ACQUAOUNT-Farm daladagi tuproq namligi, sug‘orish oqimi va meteorologik sensorlarni FAO-56 ikki ekin koeffitsiyenti yondashuviga asoslangan fizik tuproq-suv balansi modeli bilan birlashtirib, kundalik sug‘orish jadvalini yaratish uchun ishlab chiqilgan real vaqt qarorlarni qo‘llab-quvvatlash platformasidir. Tizim Janubiy Tunisdagi ikkita sitrus va ikkita kartoshka xo‘jaligida 2024–2025 davrida sinovdan o‘tkazilgan; umumiy hisobda R² taxminan 0,65, RMSE taxminan 0,022 m³ m⁻³ va MAD taxminan 0,016 m³ m⁻³ darajasida tuproq namligi mosligi olingan. Model bilan fermer amaliyotlarini taqqoslash ortiqcha sug‘orilgan bir sitrus maydonida “Early” strategiyasi uchun %63–65, 2024 yil kuzgi kartoshkada %80–84 va 2025 yil bahorgi kartoshkada %17–33 potensial suv tejashini ko‘rsatadi. Biroq bu foizlar model tomonidan boshqarilgan va fermer amaliyoti bilan bir vaqtning o‘zida nazoratli tarzda taqqoslangan uchastkalardan olingan haqiqiy tejash qiymatlari emas; ular amaldagi fermer sug‘orishi bilan model hisoblagan suv ehtiyojini taqqoslashga asoslangan potensial qiymatlardir.

Platforma har kuni soat 05.00 da ishlaydigan qilib ishlab chiqilgan. Har ishga tushirilganda o‘tgan bir haftani sensor ma’lumotlari bilan qayta tiklaydi va keyingi bir haftaning tuproq namligi hamda sug‘orish ehtiyojini bashorat qiladi. Shu tariqa jami ikki haftalik harakatlanuvchi hisoblash oynasi hosil bo‘ladi. Fermerga “Early”, “Late” va “Limit” deb ataladigan uchta sug‘orish chegarasi taklif qilinadi. “Early” yondashuvi suv stressining oldini olishga, “Late” o‘rtacha suv stressiga ruxsat beruvchi nazoratli deficit sug‘orishga, “Limit” esa yanada jiddiy stress chegarasiga mos keladi.

Tadqiqotning eng muhim natijasi faqat yuqori tejash foizlari emas. JD kodli sitrus xo‘jaligida fermer allaqachon deficit sug‘orishni qo‘llayotgani aniqlangan va modelning optimal, suv stressisiz “Early” yondashuvi ayrim mavsumlarda fermerdan ko‘proq suv tavsiya qilgan. Bu topilma aqlli sug‘orish tizimi har doim “kamroq suv” degani emasligini; tavsiyaning yo‘nalishi amaldagi sug‘orish boshqaruvi, ekin ehtiyoji, tuproq xususiyatlari va tanlangan stress chegarasiga qarab o‘zgarishi mumkinligini ko‘rsatadi.

Tadqiqotning asosiy savoli nima?

Tadqiqotning boshlang‘ich nuqtasi, ayniqsa qurg‘oqchil va yarim qurg‘oqchil O‘rta yer dengizi sharoitida qishloq xo‘jaligi sug‘orishi faqat qat’iy jadvallarga yoki fermer tajribasiga qoldirilsa, ekinning haqiqiy suv ehtiyoji bilan berilgan suv miqdori o‘rtasida katta farqlar yuzaga kelishi mumkinligidir. Tadqiqotchilar bu muammoga daladagi real vaqt sensor ma’lumotlarini fizik jihatdan izohlanadigan suv balansi modeli bilan birlashtiradigan va yuqori darajadagi texnik bilim talab qilmasdan fermerga kundalik sug‘orish tavsiyasini bera oladigan platforma orqali yondashadi.

