ACQUAOUNT-Farm платформаи вақти воқеии дастгирии қарор аст, ки намии хок, ҷараёни обёрӣ ва сенсорҳои метеорологиро бо модели физикии тавозуни хок-об бар асоси равиши коэффисиенти дугонаи зироати FAO-56 муттаҳид карда, ҷадвали ҳаррӯзаи обёриро тавлид мекунад. Система дар ду хоҷагии ситрусӣ ва ду хоҷагии картошка дар ҷануби Тунис дар давраи 2024–2025 санҷида шуд; дар маҷмӯъ мувофиқати намии хок бо R² тақрибан 0,65, RMSE тақрибан 0,022 m³ m⁻³ ва MAD тақрибан 0,016 m³ m⁻³ ба даст омад. Муқоисаи модел бо амалияи деҳқон нишон медиҳад, ки дар як майдони ситрусие, ки аз ҳад зиёд обёрӣ мешуд, барои стратегияи “Early” %63–65, дар картошкаи тирамоҳи 2024 %80–84 ва дар картошкаи баҳори 2025 %17–33 сарфаи эҳтимолии об имконпазир аст. Бо вуҷуди ин, ин фоизҳо сарфаи воқеие нестанд, ки аз қитъаҳои идорашаванда бо модел ва ҳамзамон бо амалияи деҳқон дар шароити назоратӣ муқоисашуда гирифта шуда бошанд; онҳо арзишҳои эҳтимолӣ ҳастанд, ки аз муқоисаи обёрии мавҷудаи деҳқон бо талаботи обе, ки модел ҳисоб кардааст, бармеоянд.

Платформа барои кор кардан ҳар рӯз соати 05.00 тарҳрезӣ шудааст. Дар ҳар иҷро, як ҳафтаи гузашта бо маълумоти сенсорҳо аз нав барқарор карда мешавад ва намии хок ва талаботи обёрии ҳафтаи оянда пешгӯӣ мегардад. Бо ин роҳ равзанаи ҳаракаткунандаи ҳисобкунии дуҳафтаина ба вуҷуд меояд. Ба деҳқон се ҳадди обёрӣ бо номҳои “Early”, “Late” ва “Limit” пешниҳод мешавад. Равиши “Early” барои пешгирии стресси обӣ, “Late” барои обёрии дефицитии назоратшаванда бо иҷозаи стресси миёнаи обӣ ва “Limit” барои наздик шудан ба ҳадди стресси ҷиддитар пешбинӣ шудааст.

Муҳимтарин натиҷаи таҳқиқот танҳо фоизҳои баланди сарфа нест. Дар хоҷагии ситрусӣ бо рамзи JD муайян гардид, ки деҳқон аллакай обёрии дефицитиро истифода мебарад ва равиши оптималии “Early”-и модел, ки стресси обӣ надорад, дар баъзе мавсимҳо нисбат ба деҳқон оби бештар тавсия кардааст. Ин натиҷа нишон медиҳад, ки системаи обёрии оқилона на ҳамеша маънои “оби камтар”-ро дорад; самти тавсия метавонад вобаста ба идоракунии мавҷудаи обёрӣ, талаботи зироат, хусусиятҳои хок ва ҳадди интихобшудаи стресс тағйир ёбад.

Саволи асосии таҳқиқот чист?

Нуқтаи оғози таҳқиқот ин аст, ки бахусус дар шароити хушк ва нимхушки баҳри Миёназамин, агар обёрии кишоварзӣ танҳо ба тақвимҳои собит ё таҷрибаи деҳқон вогузор шавад, байни талаботи воқеии оби зироат ва ҳаҷми оби дода шуда фарқияти назаррас ба вуҷуд омада метавонад. Муҳаққиқон ба ин масъала бо платформае рӯ меоранд, ки маълумоти сенсорҳои вақти воқеиро аз саҳро бо модели аз ҷиҳати физикӣ тафсиршавандаи тавозуни об муттаҳид мекунад ва бе ниёз ба донишҳои пешрафтаи техникӣ ба деҳқон тавсияи ҳаррӯзаи обёрӣ медиҳад.

