Rozpracovanie systému presného hospodárenia na pôde v

Rozpracovanie systému presného hospodárenia na pôde v

SLOVENSKÁ AKADÉMIA PÔDOHOSPODÁRSKYCH VIED
Rozpracovanie systému presného hospodárenia na pôde
v podmienkach Slovenskej republiky
Zborník referátov a diskusných príspevkov z vedeckej rozpravy XXVIII . valného
zhromaždenia členov Slovenskej akadémie pôdohospodárskych vied, konaného
6. júla 2006 v kongresovej sále Slovenskej poľnohospodárskej univerzity v Nitre
Nitra 2006
5
Zborník č. 51
Zostavovateľ zborníka :
prof Ing. Ladislav Nozdrovický, PhD.
Redakčná rada:
doc. MVDr. Ing. Norbert M. Beňuška, PhD.
Ing. Richard Markovič, CSc.
prof. Ing. Štefan Mihina, PhD.
Ing. Ing. Marián Sudzina
Vydala:
Agentúra Slovenskej akadémie pôdohospodárskych vied
Hlohovská 2
P. O. Box 54 - F
949 01 Nitra
Tlač:
Agrotár, Nitra
Text neprešiel jazykovou korektúrou a za odbornosť zodpovedajú autori.
Nitra 2006
ISBN 80–89162–22-3
EAN 9788089162222
6
OBSAH
PREDSLOV
Beňuška M.. N...........................................................................................................................................5
ÚVOD
Nozdrovický, L. ........................................................................................................................................7
PREDPOKLADY IMPLEMENTÁCIE SYSTÉMU PRESNÉHO POĽNOHOSPODÁRSTVA
NA PÔDE
Nozdrovický L., Kavka, M. .......................................................................................................................9
PREDPOKLADY UPLATNENIA VARIABILNÉHO HNOJENIA
PRIEMYSELNÝMI HNOJIVAMI V SYSTÉME PRESNÉHO POĽNOHOSPODÁRSTVA
Halaj P., Nozdrovický, L. .................…………………………………………………………..............21
VYUŽITIE DIAĽKOVÉHO PRIESKUMU ZEME PRI VARIABILNOM HNOJENÍ
PORASTOV POĽNÝCH PLODÍN DUSÍKOM
Rataj V., Havránková J. …………………….......…...…………………..……….................................28
DETAILNÉ GEOINFORMÁCIE AKO PREDPOKLAD ÚSPEŠNÉHO
UPLATNENIA POSTUPOV PRECÍZNEHO POĽNOHOSPODÁRENIA
Sviček M., Nováková M. .........................................................................................................................36
POZNATKY ZÍSKANÉ Z VYUŽITIA PRVKOV PRECÍZNEHO POĽNOHOSPODÁRSTVA
PRI PESTOVANÍ PŠENÍC
Taraba V. ...........…………………………………….......................……………………………….....42
INTEGROVANÝ SYSTÉM RIADENIA V CHOVE ZVIERAT
Mihina Š. .................................................. ….………………………..…………….………….............49
INFORMAČNÍ SYSTÉMY K PODPOŘE ŘÍZENÍ VÝROBY A PORADENSTVÍ
V ZEMĚDĚLSTVÍ S VAZBOU NA PRECIZNÍ ZEMĚDĚLSTVÍ
Kavka, M., Nozdrovický, L., Mistr, M., Abrhám, Z.................................................................................52
PORADENSKÝ SYSTÉM K PODPOŘE ŘEŠENÍ ROZHODOVACÍCH SITUACÍ
NA ÚROVNI VENKOVSKÝCH REGIONŮ
Kavka, M., Kavka, Pavel, Kavka Petr, Trávníček, Z..............................................................................65
STANOVISKO K PROBLEMATIKE HNOJENIA PLODÍN PODĽA VÝSLEDKOV
DIAĽKOVÉHO PRIESKUMU ZEME
Michalík, I...............................................................................................................................................76
7
PREDSLOV
Všetci, ktorí sme prežívali v podmienkach reálneho socializmu, si pamätáme
socialistickú poľnohospodársku veľkovýrobu, v ktorej muselo byť podľa mohutného vzoru
z východu všetko veľké: veľké podniky, veľké hony, veľké kravy, veľké maštale a ešte väčšie
úlohy a grandiózne päťročné plány, ktoré bolo treba splniť za štyri roky! V tejto atmosfére
velikášstva bolo dosť protichodné tvrdenie určitých rozhľadených ekonómov, ktorí nám
družstevným praktikom hovorili, že náš rezort nebude dobre fungovať dovtedy, kým sa
nenaučíme pracovať s malými číslami! V prvej fáze sme to zobrali doslova a prestali sme
používať ako jednotky množstva vagóny a tony a prešli sme na metráky, kilogramy a dokonca
na gramy. Pochopili sme, že pracujeme dosť neefektívne a že máme veľké straty. Začali sa vo
veľkom využívať špecializované služby, teraz už po vzore zo Západu. Napríklad agrochemické
podniky aplikovali priemyselné hnojivá do pôdy už nie odhadom, ale na základe pôdnych
rozborov a analýzy rastlín v určitej fáze vývoja. V chove zviera vznikla významná iniciatíva
pod názvom optimalizácia výživy hospodárskych zvierat, keď kŕmne dávky sa zostavovali na
základe aktuálneho chemického rozboru používaných kŕmnych komponentov v závislosti na
kategórii hospodárskych zvierat, úžitkového typu a očakávanej úžitkovosti a ekonomickej
efektívnosti. Celý proces bol kontrolovaný metabolickými testmi, ktoré jasnou rečou
a v predstihu svedčili o zdravotnom stave celého stáda podľa jednotlivých reprodukčných
skupín. Postupne sme si okrem krmív, ktorých bol nedostatok, začali vážiť i vodu a vymieňali
sme automatické napájačky v maštaliach za úspornejšie, menej poruchové a v rastlinnej
výrobe sa začali uplatňovať kvapkové závlahy, ktoré nahrádzali luxusné celoplošné
zavlažovanie. Moderné obilné kombajny boli vybavené nielen indikátormi kovov, ale aj
indikátormi neprimeraných zberových strát a tak brigádnici „stratári“ prišli o prácu.
Skalkulovali sa škody, ktoré spôsobovali pozemné mechanizmy používané na prihnojovanie
a chemickú ochrany rastlín a oplatilo sa letecké ošetrovanie poľných kultúr a dokonca aj
trvalých trávnych porastov.
