Kənd təsərrüfatında suyun nə vaxt və nə qədər verilməli olduğunu bilmək getdikcə daha kritik olur. İqlim dəyişikliyi, quraqlıq riski və su ehtiyatları üzərindəki təzyiq suvarma qərarlarının yalnız müşahidəyə və ya sabit təqvimə əsasən verilməsini yetərsiz edir. Bu preprint tədqiqat qarğıdalı sahəsində istifadə olunan kalibrlənməmiş çoxsəviyyəli FDR torpaq rütubəti sensorlarından yararlanaraq iki vacib suala cavab axtarır: Bitki nə vaxt su stresinə düşməyə başlayır və növbəti suvarmada nə qədər su verilməlidir?

Tədqiqatçılar sensorların mütləq rütubət dəyərləri tam dəqiq olmasa belə, zaman üzrə dəyişmə əyrisinin dəyərli məlumat daşıdığını müdafiə edirlər. Birinci üsul suvarmadan sonra sensorun verdiyi reaksiyadan istifadə edərək dinamik düzəliş əmsalı hesablayır. İkinci üsul isə torpaq rütubətinin azalma sürətinə baxaraq bitkinin suyu almaqda çətinlik çəkməyə başladığı həddi tutmağa çalışır. Tapıntılar sıx sensor şəbəkəsi istifadə edildikdə kalibrlənməmiş sensorların dəqiq suvarma üçün ümidverici qərar dəstək vasitəsi ola biləcəyini göstərir. Lakin bu nəticələr hələ rəyçi qiymətləndirməsindən keçməyib və fərqli tarla şəraitində sınaqdan keçirilməlidir.

Problem Nədir?

Dəqiq suvarmanın əsas məqsədi sadə görünür: bitkiyə ehtiyacı qədər suyu doğru zamanda vermək. Lakin sahədə bu qərar olduqca mürəkkəbdir. Torpağın quruluşu, kök inkişafı, hava temperaturu, külək, günəşlənmə, yağıntı, suvarma sistemi və bitkinin inkişaf mərhələsi eyni vaxtda təsir göstərir.

Torpaq rütubəti sensorları bu nöqtədə mühüm vasitədir. Xüsusilə FDR sensorları torpağın müxtəlif dərinliklərində su miqdarını fasiləsiz ölçə bilir. FDR torpağın dielektrik xüsusiyyətlərindən istifadə edərək rütubəti dolayı yolla təxmin edən sensor texnologiyasıdır. Bu sensorlar sahədə faydalıdır; lakin böyük problem var: Ölçdükləri dəyərlər torpaq növünə, sensorun yerləşdirilməsinə, köklərin sensora yaxınlığına, sensor-torpaq təmasına və zamanla yaranan dəyişikliklərə görə yayınma göstərə bilər.

Normalda bu sensorların etibarlı kəmiyyət nəticəsi verməsi üçün kalibrlənməsi lazımdır. Kalibrləmə sensorun oxuduğu dəyəri real torpaq su tərkibi ilə əlaqələndirmə prosesidir. Lakin geniş sahələrdə çoxsaylı sensor istifadə edildikdə hər sensoru ayrıca kalibrləmək vaxt aparan, baha və əməliyyat baxımından çətin ola bilər. Bundan əlavə, başlanğıcda aparılan kalibrləmə mövsüm irəlilədikcə torpaq-sensor əlaqəsi dəyişdiyi üçün etibarlılığını qismən itirə bilər.

Bu məqalənin əsas sualı burada yaranır: Sensorlar əvvəlcədən kalibrlənməsə belə, onların zaman üzrə dəyişməsindən suvarma qərarı üçün etibarlı məlumat çıxarmaq olarmı?

Metod Nə Təklif Edir?

Tədqiqat bir-birini tamamlayan iki üsul təklif edir.

Birinci üsul suvarma miqdarını təxmin etməyə fokuslanır. Tədqiqatçılar buna “real vaxtda, yerində, dinamik sonradan kalibrləmə” mənasını verən RTisDPC adını verirlər. Sadə şəkildə bu üsul sensorun suvarmadan sonra nə qədər reaksiya verdiyinə baxır. Əgər tarlaya məlum miqdarda su verilibsə və sensor bu su girişinə müəyyən artımla cavab veribsə, sensorun həmin andakı davranışı üçün düzəliş əmsalı hesablana bilər. Bu əmsal daha sonra bitkinin gündəlik su sərfini təxmin etməkdə istifadə olunur.

