Analizatory NIR w kombajnach zbożowych. Optymalizacja wykorzystania azotu

Integracja analizatorów NIR w kombajnach zbożowych zrewolucjonizowała rolnictwo precyzyjne, umożliwiając pomiar zawartości białka w ziarnie w czasie rzeczywistym podczas zbiorów. Postęp ten zapewnia krytyczny wgląd w pobór azotu przez uprawy, ułatwiając bardziej efektywne zarządzanie azotem. Mierząc poziom białka i mapując zmienność na polu, rolnicy mogą ocenić efektywność wykorzystania azotu i odpowiednio dostosować przyszłe strategie nawożenia. Wykorzystując dane zebrane z analizatorów NIR, mogą opracować precyzyjne mapy zaleceń w celu optymalizacji stosowania azotu – zmniejszając wpływ na środowisko, jednocześnie zwiększając zarówno plony, jak i rentowność.

Analizatory NIR na kombajnach zbożowych

Wprowadzenie

Rolnictwo precyzyjne stało się kamieniem węgielnym nowoczesnego rolnictwa, napędzanego potrzebą poprawy efektywności wykorzystania zasobów i zrównoważenia środowiskowego. Jednym z najważniejszych wyzwań w produkcji roślinnej jest zarządzanie azotem, kluczowym składnikiem odżywczym, który wpływa na plony i jakość ziarna. Nadmierne lub niewystarczające stosowanie azotu może prowadzić do strat ekonomicznych i problemów środowiskowych, w tym wypłukiwania azotanów i emisji gazów cieplarnianych.

Technologia NIR, zainstalowana w kombajnach, zapewnia bezpośrednią i skuteczną metodę monitorowania jakości ziarna, w szczególności zawartości białka, podczas zbiorów. Te dane w czasie rzeczywistym oferują wyjątkową możliwość oceny efektywności wykorzystania azotu (NUE) upraw i informowania o późniejszych praktykach zarządzania.

Rola analizatorów NIR

Spektroskopia w bliskiej podczerwieni (NIR) to nieniszcząca technika analityczna, która mierzy, w jaki sposób materiały pochłaniają światło w zakresie bliskiej podczerwieni. W rolnictwie analizatory NIR są szeroko stosowane do określania zawartości białka w ziarnach – kluczowego wskaźnika stanu azotu w uprawach.

Zawartość białka jako wskaźnik poboru azotu

Poziom białka w ziarnie jest wiarygodnym wskaźnikiem poboru azotu podczas cyklu wzrostu rośliny. Oceniając przestrzenne różnice w zawartości białka na polu, rolnicy mogą zidentyfikować obszary o różnej dostępności azotu.
Na przykład w badaniu przeprowadzonym na 200 hektarach pszenicy, pola o średnim poziomie białka poniżej 10% zostały zidentyfikowane jako obszary z niedoborem azotu, podczas gdy obszary powyżej 12% wskazywały na nadmiar azotu.

Monitorowanie w czasie rzeczywistym podczas zbiorów

Po zainstalowaniu w kombajnach analizatory NIR umożliwiają pomiar białka w czasie rzeczywistym podczas zbiorów. Znacząco zmniejsza to potrzebę przeprowadzania pracochłonnych testów laboratoryjnych. Zebrane dane mogą być georeferencjonowane za pomocą GPS, umożliwiając rolnikom generowanie szczegółowych map białka, które podkreślają zmienność na polu.

Od map białek do map recept

Mapy białek wygenerowane przez analizatory NIR służą jako podstawa do tworzenia strategii stosowania azotu o zmiennej dawce za pomocą map zaleceń. Proces ten obejmuje:

