"Aké je semeno, taká je úroda." Kto by nepoznal citát rímskeho štátnika Marka Tullia Ciceróna? Úspešná sejba začína už správnym výberom odrody. Osivo kukurice sa vždy vyberá podľa výrobného cieľa a príslušných stanovištných podmienok.

Dnes máme aj technické možnosti na určenie intenzity osiva pre každú podoblasť poľa pomocou diferencovaných osivových máp. Napríklad na ľahkých stanovištiach môžu byť výhodné nižšie dávky osiva, na ťažkých stanovištiach naopak vyššie dávky osiva. Presné sejacie stroje potom umožňujú presné umiestnenie osiva kukurice.

 

Aktuálny príjem dusíka kukuricou - meraný pomocou Yara N-Sensor® ALS

Mapy osiva pomáhajú optimalizovať silu osiva

Mapy osív možno vytvoriť na základe údajov z pôdneho skenera. Ako podklad možno použiť aj mapy Imperial Soil Estimate a digitálne modely terénu atď. Špecializované spoločnosti potom môžu pomocou programov GIS vypočítať príslušné mapy osív. Zatiaľ však nebolo dostatočne preskúmané, ktorý zdroj údajov v kombinácii s ktorou stratégiou dosiahne optimum.

 

Presná analýza živín pre inteligentné základné hnojenie

Základné hnojenie nenesie svoj názov náhodou, je základom agronomického úspechu. Nedostatočné alebo nadmerné hnojenie pôdy má často negatívny vplyv na úrodu. Nech je to...

  • hodnotu pH, ktorá významne ovplyvňuje dostupnosť živín pre rastliny.
  • Fosfor, ktorý je veľmi dôležitý pre vývoj sadeníc a rast koreňov.
  • Draslík, ktorý je dôležitý pre reguláciu vodnej bilancie a má tak značný vplyv na odolnosť rastlín kukurice voči stresu zo sucha.

Účinné základné hnojenie si najprv vyžaduje čistý zber údajov. V zásade je implementácia pomerne jednoduchá, ale špecializovaní poskytovatelia služieb ju môžu vykonať profesionálnejšie a rýchlejšie ako vaši vlastní zamestnanci.

Proces sa začína odberom vzoriek pôdy s podporou GPS, a teda kvalitným a reprodukovateľným odberom. Na meranie polí sa opäť používa pôdny skener. Ide o fyzikálny merací systém, ktorý nedeštruktívne a objektívne určuje rozdiely v pôde. Významný vplyv má obsah ílu v pôde.

Ďalším krokom je inteligentný odber vzoriek pôdy. Zóny s ľahkými a ťažkými pôdami sú spojené do dynamických vzorkovacích sietí. Výsledkom sú presné informácie o obsahu živín v jednotlivých podoblastiach. Špecifické plánovanie hnojív sa potom môže vykonávať na cloudových dátových portáloch, ako je napríklad agriPORT.

 

Hnojenie P a K pre veľký výnosový efekt

Kukurica reaguje pomerne citlivo na nízke hladiny fosforu a potaše. Na poliach s nedostatočne dostupnými živinami možno preto v niektorých prípadoch pozorovať veľké straty úrody. V tabuľke 1 sú uvedené účinky na úrodu pozorované v poľných pokusoch v závislosti od počiatočnej dodávky. Vplyv hnojenia P a K na úrodu sa stanovil v porovnaní s nehnojením.

Prelom v oblasti hnojenia N

Bežnou praxou pri hnojení kukurice dusíkom je jednorazová aplikácia dusíka prostredníctvom podorničného hnojenia v čase sejby alebo prostredníctvom tekutého hnojiva. Vzhľadom na pomerne neskorú potrebu dusíka a dlhé obdobie rastu na jar a v lete dokáže kukurica zvyčajne dobre využiť dusík v pôde. Rastliny kukurice sa však prejavujú aj v ranom štádiu, keď zásoba N v pôde nie je dostatočná pre dobrý rast rastlín. Práve tu môže pomôcť variabilné hnojenie N: Namiesto jednej aplikácie sa množstvo hnojiva rozdelí (pozri obr. 1).