Už vtedy vznikla dilema, že nakoľko sa majú mechanizačné prostriedky prispôsobovať
biologickému materiálu a či naopak. Veľa úsilia sa vyvinulo na selekčný tlak na tzv. strojové
vemeno u dojníc (kráv a oviec) a fyziológiu spúšťania mlieka. Šľachtením sa získavali odrody
krátkosteblých obilnín odolných proti políhaniu a odrolovaniu klasov. Začala sa uplatňovať
rekuperácia tepla a využívanie bioplynu. Nikomu nebolo ľahostajné postupné zhutňovanie
pôdy a prísne sa posudzoval každý záber pôdy na nepoľnohospodársku činnosť, lebo i keď pôda
nemala cenu, sedliak a či družstevník si ju i vtedy vysoko vážil, ako svoju živiteľku.
Napriek tomu, že nafta ešte nebola zelená a jej cena bola nízka poľnohospodári
pochopili, že ľahšie pôjde dobytok a ovce za zelenou hmotou na koreni a že je zbytočné ju vždy
doviesť až do pysku.
Dokonca aj bitúnky sa budovali tak, aby jatočné zvieratá a potom mäsové výrobky
nebolo treba voziť cez celú republiku k spotrebiteľovi. Vedecká rozprava na tému presného
hospodárenia na pôde v podmienkach Slovenskej republiky je dnes veľmi aktuálna a potrebná
najmä ak počítače, satelity a celá moderná technológia slúži potrebám ľudstva na ceste
získavania kvalitných a lacných potravín a nemení na tom nič ani konštatovanie, že pojem
presný alebo precízny je v podmienkach poľnohospodárstva veľmi odvážny, lebo výsledky
našej činnosti ovplyvňuje toľko rozmanitých procesov biologického, chemického a klimatického
charakteru. Nuž ak chceme byť i terminologický presný možno tento systém nazvať
racionálne poľnohospodárstvo, alebo poľnohospodárstvo usilujúce o minimalizáciu
negatívnych vplyvov alebo optimalizujúce poľnohospodárstvo. Dôležitejší ako názov je obsah
8
a ten je v súlade už so snažením roľníkov - písmakov, ktorí predchádzali dnešných
výskumníkov v snahe o lepšie výsledky nie pre vlastnú slávu alebo prospech, ale pre blaho
ľudstva. Musíme mať stále na pamäti, že pri dnešnej luxusnej spotrebe obyvateľov našej
planéty disponibilná pôda nebude stačiť potrebe pribúdajúcej populácie ani pri svojej
zázračnej obnoviteľnosti lebo je nám jasné, že nie je ani trvalá ani nevyčerpateľná a tak sme
nútení konať uvážene a pracovať s malými číslami, aby nás veľké prírodné problémy
nezlikvidovali.
doc. MVDr. Ing. Norbert M. Beňuška, PhD.
9
ÚVOD
Technický pokrok vo vývoji poľnohospodárskych strojov podporovaný vstupom
informačných technológií umožňuje v mnohých vyspelých krajinách razantne znižovať
náklady na výrobu poľnohospodárskych produktov. V tomto trende významne miesto zaujíma
využívanie geografických informačných systémov, ktoré poskytujú poľnohospodárskym
výrobným manažérom zásadne novú kvalitu informácií pre potreby riadiaceho procesu. Celý
tento trend označovaný ako „presné poľnohospodárstvo“ dáva pestovateľom veľké šance pre
zvýšenie efektívnosti využívaných vstupov (priemyselných a organických hnojív, pesticídov
a osiva) a zásluhou nižších výrobných nákladov aj celkové posilnenie konkurencieschopnosti
na domácich, ale aj zahraničných trhoch s agrokomoditami.
Presné poľnohospodárstvo je v podstate pojem ktorý sa využíva pre vysvetlenie cieľa
zameraného na zvyšovanie efektívnosti riadenia poľnohospodárstva. Je to nová rozvíjajúca sa
technológia prostredníctvom ktorej sa modifikujú doteraz využívané prístupy a súbory
nástrojov využiteľných v riadení poľnohospodárskych výrobných systémov. Integruje
rozsiahle a značné množstvo technických prostriedkov a programových produktov. Vzhľadom
na celkove vyššiu úroveň celého procesu riadenia dôležitým znakom presného
poľnohospodárstva je dôsledné uplatňovanie systémového prístupu a intelektu.
Zavádzanie presného poľnohospodárstva v podmienkach slovenského agrárneho
sektora nie je úmerné komparatívnym výhodám, ktorými sa poľnohospodárstvo na Slovensku
ešte stále vyznačuje. Prevaha veľkovýrobných podmienok, kvalifikovaní výrobní manažéri,
ako aj schopnosť ľudského faktora rýchle si osvojovať nové a progresívne metódy – to všetko
dáva predpoklady k tomu, aby aj na Slovensku sa úspešne zvládli nové technológie.
Pri hľadaní ciest, ako efektívne zaviesť prvky presného poľnohospodárstva aj do
podmienok slovenského poľnohospodárstva je potrebné mať na zreteli, že presné
poľnohospodárstvo – to nie je iba súbor technických prostriedkov a informačných technológií,
ktoré umožňujú vykonávať určité zásahy správnym spôsobom na správnom mieste
a v správnom čase. Za presne poľnohospodárstvo musíme predovšetkým považovať
schopnosť presne monitorovať a usmerňovať poľnohospodársky podnik a to jednak dielčie
prvky v jeho štruktúre, ako aj daný výrobný systém ako celok. Celý tento proces je hodnotený
podľa základného kritéria - efektívnosti využívania jednotlivých vstupov. Dochádza pritom
k významnému posunu – od filozofie maximálnej úrody sa prechádza k filozofií dosahovania
maximálnej efektívnosti. Tým sa vytvárajú základné a dlhodobé predpoklady pre dosahovanie
dlhodobej konkurencieschopnosti vyrábaných produktov. Rozvoj presného, niekedy tiež
nazývaného precízneho poľnohospodárstva – predstavuje v podstate odpoveď na otázku
„Akým spôsobom zvyšovať ďalej výkonnosť poľnohospodárskych technických
prostriedkov?“. Ďalšie zvyšovanie inštalovaného výkonu motorov, zvyšovanie hmotnosti,
zväčšovanie šírky záberu, využívanie komplikovanejších pracovných ústrojenstiev, ďalšie
zavádzanie elektronických aplikácií – to všetko prináša už iba malé efekty. Riešením je preto
zvyšovanie presnosti vykonávaných technologických operácií zásluhou presnejšieho pohybu
strojových súprav po poli, presnejším dávkovaním materiálov aplikovaných do pôdy alebo na
porast a to v súlade s objektívnymi priestorovo diferencovanými podmienkami v rámci
pozemku.
