Система прогнозирования урожайности и сельскохозяйственных болезней
SYSTEM FOR CROP YIELD AND AGRICULTURAL DISEASE FORECASTING

Изобретение относится к способам и системам (алгоритмам) для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур, для прогнозирования болезней сельскохозяйственных растений, и для прогнозирования экологических бедствий с сельскохозяйственными последствиями (засуха, чрезмерные осадки, жара или похолодание).
Известны подобные способы, см. например, пат. России №№2048056 или 2164030.
Недостатком известных способов для такого прогнозирования является недостаточный объем обрабатываемых данных и недостаточная скорость обработки этих данных.
Задача и технический результат изобретения - повышение точности и скорости упомянутых прогнозов.
Для этого система содержит вычислительно-логические мощности с большим быстродействием (компьютеры) и большой объем хранимых исходных данных. Это позволяет учесть большое количество параметров, влияющих на указанные прогнозы, и быстро их обработать.
Система содержит компьютер с программой конструктора болезней и природных явлений, взаимно связанный с облачным сервером, включающим центр обработки и визуального представления данных, облачный сервер связан устройством передачи данных с гидрометцентром, облачный сервер связан также с сетью автоматических метеорологических комплексов, получающих данные от своих датчиков и от выносных датчиков, и облачный сервер связан с компьютером/компьютерами потребителей, имеющим устройства для вывода и визуализации результатов прогнозирования.
Каждый автоматический метеорологический комплекс, которые установлены на сельскохозяйственных полях, оборудован системой определения координат GPS/ГЛОНАС, поэтому рекомендации, выдаваемые данной системой прогнозирования, точечно относятся к своему участку поля и прилегающей площади, охватываемой выносными датчиками автоматического метеорологического комплекса. Это очень важно для оптимальной агротехники и для экономного расходования удобрений и средств борьбы с сельскохозяйственными болезнями.
На прилагаемом эскизе приведена блок-схема данной системы. Система содержит компьютер 1, который является конструктором моделей заболевания и природных явлений, взаимно связанный с облачным сервером 2, включающим центр обработки и визуального представления данных, который связан устройством передачи данных с гидрометцентром 3. Облачный сервер связан также с сетью автоматических метеорологических комплексов (метеостанциями) 4, получающих данные от своих датчиков и от выносных датчиков 5. Облачный сервер 2 связан также устройством передачи данных с компьютером/компьютерами 6, имеющими устройства для вывода и визуализации результатов прогнозирования.
То есть, данная система прогнозирования аккумулирует большой объем данных о климатических условиях, почве, возделываемых сельскохозяйственных культурах, о метеорологическом прогнозе, и выдает рекомендации по применению тех или иных агротехнических мероприятий.
Работает система так: научные специалисты по экологии и по моделям заболеваниям растений (в том числе - указанных в аналогах) вводят в программу компьютера 1 комбинации данных, позволяющих судить об урожайности растений, о вероятности тех или иных заболеваний, о вероятности природных явлений. Например, о вероятности засухи с учетом влаги, накопленной в растениях, с учетом влаги, накопленной в почве, и с учетом прогноза осадков на заданный обозримый период.
Компьютер 1 через облачный сервер 2 получает все данные от гидрометцентра 3 (допустим, на 3 дня), и от метеостанций 4, и по веденным в него алгоритмам рассчитывает вероятность тех или иных последствий. После чего опять же через облачный сервер 2 компьютер 1 передает рассчитанные прогнозы на компьютер/компьютеры потребителей 6 (например, на планшет).
Применение данной системы позволит точнее рассчитать фазы вегетации растений, сроки подкормки и полива, если он предусмотрен, позволит предвидеть появление болезней и заблаговременно провести обработку против них, и в целом позволит повысить урожайность сельскохозяйственных культур и качество сельскохозяйственной продукции.
ПРИМЕР: допустим, по сочетанию влажности, ветра, температуры, солнечного освещения, характеристик почвы и т.п. данная система делает вывод о высокой вероятности того или иного заболевания, или о высокой вероятности появления сразу двух болезней, и о необходимости опрыскивания соответствующим препаратом (система подбирает препарат, наиболее эффективный в данных условиях и наиболее эффективный для обеих болезней, или наиболее эффективную комбинацию препаратов, для чего в нее заложены характеристики сельскохозяйственных препаратов). Но система учитывает метеопрогноз, который предсказывает в ближайшие два дня дожди. Так как опрыскивание накануне дождя неэффективно (весь препарат смоет в почву), то данная система порекомендует опрыскивание на третий день, когда установится сухая погода.
Оперативно выводит коррективы в программу конструктора болезней научный специалист по моделям заболеваний растений (обозначен без номера, так как он не является конструктивным элементом данной системы).