Bu yanaşma klassik kalibrləmədən fərqlənir. Sensor laboratoriyada və ya mövsümün əvvəlində sabit tənliklə sazlanmaq əvəzinə sahədəki real suvarma hadisələrinə əsasən dinamik şəkildə düzəldilir. Beləliklə, sensorun zamanla dəyişən reaksiyası, torpaqla təmas şəraiti və yerli fərqlər nəzərə alınmağa çalışılır.

İkinci üsul suvarma vaxtını müəyyənləşdirməyə fokuslanır. Burada tədqiqatçılar mütləq rütubət dəyərindən çox rütubətin azalma sürətinə baxırlar. Torpaqda su kifayət qədər olduqda bitki kökləri suyu daha rahat alır və torpaq rütubəti gün ərzində nəzərəçarpacaq dərəcədə azala bilər. Lakin torpaq quruduqca köklərin su alması çətinləşir; bu halda rütubətin azalma sürəti də dəyişir. Bu qırılma nöqtəsi bitkinin su stresinə yaxınlaşmağa başladığı hədd kimi şərh olunur.

Üsul müxtəlif torpaq dərinliklərini ayrı-ayrılıqda qiymətləndirir. Bu vacibdir, çünki qarğıdalı kimi birillik bitkilərdə kök sistemi zamanla daha dərinə enir. Mövsümün əvvəlində üst qatlar daha mənalı olduğu halda, sonrakı dövrdə daha dərin qatlar da əhəmiyyət qazana bilər. Əgər müəyyən dərinlikdə kök aktivliyi yoxdursa, həmin sensor səviyyəsini su stresi hesabına daxil etmək yanlış nəticə verə bilər.

Formullar Nəyi İzah Edir?

Bu tədqiqat sıx riyazi nəzəriyyə qurmaqdan çox sensor məlumatını suvarma qərarına çevirən hesablama axını təklif edir. Formulların əsas məntiqi sadə şəkildə belə izah oluna bilər:

İlk addımda gün ərzində torpaq su həcmindəki azalmalar toplanır. Bu azalma bitkinin köklərlə götürdüyü suyu və səthdən baş verə biləcək buxarlanma töhfəsini təmsil edir. Tədqiqatçılar bunu gündəlik kök su qəbulu kimi nəzərdən keçirirlər.

Torpaq profilindəki ümumi su miqdarı müxtəlif dərinliklərdəki sensor oxunuşlarının müvafiq torpaq qatı qalınlığı ilə birlikdə cəmlənməsi ilə hesablanır. Yəni tək nöqtəyə deyil, sensorun ölçdüyü torpaq profilinə baxılır.

Əsas mühüm formul dinamik kalibrləmə əmsalı olan alfa dəyəridir. Alfa suvarma zamanı sensorun qeydə aldığı su artımı ilə tarlaya verilən məlum su miqdarı arasındakı əlaqəni göstərir. Əgər sensor verilən su ilə uyğun reaksiya verirsə, alfa 1-ə yaxın olur. Sensor verilən sudan daha böyük artım göstərirsə, alfa 1-dən böyük, daha kiçik artım göstərirsə, 1-dən kiçik ola bilər.

Sonra real evapotranspirasiya təxmini sensorun xam su sərfi təxmininin bu alfa əmsalı ilə düzəldilməsi əsasında hesablanır. Evapotranspirasiya bitkinin transpirasiyası ilə torpaq səthindən buxarlanmanın cəmi kimi düşünülə bilər.

Suvarma vaxtı üçün istifadə olunan digər formul su defisiti göstəricisidir. Əgər müəyyən dərinlikdəki torpaq suyu kritik hədd dəyərindən aşağı düşərsə, həmin qat üçün stress göstəricisi hesablanır. Torpaq suyu kritik həddin üstündə qaldıqda stress göstəricisi sıfır qəbul edilir. Müxtəlif dərinliklərdən gələn göstəricilər ortalanaraq ümumi su defisiti siqnalı əldə edilir.

Bu formulların məqsədi sensorun verdiyi xam rəqəmləri birbaşa “doğru rütubət dəyəri” kimi qəbul etmək deyil; dəyişmə, meyl, suvarmadan sonrakı reaksiya və kritik hədd məntiqindən istifadə edərək qərar dəstək məlumatı yaratmaqdır.

