Система контролю поливу

Коли ви чуєте «система контролю зрошення», перше, що спадає на думку, це набір датчиків і контролерів. Але насправді все набагато складніше. Багато людей досі плутають автоматичний полив з інтелектуальною системою, де остання має на увазі не просто таймери, а аналіз і адаптацію даних. У нашій практиці ми часто стикалися з тим, що клієнти просили «зробити як усі?», але після перших же сезонів ми зрозуміли: без урахування типу ґрунту та мікроклімату навіть дороге обладнання простоює.

Основні помилки проектування

Найпоширенішою помилкою є встановлення однакових зрошувачів на схилах і рівнинах. Минулого року в одній із ферм Ростовської області довелося переробляти всю схему після того, як нижні ділянки заболочилися, а верхні висохли.Система контролю поливутам він був налаштований за шаблоном, без урахування рельєфу.

Ще один момент: економія на фільтрах. Здавалося б, дрібниця, але забиті випромінювачі можуть знизити ефективність на 30-40%. У таких випадках ми рекомендуємо багатоступеневу фільтрацію, особливо якщо вода з відкритих джерел. До речі, у Shandong Linyao Intelligent Agriculture Technology LLC є цікаві рішення з самоочисними фільтрами – вони самі це використовували в проекті під Краснодаром.

Про бронювання часто забувають. Одного разу в пік сезону вийшов з ладу головний контролер - довелося тиждень поливати вручну. Тепер ми завжди встановлюємо дублюючі модулі, хоча це збільшує вартість системи на 10-15%.

Обладнання: те, що дійсно працює

Сучаснийсистеми контролю зрошення— це не тільки клапани та труби. Наприклад, бездротові датчики вологості ґрунту – це, здавалося б, просте рішення, але їх правильна установка все змінює. Важливо не просто встромити його в землю, а врахувати глибину залягання кореневої системи кожної культури.

З цим ми стикалися минулого сезону: датчики показували норму, але рослини почали в’янути. Виявилося, що шар піску на глибині 40 см створив «мертву зону»? — вода пішла без зупинки. Довелося переглянути всю логіку поливу.

До цікавого обладнання відносяться модулі дистанційного керування клапанами. Раніше потрібно було бігати по полях, тепер можна керувати з телефону. Але тут є нюанс: в деяких регіонах зв'язок нестабільний, тому завжди потрібен локальний контролер з автономною роботою.

Інтеграція з іншими системами

Колисистема контролю зрошенняпрацює окремо від метеостанцій - це гроші на вітер. Якось ми підключили нашу систему до місцевої метеостанції в Ставропольському краї - і відразу заощадили 20% води, відключивши перед дощем. Але тут важливо не переборщити: якщо реагувати на кожен короткочасний дощ, можна залишити рослини без вологи.

Найважче інтегрувати дані про добрива. Ми пробували різні підходи, поки не зупинилися на поступовому застосуванні через ту саму систему поливу. До речі, на сайті https://www.lyzhihuinongye.ru є хороші кейси по інтеграції фертигації - ми їх вивчали перед запуском нашого проекту.

Ще один момент: сумісність протоколів. Часто техніка різних виробників відмовляється «розмовляти?» один з одним. Необхідність писати проміжні драйвери означає додатковий час і витрати.

Практичні кейси та рішення

Минулого року ми реалізувалисистема контролю зрошенняв тепличному комплексі під Воронежем. Основна проблема – різна потреба помідорів і огірків у воді в одній теплиці. Довелося робити зонування з індивідуальними налаштуваннями для кожної секції.

Цікавий досвід був з крапельним зрошенням на городі. Яблуні різного віку вимагали різного підходу – молоді дерева страждали від перезволоження при поливі за єдиним графіком. Ми зробили окремі лінії для різних вікових груп.

А ось з картоплею виникла проблема: надто економний режим поливу в період бульботворення призвів до зниження врожайності. Коригування довелося робити на ходу, виходячи з даних про вологість на глибині 25-30 см.

Перспективи розвитку

Зараз багато говорять про ШІ в управлінні зрошенням, але на практиці все частіше використовується простий аналіз даних. Хоча Shandong Linyao Intelligent Agriculture Technology LLC вже тестує системи з машинним навчанням, цікаво подивитися на результати.

Одне з нововведень, яке дійсно працює, — прогнозування потреби у воді на основі індексів рослинності. Ми намагаємося поєднати дані дронів із показаннями наземних датчиків – поки важко сказати, наскільки це ефективніше традиційних методів.

Ще одна тенденція – модульність систем. Замість монолітних рішень тепер можна збирати конфігурації під конкретні завдання. Це особливо зручно для невеликих господарств, де бюджет обмежений.

Якщо говорити про бюджети, то часто чую, що автоматизація поливу дорога. Але якщо враховувати не тільки вартість обладнання, а й економію води, добрив і трудових ресурсів, то окупність рідко перевищує 2-3 сезони.