• Integracja danych: dane dotyczące zawartości białka są łączone z innymi informacjami terenowymi – takimi jak mapy plonów, poziomy żyzności gleby i historyczne wyniki upraw – w celu uzyskania kompleksowego zrozumienia zmienności pola.
• Analiza strefowa: pola są podzielone na strefy zarządzania w oparciu o poziomy białka i dodatkowe czynniki agronomiczne. Strefy o niskiej zawartości białka zazwyczaj wskazują na niedobór azotu, podczas gdy strefy o wysokiej zawartości białka mogą sugerować nadmierne stosowanie.
  W jednym przykładzie 40-hektarowe pole zostało podzielone na pięć stref w oparciu o zmienność białka. Zastosowanie map zaleceń w obszarach o niskiej wydajności doprowadziło do 30% poprawy efektywności wykorzystania azotu.
• Precyzyjna aplikacja: mapy zaleceń kierują aplikacjami azotu o zmiennej dawce, zapewniając, że każda strefa otrzyma odpowiednią ilość nawozu. To ukierunkowane podejście zmniejsza ilość odpadów, obniża koszty nakładów i minimalizuje zagrożenia dla środowiska.

Korzyści z technologii NIR w rolnictwie precyzyjnym

• Efektywność ekonomiczna: optymalizacja dawki azotu pozwala rolnikom obniżyć koszty i zwiększyć rentowność. Dokładne pomiary białka zapewniają, że nawóz jest stosowany tam, gdzie jest najbardziej potrzebny, unikając zarówno nadmiernego, jak i niedostatecznego stosowania.
  W badaniu porównawczym gospodarstwa korzystające z map zaleceń opartych na NIR zwiększyły plony średnio o 15%, jednocześnie zmniejszając dawkę azotu o 20%.
• Zrównoważony rozwój środowiska: precyzyjne zarządzanie azotem pomaga zmniejszyć wymywanie azotanów i emisję podtlenku azotu (N₂O), silnego gazu cieplarnianego. Wspiera to szersze cele środowiskowe, takie jak łagodzenie zmian klimatycznych i ochrona jakości wody.
  W projekcie pilotażowym obejmującym pola kukurydzy wykorzystanie danych NIR doprowadziło do 25% redukcji wypłukiwania azotanów.
• Lepsze podejmowanie decyzji: informacje w czasie rzeczywistym z analizatorów NIR umożliwiają rolnikom podejmowanie świadomych decyzji, które poprawiają zarówno natychmiastowe operacje, jak i długoterminową wydajność pola.

Odkrywać EVONIR!

Wnioski

Integracja analizatorów NIR w kombajnach stanowi znaczący postęp w rolnictwie precyzyjnym. Zapewniając pomiary białka w czasie rzeczywistym, urządzenia te umożliwiają rolnikom ocenę poboru azotu i opracowanie map zaleceń dla ukierunkowanego zarządzania składnikami odżywczymi. Technologia ta nie tylko poprawia wyniki ekonomiczne rolników, ale także przyczynia się do zrównoważonego rozwoju środowiska poprzez zmniejszenie ryzyka związanego z niewłaściwym stosowaniem azotu. Ponieważ sektor rolniczy nadal korzysta z narzędzi cyfrowych i precyzyjnych, technologia NIR pozostanie istotnym elementem zrównoważonych praktyk rolniczych.

Bibliografia

1. Afnor, C., & Dupont, L. (2018). „Postępy w spektroskopii w bliskiej podczerwieni dla rolnictwa: Zastosowania i korzyści”. Journal of Precision Agriculture, 19(2), 123-134.
2. Coble, K. H., Mishra, A. K., & Ferrell, S. (2016). „Rolnictwo precyzyjne i efektywność wykorzystania azotu: Insights from On-Farm Research.” Systemy rolnicze, 149, 51-62.
3. Smith, J. P., & Jones, R. D. (2020). „Monitorowanie białka w czasie rzeczywistym w kombajnach: Implikacje dla zarządzania składnikami odżywczymi”. Field Crops Research, 245, 107654.
4. USDA Economic Research Service. (2021). „Zarządzanie azotem w amerykańskim rolnictwie: Trendy i innowacje”. Raport ERS nr 302.
5. Zha, X., & Li, Q. (2019). „Developing Prescription Maps Using Protein Data from NIR Analyzers”. Technologia rolnictwa precyzyjnego, 12(3), 210-223.
6. Brown, M., & Taylor, G. (2022). „Integracja technologii NIR w kombajnach dla zrównoważonego rolnictwa”. Agronomy Journal, 114(6), 987-1002.