Mô hình tưới tiêu thông minh dự đoán lượng mưa để duy trì nguồn nước

Chỉ 3% nước trên thế giới là có thể uống được, và hơn 70% lượng nước đó được sử dụng cho nông nghiệp. Việc tưới tiêu không phù hợp sẽ làm lãng phí một lượng nước khổng lồ. Một số cây trồng được tưới nhiều gấp đôi so với nhu cầu của chúng và góp phần gây ô nhiễm các tầng chứa nước, hồ và đại dương.

Một mô hình dự đoán kết hợp thông tin về sinh lý thực vật, điều kiện đất thời gian thực và dự báo thời tiết có thể giúp đưa ra quyết định sáng suốt hơn về thời điểm và lượng nước tưới. Điều này có thể tiết kiệm 40% lượng nước tiêu thụ bằng các phương pháp truyền thống, theo nghiên cứu mới của Đại học Cornell.

"Nếu bạn có một mạng lưới để kết nối tất cả các nguồn dữ liệu chất lượng và học máy (thuộc trí thông minh nhân tạo) tuyệt vời này, chúng ta có thể làm cho nông nghiệp trở nên thông minh", Fengqi You, giáo sư kỹ thuật hệ thống năng lượng cho biết.

Theo Abraham Stroock, giáo sư kỹ thuật hóa học và phân tử sinh học, "những loại cây trồng này, khi được trồng trong môi trường khí hậu bán khô hạn của Thung lũng trung tâm California, tiêu thụ một lượng nước khổng lồ cho mỗi quả hạnh nhân". "Vì vậy, có một cơ hội thực sự để cải thiện cách chúng ta quản lý nước trong những bối cảnh này."

Kiểm soát độ ẩm thực vật chính xác cũng có thể cải thiện chất lượng của các loại cây trồng đặc biệt nhạy cảm như nho để làm rượu vang, ông nói.

Phương pháp của các nhà nghiên cứu sử dụng lịch sử dữ liệu thời tiết và học máy để đánh giá tính không chắc chắn của dự báo thời tiết theo thời gian thực, cũng như sự không chắc chắn của lượng nước sẽ bị mất trong khí quyển từ lá và đất. Điều này được kết hợp với một mô hình vật lý mô tả các biến đổi trong độ ẩm của đất. Việc tích hợp các phương pháp này đưa ra quyết định tưới tiêu chính xác hơn nhiều.

Thách thức của việc nghiên cứu này là xác định phương pháp tốt nhất cho từng loại cây trồng và xác định chi phí, lợi ích của việc chuyển đổi sang hệ thống tự động từ hệ thống do con người vận hành. Ví dụ như cây táo tương đối nhỏ và phản ứng nhanh với những thay đổi về lượng mưa, nên chúng có thể không cần dữ liệu thời tiết hàng tuần hoặc hàng tháng. Cây hạnh nhân có xu hướng lớn hơn và chậm thích nghi hơn, được hưởng lợi từ các dự đoán dài hạn.

Hoàng  Nam

Theo LabManager