به گزارش خبرگزاری ایمنا، کشاورزی امروز دیگر یک فعالیت صرفا تجربی نیست؛ به نقطهای رسیده که زمین، آب و هوا و حتی رفتار گیاهان به زبان داده ترجمه میشوند؛ در مناطق خشک جهان، این تغییر فقط یک بهبود تکنولوژیک نیست، بلکه مرز میان بقا و فرسایش منابع است. پژوهشهای دانشگاهی نشان میدهد که بخش بزرگی از تولید غذا در جهان وابسته به آبیاری است و همین وابستگی، در شرایط تشدید خشکسالی، فشار بیسابقهای بر سفرههای آب زیرزمینی وارد کرده است.
در چنین شرایطی، کشاورزی سنتی که بر تجربه و الگوهای ثابت تکیه دارد، با یک واقعیت جدید روبهرو شده است: آب دیگر یک منبع قابل پیشبینی نیست. در بسیاری از مناطق کمآب، افزایش دما و تغییر الگوی بارش موجب شده کشاورزان به سمت برداشت بیشتر از منابع زیرزمینی حرکت کنند؛ راهحلی که در کوتاهمدت تولید را حفظ میکند، اما در بلندمدت میتواند اکوسیستم را فرسوده کند.
در مقابل این فشارها، رویکردهای مبتنی بر داده در حال شکل دادن به یک مدل جدید از کشاورزی هستند؛ مدلی که در آن تصمیمگیری درباره آبیاری، به جای حدس، بر اساس تحلیل همزمان دما، رطوبت خاک و رفتار گیاه انجام میشود. این تغییر، کشاورزی را از یک سیستم واکنشی به یک سیستم پیشبینیمحور تبدیل کرده است.
نمونههای میدانی نشان میدهد حتی در زمینهای بسیار خشک، ترکیب سنجشهای لحظهای و مدلهای هوشمند میتواند مصرف آب را به شکل چشمگیری کاهش دهد و در عین حال بهرهوری را حفظ کند. در این رویکرد مزرعه دیگر یک سطح ثابت نیست بلکه یک سامانه زنده دادهمحور است که لحظهبهلحظه وضعیت خود را گزارش میدهد.
آینده کشاورزی در مناطق خشک نه در افزایش صرف منابع آب، بلکه در افزایش دقت تصمیمگیری تعریف میشود؛ جایی که هر قطره آب، نتیجه یک محاسبه دقیق میان اقلیم، خاک و رفتار گیاه است، نه یک تصمیم تقریبی، سنتی و قدیمی.
آبیاری ثابت و یکسان دیگر پاسخگوی کشاورزی امروز نیست
سید آرمان حسینی، کارشناس ارشد کشاورزی و منابع طبیعی با اشاره به آینده کشاورزی در گفتوگو با خبرنگار ایمنا اظهار کرد: مهمترین تحول در این حوزه، حرکت به سمت آبیاری هوشمند و کشاورزی دقیق است؛ جایی که تصمیمها نه بر اساس حدس و تجربههای کلی، بلکه بر پایه دادههای واقعی گرفته میشوند؛ درست در همین نقطه است که یادگیری ماشین وارد ماجرا میشود و به ما کمک میکند نیاز آبی گیاه را با دقتی بسیار بالاتر پیشبینی کنیم.
وی افزود: وقتی از نیاز آبی گیاه صحبت میکنیم، در واقع داریم درباره یک مسئله پیچیده و چندلایه حرف میزنیم؛ گیاه فقط به آب موجود در خاک واکنش نشان نمیدهد، بلکه دما، رطوبت هوا، میزان بارش، سرعت باد، شدت تابش خورشید و حتی مرحله رشد گیاه هم در این تصمیم نقش دارند، به همین دلیل است که آبیاری ثابت و یکسان، دیگر پاسخگوی کشاورزی امروز نیست.
کارشناس ارشد کشاورزی و منابع طبیعی گفت: یک گیاه در مرحله جوانهزنی، در مرحله رشد رویشی یا در زمان گلدهی، نیازهای متفاوتی دارد؛ اگر این تفاوتها نادیده گرفته شوند، نتیجه آن چیزی جز هدررفت آب، کاهش عملکرد و گاهی آسیب جدی به محصول نخواهد بود.
