Для чего используется полевой компьютер при работе с пробоотборником почвы

Обновлено: 02.07.2024

Acrobat Distiller 3.0 для Windows

Глава 7. Отбор проб и подготовка к лабораторным измерениям

Глава 7. Отбор проб и подготовка к лабораторным измерениям

MARSSIM, окончательный статус, обследование, лаборатория, измерения

00 н 0000196024 00000 п 0000196156 00000 п 0000196313 00000 п 0000196444 00000 п 0000196547 00000 п 0000196679 00000 п 0000196810 00000 п 0000196922 00000 п 0000197276 00000 п 0000197353 00000 п 0000197478 00000 п 0000197603 00000 п 0000197728 00000 п 0000197805 00000 п 0000197868 00000 п 0000197931 00000 п 0000198057 00000 п 0000198134 00000 п 0000198238 00000 п 0000198302 00000 п 0000198407 00000 п 0000198484 00000 п 0000198548 00000 п 0000198653 00000 п 0000198758 00000 п 0000198835 00000 п 0000198940 00000 п 0000199045 00000 п 0000199172 00000 п 0000199249 00000 п 0000199376 00000 п 0000199503 00000 п 0000199608 00000 п 0000199685 00000 п 0000199749 00000 п 0000199813 00000 п 0000199918 00000 п 0000199995 00000 п 0000200102 00000 п 0000200166 00000 п 0000200293 00000 п 0000200370 00000 п 0000200434 00000 п 0000200539 00000 п 0000200644 00000 п 0000200721 00000 п 0000200848 00000 п 0000200953 00000 п 0000201057 00000 п 0000201198 00000 н 0000201334 00000 н 0000201429 00000 н 0000201 537 00000 п 0000201664 00000 п 0000201735 00000 п 0000201867 00000 п 0000201999 00000 п 0000202086 00000 п 0000202218 00000 п 0000202375 00000 п 0000202481 00000 п 0000202587 00000 п 0000202747 00000 п 0000202908 00000 п 0000202987 00000 п 0000203120 00000 п 0000203234 00000 п 0000203344 00000 п 0000203431 00000 п 0000203558 00000 п 0000203711 00000 п 0000203842 00000 п 0000203972 00000 п 0000204075 00000 п 0000204196 00000 п 0000204355 00000 п 0000204467 00000 п 0000204546 00000 п 0000204654 00000 п 0000204796 00000 п 0000204902 00000 п 0000205032 00000 п 0000205103 00000 п 0000205230 00000 п 0000205357 00000 п 0000205428 00000 п 0000205560 00000 п 0000205689 00000 п 0000205987 00000 п 0000206108 00000 п 0000206221 00000 п 0000206331 00000 п 0000206491 00000 п 0000206623 00000 п 0000206819 00000 п 0000206951 00000 п 0000207083 00000 п 0000207277 00000 п 0000207409 00000 п 0000207541 00000 п 0000207674 00000 п 0000207806 00000 п 0000207919 00000 н 0000208089 00000 н 0000208279 00000 н 0000208411 00000 п 0000208523 00000 п 0000208594 00000 п 0000208731 00000 п 0000208889 00000 п 0000209021 00000 п 0000209162 00000 п 0000209295 00000 п 0000209417 00000 п 0000209811 00000 п 0000209879 00000 п 0000209980 00000 п 0000210067 00000 п 0000210192 00000 п 0000210318 00000 п 0000210443 00000 п 0000210568 00000 п 0000210655 00000 п 0000210760 00000 п 0000210865 00000 п 0000210971 00000 п 0000211077 00000 п 0000211164 00000 п 0000211270 00000 п 0000211398 00000 п 0000211526 00000 п 0000211653 00000 п 0000211740 00000 п 0000211804 00000 п 0000211910 00000 п 0000212038 00000 п 0000212164 00000 п 0000212288 00000 п 0000212392 00000 п 0000212479 00000 п 0000212590 00000 п 0000212720 00000 п 0000212866 00000 п 0000212976 00000 п 0000213105 00000 п 0000213216 00000 п 0000213345 00000 п 0000213500 00000 п 0000213639 00000 п 0000213776 00000 п 0000213935 00000 п 0000214090 00000 п 0000214197 00000 п 0000214304 00000 п 0000214434 00000 п 0000214529 00000 н 0000214658 00000 н 0000214789 0 0000 п 0000214903 00000 п 0000215014 00000 п 0000215144 00000 п 0000215247 00000 п 0000215369 00000 п 0000215501 00000 п 0000215627 00000 п 0000215737 00000 п 0000215840 00000 п 0000215951 00000 п 0000216132 00000 п 0000216242 00000 п 0000216333 00000 п 0000216443 00000 п 0000216553 00000 п 0000216636 00000 п 0000216746 00000 п 0000216910 00000 п 0000217020 00000 п 0000217142 00000 п 0000217253 00000 п 0000217356 00000 п 0000217486 00000 п 0000217611 00000 п 0000217722 00000 п 0000217884 00000 п 0000217995 00000 п 0000218160 00000 п 0000218271 00000 п 0000218355 00000 п 0000218466 00000 п 0000218551 00000 п 0000218662 00000 п 0000218773 00000 п 0000218884 00000 п 0000219014 00000 п 0000219145 00000 п 0000219269 00000 п 0000219379 00000 п 0000219475 00000 п 0000219585 00000 п 0000219695 00000 п 0000219822 00000 п 0000219933 00000 п 0000220091 00000 п 0000220284 00000 п 0000220407 00000 п 0000220540 00000 п 0000220672 00000 п 0000220866 00000 н 0000221040 00000 н 0000221189 00000 н 00002 21296 00000 п 0000221481 00000 п 0000221591 00000 п 0000221819 00000 п 0000221929 00000 п 0000222040 00000 п 0000222151 00000 п 0000222284 00000 п 0000222491 00000 п 0000222602 00000 п 0000222750 00000 п 0000222861 00000 п 0000223055 00000 п 0000223247 00000 п 0000223420 00000 п 0000223557 00000 п 0000223644 00000 п 0000223773 00000 п 0000223931 00000 п 0000224090 00000 п 0000224242 00000 п 0000224394 00000 п 0000224523 00000 п 0000224653 00000 п 0000224796 00000 п 0000224906 00000 п 0000225050 00000 п 0000225161 00000 п 0000225305 00000 п 0000225416 00000 п 0000225560 00000 п 0000225671 00000 п 0000225815 00000 п 0000225926 00000 п 0000226070 00000 п 0000226181 00000 п 0000226325 00000 п 0000226436 00000 п 0000226561 00000 п 0000226672 00000 п 0000226823 00000 п 0000226933 00000 п 0000227043 00000 п 0000227153 00000 п 0000227224 00000 п 0000227371 00000 п 0000227456 00000 п 0000227596 00000 п 0000227736 00000 п 0000228120 00000 п трейлер] >> startxref 173 %%EOF 603 0 obj >поток

