Die gebruik van 'n lang termyn opbrengs monitor data om risiko en bevrugting strategieë te bestuur - Omnia Nutriology®
Die gebruik van 'n lang termyn opbrengs monitor data om risiko en bevrugting strategieë te bestuur
Deur Tiaan Terblanche en Dr. Koos Bornman
Daar is egter verskeie aspekte in presisieboerdery soos grondklassifikasie, ruitgebaseerde grondmonsterontleding, veranderlike bemesting, veranderlike plantestand, oesmonitordata, afstandswaarneming, ens. Hierdie artikel handel oor die waarde van langtermyn oesmonitordata en die benutting daarvan in die identifisering, versyfering en bestuur van risiko en bemestingstrategieë.
Oesmonitors word gebruik om verskeie parameters deur verskillende sensors, sowel as GPS-tegnologie, te meet. Die belangrikste of waardevolste parameter is natuurlik die hoeveelheid graan wat gestroop word. Opbrengs is die samevoeging van al die fasette wat ‘n impak in ‘n spesifieke seisoen gehad het. Die meeste produsente kyk slegs na die opbrengsmonitor, soos die stroper deur die land beweeg, om die maksimum opbrengs wat die dag behaal is, te verkry. Daar is egter soveel meer wat ‘n produsent uit hierdie inligting kan kry om sy toekomstige besluite soveel makliker te maak en wat sy produktiwiteit en doeltreffendheid kan verhoog.
‘n Werknemer van ‘n bekende Amerikaanse maatskappy het by geleentheid opgemerk: “Die inligting wat hierdie toerusting deesdae versamel, is baie meer werd as die toerusting self.” Gevolglik moet daar verseker word dat die inligting wat deur die opbrengsmonitors ingesamel word, reg verwerk word sodat sleutelparameters bereken kan word om bestuursbesluite te ondersteun. Een van hierdie parameters of afgeleides is die bestuursones wat verkry word deur ‘n aantal seisoene se inligting relatief te vergelyk. Alhoewel hierdie inligting histories van aard is, kan dit as ‘n basis dien waarop toekomstige besluite geneem kan word.
Deur die gebruik van opbrengskaarte wat opbrengsdata van byvoorbeeld vier verskillende jare bevat, kan duidelike ooreenkomste (hoë en lae produksiesones) tussen die verskeie seisoene opgemerk word, selfs al het die reënval vir die vier seisoene drasties verskil.
Data van hierdie vier seisoene is saamgevoeg om ruimtelike bestuursones oor tyd te identifiseer. In hierdie geval is drie bestuursones geïdentifiseer: Laag, Gemiddeld en Hoog, waar “Laag” die sone voorgestel het waar die opbrengs gestroop minder as 75% en “Hoog” meer as 125% van die gemiddelde opbrengs oor die vier seisoene was.
Hierdie bestuursonekaart (OmniZone™) kan gebruik word om doelwitte vir elke sone te stel om doeltreffende kunsmisaanbevelings te kan maak.
Nou is die vraag: Ons het die verskillende sones, maar wat moet my beplande opbrengs per sone vir die komende seisoen wees? Dit is hier waar risikobesluite geneem moet word.
"RiskIQ" (Grafiek 1) is ‘n eiesoortige model wat deur Omnia Kunsmis ontwikkel is wat die kumulatiewe waarskynlikheid vir ‘n sekere opbrengs per sone op ‘n grafiek plot deur te kyk na wat in die vorige seisoene gebeur het. Dit is ook in gewasrotasiestelsels toepasbaar.
Indien die produsent besluit om vir ‘n opbrengs te mik wat volgens geskiedkundige data ‘n 50% waarskynlikheid het om te realiseer, sal die opbrengsmikpunt 4.37 t/ha vir die “lae” opbrengssone (rooi), 6.96 t/ha vir die “gemiddelde” sone (groen) en 8.29 t/ha vir die “hoë” opbrengssone (blou) wees. Sou die produsent die komende seisoen meer konserwatief wou benader en vir ‘n opbrengs wou bemes wat, gegewe die geskiedkundige inligting, ‘n waarskynlikheid van 70% het om te realiseer, sal die opbrengsmikpunt 3.09 t/ha, 4.93 t/ha en 6.89 t/ha onderskeidelik wees. Hoe meer inligting (seisoene) in hierdie ontleding gebruik word, hoe meer seisoenale variasie word in ag geneem om die risiko beter te kan kwantifiseer.
Hierdie inligting sal boere bystaan om onderbemesting op hoëpotensiaal grond en oorbemesting op lae-potensiaal gronde te voorkom – met ander woorde die regte produk, op die regte tyd, op die regte plek, teen die regte peil.
Verskeie fasette van die OmniRiskIQ model, soos die helling van die kumulatiewe waarskynlikheidskurwes, word gekwantifiseer en dan doelbewus jaarliks gemonitor om te bepaal of toegepaste bestuurspraktyke werklike verbetering en winsgewendheid meegebring het.
Tegnologie skep geleenthede vir proewe op die plaas