Osobitným znakom systému presného poľnohospodárstva je presné určovanie
geografickej polohy objektov plniacich určité poslanie vo výrobnom systéme. Presná
lokalizácia miesta je nevyhnutná v nasledovných prípadoch
- pre určovanie veľkosti a tvaru pozemkov,
- pre určovanie polohy miesta odberu vzoriek pôdy za účelom analýzy vybraných
ukazovateľov pôdneho prostredia,
10
- pre určovanie polohy aplikačného stroja (rozhadzovača priemyselných hnojív, postrekovača,
sejacieho stroja) v súvislosti s priestorovo diferencovanou aplikáciou, hnojív, pesticídov
resp. osiva na základe aplikačných máp,
- pre určovanie polohy zberového stroja (napr. obilného kombajnu, zberového stroja pri zbere
krmovín, cukrovej repy a p.) v súvislosti s mapovaním a tvorbou výnosových máp.
Z faktu využívania geograficky lokalizovaných informácií pre potreby výrobného
manažmentu vyplýva zásadná požiadavka na profesionálne a rutinné zvládnutie problematiky
a vedomostí týkajúcich sa geografických informačných systémov. Charakter znalosti a
poznatkov potrebných pre kvalifikované riadenie v systéme presného poľnohospodárstva
mnohokrát presahuje rámec možnosti dokonca skúseného poľnohospodára či farmára.
Paralelne s nástupom systému cieleného a presného poľnohospodárstva sa rozvíja priestor pre
poradenstvo a profesionálnu činnosť v tejto oblasti podporovanú cieľavedomým
zhromažďovaním a analyzovaním informácií a využívaním dokonca takých nástrojov akými
je hodnotová analýza a modelovanie. Jedná sa v podstate o také prostriedky ktoré sa bežne
v prevádzkovej praxi nepoužívajú. V systéme presného poľnohospodárstva, kde vzniká veľký
rozsah informácií so zložitou štruktúrou, jednoducho tieto nástroje sa stávajú bežnými
pracovnými prostriedkami poľného analytika a experta.
Trendy poukazujú na to že s nástupom systému precízneho poľnohospodárstva sa
mnohé činnosti spojené so zhromažďovaním, spracovaním a analyzovaním informácií môžu
profesionalizovať. Poľnohospodár - prvovýrobca je tak odbremenený od tých činnosti, ktoré
nedokáže kvalifikovane zvládnuť.
Z naznačených znakov systému presného poľnohospodárstva vyplývajú mnohé
problémy a požiadavky, ktoré je potrebné riešiť pri implementácií tohto moderného spôsobu
hospodárenia na pôde. Na jeho nástup musí byť ľudský faktor dôsledne pripravený a práve
preto zameranie Vedeckej rozpravy na XXVIII. valnom zhromaždení Slovenskej akadémie
pôdohospodárskych vied, ktoré sa uskutočnilo dňa 6. júna 2006 si kládlo za cieľ poukázať na
aktuálne problémy súvisiace s týmto trendom. Obsah nášho zborníka prináša kľúčové
príspevky týkajúce sa rozpracovania presného poľnohospodárstva v podmienkach
slovenského poľnohospodárstva.
prof. Ing. Ladislav Nozdrovický, PhD.
predseda
Odboru poľnohospodárskej techniky, výstavby a energetiky
Slovenskej akadémie pôdohospodárskych vied
11
PREDPOKLADY IMPLEMENTÁCIE SYSTÉMU PRESNÉHO HOSPODÁRENIA NA
PÔDE
Nozdrovický, L1. – Kavka, M.2
1
Katedra strojov a výrobných systémov, MF SPU, Nitra, 2Katedra využití strojů TF, Česká
zemědelská univerzita, Praha
Úvod
V súčasnom období možno pozorovať v rezorte poľnohospodárstva pôsobenie
mnohých nepriaznivých javov, medzi ktoré patrí zastarávanie strojového parku v dôsledku
podkapitalizácie rezortu a vytváranie nesúladu medzi cenami vstupov a výstupov a p.
Konečným dôsledkom takýchto trendov je neustále zhoršovanie ekonomickej situácie
podnikov, nízka efektívnosť výroby poľnohospodárskych produktov a následne strata
konkurencieschopnosti poľnohospodárstva ako celku.
Pri hlbšej analýze vidieť, že v rezorte v podstate dochádza k vytvoreniu tzv. bludného
kruhu nerozvinutosti, v dôsledku pôsobenia ktorého sa rezort neustále ekonomicky prepadá.
Napriek tomu, že v podmienkach českého a slovenského poľnohospodárstva možno
v súčasnej dobe konštatovať výraznú recesiu, ktorá v dôsledku nepriaznivej ekonomickej
situácie nedovoľuje uplatňovať technický rozvoj, aj tak možno pozorovať záujem o nové
trendy. Jedná sa o trendy zamerané na zvyšovanie efektívnosti poľnohospodárskej výroby,
ktoré sa výrazne začínajú uplatňovať v krajinách s vyspelým poľnohospodárstvom. Hlavným
cieľom ich uplatňovania je znižovanie nákladovosti pri výrobe poľnohospodárskych
produktov a tým celkové posilnenie konkurencieschopnosti
na svetovom trhu
s poľnohospodárskymi komoditami. Tento trend je označovaný ako presné resp. precízne
poľnohospodárstvo. Používa sa tiež názov „polohovo diferencované obrábanie pôdy“ a p.
V uvedených súvislostiach vzniká otázka, že prečo potrebujeme implemetovať precízne
poľnohospodárstvo aj na Slovensku ? Odpoveď na túto otázku je jednoznačná:
- naliehavosť zvýšiť účinnosť výroby agroproduktov,
- redukovanie materiálových a časových strát pri výrobe agrokomodít,
- potreba zvyšovať ekonomické výnosy a prispievať tak k stabilite a solventnosti
poľnohospodárskych podnikov,
- dosiahnuť vyššiu úroveň riadenia a informovanosti.
Výsledkom by malo byť zníženie nákladov vo výrobe potravín, obmedzenie negatívnych
vplyvov na ekosystém, poznanie pôvodu a ciest potravín „z poľa až po tanier”.