Pri tomto variante hnojiva sa najprv aplikuje približne 50 % plánovaného celkového množstva dusíka. Keďže delená aplikácia má zvyčajne pozitívny vplyv aj na účinnosť N, zvyšných 50 % sa môže znížiť až na 40 %. Táto aplikácia N sa potom aplikuje vo fáze 6 až 10 listov a na základe špecifík miesta pomocou N-Senzora®. Zisťujú sa tak rozdiely v raste rastlín na základe aktuálneho príjmu N v porastoch. Pomocou uloženej funkcie agronomickej kontroly sa potom hnojivo aplikuje podľa potreby. Slabšie vyvinuté porasty s nízkym príjmom N dostávajú vyššie, lepšie vyvinuté porasty s vyšším príjmom N dostávajú nižšie množstvo N hnojiva. Vďaka šikmému meraniu zaznamenáva N-Senzor® reprezentatívne meracie pole aj v riadkových plodinách.

Rozdelenie množstva N do dvoch dávok a jeho distribúcia na kukuričné pole podľa potreby má v porovnaní s jednorazovou aplikáciou celého množstva N nasledujúce pozitívne účinky:

  1. Výnosy sa môžu zvýšiť.
  2. Úroda má rovnomernejší obsah sušiny.
  3. Účinnosť N sa zvyšuje a bilancia N sa znižuje.

 

Harvestery z vesmíru

Digitálne nástroje nedávno umožnili sledovať vývoj zásob kukurice. Základom sú údaje zo satelitov Sentinel-2. Algoritmus vyhodnotí tieto údaje a vyvodí závery o obsahu sušiny v rastlinách. Po dosiahnutí vopred definovanej hodnoty sa napríklad prostredníctvom smartfónu poľnohospodára vydá odporúčanie na zber. Táto metóda je na trhu ešte stále relatívne nová a musí ešte preukázať svoju pridanú hodnotu.

 

Karty na stole!

Oplatilo sa používať digitálne metódy? Na túto otázku môžu odpovedať inteligentné kombajny na zber krmovín a obilné kombajny vybavené vhodnými zariadeniami. Počas zberu vytvárajú mapy výnosov, ktoré môžu poľnohospodári neskôr vyhodnotiť v kancelárii. To z nich robí vynikajúci nástroj na analýzu slabých miest. Inými slovami, mapa výnosov je virtuálne spätné zrkadlo.

Žiaľ, z výnosových máp z minulých rokov je prakticky nemožné vypočítať výnosový potenciál jednotlivých čiastkových plôch. Na druhej strane sa odporúča vždy merať aktuálne potreby plodín (dusík, prípravky na ochranu rastlín atď.) pomocou digitálnych nástrojov a podľa toho konať.

 

Sociálne prijatie ako pozitívny vedľajší účinok

Digitálne procesy sú kľúčovými technológiami na pestovanie kukurice spôsobom, ktorý efektívnejšie využíva zdroje ako doteraz. Vzhľadom na čoraz prísnejšie požiadavky Berlína a Bruselu je potrebné trvalo zvyšovať účinnosť N. Okrem ekonomických výhod, ktoré z toho vyplývajú, môže poľnohospodársky sektor prostredníctvom presného poľnohospodárstva dosiahnuť aj ekologické výhody.

Poľnohospodárske podniky, ktoré už dnes investujú do inteligentných riešení, môžu rýchlo reagovať na meniace sa politické podmienky pri pestovaní kukurice a udržať si tak svoju konkurencieschopnosť. 

Pôvodný článok bol uverejnený na webovej stránke praxisnah.de v októbri 2019.

 

Please select your language

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