Adabiyotlarda sensorlarga asoslangan qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlari, ma’lumotga asoslangan sug‘orish vositalari va masofadan zondlash usullari mavjud bo‘lsa-da, tadqiqot uchta bo‘shliqni ta’kidlaydi: ayrim tizimlar ko‘p parametr va mutaxassislikni talab qilishi, faqat ma’lumotga asoslangan usullar tuproq-suv-o‘simlik uzluksizligini ochiq fizik tarzda ifodalamasligi va ko‘plab yechimlar qurg‘oqchil O‘rta yer dengizi sharoitida cheklangan darajada sinovdan o‘tkazilgani. Shu sababli ACQUAOUNT-Farm kam foydalanuvchi kiritishi, fizik izohlanuvchanlik, real vaqt sensor integratsiyasi va ko‘p ekinli foydalanishni bitta doirada birlashtirishni maqsad qiladi.

Platforma qaysi ma’lumotlardan foydalanadi?

Model kirishlari to‘rtta asosiy guruhga bo‘lingan: iqlim, tuproq, ekin va sug‘orish tizimi ma’lumotlari. Iqlim kirishlari soatlik havo harorati, nisbiy namlik, quyosh radiatsiyasi, yog‘in va 2 m balandlikdagi shamol tezligidir. O‘tgan meteorologik sharoitlar dala stansiyasidan olinadi, kelajakdagi ob-havo bashoratlari uchun esa ob-havo API-laridan foydalaniladi.

Tuproq uchun qum, silt va gil ulushi; to‘yingan gidravlik o‘tkazuvchanlik; hajmiy zichlik; organik modda; to‘yinganlik, dala nam sig‘imi va so‘lish nuqtasi kabi suv ushlab turish parametrlaridan foydalaniladi. Bu parametrlarni foydalanuvchi bevosita kiritishi yoki to‘rtta pedotransfer funksiyasining — Rawls va hamkorlari, Zacharias & Wessolek, ROSETTA va EUPTF v2 — ansambl o‘rtachasi orqali baholash mumkin.

Har bir pilot maydonda tuproq namligi 15, 30 va 45 cm chuqurliklarda kuzatilgan. Ishlatilgan Delta OHM HD3910.1 zondlari uchun manbada ko‘rsatilgan o‘lchash aniqligi 0–0,5 m³ m⁻³ tuproq namligi oralig‘ida va 23 °C tuproq haroratida 0,03 m³ m⁻³ ni tashkil etadi. Sug‘orish suvi esa tizimga o‘rnatilgan hisoblagich orqali soatlik oqim sifatida qayd etilgan.

Tuproq namligi sensorlari va model qanday qilib bir xil masshtabga keltiriladi?

Sensor kalibrlanishi bilan pedotransfer funksiyalaridan olingan suv ushlab turish chegaralari turli dinamik diapazonlarga ega bo‘lishi mumkinligi sababli model chiziqli uyg‘unlashtirishni qo‘llaydi:

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

Bu yerda \(SM_{raw}\) xom sensor tuproq namligi, \(SM_{calib}\) kalibrlangan qiymat, \(m\) qiyalik va \(q\) kesishuvdir. Qiyalik quyidagi nisbat bilan belgilanadi:

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

\(\theta_{fc}\) dala nam sig‘imini, \(\theta_{wp}\) so‘lish nuqtasini bildiradi. Maqsad sensorning dalada kuzatilgan namlik o‘zgarishi diapazonini model foydalanadigan fizik chegaralar bilan moslashtirishdir.

Etalon evapotranspiratsiya qanday hisoblanadi?

