В текущем году российские аграрии понесли ощутимые потери из-за неблагоприятных погодных условий и гибели части посевов. Погодные аномалии невозможно предотвратить, но можно адаптировать применяемые сельскохозяйственные практики, чтобы минимизировать ущерб. Для этого необходимы своевременные и точные прогнозы погоды.
Традиционно сельхозпроизводители используют метеоданные из открытых источников с государственных метеостанций. Но этих данных недостаточно.
«Проблема, которая есть на текущий момент времени в России – практически полностью отсутствующая (редкая) сеть государственных метеостанций», – заявил Андрей Берюляев, руководитель управления цифровизации ООО «ЭкоНива-АПК Холдинг».
Из-за слишком редкой сети метеостанций данные из открытых источников могут значительно отличаться от фактической ситуации на конкретном поле.
Ещё одной проблемой является отсутствие локальных моделей прогнозирования погоды, адаптированных под территории нашей страны, – уверен Андрей Берюляев.
Локальное прогнозирование погоды – очень важная задача, согласен с коллегой Александр Малышев, эксперт в растениеводстве и производственном менеджменте. «На Юге (Краснодарский край, Ставропольский край, Кабардино-Балкария) заморозки носят не масштабный, а локальный характер. Это так называемые радиационные заморозки, обусловленные понижениями почвы. В таких местах важно прогнозирование заморозков даже не на неделю-день, а на сегодняшнюю ночь», – сказал он.
Для сбора точных локальных метеоданных сельхозпроизводители устанавливают на полях собственные полевые метеостанции.
«Сделать свою собственную метеостанцию, в нынешнее время несложно», – утверждает Андрей Берюляев. – «Датчики производятся как в России, так и, например, в Китае. Мы планируем собирать собственные метеостанции и хотим нарастить их количество на первом этапе хотя бы до 500 штук. Сейчас у нас их порядка пятидесяти штук. Они интегрированы в систему управления растениеводством EkoCrop. Мы хотим создать сетку метеостанций 3х3 км, т.е. каждые три километра должна стоять метеостанция, чтобы определять погоду в конкретной точке поля».
Повысить точность прогнозов можно за счет объединения данных от метеостанций разных пользователей. Так, цифровая система управления агропроизводством Cropwise, разработанная компанией Syngenta, объединяет информацию о погоде от глобальных государственных метеостанций системы Всемирной метеорологической организации, глобальных частных метеорологических служб (Dark Sky, Meteoblue), спутниковых систем и частных метеостанций.
В этом направлении планирует двигаться и компания «ЭкоНива». «Хотелось бы объединить людей, которые в EkoCrop не работают, но готовы поделиться своими метеоданными, чтобы на базе собранных данных разработать модели прогнозирования локальной погоды – до уровня поля», – сказал Андрей Берюляев.