Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa
RAPORT KOŃCOWY
z
tematu badawczego nr 1.11
pt. System wspomagania decyzji dla integrowanej ochrony zbóż udostępniany przez Internet
zrealizowanego
w ramach działalności statutowej
w
podprogramie badawczym nr 3
Koordynator podprogramu
badawczego
Prof. dr hab. Jan Kuś
Kierownik tematu Dr inż. Andrzej Zaliwski
Zespół badawczy tematu
Dr Andrzej Zaliwski, dr
Gustaw Demidowicz, dr Andrzej Doroszewski, prof. Tadeusz Górski, dr Anna
Nieróbca, mgr Jacek Hołaj, mgr Czesław Pietruch, mgr Stanisław Wilkos, mgr
Elżbieta Wróblewska, mgr Jerzy Kozyra, dr Krzysztof Domaradzki, dr Danuta
Leszczyńska
Zakłady Naukowe wykonujące temat
Zakład Agrometeorologii i
Zastosowań Informatyki
Zakład Ekologii i Zwalczania
Chwastów
Zakład Uprawy Roślin
Zbożowych
Okres realizacji tematu 2001-2003
Puławy, listopad 2003
Zakres
wykonanych prac
Temat badawczy zakładał
zrealizowanie następujących zadań:
1. Uruchomienie i utrzymanie w ruchu serwisu internetowego
1.1. Instalacja i konfiguracja oprogramowania systemowego, instalacja i konfiguracja serwera baz danych, połączenie systemu z Internetem, uruchomienie serwera stron internetowych, testowanie systemu
1.2. Opracowanie programu do zdalnego wprowadzania danych do serwera (FTP) z obserwacji polowych
1.3. Prototyp bazy danych o pestycydach, chorobach zbóż, chwastach, zintegrowanej ochronie roślin
1.4. Prototyp bazy danych do kalkulacji kosztów ochrony roślin, opracowanie aplikacji
1.5. Założenie strony internetowej dla aplikacji pogodowych (z wykorzystaniem bazy dziennych danych pogodowych)
1.6. Założenie strony internetowej dla aplikacji prognostycznych (z wykorzystaniem danych o klimacie)
1.7. Założenie strony internetowej dla modelu chorób zbóż (z wykorzystaniem bazy dziennych danych pogodowych i obserwacji polowych)
1.8. Założenie strony internetowej dla modelu chwastów
1.9. Założenie strony internetowej poświęconej zintegrowanej ochronie roślin (z wykorzystaniem baz danych o zintegrowanej ochronie roślin, pestycydach, chorobach zbóż, chwastach i kosztach ochrony)
2. Przetwarzanie danych pogodowych
2.1. Wynegocjowanie z instytucjami państwowymi współpracy zapewniającej pozyskiwanie danych meteorologicznych do realizacji tematu
2.2. Zaprojektowanie sieci zbierania danych pogodowych
2.3. Kalibracja i instalacja automatycznej stacji meteorologicznej
2.4. Prototyp bazy dziennych danych pogodowych
2.5. Prowadzenie bazy dziennych danych pogodowych
2.6. Procedury interpolacji danych pogodowych i klimatycznych na siatkę 10*10 km
2.7. Algorytmy normalnych elementów klimatu (radiacja i ewapotranspiracja)
2.8. Rozkłady statystyczne temperatury, usłonecznienia i wilgotności względnej
2.9. Terminy prac polowych i ważnych faz fenologicznych roślin uprawnych
2.10. Rozkłady statystyczne plonów głównych ziemiopłodów (ocena ryzyka upraw)
2.11. Program do interpolacji danych pogodowych z obserwacji na siatkę 10*10 km
2.12. Aplikacje do prezentacji prognoz, zaleceń i ryzyka upraw w oparciu o dane klimatyczne (interpolacja do siatki 10*10 km)
3. Prace nad modelami chorób roślin zbożowych
3.1. Opracowanie prototypów modeli chorób
3.2. Organizacja i przeprowadzenie kursu (1-2 dni) dla osób prowadzących doświadczenia polowe (metody obserwacji i zbierania danych, obsługa modeli chorób zbóż)
3.3. Wypełnienie operacyjnej bazy danych zasilającej modele chorób
3.4. Założenie i prowadzenie doświadczeń polowych
3.5. Doskonalenie modeli chorób, wyniki badań polowych, analiza wyników
Realizacja zadań i wyniki
badań
Wprowadzenie
Termin „integrowana ochrona
roślin” (skrót ang. IPM[1]) powstał na przełomie lat
sześćdziesiątych i siedemdziesiątych jako wynik nowego podejścia do ochrony
roślin ograniczającego użycie chemicznych środków ochrony. W miarę rozwoju idei
integrowanej ochrony zmieniało się również znaczenie samego terminu, który
obecnie jest interpretowany jako system wspomagania decyzji dotyczących wyboru
najlepszej taktyki ochrony w świetle interdyscyplinarnych badań procesów
zachodzących w agro-ekosystemach i w kontekście pozostałych zabiegów uprawowych
[1]. Tak szerokie ujęcie problemu wymaga współpracy
wielu zespołów badawczych.
„System wspomagania decyzji
dla integrowanej ochrony zbóż” udostępniany przez Internet” ma znacznie
mniejszy zakres, zarówno przez uwzględnienie jednego gatunku roślin, jak i
jednego sposobu ochrony, tzn. na ochrony chemicznej.
Rys.1 Organizacja przepływu
danych pomiędzy instytucjami współpracującymi w budowie IPM IDSS. System
ochrony zbóż wykorzystuje te same źródła danych.
Jego geneza jest ściśle
związana z budową „Internetowego systemu wspomagającego podejmowanie decyzji w
integrowanej ochronie roślin” (IPM IDSS[2]),
wiele modułów którego stanowi część systemu ochrony zbóż. Zręby IPM IDSS
powstały w latach 2000-2002 we współpracy trzech instytutów badawczych, IHAR,
IOR i IUNG w wyniku transferu technologii udostępnionej przez DIAS[3]
- Duński Instytut Nauk Rolniczych [3, 4, 5]. System IPM IDSS obejmuje dwa gatunki, zboża
i ziemniaki, w większym stopniu wykorzystując dane pogodowe, natomiast
organizacja przepływu danych jest ta sama jak w systemie ochrony zbóż (rys.1).
Warunki dalszego rozwijania i wdrażania IPM IDSS, a więc i systemu
ochrony zbóż, zostały określone w porozumieniu pomiędzy instytucjami uczestniczącymi
[21].
Obecnie IPM IDSS
istnieje fizycznie na dwóch serwerach w IOR w Poznaniu i w IUNG w Puławach [19]. Porozumienie [21] wymaga, aby był to jednolity system, udostępniany z
dwóch źródeł. Z tego względu moduły systemu ochrony zbóż opracowane w IUNG zostały
oddzielone od IPM IDSS. Ich dołączenie wymagałoby opracowania osobnego
porozumienia. Moduły te mogą być dołączone do IPM IDSS w przyszłości,
ponieważ w obecnej postaci odzwierciedla on specyfikę rolnictwa duńskiego,
pomijając odmienne warunki prawne, ekonomiczne, instytucjonalno-organizacyjne,
techniczne, technologiczne jak również rolniczo-środowiskowe.
Koncepcja systemu wspomagania decyzji w ochronie roślin
Integrowana ochrona jest
obecnie uznawana za ważny element integrowanej produkcji rolniczej i w szerszym
aspekcie rolnictwa zrównoważonego i zarządzania rolniczą przestrzenią
produkcyjną [2]. Zgodnie z powyższym zaproponowano wstępną koncepcję
systemu wspomagania decyzji w integrowanej ochronie roślin (w tym zbóż). Jest
ona przedstawiona na rys.2.
Rys.2 Wstępna koncepcja zakresu danych i informacji
w IPM IDSS w rozdzieleniu na trzy poziomy, operacyjny, taktyczny i
strategiczny
Wybrane elementy koncepcji
zostały zrealizowane w „Systemie wspomagania decyzji dla integrowanej ochrony zbóż
udostępnianym przez Internet”. Główny nacisk w systemie jest położony na poziom
operacyjny, zgodnie z zakresem udostępnionych przez DIAS prototypów. W modelach ochrony roślin (rys.3)
wykorzystuje się bieżące dane pogodowe i obserwacje do generowania zaleceń dla
rolników.
Rys.3 Modele ochrony roślin zastosowane w „Systemie
wspomagania decyzji dla integrowanej ochrony zbóż udostępnianym przez Internet”
w wyniku transferu technologii duńskiej [4, 14]
Do bieżącego planowania
zabiegów ochrony są przydatne także krótkoterminowe prognozy pogody (od dwóch
do pięciu dni). Ze względu na swoje przeznaczenie, informacje te należą do
operacyjnego poziomu systemu (rys.2). Niemniej w polskim systemie dodano wiele
informacji wykraczających poza poziom operacyjny. Są to dane o charakterze
strategicznym, takie jak wartości i rozkłady statystyczne elementów klimatu
oraz rozkłady statystyczne plonów (moduł agroklimatyczny). Ponadto informacje
ekonomiczne, takie jak karty technologiczne, dane eksploatacyjne, ceny itp.,
które ułatwiają przyjęcie określonej strategii działania i ocenę jej ryzyka w
wymiarze ekonomicznym. Informacje te należą do poziomu strategicznego systemu.
