स्मार्ट सिंचन: पाणी वाचवण्याचे सर्वोत्तम मार्ग

शेती अजूनही जगाच्या 70% गोड्या पाण्याचा वापर करते. लोकसंख्या वाढली आणि कोरडा ऋतू लांबला तरीसुद्धा वाटा क्वचितच बदलला आहे. फिक्स्ड-टाइमर सिस्टम फक्त ताण अधिक खोल करतात. माती कोरडी किंवा आधीच भिजलेली असली तरीही ते वेळापत्रकानुसार वाल्व उघडतात. वाहून जाते, आणि पोषक द्रव्ये मुळांपर्यंत पोहोचू शकतील त्यापेक्षा खोल धुतात. झाडे ताणतणाव आणि अतिरेक यांच्यात फिरतात आणि मीटर फिरेपर्यंत किंवा विहिरीची पातळी खाली येईपर्यंत त्यातील बहुतेक नुकसान लपलेले असते.

लाइव्ह डेटासाठी कॅलेंडर स्वॅप करून त्या अंतरामध्ये स्मार्ट सिंचन पावले टाकतात. सेन्सर्स, स्थानिक हवामान फीड आणि स्वयंचलित नियंत्रक वेळ आणि आवाज दोन्ही ठरवतात. कामकाजाचा आराखडा सरळ आहे: वनस्पतींना आवश्यक तेवढेच पुरवावे.

प्रत्येक हवामान आणि मातीच्या प्रकारामध्ये परिसर किती सातत्याने धारण करतो हा एक खुला प्रश्न आहे, तरीही प्रारंभिक फील्ड क्रमांक नाकारणे कठीण आहे.

IoT सेन्सर्स: ग्राउंड-लेव्हल डेटा लेयर

मातीतील आर्द्रता सेन्सर बहुतेक वर्तमान स्थापनेचा व्यावहारिक गाभा बनवतात.

टाइम-डोमेन रिफ्लेमेट्री आणि फ्रिक्वेंसी-डोमेन डिव्हाइसेस रूट झोनमध्ये थेट व्हॉल्यूमेट्रिक पाण्याचे प्रमाण मोजतात. एकदा वाचन निवडलेल्या थ्रेशोल्डच्या वर बसले की, सायकल फक्त वगळली जाते. गेसवर्क दूर होते आणि त्याच्याबरोबर ओव्हरवॉटरिंग थेंब.

तापमान आणि आर्द्रता सेन्सर बाष्पोत्सर्जनामुळे झाडे किती पाणी गमावतात याचा अंदाज लावण्यास मदत करतात. मातीच्या वाचनासह, एकत्रित चित्र कोणत्याही निश्चित वेळापत्रकापेक्षा अधिक तीव्र होते आणि प्लेसमेंट अद्याप परिणाम ठरवते.

चुकीच्या टेक्सचरमध्ये किंवा जड सावलीत सेट केलेले प्रोब दिशाभूल करणारी संख्या मिळवू शकते. इन्स्टॉलेशन काळजी फक्त डेटा संकलित करणाऱ्यांकडून वितरीत करणाऱ्या सिस्टीमला वेगळे करणे चालू ठेवते.

हवामान डेटा आणि बाष्पीभवन मॉडेलिंग

बाष्पीभवन, किंवा ET, मातीचे बाष्पीभवन आणि वनस्पतींचे बाष्पीभवन एकत्र करते. नियंत्रक वाय-फाय किंवा सेल्युलर लिंकद्वारे ताजे स्थानिक अंदाज खेचतात आणि दैनंदिन मूल्याची पुनर्गणना करतात; दृष्टीकोनातील पाऊस अनेकदा स्वयंचलित विराम ट्रिगर करतो. काही मॉडेल्स वारा, सौर किरणोत्सर्ग आणि अलीकडील पावसाच्या बेरीजनुसार रनटाइम वाढवतात किंवा कमी करतात.

हवामान-आधारित नियंत्रक प्रादेशिक किंवा अति-स्थानिक अंदाजांवर अधिक झुकतात. माती-आधारित एकके जमिनीत आधीपासूनच असलेल्या ओलाव्याला प्रतिसाद देतात आणि दोन्ही विलीन करणाऱ्या संकरित व्यवस्था अधिक वेळा दिसून येत आहेत कारण प्रत्येक पद्धतीमध्ये एकट्याने आंधळे डाग असतात. दूरच्या हवामान केंद्रांवर अजूनही मायक्रोक्लीमेट्स चुकतात.

एक सुव्यवस्थित सेन्सर नेटवर्क त्या स्टेशन्सकडे काय दुर्लक्ष करते ते नोंदवू शकते.

