Как дифференцированное внесение помогло сэкономить $64/га на семенах и удобрениях для кукурузы
Время чтения: 10 минут
Практический кейс хозяйства из Украины
Ольга Мацера
Агроном OneSoil
Точное земледелие - это не про то, чтобы просто вносить меньше удобрений или сокращать норму высева. Его задача - распределять ресурсы так, чтобы каждый вложенный доллар приносил максимальную отдачу.
В этом кейсе рассказываем, как хозяйство «Диброва» в Винницкой области использовало зоны продуктивности OneSoil для планирования отбора проб почвы, поиска факторов, ограничивающих урожайность, и создания карт-заданий для дифференцированного внесения семян и удобрений.
Уже в первый сезон после внедрения новой стратегии хозяйству удалось:
В этом кейсе рассказываем, как хозяйство «Диброва» в Винницкой области использовало зоны продуктивности OneSoil для планирования отбора проб почвы, поиска факторов, ограничивающих урожайность, и создания карт-заданий для дифференцированного внесения семян и удобрений.
Уже в первый сезон после внедрения новой стратегии хозяйству удалось:
- сократить затраты на семена и удобрения на 15,7% (64 доллара США на гектар);
- увеличить среднюю урожайность кукурузы с 8,01 до 9,38 т/га (+17,1%).
Культура:
кукуруза на зерно
Площадь поля:
34,9 га
Местоположение:
Винницкая область, Украина
кукуруза на зерно
Площадь поля:
34,9 га
Местоположение:
Винницкая область, Украина
Результаты
64 $/га
1,37 т/га
$2,234
Экономия на семенах и удобрениях
Прирост урожайности
Общая экономия на всём поле
Шаг 1. Определили стабильные зоны продуктивности
Первым шагом было понять, как поле вело себя на протяжении нескольких лет.
OneSoil проанализировал спутниковые снимки за шесть сезонов, автоматически исключив изображения недостаточного качества.
Анализ показал, что 64% площади поля сохраняли одну и ту же категорию продуктивности из года в год.
Это означало, что различия между участками были устойчивыми, а не случайными. Именно такие поля лучше всего подходят для технологий точного земледелия.
OneSoil проанализировал спутниковые снимки за шесть сезонов, автоматически исключив изображения недостаточного качества.
Анализ показал, что 64% площади поля сохраняли одну и ту же категорию продуктивности из года в год.
Это означало, что различия между участками были устойчивыми, а не случайными. Именно такие поля лучше всего подходят для технологий точного земледелия.
Шаг 2. Проверили карту продуктивности
Прежде чем использовать карту для принятия агрономических решений, необходимо было убедиться, что она соответствует реальным условиям поля.
Карту сравнили с особенностями рельефа, а затем - с результатами анализа почвы.
Полученная корреляция 0,95–0,98 подтвердила, что зоны продуктивности действительно отражают реальные различия между участками поля.
Карту сравнили с особенностями рельефа, а затем - с результатами анализа почвы.
Полученная корреляция 0,95–0,98 подтвердила, что зоны продуктивности действительно отражают реальные различия между участками поля.
Шаг 3. Провели отбор проб почвы по зонам продуктивности
Следующим этапом после построения карты зон продуктивности стало создание карты отбора проб почвы для проведения агрохимического анализа.
Распространённый подход к отбору проб почвы - использование карты на основе регулярной сетки. Однако у этого метода есть существенный недостаток, особенно на неоднородных полях: один образец может одновременно включать участки с высокой и низкой продуктивностью.
В результате лаборатория определяет усреднённое значение, которое не отражает характеристики ни одной из зон.
Именно поэтому мы используем отбор проб по однородным зонам. Такой подход позволяет не только сократить количество анализов и снизить затраты, но и получить результаты, которые действительно отражают свойства каждого отдельного участка поля.
Распространённый подход к отбору проб почвы - использование карты на основе регулярной сетки. Однако у этого метода есть существенный недостаток, особенно на неоднородных полях: один образец может одновременно включать участки с высокой и низкой продуктивностью.
В результате лаборатория определяет усреднённое значение, которое не отражает характеристики ни одной из зон.
Именно поэтому мы используем отбор проб по однородным зонам. Такой подход позволяет не только сократить количество анализов и снизить затраты, но и получить результаты, которые действительно отражают свойства каждого отдельного участка поля.
Шаг 4. Определили факторы, ограничивающие урожайность
Результаты анализа почвы сопоставили с зонами продуктивности.
В менее продуктивных зонах было выявлено более низкое содержание доступных серы и цинка.
Это не означало, что именно эти элементы были единственной причиной снижения урожайности, однако анализ показал, что они могли быть одним из основных ограничивающих факторов.
Полученные данные стали основой для разработки стратегии внесения удобрений.
В менее продуктивных зонах было выявлено более низкое содержание доступных серы и цинка.
Это не означало, что именно эти элементы были единственной причиной снижения урожайности, однако анализ показал, что они могли быть одним из основных ограничивающих факторов.