Na poziomie taktycznym można np. ustalić plan produkcji gospodarstwa, na
podstawie informacji o technologiach i długoterminowych prognozach pogody. Poszczególne
poziomy powinny umożliwiać dostęp do informacji z innych poziomów, ponieważ w
konkretnych przypadkach może zachodzić potrzeba integracji informacji należących
do różnych poziomów systemu. Przykładowo, dane ekonomiczne (np. ceny) są
istotne do formułowania zaleceń na wszystkich poziomach systemu.
W
dalszej części raportu przedstawiono wyniki realizacji poszczególnych zadań
tematu badawczego.
Uruchomienie i utrzymanie w ruchu serwisu internetowego
1.1. Instalacja, konfiguracja i uruchomienie serwera
Celem zadania
było przygotowanie baz danych i uruchomienie serwisu WWW systemu. IPM IDSS
jest układem aplikacji bazodanowych. Jako środowisko aplikacji wykorzystano
oprogramowanie Microsoft Active Server Pages (ASP), stosując języki HTML, VBScript i JavaScript jako zasadnicze narzędzia do tworzenia aplikacji [6, 24, 22, 25]. Kod aplikacji ma postać
układu katalogów i plików, natomiast dane są pobierane i zapisywane do baz danych.
Komunikację między aplikacjami a bazami danych zapewnia serwer baz danych.
Wyniki pracy aplikacji są udostępniane w Internecie przez serwer stron internetowych[4].
Bazodanowe portale stron WWW wymagają dwóch serwerów: serwera stron internetowych
(Web server) oraz serwera baz danych (SQL server). Dla potrzeb niniejszego tematu
obydwa serwery zostały zainstalowane na jednym komputerze (rys.1.1.1).
Rys.1.1.1 Do uruchomienia internetowego
systemu wspomagania decyzji konieczne są dwa serwery: serwer stron
internetowych (Web server) oraz serwer baz danych (SQL server).
W zadaniu tym
dokonano wyboru i zakupu sprzętu komputerowego i oprogramowania niezbędnego do
realizacji projektu. Zainstalowano i skonfigurowano oprogramowanie (Windows
server 2000 oraz SQL server 2000). Określono adres URL portalu
(http://www.ipm.iung.pulawy.pl) i uruchomiono serwis WWW.
1.2. Opracowanie programu do zdalnego wprowadzania danych do serwera (FTP) z obserwacji polowych
Program taki
(ObsTrial) otrzymano z Duńskiego Instytutu Nauk Rolniczych. Program ten służy
do zbierania danych z obserwacji przeprowadzanych na polach w wielu punktach na
dużym obszarze i jest przydatny do zadań polegających na monitorowaniu występowania
i rozszerzania się chorób. Jest on przeznaczony zwłaszcza do monitorowania
zarazy ziemniaka [4]. W niniejszym temacie badawczym nie był stosowany.
1.3. Prototypy baz danych o pestycydach, chorobach zbóż, chwastach, zintegrowanej ochronie roślin
Bazy danych
systemu IPM IDSS zostały przedstawione na rys 1.3.1. Prototypy baz
danych cpCommon, cpUser, cpDiseasePest,
cpWeed i stdWeather zostały opracowane w ramach tematu "Development and Implementation of an Internet based Decision Support System
for Integrated Pest Management in Poland 2000-2002" (Opracowanie i
wdrożenie Internetowego Systemu Wspomagania Decyzji dla integrowanej ochrony roślin
w Polsce, 2000-2002). Bazy danych stdAgroClimate i dssIPMDSSPL powstały w
ramach niniejszego tematu badawczego. Wszystkie bazy zawierają oprócz tabel z
danymi także procedury składowane SQL oraz inne obiekty niezbędne do pracy
systemu.
Rys.1.3.1 Bazy danych systemu IPM IDSS. Baza danych
cpCommon zawiera dane dotyczące środków ochrony roślin, cech roślin, gleby,
chwastów, chorób, jednostek miary itd. W bazie danych cpUser przechowywane są
informacje o użytkownikach systemu (konta, hasła itd.). W bazach cpDiseasePest
oraz cpWeed zawarte są dane i parametry niezbędne do pracy modeli ochrony
roślin. W bazie stdWeather gromadzone są dane meteorologiczne. W bazach stdAgroClimate
i dssIPMDSSPL przechowywane są dane niezbędne do pracy Modelu Agroklimatu a
także innych aplikacji opracowanych w niniejszym temacie badawczym.
1.4. Prototyp bazy danych do kalkulacji kosztów ochrony roślin, opracowanie aplikacji
Opracowano
koncepcję internetowego modułu kalkulacji kosztów ochrony pszenicy ozimej.
Moduł ma za zadanie ułatwić użytkownikowi przeprowadzanie symulacji ekonomicznych
dotyczących kosztów ochrony w zależności do technologii uprawy. W założeniu
pozwoli on na wyliczenie kosztów ochrony pszenicy dla trzech powierzchni uprawy
(2, 10 i 50ha) dla podanej przez użytkownika liczby zabiegów ochronnych przeciw
chorobom zbóż, szkodnikom i chwastom, z uwzględnieniem kosztów materiałowych i
jednostkowych kosztów eksploatacji ciągnika i opryskiwacza.
W celu
pozyskania danych o kosztach bezpośrednich produkcji, niezbędnych do obliczeń
kosztów ochrony, wykorzystano metodę modelowania technologii i analizy ekonomicznej
modeli. Modelowanie i analizę przeprowadzono przy pomocy programu „Agroefekt” [15]. Baza danych programu
zawiera dane organizacyjno-technologiczne (karty technologiczne) i ekonomiczne,
niezbędne do przeprowadzenie analiz ekonomicznych (rys.1.4.1). Wyniki obliczeń
(koszty bezpośrednie produkcji, koszty zabiegów ochronnych i koszty zastosowanych
środków ochrony) wprowadzono do bazy danych aplikacji internetowej. Aplikacja
jest obecnie w fazie testowania.
Rys.1.4.1 Dane
organizacyjno-technologiczne i ekonomiczne wykorzystywane do modelowania i analizy
ekonomicznej technologii
1.5.
Założenie strony internetowej dla aplikacji pogodowych
(z wykorzystaniem bazy dziennych danych pogodowych)
Dane meteorologiczne
gromadzone w systemie mogą być na bieżąco przeglądane i analizowane na stronach
internetowych. Dostęp do aplikacji pogodowych zapewnia główna strona startowa
systemu (rys.1.9.2) w części zatytułowanej: Informacje o pogodzie
(rys.1.5.1).
Rys.1.5.1 Fragment głównej
strony systemu IPM IDSS z menu „Informacje o pogodzie”
Udostępnione dane
meteorologiczne podzielone zostały na dwie sekcje: w jednej znajdują się dane
pochodzące z synoptycznych stacji IMGW (Stacje synoptyczne) a w
drugiej dane z automatycznych stacji meteorologicznych (Stacje automatyczne).
Korzystając z aplikacji pogodowych można przeglądać następujące dane:
temperatura powietrza (2 m nad poziomem gruntu - n.p.g.), wilgotność względna
powietrza (2 m. n.p.g.), suma opadów, kierunek i prędkość wiatru (10 m n.p.g.),
stopień zachmurzenia. Wartości elementów meteorologicznych mogą być
interpolowane do dowolnego punktu w Polsce o podanych współrzędnych geograficznych
(rys 1.5.2).
Rys.1.5.2 Strona internetowa
dla aplikacji pogodowych (temperatura)
Rys.1.5.3 Przebieg
temperatury na podstawie danych stacji meteorologicznej Lublin Radawiec
Po wskazaniu na dowolny
element meteorologiczny np. w sekcji stacje synoptyczne Temperatura i
„kliknięciu” na niego, wyświetlana jest strona z interaktywną mapą Polski, z
wartościami temperatury dla wszystkich stacji meteorologicznych znajdujących
się w bazie danych. W sekcji Stacje synoptyczne w 2003 roku
dostępne były notowania godzinnych wartości z 46 stacji meteorologicznych w Polsce,
natomiast w sekcji Stacje automatyczne dane ze stacji automatycznej
znajdującej się na terenie Stacji Doświadczalnej IUNG w Osinach.
Rys.1.5.4 Strona internetowa
dla aplikacji pogodowych (temperatura) - wynik interpolacji
Informacja o tym, z jakiego
dnia i godziny pochodzą obserwacje wyświetlana jest obok mapy. System domyślnie
pokazuje wartość ostatniego rekordu znajdującego się w bazie danych (rys
1.5.2). Użytkownik ma możliwość przeglądania danych z 24 wcześniejszych
terminów obserwacyjnych. W tym celu należy wybrać odpowiednią wartość z pola
wyboru: Cofnij o wybraną liczbę godzin.
Po wskazaniu kursorem na
symbol stacji meteorologicznej, wyświetlana jest nazwa stacji, z której
pochodzą dane. Natomiast po „kliknięciu” na symbol stacji, uruchamiany jest
program do automatycznego generowania strony WWW z wykresem lub tabelą
przedstawiającą przebieg średnich dobowych wartości danego elementu
meteorologicznego (w przypadku opadów - sum dobowych) w ostatnim miesiącu (rys
1.5.4).
Drugim
sposobem interpolowania danych meteorologicznych jest wybór z menu strony
głównej systemu opcji Interpolacja. Po uruchomieniu stron z
aplikacją „Interpolacja” uzyskujemy dostęp do programu umożliwiającego
obliczanie interpolowanych wartości elementów meteorologicznych gromadzonych w
bazie danych dla punktu o podanych współrzędnych geograficznych (rys 1.5.5). Na
stronie znajduje się także informacja o dostępnych metodach interpolacji.
