Apūdeņošanas kontroles sistēma

Kad dzirdat “apūdeņošanas kontroles sistēma”, pirmais, kas nāk prātā, ir sensoru un kontrolieru komplekts. Bet patiesībā viss ir sarežģītāk. Daudzi cilvēki joprojām jauc automātisko laistīšanu ar viedo sistēmu, kur pēdējā nozīmē ne tikai taimerus, bet arī datu analīzi un pielāgošanu. Savā praksē bieži saskārāmies ar to, ka klienti lūdza “darīt kā visi?”, taču pēc pirmajām sezonām sapratām: nerēķinoties ar augsnes veidu un mikroklimatu, pat dārga tehnika iet tukšgaitā.

Galvenās dizaina kļūdas

Visizplatītākā kļūda ir vienādu smidzinātāju uzstādīšana nogāzēs un līdzenumos. Pagājušajā gadā vienā no Rostovas apgabala saimniecībām visu shēmu nācās pārtaisīt pēc tam, kad apakšējās platības kļuva pārpurvojušās un augšējās izžuva.Apūdeņošanas kontroles sistēmatur tas tika konfigurēts pēc veidnes, neņemot vērā reljefu.

Vēl viens punkts: taupīšana uz filtriem. Tas varētu šķist sīkums, bet aizsērējuši emitētāji var samazināt efektivitāti par 30-40%. Šādos gadījumos mēs iesakām vairākpakāpju filtrēšanu, īpaši, ja ūdens ir no atklātiem avotiem. Starp citu, Shandong Linyao Intelligent Agriculture Technology LLC ir interesanti risinājumi ar pašattīrošiem filtriem - viņi paši to izmantoja projektā netālu no Krasnodaras.

Rezervācijas bieži tiek aizmirstas. Reiz pīķa sezonā sabojājās galvenais kontrolieris - nedēļu nācās laistīt manuāli. Tagad mēs vienmēr uzstādām dublētus moduļus, lai gan tas palielina sistēmas izmaksas par 10-15%.

Aprīkojums: kas patiešām darbojas

Mūsdienīgsapūdeņošanas kontroles sistēmas— tas neattiecas tikai uz vārstiem un caurulēm. Piemēram, bezvadu augsnes mitruma sensori ir šķietami vienkāršs risinājums, taču to pareiza uzstādīšana maina visu. Ir svarīgi to ne tikai iebāzt zemē, bet arī ņemt vērā katras kultūras sakņu sistēmas dziļumu.

Tā mēs saskārāmies pagājušajā sezonā: sensori rādīja normu, bet augi sāka nīkuļot. Izrādījās, ka smilšu slānis 40 cm dziļumā izveidoja "mirušo zonu?" — ūdens aizgāja bez apstājas. Man bija jāpārskata visa laistīšanas loģika.

Interesants aprīkojums ietver tālvadības vārstu vadības moduļus. Iepriekš bija jāskrien pa laukiem, tagad to var vadīt no telefona. Bet šeit ir nianse: dažos reģionos savienojums ir nestabils, tāpēc jums vienmēr ir nepieciešams vietējais kontrolieris ar autonomu darbību.

Integrācija ar citām sistēmām

Kadapūdeņošanas kontroles sistēmastrādā atsevišķi no meteoroloģiskām stacijām - tā ir nauda. Mēs kaut kā savienojām savu sistēmu ar vietējo meteoroloģisko staciju Stavropoles apgabalā - un nekavējoties ietaupījām 20% ūdens, izslēdzot to pirms lietus. Bet šeit ir svarīgi nepārspīlēt: ja jūs reaģējat uz katru īsu lietu, jūs varat atstāt augus bez mitruma.

Visgrūtāk integrēt datus par mēslojumu. Mēs izmēģinājām dažādas pieejas, līdz apņēmāmies pakāpeniski lietot to pašu apūdeņošanas sistēmu. Starp citu, vietnē https://www.lyzhihuinongye.ru ir labi gadījumi par apaugļošanas integrāciju - mēs tos pētījām pirms sava projekta uzsākšanas.

Vēl viens punkts: protokolu saderība. Bieži vien dažādu ražotāju aprīkojums atsakās “runāt?” viens ar otru. Ja jāraksta vidēja līmeņa draiveri, tas nozīmē papildu laiku un izdevumus.

Praktiski gadījumi un risinājumi

Pagājušajā gadā ieviesāmapūdeņošanas kontroles sistēmasiltumnīcu kompleksā netālu no Voroņežas. Galvenā problēma ir tomātiem un gurķiem atšķirīgās ūdens vajadzības vienā siltumnīcā. Man bija jāveic zonēšana ar atsevišķiem iestatījumiem katrai sadaļai.

Interesanta pieredze bija ar pilienveida apūdeņošanu dārzā. Dažāda vecuma ābelēm bija nepieciešama atšķirīga pieeja – jaunie koki cieta no aizsērēšanas, laistot tos pēc vienota grafika. Izgatavojām atsevišķas rindas dažādām vecuma grupām.

Bet ar kartupeļiem bija problēma: pārāk ekonomisks apūdeņošanas režīms bumbuļu veidošanās periodā izraisīja ražas samazināšanos. Man bija jāveic korekcijas lidojumā, pamatojoties uz mitruma datiem 25-30 cm dziļumā.

Attīstības perspektīvas

Mūsdienās daudz tiek runāts par AI apūdeņošanas pārvaldībā, taču praksē joprojām biežāk tiek izmantota vienkārša datu analīze. Lai gan Shandong Linyao Intelligent Agriculture Technology LLC jau testē sistēmas ar mašīnmācīšanos, ir interesanti aplūkot rezultātus.

Viens no jauninājumiem, kas patiešām darbojas, ir ūdens pieprasījuma prognozēšana, pamatojoties uz veģetācijas indeksiem. Mēs cenšamies apvienot drona datus ar zemes sensoru rādījumiem - joprojām ir grūti pateikt, cik tas ir efektīvāks par tradicionālajām metodēm.

Vēl viena tendence ir sistēmu modularitāte. Monolītu risinājumu vietā tagad varat salikt konfigurācijas konkrētiem uzdevumiem. Tas ir īpaši ērti mazām saimniecībām, kur budžets ir ierobežots.

Runājot par budžetiem, es bieži dzirdu, ka apūdeņošanas automatizācija ir dārga. Bet, ja ņem vērā ne tikai aprīkojuma izmaksas, bet arī ūdens, mēslojuma un darbaspēka resursu ietaupījumus, tad atmaksāšanās reti pārsniedz 2-3 sezonas.