Szeretnénk a vitakultúrát ápolni

...az agriconBLOG-unkkal

agriconBLOG

01.11.2018 - Peer Leithold (Send email to Peer Leithold)

A hozampotenciáltérképek - Miért nem működnek sajnos?

A hozampotenciáltérképek - miért nem működnek sajnos?

A hozamtérképek jó 25 éve ismertek a mezőgazdasági gyakorlatban. Az almezőspecifikus hozamok mérése és az ebből következő, egy-egy mezőre vonatkozó hozamtérképek készítése ez idő alatt óriási mértékben fejlődött. Ezért ma már elég jónak mondható a minőségük. Felmerül a kérdés, hogy mit kezdjünk a hozamtérképekkel? Két lehetőség van:

                              (1) Egy év termelési eredményének gyenge pontelemzése, jó ötlet!

                              (2) A következő évre vonatkozó növénytermesztési döntések levezetésének alapja, jobb, ha nem!

 

Miért nem?

A hozampotenciáltérképeket hozamtérképek sorozatából kell kiszámítani. Ezt viszont a precíziós gazdálkodásban kell felhasználni, hogy a gazdálkodási intézkedéseket és a működési erőforrások felhasználását meg lehessen tervezni. Első pillantásra ez az elképzelés ésszerűnek tűnik. Ezért sok gazdálkodó is foglalkozik a témával, és például a kombájnokba épített hozammérő rendszerekbe fektetett be.

A kívánság azonban a gondolat apja! Még emlékszem az ezredforduló környékén történtekre, amikor sok felhasználónak először álltak rendelkezésre többéves hozamtérképek. A kijózanító következtetés az volt, hogy "minél több hozamtérképet gyűjtünk, annál kevesebbet értünk". 

Tessék? Ez azt jelentené, hogy minél konkrétabbak az adatok, annál nyilvánvalóbb, hogy a hozampotenciáltérképek nem működnek?

Közelebbről is meg kell néznünk!

Prof. Simon Blackmore (Harper Adams University) már 2002-ben megvizsgálta a jövőbeli hozamok előrejelzésének lehetőségét a Dániából származó 6 éves hozamtérképek szerkezetének felhasználásával. A cél a hozampotenciáltérképek létrehozása volt, hogy a jövőbeni gazdálkodási intézkedéseket le lehessen vezetni. Blackmore professzor öt fő következtetésre jutott:

  1. Az egyes évek közötti hozamkülönbségek lehetnek a legnagyobb hatással a hozamra.
  2. Az egyes évek térbeli változékonysága (termésmintázat) erősen hangsúlyos.
  3. A több év hozammintái kioltják egymást.
  4. A hozamtrend-térképek nem képesek megjósolni a következő évi hozamot.
  5. Ezért a hozam helyett az aktuális keresletet kell kezelni.

A hozamszint, a hozamszerkezet és a jövőbeli hozam kiszámíthatósága

Blackmore professzor pontos tudományos bizonyítékai miatt megismételtük az elemzést a Németországból származó hozamtérképekkel. Mecklenburg-Elő-Pomerániából, Szász-Anhaltból, Türingiából és Szászországból összesen hét szántóföldről származó 5-8 éves hozamtérképeket vizsgáltunk. A pontos kérdés az volt, hogy a múltbeli hozamadatok alapján kellő biztonsággal megjósolhatóak-e a jövőbeli hozamok? Az eredményeink elképesztően egyértelműek voltak!
Az adatelemzés során azonban először meg kell különböztetni két hatást:

(A) 1. hatás:

➔ A hozamképződés éves hatása, avagy hol van a mező átlagos hozama?
Minden egyes szántóföldre kiszámítható egy adott időszak átlaghozama. Példánk adathalmazában ezek az átlaghozamok 54 és 89 dt/ha között mozogtak, a szántóföldtől és a figyelembe vett évek számától függően.