Qrafik / Cədvəl / Sxemin Əsas Mesajı

Məqalədəki axın sxemi RTisDPC üsulunun addım-addım necə işlədiyini göstərir. Əvvəlcə sensorlardan gündəlik su azalması çıxarılır, sonra suvarma hadisəsindəki məlum su girişi ilə sensor reaksiyası müqayisə edilir, ardınca alfa adlı düzəliş əmsalı hesablanır. Bu əmsal gündəlik su sərfini düzəltmək üçün istifadə olunur və növbəti suvarma miqdarının təxmininə töhfə verir.

Sahə xəritəsi və sensor yerləşdirmə sxemləri tədqiqatın kiçik laboratoriya təcrübəsi deyil, real tarla şəraitində aparıldığını göstərir. 2023 və 2024 mövsümlərində İtaliyada iki fərqli qarğıdalı sahəsində seçilmiş təxminən 1000 kvadratmetrlik monitorinq sahələrinə sensorlar yerləşdirilib. Torpağın su vəziyyəti, hava şəraiti, yağıntı, suvarma və bitki transpirasiyası birlikdə izlənilib.

Torpaq teksturası cədvəli iki ilin eyni olmadığını göstərir. 2023-cü ildə torpaq “loam”, 2024-cü ildə isə “silty loam” kimi təsnif edilib. Bu fərq vacibdir, çünki sensorların bir-birinə nə qədər oxşar reaksiya verməsi torpaq teksturasından təsirlənə bilər. Həqiqətən də 2024-cü ildə sensor oxunuşlarının daha uyğun olduğu görünür.

Torpaq su həcmi zaman qrafikləri suvarma gəldikdə sensorların su artımı qeydə aldığını, sonra isə günlər ərzində bitkinin su sərfi ilə dəyərlərin azaldığını göstərir. Əyrilərdə gündüz daha nəzərəçarpan azalma, gecə isə daha düz gediş müşahidə olunur. Bu nümunə bitkinin gündüz transpirasiyayla daha çox su istifadə etdiyini düşündürür. Suvarma intervalları uzandıqda rütubətin azalma sürəti dəyişir; bu da su stresinin başlanmasına dair siqnal kimi şərh olunur.

Kalibrləmə əmsalı qrafikləri kalibrlənməmiş sensorların həmişə eyni davranmadığını açıq göstərir. 2023-cü ildə alfa dəyəri sensorlar arasında və mövsüm ərzində xeyli dəyişkəndir. Orta hesabla sensorların su artımını olduğundan artıq göstərə bildiyi görünür. 2024-cü ildə isə alfa dəyərləri ümumilikdə 1-ə daha yaxındır; bu da sensorların həmin mövsümdə daha ardıcıl reaksiya verdiyini düşündürür.

Xam kök su qəbulu və düzəldilmiş evapotranspirasiya qrafikləri kalibrləmənin niyə lazım olduğunu göstərir. Xüsusilə 2023-cü ildə xam sensor məlumatı gündəlik su sərfini real olmayan yüksək dəyərlərə qaldıra bilər. Dinamik düzəlişdən sonra təxminlər daha məntiqli aralığa gəlir.

Gövdə şirəsi axını ilə sensor əsaslı evapotranspirasiya müqayisələri təklif olunan üsulun bitkinin fizioloji reaksiyası ilə müəyyən dərəcədə uyğun olduğunu göstərir. Gövdə şirəsi axını sensorları bitki gövdəsindən keçən su miqdarını ölçərək transpirasiyaya dair müstəqil nəzarət təmin edir. Qrafiklərin əsas mesajı budur: Sensor məlumatından çıxarılan su sərfi artdıqda bitki transpirasiyası da ümumilikdə artma meyli göstərir.

FAO-56 üsulu ilə aparılan müqayisə təklif olunan üsulun geniş istifadə olunan model yanaşması ilə eyni istiqamətdə hərəkət etdiyini, lakin miqdar baxımından həmişə eyni nəticəni vermədiyini göstərir. FAO yanaşması bəzi dövrlərdə daha yüksək evapotranspirasiya təxmini yaradıb. Bu fərq təkbaşına təklif olunan üsulun səhv olması demək deyil; çünki FAO üsulu da iqlim, bitki əmsalı, kök dərinliyi və torpaq su saxlama fərziyyələrinə əsaslanır.

