Chào mừng Quý độc giả đến với trang thông tin điện tử của Viện Khoa học Kỹ thuật Nông nghiệp miền Nam

Tin nổi bật
Thành tích

Huân chương Ðộc lập

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Huân chương Lao động

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Giải thưởng Nhà nước

- Nghiên cứu dinh dưởng và thức ăn gia súc (2005)

- Nghiên cứu chọn tạo và phát triển giống lúa mới cho xuất khẩu và tiêu dùng nội địa (2005)

Giải thưởng VIFOTEC

- Giống ngô lai đơn V2002 (2003)

- Kỹ thuật ghép cà chua chống bệnh héo rũ vi khuẩn (2005)

- Giống Sắn KM 140 (2010)

Trung tâm
Liên kết website
lịch việt
Thư viện ảnh
Video
Thiết lập chuỗi giá trị nông sản thông minh và an toàn tại Việt Nam Cà chua bi

Thống kê truy cập
 Đang trực tuyến :  78
 Số lượt truy cập :  34082616
Mô hình viễn thám xác định độ ẩm có thể hỗ trợ nông dân

Người nông dân có thể được hỗ trợ đưa ra các quyết định đúng đắn hơn nhờ một nghiên cứu cải tiến mô hình đo độ ẩm của đất do nhà nghiên cứu tại Đại học Alabama ở Huntsville (UAH),Mỹ thực hiện. Mô hình này chỉ ra độ ẩm cần thiết trong một khu vực nhất định để đạt được các mức năng suất cây trồng khác nhau. Nhà nghiên cứu Vikalp Mishra cho biết: “Điều quan trọng mà tôi muốn nhấn mạnh là đây không phải là một mô hình tiên đoán, nó là một mô hình hỗ trợ quyết định.

 

Người nông dân có thể được hỗ trợ đưa ra các quyết định đúng đắn hơn nhờ một nghiên cứu cải tiến mô hình đo độ ẩm của đất do nhà nghiên cứu tại Đại học Alabama ở Huntsville (UAH),Mỹ thực hiện.

 

Mô hình này chỉ ra độ ẩm cần thiết trong một khu vực nhất định để đạt được các mức năng suất cây trồng khác nhau. Nhà nghiên cứu Vikalp Mishra cho biết: “Điều quan trọng mà tôi muốn nhấn mạnh là đây không phải là một mô hình tiên đoán, nó là một mô hình hỗ trợ quyết định. Nó giúp nông dân và các nhà chức trách đưa ra quyết định dựa trên các mẫu thời tiết lịch sử. Ở những nơi thiếu nước, mô hình này có thể giúp xác định hiệu quả chi phí kinh tế của các cơ sở hạ tầng thủy lợi”.

Mô hình này sử dụng dữ liệu vệ tinh để xác định độ ẩm của đất hiện tại và sau đó ước tính sản lượng dựa trên độ ẩm có sẵn. Nước là vấn đề cốt yếu của gần như tất cả các quyết định trong nông nghiệp. Nước ảnh hưởng đến vụ mùa cây trồng, sự đa dạng của hạt giống, số lượng và loại phân bón cần thiết để sản xuất ra một lượng ngũ cốc.

Các nhà nghiên cứu bắt đầu bằng cách sử dụng các ước tính về sự bốc hơi nước từ các hình ảnh vệ tinh để suy ra lượng hơi ẩm thoát ra từ cây trồng. Dữ liệu độ ẩm có nguồn gốc từ các vệ tinh địa tĩnh môi trường (GOES). Dữ liệu GOES được nhập vào mô hình khí quyển Alexi. Mô hình Alexi này tính toán tỷ lệ bốc hơi nước. Độ ẩm đất có liên quan trực tiếp đến việc thoát hơi nước và tỷ lệ che phủ của tán cây.