Acrobat Distiller 3.0 для Windows

2001-05-11T09:13:30Z 2011-09-08T13:56:54-04:00 2011-09-08T13:56:54-04:00 application/pdf MARSSIM Глава 7: Отбор и подготовка проб для лаборатории Измерения Marssim Workgroup Marssim UUID: 2D09D951-3501-4C12-9924-FB4D5F0274D0 UUID: F7477D51-9EC1-4716-9A8A-DE3FC1-4716-9A8A-DE3FC53FD155 Endstream Endobj 637 0 OBJ> Endobj Xref 0 1 0000000000 65535 F 603 1 0000242306 00000 N 637 1 0000246361 00000 n Прицеп ]/Предыдущая 173>> startxref 246626 %%EOF

Сельскохозяйственные работы происходят в самых разных условиях. Мало того, что управляющие фермами и животноводами, а также полевые рабочие подвергаются воздействию различных температур и погодных условий; они также борются с препятствиями, такими как грязь и вода, которые могут создавать проблемы для многих компьютеров. Но работа не ждет, пока прояснится плохая погода — ее просто нужно сделать.

Защищенные компьютеры от Handheld обеспечивают новейшие инновации для сельскохозяйственных операций, позволяя вам эффективно управлять своим бизнесом. Клиенты, использующие портативные устройства, используют наши защищенные КПК и защищенные планшеты для запуска систем управления орошением, отслеживания скота с помощью технологии RFID и многого другого.

Ниже вы узнаете, как надежные сборщики данных и полевые компьютеры помогают работникам сельскохозяйственной отрасли улучшать свой бизнес, экономя время и деньги.

