fbpx

Модели заболеваний

 

Meteobot® помогает бороться с болезнями растений. Метеоданные для вашего поля или сада могут автоматически поступать в компьютерные модели, на основе которых вы можете получать прогноз риска заболеваний для соответствующей культуры.

Модели, которые использует Meteobot®, являются динамичными и следят не только за погодными условиями в данный момент, но также и имеющимися заражениями, накопленными в результате прошлых инфекционных событий. Однако в одинаковых климатических условиях, но с различным уровнем имеющегося заражения, опасность, предсказываемая моделями, различна. Точные модели показывают, что не всегда наличие осадки означает инфекцию или большое количество дождя приводит к серьезным болезням.

Как работают модели?

Модели создают прогноз заболеваний и вредителей, принимая во внимание условия, от которых зависит их возникновение и развитие. Модели включают в себя правила и алгоритмы, полученные в результате многочисленных полевых экспериментов и научных исследований. Эти правила и алгоритмы учитывают дождь, температуру, влажность воздуха, влажность листьев, солнечную радиацию и т. д. Данные поступают непосредственно с метеостанции, и на их основе автоматически вычисляется прогноз о времени и силе следующей инфекции.

Как известно, например, грибковые заболевания развиваются при определенной влажности и температуре. На практике, однако, условия и зависимости между болезнями и насекомыми часто намного сложнее, чем мы предполагаем. Даже если они нам известны, мы можем использовать их полностью, если только климатические данные поступают каждые полчаса или час и автоматически обрабатываются компьютером.

В дополнение к данным о погоде, также учитывается и ряд других условий. Например, в моделях для пшеницы и ячменя имеется интегрированная информация о фенологическом развитии растений и риске для урожая. Учитывается тот факт, что разные сорта по-разному устойчивы к болезням. Кроме того, принимается во внимание, какова была предшественница культуры на соответствующем поле, какое удобрение было внесено и т. д. В других моделях, таких как для яблок, указывается последующее влияние средств защиты растений на определенный патоген. Все это делает прогноз болезней максимально точным.

Встроенная в модели информация была многократно проверена во время полевых испытаний во многих странах мира. Перед применением модели тестировались в разных климатических зонах и ситуациях с различным инфекционным давлением. Часть из них, такие как для парши яблок, были созданы в конце 1990-х годов и с тех пор были подтверждены на нескольких континентах. Модели для пшеницы и ячменя основаны на научных исследованиях и полевых испытаниях с 1997 года. Другие являются более новыми и вводятся в практику после хорошо зарекомендовавших себя результатов.

Основываясь на всех этих возможностях, модели дают динамический прогноз о моменте и степени риска заражения.

Цель одна: опрыскивать только тогда и чем необходимо.

Как помогают модели на практике?