Prehľad poznatkov o súčasnom stave
Trend zameraný na zvyšovanie efektívnosti výroby agrokomodít je podporovaný
rozsiahlou integráciou intelektu, vedecko-výskumného potenciálu a informačných
technológií. Možno to potvrdiť nasledovnými javmi:
a) vo vyspelých krajinách vznikajú významné univerzitné strediská zamerané na
oblasť výskumu a implementácie presného poľnohospodárstva: - Purdue
University Electronic Precision Farming Institute, Precision Farming Center –
Bjertorp, Center for Precision Farming, Cranfield University, Texas Precision
Agricuture Taskforce, Texas A&M University, Precise Agri, Univerity of Minnesota,
Precision Agriculture Issue Team, Iowa State University a p.
b) významní výrobcovia poľnohospodárskej techniky vyvíjajú systém podporujúce
presné poľnohospodárstvo: John Deere Agricultural Management Solution System
GreenStar, Case Advanced Farming Systems, New Holland Precision Land
12
Management Systems, Massey Ferguson FieldStar System, Claas AGRICOM
Precision Farming System, Ag-Chem Equipment., Inc - Soilection....
c) vznikajú geografické informačné systémy zamerané na oblasť presného
poľnohospodárstva: Horizons Technology, Inc., Land Info International, Agronomy
Service Bureau LLC, Farmers Software Association, Geomatics International, Inc.,
RDI Technologies, Inc., Tech International, ERDAS a p.
d) na poľnohospodárskych strojoch sa začínajú uplatňovať poľnohospodárske
navigačné navádzacie systémy: John Deere AutoTrac resp. Parallel Tracking, GPS
Crop systems, Ag-Chem Equipment, Inc., Agri-Data Management, Omnistar, Inc.,
Trimble Navigation Ltd.
Výskum v oblasti presného poľnohospodárstva sa opiera o skúmanie variability
podmienok prostredia v ktorom sa realizuje poľná výroba. Kľúčová pozornosť je preto
venovaná pozemku v rámci ktorého je snaha definovať špecifické zóny vyznačujúce sa
homogénnymi vlastnosťami. Pre vymedzenie a definovanie produkčných zón pre potreby
priestorovo diferencovaných vstupov bolo vyvinutých mnoho metód. Jeden z pomerne často
používaných prístupov využíva relatívne stabilné pôdne vlastnosti ako napríklad elektrickú
vodivosť pôdy a charakteristiky pozemku s prepojením na pedologicko pozemkové modely
s cieľom hodnotiť charakter variability pôdy. Topografické atribúty a údaje o polohe
pozemku vo veľkej miere využívajú pri mapovaní zón nachádzajúcich sa v rámci pozemku
s vysokou alebo nízkou produkčnou schopnosťou opierajúcou sa o prístupnosť vody (Jones et
al., 1989; Jaynes et al., 1994; Sudduth et al., 1997) v týchto prácach.
Elektrická vodivosť pôdy sa tiež často využíva pri skúmaní variability úrody
pestovanej plodiny spôsobenej rozdielnosťou pôdnej vlahy (Jaynes et al., 1994; Sudduth et
al., 1994). Kitchen et al. (1998) porovnával použitie tradičných prehľadov pôdy a prístupov
využívajúcich prekrývanie máp opierajúcich sa o hĺbku orničnej vrstvy a prevýšenie pozemku
(elavation) s cieľom vymedziť produkčné zóny v rámci pozemku. V tejto práci autor prišiel
k záveru, že metóda opierajúca sa o prekrývanie máp sa vyznačuje prednosťou vyplývajúcou
z georeferenčných meraní, ktoré sú opakovateľné na rozdiel od tradičného pôdneho
prieskumu. Jednako však metóda založená na prekrývaní máp je závislá na klasifikačných
kritériách definovaných priamo užívateľom, ktorý stanovuje počet tried a hraníc tried pre
každú premennú.
Vzhľadom na spojitý charakter údajov o pôde, klasifikačné systémy, ktoré umožňujú,
aby určité jedno pozorovanie patrilo do presne jednej triedy, sú často nevhodné. Kontinuálne
klasifikačné postupy typu Fuzzy boli preto vyvinuté pre použitie v situáciách, keď hranice
blokov nie sú presne definované. Na rozdiel od crisp klasifikácie, kontinuálne klasifikačné
postupy (spôsoby zaraďovania údajov) umožňujú individuálnym údajom, aby mali čiastočné
členstvo v určitej triede (t.j. aby určitý individuálny údaj mohol prislúchať do viac než jednej
triedy) (Burrough et al. 1992). Priebežná klasifikácia sa využíva v širokom rozsahu pre
posudzovanie a zatrieďovanie vlastností pôdy v nadväznosti na vytyčovanie produkčných zón
(Mc Bratney a de Grüjter, 1992; Odeh et al.).
Na základe rozsiahleho výskumu (Fraise et al., 1999) bolo zistené, že elektrická
vodivosť pôdy pre zvýšenie (nadmorská výška) a sklon svahu sú najdôležitejšie atribúty
vhodné pre vytyčovanie a určovanie produkčných zón definovaných v rámci pozemku. Tieto
okolnosti následne viedli k snahe vyvinúť systematický postup umožňujúci definovať polohu
produkčných zón práce na základe hodnôt elektrickej vodivosti pôdy, nadmorskej výšky
a sklonu svahu.
13
Materiál a metódy
Rozpracovanie problematiky presného poľnohospodárstva bude realizované na
základe nasledovných krokov:
1. Špecifikovanie charakteru presného poľnohospodárstva a jeho odlišností od
konvenčného hospodárenia na pôde.
2. Definovanie
kľúčových
informácií
využívaných
v systéme
presného
poľnohospodárstva.
3. Charakteristika výskumu zameraného na implementáciu presného poľnohospodárstva
v podmienkach slovenského poľnohospodárstva.
4. Sledovanie variability úrody pestovaných plodín.
5. Návrh postupu pre realizáciu precízneho poľnohospodárstva v podmienkach
Slovenska.
Metodický postup riešenia vychádza z projektu VEGA č. 1/0587/03 „Implementácia prvkov
presného poľnohospodárstva v manažmente vybraných systémov pestovania poľných plodín“,
ktorý bol v rokoch 2003-2005 riešený na Katedre strojov a výrobných systémov
Mechanizačnej fakulty SPU v Nitre.
Výsledky
1. Špecifikovanie charakteru presného
konvenčného hospodárenia na pôde.
poľnohospodárstva
a jeho
odlišností
od
Na základe spracovaného prehľadu problematiky možno konštatovať, že presné resp.
precízne poľnohospodárstvo chápe podmienky v rámci poľa odlišne než tradičné
poľnohospodárstvo
 Zohľadňuje skutočnosť, že pole ako celok, a pôda svojimi vlastnosťami, zásobami
živín a vlhkosťou je priestorovo diferencované prostredie.