Отбор проб почвы

Отбор проб почвы и точный отбор проб почвы предоставляют производителям важную информацию. Сверхпрочные мобильные компьютеры позволяют работникам собирать и вводить огромные объемы данных о пробах в поле, включая профили питательных веществ, данные об удобрениях, тип почвы, историю посевов, топографию и ирригацию, с невероятной эффективностью и точностью.

Наши прочные карманные компьютеры можно использовать в качестве считывающих устройств для ваших собственных измерительных инструментов, полевых компьютеров с отраслевыми программными приложениями или сборщиков данных с большим объемом памяти. Они также могут делать фотографии, отображать карты и изображения, быстро создавать отчеты и передавать данные на другие компьютеры и серверы.

Полная надежность, мощные вычислительные мощности и длительный срок службы аккумуляторов наших продуктов гарантируют, что полевые работники смогут взять достаточное количество образцов для точной характеристики поля, не прерывая рабочий день для зарядки аккумуляторов или увеличения емкости устройства.

Разведка урожая

Для садоводов и агрономов, которые хотят максимизировать урожайность и эффективность поля, по-настоящему мобильные, по-настоящему прочные компьютеры для полевой разведки незаменимы. Для обхода поля в поисках признаков повреждений, болезней или заражения вредителями требуется технология, которую легко носить с собой и которая может выдерживать постоянное воздействие внешних условий.

Сегодня у специалистов по разведке сельскохозяйственных культур есть множество вариантов мобильных приложений для полевой разведки. Эти приложения могут выполнять ряд задач, таких как сбор данных, ведение заметок, GPS-навигация, отображение ГИС в реальном времени, связь, подробные отчеты и передача данных. Эргономичные прочные портативные компьютеры с передовыми функциями сбора данных делают разведку невероятно быстрой, эффективной и точной, а с рейтингом надежности военного уровня США они обеспечат безопасность и сохранность ваших данных в полевых условиях.


< /p>

Ведение учета

Программное обеспечение для управления фермой позволяет производителям и консультантам по выращиванию сельскохозяйственных культур вести подробные записи о ферме, анализировать данные фермы и расширять сотрудничество и общение. Используя приложение для управления фермой на защищенном портативном компьютере, вы можете создать подробный профиль своей фермы, включая настраиваемые карты зданий и полей, интерактивные планы полей, действия, записи и заметки, а также инструменты для отслеживания финансов, создания и обмена подробные отчеты.

Мощные надежные сборщики данных поддерживают отслеживание, мониторинг и обмен данными в режиме реального времени, а благодаря безопасному хранению цифровых данных, множеству вариантов связи и длительному времени автономной работы они помогут вам работать продуктивнее и эффективнее.

ГИС и картография

Сельскохозяйственные ГИС имеют далеко идущие последствия не только для индивидуальных фермерских хозяйств, но и для мирового сельскохозяйственного сообщества. Спутники, БПЛА и другие средства сбора данных ГИС предоставляют подробную ГИС-информацию региональным системам управления и веб-порталам и передают важные сведения непосредственно в руки фермеров. Эти данные, такие как профили урожая и почвы, анализ климата, стресс растений, статистика здоровья растений и информация о топографии поля, могут способствовать эффективному управлению фермой и поддерживать ее продуктивность и прибыльность.

Новейшие защищенные портативные компьютеры способны отображать детализированную графику без замедления работы, не жертвуя при этом разрешением экрана и удобством чтения.Наряду с высокими показателями надежности и производительности, многие карманные компьютеры и планшеты оснащены большими, читаемыми на солнце дисплеями с емкостными мультисенсорными экранами для простого и современного взаимодействия с пользователем, но с полной защитой от погодных условий и внешних воздействий.


< /p>

Управление производственными запасами

На заводах Carlton в Дейтоне, штат Орегон, США, работники инвентаризации используют защищенный планшет Handheld Algiz 7 для управления подсчетом растений в сложных условиях на открытом воздухе. Ранее двое рабочих по очереди использовали карандаши и бумагу для сбора информации о здоровье растений. Это включало нарисованные от руки изображения растений, что в дождливых условиях, характерных для их региона выращивания, было почти невыполнимой задачей.

Теперь компания Carlton Plants вводит данные запасов непосредственно в защищенные планшеты Algiz. Они сэкономили огромное количество времени, а также значительно повысили точность.