Rys.1.5.5 Strona internetowa dla aplikacji
pogodowych. Opcja Interpolacja.
1.6. Założenie strony internetowej dla aplikacji prognostycznych (z wykorzystaniem danych o klimacie)
Ilościowy opis elementów
klimatu pozwala na dokładniejszą i pewniejszą analizę zjawisk, określanie
trendów i uzyskiwanie informacji strategicznych przeznaczonych do wspomagania
decyzji w rolnictwie. Model Agroklimatu stanowi moduł pomocniczy „Internetowego
systemu wspomagającego podejmowanie decyzji w integrowanej ochronie roślin”.
Model Agroklimatu wykorzystuje algorytmy opisujące rozkłady przestrzenne i
cykle roczne podstawowych charakterystyk klimatycznych Polski [1, 13]. Algorytmy te umożliwiają określenie rozkładów
statystycznych elementów klimatu w dowolnym punkcie Polski i w dowolnym
okresie. Pozwalają uzyskać informacje o termice (temperaturze i okresach),
opadach, wilgotności (rys.1.6.1), usłonecznieniu, ewapotranspiracji, okresach
roku rolniczego, bonitacji agroklimatu dla poszczególnych upraw, warunkach uprawy
roślin ciepłolubnych i zmienności ich plonowania. Internetowa wersja Modelu
Agroklimatu posiada (rys.1.6.2) następujące moduły: wartości średnie,
prawdopodobieństwo opadów, straty plonu ziemniaka na skutek niedoboru wody i
indeks klimatyczny plonu chmielu [28].
Rys.1.6.1 Model agroklimatu Polski dla danych
punktowych - prawdopodobieństwo opadów. Obsługa aplikacji jest prosta.
Współrzędne punktu są wprowadzane z mapy pojawiającej się po kliknięciu na
ikonę Polski (górny lewy róg). Użytkownik, po wyborze punktu z mapy, ma możliwość
dokładnego określenia jego wysokości oraz podania okresu i sumy opadów, których
prawdopodobieństwo wystąpienia chce poznać obliczyć. Naciśnięcie przycisku
„Oblicz wartości” uruchamia procedury obliczeniowe umieszczone na serwerze i wyniki
przesyłane są do przeglądarki w komputerze użytkownika.
Rys.1.6.2 Moduły
internetowej wersji Modelu Agroklimatu
1.7. Założenie strony internetowej dla modelu chorób zbóż (z wykorzystaniem bazy dziennych danych pogodowych i obserwacji polowych)
Dostęp do stron internetowych
z modelami chorób zapewnia strona główna systemu (www.ipm.iung.pulawy.pl) w
części zatytułowanej: Modele ochrony zbóż, opcja Choroby i szkodniki
zbóż (rys.1.9.2). Interaktywne strony internetowe „przeprowadzają” użytkownika
przez kolejne kroki procesu wspomagania decyzji.
Rys.1.7.1 Strona internetowa modelu chorób zbóż
System do wykonania obliczeń
wymaga wypełnienia formularzy zamieszczonych na ukazujących się kolejno
stronach internetowych (rys 1.7.1). Przy pierwszym uruchomieniu aplikacji z
modelami chorób zbóż użytkownik musi wskazać gatunek rośliny (jęczmień jary,
jęczmień ozimy, owies, pszenica jara, pszenica ozima), odmianę oraz określić
terminy poprzednich zabiegów (jeśli były już wykonywane) i zastosowanych
środków ochrony roślin. Po zapisaniu wyników obliczeń przy następnych
uruchomieniach dane te będą automatycznie przywoływane.
Na kolejnej stronie
użytkownik wpisuje wyniki przeprowadzonych obserwacji polowych. Dotyczą one
fazy rozwojowej roślin, stopnia porażenia przez choroby i szkodniki, oraz
warunków pogodowych (rys 1.7.2).
Rys. 1.7.2. Strona
internetowa modelu chorób zbóż - formularz wprowadzania wyników obserwacji polowych
Wyniki
obliczeń przedstawiane są na kolejnej stronie internetowej. System wyświetla
także koszt wykonania zabiegu dla różnych środków ochrony roślin (rys. 1.7.3).
Rys. 1.7.3. Strona
internetowa dla modelu chorób zbóż - wyniki obliczeń i zalecenia
1.8. Założenie strony internetowej dla modelu chwastów
Stronę przedstawiono na
rys.1.8.1. Dane wprowadzane przez użytkownika to: gatunek rośliny uprawnej (w
aktualnej wersji bazy danych model ochrony roślin przed chwastami uwzględnia
tylko pszenicę jarą), oczekiwany plon, gatunki występujących chwastów, stadium
rozwojowe chwastów i gęstość zachwaszczenia.
Rys.1.8.1 Strona internetowa modelu chwastów
Rys.1.8.2 Model chwastów -
opcje zabiegu
Po kliknięciu na przycisk
„Opcje zabiegu” model generuje zalecenia dotyczące potrzeby zabiegu i
ewentualnie wariantów jego wykonania (rys. 1.8.2). Więcej informacji nt. modelu
ochrony przed chwastami należy szukać w raporcie końcowym tematu 3.15 badań
statutowych pt. „Opracowanie systemu decyzyjnego w regulacji zachwaszczenia w
pszenicy jarej” (Podprogram 2).
1.9. Założenie strony internetowej poświęconej zintegrowanej ochronie roślin (z wykorzystaniem baz danych o zintegrowanej ochronie roślin, pestycydach, chorobach zbóż, chwastach i kosztach ochrony)
Strona ta zapewnia
zintegrowany dostęp do informacji zawartych w systemie i jest jednocześnie
głównym menu systemu. IPM IDSS posiada wiele modułów, niektóre z nich
umożliwiają wprowadzanie danych przez użytkownika. W celu wyeliminowania nadużyć
i gromadzenia przez system „śmieci”, ze względu na bezpieczeństwo systemu oraz
wreszcie przez wzgląd na podniesienie walorów użytkowych wprowadzono procedurę
rejestracji użytkowników. Użytkownik nie zarejestrowany w systemie ma
ograniczony dostęp do informacji. Rejestracja odbywa się jednorazowo przez
pocztę elektroniczną (wysłanie wiadomości na adres administratora systemu).
Administrator nadaje użytkownikowi konto, hasło i wprowadza do bazy danych
systemu określone dane o użytkowniku (np. położenie geograficzne, pomocne przy
korzystaniu z systemu). Użytkownik zarejestrowany może się logować[5]
(rys.1.9.1), uzyskując pełny dostęp do informacji, tzn. może korzystać ze wszystkich
opcji udostępnionych na głównej stronie systemu (rys.1.9.2).
Rys.1.9.1. Strona
internetowa umożliwiająca logowanie do systemu IPM IDSS
Główną stronę podzielono na
moduły: Informacje o systemie, Pola, Modele ochrony zbóż, Informacje
o zwalczaniu zarazy ziemniaka oraz Informacje o pogodzie.
Rys.1.9.2. Główna strona internetowa systemu IPM
IDSS
Moduł Informacje o
systemie ma za zadanie zapoznanie użytkownika z genezą, przeznaczeniem i
obsługą systemu.
W module Pola osoba
korzystająca z systemu może wprowadzić informacje o polach i uprawach. Wyniki
symulacji przeprowadzanych w modelach mogą zostać skojarzone z określonym polem
i są zapamiętane przez system, dzięki czemu użytkownik może prowadzić ewidencję
zabiegów i zaleceń.
Rys.1.9.3. Moduł Pola systemu IPM IDSS
umożliwia ewidencję upraw, zabiegów ochrony i zaleceń systemu
Moduł Modele ochrony zbóż
opisano w rozdz. 1.7 i 1.8, natomiast moduł Informacje o pogodzie w
rozdz.1.5.
Przetwarzanie danych pogodowych
2.1. Wynegocjowanie z instytucjami państwowymi współpracy zapewniającej pozyskiwanie danych meteorologicznych do realizacji tematu
W ramach pozyskania danych meteorologicznych prowadzone były negocjacje z IMGW w sprawie bieżącego korzystania z naziemnych i satelitarnych danych o pogodzie. W latach 2001-2002 dane dzienne (pomiary co trzy godziny) pochodzące z IMGW były pobierane z Duńskiego Instytutu Meteorologii (poprzez serwer umieszczony w Duńskim Instytucie Nauk Rolniczych w Foulum). W 2003 roku zostało zawarte porozumienie [21] na mocy którego dane dzienne z IMGW są przekazywane (do końca 2003 roku) do serwera umieszczonego w IOR w Poznaniu i udostępniane IUNG.
2.2. Zaprojektowanie sieci zbierania danych pogodowych
Sieć zbierania danych
pogodowych składa się przede wszystkim ze stacji automatycznych o przeznaczeniu
rolniczym. Stacje te powinny być rozmieszczone tak, aby objąć zasięgiem
pomiarowym pola uprawne, których dotyczą zalecenia (zwykle w promieniu do ok. 5
km od stacji). W niniejszym temacie sieć stacji automatycznych reprezentowała
jedna stacja umieszczona w Zakładzie Doświadczalnym w Osinach, dostarczająca
dane meteorologiczne dla doświadczeń polowych prowadzonych w Zakładzie
Doświadczalnym w Osinach i na Kępie. Inne stacje automatyczne mogą być włączone
do sieci w razie potrzeby.
Do systemu włączono także
dane z synoptycznych stacji meteorologicznych, które obejmują zasięgiem cały
kraj i mogą być wykorzystane do weryfikacji poprawności danych ze stacji
rolniczych oraz do symulacji procesów, np. rozprzestrzeniania się określonych
chorób w skali kraju.
