在佛羅里達州,雨天灑水車的景象並不少見。
在佛羅里達州一個悶熱的日子裡,由於預期的降雨而未修改灌溉計劃,因此看到被太陽烤焦的景觀也是如此。
對於農業而言,情況更為複雜,因為農民依靠精準灌溉科學來管理作物,從而使我們吃的食物和購買的植物獲得健康的產量。
美國農業部 (USDA) 國家食品和農業研究所 (NIFA) 剛剛向佛羅里達大學食品和農業科學研究所 (UF/IFAS) 的農業和生物工程助理教授 Haimanote Bayabil 提供了 374,999 美元的贈款) Homestead 的熱帶研究和教育中心 (TREC)。 憑藉這筆資金,他將領導一個科學家團隊開發人工智能 (AI) 灌溉系統的方法,該方法估計蒸發量,這是水循環的主要組成部分,對農田作物的維持至關重要。
“蒸發蒸騰是一個能源密集型過程,也是水循環的一個關鍵組成部分,迄今為止尚未對其進行測量,”Bayabil 說。 “我們打算開發一種方法,根據植物的口渴程度來估計田間實際蒸散率和作物水分脅迫水平,這將允許在不同規模上實施精確的灌溉管理實踐。”
該項目將使用現場實驗、數據分析和人工智能的開發來生成算法,以及水文和作物建模,將農業科學提升到一個新的水平,並交到最需要它的人——種植者和農民手中。
提交提案的 Bayabil 認為,該方法將推進當前的灌溉調度技術——這些技術配備傳感器和人工智能,為農民和種植者提供平衡有效精確灌溉所需的技術,從而提高作物生產力並節約用水,同時仍然允許他們作為改善水和環境質量的關鍵管理者
計算田間規模的蒸散量將提供關鍵信息,這些信息將在天氣、氣候和水文建模和水資源管理中具有廣泛的應用,而不僅僅是灌溉農業。
“我們預計開發一種具有人工智能的網絡工具,隨著紅外傳感技術的進步,我們希望種植者能夠收集自己的圖像並將其上傳到網站並獲得反饋,”他補充道。
此外,結果還將用於微調可用於指導農民和種植者進行灌溉管理決策的作物和氣候模型。
田間試驗將立即在 TREC 開始,包括 32 個試驗區,將種植綠豆和甜玉米,這是佛羅里達州產量最高的兩種商品。 該實驗將設置為提供不同範圍的灌溉處理,並通過遠程控制進行故障排除。 還將在實驗地點安裝一個氣象站,以監測整個體驗過程中發生的天氣狀況和相互作用。
“研究不同的灌溉處理方式將使我們能夠了解作物的反應和蒸散率隨灌溉水平的變化,”Bayabil 說。
該項目的高潮將開發一個網站,其中包含可供公眾使用的人工智能工具。 該項目下建立的研究基礎設施將用於輕鬆實施更先進和更複雜的實驗,以開展蔬菜生產用水精準管理的長期研究和推廣活動。
“我希望這個項目將對更大的努力產生重大而持久的影響,以發展現實和可持續的土地和水管理工作,不僅節約用水和提高作物生產力,而且改善水質和生態系統服務,”Bayabil 說.
Bayabil 加入了遍布全州的高度專業化的研究團隊,其中包括作為聯合首席研究員的亞熱帶和熱帶園藝作物生態生理學教授 Bruce Schaffer 和 TREC 的水文學和農業工程助理教授 Young Gu Her。 分別來自蓋恩斯維爾和 Immokalee 的團隊有 Gerrit Hoogenboom,教授和 UF 作物建模、決策支持系統和糧食安全傑出學者,以及 UF/IFAS 西南佛羅里達研究和教育的精準農業工程助理教授 Ioannis Ampatzidis中心。 美國地質調查局 (USGS) 地球資源觀測和科學中心將開展更多合作。
- Lourdes Rodriguez,佛羅里達大學