Гарчанде дар адабиёт системаҳои дастгирии қарор бар асоси сенсор, воситаҳои обёрии дода-меҳвар ва усулҳои зондкунии фосилавӣ мавҷуданд, таҳқиқот се холигиро таъкид мекунад: баъзе системаҳо параметрҳои зиёд ва тахассуси баланд талаб мекунанд, усулҳои танҳо дода-меҳвар пайвастагии хок-об-растаниро ба таври ошкори физикӣ ифода намекунанд ва бисёр ҳалли пешниҳодшуда дар шароити хушки баҳри Миёназамин маҳдуд санҷида шудаанд. Аз ин рӯ, ACQUAOUNT-Farm ҳадаф дорад воридоти ками корбар, тафсирпазирии физикӣ, ҳамгироии сенсорҳои вақти воқеӣ ва истифода барои чанд навъи зироатро дар як чаҳорчӯба муттаҳид созад.

Платформа кадом маълумотро истифода мебарад?

Воридоти модел ба чор гурӯҳи асосӣ тақсим мешавад: маълумоти иқлим, хок, зироат ва системаи обёрӣ. Воридоти иқлимӣ ҳарорати соатбайъ, намии нисбӣ, радиатсияи офтобӣ, боришот ва суръати шамол дар баландии 2 m мебошанд. Шароити метеорологии гузашта аз истгоҳи саҳро гирифта мешавад, дар ҳоле ки барои пешгӯии ояндаи обу ҳаво API-ҳои пешгӯии обу ҳаво истифода мешаванд.

Барои хок ҳиссаи қум, лой ва гил; гузаронандагии гидравликии тофта; зичии ҳаҷмӣ; моддаи органикӣ; ва параметрҳои нигоҳдории об ба монанди сершавӣ, иқтидори саҳроӣ ва нуқтаи пажмурдашавӣ талаб мешаванд. Ин параметрҳоро корбар метавонад мустақим ворид кунад ё онҳо бо миёнаи ансамблии чор функсияи педотрансфер — Rawls ва ҳамкорон, Zacharias & Wessolek, ROSETTA ва EUPTF v2 — арзёбӣ шаванд.

Дар ҳар майдони пилотӣ намии хок дар чуқуриҳои 15, 30 ва 45 cm назорат шудааст. Барои зондҳои истифодашудаи Delta OHM HD3910.1 дақиқии андозагирии дар манбаъ зикршуда дар доираи 0–0,5 m³ m⁻³ намии хок ва дар ҳарорати 23 °C-и хок 0,03 m³ m⁻³ мебошад. Оби обёрӣ бо ҳисобкунаки ба система насбшуда ҳамчун ҷараёни соатбайъ сабт шудааст.

Сенсорҳои намии хок ва модел чӣ гуна ба як миқёс оварда мешаванд?

Азбаски калибркунии сенсор ва ҳадҳои нигоҳдории об, ки аз функсияҳои педотрансфер ба даст меоянд, метавонанд диапазонҳои динамикии гуногун дошта бошанд, модел ҳамоҳангсозии хаттиро истифода мебарад:

\[ SM_{calib}=m\cdot SM_{raw}+q \]

Дар ин ҷо \(SM_{raw}\) намии хоми сенсории хок, \(SM_{calib}\) арзиши калибршуда, \(m\) нишебӣ ва \(q\) буриши меҳвар мебошад. Нишебӣ бо таносуби зерин муайян мешавад:

\[ m=\frac{\theta_{fc}-\theta_{wp}} {\theta_{fc,sensor}-\theta_{wp,sensor}} \]

\(\theta_{fc}\) иқтидори саҳроӣ ва \(\theta_{wp}\) нуқтаи пажмурдашавиро ифода мекунад. Ҳадаф ин аст, ки диапазони тағйирёбии намии дар саҳро аз ҷониби сенсор мушоҳидашуда бо ҳадҳои физикие, ки модел истифода мебарад, мувофиқ карда шавад.

Эвапотранспиратсияи истинодӣ чӣ гуна ҳисоб карда мешавад?

Эвапотранспиратсияи истинодӣ \(ET_0\) бо шакли мутобиқшудаи равиши FAO Penman–Monteith барои қадами вақти соатбайъ ҳисоб карда мешавад:

\[ ET_0= \frac{ 0.408\Delta(R_n-G)+ \gamma\frac{37}{T+273}u_2(e_s-e_a) }{ \Delta+\gamma(1+0.34u_2) } \]

\(R_n\) радиатсияи холис, \(G\) ҷараёни гармии хок, \(\gamma\) доимии психрометрӣ, \(T\) ҳарорати миёнаи ҳаво дар 2 m, \(u_2\) суръати шамол дар 2 m, \(e_s\) фишори буғи тофта, \(e_a\) фишори воқеии буғ ва \(\Delta\) нишебии каҷи фишори буғро ифода мекунанд.