Rys.2.2.1 Schemat sieci zbierania dziennych
danych pogodowych
Rys.2.2.2 Schemat obiegu dziennych danych pogodowych
(2003 rok)
Dane z obu sieci są
gromadzone w module pogodowym, który służy także do prezentacji danych
pogodowych pochodzących ze wszystkich stacji meteorologicznych (rys. 2.2.1). W
tab.2.4.1 (rozdz.2.4) podano elementy pogodowe gromadzone w systemie. Istotne
znaczenie dla pracy modeli ochrony roślin mają: temperatura powietrza,
wilgotność względna powietrza i suma opadów. Wartości bieżące danych pogodowych
ze stacji synoptycznych (z pomiarów 6-godzinnych sumy opadów i godzinowych
pozostałych elementów pogodowych) są wprowadzane do bazy danych systemu dwa
razy w ciągu doby a ze stacji automatycznej raz na dobę lub, w zależności od
potrzeby, rzadziej. Dwukrotnie w ciągu doby liczone są wartości średnie,
istnieje także możliwość innej agregacji danych (np. średnie miesięczne). Na
podstawie danych synoptycznych wykonywane są także prognozy krótkoterminowe
5-dniowe[6].
Dzienne dane ze stacji synoptycznych są udostępniane przez IMGW i trafiają do
serwera w IOR w Poznaniu, skąd przekazywane są do serwera w IUNG w Puławach
(rys.2.2.2). Z danych tych w postaci informacji meteorologicznych lub po przetworzeniu
w modelach ochrony roślin na zalecenia mogą korzystać doradcy rolniczy i rolnicy
(rys.2.2.2).
2.3. Kalibracja i instalacja automatycznej stacji meteorologicznej
W ramach rozwijania własnej sieci danych o pogodzie zmodernizowano automatyczną stację meteorologiczną Campbell w Rolniczej Stacji Doświadczalne w Osinach k/Puław. Corocznie stację przygotowywano do pracy w sezonie wegetacyjnym. Od maja do września prawidłowe działanie stacji meteorologicznej kontrolowane było codziennie przez obserwatora podczas porannej obserwacji (deszczomierz, temperatura na 2 m n.p.g.). Zainstalowano i rozpoczęto prowadzenie bazy danych meteorologicznych dla stacji meteorologicznej w Osinach. Dane meteorologiczne poddane są procedurom sprawdzania jakości. W 2001 roku zbierane były one z wykorzystaniem komputera przenośnego co 3-4 dni. Od 2002 roku uruchomiono transmisję danych z wykorzystaniem sieci telefonii komórkowej. Napisano program komputerowy TranCam do zamiany formatu danych używanego przez stację Campbell na format umożliwiający import danych do bazy danych meteorologicznych (do tabeli wth_HourObs, patrz rozdz.2.4).
2.4. Prototyp bazy dziennych danych pogodowych
Prototypową wersję bazy
opracowano w DIAS i przekazano do IUNG. Elementy pogodowe gromadzone w bazie
danych pogodowych przedstawiono w tab.2.4.1. Dane z pomiarów godzinowych (a w
przypadku sum opadów z pomiarów 6-godzinnych) są zapisywane do tabeli
wth_HourObs, strukturę której przedstawia rys.2.4.1. Składa się ona z czterech
pól, z których trzy pierwsze tworzą klucz podstawowy dla relacji z innymi tabelami.
Są to pola StationID (nr identyfikacyjny stacji meteorologicznej), DateAndTime
(data i godzina pomiaru) oraz ParameterCode (kod liczbowy elementu pogodowego).
Tabela 2.4.1. Elementy
pogodowe przechowywane w bazie danych pogodowych IPM IDSS
|
Kod |
Element pogodowy |
J.M. |
|
11 |
Kierunek wiatru na
wysokości 10 m |
[°] |
|
13 |
Prędkość wiatru na
wysokości 2 m |
[m/s] |
|
21 |
Temperatura na wysokości 2
m |
[°C] |
|
31 |
Wilgotność wzgl. na wys. 2
m |
[%] |
|
41 |
Zachmurzenie |
[0-8] |
|
51 |
Suma opadów |
[mm] |
W polu ParameterValue
zapisywana jest wartość elementu pogodowego, lub, w przypadku braku pomiaru,
wartość -999999. Informacje o wszystkich stacjach meteorologicznych, takie jak
nr identyfikacyjny stacji, nazwa stacji (wg miejscowości), położenie geograficzne,
typ stacji (synoptyczna , automatyczna), itd. są zapisane w tabeli wth_Station.
W tabeli wth_ParameterCode zamieszczone są kody elementów pogodowych. Wartości
średnie dobowe elementów pogodowych zapisywane są w tabeli wth_DayObs,
miesięczne i roczne - w tabeli wth_MonthObs (rys.2.4.2). Prognozy pogody
zapisywane są w osobnych tabelach.
Rys.2.4.1 Struktura tabeli wth_HourObs z bieżącymi
danymi pogodowymi
Rys.2.4.2 Prototyp bazy dziennych danych pogodowych
(fragment). Oznaczenia: wth_HourObs - tabela z danymi godzinowymi, wth_DayObs -
tabela z danymi dobowymi, wth_MonthObs - tabela z danymi miesięcznymi,
wth_Station - tabela z danymi dotyczącymi stacji meteorologicznych,
wth_ParameterCode - tabela z danymi zawierającymi kody elementów pogodowych.
2.5. Prowadzenie bazy dziennych danych pogodowych
W latach 2001-2002 dane
dzienne (pomiary co trzy godziny) pochodzące ze stacji synoptycznych IMGW były
pobierane z Duńskiego Instytutu Meteorologii poprzez serwer umieszczony w
Duńskim Instytucie Nauk Rolniczych w Foulum. Do „ściągania” danych z serwera w
Danii, Duński Instytut Nauk Rolniczych
udostępnił program komputerowy „Weather data management” wykorzystujący
protokół transmisji danych FTP[7].
W 2003 roku dane dzienne z IMGW (pomiary co jedną godzinę) były przekazywane do
serwera umieszczonego w IOR w Poznaniu i udostępniane IUNG.
W IUNG opracowano do
automatycznej transmisji danych pogodowych z serwera w IOR w Poznaniu do
serwera w IUNG w Puławach szereg programów komputerowych. Pliki udostępniane do
transmisji mają format SYNOP i zawierają godzinne elementy pogodowe z wielu
stacji synoptycznych. Do ich przekazu wykorzystano protokół transmisji danych
FTP. W przekazie pośredniczy program SynopSQL.exe, opracowany w IUNG [30]. Automatyczne przetworzenie plików z formatu SYNOP
na format umożliwiający import do bazy danych w SQL Server 2000 umożliwia inna
opcja programu SynopSQL.exe.
Automatyczne obliczanie
średnich dobowych 6 parametrów meteorologicznych (temperatura powietrza, wilgotność
względna, suma opadów, kierunek wiatru, prędkość wiatru, zachmurzenie) wykonuje
skrypt UpdateDayObs.wsf napisany w środowisku WSH (Windows Script Host)
w języku VBScript.
Dane dotyczące prognoz są pobierane z serwera
duńskiego w DIAS dwa razy na dobę. Transmisję danych i aktualizację bazy danych
zapewnia skrypt forecast.wsf, udostępniony przez DIAS.
2.6. Procedury interpolacji danych pogodowych i klimatycznych na siatkę 10*10 km
Zmienność przestrzenna podstawowych elementów klimatu przedstawiana jest bezpośrednio w funkcji współrzędnych geograficznych, co nie wymaga interpolowania danych punktowych. Jedynie w przypadku sum opadów atmosferycznych - wobec znacznego uzależnienia ich od orografii terenu - dokładność opisu przez funkcje ciągłe nie jest wystarczająca. W tym przypadku zastosowano automatyczną interpolację między stacjami pomiaru opadów (w ogólnej liczbie przekraczającej 1300). Przedmiotem interpolacji były jednak nie sumy opadów, a różnice między sumami zmierzonymi a obliczonymi wg algorytmów przedstawiających zróżnicowanie makroskalowe. Uzyskano w ten sposób znaczne zmniejszenie gradientów przestrzennych (w górach nawet kilkakrotne), co znakomicie poprawia precyzję interpolacji. Program interpolacyjny wykorzystuje dane z 4 stacji najbliższych wskazanemu punktowi, przy czym wagi tych danych są odwrotnie proporcjonalne do odległości stacji.
2.7. Algorytmy normalnych elementów klimatu (radiacja i ewapotranspiracja)
Wykorzystując materiały
empiryczne z kilkudziesięciu stacji meteorologicznych w latach 1951-1990
określono relacje między sumami miesięcznymi ewapotranspiracji penmanowskiej a
niektórymi elementami klimatu. Zbudowano algorytm pozwalający na ocenę sum
ewapotranspiracji w funkcji średnich wartości długości dnia, temperatury, usłonecznienia,
wilgotności względnej z godz. 13 i prędkości wiatru. Ponieważ wymienione elementy
mogą być uzyskiwane z modelu agroklimatu w funkcji współrzędnych geograficznych,
również średnie sumy ewapotranspiracji mogą być określane w analogiczny sposób.
Jak wykazały testy na materiałach niezależnych, błędy oceny są pomijalnie małe.