Прочитайте полное решение для клиентов: защищенные планшеты улучшают сбор данных

Уход за свиньями

Вместе со специалистами из Newton Pork в Айове, США, студенты Центра обучения свиноводства при общественном колледже Айова-Лейкс используют сверхпрочные карманные компьютеры Nautiz от Handheld для управления домашним скотом.

Надежные сборщики данных в сочетании с программным обеспечением PigCHAMP для управления свиноводствами помогают учащимся экономить время и повышать производительность, а также поддерживают инновационность и конкурентоспособность свиноводства в Айове.

Прочитайте полное решение для клиентов: производители свинины используют защищенные КПК Nautiz

свиньи на свиноферме

Управление молочной фермой

Операции по доставке молочных продуктов, а также CSA и другие службы доставки с фермы на дом, могут использовать защищенные компьютеры, чтобы сократить время и затраты на администрирование, поддерживать эффективные базы данных клиентов, более эффективно общаться с клиентами и отслеживать клиентские базы для более точного таргетинга на рынок.

Программные приложения для управления молочной фермой позволяют работникам службы доставки молока и их руководителям управлять такими областями, как планирование, контактная информация клиентов, запасы, цены и заказы, а также отчетность, включая анализ продаж и сверку запасов. Возможности связи позволяют портативным устройствам передавать данные обратно в офис или на центральный сервер, повышая прозрачность цепочки поставок и ускоряя обмен данными.

Уход за телятами

Портативные защищенные КПК и планшеты помогают животноводам в полевых условиях — даже на лошадях, квадроциклах или грузовиках — поскольку они легко вводят все виды данных для операций с коровами и телятами. Программные приложения для коров и телят просты в использовании на универсальных и мощных защищенных компьютерах, а простые функции ввода данных позволяют легко сканировать RFID-метки или штрих-коды или быстро вводить такие значения, как пол, вес, легкость отела, статус беременности, статус вакцинации, кастрация или клеймение. Карманные компьютеры позволяют передавать информацию с офисных компьютеров по беспроводной сети, делать перекрестные ссылки на ранее полученные данные и создавать подробные отчеты, которые вы можете просматривать прямо на своем портативном компьютере в полевых условиях для быстрого принятия решений или в офисе для углубленного анализа. .

Целью комплексной программы повышения плодородия почв является максимизация экономической отдачи при минимизации потенциального воздействия на окружающую среду за пределами площадки. Программа плодородия почвы начинается с репрезентативного образца почвы, который используется для разработки рекомендаций по питательным веществам. Культуры имеют основные потребности в питательных веществах, которые должны быть удовлетворены за счет имеющихся в почве питательных веществ. Недостаточное снабжение питательными веществами приведет к потере урожая. Питательные вещества, превышающие потребности сельскохозяйственных культур, могут быть потеряны на краю поля в результате поверхностного стока, дренажа плитки или эрозии при определенных условиях. Питательные вещества, потерянные на краю поля, являются экономическими потерями для фермера и могут иметь экологические последствия, такие как чрезмерный рост водорослей в ручьях и озерах.

Чтобы получить точные рекомендации по питательным веществам, при отборе проб почвы необходимо учитывать несколько факторов. Удостоверься что . . .

  1. участок образца делится на репрезентативные участки в зависимости от потенциальной урожайности и/или реакции растений на питательные вещества.
  2. пробы берутся и обрабатываются должным образом.
  3. Для проведения анализа выбирается авторитетная лаборатория.
  4. результаты испытаний почвы понятны.
  5. рекомендации по питательным веществам получены на основе исследований, калиброванных по тому же тесту, который использовался для анализа почвы.

Кроме того, следует учитывать источник питательных веществ, размещение и время внесения. Все применяемые источники питательных веществ — будь то коммерческое удобрение или органическое удобрение (навоз, компост, твердые биологические вещества и т.) или вноситься в разное время (начальное или широковещательное) — должны быть зачислены в комплексную программу повышения плодородия почвы.

Проведение репрезентативного анализа почвы

Надежность тестирования почвы зависит от фермера, розничного продавца сельскохозяйственной продукции, сертифицированного консультанта по растениеводству или специалиста по распространению сельскохозяйственных знаний, который изучает историю поля. Факторы, которые следует учитывать, включают структуру посевов, использование органических питательных веществ, методы применения коммерческих удобрений, дренаж, реакцию урожайности и топографию (рис. 1). Все эти факторы влияют на природное плодородие ландшафта.