 Tejto skutočnosti je prispôsobovaný systém hnojenia, aplikácie osiva a chemických
prostriedkov.
 Tento systém vyžaduje rozsiahlu technickú a informačnú podporu súvisiacu so
získavaním a spracovaním údajov pôde, o poli a o plodine.
 Každá informácia je vzťahovaná ku konkrétnemu miestu poľa so známou
geografickou polohou.
Možno konštatovať, že presné poľnohospodárstvo nepredstavuje iba súbor
technických prostriedkov a informačných technológií, ktoré umožňujú vykonávať určité
zásahy správnym spôsobom na správnom mieste a v správnom čase. Je to aj schopnosť presne
monitorovať a usmerňovať poľnohospodársky podnik
 a to jednak dielčie prvky v jeho štruktúre,
 ako aj daný výrobný systém ako celok.
Funkciu systému presného poľnohospodárstva možno obecne charakterizovať
nasledovne:
Hlavným zmyslom a úlohou presného poľnohospodárstva je zabezpečovať nižšiu spotrebu
vstupov a tak prispievať k vyššej efektívnosti technologických procesov a vyššej efektívnosti
výroby konkrétnych komodít. Na tento proces významne vplývajú:
- ekonomické požiadavky,
- ekologické požiadavky,
- legislatívne obmedzenia.
Zásluhou presnejšej a racionálnejšej aplikácie vstupov sa tak dosahujú:
14
nižšie straty vynakladaných vstupov,
vyššie ekonomické výnosy (napríklad lepším využívaním úrodotvorného potenciálu
pôdy či iného biologického materiálu),
- šetrné pôsobenie výrobných postupov a používaných technických prostriedkov na
ekosystém.
Aby bola zabezpečená celková funkcia presného poľnohospodárstva tak v porovnaní
s konvenčným poľnohospodárstvom do celého systému vstupujú nástroje:
-
- manažérske informačné systémy,
- systémy zabezpečujúce presnejší pohyb strojov v priestore (po poli).
Obidva typy nástrojov musia byť používané ako prostriedky, ktoré musia napomáhať
užívateľovi pracovať efektívnejšie.
Charakterizujme prvú skupinu nástrojov, ktoré sú tvorené týmito zložkami:
-
geografické informačné systémy,
softvérové systémy pre polohovo diferencovanú aplikáciu vstupov,
ucelené systémy pestovania poľných plodín s archiváciou informáciou o minulosti
(umožňujú kvalifikovane vykonávať manažérske zásahy a opatrenia),
manažérske rozhodovacie systémy podporované počítačovou technikou
a modelovaním.
Celý tento proces je pritom hodnotený podľa kritéria efektívnosti využívania
jednotlivých vstupov. Pri bližšej analýze systému precízneho poľnohospodárstva možno
konštatovať, že tento systém sa vyznačuje tým, že :
 hnacím médiom slúžiacim pre zabezpečenie funkcie jednotlivých
zložiek
(subsystémov) sú informácie,
 prevažná väčšina využívaných informácií je lokalizovaná k presne špecifikovanému
miestu pozemku, informácie pochádzajúce z jedného podsystému možno
prostredníctvom vhodného programového vybavenia agregovať, integrovať,
prekrývať. Tým sa získavajú nové zdroje informácií pre potreby riadiaceho procesu.
2. Definovanie kľúčových informácií využívaných v systéme presného poľnohospodárstva
Kľúčové druhy informácií, ktoré je potrebné sledovať, zaznamenávať a registrovať
možno rozdeliť do nasledovných skupín:
•
•
•
•
•
•
informácie o počasí a vplyve meteorologických činiteľov,
ekonomické a finančné informácie,
informácie o spoľahlivosti strojov,
informácie získané z leteckých snímok,
informácie o pozemkoch (druh a typ pôdy, melioračné zásahy, poľné cesty
a topografické informácie,
manažérske premenné informácie:
• úrodnosť pôdy,
• striedanie plodín a osevný postup,
• odrody, hybridy, počet jedincov na jednotku plochy,
• informácie o termínoch a hĺbke sejby, pôdne podmienky v čase sejby
v jednotlivých rokoch,
• spôsob a termíny operácií spracovania pôdy, stav pôdy v čase spracovania,
• použité chemické prostriedky, termíny aplikácie a aplikované množstvo.
15
•
•
•
•
•
informácie o použitých hnojivách hnojivá a spôsoboch aplikácie,
informácie o termínoch aplikácie a aplikovanom množstve,
informácie o lokalite a charaktere výskytu škodlivých činiteľov (buriny, škodcovia,
choroby, zhutnenie pôdy a p.),
informácie o dosahovanej úrode plodiny rámci pozemku (mapy úrod)
informácie o stave zberaného produktu, napr. o vlhkosti zberaného produktu (zrniny,
krmoviny) a p.
Celkovo možno konštatovať, že základom precízneho poľnohospodárstva sú informácie
z poľa.
3. Charakteristika výskumu zameraného na implementáciu presného poľnohospodárstva
v podmienkach slovenského poľnohospodárstva
V rokoch 2003-2005 bol na Katedre strojov a výrobných systémov MF riešený
projekt VEGA zameraný na výskum možnosti uplatnenia precízneho poľnohospodárstva
v systémoch pestovania poľných plodín. Konkrétne sa jednalo o projekt VEGA č. 1/0587/03
„Implementácia prvkov presného poľnohospodárstva v manažmente vybraných systémov
pestovania poľných plodín“. Ťažisko riešenia projektu VEGA sa realizovalo
v poľnohospodárskom podniku PD Progres Selice (okr. Šala). Na tento projekt v súčasnej
dobe nadväzuje ďalšie riešenie projektu VEGA s názvom „Ekologická a energetická
optimalizácia produkčného agrosystému s podporou informačných technológií a manažmentu
priestorovo diferencovaných vstupov“.
Kľúčovým vedeckým cieľom projektu VEGA č. 1/0587/03 bolo skúmanie charakteru
priestorovej premenlivosti faktorov majúcich rozhodujúci vplyv na efektívnosť pestovania
vybraných druhov poľných plodín.