Дар пилоти Médenine, \(ET_0\)-и ҳаррӯзаи ҳисобшуда дар зимистон тақрибан 1–3 mm рӯз⁻¹ буда, дар тобистон то тақрибан 5–6 mm рӯз⁻¹ меафзояд. Дар графики иқлимии таҳқиқот дида мешавад, ки дар моҳҳои тобистон боришот қариб аз байн меравад ва ҳарорат ба таври назаррас боло меравад. Ин сохтори иқлимӣ шарти асосии муҳити зист мебошад, ки мефаҳмонад чаро вақти обёрӣ бояд дар фосилаҳои кӯтоҳ аз нав арзёбӣ шавад.

Тавозуни бисёрқабатаи хок-об чӣ гуна кор мекунад?

Профили хок ба қабатҳое ҷудо мешавад, ки ба чуқурии сенсорҳо мувофиқанд ва барои ҳар қабат буҷети соатбайъи об татбиқ мешавад:

\[ \Delta SM\cdot d_i=F_{in,i}-ETa_i-F_{out,i} \]

\(\Delta SM\) тағйири миқдори ҳаҷмии об дар қабат; \(d_i\) ғафсии қабат; \(F_{in,i}\) оби воридшаванда ба қабат; \(ETa_i\) обе, ки тавассути эвапотранспиратсияи воқеӣ талаф мешавад; ва \(F_{out,i}\) дренаж ба қабати поёнро ифода мекунанд. Дар қабати болоӣ воридот аз боришот ва обёрӣ иборат аст, дар ҳоле ки ба қабатҳои амиқтар об тавассути дренаж аз қабати боло мерасад.

Модел дар обёрии қатрагӣ ё қатрагии зеризаминӣ майдони таршударо вобаста ба навъи зироат ҳамчун қисми майдони умумӣ қабул мекунад. Барои зироатҳои дарахтӣ майдони обёришаванда %30-и майдони зироат ва барои зироатҳои яксола %90 фарз шудааст. Муҳаққиқон ошкоро қайд мекунанд, ки фарзияи %90 барои зироатҳои яксола метавонад майдони воқеии таршавандаро дар обёрии қатрагӣ аз ҳад зиёд баҳогузорӣ кунад; бо вуҷуди ин, барои кам баҳо надодани стресси обӣ онҳо талаботро каме баландтар арзёбӣ мекунанд.

Талаботи оби растанӣ чӣ гуна ташаккул дода мешавад?

Коэффисиенти зироат тибқи равиши коэффисиенти дугонаи FAO-56 ба ду қисм ҷудо мешавад:

\[ k_c=k_{cb}+k_e \]

\(k_{cb}\) коэффисиенти базалии зироат ва \(k_e\) ҷузъи бухоршавӣ аз хоки наздики сатҳ аст. Оби умумии дастрас ва оби ба осонӣ дастрас дар минтақаи реша чунин муайян карда мешаванд:

\[ TAW=(\theta_{fc}-\theta_{wp})\cdot Z_r\cdot1000 \]

\[ RAW=TAW\cdot DF_{adj} \]

\(Z_r\) чуқурии ҳаррӯзаи реша ва \(DF_{adj}\) омили сарфшавиест, ки ба шароити иқлим мутобиқ карда шудааст. Дар манбаъ барои зиёд кардани басомади обёрӣ дар шароити гарм ислоҳи зерин истифода мешавад:

\[ DF_{adj}=DF_{tab}+0.1(4-ET_0) \]

Эвапотранспиратсияи хоси зироат ва эвапотранспиратсияи воқеӣ чунин ҳисоб мешаванд:

\[ ET_c=ET_0\cdot k_c \]

\[ ET_a=ET_0\cdot(k_{cb}\cdot k_s+k_e) \]

\(k_s\) коэффисиенти стресси обӣ мебошад, ки бо зиёд шудани камбуди об дар минтақаи реша аз 1 поён меравад.

“Early”, “Late” ва “Limit” чӣ маъно доранд?

