МОНІТОРИНГОВІ СПОСТЕРЕЖЕННЯ ТА ФОРМУВАННЯ РЕЖИМІВ ЗРОШЕННЯ ПРИ ВИРОЩУВАННІ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКИХ КУЛЬТУР ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ СИСТЕМИ «ПОЛИВ ОНЛАЙН»
Анотація
У статті проаналізовано результати впровадження інформаційно-аналітичної системи управління зрошенням «Полив Онлайн», що дозволяє оперативно формувати і надавати користувачеві інформацію про поточний та прогнозний стан вологозабезпечення ґрунту, прогнозовані строки та норми поливу. Виконано комплекс робіт із ґрунтового обстеження, який включав аналіз наявної інформації щодо ґрунтово-меліоративних умов та стану використання зрошуваних земель, візуальне ґрунтове обстеження з визначенням точок для детального ґрунтового обстеження, відбір зразків ґрунту та лабораторні дослідження гранулометричного складу, гідрофізичних характеристик ґрунтів та формування вихідних даних для управління поливами. Налаштована система інструментальних моніторингових спостережень за станом вологозабезпечення на реперних полях, поточними метеопараметрами та фактичними строками і нормами поливів дозволяє більш точно прогнозувати строки і норми поливів, проводити їх щоденну корекцію. Опрацьовано методику розповсюдження точкової інформації на зрошувані масиви за допомогою даних дистанційного зондування Землі (ДЗЗ). У дослідженні проаналізовано дані супутникових знімків та особливостей відбивної здатності рослин за індексами NDVI та NDWI, їх мінливості та просторової неоднорідності з використанням геоінформаційної платформи ArcGIS. Використання даних ДЗЗ розширює можливості системи в частині розповсюдження даних про строки і норми поливу на поля, не охоплені моніторинговими спостереженнями. Наведені результати використання системи оперативного управління поливами у виробничих умовах. Можливість системи продемонстровано при вирощуванні кукурудзи на зерно та соняшника. Підтверджено, що при застосуванні системи «Полив Онлайн» та підтриманні рівня вологозабезпечення в оптимальному діапазоні, досягається максимально можливий рівень урожайності сільськогосподарських культур у виробничих умовах.
Посилання
2. Production of cereal grains with iMetos® decision supporting system. (2022). Retrieved from https://metos.at/ru/portfolio/row-crops
3. Smith, M. (1992). CROPWAT. A computer program for irrigation planning and management. FAO Irrigation and Drainage Paper, No 46.
4. Abioye, E. A., Hensel, O., Esau, T. J., Elijah, O., Abidin, M. S. Z., Ayobami, A. S., Nasirahmadi, A. (2022). Precision Irrigation Management Using Machine Learning and Digital Farming Solutions. AgriEngineering, 4(1), 70-103.
5. Facchi, A., Mayer, A., Ortuani, B., Crema, A. (2022). Can an agro-hydrological model improve the irrigation management of maize under a center pivot? Copernicus Meetings. No. EGU22-8093.
6. El-Sanatawy, A. M., El-Kholy, A. S., Ali, M., Awad, M. F., Mansour, E. (2021). Maize seedling establishment, grain yield and crop water productivity response to seed priming and irrigation management in a Mediterranean arid environment. Agronomy, 11(4), 756. https://doi.org/10.3390/agronomy11040756
7. Mhawej, M., Nasrallah, A., Abunnasr, Y., Fadel, A., & Faour, G. (2021). Better irrigation management using the satellite-based adjusted single crop coefficient (aKc) for over sixty crop types in California, USA. Agricultural Water Management, 256, 107059. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.107059
8. Bohaienko, V., Matiash, T., & Krucheniuk, A. (2021). Decision Support System in Sprinkler Irrigation Based on a Fractional Moisture Transport Model. In: Hu, Z., Petoukhov, S., Dychka, I., He, M. (eds) Advances in Computer Science for Engineering and Education IV. ICCSEEA 2021. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol 83.
9. Gadzalo, Ya., Romashchenko, M., Kovalchuk, V., Matiash, T., & Voitovich O. (2019). Using smart technologies in irrigation management. In International Commission on Irrigation and Drainage, 3nd World Irrigation Forum (WIF3). Id: W.1.3.02.
10. Wassar, F., Gandolfi, C., Rienzner, M., Chiaradia, E. A., & Bernardoni, E. (2016). Predicted and measured soil retention curve parameters in Lombardy region north of Italy. International Soil and Water Conservation Research, 4(3), 207-214.
11. Shokrana, M. S. B., Ghane, E. (2020). Measurement of soil water characteristic curve using HYPROP2. MethodsX, 7, 100840.
12. Romashchenko, M.I., Kolomiets, S.S., Bilobrova, A.S. (2019). Laboratory diagnostic system for water-physical soil properties. Land Reclamation and Water Management, 2, 199-208. [in Ukrainian].
13. Romashchenko, M.I., Bohaienko, V.O., Matiash, T.V., Kovalchuk, V.P., & Danylenko, Iu.Iu. (2019). Influence of evapotranspiration assessment on the accuracy of moisture transport modeling under the conditions of sprinkling irrigation in the south of Ukraine. Archives of Agronomy and Soil Science, 66(10), 1424-1435. https://doi.org/10.1080/03650340.2019.1674445.
14. Romashchenko, M. I., Bohaienko, V. O., Matiash, T. V., Kovalchuk, V. P., & Krucheniuk, A. V., (2021). Numerical simulation of irrigation scheduling using fractional Richards equation. Irrigation Science, 39(3), 385-396.
15. Vishnevskiy, V.I., Shevchuk, S.A., 2018. Usage of remote sensing data in the research of water objects of Ukraine (in Ukrainian). Kyiv: Interpress LTD, 116 p.
16. Herbei, M.V., & Sala, F. (2015). Use Landsat image to evaluate vegetation stage in sunflower crops. AgroLife Scientific Journal, 4(1), 79-86.
17. Shtoiko, D. A., Pisarenko, V. A., Bychko, O. S., & Elazhenko, L. I. (1977). Computational methods for determination of total evaporation and irrigation periods of crops. Irrigation Agriculture, 3-8 [in Ukrainian].
18. Ivanov, N. N. (1954). On the determination of evaporation values. Yzv. HHO, Moskow, 189-196. [in Russian]
19. Monteith, J. L. (1965). Evaporation and environment. In Symposia of the society for experimental biology (Vol. 19, pp. 205-234). Cambridge University Press (CUP) Cambridge.