Metodika riešenia pôvodne predpokladala monitorovať pôdne podmienky na základe
skúmania permeability pôdy, infiltračných parametrov, odolnosti voči účinkom erózie,
stability pôdnych agregátov v dôsledku pôsobenia technogénných činiteľov. Pri formulovaní
metodiky riešenia sa vychádzalo zo skutočnosti, že technológie precízneho
poľnohospodárstva sa opierajú o presné poľné mapy pôdnych vlastností, ktoré ovplyvňujú
úrodu poľných plodín. Bolo však konštatované, že vytváranie takýchto máp je nákladné
a prácne, keďže je potrebné odoberať vzorky a tieto vzorky analyzovať v laboratóriu. Pre
potreby presného poľnohospodárstva potrebujeme:
- presnú,
- rýchlu,
- nenákladnú metódu vytvárania máp s takým rozlíšením, ktoré vyhovuje súčasným
a budúcim aplikačným technológiám.
Na základe vlastných poznatkov, štúdia svetových trendov a potrieb efektívneho
veľkoplošného mapovania pôdnych podmienok sa pristúpilo ku spolupráci s Katedrou využití
strojů Technickej fakulty ČZU Praha. Na základe tejto spolupráce sa uskutočnili merania
elektrickej vodivosti pôdy a stanovenie pôdnej konduktivity (indikátor stavu pôdy). Pri
spoločných meraniach bol najprv použitý hrotový kontaktný konduktomer HKK-6 so šiestimi
elektródami, ktorý umožňuje získať diskrétne údaje o konduktivite pôdy. Následne bol
spoločne vyvinutý unikátny kotúčový konduktomer nesený na trojbodovom závese traktora
určený na kontinuálne meranie konduktivity v prevádzkových podmienkach. Nesený
traktorový konduktomer KTN-6 pracuje na princípe metódy priameho kontaktu s pôdou
a umožňuje merať elektrickú vodivosť pôdy v dvoch hĺbkových rozsahoch. Pozostáva
z dvoch základných častí: z mechanickej a elektronickej. Základom mechanickej časti je rám
upevnený na trojbodovom závese traktora. Na ňom sú prostredníctvom kĺbového uloženia
16
osadené tri páry krájadlových elektród, istené pomocou pružinových poistiek. Ovládaním
hydrauliky trojbodového závesu traktora je celý rám konduktomera nastavený do pracovnej
polohy, pričom sú elektródy cca 5 cm zahĺbené do pôdy. Prostredný pár elektród (tzv.
prúdové elektródy) privádza elektrický prúd do pôdy. Vplyvom jej odporu v nej vznikajú
úbytky napätia. Tieto sú snímané pomocou štvorice meracích, tzv. napäťových elektród.
Vnútorný pár elektród meria úbytok napätia v hornej vrstve pôdneho profilu 0 – 30 cm
a vonkajší pár v spodnej vrstve 0 – 90 cm.
Snímače elektrickej
vodivosti pôdy
ÚDAJE
INTERFACE
GPS
DATALOGGER
GIS - ArcView
MAPY
Obr. 1 Principiálna schéma merania elektrickej vodivosti pôdy a tvorba máp
Elektronická časť konduktomera pozostáva z troch základných blokov: vlastná
elektronika konduktomera, pamäťová jednotka a anténa na príjem GPS signálu. Vlastná
elektronika konduktomera je tvorená prúdovým zdrojom pre napájanie prúdových elektród,
voltmetrom, ktorý meria úbytky napätí na meracích elektródach, prijímačom GPS signálu
a dataloggerom, ktorý spája namerané hodnoty napätí s geografickými súradnicami. Súbor
údajov z dataloggera je priebežne ukladaný do pamäte typu EPROM. Obsah pamäťovej
jednotky je následne nahraný do počítača a v prostredí MS Excel sú vypočítané hodnoty
elektrickej konduktivity.
Uvedeným zariadením pre meranie elektrickej vodivosti pôdy boli uskutočnené poľné
merania na pozemkoch Poľnohospodárskeho družstva Progres Selice. Celkovo bolo
zmapovaných 1845 ha. Dôraz bol kladený na kľúčové tri pozemky s výmerou 122 ha, 131 ha
a 105 ha. Na uvedených troch pozemkoch sa v jednotlivých pestovateľských rokoch postupne
striedali rozhodujúce tri plodiny: ozimná pšenica, kukurica na zrno a lucerna. Meranie
elektrickej vodivosti pôdy umožnilo získať prehľad o variabilite vlastností pôdneho
prostredia. Získané primárne údaje boli priamo v poľných podmienkach ukladané do pamäti
palubného dataloggera a následne neskôr prenášané do PC.
17
Prvotné štatistické spracovanie prebiehalo v MS Excel a neskôr pre potreby
priestorového zobrazenia variability pôdnych podmienok bol použitý Geografický informačný
systém ArcView, verzia 8.2. Uvedený spôsob identifikácie variability vlastností pôdneho
prostredia sa ukázal ako dostatočne spoľahlivý, efektívny a presný. Meracie elektrické
meracie zariadenie nesené ma traktore uskutočňovalo v rámci pozemku člnkový spôsob
pohybu s rozstupom pracovných jázd 18 až 36 m v závislosti od veľkosti pozemku. Na
pozemkoch s výmerou do 25 ha bol rozstup najmenší a so zväčšovaním výmery pozemku sa
rozstup úmerne zväčšoval. Hlavný dôvod takéhoto postupu bola časová a energetická
náročnosť vykonávaných poľných meraní. Pri rozstupoch pracovných jázd bola dosiahnutá
hodinová výkonnosť merania 12-14 ha.h-1 pri priemernej spotreby paliva 0,2 lt.ha-1 (2,8 lt.h-1).
Na základe údajov o priestorovej premenlivosti vlastností pôdy, vyjadrenej
prostredníctvom elektrickej vodivosti pôdy boli stanovené špecifické zóny v rámci
skúmaných pozemkov v rámci ktorých boli identifikované rovnaké hodnoty elektrickej
vodivosti. Tieto zóny pozemku boli definované ako zóny vyznačujúce sa vyšším obsahom
ílovitých častíc s vyššou objemovou hmotnosťou pôdy a prejavujúce sa vyššou úrovňou
zhutnenia. Z pohľadu spracovania pôdy tieto zóny vyžadujú odlišné (diferencované)
spracovanie pôdy a preto bol spracovaný a navrhnutý postup jesenného obrábania pôdy
s diferencovanou hĺbkou kyprenia pomocou podrývacich kypričov. Realizácia takéhoto
priestorového obrábania pôdy dáva predpoklady pre zníženie spotreby paliva v rozsahu 12 –
18 % v závislosti od konkrétneho pozemku a rozsahu zhutnenia pôdy na pozemku.
