ფერმერებისთვის ამინდი ყოველდღიური საქმიანობის ერთ-ერთი მთავარი განმსაზღვრელია. ხშირად ისინი ერთმანეთს ეკითხებიან:

    - ბევრი წვიმა მოვიდა შენკენ?

    - 25 მმ,

    - ჩემკენ კი 50 მმ.

ამინდის ცვალებადობა დიდ გავლენას ახდენს მოსავლიანობასა და ეკონომიკურ სარგებელზე. კვლევების მიხედვით, სასოფლო-სამეურნეო წარმოებაში რისკების 70% ამინდთან არის დაკავშირებული. ნალექი, ტემპერატურა, ნიადაგის ტენიანობა და ქარის მიმართულება მნიშვნელოვნად ცვლის გადაწყვეტილებებს, რომლის მიღებაც ფერმერებს ყოველდღიურად უწევთ.  

​

რატომ არის ამინდის პროგნოზი ხშირად არაზუსტი?

ამინდის პროგნოზი იძლევა ზოგად სურათს რეგიონში ამინდის შესახებ,, მაგრამ ლოკალურ დონზე  მასზე გავლენას ახდენს სხვადასხვა ფაქტორები:

• ტოპოგრაფია და გეოგრაფიული მდებარეობა

• მცენარეული საფარი

• წყალსატევებთან სიახლოვე

• ქალაქებისა და ინდუსტრიული ზონების გავლენა

ამიტომ, ლოკალურად დამონტაჟებული მეტეოროლოგიური სადგურები და IoT მოწყობილობები ზუსტ და სანდო მონაცემებს უზრუნველყოფენ, რაც ეხმარება ფერმერებს კლიმატურ მონაცემებზე დაყრდნობით დაგეგმონ ზუსტი აგროტექნიკური ღონისძიებები. ​

​

ნალექი და მისი გავლენა ფერმერულ საქმიანობაზე​

ნალექი პირდაპირ გავლენას ახდენს:

• მცენარის ზრდასა და მოსავლიანობაზე

• საკვები ნივთიერებების შეწოვაზე

• პესტიციდებისა და სასუქების ეფექტურობაზე

• ტექნიკის მობილურობასა და მოსავლის აღების პირობებზე

მაგალითად: ოთხი IoT სენსორის მიერ შეგროვებული ნალექის მონაცემებმა აჩვენა, რომ ერთსა და იმავე ტერიტორიაზე ნალექის განსხვავება 72 მმ-ს აღწევდა. ეს სიმინდის მოსავლიანობაში 0.95-2.2 ტ/ჰა განსხვავებას ნიშნავს, რაც ფინანსურად  760 დან 1760 ლარიან სხვაობას იძლევა. .

​

როგორ მოქმედებს ნალექი აგრონომიულ გადაწყვეტილებებზე?

• თესვა – თესლის გაღვივებისთვის საჭიროა საკმარისი ტენიანობა.

• პესტიციდების გამოყენება – ტენიანობა გავლენას ახდენს მათ ეფექტურობაზე.

• მოსავლის აღება – ზედმეტი ნალექი ნიადაგის დატბორვას და მოსავლის ხარისხის გაუარესებას იწვევს.

ამ პრობლემების მართვა შესაძლებელია ლოკალური  ამინდის პროგნოზით. ამისთვის აუცილებელია ლოკალური მეტეოსადგურები და AI-ზე დაფუძნებული პროგნოზირება, რომელიც ადგილობრივი კლიმატის თავისებურებებს ითვალისწინებს.

​

რა მახასიათებლები აქვს ლოკალურ ამინდის  პროგნოზს?​

• ზუსტი მონაცემები კონკრეტული ველისათვის

• პროგნოზის განახლება ყოველ საათში

• ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება ადგილობრივი ამინდის მოდელირებისთვის

• დაბალი RMSE (Root Mean Square Error)* – რაც უფრო დაბალია ეს მაჩვენებელი, მით უფრო მაღალია პროგნოზის სიზუსტე.

 

​რისი პროგნოზირებაა  შესაძლებელი ჭკვიანი ტექნოლოგიებით?​

• ნიადაგის მზაობა თესვისთვის

• პესტიციდების გამოყენების ოპტიმალური დრო

• მცენარეთა განოყიერების საჭიროება

• ტექნიკის მობილურობა ველზე

• მოსავლის აღების ოპტიმალური დრო
   

მთავარი გზავნილები

• ამინდი – განსაკუთრებით ნალექი – ფერმერულ საქმიანობაზე დიდ გავლენას ახდენს.

• ლოკალური ამინდის მონაცემები პირდაპირ მოქმედებს მოსავლიანობასა და შემოსავალზე.

• IoT სენსორების გამოყენება ზუსტ პროგნოზებს და ეფექტიან ფერმერულ გადაწყვეტილებებს უზრუნველყოფს.

​

რა გველოდება შემდეგ ნაწილში?​

მომდევნო სტატიაში ვისაუბრებთ სასოფლო სამეურნეო წარმოებაში ტემპერატურის გავლენაზე, ევაპოტრანსპირაციაზე, ყინვისგან დაცვასა და ნამის წერტილის ტემპერატურის მნიშვნელობაზე.

 

* რა არის RMSE (root mean square error)? - ესაა სტატისტიკური საზომი, რომელიც გვიჩვენებს საშუალო ცდომილებას, ნავარაუდებ და გაზომილ მონაცემებს შორის.  იგი ფართოდ გამოიყენება პროგნოზირების, რეგრესიისა და მონაცემთა ანალიზის პროცესებში, რათა შეფასდეს მოდელირების სიზუსტე, რაც უფრო დაბალია RMSE მაჩვენებელი მით უფრო მაღალია სიზუსტე.