➔ Az izgalmas kérdés azonban most az, hogy az egyes évek mennyire térhetnek el a mező hosszú távú átlagos terméshozamától? Mintánkban az egyes évek átlagosan 17 dt/ha (7-28 dt(ha)) felfelé és lefelé térnek el az összes szántóföldön. Ez azt jelenti, hogy az évhatás önmagában (jó és rossz évek) a szántóföldi átlaghozamok körülbelül 34 dt/ha nagyságrendű termésváltozást eredményez. Ki merné megjósolni egy októberi vagy márciusi, 5 dt/ha körüli minőségű szántóföld termésátlagát? Ez a személy a jégesőbiztosításnál vagy az alkuszoknál lenne a befutó!

2. hatás: Az egyes évek hozamszerkezete, vagy vannak-e térben kifejezett hozamkülönbségek a szántóföldön belül, és ezek mindig azonosak-e?
A terméshozam-különbségek egy területen és egy éven belül többé-kevésbé kifejezettek. Ennek a különbségnek a mértéke matematikailag jól leírható a szórás kiszámításával. A szórás egy jellemző értékeinek az átlagérték (számtani középérték) körüli szórásának a mértéke. Esetünkben ez azt jelenti, hogy a termés szórása az összes mért egyedi termés átlagos távolsága a mező átlagos terméshozamától. Az általunk vizsgált területeken az átlagos szórás 12 dt/ha körül volt (5-28 dt/ha). Egyszerűen fogalmazva ez azt jelenti, hogy egy adott területen az egyes részparcellák terméshozamai átlagosan (!) 12 dt/ha-ral feljebb és lejjebb vannak a terület átlagától. Ha tehát egy szántóföld átlagos terméshozama 80 dt/ha, akkor statisztikailag minden egyes mért terméspont a 69 és 92 dt/ha közötti tartományba esik. Ennek sok pontja természetesen közelebb van, de más hozampontok még távolabb vannak az átlagtól. Dióhéjban fogalmazva: " ... a falusi tó átlagosan csak 80 cm mély volt, a tehén mégis megfulladt".

Ha megnézi a hozammintákat a trendtérképen (átlagos hozamtérkép az idő múlásával), akkor ezek általában kioltják egymást. Minél többet átlagol, annál kevésbé jelentősek a többéves hozamtérkép hozammintázatai az egyéves hozamtérképhez képest. A száraz és csapadékos évek hozamtérképei egyes esetekben teljesen ki is egyenlítik egymást. Felmerül a kérdés, hogy mennyire pontosan lehet megjósolni ezeket a hozammintákat, azaz az átlagos hozamtól való eltéréseket? Ha feltételezzük, hogy tervezési célokra egy 10 dt/ha körüli bizonytalansági folyosót fogadunk el, akkor a következő eredményt kapjuk. A területeknek csak 3, de legfeljebb 20%-a jelezhető előre stabilan magas vagy stabilan alacsony hozamú mintaként. Ez fordítva azt jelenti, hogy a terület 80-97%-ánál nem lehet kellő biztonsággal megjósolni az egyes területek eltérését a mező termésátlagától.

 

Egy döntő kérdés továbbra is nyitva marad

Megjósolhatjuk-e a jövőbeli egyéves hozamokat a többéves hozamtérképekből? Megkíséreltük ezt megtenni e példaadathalmaz segítségével. Mérőszámként az előrejelzés minőségét (R²) használtuk. Ez átlagosan 0,15. Ez azt jelenti, hogy egyetlen év hozamának csak 15%-a magyarázható a múltbeli adatokkal. A legjobb értékek 41%, a legrosszabbak 0% voltak. Más szóval, a múltbeli adatokból nem lehet következtetéseket levonni a jövő évi hozamra vonatkozóan.

Most ellenkezhetünk azzal, hogy a történelmi hozamadatok önmagukban nem vezetnek hozampotenciáltérképhez. Az egyiknek többek között talajmintákat és időjárási adatokat is tartalmaznia kell. Ezt az érvet már jó 25 éve hallom én is. De ennyi idő alatt még nem találtam senkit, aki be tudta volna mutatni, hogy ez bárhol is működik. Végül is, ha tudjuk, hogy például a talajtípus pozitív és negatív korrelációban is áll a terméshozammal, vagy hogy senki sem tudja megjósolni a száraz vagy csapadékos, a hideg vagy meleg évet, akkor ez a megközelítés gyakorlati szempontból nem működik.