Kritik rütubət həddi qrafiklərinin əsas mesajı su stresinin başlanmasının tək sabit rəqəmdən ibarət olmamasıdır. Hər sensor dərinliyi və mövqeyi üçün torpaq su dəyəri ilə suyun azalma sürəti birlikdə araşdırılır. Müəyyən nöqtədən sonra torpaq suyu azalsa belə, bitkinin su alma sürəti artıq eyni şəkildə artmır; bu nöqtə kritik hədd kimi şərh olunur.

Su defisiti göstəricisi qrafikləri suvarmadan əvvəl stress siqnalının yüksəldiyini, suvarma və ya yağıntıdan sonra isə azaldığını göstərir. Bu, göstəricinin sahədəki su vəziyyətinə həssas olduğunu düşündürür. 2023-cü ildə suvarma intervalının 13 günə uzandığı bir dövrdə stress göstəricisi təxminən yüzdə 40-a yaxınlaşıb; bu da üsulun gecikmiş suvarma şəraitini tuta bildiyinə işarə edir.

Su defisiti göstəricisi ilə nisbi transpirasiyanın müqayisəsi stress göstəricisi artdıqca bitkinin istinad şəraitinə nisbətən transpirasiyasının azaldığını göstərir. Bu tərs əlaqə üsulun bitki fiziologiyasına bağlı real siqnalı tuta biləcəyini dəstəkləyir.

Son vizual müqayisələr ümumi su girişi ilə hesablanan su sərfi arasında fiziki baxımdan məntiqli tarazlıq olduğunu vurğulayır. Suvarma və yağıntı ilə gələn suyun böyük hissəsinin evapotranspirasiya yolu ilə istifadə olunduğu görünür. Bu vəziyyət təklif olunan hesablamaların tarla su balansından tamamilə ayrı olmadığını göstərir.

Təcrübələr Necə Aparılıb?

Tədqiqat İtaliyanın Perugia bölgəsindəki Casalina tədqiqat fermasında aparılıb. 2023 və 2024 yay mövsümlərində yağmurlama ilə suvarılan qarğıdalı sahələri izlənilib. 2023-cü ildə təxminən 30 hektarlıq, 2024-cü ildə təxminən 18 hektarlıq sahələrdə işlənilib; lakin sensorların sıx yerləşdirildiyi monitorinq sahəsi hər iki ildə də təxminən 1000 kvadratmetr seçilib.

Qarğıdalı ikinci məhsul kimi əkilib. Hər iki ildə suvarma dəyişən sürətli yağmurlama sistemi ilə aparılıb. İlk dövrdə suvarma daha çox təsərrüfat praktikalarına görə idarə olunub, daha sonra bitki inkişafını nəzərə alan NDVI əsaslı yanaşma istifadə edilib. NDVI peyk görüntülərindən əldə olunan və bitkinin yaşıl inkişafını göstərən indeks kimi düşünülə bilər. Bu indeks bitki əmsalını təxmin etmək və suvarma ehtiyacını məkan üzrə tənzimləmək üçün istifadə olunub.

Torpaq su tərkibini izləmək üçün çoxsəviyyəli FDR sensorlarından istifadə olunub. Bu sensorlar 5, 15, 25, 35, 45 və 55 santimetr dərinliklərdən saatlıq məlumat toplayıb. 2023-cü ildə dörd FDR probu, 2024-cü ildə isə altı FDR probu istifadə olunub. Beləliklə, sensorlar arasındakı fərqlər də araşdırılıb.

Hava temperaturu, nisbi rütubət, külək, günəş radiasiyası, yağıntı və suvarma miqdarı meteoroloji stansiya və yağışölçənlərlə izlənilib. Bundan əlavə, bitkinin real su istifadəsini daha birbaşa qiymətləndirmək üçün gövdə şirəsi axını sensorlarından istifadə olunub. Gövdə şirəsi axını sensorları bitki gövdəsindən keçən suyu ölçərək bitki transpirasiyasına dair müstəqil doğrulama nöqtəsi təmin edib.

Təklif olunan üsullar real vaxtda suvarmanı idarə etmək üçün nəzərdə tutulsa da, bu tədqiqatda əməliyyat səbəblərinə görə məlumatlar sonradan işlənib. Yəni üsul sahədə toplanmış məlumatlar üzərində retrospektiv şəkildə sınaqdan keçirilib. Bu məqam vacibdir: Tədqiqat real vaxt sistemi potensialı göstərsə də, burada birbaşa canlı avtomatik suvarma tətbiqi sınaqdan keçirilməyib.

Nəticələr Nəyi Göstərir?