حسینی بیان کرد: من این موضوع را یک تحول واقعی در مدیریت آب میدانم، چون وقتی رطوبت خاک با دادههای هواشناسی و مرحله رشد گیاه کنار هم قرار میگیرد، ما فقط یک عدد ساده به دست نمیآوریم، بلکه به یک تصویر زنده و پویا از وضعیت مزرعه میرسیم؛ اینجاست که یادگیری ماشین ارزش خود را نشان میدهد.
آب پایه تولید غذاست و مدیریت دقیق آن مستقیما به امنیت غذایی مرتبط است
وی ادامه داد: این مدلها میتوانند از میان حجم زیادی از دادهها، الگوهایی را پیدا کنند که شاید برای چشم انسان قابل تشخیص نباشند؛ بهعوان مثال میتوانند بفهمند که در چه شرایطی، با چه نوع خاکی و در کدام مرحله از رشد، گیاه واقعا به آبیاری نیاز دارد.
کارشناس ارشد کشاورزی و منابع طبیعی گفت: نکته مهم این است که چنین سیستمی فقط برای «پیشبینی» طراحی نمیشود، بلکه برای «تصمیمسازی» هم به کار میرود. یعنی کشاورز یا مدیر مزرعه میتواند بر اساس خروجی مدل، زمان دقیق آبیاری و مقدار مناسب آب را مشخص کند.
حسینی خاطرنشان کرد: این موضوع به ظاهر ساده است، اما در عمل میتواند تفاوت بزرگی ایجاد کند؛ آبیاری بیش از حد موجب میشود آب هدر برود، مواد غذایی خاک شسته شود و ریشهها دچار مشکل شوند؛ آبیاری کمتر از نیاز هم گیاه را وارد تنش آبی میکند و در نهایت کیفیت و کمیت محصول را پایین میآورد؛ پس آنچه در اینجا اهمیت دارد، فقط صرفهجویی در آب نیست، بلکه حفظ تعادل میان بهرهوری و پایداری است.
وی تصریح کرد: از نگاه من جذابیت اصلی این موضوع در این است که فناوری را مستقیم به یکی از بنیادیترین نیازهای بشر وصل میکند؛ آب پایه تولید غذاست و مدیریت دقیق آن مستقیما به امنیت غذایی مرتبط است، به همین دلیل استفاده از یادگیری ماشین در آبیاری هوشمند فقط یک پیشرفت فنی نیست، بلکه پاسخی به یک بحران جهانی است.
کارشناس ارشد کشاورزی و منابع طبیعی گفت:در جهانی که با کمآبی، تغییرات اقلیمی و فشار بر منابع طبیعی روبهروست، چنین رویکردی میتواند کشاورزی را از یک فعالیت پرریسک و پرمصرف به یک سیستم هوشمند، پایدار و آیندهمحور تبدیل کند.
حسینی بیان کرد: اگر بخواهم ساده بگویم ما از دورهای عبور کردهایم که کشاورزی فقط به تجربه متکی بود؛ امروز داده، تحلیل و پیشبینی پایه تصمیمگیری شدهاند و دقیقا همین تغییر است که میتواند آینده کشاورزی را نجات دهد.
وی تصریح کرد: آبیاری هوشمند با کمک یادگیری ماشین، فقط یک فناوری جدید نیست؛ یک نگاه تازه به تولید، مصرف و حفاظت از منابع است؛ نگاهی که میتواند هم به نفع کشاورز باشد، هم به نفع محیطزیست، و هم به نفع نسلهای آینده.
به گزارش ایمنا، این روند نشان میدهد کشاورزی در حال ورود به مرحلهای است که تصمیمگیری در آن بیش از هر زمان دیگری به داده و مدلهای تحلیلی وابسته شده است؛ تغییری که میتواند بهرهوری آب و تولید را افزایش دهد، اما در عین حال یک سؤال اساسی را پیش میکشد: آیا این سطح از اتکا به فناوری، در همه نقاط و برای همه کشاورزان قابل دسترس و قابل اجراست؟ تجربه نشان داده هر جهش فناورانه در بخش کشاورزی، اگر با شکاف زیرساختی همراه باشد، بهجای یکپارچهسازی، نوعی دوگانگی در شیوه تولید ایجاد میکند.
نظر شما