Etalon evapotranspiratsiya \(ET_0\), FAO Penman–Monteith yondashuvining soatlik vaqt qadamiga moslashtirilgan shakli bilan hisoblanadi:

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

\(R_n\) sof radiatsiyani, \(G\) tuproq issiqlik oqimini, \(\gamma\) psixrometrik doimiyni, \(T\) 2 m dagi o‘rtacha havo haroratini, \(u_2\) 2 m dagi shamol tezligini, \(e_s\) to‘yingan bug‘ bosimini, \(e_a\) haqiqiy bug‘ bosimini va \(\Delta\) bug‘ bosimi egri chizig‘ining qiyaligini ifodalaydi.

Médenine pilotida hisoblangan kundalik \(ET_0\) qishda taxminan 1–3 mm kun⁻¹ bo‘lsa, yozda taxminan 5–6 mm kun⁻¹ gacha ko‘tariladi. Tadqiqotning iqlim grafigida yoz oylarida yog‘in deyarli yo‘qolib, harorat sezilarli oshishi ko‘rinadi. Bu iqlim tuzilishi sug‘orish vaqtini nega qisqa oraliqlarda qayta baholash zarurligini tushuntiruvchi asosiy ekologik sharoitdir.

Ko‘p qatlamli tuproq-suv balansi qanday ishlaydi?

Tuproq profili sensor chuqurliklariga mos qatlamlarga bo‘linadi va har bir qatlam uchun soatlik suv byudjeti qo‘llanadi:

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

\(\Delta SM\) qatlamdagi hajmiy suv miqdori o‘zgarishini; \(d_i\) qatlam qalinligini; \(F_{in,i}\) qatlamga kiruvchi suvni; \(ETa_i\) haqiqiy evapotranspiratsiya orqali yo‘qolgan suvni va \(F_{out,i}\) quyi qatlamga drenajni ifodalaydi. Yuqori qatlamga kirish yog‘in va sug‘orishdan iborat bo‘lsa, chuqurroq qatlamlarga suv yuqori qatlamdan drenaj orqali yetib boradi.

Model tomchilatib yoki yer osti tomchilatib sug‘orishda ho‘llanadigan maydonni ekin turiga qarab umumiy maydonning bir qismi deb qabul qiladi. Daraxt ekinlarida sug‘oriladigan maydon ekin maydonining %30, bir yillik ekinlarda esa %90 ga teng deb faraz qilingan. Tadqiqotchilar bir yillik ekinlar uchun %90 qabul qilish tomchilatib sug‘orishning haqiqiy ho‘llash maydonini ortiqcha baholashi mumkinligini ochiq qayd etadi; shunga qaramay suv stressini kam baholamaslik uchun talabni biroz yuqori baholashni afzal ko‘radi.

O‘simlikning suv ehtiyoji qanday shakllantiriladi?

Ekin koeffitsiyenti FAO-56 ikki koeffitsiyent yondashuviga ko‘ra ikki tarkibiy qismga bo‘linadi:

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

\(k_{cb}\) bazal ekin koeffitsiyenti, \(k_e\) esa sirtga yaqin tuproqdagi bug‘lanish tarkibiy qismidir. Ildiz zonasidagi umumiy mavjud suv va oson foydalaniladigan suv quyidagicha aniqlanadi:

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

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

\(Z_r\) kundalik ildiz chuqurligi, \(DF_{adj}\) esa iqlim sharoitlariga moslashtirilgan sarflanish omilidir. Manbada issiq sharoitlarda sug‘orish chastotasini oshirish uchun quyidagi tuzatish ishlatiladi:

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

Ekinga xos evapotranspiratsiya va haqiqiy evapotranspiratsiya esa:

\[ ET_c=ET_0\cdot k_c \]

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

ko‘rinishida hisoblanadi. \(k_s\) ildiz zonasidagi suv tanqisligi oshgani sari 1 dan pastga tushadigan suv stressi koeffitsiyentidir.

“Early”, “Late” va “Limit” nimani anglatadi?