Tapıntılar kalibrlənməmiş sensorların xam dəyərlərinin həmişə etibarlı olmadığını açıq göstərir. 2023-cü ildə bəzi sensorlar eyni suvarma hadisəsi üçün gözləniləndən xeyli yüksək su artımı qeydə alıb. Bu vəziyyət xam məlumatın gündəlik bitki su sərfini olduğundan artıq göstərə biləcəyi deməkdir. Dinamik kalibrləmə əmsalı tətbiq edildikdə bu şişirdilmiş dəyərlər daha məntiqli səviyyəyə çəkilib.

2024-cü ildə sensorlar ümumilikdə daha ardıcıl davranıb. Bunun torpaq teksturası, sensor yerləşdirilməsi və ya mövsüm şəraiti ilə əlaqəli ola biləcəyi düşünülür. Bu fərq tək sensorla qərar verməyin riskli ola biləcəyini və bir neçə sensordan ibarət şəbəkələrin daha etibarlı nəticə verə biləcəyini göstərir.

Gövdə şirəsi axını ölçmələri ilə müqayisədə sensor məlumatından çıxarılan evapotranspirasiya təxminləri ilə bitki transpirasiyası arasında mənalı müsbət əlaqələr tapılıb. Bu, üsulun yalnız riyazi düzəliş olmadığını; bitkinin real su istifadəsindəki dəyişikliklərlə də əlaqəli ola biləcəyini göstərir.

FAO-56 üsulu ilə müqayisədə təklif olunan üsul ümumi meylləri tutub, lakin FAO təxminləri ümumilikdə daha yüksək çıxıb. Bu fərq iki yanaşmanın fərqli fərziyyələrə əsaslanmasından qaynaqlana bilər. Sensor əsaslı üsul birbaşa sahədəki su dəyişikliyini oxuyur, FAO üsulu isə meteorologiya, bitki əmsalı və torpaq su modeli əsasında təxmin yaradır.

Suvarma vaxtı baxımından kritik torpaq su həddi dəyərləri müxtəlif sensor və dərinliklərdə dəyişib. Bu da tarlada tək sabit hədlə suvarma qərarı verməyin həmişə kifayət etməyə biləcəyini göstərir. Su defisiti göstəricisi suvarmadan əvvəl yüksəlib, suvarmadan sonra azalıb və nisbi bitki transpirasiyası ilə tərs əlaqə göstərib. Bu tapıntı üsulun su stresini tutmaq potensialına malik olduğunu düşündürür.

Bu Niyə Vacibdir?

Kənd təsərrüfatında su idarəçiliyi artıq yalnız məhsuldarlıq məsələsi deyil; enerji istifadəsi, su ehtiyatlarının qorunması, iqlim dəyişikliyinə uyğunlaşma və istehsal davamlılığı ilə birbaşa əlaqəlidir. Xüsusilə Aralıq dənizi iqlim qurşağında yaylıq bitkilər çox vaxt yağıntının az olduğu dövrdə yetişdirilir. Buna görə suvarma vaxtı və suvarma miqdarı kritik əhəmiyyət daşıyır.

Bu tədqiqat dəqiq suvarma texnologiyalarının qarşısındakı praktik maneəni araşdırır: sensor kalibrlənməsi. Əgər hər sensorun sahədə ayrıca kalibrlənməsi lazımdırsa, geniş ərazilərdə sıx sensor şəbəkəsi qurmaq çətinləşir. Bu məqalədəki yanaşma sensorları tamamilə kalibrləməsiz və sorğusuz istifadə etməyi təklif etmir; lakin sensorların sahədəki real suvarma reaksiyasına əsasən dinamik şəkildə düzəldilə biləcəyini göstərir.

Bu fikir geniş yayılsa və fərqli şəraitdə doğrulansa, daha münasib xərcli və sıx sensor şəbəkələrinə əsaslanan suvarma qərar dəstək sistemləri hazırlana bilər. Bu da xüsusilə su qıtlığı yaşayan bölgələrdə fermerlərin daha nəzarətli suvarma aparmasına töhfə verə bilər.

Diqqət Edilməli Məqamlar

Bu məqalə preprintdir; yəni hələ rəyçi qiymətləndirməsindən keçməyib. Buna görə nəticələr maraqlı olsa da, yekunlaşmış elmi qəbul kimi təqdim edilməməlidir.