स्मार्ट इरिगेशन कंट्रोलर्स आणि ॲक्ट्युएटर्स: द डिसिजन लेयर

नियंत्रक सेन्सर आणि हवामान इनपुट गोळा करतात, तर्क लागू करतात आणि वाल्व आणि पंपांना आदेश जारी करतात. त्या सिग्नल्स आणि झोन-लेव्हल कस्टमायझेशननुसार स्मार्ट व्हॉल्व्ह उघडतात किंवा बंद होतात, त्यामुळे सामान्य होतात, वेगवेगळ्या मातीचे प्रकार, वनस्पतींची आवश्यकता आणि सूर्यप्रकाश एकाच मालमत्तेवर एकत्र राहू देतात.

Rachio आणि Orbit B-hyve सारखी निवासी युनिट्स घरमालकांसाठी समान क्षमता आणतात. दोघेही हवामान डेटावरून वेळापत्रक समायोजित करतात आणि नेहमीच्या स्मार्ट-होम प्लॅटफॉर्मशी कनेक्ट होतात. फार्म आणि गोल्फ कोर्ससाठी मोठ्या व्यावसायिक प्रणाली शेकडो किंवा हजारो झोनमध्ये दृष्टीकोन वाढवतात, सामान्यत: केंद्रीय सॉफ्टवेअर डॅशबोर्डद्वारे व्यवस्थापित केले जातात.

मोजलेले फायदे आणि ट्रेड-ऑफ

क्षेत्रीय अभ्यास आणि उपयुक्तता अहवाल 15% आणि 50% च्या दरम्यान बाहेरील पाण्याची कपात करतात, पूर्वीची अकार्यक्षमता आणि स्थानिक हवामान यावर अवलंबून अचूक आकडा. EPA WaterSense हवामान-आधारित नियंत्रक सामान्यतः सरासरी वापरकर्त्यांसाठी 15-30% परत करतात.

माती-ओलावा आणि संकरित प्रणाली अनेकदा उच्च आकड्यांवर पोहोचतात जेथे पूर्वी जास्त पाणी पिण्याची उच्चार केली जात होती.

बचतीबरोबरच वनस्पतींची स्थिती सुधारते. दुष्काळाचा ताण आणि पाणी साचलेली मुळे या दोन्ही गोष्टी टाळल्याने बुरशीचा दाब आणि पोषक घटक कमी होतात.

शेतकरी अधिक उत्पादनाची नोंद करतात. लँडस्केप व्यवस्थापक कमी मृत पॅच आणि कमी खताची मागणी नोंदवतात.

खर्च कपात पुढे दिसतात. घरमालक पाण्याची बिले कमी होताना पाहतात आणि मोठ्या ऑपरेशन्समुळे शेतात फिरण्यात आणि हाताने झडपा तपासण्यात खर्च झाल्यानंतर श्रम कमी होतात; परतफेड कालावधी भिन्न आहेत. निवासी नियंत्रक वारंवार त्यांची किंमत एक किंवा दोन हंगामात वसूल करतात जेथे दर जास्त असतात. एकरी क्षेत्रासह कृषी प्रतिष्ठापनांना जास्त वेळ लागतो.

तथापि, प्रत्येक साइट वरच्या बचत श्रेणीपर्यंत पोहोचत नाही. अपूर्ण सेन्सर कव्हरेज, खराब प्रारंभिक सेटअप, किंवा आक्रमक डीफॉल्ट शेड्यूल नफ्यावर परिणाम करू शकतात.

वापरकर्त्यांमधील मंच चर्चा काहीवेळा लक्षात घेतात की स्वयंचलित वैशिष्ट्यांना मायक्रोक्लीमेट्स किंवा अति उष्णतेमध्ये अधूनमधून मॅन्युअल ओव्हरराइड्सची आवश्यकता असते.

हार्डवेअर विश्वसनीयता अनेकांसाठी ठोस आहे; निर्णय अल्गोरिदम अजूनही नियतकालिक मानवी निर्णयाचा फायदा घेतात.

जिथे तंत्रज्ञान आधीच कार्य करते

अचूक शेती उपग्रह इमेजरीसह माती सेन्सर जोडते आणि काही प्रकरणांमध्ये, व्हेरिएबल-रेट नकाशे तयार करण्यासाठी ड्रोन. त्याच शेतात विभक्त झोन नंतर पीक प्रकार आणि मातीच्या फरकाशी जुळणारे वेगवेगळे खंड प्राप्त करतात.

पाण्याचा अपव्यय कमी होतो आणि वाढ अधिक एकसमान होते.

व्यावसायिक लँडस्केपिंग आणि गोल्फ कोर्स मध्यवर्ती प्लॅटफॉर्मवरून हजारो स्प्रिंकलरची देखरेख करतात. रिअल-टाइम हवामान आणि आर्द्रता डेटा व्यवस्थापकांना महापालिका हद्दीत राहून टर्फ गुणवत्ता राखण्यास अनुमती देते. बहु-दशलक्ष-गॅलन वार्षिक बचत मोठ्या गुणधर्मांवर नियमितपणे रेकॉर्ड केली जाते.