Полученные данные стали основой для разработки стратегии внесения удобрений.
Шаг 5. Создали карту-задание и проверили рекомендации в поле
На основе зон продуктивности и результатов анализа почвы была подготовлена карта-задание для дифференцированного внесения удобрений.
Поскольку это был первый сезон применения такой технологии, хозяйство решило не просто выполнить рекомендации, а проверить их непосредственно в поле.
Для этого использовали контрольные линии, которые OneSoil создает автоматически. Они позволили сравнить разные нормы внесения удобрений в одинаковых условиях и оценить, какая из них обеспечивает лучший агрономический и экономический результат.
Такой подход помогает принимать решения на основе собственных полевых данных, а не только общих рекомендаций.
Поскольку это был первый сезон применения такой технологии, хозяйство решило не просто выполнить рекомендации, а проверить их непосредственно в поле.
Для этого использовали контрольные линии, которые OneSoil создает автоматически. Они позволили сравнить разные нормы внесения удобрений в одинаковых условиях и оценить, какая из них обеспечивает лучший агрономический и экономический результат.
Такой подход помогает принимать решения на основе собственных полевых данных, а не только общих рекомендаций.
Шаг 6. Сравнили эффективность различных норм внесения
После уборки урожая результаты контрольных линий были проанализированы.
В наиболее продуктивных зонах максимальная урожайность (9,89 т/га) была получена при самой высокой норме внесения удобрений.
Однако разница по сравнению со средней нормой не была статистически значимой. Это означало, что средняя норма обеспечивала практически такой же результат при меньших затратах.
В менее продуктивных зонах увеличение нормы удобрений практически не влияло на урожайность. С экономической точки зрения дополнительные затраты в этих зонах не окупались.
В наиболее продуктивных зонах максимальная урожайность (9,89 т/га) была получена при самой высокой норме внесения удобрений.
Однако разница по сравнению со средней нормой не была статистически значимой. Это означало, что средняя норма обеспечивала практически такой же результат при меньших затратах.
В менее продуктивных зонах увеличение нормы удобрений практически не влияло на урожайность. С экономической точки зрения дополнительные затраты в этих зонах не окупались.
Шаг 7. Подтвердили результаты после уборки урожая
На заключительном этапе карту урожайности сравнили с исходной картой продуктивности.
Корреляция 0,8 подтвердила, что Зоны продуктивности точно отражают потенциал поля.
Полученные данные стали основой для дальнейшего совершенствования технологии в следующих сезонах.
Корреляция 0,8 подтвердила, что Зоны продуктивности точно отражают потенциал поля.
Полученные данные стали основой для дальнейшего совершенствования технологии в следующих сезонах.
Экономические результаты
До внедрения стратегии дифференцированного внесения совокупные затраты на семена и удобрения составляли 407,9 долл./га.
После применения карт-заданий они снизились до 343,9 долл./га, что позволило сэкономить 64 долл./га.
При этом средняя урожайность увеличилась на 1,37 т/га.
Этот кейс показывает, что более точное распределение ресурсов позволяет одновременно снизить затраты и повысить урожайность.
После применения карт-заданий они снизились до 343,9 долл./га, что позволило сэкономить 64 долл./га.
При этом средняя урожайность увеличилась на 1,37 т/га.
Этот кейс показывает, что более точное распределение ресурсов позволяет одновременно снизить затраты и повысить урожайность.
Почему дело не в простом сокращении норм внесения удобрений?
Этот кейс показывает, что эффективность точного земледелия определяется не отдельной технологией, а последовательностью решений.
Сначала хозяйство определило стабильные зоны продуктивности, затем проверило их с помощью анализа почвы, спланировало отбор проб, выявило факторы, ограничивающие урожайность, создало карты-задания, проверило рекомендации с помощью контрольных линий, а после уборки оценило полученные результаты.
Уже в первый сезон это позволило сократить затраты на семена и удобрения на $64/га и увеличить среднюю урожайность кукурузы на 17,1%.
Главный результат проекта - не только экономия средств. Он показал, как последовательная работа с данными помогает принимать более точные агрономические решения. С каждым новым сезоном хозяйство накапливает собственные данные, а значит, может еще точнее планировать посев, внесение удобрений и другие технологические операции.
Сначала хозяйство определило стабильные зоны продуктивности, затем проверило их с помощью анализа почвы, спланировало отбор проб, выявило факторы, ограничивающие урожайность, создало карты-задания, проверило рекомендации с помощью контрольных линий, а после уборки оценило полученные результаты.
Уже в первый сезон это позволило сократить затраты на семена и удобрения на $64/га и увеличить среднюю урожайность кукурузы на 17,1%.
Главный результат проекта - не только экономия средств. Он показал, как последовательная работа с данными помогает принимать более точные агрономические решения. С каждым новым сезоном хозяйство накапливает собственные данные, а значит, может еще точнее планировать посев, внесение удобрений и другие технологические операции.
Еще статьи по теме