A vonatkozó szakirodalomban azonban olyan tudományos tanulmányokat találunk, amelyek többé-kevésbé ugyanazokra a következtetésekre jutnak, nevezetesen a jövőbeli hozamok kiszámíthatatlanságára.

Következtetések

  1. A jövőbeli terméshozamot nem lehet kellő biztonsággal megjósolni a többéves terméstérképek megfigyeléséből az operatív növénytermesztési intézkedések levezetéséhez. Az agronómiai megközelítés, amely a ráfordítási költségeket a terméspotenciáltérképek alapján tervezi, nem (vagy csak korlátozottan) támogatható.
  2. Egy éven belül a jelenlegi változékonyság kezelésére kell összpontosítani. Fontos, hogy a növekedési folyamatok során azonosítsuk azokat a korlátozó tényezőket, amelyek korlátozzák az adott év lehetséges terméshozamát (vízellátottság, hőmérséklet, globális sugárzás), és meghatározzuk ezek hatását (aktuális N-szükséglet, fertőzési nyomás, gyomok előfordulása stb.) az inputfelhasználásra.
  3. A bevételi cél helyett az aktuális keresletet kell kezelni.
  4. Ez az elemzés nem kérdőjelezi meg a hozamtérképezési rendszerek általános használatát. Ezek még mindig kiváló eszköznek számítanak többek között az éves sebezhetőségi elemzésekhez. A velük előállított adatok azonban nem tudják betölteni azt a funkciót, amelyre szánták őket.

Mindig újra és újra meglep, hogy a terméspotenciáltérkép témája folyamatosan megjelenik a mezőgazdasági magazinokban és a mezőgazdasági konferenciákon. Véleményem szerint a pártolóinak soha nem kellett próbára tenniük állításaikat. Ez puszta elmélet, és az is marad - megvalósíthatóság és pontosság nélkül. Az a tény, hogy a gyakorlatban mégis hallható, megdöbbentő és kijózanító. Azt sem értem, hogy miért említik rendszeresen a terméspotenciáltérképeket a növényérzékelőkkel kapcsolatban (nem a YARA N-Sensor®!). Aggodalommal tapasztalom ugyanis, hogy az egyes tudósok, tanácsadók és az érzékelők értékesítői mindig a gazdákra hárítják az állítólagos terméspotenciáltérképek elkészítésének feladatát. És ha a számítás nem jön be, természetesen nem a növényérzékelő hibája, hanem a gazdálkodóé. A gazdálkodó egyszerűen nem rendelkezik a megfelelő terméspotenciállal. A gazdálkodó egyszerűen nem készített helyes terméspotenciáltérképet! Ennyire "könnyűvé" lehet tenni, és továbbra is megtartani egy vágyálmot.

Downloads

pdf | 273 KB

1 comment(s) for "A hozampotenciáltérképek - Miért nem működnek sajnos?"

Tim Dietrich wrote on 19.11.2018, 20:56 - Auch sensorbasierte „Bedarfskarten“ haben Schwachstellen Ein interessanter Artikel zu dieser Thematik. Der wichtigste Einflussfaktor ist und bleibt bei allen kartenbasierten Lösungen nach wie vor die fachgerechte, pflanzenbauliche Beurteilung der Bestände unter Berücksichtigung der verschiedenen, ertragsbildenden Einflussgrößen. Auch sensorbasierte „Bedarfskarten“ haben einige Schwachstellen, die man fairer Weise auch dagegen halten sollte. Aus meiner Sicht ist eine manuelle, Gis-basierte Maßnahmenplanung unter Verwendung der jeweils passenden Datenquelle momentan die sinnvollste Lösung, leider erfordert die erweiterte Gis-Kenntnisse und ist deutlich aufwendiger als algorythmische Lösungen.

Comment on this article

Your email address will not be published. Required fields are marked with *.

Back to listview

Please select your language

We have noticed that you are visiting the website with a different language. Please select your preferred language.