ACQUAOUNT-Farm санаи обёриро аз рӯи муносибати байни камбуди об дар минтақаи реша \(D_r\) ва оби ба осонӣ дастрас \(RAW\) муайян мекунад:

\[ D_r=IT_{early}\cdot RAW \]

\[ D_r=IT_{late}\cdot RAW \]

\[ D_r=IT_{limit}\cdot RAW \]

Коэффисиентҳои \(IT\) аз ҷадвали зироат вобаста ба тобоварии он ба стресси обӣ гирифта мешаванд. Ҳадди “Early” обёриро пеш аз оғози стресси обӣ, “Late” обёрии дертарро бо иҷозаи стресси миёнаи обӣ ва “Limit” сенарияи наздикшаванда ба ҳадди стресси ҷиддитарро ифода мекунад.

Шаклҳо чӣ паёми илмӣ медиҳанд?

Қаторҳои намии хок нишон медиҳанд, ки баъд аз обёрӣ, махсусан дар қабати ба сатҳ наздики 15 cm, намӣ якбора зиёд мешавад ва баъдан бинобар дренаж ва истифодаи об аз ҷониби растанӣ коҳиш меёбад. Дар майдони AM, аз иқтидори саҳроӣ зуд-зуд зиёд шудани намӣ дар қабати 45 cm нишон медиҳад, ки дар баъзе обёриҳо об тавассути перколатсияи амиқ аз минтақаи реша поёнтар талаф мешавад.

Дар майдонҳои JD ва SG хок қумитар аст. Тибқи Ҷадвали иловагии 4, ҳиссаи қум мутаносибан %85 ва %90,8 аст. Талафи босуръати намӣ дар майдони JD яке аз шарҳҳои таъкидшудаи таҳқиқот барои он аст, ки модел дар ин хоҷагӣ нисбат ба дигар майдонҳо муваффақияти пешгӯии камтар нишон медиҳад.

Шакли 5 пешгӯиҳои моделро бо мушоҳидаҳои сенсор муқоиса мекунад. Нуқтаҳои AM ва NR дар атрофи хати 1:1 беҳтар гурӯҳбандӣ мешаванд, дар ҳоле ки паҳншавӣ дар JD бештар намоён аст. Дар шакл барои AM R²=0,74, RMSE=0,019 ва MAD=0,014 m³ m⁻³; барои NR R²=0,85, RMSE=0,018 ва MAD=0,011 m³ m⁻³; барои SG R²=0,59, RMSE=0,020 ва MAD=0,017 m³ m⁻³; ва барои JD R²=0,43, RMSE=0,029 ва MAD=0,025 m³ m⁻³ нишон дода шудааст. Азбаски матни манбаъ R²-ро барои JD ҳамчун 0,44 менависад, ин фарқ дар ин ҷо ошкоро нигоҳ дошта шудааст.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Муттаҳид кардани тавозуни физикии хок-об бо маълумоти сенсории IoT дар вақти воқеӣ дар як платформа дар чор хоҷагии воқеӣ татбиқ шудааст.
• Дар се хоҷагӣ фарқи модел-сенсор то чор рӯз дар доираи меъёри дақиқии сенсори истифодашуда дар манбаъ боқӣ мондааст; дар майдони JD ин давра ду рӯз арзёбӣ шудааст.
• Дар майдони ситрусӣ AM обёрии мавҷуда аз талаботи обе, ки модел ҳисоб кардааст, ба таври назаррас бештар аст.
• Дар мавсими картошкаи тирамоҳи 2024 дар майдонҳои NR ва SG модел ҳаҷмҳои хеле камтар аз оби истифодашудаи деҳқонро ҳисоб кардааст.
• Дар майдони ситрусӣ JD муайян шудааст, ки деҳқон аллакай обёрии дефицитиро истифода мебарад ва сенарияи “Early” дар баъзе давраҳо нисбат ба деҳқон оби бештар талаб кардааст.
• Натиҷаҳои модел на танҳо ҳаҷми обёрӣ, балки вақти обёрӣ ва ҳадҳои гуногуни стрессро низ дар бар мегиранд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот исбот накардааст

• Бо таҷрибаи мустақим нишон дода нашудааст, ки дар қитъаҳои идорашаванда бо тавсияҳои модел воқеан %60–90 об сарфа шудааст.
• Бо ин тарҳи таҷрибавӣ исбот нашудааст, ки истифодаи камтари об ҳосилнокиро нигоҳ медорад.
• Бевосита чен карда нашудааст, ки обёрии идорашаванда бо модел маҳсулнокии об ё даромади деҳқонро зиёд мекунад.
• Натиҷаҳои чор хоҷагии Тунисро ба ҳамаи минтақаҳои кишоварзии баҳри Миёназамин ба таври худкор умумӣ кардан мумкин нест.
• Уфуқи ҳисобкунии якҳафтаина дар ҳамаи хоҷагиҳо дақиқии яксон надорад; бо дароз шудани вақт хатои пешгӯӣ зиёд мешавад.

