Hărțile de randament sunt cunoscute în practica agricolă de mai bine de 25 de ani. Măsurarea randamentelor specifice subcâmpurilor și producția de hărți de randament pentru un câmp s-au îmbunătățit enorm în acest timp. În prezent, calitatea acestora poate fi considerată destul de bună. Acum se pune întrebarea: ce se face cu hărțile de randament? Există două posibilități:

                              (1) Analiza punctelor slabe a rezultatului de producție de un an, bună idee!

                              (2) Baza pentru derivarea deciziilor de gestionare a culturilor pentru anul următor, mai bine nu!

De ce nu?

Hărțile potențialului de randament trebuie calculate dintr-o serie de hărți de randament. Aceasta, la rândul său, urmează să fie utilizată în agricultura de precizie pentru a putea planifica măsurile de gestionare și utilizarea resurselor de exploatare. La prima vedere, această idee pare să aibă sens. Prin urmare, mulți agricultori sunt, de asemenea, preocupați de acest subiect și au investit, de exemplu, în sisteme de măsurare a randamentului în combine.

Oricum, dorința este părtașă la gând! Îmi amintesc încă de perioada de la începutul mileniului, când mulți utilizatori au avut pentru prima dată la dispoziție hărți de randament pe mai mulți ani. Concluzia care dădea de gândit a fost: "cu cât adunăm mai multe hărți de randament, cu atât înțelegem mai puțin". 

Poftim? Asta ar trebui să însemne că, cu cât datele sunt mai concrete, cu atât este mai evident că hărțile de randament potențial nu funcționează?

Trebuie să ne uităm mai atent!

Prof. Simon Blackmore (Harper Adams University) a investigat deja în 2002 posibilitatea de a prezice randamentele viitoare, folosind structura hărților de randament pe 6 ani din Danemarca. Scopul a fost de a crea hărți ale potențialului de randament pentru a putea deriva viitoarele măsuri de gestionare. Prof. Blackmore a ajuns la cinci concluzii cheie:

1. Diferențele de randament între anii individuali pot avea cel mai mare impact asupra randamentului.
2. Variabilitatea spațială (modelul de randament) a fiecărui an este foarte pronunțată.
3. Modelele de randament din mai mulți ani se anulează reciproc.
4. Hărțile privind tendințele randamentului nu pot prezice randamentul din anul următor.
5. Prin urmare, în loc de randament, trebuie gestionată cererea curentă.

Nivelul randamentului, modelul de randament și predictibilitatea unui randament viitor

Datorită dovezilor științifice exacte ale profesorului Blackmore, am repetat analiza cu hărțile de randament din Germania. Am examinat hărțile de randament pe 5-8 ani pentru un total de șapte câmpuri din Mecklenburg-Pomerania de Vest, Saxonia-Anhalt, Turingia și Saxonia. Întrebarea precisă era dacă randamentele viitoare pot fi prezise cu suficientă certitudine pe baza datelor istorice de randament? Rezultatele noastre au fost uimitor de clare!
Cu toate acestea, trebuie mai întâi să se facă distincția între două efecte în analiza datelor:

(A) Efectul nr. 1:

➔ Efectul anului de formare a randamentului, sau unde este randamentul mediu al câmpului?
Pentru fiecare câmp, se poate calcula un randament mediu pe o perioadă de timp. În exemplul nostru de date, aceste randamente medii au variat între 54 și 89 dt/ha, în funcție de câmp și de numărul de ani luați în considerare.

➔ Totuși, întrebarea interesantă acum este cât de mult se poate abate fiecare an de la producția medie pe termen lung a câmpului? În eșantionul nostru, anul individual deviază în sus și în jos cu aproximativ 17 dt/ha (7-28 dt(ha)) în medie pe toate câmpurile. Acest lucru înseamnă că numai efectul anului (ani buni și ani răi) conduce la o variabilitate a randamentelor medii ale câmpurilor de aproximativ 34 dt/ha. Cine ar îndrăzni să prezică producția medie a unui câmp în octombrie sau martie cu o calitate de aproximativ 5 dt/ha? Acea persoană ar fi un om făcut la asigurarea antigrindină sau la brokeri!

