Карты агротехнических зон мало полезны для производителей кукурузы, исследование

Многолетний анализ проверил, могут ли карты агротехнических зон, основанные на состоянии почвы, топографии или других особенностях ландшафта, надежно предсказать, какие части кукурузного поля лучше всего отреагируют на повышенные нормы высева или внесения азота. Исследование показало, что — вопреки распространенным предположениям — реакция участков на одни и те же агровходы значительно меняется от года к году. Самый непредсказуемый фактор — погода — оказал наибольшее влияние на реакцию культур.

Новые результаты опубликованы в Agronomy Journal.

Картографирование агротехнических зон возникло на волне интереса к цифровому сельскому хозяйству — использованию новых технологий сбора и анализа данных для лучшего понимания взаимодействия факторов, влияющих на урожайность, сообщил профессор растениеводства Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне Николас Мартин, проводивший анализ вместе с бывшим постдокторантом университета Карлосом Агустином Алессо.

Такие подходы используют полевые датчики, спутниковые данные и другие цифровые инструменты для отслеживания реакции культур на локальные условия, удобрения, нормы высева и другие агровходы. Цель — минимизировать расточительные или вредные практики, максимизируя урожай.

Новое исследование использовало необычный подход для проверки предсказаний карт агрозон.

«Мы использовали нашу сельхозтехнику как принтер, создавая лоскутное одеяло из агровходов, — сказал Мартин. — Мы «напечатали» наш эксперимент на нескольких участках, используя полностью рандомизированный дизайн».

Исследователи провели работу на семи типичных неорошаемых участках производства кукурузы в Иллинойсе, каждый из которых был разделен на сотни делянок. Каждая делянка получала случайную норму высева кукурузы и внесения азота. На каждой делянке также измеряли состав почвы, топографию и другие специфические для участка особенности ландшафта. Все переменные, кроме погоды, были стандартизированы. Полевые испытания проходили с 2016 по 2021 год.

Измеряя урожайность каждой делянки во время уборки в течение нескольких лет, исследователи определяли, какие делянки были наиболее отзывчивы к агровходам каждый год. Они использовали продвинутый алгоритм случайного леса, чтобы определить, какие факторы — погодные условия, характеристики почвы или уклон, например — лучше всего предсказывают, повысит ли более высокая норма азота или высева урожайность.

«Мы обнаружили, что погодные переменные являются наиболее важными факторами, определяющими пространственные закономерности реакции на норму азота или норму высева, за которыми следуют атрибуты ландшафта и почвы, — сказал Мартин. — Мы также обнаружили, что реакции меняются от года к год в зависимости от погодных эффектов. Они очень непостоянны, по крайней мере, на протестированных нами полях».

Это означает, что делянка, хорошо отреагировавшая на повышенную норму азота в один год, может не так хорошо отреагировать в следующий раз. Это делает концепцию картографирования агрозон ненадежным предиктором реакции культур на агровходы.

«Мы считаем, что эти выводы могут частично объяснить, почему технологии точного земледелия были приняты фермерами неравномерно», — сказал Мартин.

Исследователи полагают, что больше многолетних данных и лучшие инструменты для анализа и сенсоров на месте могут в конечном итоге улучшить прогностическую способность картографирования агротехнических зон.