W podobny sposób, wykorzystując materiały z kilku polskich stacji aktynometrycznych, zbudowano algorytmy umożliwiające oceny całkowitego napromienienia słonecznego na podstawie długości dnia, dobowych temperatur ekstremalnych, zachmurzenia i usłonecznienia. Najmniejsze błędy przynosi algorytm oparty na wzorze Blacka, rozszerzony o temperatury ekstremalne i wilgotność względną, w którym parametry empiryczne dla miesięcy zastąpiono cykliczną funkcją ciągłą [6]. Jednakże błędy te są wciąż znaczne; jak się wydaje, nie można błędów standardowych na żadnej drodze pośredniej zmniejszyć poniżej 4% w przypadku sumy rocznej i 8% w przypadku sumy miesięcznej.
2.8. Rozkłady statystyczne temperatury, usłonecznienia i wilgotności względnej
Dysponując wieloletnimi
danymi meteorologicznymi z różnych stacji (w tym 130 letnią serią puławską)
można było przeprowadzić studia nad rozkładami statystycznymi podstawowych
elementów klimatu. Szczególną uwagę zwrócono na efekty skali (agregacji w czasie).
W miarę wydłużania okresu uśredniania wszystkie rozkłady dążą zwykle do
rozkładu normalnego, ale tylko w niewielu przypadkach mogą przy jego użyciu być
właściwie opisane. Najbliższe normalnemu są rozkłady średniej temperatury [10]. W zimie rozkłady te
wykazują asymetrię ujemną, zaś w drugiej połowie lata - dodatnią. W obu przypadkach
dobre wyrównanie histogramów empirycznych daje rozkład logarytmiczno-normalny.
Sumy usłonecznienia wyrównuje dwuparametrowy rozkład beta, przy czym oba
parametry wykazują cykl roczny dobrze opisywany współczynnikami Fouriera.
Również rozkład wilgotności względnej przypomina rozkład beta, jednakże
dostateczna dokładność aproksymacji wymaga pewnej modyfikacji miary wilgotności
i wprowadzenia trzeciego parametru [11]. Wszystkie parametry wykazują cykl roczny.
Kontynuowano studia nad rozkładem gamma opisującym sumy opadów atmosferycznych
[9].
Uzyskane wyniki posłużą do konstrukcji metod automatycznego określania dystrybuant (prawdopodobieństw) występowania określonych wartości elementów klimatu.
2.9. Terminy prac polowych i ważnych faz fenologicznych roślin uprawnych
Obserwowana w ostatnich
latach zmienność warunków pogodowych w Polsce sprawia, że terminy zabiegów
agrotechnicznych mogą zmieniać się nawet o kilka tygodni. Wczesna wiosna może
być przyczyną szybszego ruszenia wegetacji a z kolei długa zima opóźnienia.
Obserwujemy, że podczas lat ciepłych rośliny rozwijają się szybciej niż podczas
lat chłodnych. Dzieje się tak, ponieważ prędkość rozwoju roślin (także i innych
organizmów) zależy od ilości dostarczanego ciepła, stałej dla określonego
gatunku, natomiast wystąpienie poszczególnych faz rozwojowych od wymagań
cieplnych tych roślin. Matematycznie rozwój roślin opisuje metoda sum
temperatur efektywnych [1]. Na bazie tej metody powstają tzw. modele
fenologiczne, które określają próg termiczny ("zero życiowe rośliny")
określający termin rozpoczęcia wegetacji oraz liczbę jednostek cieplnych
(stopnio-dni) potrzebnych do przejścia faz rozwojowych. Programy symulujące
rozwój roślin na podstawie sum temperatur efektywnych działają już w Internecie
i są istotnym elementem w serwisach agrometeorologicznych (patrz
www.meteo.iung.pulawy.pl). Nowością opracowanej w IUNG aplikacji (rys.2.9.1)
jest możliwość prognozowania pojawienia się faz rozwojowych roślin według założeń
metody sum temperatur efektywnych [1] i opracowanych modeli fenologicznych dla warunków
Polski. Zastosowane w programie algorytmy z Modelu Agroklimatu Polski [13] pozwalają wyznaczyć przebieg roczny sum temperatur
efektywnych dla dowolnego punktu w Polsce. Umożliwia to śledzenie przebiegu
wegetacji w danym sezonie wegetacyjnym na tle warunków dla tzw. norm
klimatycznych (w aktualnej wersji programu w bazie danych znajdują się dane
historyczne dla Puław, jednak aplikacja jest systemem otwartym i możliwe jest
poszerzenie zbioru danych o inne stacje meteorologiczne w Polsce).
Rys.2.9.1 Strona internetowa
„Kalkulator sum temperatur efektywnych”. Do tworzenia wykresów „w locie”
(Kumulowane wartości stopnio-dni) aplikacja wykorzystuje oprogramowanie TChart,
zainstalowane na serwerze.
2.10. Rozkłady statystyczne plonów głównych ziemiopłodów (ocena ryzyka upraw)
Wykorzystując statystyczne dane o plonach podstawowych ziemiopłodów w Polsce w latach 1951-1990, uzyskiwanych w różnych skalach agregacji (od doświadczenia polowego, przez gospodarstwa, powiaty, województwa do średnich plonów krajowych) wyprowadzono podstawowe relacje między klimatyczną zmiennością plonów a obszarem [8]. Skonstruowano prosty wzór przedstawiający współczynnik zmienności plonów w funkcji obszaru, w którym występują dwa parametry empiryczne, specyficzne dla danej uprawy. Przedstawiono parametry dla pszenicy ozimej, żyta, owsa, ziemniaka i buraka cukrowego w Polsce.
2.11. Program do interpolacji danych pogodowych z obserwacji na siatkę 10*10 km
Zastosowane w internetowej wersji zaleceń w sprawie ochrony roślin programy do interpolacji danych pogodowych powstały w Danii, gdzie zmienność wysokości pól n.p.m. nie odgrywa praktycznie żadnej roli w ustalaniu elementów pogody. Przy znacznych deniwelacjach terenowych w Polsce należało w procedurach interpolacyjnych uwzględnić trzeci wymiar. Zaproponowano odpowiednie metody interpolacyjne dla wartości (momentowych bądź dobowych) temperatury, opadów i wilgotności względnej, w których gradienty wysokościowe są funkcją współrzędnych geograficznych, ew. także mierzonych wartości.
2.12. Aplikacje do prezentacji prognoz, zaleceń i ryzyka upraw w oparciu o dane klimatyczne (interpolacja do siatki 10*10 km)
Opracowano następujące
aplikacje[8]:
·
Średnie straty plonu ziemniaka spowodowane niedostatkiem opadów (moduł Modelu Agroklimatu)
[31],
·
Indeks klimatyczny plonu chmielu (moduł Modelu Agroklimatu),
·
Moduł oceny wariantów technologii produkcji ziemniaka [16],
·
Porównanie wariantów technologii produkcji ziemniaka,
·
System wspomagania decyzji w przesadzaniu chmielu [17].
W fazie testowania jest
aplikacja „Wielokryterialna ocena inwestycji przesadzania chmielu”. W fazie
przepisywania algorytmów z języka „Delphi” do VBScript jest aplikacja
„Fenologia kukurydzy”.
Prace nad modelami chorób
roślin zbożowych
3.1. Opracowanie prototypów modeli chorób
Do badań wykorzystano modele
chorób roślin PC-Plant Protection, opracowanych przez Duński
Instytut Nauk Rolniczych. Program pozyskano w ramach projektu "Development of an Internet based Decision Support System for
Cereal Diseases and Potato Late Blight in Poland, 2001-2002"[9]
[4].
3.2. Organizacja i przeprowadzenie kursu (1-2 dni) dla osób prowadzących doświadczenia polowe (metody obserwacji i zbierania danych, obsługa modeli chorób zbóż)
Wiosną 2001 roku w Zakładzie Agrometeorologii i
Zastosowań Informatyki przeprowadzono szkolenie dotyczące modeli chorób roślin. W szkoleniu uczestniczyły
osoby odpowiedzialne za prowadzenie doświadczeń polowych oraz biorące udział w
realizacji tematu.
Szkolenie dotyczyło:
·
sposobów wykonywania obserwacji na polu,
·
obsługi programu (sposób wprowadzania danych oraz interpretacji
wyników),
·
głównych założeń uwzględnianych w modelach chorób roślin.
W 10 lipca 2002 r w Wojewódzkim Ośrodku Doradztwa Rolniczego w Lublinie z siedzibą w Końskowoli zaprezentowano rolnikom i doradcą program oraz główne założenia modeli chorób roślin.
3.3. Wypełnienie operacyjnej bazy danych zasilającej modele chorób
Modele chorób obejmują pięć
zbóż (jęczmień jary i ozimy, pszenica jara i ozima oraz owies). Generują one
zalecenia dotyczące ich ochrony przed najważniejszymi chorobami (mączniak,
Septoria, rdza brunatna, rdza żółta i łamliwość źdźbła) oraz szkodnikami
(mszyce i skrzypionki). W modelach wykorzystane są następujące dane: aktualne
obserwacje polowe stopnia porażenia roślin [%], faza rozwojowa roślin,
podatność odmianowa na zakażenie, dotychczasowe zabiegi ochronne i prognoza
pogody (przybliżone wartości progowe) w najbliższych pięciu dniach. Modele
określają potrzebę zabiegu i jeżeli jest on niezbędny, zalecają jeden lub kilka
(do wyboru wg podanego przez model kosztu na 1ha) środków ochrony roślin [14].
Modele ochrony zbóż
wykorzystują następujące bazy danych: cpCommon, cpDiseasePest oraz cpUser
(patrz także rozdział 1.3). W ramach projektu realizowanego wspólnie z IUNG [4] Duński Instytut Nauk Rolniczych udostępnił wraz z
prototypami modeli niezbędne dane określające ich parametry działania. Dane
odmianowe zostały udostępnione przez IHAR w Radzikowie, a dane o środkach
ochrony roślin przez IOR w Poznaniu w ramach wspólnych projektów badawczych [4, 5].