O întrebare crucială rămâne deschisă

Putem prezice producțiile viitoare pe un singur an din hărțile de producție multianuale? Am încercat să facem acest lucru folosind acest set de date de exemplu. Am folosit calitatea predicției (R²) ca măsură. Aceasta este în medie de 0,15. Aceasta înseamnă că doar 15% din randamentul unui singur an poate fi explicat prin datele istorice. Cele mai bune valori au fost de 41%, iar cele mai slabe de 0%. Cu alte cuvinte, datele istorice nu pot fi folosite pentru a trage concluzii cu privire la randamentul de anul viitor.

Acum, se poate spune că datele istorice privind randamentul nu conduc la o hartă a potențialului de randament. De asemenea, ar trebui să se includă, printre altele, probe de sol și date meteorologice. Și eu aud acest argument de 25 de ani buni. Dar, în tot acest timp, încă nu am găsit pe nimeni care să fi reușit să demonstreze că acest lucru funcționează undeva. La urma urmei, dacă știți că, de exemplu, tipul de sol se corelează atât pozitiv, cât și negativ cu randamentul, sau că nimeni nu poate prezice un an secetos sau umed, un an rece sau cald, atunci această abordare eșuează în scopuri practice.

Cu toate acestea, ceea ce se găsește în literatura de specialitate sunt studii științifice care ajung cam la aceleași concluzii, și anume imprevizibilitatea randamentelor viitoare.

1. Producția viitoare nu poate fi prezisă cu suficientă certitudine din observarea hărților de producție multianuale pentru a determina măsurile operaționale de gestionare a culturilor. Abordarea agronomică de planificare a costurilor cu inputurile pe baza hărților potențialului de randament nu poate fi susținută (sau doar într-o măsură limitată).
2. Ar trebui să ne concentrăm pe gestionarea variabilității actuale în decurs de un an. Este important să se identifice factorii limitativi în timpul proceselor de creștere care limitează randamentul posibil al unui an (aprovizionarea cu apă, temperatura, radiația globală) și să se determine efectele acestora (necesarul actual de N, presiunea de infecție, apariția buruienilor etc.) asupra utilizării inputurilor.
3. În loc de obiectivul de venituri, trebuie gestionată cererea curentă.
4. Această analiză nu pune la îndoială utilizarea generală a sistemelor de cartografiere a randamentului. Acestea reprezintă în continuare un instrument excelent, printre altele, pentru analiza anuală a vulnerabilității. Cu toate acestea, datele generate cu ajutorul lor nu pot îndeplini funcția pentru care au fost concepute.

Nu încetează niciodată să mă uimească faptul că subiectul hărții potențialului de randament continuă să apară în revistele agricole și la conferințele agricole. După părerea mea, susținătorii săi nu au fost niciodată nevoiți să își testeze afirmațiile. Este și rămâne o simplă teorie - fără fezabilitate și precizie. Faptul că se aude totuși în practică este uimitor și dă de gândit. De asemenea, nu înțeleg de ce hărțile potențialului de randament sunt menționate în mod regulat în legătură cu senzorii de plante (nu cu YARA N-Sensor®!). Pentru că observ cu îngrijorare că oamenii de știință individuali, consultanții și vânzătorii acestor senzori aruncă întotdeauna sarcina de a crea presupuse hărți ale potențialului de randament asupra agricultorului. Iar dacă calculul nu funcționează, bineînțeles că nu a fost vina senzorului de plante, ci a fermierului. Pur și simplu, fermierul nu a generat o hartă corectă a potențialului de producție! Iată cât de "ușor" poți să o faci și să continui să păstrezi un vis.