ACQUAOUNT-Farm sug‘orish sanasini ildiz zonasidagi suv tanqisligi \(D_r\) bilan oson foydalaniladigan suv \(RAW\) o‘rtasidagi munosabatga ko‘ra belgilaydi:

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

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

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

Bu yerdagi \(IT\) koeffitsiyentlari ekinning suv stressiga chidamliligiga qarab ekin jadvalidan olinadi. “Early” chegarasi suv stressi boshlanishidan oldingi sug‘orishni, “Late” o‘rtacha suv stressiga ruxsat beruvchi kechiktirilgan sug‘orishni, “Limit” esa yanada jiddiy stress chegarasiga yaqinlashuvchi ssenariyni ifodalaydi.

Rasmlar qanday ilmiy xabar beradi?

Tuproq namligi qatorlari sug‘orishdan so‘ng ayniqsa 15 cm li sirtga yaqin qatlamda namlikning keskin oshishi, keyin esa drenaj va o‘simlik suv sarfiga bog‘liq pasayishlarni ko‘rsatadi. AM maydonida 45 cm qatlamdagi namlikning tez-tez dala nam sig‘imidan oshishi, ayrim sug‘orishlarda suv ildiz zonasidan pastga chuqur perkolatsiya orqali yo‘qotilayotganini ko‘rsatadi.

JD va SG maydonlarida tuproq qumliroq. Qo‘shimcha Jadval 4 ga ko‘ra qum ulushlari mos ravishda %85 va %90,8 ni tashkil etadi. JD maydonidagi tez namlik yo‘qotilishi modelning ushbu xo‘jalikda boshqa maydonlarga nisbatan pastroq bashorat muvaffaqiyatini ko‘rsatishining tadqiqotda ta’kidlangan izohlaridan biridir.

Rasm 5 model bashoratlarini sensor kuzatuvlari bilan taqqoslaydi. AM va NR nuqtalari 1:1 chizig‘i atrofida yaxshiroq to‘plangan bo‘lsa, JD da tarqalish aniqroq ko‘rinadi. Rasmda AM uchun R²=0,74, RMSE=0,019 va MAD=0,014 m³ m⁻³; NR uchun R²=0,85, RMSE=0,018 va MAD=0,011 m³ m⁻³; SG uchun R²=0,59, RMSE=0,020 va MAD=0,017 m³ m⁻³; JD uchun esa R²=0,43, RMSE=0,029 va MAD=0,025 m³ m⁻³ ko‘rsatilgan. Manba matnida JD uchun R² qiymati 0,44 deb yozilgani sababli farq bu yerda ochiq saqlangan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan xulosalar

• Fizikaga asoslangan tuproq-suv balansi bilan real vaqt IoT sensor ma’lumotlarini bir platformada birlashtirish to‘rtta haqiqiy xo‘jalikda qo‘llangan.
• Uchta xo‘jalikda model-sensor farqlari to‘rt kungacha manbada qo‘llangan sensor aniqligi mezoni ichida qolgan; JD maydonida bu muddat ikki kun deb baholangan.
• AM sitrus maydonida amaldagi sug‘orish model hisoblagan suv ehtiyojidan ancha yuqori.
• 2024 yil kuzgi kartoshka mavsumida NR va SG maydonlarida model fermer bergan suvdan ancha past hajmlarni hisoblagan.
• JD sitrus maydonida fermer allaqachon deficit sug‘orish qo‘llayotgani aniqlangan va “Early” ssenariysi ayrim davrlarda fermerdan ko‘proq suv talab qilgan.
• Model chiqishlari nafaqat sug‘orish hajmini, balki sug‘orish vaqtini va turli stress chegaralarini ham o‘z ichiga oladi.

