о местных популяциях вредителей. Затем он предупреждает производителей о том, когда разные популяции насекомых могут быть активны на разных этапах их жизненного цикла, помогая сельскохозяйственным бригадам более точно планировать контроль.
Исследователи из трех школ Тихоокеанского Северо-Запада — Вашингтонский государственный университет (WSU), Университет Айдахо, и Университет штата Орегон — внедрили DAS в мае прошлого года в районе Колумбийского бассейна в Центральном Вашингтоне, где проживает 95 % картофель урожай выращивается.
Положительно предсказуемый
DAS объединяет несколько уровней данных, чтобы помочь предсказать проблемы, с которыми могут столкнуться производители. И это постоянно развивающийся инструмент по мере поступления новых данных.
В плодовых деревьях, где администраторы кормили DAS в течение 15 лет, система сравнивает данные о погоде в реальном времени с исследованными моделями в разных областях. Таким образом, он имеет 11 моделей насекомых, семь моделей садоводства (таких как цветение деревьев и окна для кормления медоносных пчел) и пять моделей болезней/расстройств.
Что касается погоды, DAS анализирует такие переменные, как температура, осадки и влажность листьев. Все эти переменные влияют на рост сельскохозяйственных культур, развитие насекомых и риск возникновения патогенов.
«Наша система основана на том факте, что появление многих жизненных стадий насекомых и популяций растений на самом деле очень предсказуемо, в зависимости от температуры или других факторов окружающей среды», — говорит Дэйв Краудер, доцент энтомологии в WSU.
По его словам, производители могут использовать эти модели, чтобы предсказать, когда жизненный цикл восприимчив, когда деревья могут цвести и когда потребность в рабочей силе может быть самой высокой, среди других ключевых идей, говорит он.
Картофельные приложения
Поскольку DAS настолько нов для картофеля, в настоящее время он сосредоточен исключительно на борьбе с насекомыми. Однако скоро будут включены и другие аспекты производства картофеля, говорит Кэрри Вохлеб, региональный специалист по овощным культурам WSU и Американский овощевод обозреватель.
Это по-прежнему мощный инструмент. Возьмем картофельные листочки. Когда 1 мая 2021 года температура повысилась в Патерсоне, штат Вашингтон, недалеко от границы с Орегоном, Potato DAS показала, что взрослые листоблошки картофеля только начинают перемещаться на поля в этом регионе. В свою очередь, система предупредила производителей о необходимости искать насекомых и принимать управленческие решения.
Potato DAS также имеет модель колорадского жука. Ученые WSU Extension могут отслеживать других насекомых, таких как зеленая персиковая тля, свекловичная цикадка, лигус и картофельный клубень, в режиме реального времени. Они используют пространственные инструменты для определения региональных рисков вредителей.
Исследователь WSU Кэрри Вохлеб предпочитает показывать производителям карты, подобные этой, в виде временных рядов, чтобы проиллюстрировать изменения в плотности и распространении вредителей.
Изображение предоставлено Кэрри Вохлеб
Процесс, называемый интерполяцией, берет несколько отобранных мест и прогнозирует, где может находиться популяция насекомых, взяв средневзвешенное значение мест с отобранными насекомыми.
«Это во многих отношениях очень похоже на то, как на самом деле составляются прогнозы погоды с координатной сеткой, когда вы извлекаете данные с физических метеостанций, а затем рисуете своего рода интерполяцию, чтобы предсказать погоду во всем регионе. — говорит Краудер.
По словам Каудера, в любой момент времени пользователь может просматривать данные с определенной станции.
«Они получат всплывающее окно (окно), в котором перечислены эти накопленные градусо-дни и численность вредителей, а затем будет дан комбинированный прогноз, который гласит: «Основываясь на численности вредителей в районе и лежащей в основе фенологии, вот что, по нашему мнению, вы, возможно, захотите сделать. », — говорит Краудер.
По словам Вохлеба, впереди еще много вариантов, таких как модель развития нематод и руководство по распылению пестицидов, подобное тому, которое предлагается на стороне плодов дерева.
«Это прекрасное время для обратной связи, потому что вещи все еще новые и поддающиеся изменению», — говорит Вохлеб.