Ин барои Туркия чӣ маъно дорад?

Таҳқиқот дар Туркия гузаронида нашудааст ва фоизҳои сарфаи оби ҳисобшуда дар Тунисро ба майдонҳои кишоварзии Туркия мустақим интиқол додан мумкин нест. Бо вуҷуди ин, равиши асосии система — сенсорҳои саҳроӣ, маълумоти метеорологӣ, коэффисиентҳои зироат, хусусиятҳои нигоҳдории оби хок ва тавозуни соатбайъи об — барои минтақаҳои истеҳсоли кишоварзии навъи баҳри Миёназамин, ки дар онҳо маҳдудияти об муҳим аст, меъмории қобили татбиқи дастгирии қарорро пешниҳод мекунад. Агар дар Туркия истифода шавад, матни маҳаллии хок, навъи зироат, фенология, системаи обёрӣ, сохтори метеорологӣ, калибркунии сенсор, сифати об ва амалияи хоҷагӣ бояд аз нав тасдиқ шаванд.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Майдони пилотӣ ва доираи таҷриба

Модел дар чор хоҷагии воқеӣ дар минтақаи Médenine-и ҷануби Тунис санҷида шудааст. AM ва JD майдонҳои ситрусӣ, SG ва NR майдонҳои картошка мебошанд. Сенсорҳо моҳи майи 2024 ҷамъоварии маълумотро оғоз карданд; давраи таҳлил аз майи 2024 то сентябри 2025-ро фаро гирифт. Барои картошка давраҳои истеҳсолии тирамоҳи 2024 ва баҳори 2025, барои ситрус давраҳои фаъоли обёрии 2024 ва 2025 арзёбӣ шуданд.

Ҷадвали иловагии 4 барои ҳамаи майдонҳо гузаронандагии гидравликии тофтаро 2,78 cm h⁻¹ ва зичии ҳаҷмиро 1,40 g cm⁻³ нишон медиҳад. Бо вуҷуди ин, азбаски дар матни усул воҳиди \(K_s\) ҳамчун cm s⁻¹ муайян шудааст, дар манбаъ номувофиқии нишондиҳии воҳид вуҷуд дорад.

Пешгӯии намии хок чӣ гуна тасдиқ шуд?

Фарқ байни пешгӯии модел ва мушоҳидаи сенсор бо MBE, MAD, MRD, RMSE ва R² арзёбӣ шудааст. MAD фарқи миёнаи мутлақ, RMSE решаи хатои миёнаи квадратӣ, ки инҳирофҳои калонро сахттар ҷазо медиҳад, ва R² ҳиссаи тағйирёбии мушоҳидашударо, ки модел шарҳ медиҳад, ифода мекунад. MBE барои арзёбии самти инҳироф ва MRD барои арзёбии андозаи нисбии хато нисбат ба арзиши мушоҳидашуда истифода шудааст.

Гарчанде MBE ва MRD дар манбаъ ҳамчун фоиз номида шудаанд, дар муодилаҳои чопшуда зарбкунандаи ошкори “×100” дида намешавад. Дар ин мақола формула хомӯшона тағйир дода нашудааст; танҳо тафсири омории дар манбаъ додашуда ҳифз шудааст.

Ҳангоми баррасии якҷояи чор майдон таҳқиқот тақрибан R²=0,65, RMSE=0,022 m³ m⁻³ ва MAD=0,016 m³ m⁻³ гузориш медиҳад. Бо дароз шудани уфуқи пешгӯӣ дақиқӣ коҳиш меёбад. Барои AM, NR ва SG арзишҳои MAD то чор рӯз дар манбаъ дар ҳудуди дақиқии сенсор арзёбӣ шудаанд, дар ҳоле ки барои JD рӯзҳои сеюм ва чорум берун аз ҳад тасниф шудаанд.