3.4. Założenie i prowadzenie doświadczeń polowych
W
Danii prace nad systemem wspomagania decyzji są prowadzone od 1987 roku.
Opracowany system wspomagania decyzji PC-PP (PC-Plant
Protection) w
ochronie zbóż bazuje na precyzyjnym wykorzystaniu wartości progowych do
podejmowania decyzji o konieczności wykonania zabiegu [18]. W obliczaniu dawki zalecanej przez program
uwzględniane są następujące czynniki:
Da
= Do*Ke*Rv*Rr*Kf
gdzie:
Do - stopień występowania
określonej choroby czy szkodnika,
Ke - współczynnik
korekcji skuteczności pestycydu na określoną chorobę lub szkodnika,
Rv - współczynnik
redukcji dla fazy rozwoju uprawy (mniejsze rośliny potrzebują niższych dawek),
Rr - współczynnik
redukcji dla odporności odmian,
Kf - współczynnik
korygujący, gdy w uprawie były wykonywane zabiegi fungicydowe przeciw
łamliwości podstawy źdźbła.
Hipoteza badawcza
Duński system PC-Plant Protection, może być wykorzystywany do ochrony pszenicy ozimej w warunkach Polski.
Celem badań była weryfikacja
skuteczności programu komputerowego PC-Plant Protection w zwalczaniu chorób
grzybowych w pszenicy ozimej.
Metodyka
Do zrealizowania celu
założono ścisłe doświadczenia polowe z pszenicą ozimą. W latach 2001-2003
przeprowadzono badania równoległe w dwóch punktach w RZD Kępa i ZD Osiny.
Doświadczenia założono wg metodyki stosowanej w Danii.
W założonych doświadczeniach
badano dwa czynniki:
·
Odmiany pszenicy ozimej: Kobra i Mobela,
·
Warianty ochrony: wg tab.3.4.1.
Tabela
3.4.1. Plan wykonywania zabiegów w pszenicy ozimej
|
Nr |
Wariant ochrony
|
Dawka [l/ha] |
Aplikacja w fazie rozwoju |
|
1. |
Kontrola - bez oprysku |
- |
- |
|
2 |
Standard |
0,75 |
51-55 |
|
3. |
Dawka dzielona (odstęp pomiędzy zabiegami 2 tygodnie)
|
2 x 0,38 |
37-39& 51-55 |
|
4. |
Zabieg
zgodnie z modelem PC-PP |
Liczona |
Liczona |
W RZD Kępa doświadczenia
zlokalizowane było na madzie brunatnej rzecznej, na kompleksje przydatności
rolniczej - pszennym dobrym, natomiast w ZD Osiny na glebie bielicowej i
pseudobielicowej utworzonej z piasków gliniastych mocnych na podłożu gliny średniej
na kompleksie pszennym dobrym.
W obu punktach
doświadczalnych stosowano jednakowe nawożenie azotowe - 100kg N/ha (przed
ruszeniem wegetacji 60kg + 40kg na początku fazy strzelania w źdźbło). Zabiegi
agrotechniczne wykonywano zgodnie z aktualnymi zaleceniami IUNG [21].
Monitoring porażenia
chorobami wykonywano od fazy strzelania w źdźbło do dojrzałości mlecznej (75 wg
Zadoksa). Procent porażenia roślin określano na 100 roślinach do fazy pierwszego
kolanka (31 wg Zadoksa) w późniejszych fazach rozwojowych obserwacje wykonywano
na 3 liściach pędu głównego.
W pierwszym roku badań
terminy i dawki zabiegów wg systemów
PC-PP ustalane były z ekspertami duńskimi. W pozostałych latach badań
terminy i dawki fungicydu były liczone w oparciu o internetowy system
wspomagania decyzji zainstalowany na Polskim serwerze. Program wymagał
wprowadzenia następujących danych: aktualny procent porażonych roślin chorobami
(mączniakiem, septeriozą itp), fazę rozwojową pszenicy oraz liczbę dni z opadem powyżej 1 mm. W przypadku
wcześniej wykonywanej ochrony należało podać również termin zabiegu oraz
zastosowany fungicyd.
W fazie dojrzałości mlecznej
(ok. 75 wg Zodoksa) wykonano szczegółową ocenę porażenia górnych liści pędu
głównego (wyrażoną w %) w celu sprawdzenia skuteczności przeprowadzonej
ochrony.
3.5. Doskonalenie modeli chorób - wyniki badań polowych i ich analiza
Rok badań 2001
W 2001 wystąpiły różnice w
rozwoju objawów chorobowych między odmianami w obu miejscach prowadzonych
badań. Na Kępie pomimo bardziej zwartego łanu ogólne nasilenie chorób było
mniejsze niż w Osinach (tabele 3.5.1 - 4). Wykonano 3 zabiegi ochronne wg
modelu PC PP wykonano w obiekcie w Osinach i 2 w Kępie.
Tabela 3.5.1. Procent pędów pszenicy ozimej z
objawami mączniaka prawdziwego RZD Kępa 2001
|
Warianty ochrony |
Data obserwacji |
|||||||
|
2 Maj |
11 Maj |
17 Maj |
25 Maj |
4 Czer. |
20 Czer. |
5 Lipiec |
||
|
Faza
rozwojowa |
||||||||
|
31 |
32 |
37 |
49 |
55 |
71 |
75 |
||
|
Kobra |
||||||||
|
1. |
Kontrola |
96 |
88 |
66 |
67 |
68 |
40 |
49 |
|
2. |
Standard |
95 |
86 |
64 |
67 |
67 |
38 |
35 |
|
3. |
Dawka dzielona |
94 |
19 |
9 |
15 |
19 |
30 |
19 |
|
4. |
Wg modelu |
97 |
22 |
5 |
17 |
11 |
36 |
31 |
|
|
Mobela |
|||||||
|
1. |
Kontrola |
98 |
82 |
63 |
50 |
42 |
29 |
31 |
|
2. |
Standard |
97 |
80 |
66 |
50 |
44 |
24 |
19 |
|
3. |
Dawka dzielona |
96 |
21 |
6 |
7 |
13 |
17 |
25 |
|
4. |
Wg
modelu |
95 |
24 |
16 |
4 |
12 |
25 |
21 |
Tabela 3.5.2. Procent pędów pszenicy ozimej z
objawami septoriozy RZD Kępa 2001
|
Warianty ochrony |
Data obserwacji |
|||||||
|
2 Maj |
11 Maj |
17 Maj |
25 Maj |
4 Czer. |
20 Czer. |
5 Lipiec |
||
|
Faza
rozwojowa |
||||||||
|
31 |
32 |
37 |
49 |
55 |
71 |
75 |
||
|
Kobra |
||||||||
|
1. |
Kontrola |
- |
- |
5 |
14 |
35 |
20 |
83 |
|
2. |
Standard
|
- |
- |
5 |
14 |
35 |
19 |
66 |
|
3. |
Dawka
dzielona |
- |
- |
7 |
15 |
18 |
25 |
61 |
|
4. |
Wg
modelu |
- |
- |
4 |
8 |
11 |
20 |
80 |
|
|
Mobela |
|||||||
|
1. |
Kontrola |
- |
- |
5 |
24 |
26 |
22 |
79 |
|
2. |
Standard
|
- |
- |
2 |
24 |
46 |
15 |
86 |
|
3. |
Dawka dzielona |
- |
- |
5 |
15 |
19 |
21 |
80 |
|
4. |
Wg
modelu |
- |
- |
5 |
11 |
34 |
18 |
71 |
Tabela 3.5.3. Procent pędów pszenicy ozimej z objawami
mączniaka prawdziwego SD Osiny 2001
|
Warianty ochrony |
Data obserwacji |
|||||||
|
2 Maj |
10 Maj |
17 Maj |
25 Maj |
4 Czer. |
20 Czer. |
5 Lipiec |
||
|