Tadqiqot isbotlamagan xulosalar

• Model tavsiyalari bilan boshqarilgan uchastkalarda haqiqatan ham %60–90 oralig‘ida suv tejalishi bevosita tajriba bilan ko‘rsatilmagan.
• Kamroq suv ishlatish hosildorlikni saqlashi ushbu tajriba dizayni bilan isbotlanmagan.
• Model nazoratidagi sug‘orish suv mahsuldorligini yoki fermer daromadini oshirishi bevosita o‘lchanmagan.
• To‘rtta Tunis xo‘jaligidagi natijalarni barcha O‘rta yer dengizi qishloq xo‘jaligi hududlariga avtomatik umumlashtirib bo‘lmaydi.
• Bir haftalik hisoblash ufqi barcha xo‘jaliklarda bir xil aniqlikka ega emas; bashorat xatosi vaqt uzaygani sari ortadi.

Turkiya nuqtayi nazaridan nimani anglatadi?

Tadqiqot Turkiyada o‘tkazilmagan va Tunisda hisoblangan suv tejash foizlarini Turkiya qishloq xo‘jaligi maydonlariga bevosita ko‘chirish mumkin emas. Shunga qaramay, tizimning asosiy yondashuvi — dala sensorlari, meteorologik ma’lumotlar, ekin koeffitsiyentlari, tuproqning suv ushlab turish xususiyatlari va soatlik suv balansi — suv cheklovi muhim bo‘lgan O‘rta yer dengizi tipidagi qishloq xo‘jaligi ishlab chiqarish hududlari uchun qo‘llash mumkin bo‘lgan qarorlarni qo‘llab-quvvatlash arxitekturasini taklif qiladi. Turkiyada qo‘llansa, mahalliy tuproq teksturasi, ekin navi, fenologiya, sug‘orish tizimi, meteorologik tuzilma, sensor kalibrlashi, suv sifati va xo‘jalik amaliyotlari bo‘yicha qayta tasdiqlash zarur.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Pilot maydon va tajriba qamrovi

Model Janubiy Tunisning Médenine hududidagi to‘rtta haqiqiy xo‘jalikda sinovdan o‘tkazilgan. AM va JD sitrus, SG va NR esa kartoshka maydonlaridir. Sensorlar 2024 yil may oyida ma’lumot to‘plashni boshlagan; tahlil davri 2024 yil may–2025 yil sentyabr oralig‘ini qamrab olgan. Kartoshka uchun 2024 kuz va 2025 bahor ishlab chiqarish sikllari, sitrus uchun esa 2024 va 2025 faol sug‘orish davrlari baholangan.

Qo‘shimcha Jadval 4 barcha maydonlar uchun to‘yingan gidravlik o‘tkazuvchanlikni 2,78 cm h⁻¹ va hajmiy zichlikni 1,40 g cm⁻³ deb beradi. Biroq usul matnida \(K_s\) birligi cm s⁻¹ ko‘rinishida belgilanganligi sababli manbada birlik ifodasida nomuvofiqlik mavjud.

Tuproq namligi bashorati qanday tasdiqlandi?

Model bashorati bilan sensor kuzatuvi o‘rtasidagi farqlar MBE, MAD, MRD, RMSE va R² orqali baholangan. MAD o‘rtacha mutlaq farqni, RMSE katta og‘ishlarni kuchliroq jazolaydigan o‘rtacha kvadrat xatoning ildizini, R² esa kuzatilgan o‘zgaruvchanlikning model tomonidan tushuntirilgan qismini bildiradi. MBE og‘ish yo‘nalishini, MRD esa xatoning kuzatilgan qiymatga nisbatan kattaligini baholash uchun ishlatilgan.

Manbada MBE va MRD foiz deb atalgan bo‘lsa-da, chop etilgan tenglamalarda ochiq “×100” ko‘paytuvchisi ko‘rinmaydi. Ushbu maqolada formula sukut bilan o‘zgartirilmagan; faqat manbada berilgan statistik talqin saqlangan.