Рис. 1. Область 1 — пойма. Зона 2 — склон. Район 3 представляет собой ровную возвышенность. Попробуйте каждую область отдельно.

Историю полей и топографию можно использовать для разделения ландшафта на области с одинаковой реакцией культур. Отбор проб грунта представляет собой процесс усреднения, и керны грунта следует брать так, чтобы свойства всех кернов, составляющих составную пробу, были максимально схожими. Даже после тщательного изучения полевого ландшафта и его изменчивости ни одна отдельная пробная зона не должна занимать более 25 акров.

Со временем урожайность может оказать большое влияние на плодородие почвы. Когда одна и та же норма внесения удобрений используется для всего поля, самые высокие уровни плодородия, как правило, возникают на самых низкоурожайных участках поля. В Таблице 1 приведен пример поля, на котором нормы выноса питательных веществ из культуры применялись исходя из средней урожайности зерна кукурузы по всему полю, составляющей 160 бушелей на акр (бушель/акр). Поле имеет две зоны: низкоурожайную (130 буш./га) и высокоурожайную (195 буш./га). При равномерной норме внесения по всему полю показаны изменения уровней проб почвы на двух участках за 10-летний период.

Таблица 1. Пример прогнозируемого изменения содержания фосфора и калия за 10-летний период при ежегодном внесении удобрений в равномерная норма внесения.
Все поле Низкоурожайный участок Высокоурожайный район
Урожайность кукурузы (б/г) 160 130 195
P2O5 (фунты/A) K2O (фунты/A) P2O5 (фунты/A) K2O (фунты/A) P2O5 (фунты/A) K2O (фунты/A)
Удаление урожая 1 -59 -43 -48 -35 -72 -52
Удобрение вносится на все поле в зависимости от скорости съема урожая 59 43 59 43 59 43
Годовой более (+ ) или под (-) приложением 0 0 +11 +8 -13 -9
Фунтов для изменения теста почвы 1 ppm 20 8 2 20 8 2 20 8 2
Ожидаемое изменение ppm в почве испытания более 10 лет 3 0 0 +5 +10 -6 -11
1 Удаление урожая основано на 0,37 фунта P2O5 и 0,27 фунта K 2 O на бушель зерна кукурузы. Показатели удаления взяты из рекомендаций по удобрениям трех штатов для кукурузы, соевых бобов, пшеницы и люцерны.
2 Для K 2 O диапазон фунтов для изменения почвенного теста 1 ppm составляет 6–10 в зависимости от емкости катионного обмена.
3 Пример расчета: Ожидаемое изменение в тесте почвы ppm = ((Удаление урожая + Внесение удобрений) × 10 лет) ÷ Фунтов для изменения теста почвы 1 ppm. Расчет фосфора для низкоурожайного участка +5 = ((-48+59) × 10) ÷ 20.

Отбор проб почвы с помощью точного земледелия

Использование технологии глобальной системы позиционирования (GPS), карт урожайности, оцифрованных карт почвы и других данных дает пространственную информацию, помогающую разделить ландшафт для отбора проб почвы. Систематический отбор проб по сетке и управление зонами — это два основных метода разделения участков поля для отбора проб почвы с использованием точных приложений (таблица 2). Систематическая выборка по сетке определяет точки выборки на поле через заданные интервалы. При управлении зонами используются карты урожайности полей, знания фермеров об истории управления и другие данные, чтобы разделить ландшафт на регионы для отбора проб почвы.

Систематическая выборка сетки

Систематическая сеточная выборка включает отбор точечных проб через равные промежутки времени на поле. Использовались размеры сетки, соответствующие ширине разбрасывателя. Сетка размером 360 х 360 футов приводит к систематической схеме выборки для каждого 2.5 соток в поле. Образцы почвы берутся в каждой точке отбора проб в пределах круга диаметром 10 футов, при этом из каждого квадранта берутся два керна, всего восемь кернов.