Чаро пешгӯӣ дар хоҷагии JD душвортар аст?

Хоки JD %85 қум дорад ва диапазони намии дастрас байни иқтидори саҳроӣ ва нуқтаи пажмурдашавӣ танг аст. Қаторҳои сенсор нишон медиҳанд, ки пас аз обёрӣ намии хок метавонад дар давоми чанд рӯз хеле зуд коҳиш ёбад. Ин рафтори дренажи зуд боис мешавад, ки инҳирофҳои хурди модел дар уфуқҳои дарози пешгӯӣ осонтар калон шаванд.

Фарқ байни обёрии деҳқон ва тавсияи модел

Муҳимтарин муқоиса дар Ҷадвали 3 ҷойгир аст. Дар ин ҷо “сарфаи об” на оби воқеан сарфакардаи деҳқон, балки фарқи байни оби умумии истифодашудаи деҳқон ва ҳаҷми обёрие мебошад, ки модел барои ҳамон мавсим ҳисоб кардааст. Арзиши манфӣ нишон медиҳад, ки модел нисбат ба деҳқон оби бештар тавсия мекунад.

Майдони ситрусӣ AM

Деҳқон дар 2024 30.780 m³ ha⁻¹ ва дар 2025 28.230 m³ ha⁻¹ обёрӣ кардааст. Ҳисобҳои “Early”-и модел мутаносибан 10.913 ва 10.306 m³ ha⁻¹ ва ҳисобҳои “Late” 7.224 ва 7.280 m³ ha⁻¹ мебошанд. Ҷадвали 3 ин фарқҳоро барои “Early” ҳамчун %65 ва %63 ва барои “Late” ҳамчун %77 ва %74 сарфаи эҳтимолӣ медиҳад.

Модел ҳамчунин ҳам басомади ҳодисаҳои обёрӣ ва ҳам ҳаҷми ҳар ҳодисаро кам мекунад. Дар муқобили 55–56 обёрии деҳқон, сенарияи “Early” 41 ва 34 обёриро ҳисоб кардааст; ҳаҷми миёнаи ҳар ҳодиса низ аз тақрибан 504–560 m³ ha⁻¹-и деҳқон то тақрибан 266–303 m³ ha⁻¹ дар модел коҳиш ёфтааст.

Майдони ситрусӣ JD

JD майдонест, ки натиҷаи “оби камтар ҳамеша беҳтар нест”-и таҳқиқотро равшантар нишон медиҳад. Деҳқон дар 2024 7.119 m³ ha⁻¹ обёрӣ кардааст, дар ҳоле ки ҳисоби “Early”-и модел 11.720 m³ ha⁻¹ аст; бинобар ин арзиши сарфаи эҳтимолӣ -%65 мебошад. Сенарияи “Late” бо 7.433 m³ ha⁻¹ ба амалияи деҳқон хеле наздиктар буда, арзиш -%4 аст.

Дар 2025 деҳқон 9.058 m³ ha⁻¹ истифода кардааст, дар ҳоле ки модел барои “Early” 10.380 m³ ha⁻¹ ва барои “Late” 6.669 m³ ha⁻¹ ҳисоб кардааст. Арзишҳои мувофиқ мутаносибан -%15 ва %26 мебошанд. Муҳаққиқон ин натиҷаро бо он мепайванданд, ки деҳқон аллакай стратегияи обёрии дефицитиро истифода мебарад.

Майдонҳои картошка

Дар мавсими тирамоҳи 2024 фарқ калонтарин аст. Деҳқони NR 7.407 m³ ha⁻¹ обёрӣ кардааст, дар ҳоле ки модел 1.510 m³ ha⁻¹ “Early” ва 1.254 m³ ha⁻¹ “Late” ҳисоб кардааст. Дар SG деҳқон 9.830 m³ ha⁻¹ истифода кардааст ва арзишҳои модел 1.614 ва 967 m³ ha⁻¹ мебошанд. Тибқи Ҷадвали 3, сарфаи эҳтимолӣ дар NR %80/%83 ва дар SG %84/%90 аст.

Дар баҳори 2025 фарқҳо кам мешаванд. Барои NR деҳқон 8.310 m³ ha⁻¹, модел “Early” 5.584 m³ ha⁻¹ ва “Late” 4.226 m³ ha⁻¹; барои SG деҳқон 7.485 m³ ha⁻¹ ва модел 6.201 ва 4.114 m³ ha⁻¹ ҳисоб кардааст. Аз ин рӯ, сарфаи эҳтимолии “Early” мутаносибан то %33 ва %17 коҳиш меёбад.