To‘rtta maydon birgalikda ko‘rib chiqilganda tadqiqot taxminan R²=0,65, RMSE=0,022 m³ m⁻³ va MAD=0,016 m³ m⁻³ ni bildiradi. Bashorat ufqi uzaygani sari aniqlik kamayadi. AM, NR va SG uchun to‘rt kungacha MAD qiymatlari manbada sensor aniqligi chegarasi ichida baholangan, JD da esa uchinchi va to‘rtinchi kunlar chegaradan tashqarida deb tasniflangan.

Nega JD xo‘jaligida bashorat qiyinroq?

JD tuprog‘i %85 qumdan iborat va dala nam sig‘imi bilan so‘lish nuqtasi o‘rtasidagi foydalanish mumkin bo‘lgan namlik oralig‘i tor. Sensor qatorlari sug‘orishdan keyin tuproq namligi bir necha kun ichida juda tez pasayishi mumkinligini ko‘rsatadi. Bunday tez drenaj uzoq bashorat ufqlarida kichik model og‘ishlarining kattalashishini osonlashtiradi.

Fermer sug‘orishi bilan model tavsiyasi o‘rtasidagi farq

Eng diqqatga sazovor taqqoslash Jadval 3 da berilgan. Bu yerda “suv tejash” fermer haqiqatan tejagan suvni emas, fermer bergan umumiy suv bilan model shu mavsum uchun hisoblagan sug‘orish miqdori o‘rtasidagi farqni anglatadi. Manfiy qiymat model fermerdan ko‘proq suv tavsiya qilganini ko‘rsatadi.

AM sitrus maydoni

Fermer 2024 yilda 30.780 m³ ha⁻¹, 2025 yilda 28.230 m³ ha⁻¹ sug‘orish qo‘llagan. Modelning “Early” hisoblari mos ravishda 10.913 va 10.306 m³ ha⁻¹, “Late” hisoblari 7.224 va 7.280 m³ ha⁻¹ ni tashkil etadi. Jadval 3 bu farqlarni “Early” uchun %65 va %63, “Late” uchun %77 va %74 potensial tejash sifatida beradi.

Model sug‘orish hodisalarining ham chastotasini, ham har bir hodisa hajmini kamaytiradi. Fermerning 55–56 qo‘llashiga qarshi “Early” ssenariysi 41 va 34 marta sug‘orishni hisoblagan; o‘rtacha hodisa hajmlari ham fermerdagi taxminan 504–560 m³ ha⁻¹ dan modelda taxminan 266–303 m³ ha⁻¹ gacha kamaygan.

JD sitrus maydoni

JD tadqiqotning “kamroq suv har doim yaxshiroq emas” xulosasini eng yaqqol ko‘rsatadigan maydondir. Fermer 2024 yilda 7.119 m³ ha⁻¹ sug‘organ bo‘lsa, “Early” model hisobi 11.720 m³ ha⁻¹ ni tashkil etadi; shu sababli potensial tejash qiymati -%65. “Late” ssenariysi 7.433 m³ ha⁻¹ bilan fermer amaliyotiga ancha yaqin va qiymat -%4.

2025 yilda fermer 9.058 m³ ha⁻¹ qo‘llagan, model esa “Early” uchun 10.380 m³ ha⁻¹, “Late” uchun 6.669 m³ ha⁻¹ hisoblagan. Mos qiymatlar -%15 va %26. Tadqiqotchilar bu natijani fermer allaqachon deficit sug‘orish strategiyasini qo‘llayotgani bilan bog‘laydi.

Kartoshka maydonlari

2024 yil kuzgi mavsumida farq eng katta. NR fermeri 7.407 m³ ha⁻¹ sug‘organ bo‘lsa, model 1.510 m³ ha⁻¹ “Early” va 1.254 m³ ha⁻¹ “Late” hisoblagan. SG da fermer 9.830 m³ ha⁻¹ qo‘llagan, model qiymatlari 1.614 va 967 m³ ha⁻¹. Jadval 3 ga ko‘ra potensial tejash NR da %80/%83, SG da %84/%90.