  • Опрыскиваете только если и когда необходимо. Общепринятой практикой является опрыскивание «по расписанию», т. е. в соответствии со сроком эффективности препарата. Например, если защитный эффект для данного продукта составляет две недели, фермеры опрыскивают каждые две недели. Вам больше не нужно это делать! С помощью моделей вы можете опрыскивать, если и когда действительно существует риск заражения. Наиболее эффективно распылять до или сразу же после заражения и до появления заболевания – тогда возбудитель является наиболее уязвимым, а эффект продукта – самый сильный.
  • Вы выбираете наиболее подходящий продукт. Отныне вы можете не опрыскивать «вслепую» и «на всякий случай». Модели учитывают вашу конкретную ситуацию и прогнозируют конкретное заболевание, которому подвержены ваши культуры. Таким образом, вы можете уменьшить или разнообразить использование препаратов широкого спектра. Вместо них вы можете использовать правильный продукт, который будет иметь наиболее подходящий механизм действия – профилактический или лечебный – в вашем случае.
  • Предотвращение резистентности. Когда продукт слишком часто используется против определенных агентов, со временем к нему развивается резистентность. Это может иметь место, например, с системными (лечебными) фунгицидами или продуктами широкого спектра. Устойчивость также развивается при опрыскивании «по расписанию». Если инфекция появилась в конце срока действия препарата, когда его защитный эффект слабее, некоторые из агентов могут выжить. Выжившие микроорганизмы могут стать более устойчивыми к препарату при последующих опрыскиваниях. Чтобы избежать резистентности, вы можете, используя модели, уменьшить использование некоторых пестицидов или чередовать их с другими. Это станет «тузом в рукаве», который вы можете использовать, когда это действительно необходимо. Более того, когда вы опрыскиваете в нужный момент, шанс выжить у возбудителей, которые стали устойчивыми, минимален.
  • Облегчение работы в загруженные периоды. Прогноз болезней дает вам дополнительное спокойствие, особенно весной, когда персонал и сельскохозяйственное оборудование загружаются многими видами деятельности (внесение удобрений, посев, опрыскивание гербицидами и т. д.). Если в настоящее время нет значительного риска, вы можете отложить опрыскивание на несколько дней, чтобы спокойно закончить другую важную работу.
  • Интегрированная защита растений. Модели помогают использовать наиболее подходящие препараты и опрыскивать в таком количестве, которое снизит риск ниже порога вредоносности.
  • Органическое производство. При распылении вовремя можно использовать разрешенные фунгициды и избежать использования запрещенных препаратов.
  • Более широкое использование контактных или генерических препаратов. Своевременный прогноз позволяет использовать больше контактных (за счет лечебных) препаратов, особенно для многолетников. Это уменьшает вероятность резистентности и остатков пестицидов в сельскохозяйственном производстве. Кроме того, когда вы знаете конкретный риск в своей ситуации, вы можете более широко использовать генерические препараты для защиты растений.

 

Если вы хотите воспользоваться полной функциональностью Meteobot® для контроля риска заболеваний, закажите у нас:

  • Лицензия на интеграцию с моделью болезней на один год – 125 EUR без учета НДС;
  • Пакет исторических метеорологических данных для ваших полей на протяжении 1 последнего года – 60 EUR без НДС;

Исторические данные необходимы, чтобы модель работала правильно, даже если станция установлена после даты посева или после начала сельскохозяйственного сезона.

  • Желтая ржавчина - пшеницы

    МОДЕЛЬ ДЛЯ ПШЕНИЦЫ

    Чтобы помочь производителям зерна, Meteobot® создал связь с моделями для мягкой и твердой пшеницы. Она включает в себя прогноз фенологических фаз развития, а также следующих заболеваний:
    • Желтая ржавчина;
    • Бурая листовая ржавчина;
    • Септориоз (ранняя пятнистость листьев);
    • Стагоноспороз (пятнистость листьев и пятнистость колосьев);
    • Мучнистая роса;
    • Фузариоз;
    • Микотоксины в зерне;

    Читать дальше…

  • Сетчатая пятнистость - ячменя

    МОДЕЛЬ ДЛЯ ЯЧМЕНЯ

    Модель дает оценку риска следующих заболеваний в ячмене:
    • Мучнистая роса;
    • Пятнистость листьев;
    • Сетчатая пятнистость;
    • Бурая ржавчина;
    • Фузариоз;
    • Микотоксины в зерне;

    Модель также включает рекомендации по внесению азотных удобрений. Они особенно важны для пивоваренного ячменя, в котором содержание белка должно быть достаточно высоким, но в то же время не превышать определенного верхнего предела.

  • Парша - яблок

    МОДЕЛЬ ДЛЯ ЯБЛОК

    У Meteobot® интеграция с голландской платформой для борьбы с заболеваниями яблок RIMpro. Платформа включает модели, перечисленные ниже, для болезней и насекомых, а также модельный прототип для выбора наиболее точного момента прореживания плодов.
    • Парша;
    • Бактериальный ожог;
    • Мучнистая роса (прототип);
    • Сажистые пятна и мухосед;
    • Яблоневый плодовый пилильщик;
    • Яблонная плодожорка;
    • Некроз;
    • Антракноз яблони;

    Читать дальше…

  • Черная гниль винограда

    МОДЕЛЬ ДЛЯ ВИНОГРАДА

    Виноградарям Meteobot® помогает с моделями прогнозирования риска:

    • Роса;
    • Черная гниль винограда;