Faza
rozwojowa |
||||||||
|
31 |
32 |
37 |
49 |
55 |
71 |
75 |
||
|
Kobra |
||||||||
|
1. |
Kontrola |
76 |
62 |
63 |
74 |
74 |
72 |
31 |
|
2. |
Standard |
75 |
62 |
63 |
74 |
72 |
57 |
31 |
|
3. |
Dawka dzielona |
77 |
62 |
63 |
69 |
66 |
45 |
18 |
|
4. |
Wg modelu |
76 |
36 |
47 |
68 |
73 |
47 |
29 |
|
|
Mobela |
|||||||
|
1. |
Kontrola |
53 |
33 |
47 |
61 |
50 |
18 |
33 |
|
2. |
Standard |
54 |
34 |
46 |
61 |
40 |
21 |
9 |
|
3. |
Dawka dzielona |
51 |
32 |
45 |
62 |
47 |
17 |
16 |
|
4. |
Wg
modelu |
53 |
12 |
18 |
27 |
40 |
16 |
9 |
Tabela 3.5.4. Procent pędów pszenicy ozimej z
objawami septoriozy SD Osiny 2001
|
Warianty ochrony |
Data obserwacji |
|||||||
|
2 Maj |
10 Maj |
17 Maj |
25 Maj |
4Czer. |
20 Czer. |
5 Lipiec |
||
|
Faza
rozwojowa |
||||||||
|
31 |
32 |
37 |
49 |
55 |
71 |
75 |
||
|
Kobra |
||||||||
|
1 |
Kontrola |
- |
- |
20 |
48 |
51 |
50 |
98 |
|
2. |
Standard |
- |
- |
28 |
50 |
48 |
43 |
90 |
|
3. |
Dawka dzielona |
- |
- |
20 |
45 |
46 |
46 |
88 |
|
4. |
Wg modelu |
- |
- |
17 |
43 |
32 |
23 |
83 |
|
|
Mobela |
|||||||
|
1 |
Kontrola |
- |
- |
34 |
62 |
49 |
70 |
100 |
|
2. |
Standard |
- |
- |
48 |
60 |
54 |
62 |
100 |
|
3. |
Dawka dzielona |
- |
- |
30 |
46 |
55 |
58 |
100 |
|
4. |
Wg
modelu |
- |
- |
46 |
48 |
53 |
56 |
100 |
Tabela 3.5.5. Procentowe porażenie liści chorobami
septoriozą, mączniakiem i rdzą w fazie
dojrzałości mlecznej (75 wg Zadoksa) RZD
Kępa 2001
|
Warianty ochrony |
Septoria spp. |
E. graminis |
Puccinia spp. |
|||
|
Porażenie liści [%] |
||||||
|
Flagowy |
2-liść |
Flagowy |
2-liść |
Flagowy |
2-liść |
|
|
Kobra |
||||||
|
1. Kontrola |
4.68 |
34.78 |
0.38 |
1.53 |
0.16 |
0.01 |
|
2. Standard |
1.31 |
24.19 |
0.16 |
0.93 |
0.01 |
0.00 |
|
3. Dawka dzielona |
4.17 |
31.30 |
0.08 |
0.56 |
0.00 |
0.00 |
|
4. Wg modelu |
3.48 |
33.01 |
0.11 |
0.84 |
0.01 |
0.00 |
|
Mobela |
||||||
|
1. Kontrola |
3.62 |
27.31 |
0.10 |
0.84 |
0.68 |
0.16 |
|
2. Standard |
4.32 |
23.30 |
0.00 |
0.50 |
0.05 |
0.03 |
|
3. Dawka dzielona |
2.74 |
32.09 |
0.10 |
1.05 |
0.11 |
0.06 |
|
4. Wg modelu |
2.75 |
28.69 |
0.03 |
0.62 |
0.14 |
0.01 |
Tabela 3.5.6. Porażenie liści chorobami septoriozą,
mączniakiem i rdzą w fazie dojrzałości
mlecznej (72 wg Zadoksa) w SD Osiny 2001
|
Warianty ochrony |
Septoria spp |
E. graminis |
Puccinia spp. |
|||
|
Porażenie liści [%] |
||||||
|
Flagowy |
2-liść |
Flagowy |
2-liść |
Flagowy |
2-liść |
|
|
Kobra |
||||||
|
1. Kontrola |
6,5 |
38,0 |
0,2 |
0,66 |
0,15 |
0,15 |
|
2. Standard |
3,0 |
42,5 |
0,15 |
0,64 |
0,00 |
0,00 |
|
3. Dawka dzielona |
9,6 |
43,6 |
0,03 |
0,50 |
0,00 |
0,00 |
|
4. Wg modelu |
4,2 |
28,9 |
0,30 |
0,50 |
0,00 |
0,00 |
|
|
Mobela |
|||||
|
1. Kontrola |
9,8 |
46,5 |
0,28 |
0,74 |
0,45 |
0,63 |
|
2. Standard |
6,6 |
46,8 |
0,04 |
0,11 |
0,06 |
0,00 |
|
3. Dawka dzielona |
9,4 |
43,4 |
0,10 |
0,26 |
0,06 |
0,00 |
|
4.
Wg modelu |
5,8 |
40,9 |
0,01 |
0,15 |
0,00 |
0,00 |
Rys 3.5.1. Łan pszenicy po
burzy (Kępa 2001 rok)
Tabela
3.5.7. Plony ziarna pszenicy ozimej RZD
Kępa 2001
|
Warianty
ochrony |
Kobra |
Mobela |
Średnia |
|
Plon
[dt/ha] |
|||
|
1. Kontrola |
58,90 |
48,20 |
53,58 |
|
2. Standard |
60,60 |
47,40 |
54,00 |
|
3. Dawka dzielona |
65,30 |
50,70 |
58,00 |
|
4. Wg modeli |
61,30 |
47,00 |
54,17 |
|
Średnia |
61,54 |
48,33 |
|
|
NIR 0,05 dla odmiany = 4,22 NIR 0,05 dla strategii
ochrony r.n |
|||
Tabela 3.5.8. Plony ziarna pszenicy ozimej SD Osiny 2001
|
Warianty
ochrony |
Kobra |
Mobela |
Średnia |
|
Plon
[dt/ha] |
|||
|
1. Kontrola |
72,19 |
55,63 |
63,91 |
|
2. Standard |
73,65 |
56,08 |
64,86 |
|
3. Dawka dzielona |
72,81 |
58,62 |
65,38 |
|
4. Wg modeli |
74,65 |
60,88 |
67,77 |
|
Średnia |
73,33 |
57,63 |
|
|
NIR 0,05 dla odmiany = 2,85 NIR 0,05 dla strategii ochrony =2,3 |
|||
Wykonane analizy
statystyczne dla doświadczenia przeprowadzonego na Kępie nie wykazały istotnych
różnić w plonie ziarna między badanymi obiektami. Przebieg pogody w maju
(ciepło i sucho) ograniczał rozwój chorób grzybowych. Drugą przyczyną, być może
najważniejszą, było wyleganie roślin. W okresie wypełniania ziarna przejście
gwałtownych burz z dużymi opadami i wiatrami na Lubelszczyźnie przyczyniło się
do całkowitego wyłożenia roślin (rys. 3.5.1). Wskaźnik wylegania w skali 1-9
wyniósł dla Kobry ok. 4,2 a dla Mobeli ok. 1, co spowodowało duże straty w
plonie (spadek MTZ). W Osinach wyleganie roślin było mniejsze: wskaźnik
wylegania dla Kobry wyniósł ok. 7, dla Mobeli ok. 3.
Wykonana analiza
statystyczna dla plonów ziarna pszenicy z Osin wykazała istotne różnice w
plonie tylko pomiędzy kontrolą a ochroną wykonaną wg PC PP dla Kobry, natomiast
dla Mobeli istotnie wyższe plony otrzymano w dwóch obiektach: z dawkami
dzielonymi i chronionymi wg zaleceń systemu (tab. 3.5.8).
Rok badań
2002
Rok 2002 charakteryzował się
wyjątkowo niewielkim nasileniem chorób w okresie wegetacji (tab.3.5.9 - 13).
Wiosną pojawił się mączniak, który wg systemu wymagał zwalczania tylko na
Kobrze. Zabiegi ochronne wg modelu PC-PP wykonano 2 dla Kobry i 1 dla Mobeli w
obu punktach doświadczalnych. Testowany system zalecił zabieg w Kobrze
przeciwko mącznikowi w fazie strzelania w źdźbło w dawce 0,20 l/ha oraz kolejny
zabieg przeciwko septoriozie dla Mobeli i Kobry w fazie kwitnienia w dawce 0,27
l/ha.
Na Kępie zastosowane
strategie ochrony nie miały istotnego wpływu na uzyskane plony ziarna
(tab.3.5.15) natomiast w Osinach wszystkie zastosowane strategie ochrony miały
istotny wpływ na plon ziarna (tab. 3.5.16).