Результаты полевого отбора проб с систематическим сеточным тестом почвы можно затем использовать в географическом информационном программном обеспечении (ГИС), которое интерполирует результаты отбора проб почвы по всему ландшафту. Этот метод оценивает площади плодородия на неисследованных участках поля с использованием геостатистических методов. Исследования пришли к выводу, что первоначальный выбор количества образцов более важен для успешного отражения фактических уровней плодородия в ландшафте, чем используемая статистическая модель.

Отбор проб по сетке может быть полезен на полях, где ожидается изменчивость, но история полей недостаточно известна, топография однородна, но имеют место различия в типах почв, в прошлом использовались разные схемы управления или применялось навозоудаление.< /p>

Управление зоной

Многочисленные другие уровни данных, добавленные к знаниям фермера о поле, могут использоваться для определения зон поля с аналогичными характеристиками, что сокращает общее количество взятых проб. Зоны управления являются лучшим выбором, чем сетки, когда оператор имеет долгую историю работы с полем, топография меняется, данные карты урожайности с течением времени определяют области высокой и низкой урожайности, карта типов почвы представляет зоны урожайности или другие удаленные области. данные датчиков доступны для наложения с опытом оператора для определения моделей урожайности в поле.

Точки отбора проб следует брать случайным образом, по 10–15 кернов на площадь выборки до 25 акров. Точки выборки с географической привязкой могут дать лучшую возможность сравнить тренды выборки с течением времени, вернувшись примерно к той же точке в последующие годы. Это может быть полезно для отслеживания влияния программы рекомендаций по плодородию почвы на уровни проб почвы с течением времени.

  • Неподвижные питательные вещества P, K и pH
  • Уровни тестирования почвы варьируются от высокого до низкого.
  • История использования навоза
  • Небольшие поля объединены в большие
  • История поля неизвестна
  • Выявление горячих/проблемных точек
  • Измерение мобильных питательных веществ имеет первостепенное значение.
  • Относительно низкий уровень использования удобрений в последние годы.
  • Уменьшает количество взятых проб и стоимость.
  • Нет истории навоза
  • Известна история поля и дополнительная информация
  • Размер сетки может варьироваться в зависимости от степени изменчивости.
  • Сетка произвольно размещена в поле
  • Игнорирует характеристики поля и свойства почвы.
  • Зона плодородия может не отражать результаты урожайности.
  • Больше взято образцов
  • Больше времени на настройку в развивающихся зонах
  • Дополнительный компьютерный анализ
  • Необходимо знание области

Получение ядер почвы


Рис. 2. Зигзагообразная схема отбора проб почвы на участке.

Точность результатов анализа почвы во многом зависит от собранного образца почвы. Заблаговременное планирование процедур отбора проб почвы и осторожность при сборе проб могут повысить надежность анализа почвы. Вот несколько рекомендаций по сбору образцов почвы:

Отправка образца в лабораторию тестирования

Стандарты для лабораторных процедур и экстракционных растворов были установлены университетами, предоставившими земельные участки, в публикации Рекомендуемые процедуры химического анализа почвы для Северо-Центрального региона. Рекомендуется спросить, использует ли лаборатория эти процедуры в процессе анализа.

Большинство лабораторий предоставляют очень хорошие услуги по тестированию. В 2009 году Университет штата Огайо провел слепой выборочный опрос 13 лабораторий по тестированию почвы, которые предоставляют услуги по тестированию почвы фермерам из Огайо. Стандартный образец почвы был получен в общей сложности с 10 полей. В каждую лабораторию было отправлено по 3–5 проб из этих 10 участков. Из 13 лабораторий 12 сообщили, что результаты проб оказались в допустимых пределах.

Другие факторы, которые следует учитывать при выборе лаборатории, выделены в информационном бюллетене штата Огайо Рекомендации по выбору лаборатории для исследования почвы, HYG-1133-99. Кроме того, Список лабораторий по тестированию питательных веществ для растений содержит список контактов лаборатории для фермеров из Огайо.

Falcon Model 5000 Web

Falcon Soil Technology пополнила свою линейку автоматизированных систем отбора проб почвы двумя моделями, предназначенными для обеспечения высокой точности в критически важной задаче, в которой в настоящее время доминирует ручной отбор проб, подверженный ошибкам.

"В отличие от традиционного ручного отбора проб, используемого на большинстве ферм, Falcon предназначен для быстрого отбора высококачественных образцов с точностью, последовательностью, воспроизводимостью и эффективностью", – говорит Аллан Бауком, фермер из Северной Каролины, разработавший Falcon. неточность традиционных методов выборки.