Mishra cho biết: “Sau khi chúng tôi ước tính được độ ẩm của đất, chúng tôi sẽ phân loại các giá trị thu được thành các giá trị trên bề mặt và các giá trị ở vùng rễ cây. Độ che phủ của thảm thực vật ảnh hưởng đến những giá trị này. Độ che phủ thảm thực vật nhiều hơn, lượng hơi nước thoát ra nhiều hơn, có nghĩa là độ ẩm được rút ra từ đất trong vùng rễ của cây nhiều hơn. Độ che phủ thảm thực vật ít hơn có nghĩa là độ ẩm bay hơi với tốc độ lớn hơn từ các lớp trên cùng của đất”.

Độ che phủ của thảm thực vật được ước tính bằng cách sử dụng công cụ hình ảnh Spectroradiometer (MODIS) được NASA phóng lên quỹ đạo trái đất vào năm 1999. Nếu độ che phủ thảm thực vật là 30% thì độ ẩm sẽ chủ yếu là ở vùng rễ do tình trạng thoát hơi nước. Việc có thể cảm nhận được các tầng lớp của độ ẩm mặt đất đến độ sâu đó là hết sức quan trọng bởi vì các loại cây trồng khác nhau có độ sâu gốc khác nhau và sự phân bổ để hấp thu nước tối ưu là khác nhau.

Dữ liệu về độ ẩm đất được xây dựng với các nguyên tắc của mô hình dữ liệu ngẫu nhiên tối đa (mô hình pome), trong đó sử dụng dữ liệu cụ thể trước đó trên một tập hợp các xác suất thử nghiệm để xác định kết quả đúng nhất. Kết quả thu được là đầu vào cho Hệ thống hỗ trợ quyết định cho Chương trình chuyển giao Kỹ thuật nông nghiệp (DSSAT), một chương trình ứng dụng phần mềm bao gồm mô hình mô phỏng cho hơn 28 loại cây trồng và đã được sử dụng hơn 30 năm trên toàn thế giới. Mô hình này bao gồm tất cả các đầu vào cho cây trồng, bao gồm thời tiết, khoảng cách giữa các cây trồng, giống cây trồng, phân bón, loại đất và khả năng sinh trưởng và các dữ liệu khác.

Mishra áp dụng nhiều đầu vào mang tính định lượng về cây trồng và các điều kiện thời tiết có thể vào mô hình này ngoại trừ yếu tố về lượng mưa. Hiện tại, ông đã đưa dữ liệu độ ẩm của đất vào mô hình và từ đó ông có thể mô hình hóa sản lượng trên mỗi ha dựa trên độ ẩm của đất có sẵn cho cây trồng. Mô hình này có thể cung cấp ước tính hàng ngày về trọng lượng ngũ cốc cũng như nhu cầu nước và phân bón trong thời gian phát triển của cây trồng.

Nghiên cứu được tiến hành trên một diện tích 10 km2 trồng các loại cây có khả năng chịu được khô hạn và chỉ dựa vào lượng mưa tự nhiên, các loại cây trồng được tưới tiêu, đồng cỏ và đất bỏ hoang. Các dữ liệu được so sánh với số liệu về sản lượng nông nghiệp của Bộ Nông nghiệp Mỹ trong 1 thập kỷ qua.

Nghiên cứu tập trung vào việc xác định diện tích đo lường chặt chẽ hơn thông qua việc giảm từ 100 km2 xuống còn 1 km2, vì vậy kết quả sẽ này sẽ mang tính hỗ trợ nhiều hơn cho người nông dân. Nghiên cứu này có tầm quan trọng đặc biệt đối với nông dân và các quan chức chính phủ ở các nước khô cằn trên thế giới. Nghiên cứu có thể tạo nên một cơ sở dữ liệu trực tuyến mà nông dân ở Alabama và các nơi khác có thể sử dụng để giúp họ đưa ra các quyết định đối phó với lượng mưa thay đổi hàng năm. 

Lê Hồng Vân  - Mard, Theo phys.org.
Trở lại      In      Số lần xem: 1242

[ Tin tức liên quan ]___________________________________________________
Designed & Powered by WEBSO CO.,LTD