4. Sledovanie variability úrody pestovaných plodín
Pre sledovanie priestorovej variability úrody ozimnej pšenice, jarného jačmeňa
a kukurice na zrno boli v podmienkach Poľnohospodárskeho družstva Progres Selice použité
2 obilné kombajny typu John Deere WTS 9640 vybavené systémom GreenStar, ktorý
obsahoval nasledovné komponenty:

prijímač satelitového signálu DGPS StarFire, ktorý zabezpečuje príjem signálu GPS
o geografickej polohe obilného kombajnu;
 procesor mapovania úrody zrna, ktorý prijíma všetky údaje zo systému mapovania
a prenáša ich do pamäťovej karty, pričom samotný procesor pôsobí ako interface,
 pamäťová karta, ktorá uchováva všetky údaje o mapovaní úrody zrna. Má kapacitu 8
MB a je schopná uchovať údaje o 400 h prevádzke obilného kombajnu;
 softvér pre tvorbu máp, ktorý prijíma prostredníctvom procesora údaje z pamäťovej
karty. Z týchto údajov vytvára mapy a podľa potreby aj určité správy;
 snímač úrody zrna, ktorý je zabudovaný v hornej časti zrnového zásobníka a funguje na
princípe merania nárazovej sily zrna pôsobiacej na snímač. Informácie o hodnote úrody
zrna postupujú zo snímača s určitou frekvenciou a následne sú v procesore integrované
s informáciami o geografickej polohe obilného kombajnu a prostredníctvom
mapovacieho softvéru John Deere Map dochádza k vytváraniu máp priestorovej
variability úrody zrna príslušnej plodiny v rámci pozemku.
Za účelom manažmentu plodinového systému pestovania určitej konkrétnej poľnej
plodiny je dôležité poznať vzájomný vzťah medzi dosahovanou hektárovou úrodou
a hodnotami elektrickej vodivosti pôdy. Poznanie takéhoto korelačného vzťahu umožňuje
v systéme presného poľnohospodárstva identifikovať pôdne podmienky v rámci pozemku. Pre
tento účel sa využíva geoštatistická analýza variability úrody. Na základe takejto identifikácie
sa potom dá sformulovať vhodná stratégia aplikácie priemyselných hnojív opierajúca sa
o priestorovo variabilnú dávku hnojiva. Takýto prístup je možné realizovať v podmienkach
18
Poľnohospodárskeho družstva Progres Selice pomocou rozhadzovača priemyselných hnojív
KUHN Axera vybaveného palubným počítačom LH AGRO.
Na základe rozpracovaného metodického postupu, údaje o priestorovej variabilite
pôdnych podmienok, získané prostredníctvom merania elektrickej vodivosti pôdy boli
konfrontované s údajmi charakterizujúcimi úrodu vybraných poľných plodín (ozimnej
pšenice, jarného jačmeňa a kukurice na zrno). Pri poľných meraniach orientovaných na
mapovanie úrody zrna v rámci vybraných pozemkov boli definované aj kľúčové technické
predpoklady sprevádzajúce implementáciu dielčích podsystémov celého systému. Ako hlavný
a dôležitý predpoklad získania spoľahlivých a vierohodných údajov možno označiť kontrolu
kalibrácie snímača úrody v závislosti od zberaného druhu plodiny a pri zmene parcely.
Z priebehu riešenia vyplynulo, že najjednoduchší spôsob interpretácie mapy elektrickej
vodivosti pôdy je vizuálne porovnanie s mapami úrody alebo s mapami pôdneho prieskumu
konkrétneho pozemku, pričom presnejšia analýza by obsahovala „rasterizáciu“ údajov
elektrickej vodivosti pôdy a údajov získaných z monitoringu úrody do rovnakých buniek
štvorcovej mriežky a ich vzájomné porovnanie pomocou štatistických metód. Z toho dôvodu
bola vykonaná „rasterizácia“ máp konduktivity a hektárovej úrody na mriežku s rastrom cca 2
m2 a takto (spätne) získané (v prostredí ArcView prepočítané) údaje hektárovej úrody
a konduktivity boli geoštatisticky vyhodnotené pomocou GIS ArcView pričom okrem
počítania korelačného koeficientu medzi dátami úrody a konduktivity bola zohľadňovaná
štatistická významnosť jednotlivých hodnôt aj z pohľadu geografickej lokalizácie
jednotlivých meraní, tzn. či je zaznamenaná variabilita v priestore možná alebo iba náhodná.
Zo štatistického spracovania získaných údajov v prostredí Geoštatistika GIS ArcView
vyplynuli závislosti medzi hodnotami elektrickej vodivosti pôdy a úrodou zrna konkrétnej
plodiny. Napr. na pozemku č. 123 (84 000 záznamov úrody) bolo zistené, že v prípade
ozimnej pšenice možno konštatovať 55 %-nú korelačnú závislosť medzi úrodou zrna (t.ha-1)
a elektrickou vodivosťou pôdy (mS.m-1).
Pre účely odoberania pôdnych vzoriek bol použitý návesný poloautomatický odoberač
pôdnych vzoriek vlastnej konštrukcie vyvinutý v spolupráci s Poľnohospodárskym družstvom
Progres Selice. Poloautomatický odoberač pôdnych vzoriek je upevnený na (návesnom) ráme
dvojkolesového podvozku a pomocou závesu je pripojený na traktor. Pracovným orgánom
odoberača pôdnych vzoriek je tzv. odoberacia ihla určená na odber porušených pôdnych
vzoriek z pôdneho profilu 0 – 30 cm (za účelom chemického rozboru).
Riešenie projektu umožnilo získať významné informácie o priestorovej premenlivosti
pôdnych podmienok reprezentovaných zásobami živín v pôde pred založením porastu
(spracované z rozboru pôdy na Katedre agrochémie a výživy rastlín FAPZ Nitra), bol
priebežne monitorovaný technologický postup výroby kukurice na zrno a boli priebežne
monitorované vstupy pre výpočet nákladov (použitá technika, aplikované živiny a ochrana).
5. Návrh postupu pre realizáciu precízneho poľnohospodárstva v podmienkach Slovenska
Systém presného poľnohospodárstva ako celok predstavuje určitú pyramídu. Podobne
ako pyramída obsahuje veľa nosných kameňov. Monitory úrody, vzorkovanie a odber
pôdnych vzoriek alebo polohovo diferencovaná aplikácia priemyselných hnojív resp.
pesticídov – to všetko sú však iba niektoré nosné piliere systému. Pre dosiahnutie vrcholu
pyramídy je potrebné zvládnuť celú sústavu krokov v rámci ktorých dochádza k zostavovaniu
ďalších prvkov medzi ktoré patria aj vyspelé technológie satelitového prieskumu, leteckého
fotografovania, zobrazovania zemského povrchu, patria sem aj procesy spracovania
informácií, užívateľský software rôzneho druhu, ako aj expertné agronomické profesionálne
poradenstvo. Zásadný význam však majú aj vlastné znalosti a mnohoročné skúsenosti
samotného poľnohospodára. Iba skombinovaním všetkých týchto zložiek presné
19
poľnohospodárstvo umožňuje identifikovať čo sa vlastne deje na pozemku a akým spôsobom
realizovať jednotlivé zásahy a opatrenia.