«Почти невозможно раз за разом погружать ручной зонд в почву на одну и ту же глубину, особенно когда почвенные условия меняются, а день становится длинным, — отмечает он. «Если вы не берете керны на той же глубине, образец не точен, и точка. Вы основываете свою программу плодородия на этом неточном образце почвы. Теперь у нас есть лучший способ».

Модель 1000 основана на успехе модели Falcon 2014 года и отличается улучшенным барабаном и воронкой, обеспечивающими лучшее перемешивание почвы и целостность образца. Модернизированная видеокамера улучшает наблюдение за машиной, а переработанная компоновка улучшает баланс, аэродинамику и эргономику.

Система также имеет совершенно новую панель управления электроникой. Модель 1000 включает в себя бортовой компьютер с удаленным, простым в использовании операторским интерфейсом для управления из кабины. Система Falcon ServiceLink поддерживает удаленную диагностику и обновление программного обеспечения, а также хорошо видимый предупредительный световой сигнал, чтобы быстро предупредить оператора о неисправности.

В модель 5000 добавлен специальный GPS-приемник для отслеживания маршрутов отбора проб и местоположения отдельных кернов, считыватель штрих-кодов для интеграции проб с местоположениями GPS, а также интеграция облачных данных с лабораториями по тестированию почвы и программным обеспечением для точного земледелия (сейчас проходит предпусковые испытания). . В дополнение ко всем функциям модели 1000, он также поставляется с улучшенным пакетом питания/электроники/освещения (дополнительно для модели 1000), который включает зарядное устройство, внешние порты для ПК и улучшенное освещение.

Falcon преодолевает неточность ручного отбора проб с помощью тяжелого узкого барабана из нержавеющей стали диаметром 5 футов, установленного на прицепе. Зонд на окружности барабана выбивает образец одинаковой глубины при каждом обороте барабана, когда машина движется по полю.

«В основе Falcon лежит простое колесо, но он включает в себя GPS, современный компьютерный интерфейс и технологию облачной связи для долговечности в полевых условиях и упрощения операций и управления данными, необходимых для точного земледелия», — говорит Бауком.

При типичной рабочей скорости от 8 до 12 миль в час Falcon захватывает ядро ​​каждую секунду или две. Это позволяет Falcon решать еще одну задачу точного земледелия: отбор проб с высоким разрешением.

"Falcon берет точные керны, минута за минутой, час за часом", – заявляет Бауком. «Не устает. Нам нужен такой уровень точности и эффективности, чтобы действительно перевести программы плодородия почвы на уровень точности».

Чарльз Шапиро выступает на полевом дне штата Небраска в конце 1980-х.

До того, как покровные культуры стали горячей темой в сельском хозяйстве, Чарльз Шапиро (справа) представлял соответствующие исследования на Дне поля в штате Небраска в конце 1980-х годов. Привет-мальчик на заднем плане настроен на то, чтобы бросать семена мохнатой вики в стоящую кукурузу в рамках исследовательского исследования. Ассистирует с презентацией Кевин Фэрбенкс.

Мы приближаемся к концу года, и мы надеемся, что большинство полей, предназначенных для отбора проб почвы, были отобраны, и почва находится в лабораториях, или данные вернулись в ваш компьютер.

Пришло время оценить прошлогодние успехи и неудачи, а затем приступить к планированию на следующий год. Как специалист по плодородию почвы, я обязан подчеркнуть необходимость оценки уровня плодородия на ваших полях и предложить вам планировать поддерживать то, что идет хорошо, находить области, которые нуждаются в добавках, и, возможно, немного сокращаться там, где цифры немного больше, чем необходимо для рентабельного производства.

Я мог бы написать этот абзац в 1984 году, в первый год моей работы в сельскохозяйственной лаборатории Хаскелла. Многие особенности того, где мы получаем наши удобрения, как мы их применяем, даже то, как мы оцениваем питательный статус наших полей, изменились с тех пор. Но что не изменилось, так это то, что у растения есть корни, и эти корни должны получать питательные вещества из почвы, прежде чем они смогут помочь растению расти. Основные принципы физики, химии и биологии не изменились. Так же как и принципы, на которых основано питание растений.

