Der Anblick von Sprinkleranlagen, die an einem regnerischen Tag laufen, ist in Florida keine Seltenheit.
Das Gleiche gilt für den Anblick von Landschaften, die an einem der schwülen Tage Floridas von der Sonne versengt wurden, als die Bewässerungspläne aufgrund des erwarteten Regens unverändert blieben.
In der Landwirtschaft ist die Situation insofern komplexer, als Landwirte auf die Wissenschaft der Präzisionsbewässerung angewiesen sind, um die Pflanzen zu bewirtschaften, die zu einem gesunden Ertrag der von uns verzehrten Lebensmittel und der von uns gekauften Pflanzen führen.
Das National Institute of Food and Agriculture (NIFA) des US-Landwirtschaftsministeriums (USDA) hat Haimanote Bayabil von der University of Florida, einem Assistenzprofessor für Agrar- und Biotechnik am Institut für Lebensmittel- und Agrarwissenschaften (UF/IFAS), gerade ein Stipendium in Höhe von 374,999 US-Dollar gewährt ) Tropical Research and Education Center (TREC) in Homestead. Mit diesem Stipendium wird er ein Team von Wissenschaftlern bei der Entwicklung der Methodik für Bewässerungssysteme mit künstlicher Intelligenz (KI) leiten, die die Evapotranspiration schätzen, eine Hauptkomponente des Wasserkreislaufs, die für die Ackerpflege auf landwirtschaftlichen Feldern von entscheidender Bedeutung ist.
„Evapotranspiration ist ein energieintensiver Prozess und dennoch ein kritischer Bestandteil des Wasserkreislaufs, der bisher nicht gemessen wurde“, sagt Bayabil. „Wir beabsichtigen, eine Methode zur Schätzung der tatsächlichen Evapotranspirationsraten und des Wasserstressniveaus auf Feldebene zu entwickeln, die auf dem Durst der Pflanzen basiert und die Implementierung präziser Bewässerungsmanagementpraktiken in verschiedenen Maßstäben ermöglichen würde.“
Das Projekt wird Feldexperimente, Datenanalysen und die Entwicklung von KI zur Generierung von Algorithmen sowie hydrologische und Pflanzenmodellierung nutzen, um die Wissenschaft der Landwirtschaft auf die nächste Ebene zu bringen und in die Hände derer zu bringen, die sie am dringendsten benötigen – Erzeuger und Landwirte.
Bayabil, der den Vorschlag eingereicht hat, glaubt, dass die Methodik die aktuellen Bewässerungsplanungstechnologien voranbringen wird – die mit Sensoren und künstlicher Intelligenz ausgestattet sind, indem sie Landwirten und Erzeugern die Technologie an die Hand geben, die sie benötigen, um eine effektive Präzisionsbewässerung auszugleichen, die die Pflanzenproduktivität erhöht und Wasser spart, während sie es dennoch zulässt sie als wichtige Verwalter von verbesserten Wasser- und Umweltqualitäten zu dienen
Die Berechnung der Evapotranspiration im Feldmaßstab wird wichtige Informationen liefern, die eine breite Palette von Anwendungen in der Wetter-, Klima- und hydrologischen Modellierung und im Wasserressourcenmanagement haben würden, nicht nur in der Bewässerungslandwirtschaft.
„Wir gehen davon aus, ein Web-Tool mit künstlicher Intelligenz zu entwickeln, und mit den Fortschritten bei Infrarot-Sensortechnologien erwarten wir, dass Erzeuger in der Lage sein werden, ihre eigenen Bilder zu sammeln und auf die Website hochzuladen und Feedback zu erhalten“, fügte er hinzu.
Darüber hinaus werden die Ergebnisse auch zur Feinabstimmung von Ernte- und Klimamodellen verwendet, die Landwirte und Erzeuger bei Entscheidungen zum Bewässerungsmanagement anleiten können.
Die Feldexperimente beginnen sofort bei TREC und bestehen aus 32 Versuchsparzellen, auf denen grüne Bohnen und Zuckermais angebaut werden, zwei der am meisten produzierten Rohstoffe Floridas. Das Experiment wird eingerichtet, um unterschiedliche Bereiche von Bewässerungsbehandlungen mit Fehlerbehebungsmöglichkeiten per Fernsteuerung bereitzustellen. Am Versuchsstandort wird auch eine Wetterstation installiert, um die Wetterbedingungen und -wechselwirkungen zu überwachen, die während des gesamten Experiments stattfinden.
„Die Untersuchung verschiedener Bewässerungsbehandlungen wird es uns ermöglichen, die Reaktion der Pflanzen und Änderungen der Evapotranspirationsraten als Funktion der Bewässerungsstufe zu verstehen“, sagte Bayabil.
Der Höhepunkt des Projekts wird die Entwicklung einer Website mit KI-Tools sein, die der Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt werden. Die im Rahmen dieses Projekts eingerichtete Forschungsinfrastruktur wird genutzt, um fortgeschrittenere und komplexere Experimente für die Durchführung langfristiger Forschungs- und Erweiterungsaktivitäten im Bereich Präzisionswassermanagement für die Gemüseproduktion einfach umzusetzen.
„Ich hoffe, dass dieses Projekt einen signifikanten und dauerhaften Einfluss auf die größeren Bemühungen haben wird, realistische und nachhaltige Land- und Wassermanagementbemühungen zu entwickeln, die nicht nur Wasser sparen und die Pflanzenproduktivität steigern, sondern auch die Wasserqualität und die Ökosystemleistungen verbessern“, sagte Bayabil .
Bayabil wird von einem hochspezialisierten Forscherteam unterstützt, das im ganzen Bundesstaat ansässig ist, darunter Bruce Schaffer, Professor für Ökophysiologie subtropischer und tropischer Gartenbaukulturen als Co-Hauptforscher, und Young Gu Her, Assistenzprofessor für Hydrologie und Agrartechnik von TREC. Gerrit Hoogenboom, Professor und herausragender Wissenschaftler der UF für Pflanzenmodellierung, Entscheidungsunterstützungssysteme und Ernährungssicherheit, und Ioannis Ampatzidis, Assistenzprofessor für Präzisionslandwirtschaftstechnik von der UF/IFAS Southwest Florida Research and Education, verstärken das Team aus Gainesville bzw. Immokalee Center. Zusätzliche Zusammenarbeit wird vom Earth Resources Observation and Science Center des United States Geological Survey (USGS) kommen.
- Lourdes Rodriguez, Universität von Florida