Tədqiqat iki mövsüm və müəyyən bölgədə aparılıb. Torpaq növü, iqlim, qarğıdalı sortu, suvarma sistemi və sensor yerləşdirilməsi nəticələrə təsir edə bilər. Fərqli ölkələrdə, fərqli torpaqlarda, damcı suvarma kimi fərqli sistemlərdə və başqa bitkilərdə eyni performansın əldə olunacağı fərz edilməməlidir.

Üsul real vaxt suvarma sistemi üçün nəzərdə tutulsa da, bu tədqiqatda təhlillər sonradan məlumat emalı yolu ilə aparılıb. Buna görə üsulun avtomatik suvarma sistemi daxilində canlı qərarvermə performansı ayrıca sınaqdan keçirilməlidir.

Sensorlar arasında nəzərəçarpan fərqlər müşahidə olunub. Bu, tək sensora əsaslanan suvarma qərarlarının riskli ola biləcəyini göstərir. Tədqiqatçıların da vurğuladığı kimi, bir neçə sensorun istifadəsi yerli yayınmaları azalda bilər.

Su stresi həddini müəyyənləşdirmə üsulu xüsusilə birillik bitkilərdə çətinləşə bilər. Çünki kök sistemi mövsüm ərzində dərinləşir və hansı torpaq qatının həqiqətən aktiv olduğu zamanla dəyişir. Ağac kimi çoxillik bitkilərdə kök zonası daha sabit olduğuna görə bu üsul daha asan tətbiq oluna bilər.

FAO-56 müqayisəsində fərqlər var. Təklif olunan üsulla FAO əsaslı təxminlər eyni meyli tutsa da, miqdar baxımından tam üst-üstə düşməyib. Bu fərqin səbəbi həm sensor üsulundakı qeyri-müəyyənliklər, həm də FAO modelinin öz fərziyyələri ola bilər.

Nəticə

Bu tədqiqat kənd təsərrüfatı suvarmasında sensor məlumatını daha praktik istifadə etmək üçün diqqətçəkici yol təklif edir. Tədqiqatçılar kalibrlənməmiş FDR torpaq rütubəti sensorlarının mütləq dəyərlərinə kor-koranə güvənmək əvəzinə, bu sensorların zaman üzrə dəyişməsini və suvarmadan sonrakı reaksiyalarını təhlil edirlər. Beləliklə, həm gündəlik su sərfi, həm də su stresinin başlanması barədə qərar dəstək məlumatının yaradıla biləcəyini göstərirlər.

Tapıntılar xüsusilə sıx sensor şəbəkəsinin qurulması mümkün olan dəqiq kənd təsərrüfatı tətbiqləri üçün ümidvericidir. Lakin bu yanaşmanın tarla miqyasında, fərqli bitkilərdə, fərqli suvarma sistemlərində və real vaxt avtomatlaşdırması daxilində daha çox doğrulanması lazımdır. Ən ehtiyatlı şərh budur: Kalibrlənməmiş sensorlar təkbaşına möcüzəvi həll deyil; lakin düzgün məlumat emalı, dinamik düzəliş və çoxsensorlu şəbəkə ilə birlikdə istifadə olunduqda dəqiq suvarma üçün dəyərli vasitəyə çevrilə bilər.

Mənbə və Metod Qeydi

Bu yazı, “New procedures for irrigation management using uncalibrated soil water content sensors. Development and validation in sprinkler-irrigated maize” adlı preprint məqalə əsasında hazırlanıb. Tədqiqat kalibrlənməmiş çoxsəviyyəli FDR torpaq rütubəti sensorları ilə suvarma miqdarı və suvarma vaxtının təxmininə yönələn iki üsul təklif edir. Tapıntılar; 2023 və 2024-cü illərdə İtaliyada yağmurlama ilə suvarılan qarğıdalı sahələrindən əldə olunmuş sensor, meteorologiya, suvarma, peyk NDVI və gövdə şirəsi axını məlumatlarına əsaslanır.

Mətn məqalənin sözbəsöz tərcüməsi deyil. Əsas fikir, metod, formullar, qrafiklər, cədvəllər və nəticələr Verianla oxucusu üçün sadələşdirilərək orijinal Azərbaycan dilində redaksiya məzmunu şəklində yenidən izah olunub. Məqalə preprint olduğuna görə nəticələr qəti tətbiq tövsiyəsi kimi deyil, sahədə doğrulanmalı metodoloji tapıntılar kimi qiymətləndirilməlidir.