Идея поиска ограничивающих факторов и устранения этих факторов по-прежнему актуальна, но изменилось то, что теперь мы думаем о принятии этих решений на все меньшем и меньшем участке земли.Нам все еще нужно знать то, что мы теперь называем 4R: правильная скорость, правильное место, правильное время и правильный источник. Самый важный R — правильная ставка. Даже 4R можно свести к одной концепции: питательное вещество должно быть рядом с корнем, когда оно нужно растению. Все остальное — просто тонкая настройка.

 Чарльз Шапиро

Чарльз Шапиро Посмотрите некоторые из последних статей Чарльза Шапиро о CropWatch на его авторской странице.

И в тонкой настройке нет ничего плохого. Это наша работа как ученых-прикладников, работающих с аграрным производством. Тонкая настройка делает работу более эффективной, а эффективность — это рентабельность. Так я провел последние 33 года; пытается повысить эффективность выращивания кукурузы/сои. Процесс никогда не заканчивается, и физические принципы, о которых я упоминал выше, становятся сложной инженерной задачей. Такое сочетание технологий и науки имеет решающее значение для сохранения наших почвенных ресурсов и производственных мощностей в будущем.

Например, когда я начинал, большая часть азота, подаваемого на поля, представляла собой безводный аммиак, а преобладающей технологией было использование регуляторов, которые было трудно откалибровать, поскольку аммиак одновременно находился и в газообразной, и в жидкой форме, а пропорция каждого зависела от температуры и давления. Один из первых проектов должен был продемонстрировать повышение точности, когда стала доступна технология сохранения безводного аммиака в жидкой форме. Мы больше беспокоились о том, чтобы получить одинаковые нормы внесения по всей полосе аппликатора и по полю; теперь важно знать, сколько азота необходимо, когда аппликатор перемещается по полю, а норма может постоянно меняться.

Несмотря на то, что технология доставки значительно улучшилась, мы до сих пор не уверены в том, сколько азота необходимо. Тогда мы призвали фермеров брать пробы глубоко в почве, чтобы определить количество оставшегося азота, и использовать этот оставшийся азот для учета урожая кукурузы в следующем году. Теперь у нас больше севооборотов кукуруза-соя, когда нитраты в почве не влияют на урожай сои в следующем году, как в прошлом, когда кукуруза следовала за кукурузой. Кроме того, управление азотом стало намного более эффективным, и если не произойдет какое-то катастрофическое событие, которое снизит потенциальную урожайность, например, засуха 2012 года, маловероятно, что большое количество азота в почве после сбора урожая. Кроме того, все ненавидят брать глубокие пробы почвы.

Будущее заключается в том, чтобы считывать состояние растений в середине сезона и применять то, что необходимо, на основе сигналов от растений и, возможно, моделей, прогнозирующих запасы почвы.

Задача будет заключаться в том, как максимизировать краткосрочную прибыль и сохранить наши почвенные ресурсы для будущего. Мы не решили эту проблему, но в сельском хозяйстве разрабатываются инструменты, которые помогают производителям количественно оценивать их внешнее воздействие на атмосферу, грунтовые и поверхностные воды. Интерес к покровным культурам является результатом желания держать почву покрытой в неурожайную часть сезона, чтобы уменьшить эрозию, меньше выщелачивания питательных веществ и улучшить почвенную среду.

Оглядываясь назад на темы питания сельскохозяйственных культур

Это будет моя последняя статья для CropWatch. Я благодарю всех, кто помог сделать CropWatch незаменимым источником для беспристрастной интерпретации и анализа информации об урожае. У нас не всегда есть исследования по каждому предмету, но мы стараемся использовать имеющиеся у нас исследования, наш опыт и наши знания, чтобы давать обоснованные предложения. Я благодарю фермеров, которые поделились со мной своей землей и знаниями, поскольку мы работали вместе, чтобы выяснить, как более эффективно использовать имеющиеся у нас ресурсы. Иногда трудно увидеть изменения в краткосрочной перспективе, но если мы оглянемся на десятилетия назад, то легко увидим прогресс, достигнутый нами в наших знаниях, и нашу способность применять эти знания. Я знаю, что в ближайшее время этот процесс не остановится.

Когда я вспоминаю свои статьи в CropWatch, их можно сгруппировать по следующим темам:

Читайте также: