A 20/80-as szabály a precíziós gazdálkodásban
Háromrészes cikksorozatunkban azt mutatjuk be, hogyan lehet a minden gazdálkodó által ismert területalapú kérelemtől eljutni a helyspecifikus inputanyag-kijuttatásig. Cikksorozatunk első részében áttekintettük a precíziós gazdálkodáshoz szükséges adatok „beszerzésének” lehetőségeit. Ebben a részben az információk (talajszkennelés mérési adatai, talajvizsgálat laboreredményei) feldolgozását, közös „koordináta-rendszerbe” öntését és a rájuk alapozott differenciált kijuttatáshoz vezető döntéseket vesszük górcső alá.
A 20%, ami 80%-ot hoz a konyhára
A precíziós szemléletű gazdálkodáshoz nélkülözhetetlenek ugyan a költségesebb berendezések (GPS, hozammérő, sorvezető stb.), amelyek az anyagi források nagyobb részét igénylik, azonban ezen eszközök megtérülése a megfelelő adatfeldolgozás nélkül nem fog megvalósulni. Az adatok feldolgozásához kisebb ráfordítás szükséges, mégis nagyobb megtérülés várható tőle – ez az a 20%, ami akár 80%-ot is hozhat, sokszor mégsem tulajdonítunk ennek akkora jelentőséget, mint szükséges lenne. Az adatfeldolgozás során feltárt összefüggéseket a növénytermesztési technológiánk minden elemében (talajművelés, tápanyag-utánpótlás, növényvédelem) fel tudjuk használni, tehát minden rendelkezésre álló információra rendszerben kell gondolnunk.
A kulcs: a teljes környezet modellezése
Az adatok feldolgozásának legfontosabb kritériuma, hogy ne csak egy tényezőre figyeljünk (például a talajok kémhatására), hanem törekedjünk a teljes környezet modellezésére (domborzat, talajadottságok, művelési előzmények, időjárási/környezeti hatások stb.) – csak így találhatunk átfogó megoldást a felmerülő különbségek okára. A precíziós gazdálkodásra való berendezkedés első lépése lehet a hozamtérképek feldolgozása és értékelése, mely során kialakítjuk a táblán belül hasonló termésszintet produkáló egyes menedzsment zónákat. A hozamot viszont nem feltétlenül tekinthetjük változónak: a hozam már egy eredmény, ami valami oknál fogva úgy alakult, ahogyan azt a monitoron/térképen is látjuk. A cél tehát ezeknek az okoknak a feltárása, ezt követően pedig olyan irányú beavatkozási terv készítése, amellyel maximálisan ki tudjuk aknázni a területünk adottságait.
Az egyes adattípusok feldolgozása
A növénytermesztési technológia összeállításához nagyszámú inputanyag áll rendelkezésre, amelyek már alapjaiban meghatározzák a sikeres termesztést. A kultúránként több száz eltérő fajta/hibrid, egy-egy növényvédelmi probléma megoldására több azonosnak tűnő, de mégis más hatékonyságú növényvédőszer, valamint a különféle összetételű és formájú műtrágyák mind nehezítik a kirakós egyes darabjainak rendszerbe állítását.
Szűkítsük le a kört a talajjal kapcsolatos mérésekre és megfigyelésekre.
A talajszkennelés során a használt berendezés típusától függően változik a feldolgozás menete. A kontakt alapú szkennerek (tehát amelyek érintkeznek a talajjal, pl. a Veris) adatsorai az értelmezés előtt tisztítást igényelnek, hiszen a mérés módjából kifolyóan lehetnek pontatlanul felvett adatpontok (pl. egyenetlen terepen nem éri minden tárcsa a földet, vagy a szárazabb részek rosszabbul vezetik az elektromosságot) (1. ábra).
1. ábra. Példa a kontakt alapon működő talajszkenner által pontatlanul felvett részekre, amelyek a feldolgozás során tisztítást igényelnek (a mérés tárcsázott gabonatarlón történt).
A szkennelés során mért adatok (EC, szerves anyag, pH) segítségével számos egyéb tulajdonság alakulására pontosan következtethetünk: a nagyobb szervesanyag tartalmú foltok vélhetően hosszabb ideig képesek a vizet tárolni, magasabb tápelemszinttel rendelkeznek, a talaj pH folyamatos mérésével pedig az egyes tápelemek felvehetőségét tudjuk meghatározni. A jobb vízszolgáltató képességű foltokra magasabb növényszámmal vethetünk, vagy ahol több nitrogén áll rendelkezésre, kevesebb nitrogén műtrágyát kell kijuttatnunk azonos termésszint eléréséhez.