2025 yil bahorida farqlar kichrayadi. NR uchun fermer 8.310 m³ ha⁻¹, model “Early” 5.584 m³ ha⁻¹ va “Late” 4.226 m³ ha⁻¹; SG uchun fermer 7.485 m³ ha⁻¹, model 6.201 va 4.114 m³ ha⁻¹ hisoblagan. Shu sababli “Early” potensial tejashlari mos ravishda %33 va %17 gacha tushadi.

Sug‘orish chastotasi ham o‘zgaradi

Kuzgi kartoshkada model nafaqat kamroq jami suv, balki soni ancha kam, biroq har bir hodisada hajmi yuqoriroq sug‘orishni tavsiya qiladi. NR da fermer 50 marta sug‘organ bo‘lsa, model “Early” uchun 7, “Late” uchun 6; SG da fermerning 53 marta sug‘orishiga qarshi model mos ravishda 9 va 6 marta sug‘orishni hisoblagan. Bahor mavsumida fermer-model farqi sezilarli kamayadi.

Tadqiqotning eng muhim cheklovlari

• Fermer boshqargan va model boshqargan uchastkalar bir davrda nazoratli tajriba dizayni bilan taqqoslanmagan.
• Shu sababli hisoblangan suv tejashi potensialdir.
• Model tavsiyalari bilan sug‘orilgan uchastkalarda hosildorlik va suv mahsuldorligi hali taqqoslanmagan.
• Arzon sensorlarning o‘lchash sifati kichik xo‘jaliklarda natijalarga ta’sir qilishi mumkin.
• JD misoli qumli tuproqlarda bashorat xatosi tezroq o‘sishi mumkinligini ko‘rsatadi.
• Model ayrim ho‘llangan maydon va ildiz taqsimoti farazlarini ekinlar bo‘yicha umumlashtiradi.
• Bir haftalik bashorat yaratilsa-da, dala tasdiqlashida ishonchli bashorat muddati xo‘jalikka qarab taxminan ikki kundan to‘rt kungacha o‘zgargan.

Manba va Usul Haqida Izoh

Manba turi: Tadqiqot maqolasi xususiyatidagi preprint.

Peer review holati: Ushbu tadqiqot peer review dan o‘tmagan preprintdir; natijalari ushbu nashr bosqichi hisobga olinib baholanishi kerak.

Asl ishning to‘liq nomi: ACQUAOUNT-Farm: an IoT-based real-time platform for optimizing daily irrigation under water-scarcity

Mualliflar va tartibi: 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.

Mas’ul muallif: Andrea Borgo.

Teng hissa: Manbada teng birinchi mualliflik yoki teng hissa haqidagi ma’lumot ko‘rsatilmagan.

Muassasalar: 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 yuklangan PDF ning ko‘rinadigan bibliografik qismida yozilmagan; SSRN rasmiy qaydi orqali tasdiqlangan.

Platforma: SSRN, Abstract ID 6837412.

Nashr sanasi: Joriy SSRN versiyasi 27 May 2026. SSRN qaydi shuningdek 11 Fevral 2026 sanasidagi oldingi versiyani ko‘rsatadi.

Jurnal/jild/son: Tadqiqot ushbu versiyada jurnal jildi yoki soni ma’lumotiga ega emas.

Nashriyot: PDF da alohida nashriyot ma’lumoti berilmagan.

Litsenziya: PDF da ochiq foydalanish uchun qayta ishlatish litsenziyasi ko‘rsatilmagan. SSRN bibliografik qaydida huquqlar saqlangani va ruxsatsiz qayta foydalanish ochiq ravishda ruxsat etilmagani bildiriladi.

Moliyalashtirish: ACQUAOUNT loyihasi, PRIMA dasturi Grant Agreement [2021] [ACQUAOUNT] [Call 2020 Section Water IA]. Tadqiqot shuningdek University of Sassari Agrometeorology and Ecophysiology of Agricultural and Forestry Ecosystems doktorantura dasturi, CMCC Foundation va Institut des Régions Arides hamkorligida ishlab chiqilgan.

