StoryEditor

Cyfrowe wspomaganie decyzji - Postępujący rozwój technologiczny

24.05.2022., 12:06h

Postępujący rozwój technologiczny pozwala na usprawnienie wielu zadań związanych z zarządzaniem produkcją sadowniczą. Okazuje się, że cyfrowe wspomaganie decyzji jest możliwe również w przerzedzaniu chemicznym.

Produkcja owoców wysokiej jakości to cel, jaki stawiają przed sobą producenci jabłek na całym świecie. Jednym z kluczowych zabiegów pomocnych w realizacji tego założenia jest przerzedzanie, którego rola w budowaniu jakości plonu jest nie do przecenienia. Niestety, przerzedzanie, zwłaszcza chemiczne, pozostając jednym z kluczowych elementów na drodze do poprawy jakości, jest jednocześnie zabiegiem, którego rezultaty są często trudne do przewidzenia. Dzieje się tak za sprawą mnogości czynników wpływających na działanie stosowanych środków, wśród których duże znaczenie odgrywają panujące warunki atmosferyczne oraz ich przebieg zarówno przed zabiegiem, jak i po nim.

Stały rozwój technologii dający możliwość ciągłego monitorowania wielu parametrów opisujących warunki atmosferyczne, możliwość gromadzenia i analizowania tych danych oraz znajomość biologii kwitnienia i rozwoju owoców jabłoni coraz częściej pozwalają na uniknięcie niepowodzeń związanych ze złym doborem terminu, środka czy dawki w przerzedzaniu chemicznym. Możliwość modelowania zjawisk związanych z kwitnieniem i zawiązaniem owoców uwzględniającego tempo i dynamikę przebiegu procesów zachodzących w roślinie pozwala na coraz bardziej precyzyjne wykorzystanie dostępnych środków.

W Polsce wciąż jeszcze brak jest dostępnych modeli wspomagających podejmowanie decyzji dotyczących przerzedzania, jednak na świecie, a zwłaszcza w Stanach Zjednoczonych sadownicy mogą korzystać już z co najmniej dwóch rozwiązań, których adaptacja możliwa jest prawdopodobnie również w warunkach polskich. Model PTGM Jednym z nich jest model symulujący dynamikę przebiegu procesu przerastania łagiewki pyłkowej (PTGM – z ang. Pollen Tube Growth Model) opracowany przez naukowców z Virginia Tech. Narzędzie to jest wynikiem wieloletnich prac polegających na precyzyjnym ustaleniu zależności pomiędzy panującą temperaturą a czasem, jaki musi upłynąć od momentu przeniesienia pyłku na znamię słupka do chwili, w której dochodzi do zapłodnienia kwiatu. Jak dotąd, dokładne modele zostały opracowane dla takich odmian, jak Fuji, Gala, Golden Delicious, Granny Smith, Honeycrisp i Red Delicious, a prace dotyczące kolejnych są w toku. Wykorzystanie tego modelu jest pomocne w określeniu optymalnego terminu zastosowania preparatów parzących, służących do wczesnego przerzedzania kwiatów i jest niezwykle proste do zastosowania w praktyce. Uruchomienie modelu następuje w chwili, gdy liczba otwartych kwiatów na drzewie odpowiada oczekiwanej przez producenta liczbie owoców. Jednocześnie konieczne jest ustalenie średniej długości słupka (od znamienia po nasadę), co powinno zostać wykonane na podstawie pomiaru tego parametru w próbie około 50 kwiatów. Uzyskana w ten sposób wartość stanowi wartość graniczną, której osiągnięcie przez model wskaże optymalny termin pierwszego zabiegu, mającego na celu usunięcie niezapłodnionych kwiatów.

Drugim z dostępnych w Stanach Zjednoczonych modeli numerycznych jest model bilansu węgla (z ang. Carbon Balance Model) opracowany na Uniwersytecie Cornella. To narzędzie może znajdować zastosowanie w przerzedzaniu zawiązków przy użyciu NAA, BA czy metamitronu.

Model ten opisuje stan gospodarki energetycznej rośliny, wskazując okresy niedoboru, równowagi bądź nadmiaru produkowanych asymilatów w stosunku do bieżącego zapotrzebowania rośliny. Wynika to bezpośrednio z kondycji drzewa, siły wzrostu, liczby zawiązków, powierzchni liści stanowiących źródło asymilatów, a przede wszystkim nasłonecznienia i temperatury bezpośrednio decydujących o wydajności procesu fotosyntezy oraz zapotrzebowania na jej produkty, związanego z intensywnością oddychania i tempa wzrostu wegetatywnego. Zasada działania omawianego modelu wynika z zależności pomiędzy ogólnym bilansem asymilatów drzewa, stanowiącym różnicę pomiędzy zapotrzebowaniem na węglowodany a poziomem ich produkcji. A zatem okresy chłodnych, ale słonecznych dni, kiedy proces fotosyntezy może przebiegać w sposób wydajny przy dodatkowo ograniczonym poziomie oddychania, będą sprzyjały akumulacji węglowodanów, prowadząc do uzyskania bilansu dodatniego. Wpływa to na lepsze zawiązanie i ograniczenie naturalnego opadania zawiązków oraz mniejszą podatność na stosowane przerzedzanie chemiczne. Z kolei dni pochmurne i ciepłe oraz ciepłe noce wzmagają tempo oddychania, co będzie skutkowało bilansem ujemnym. Sprzyja on większej konkurencji pomiędzy zawiązkami oraz zawiązkami i młodymi pędami, prowadząc do większego opadu zawiązków, a także wyższej skuteczności wykonanych zabiegów chemicznego przerzedzania. Model bilansu węgla dokonuje kalkulacji dostępności asymilatów na podstawie bieżących danych meteorologicznych generowanych przez wybraną stację meteo. Stąd też uzyskiwane wyniki są miarodajne jedynie dla lokalizacji, w której znajduje się stacja. Model wykorzystuje bieżące dane oraz dane prognozowane dotyczące czterech kolejnych dni i na tej podstawie generuje rekomendacje dotyczące wielkości dawki środka wykorzystywanego do przerzedzania (patrz tabela). Czterodniowy okres, dla którego obliczany jest bilans asymilatów, podyktowany jest dotychczasowymi doświadczeniami wskazującymi, że krótsze epizody lepszej lub gorszej pogody bardzo często pozostają bez wpływu na kondycję drzew. Wynika to z możliwości magazynowania asymilatów w częściach trwałych rośliny, a następnie wykorzystywania ich w miarę potrzeb w warunkach mniej sprzyjających.

Opisane modele stanowią bardzo ciekawe rozwiązania służące wspomaganiu decyzji podejmowanych w toku produkcji sadowniczej. Są to narzędzia, które w Stanach Zjednoczonych są dostępne w praktyce już od kilku lat. Wydaje się, że nic nie stoi na przeszkodzie, aby podobne aplikacje w najbliższym czasie ułatwiały pracę polskim producentom jabłek. Obserwując obecny trend stale postępującej cyfryzacji również w zakresie zarządzania produkcją owoców, można przypuszczać, że jest to w zasadzie nieuniknione.

Dr inż. Sebastian Przybyłko
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

fot. envatoelements

28. listopad 2022 06:22