Басомади обёрӣ низ тағйир меёбад

Дар картошкаи тирамоҳӣ модел на танҳо оби умумии камтар, балки шумораи хеле камтари обёриҳоро бо ҳаҷми бештар дар ҳар ҳодиса тавсия медиҳад. Дар NR деҳқон 50 маротиба обёрӣ кардааст, дар ҳоле ки модел барои “Early” 7 ва барои “Late” 6; дар SG бар зидди 53 обёрии деҳқон модел мутаносибан 9 ва 6 обёриро ҳисоб кардааст. Дар мавсими баҳорӣ фарқи деҳқон-модел ба таври назаррас коҳиш меёбад.

Муҳимтарин маҳдудиятҳои таҳқиқот

• Қитъаҳои идорашаванда бо деҳқон ва қитъаҳои идорашаванда бо модел дар як давра бо тарҳи таҷрибавии назоратӣ муқоиса нашудаанд.
• Аз ин рӯ, сарфаи оби ҳисобшуда эҳтимолӣ мебошад.
• Ҳосилнокӣ ва маҳсулнокии об дар қитъаҳои обёришуда бо тавсияҳои модел ҳанӯз муқоиса нашудааст.
• Сифати ченкунии сенсорҳои арзон метавонад ба натиҷаҳо дар хоҷагиҳои хурд таъсир расонад.
• Намунаи JD нишон медиҳад, ки хатои пешгӯӣ дар хокҳои қумӣ метавонад тезтар афзоиш ёбад.
• Модел баъзе фарзияҳои майдони таршуда ва тақсимоти решаро байни зироатҳо умумӣ мекунад.
• Гарчанде пешгӯии якҳафтаина тавлид мешавад, дар санҷиши саҳроӣ давомнокии боэътимоди пешгӯӣ вобаста ба хоҷагӣ тақрибан аз ду то чор рӯз тағйир ёфтааст.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Навъи манбаъ: Preprint бо хусусияти мақолаи таҳқиқотӣ.

Ҳолати баррасии ҳамтоён: Ин таҳқиқот preprint аст, ки аз баррасии ҳамтоён нагузаштааст; натиҷаҳои он бояд бо дарназардошти ин марҳилаи нашр арзёбӣ шаванд.

Номи пурраи аслии таҳқиқот: ACQUAOUNT-Farm: an IoT-based real-time platform for optimizing daily irrigation under water-scarcity

Муаллифон ва тартиб: Andrea Borgo; Fathia Elmokh; Kameleddine Nagaz; Simone Mereu; Guido Rianna; Gennaro Sequino; Francesco Martini; Josep Pijuan Parra; Mauro Lo Cascio; Serena Marras; Antonio Trabucco; Marta Debolini.

Муаллифи масъул: Andrea Borgo.

Саҳми баробар: Дар манбаъ ҳаммуаллифи аввал ё саҳми баробар зикр нашудааст.

Муассисаҳо: Department of Agriculture, University of Sassari; CMCC Foundation – Euro-Mediterranean Centre on Climate Change; Institut des Régions Arides, Medenine; Institute of BioEconomy, Italian National Research Council; Abinsula srl; Eurecat, Centre Tecnològic de Catalunya, Unit of Applied Artificial Intelligence.

DOI: 10.2139/ssrn.6837412. DOI дар қисми библиографии намоёни PDF-и боршуда навишта нашудааст; он аз рӯи маълумоти расмии сабти SSRN тасдиқ шудааст.

Платформа: SSRN, Abstract ID 6837412.

Санаи нашр: Версияи кунунии SSRN 27 May 2026 аст. Сабти SSRN инчунин версияи қаблии 11 February 2026-ро нишон медиҳад.

Маҷалла/ҷилд/шумора: Таҳқиқот дар ин версия маълумоти ҷилд ё шумораи маҷалла надорад.

Ношир: Дар PDF маълумоти ҷудогонаи ношир дода нашудааст.

Литсензия: Дар PDF литсензияи боз барои истифодаи дубора нишон дода нашудааст. Дар сабти библиографии SSRN гуфта мешавад, ки ҳуқуқҳо ҳифз шудаанд ва истифодаи дубора бе иҷозат ошкоро иҷозат дода нашудааст.