Ma’lumotlarning mavjudligi: Manbada ACQUAOUNT-Farm platformasi bepul ro‘yxatdan o‘tish va profil yaratishdan so‘ng mavjudligi; sug‘orish modelining sinov skripti ham GitHub da joylashgani bildiriladi.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar ma’lum raqobatdosh moliyaviy manfaatlar yoki ishga ta’sir qilishi mumkin bo‘lgan shaxsiy munosabatlar haqida xabar bermagan.

CRediT muallif hissalari

• Andrea Borgo: Konseptuallashtirish, usul, dasturiy ta’minot, tasdiqlash, formal tahlil, tadqiqot, dastlabki qoralama yozish va vizualizatsiya.
• Fathia Elmokh: Tasdiqlash, ma’lumotlarni tartibga solish, ko‘rib chiqish va tahrirlash.
• Kameleddine Nagaz: Tasdiqlash, resurslar, ko‘rib chiqish va tahrirlash, loyiha boshqaruvi.
• Simone Mereu: Konseptuallashtirish, ko‘rib chiqish va tahrirlash, loyiha boshqaruvi, moliyalashtirishni jalb qilish.
• Guido Rianna: Konseptuallashtirish va loyiha boshqaruvi.
• Gennaro Sequino: Ma’lumotlarni tartibga solish, ko‘rib chiqish va tahrirlash.
• Francesco Martini: Dasturiy ta’minot, tasdiqlash va ma’lumotlarni tartibga solish.
• Josep Pijuan Parra: Dasturiy ta’minot, tasdiqlash va ma’lumotlarni tartibga solish.
• Mauro Lo Cascio: Resurslar, ko‘rib chiqish va tahrirlash.
• Serena Marras: Loyiha boshqaruvi va moliyalashtirishni jalb qilish.
• Antonio Trabucco: Ko‘rib chiqish va tahrirlash, nazorat.
• Marta Debolini: Usul, ko‘rib chiqish va tahrirlash, nazorat, loyiha boshqaruvi va moliyalashtirishni jalb qilish.

Ilmiy mazmun va tashqi tasdiqlash chegarasi

Ushbu Verianla maqolasidagi usul, tajriba sharoitlari, formulalar, dala ma’lumotlari, ishlash mezonlari, suv miqdorlari, tejash foizlari, cheklovlar va ilmiy talqinlar yuklangan tadqiqotga asoslanadi. Tashqi manbalardan yangi tajriba natijasi yoki yangi mexanizm qo‘shilmagan. Tashqi tekshiruv faqat DOI, SSRN qayd sanasi, versiya ma’lumoti va litsenziya holati kabi bibliografik maydonlarni tasdiqlash uchun ishlatilgan.

Tadqiqotning eng muhim metodologik chegarasi fermer boshqaruvi bilan model boshqaruvi bir vaqtning o‘zida nazoratli uchastkalarda sinovdan o‘tkazilmaganidir. Shu sababli sug‘orish hajmi farqlari amalga oshgan suv tejashi sifatida emas, potensial tejash sifatida baholanishi kerak. Kelajakdagi ish uchun mualliflar tavsiya qilgan asosiy qadam model tavsiyalari bilan boshqariladigan uchastkalarni fermer boshqaruvidagi uchastkalar bilan taqqoslab, hosildorlik va suv mahsuldorligini bevosita o‘lchashdir.

Manbada ayrim matn, jadval, mezon va birlik ko‘rsatishlari o‘rtasida farqlar bo‘lgani uchun ushbu maqoladagi batafsil sonli taqqoslashlarda ayniqsa Jadval 2, Jadval 3 va tegishli rasmlardagi ko‘rinadigan qiymatlar saqlangan; ziddiyatlar sukut bilan bitta qiymatga keltirilmagan.