ग्राहक नियंत्रकांद्वारे निवासी जागा वाढल्या आहेत. Rachio आणि Orbit B-hyve युनिट Apple Home, Google Home आणि Alexa शी लिंक करतात. मालक फोनवरून शेड्यूल करतात किंवा मॉनिटर करतात आणि पाऊस-वगळण्याच्या सूचना प्राप्त करतात. फोरम फीडबॅक मिश्रित असला तरीही सोयीस्कर आणि मध्यम पाणी कपात या प्रणालीला योग्यरित्या ट्यून केल्यावर अनुकूल असतो.

अडथळे जे अजूनही मंद विस्तीर्ण अवलंबन

अनेक लहान ऑपरेटरसाठी किंमत हा पहिला अडथळा आहे. पूर्ण सेन्सर नेटवर्क प्लस कंट्रोलरला अनेक हजार डॉलर्सची आगाऊ आवश्यकता असू शकते आणि माफक क्षेत्रावर किंवा कमी पाणी दर असलेल्या प्रदेशांमध्ये परतावा कमी असतो.

ग्रामीण भागातील कनेक्टिव्हिटी गॅप अजूनही काही सिस्टम एका वेळी अनेक दिवस ऑफलाइन ठेवतात. प्रशिक्षण हा आणखी एक शांत अडथळा आहे; जेव्हा साइटवरील एखाद्याला डेटाचा अर्थ कसा लावायचा आणि परिस्थिती असामान्य झाल्यावर डीफॉल्ट ओव्हरराइड कसे करायचे हे समजते तेव्हा तंत्रज्ञान सर्वोत्तम कार्य करते.

ब्रँड्समधील इंटरऑपरेबिलिटी सुधारत आहे तरीही अपूर्ण राहिली आहे, ज्यामुळे नवीन कंट्रोलर्ससह लेगसी व्हॉल्व्ह मिसळताना ऑपरेशनल घर्षण होते.

या व्यावहारिक मर्यादा आधीच दस्तऐवजीकरण केलेल्या पाण्याची बचत पुसून टाकत नाहीत, परंतु ते कौटुंबिक शेतांपेक्षा मोठ्या व्यावसायिक साइट्सवर शिफ्ट का स्थिर आहे हे स्पष्ट करण्यात मदत करतात.

पुढील टप्प्याला आकार देणारे वर्तमान ट्रेंड

कृत्रिम बुद्धिमत्ता ही प्रणाली पूर्णपणे प्रतिक्रियात्मक प्रतिसादांपासून भविष्य सांगणाऱ्यांकडे हलवत आहे. नियंत्रक केवळ स्थिर ET सूत्रांवर अवलंबून न राहता निचरा नमुने आणि लागोपाठच्या हंगामात वनस्पतींच्या प्रतिक्रिया जाणून घेण्यास सुरुवात करतात.

सौर ऊर्जेवर चालणारे सेन्सर नोड्स आणि लो-पॉवर नेटवर्क जसे की LoRaWAN हे विस्तीर्ण वायरिंगशिवाय रिमोट फील्डमध्ये कव्हरेज वाढवतात. कृषी शास्त्रज्ञ आणि घरमालक दोघांसाठी मोबाईल ऍप्लिकेशन्स हे मुख्य इंटरफेस बनले आहेत.

2030 च्या सुरुवातीच्या काळात बाजाराचे अंदाज दुहेरी-अंकी वाढ दर्शवत आहेत, ज्याला पाण्याचे नियम कडक केल्याने आणि सेन्सर आणि कनेक्टिव्हिटी खर्चात घसरण याद्वारे समर्थित आहे. दत्तक घेणे मोठ्या ऑपरेटर्समध्ये केंद्रित राहते किंवा अधिक समान रीतीने पसरते हे अद्याप अनिश्चित आहे.

पुढे पहात आहे

पाण्याचे कठोर नियम आणि दीर्घकाळ वाढणारा दुष्काळ अनेक क्षेत्रांमध्ये पर्यायी अपग्रेडपासून स्मार्ट सिंचनला अपेक्षित सरावाकडे नेत आहे. केवळ तंत्रज्ञान टंचाई पुसून टाकत नाही आणि ते प्रत्येक लागू ड्रॉप अधिक जाणूनबुजून बनवते.

विश्वासार्हता, खर्च आणि वापर सुलभतेतील उर्वरित अंतर किती लवकर पूर्ण होईल हा प्रश्न अजूनही खुला आहे.

सध्याचा डेटा स्पष्ट प्रगती दर्शवितो जेथे सिस्टीम स्थापित केल्या जातात आणि काळजीपूर्वक देखभाल केली जातात आणि वापरकर्ते स्वत: साठी निर्णय घेतील की ती प्रगती त्यांच्या स्वतःच्या फील्ड, अभ्यासक्रम किंवा यार्डच्या गरजा पूर्ण करते की नाही.

(स्रोत)