A talajmintavételi eredményeket asztali szoftver segítségével (pl. QGIS, Saga) vagy különböző online megoldásokkal is térképre vihetjük. Az egyes talajvizsgálati eredményeket az adott négyzethálóhoz vagy zóna alapú mintavétel esetén a korábban kijelölt zónához rendelhetjük, így képet kaphatunk a pH, kötöttség, humusztartalom, tápelemek stb. eloszlásáról. A 2. ábrán látható hozamtérképek alapján elvégzett talajvizsgálati adatok jól szemléltetik, hogy az alacsonyabb pH-val rendelkező foltokon kevesebb tápanyag volt közvetlenül elérhető a növények számára, ami az ezeken a foltokon tapasztalt alacsonyabb termések egyik lehetséges okozója.
A rendelkezésre álló adatok további vizsgálatával azonban jól látszik, hogy a kémhatáson túlmenően a domborzat hatása is számottevő volt a korábban bemutatott táblán (3. ábra).
2. ábra. A talaj pH és a terméseredmények alakulásának összefüggése. A mintavételi pontok kijelölése 3 egymást követő év hozamtérképeinek feldolgozása alapján történt.
3. ábra. A domborzat befolyásoló szerepe a terméseredmények alakulására, az egyes mintavételi pontok jelölésével
Buktatók és tévhitek
Rendelkezni egy-egy precíziós eszközzel még nem jelenti azt, hogy precíziósan is gazdálkodunk. A szakszerű használat alapja a folyamatos kalibráció. Egy rosszul, vagy évek óta nem bekalibrált berendezéssel szerzett adatok (pl. hozamtérképező) már alapjaiban félrevezetőek, ezért mindennél fontosabb, hogy minden adatszerző eszközt (yield monitor, szkenner stb.) a szükséges időközönként (minden használat előtt) kalibrálva legyen, ugyanis rossz adatból a kiváló feldolgozás sem csinál jó eredményt.
A mintavételezés módja és felbontása alapvetően meghatározza, hogy mit látunk, tehát a mintavételből származó eredmények térképre vitele alapvetően tükrözi a mintavételi stratégiánkat, amelyet tartsunk szem előtt.
Érdemes már az elején eldönteni, hogy a rosszabb területeket szeretnénk feljavítani (homogenizálás), amellyel forrást vonunk el a nagyobb termelési potenciállal rendelkező részektől, vagy ennek ellenkezőjét szeretnénk, vagyis a tábla jobb adottságú területeire koncentráljuk az energiánkat és a tőkénket (hozammaximalizálás). Bátran kijelenthetjük, hogy erre nincs általános érvényű szabály, az adott terület szélsőségeinek ismerete azonban segíti a döntést (pl. ne várjunk a homokos talajfolton 12 tonnás kukoricatermést). A precíziós gazdálkodásból származó adatok alapján adott szaktanács is annyira pontos, mint a „hagyományos”, ha nem a gazdaságunkra jellemző paraméterek (időjárás, gazdálkodási mód stb.) alapján készül el.
A hardver, szoftver és az agronómia összhangja nélkül csökkennek a precíziós gazdálkodás nyújtotta előnyök, mert olyan adataink lesznek, amit nem tudunk feldolgozni vagy hasznosítani.
A megfelelő távérzékelési és monitorozási rendszer mellett sem kerülhetjük el, hogy a különféle feldolgozások során kapott eredményeket a helyszínen is ellenőrizzük (ground truthing).
Végül, de nem utolsó sorban megjegyzendő, hogy a gazdálkodó szaktudásának és ismeretének kihagyása a legnagyobb hiba, hiszen a technológia nem tudja és nem is fogja helyettesíteni a gazdálkodó helyismeretét és tapasztalatát.
Minden adatunk megvan, hogyan tovább? A szükséges térképek elkészítését és értékelését követően a következő lépés a táblán belüli differenciált kijuttatás, amely számos kérdést felvet: a konkrét kijuttatási térkép elkészítése már megköveteli, hogy mind a hardver (mivel juttatom ki?), mind a szoftver (mi irányítja?), mind pedig az agronómia (mit és milyen dózisban?) összhangban legyen. Erről lesz szó a sorozat záró részében.
Makra Máté – Diriczi Zsombor
FieldPASS Kft.