Маблағгузорӣ: Лоиҳаи ACQUAOUNT, барномаи PRIMA Grant Agreement [2021] [ACQUAOUNT] [Call 2020 Section Water IA]. Таҳқиқот инчунин дар ҳамкорӣ бо барномаи доктории University of Sassari Agrometeorology and Ecophysiology of Agricultural and Forestry Ecosystems, CMCC Foundation ва Institut des Régions Arides таҳия шудааст.

Дастрасии маълумот: Манбаъ хабар медиҳад, ки платформаи ACQUAOUNT-Farm пас аз сабти ройгон ва сохтани профил дастрас аст; скрипти озмоишии модели обёрӣ низ дар GitHub ҷойгир шудааст.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон ягон манфиати молиявии рақобатӣ ё муносибати шахсии маълумеро, ки метавонад ба таҳқиқот таъсир расонад, хабар надодаанд.

Саҳмҳои муаллифӣ аз рӯи CRediT

• Andrea Borgo: Консептуализатсия, усул, нармафзор, тасдиқ, таҳлили формалӣ, таҳқиқ, навиштани лоиҳаи аввал ва визуализатсия.
• Fathia Elmokh: Тасдиқ, коркарди маълумот, бозбинӣ ва таҳрир.
• Kameleddine Nagaz: Тасдиқ, захираҳо, бозбинӣ ва таҳрир, идоракунии лоиҳа.
• Simone Mereu: Консептуализатсия, бозбинӣ ва таҳрир, идоракунии лоиҳа, ҷалби маблағгузорӣ.
• Guido Rianna: Консептуализатсия ва идоракунии лоиҳа.
• Gennaro Sequino: Коркарди маълумот, бозбинӣ ва таҳрир.
• Francesco Martini: Нармафзор, тасдиқ ва коркарди маълумот.
• Josep Pijuan Parra: Нармафзор, тасдиқ ва коркарди маълумот.
• Mauro Lo Cascio: Захираҳо, бозбинӣ ва таҳрир.
• Serena Marras: Идоракунии лоиҳа ва ҷалби маблағгузорӣ.
• Antonio Trabucco: Бозбинӣ ва таҳрир, назорат.
• Marta Debolini: Усул, бозбинӣ ва таҳрир, назорат, идоракунии лоиҳа ва ҷалби маблағгузорӣ.

Ҳудуди мазмуни илмӣ ва тасдиқи беруна

Усул, шароити таҷриба, формулаҳо, маълумоти саҳро, меъёрҳои иҷро, ҳаҷми об, фоизҳои сарфа, маҳдудиятҳо ва тафсирҳои илмӣ дар ин мақолаи Verianla ба таҳқиқоти боршуда асос ёфтаанд. Аз манбаъҳои беруна натиҷаи нави таҷрибавӣ ё механизми нав илова нашудааст. Санҷиши беруна танҳо барои тасдиқи майдонҳои библиографӣ ба монанди DOI, санаи сабти SSRN, маълумоти версия ва вазъи литсензия истифода шудааст.

Муҳимтарин ҳудуди методологии таҳқиқот он аст, ки идоракунии деҳқон ва идоракунии модел дар қитъаҳои назоратшавандаи ҳамзамон санҷида нашудаанд. Аз ин рӯ, фарқияти ҳаҷми обёрӣ бояд на ҳамчун сарфаи воқеии об, балки ҳамчун сарфаи эҳтимолӣ арзёбӣ шавад. Қадами асосие, ки муаллифон барои кори оянда пешниҳод мекунанд, муқоисаи қитъаҳои идорашаванда бо тавсияҳои модел бо қитъаҳои идорашавандаи деҳқон ва ченкунии мустақими ҳам ҳосилнокӣ ва ҳам маҳсулнокии об мебошад.

Азбаски дар манбаъ байни баъзе матнҳо, ҷадвалҳо, меъёрҳо ва нишондиҳии воҳидҳо фарқият вуҷуд дорад, дар муқоисаҳои муфассали рақамии ин мақола махсусан арзишҳои намоёни Ҷадвали 2, Ҷадвали 3 ва шаклҳои марбут ҳифз шудаанд; зиддиятҳо хомӯшона ба як арзиш оварда нашудаанд.