Tabela 3.5.9. Procent pędów pszenicy ozimej z objawami
mączniaka prawdziwego RZD Kępa 2002
|
Warianty ochrony |
Data obserwacji |
|||||
|
25
Kwie. |
14 Maj |
27
Maj |
10
Czer. |
24 Czer. |
||
|
Faza rozwojowa |
||||||
|
30 |
39 |
59 |
72 |
75 |
||
|
Kobra |
||||||
|
1 |
Kontrola |
61 |
0 |
1 |
0 |
7 |
|
2. |
Standard
|
61 |
0 |
0 |
1 |
0 |
|
3. |
Dawka
dzielona |
61 |
0 |
1 |
0 |
0 |
|
4. |
Wg
modelu |
61 |
0 |
0 |
1 |
2 |
|
|
Mobela |
|||||
|
1 |
Kontrola |
15 |
0 |
1 |
1 |
0 |
|
2. |
Standard
|
15 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
3. |
Dawka dzielona |
15 |
0 |
0 |
1 |
0 |
|
4. |
Wg modelu |
15 |
0 |
0 |
0 |
0 |
Tabela
3.5.10. Procent pędów pszenicy ozimej z objawami septoriozą RZD Kępa 2002
|
Warianty ochrony |
Data obserwacji |
|||||
|
25
Kwie. |
14 Maj |
27
Maj |
10
Czer. |
24 Czer. |
||
|
Faza rozwojowa |
||||||
|
30 |
39 |
59 |
72 |
75 |
||
|
Kobra |
||||||
|
1 |
Kontrola |
0 |
19 |
21 |
52 |
99 |
|
2. |
Standard
|
0 |
19 |
18 |
50 |
93 |
|
3. |
Dawka
dzielona |
0 |
19 |
21 |
40 |
97 |
|
4. |
Wg
modelu |
0 |
18 |
25 |
54 |
98 |
|
|
Mobela |
|||||
|
1 |
Kontrola |
0 |
43 |
29 |
48 |
100 |
|
2. |
Standard
|
0 |
43 |
22 |
44 |
98 |
|
3. |
Dawka dzielona |
0 |
43 |
25 |
54 |
98 |
|
4. |
Wg modelu |
0 |
43 |
36 |
36 |
97 |
Tabela 3.5.11 Procent pędów pszenicy ozimej z objawami
mączniakiem prawdziwym SD Osiny 2002
|
Warianty ochrony |
Data obserwacji |
|||||
|
25
Kwie. |
13 Maj |
27 Maj |
10 Czer. |
18 Czer. |
||
|
Faza
rozwojowa |
||||||
|
30 |
39 |
59 |
72 |
75 |
||
|
Kobra |
||||||
|
1 |
Kontrola |
70 |
46 |
93 |
72 |
83 |
|
2. |
Standard |
70 |
46 |
93 |
80 |
90 |
|
3. |
Dawka dzielona |
70 |
46 |
71 |
55 |
72 |
|
4. |
Wg modelu |
70 |
26 |
66 |
59 |
80 |
|
|
Mobela |
|||||
|
1 |
Kontrola |
4 |
27 |
46 |
49 |
57 |
|
2. |
Standard |
4 |
27 |
46 |
50 |
53 |
|
3. |
Dawka dzielona |
4 |
27 |
45 |
47 |
53 |
|
4. |
Wg
modelu |
4 |
27 |
52 |
60 |
55 |
Tabela 3.5.12. Procent pędów pszenicy ozimej z objawami
septoriozy SD Osiny 2002
|
Warianty ochrony |
Data obserwacji |
|||||
|
25
Kwie. |
13 Maj |
27 Maj |
10 Czer. |
18 Czer.
|
||
|
Faza
rozwojowa |
||||||
|
30 |
39 |
59 |
72 |
75 |
||
|
Kobra |
||||||
|
1. |
Kontrola |
- |
28 |
6 |
56 |
98 |
|
2. |
Standard |
- |
28 |
6 |
39 |
90 |
|
3. |
Dawka dzielona |
- |
28 |
12 |
15 |
75 |
|
4. |
Wg modelu |
- |
13 |
7 |
45 |
95 |
|
|
Mobela |
|||||
|
1. |
Kontrola |
- |
38 |
31 |
80 |
100 |
|
2. |
Standard |
- |
38 |
31 |
59 |
97 |
|
3. |
Dawka dzielona |
- |
38 |
18 |
49 |
97 |
|
4. |
Wg
modelu |
- |
38 |
21 |
76 |
98 |
Tabela
3.5.13. Procentowe porażenie liści chorobami septoriozą, mączniakiem i rdzą w fazie
dojrzałości mlecznej (75 wg
Zadoksa) RZD Kępa 2002
|
Warianty ochrony |
Septoria
spp |
B. graminis |
Puccinia
spp. |
||||||
|
Porażenie liści [%] |
|||||||||
|
Flag. |
2 |
3 |
Flag. |
2 |
3 |
Flag. |
2 |
3 |
|
|
|
Kobra |
||||||||
|
1.
Kontrola |
4,30 |
17,50 |
56,84 |
0,03
|
0,00 |
0,23 |
0,48 |
0,17 |
0,03 |
|
2.
Standard |
6,62 |
17,85 |
41,96 |
0,02 |
0,00 |
0,02 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
|
3.
Dawka dzielona |
4,55 |
14,32 |
45,24 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
|
4. Wg
modelu |
8,33 |
18,43 |
47,97 |
0,03 |
0,00 |
0,00 |
0,03 |
0,00 |
0,00 |
|
Mobela |
|||||||||
|
1.
Kontrola |
3,83 |
14,30 |
48,16 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
1,05 |
1,30 |
0,52 |
|
2.
Standard |
2,32 |
7,98 |
30,85 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,02 |
0,00 |
0,07 |
|
3.
Dawka dzielona |
4,02 |
12,27 |
32,02 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,08 |
0,02 |
0,00 |
|
4. Wg modelu |
8,98 |
22,52 |
41,32 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,05 |
0,03 |
0,00 |
Tabela 3.5.14. Procentowe porażenie liści chorobami septoriozą,
mączniakiem i rdzą w fazie dojrzałości
mlecznej (75 wg Zadoksa) SD Osiny 2002
|
Warianty ochrony |
Septoria spp |
B. graminis |
Puccinia spp. |
||||||
|
Porażenie liści [%] |
|||||||||
|
Flag. |
2 |
3 |
Flag. |
2 |
3 |
Flag. |
2 |
3 |
|
|
Kobra |
|||||||||
|
1. Kontrola |
5,33 |
9,65 |
47,04 |
0,43 |
1,75 |
4,47 |
1,70 |
1,82 |
0,66 |
|
2. Standard |
3,75 |
4,40 |
35,42 |
0,18 |
2,20 |
8,65 |
0,15 |
0,25 |
0,07 |
|
3. Dawka dzielona |
2,70 |
3,85 |
17,7 |
0,03 |
0,45 |
4,98 |
0,15 |
0,30 |
0,07 |
|
4. Wg modelu |
3,30 |
6,10 |
29,23 |
0,07 |
3,02 |
6,55 |
0,32 |
0,27 |
0,02 |
|
Mobela |
|||||||||
|
1. Kontrola |
4,63 |
8,45 |
34,45 |
0,12 |
0,32 |
4,27 |
1,00 |
1,87 |
1,95 |
|
2. Standard |
2,53 |
3,40 |
17,17 |
0,05 |
0,22 |
1,48 |
0,15 |
0,80 |
0,52 |
|
3. Dawka dzielona |
3,50 |
4,58 |
16,94 |
0,02 |
0,12 |
1,43 |
0,35 |
0,33 |
0,34 |
|
4.
Wg modelu |
7,92 |
8,63 |
24,78 |
0,03 |
0,27 |
2,88 |
0,33 |
0,23 |
0,28 |
Tabela
3.5.15. Plony ziarna pszenicy ozimej RZD Kępa 2002
|
Warianty
ochrony |
Kobra |
Mobela |
Średnia |
|
Plon
[dt/ha] |
|||
|
1. Kontrola |
63,6 |
52,1 |
57,9 |
|
2. Standard |
63,4 |
57,3 |
60,3 |
|
3. Dawka dzielona |
59,9 |
60,1 |
60,0 |
|
4. Wg modeli |
61,4 |
51,4 |
56,4 |
|
Średnia |
62,1 |
52,2 |
|
|
NIR 0,05 dla odmiany = r.n. NIR 0,05 dla strategii ochrony =r.n. |
|||
Tabela
3.5.16. Plony ziarna pszenicy ozimej SD Osiny 2002
|
Warianty ochrony |
Kobra |
Mobela |
Średnia |
|
Plon
[dt/ha] |
|||
|
1. Kontrola |
74,11 |
74,51 |
74,31 |
|
2. Standard |
77,64 |
77,35 |
77,49 |
|
3. Dawka dzielona |
76,73 |
77,32 |
77,03 |
|
4. Wg modeli |
77,88 |
75,70 |
76,79 |
|
Średnia |
76,59 |
76,22 |
|
|
NIR 0,05 dla
odmiany = r.n. NIR 0,05 dla
strategii ochrony =1,9 |
|||
Rok badań 2003
W
2003 roku długa i mroźna zima przyczyniła się do słabego przezimowania roślin.
Ponadto niekorzystne warunki wzrostu, późne ruszenie wegetacji (początek maja)
i wysokie temperatury z niewielkimi opadami w maju uniemożliwiły utworzenie
zwartego łanu. Niekorzystne warunki
przyczyniły się do wyjątkowo niskich plonów ziarna pszenicy (2,7-3,7
t/ha).
Tabela
3.5.17. Procentowe porażenie liści
chorobami septoriozą, mączniakiem i rdzą
w fazie dojrzałości mlecznej (75
wg Zadoksa) RZD Kępia 2003
|
Warianty ochrony |
Septoria spp |
E. graminis |
Puccinia spp. |
|||
|
Porażenie [%] |
||||||
|
Kłos |
L-flagowy |
Kłos |
L-flagowy |
Kłos |
L-flagowy |
|
|
Kobra |
||||||
|
1. Kontrola |
0,55 |
11,3 |
0,00 |
1,125 |
0,00 |
0,05 |
|
2. Standard |
0,275 |
6,5 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
|
3. Dawka dzielona |
0,55 |
8,4 |
0,00 |
0,175 |
0,00 |
0,40 |
|
4. Wg modelu |
0,65 |
6,7 |
0,00 |
0,175 |
0,00 |
0,00 |
|
Mobela |
||||||
|
1. Kontrola |
0,05 |
10,9 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0.40 |
|
2. Standard |
0,00 |
7,0 |
0,00 |
0,125 |
0,00 |
0.125 |
|
3. Dawka dzielona |
0,00 |
5,7 |
0,00 |
0,05 |
0,00 |
0.10 |
|
4.
Wg modelu |
0,00 |
4,5 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0.00 |
Tabela
3.5.18. Procentowe porażenie liści
chorobami septoriozą i mączniakiem prawdziwym
w fazie dojrzałości mlecznej (75
wg Zadoksa) SD Osiny 2003
|
Warianty ochrony |
Septoria spp |
E. graminis |
||||
|
Porażenie [%] |
|
|||||
|
Kłos |
Flagowy |
2 - liść |
Kłos |
Flagowy |
2 - liść |
|
|
Kobra |
||||||
|
1. Kontrola |
1,15 |
12,4 |
36,4 |
0,00 |
2,67 |
5,35 |
|
2. Standard |
0,2 |
7,7 |
28,2 |
0,00 |
0,5 |
0,98 |
|
3. Dawka dzielona |
||||||