Z obecného hľadiska presné poľnohospodárstvo vyžaduje realizovať nasledovné tri kroky:
1. zhromažďovanie informácií
2. spracovanie a analyzovanie informácií
3. realizovanie určitej potrebnej zmeny
Zhromažďovanie informácií ako prvým základným predpokladom súvisí vlastne
s obsahom samotného systému presného poľnohospodárstva, ktoré je definované ako systém
poháňaný informáciami, systém opierajúci sa o poznatky a znalosti a zároveň systém
využívajúci polohovo diferencované technológie pre generovanie agronomických,
ekonomických a environmentálnych prínosov v prospech poľnohospodára.
Funkcia systému sa teda odvíja od zhromažďovania informácií a to informácií
pravdivých, na základe ktorých možno budovať bázu znalostí, ktorá vlastne umožňuje
využívať tieto znalosti.
Za kľúčový problém možno považovať problém určenia tých správnych informácií.
Informácie získavané pri monitorovaní úrody sú veľmi dôležité, avšak údaje z jedného roka
nepostačujú pretože odrážajú iba pôsobenie niektorých faktorov vzťahovaných iba k jednému,
bežnému roku. Údaje z druhého roka môžu veľmi odlišovať. Práve preto má veľký význam
báza znalostí, ktorá musí vstúpiť do procesu využívania informácií. Aké dimenzie má však
mať potrebná báza znalosti, ako majú byť usporiadané jednotlivé poznatky – to všetko sú
otázky, ktoré vznikajú pri budovaní a usporadúvaní poznatkov a informácií.
1. Na úrovni rezortu pôdohospodárstva:
 rozpracovať systém školenia pracovníkov rezortu so zameraním na variabilitu
výrobných podmienok a tomu zodpovedajúci manažment pracovných postupov;
 podporiť vznik a fungovanie subjektov zameraných na mapovanie pôdnych
podmienok (odber pôdnych vzoriek, ich spracovanie, tvorbu máp, analyzovanie
a interpretovanie výsledkov a poradenstvo
2. Na úrovni výrobcov priemyselných hnojív:
 vyvinúť sortiment priemyselných hnojív, ktoré budú svojím zložením a vlastnosťami
lepšie vyhovovať požiadavkám precízneho poľnohospodárstva z hľadiska dávkovania
a miešania;
 úzko spolupracovať s podnikmi poskytujúcimi služby pre prvovýrobcov v oblasti
variabilnej aplikácie priemyselných hnojív;
3. Na úrovni Slovenskej poľnohospodárskej univerzity :
Sformulovať medziodborový študijný program zameraný na výchovu odborníkov pre
oblasť precízneho poľnohospodárstva, ktorého obsah by tvorili predmety :





geografické informačné systémy,
informačné technológie;
mechanizované výrobné systémy,
aplikovaná štatistika,
základy pedológie atď.
4. Na úrovni Slovenského centra poľnohospodárskeho výskumu :
 Iniciovať skoncipovanie štátneho programu výskumu a vývoja so zameraním na
overovanie precízneho poľnohospodárstva,
 adaptácia technológií pre podmienky slovenských podnikov,
 výskum nedeštruktívnych metód zisťovania pôdnych vlastností a hodnotenia porastov,
20


tvorba softvérových produktov pre potreby spracovania informácií;
ekonomické analýzy efektívnosti priestorovo diferencovaných vstupov a vložených
investícií.
PODNIK SLUŽIEB
Agrochemické služby
v oblasti aplikácie
priemyselných a organických
hnojív
Systém precízneho
poľnohospodárstva :
služby a poradenstvo
pre prvovýrobu
Nákup a predaj
priemyselných hnojív
Mapovanie pozemkov a zostavovanie
máp pôdných vlastností a zásob živín v
Nákup a predaj vápenatých
pôde
hnojív
Variabilná aplikácia hnojív mobilnými
Nákup a predaj
aplikátormi so systémom GPS
agrochemikálií
Variabilná aplikácia dusíka s použitím
N-testerov
Mapovanie úrod poľných plodín
prostredníctvom úrodomerov
zabudovaných v zberových strojoch
Obr. 2 Model podniku služieb so zameraním na oblasť presného poľnohospodárstva
Pre úspešný rozvoj precízneho poľnohospodárstva bude mať veľký význam
poradenstvo a legislatívna informačná podpora. Ako už bolo uvedené v predchádzajúcich
častiach, systém precízneho poľnohospodárstva vyžaduje špecifické prostriedky pre prácu
s informáciami. Zároveň vyžaduje aj rutinné spracovanie a analyzovanie týchto informácií, čo
je možné pri vysokej profesionalizácií všetkých vykonávaných činností. Ako ukazujú
skúsenosti z blízkeho zahraničia (v Českej republike napr. spoločnosť MJM Litovel a.s.)
alebo vzdialenejšieho zahraničia (vo Veľkej Británií napr. spoločnosť BUNN Ltd.) najväčší
21
efekt prinášajú podniky služieb špecializované na poskytovanie komplexných služieb
v oblasti precízneho poľnohospodárstva. Model takéhoto podniku vyjadruje obr. 2.
Záver
Presné poľnohospodárstvo je potrebné chápať ako dôležitý prostriedok umožňujúci
efektívne využívať vstupy vynakladané v rastlinnej výrobe v rámci jednotlivých
technologických operácií. Celý systém presného poľnohospodárstva sa opiera o presne
definovaný systém informácií, ktoré sú spravidla georeferencované, čiže vzťahované
u špecifickému miestu v rámci pozemku. Manažment technologických operácií vyžaduje
dôsledné znalosti práce s Geografickými informačnými systémami, ako aj poznatky
o variabilite pôdnych a ďalších podmienok. Na ich základe možno následne realizovať
priestorovo diferencované aplikovanie vstupov, predovšetkým hnojív. Neoddeliteľným
prvkom presného poľnohospodárstva je sledovanie variability úrody poľných plodín
a hľadanie vzájomného vzťahu medzi úrodou a variabilitou zásob živín v pôde. Cieľom je
efektívne využívanie potenciálu pôdnych podmienok v rámci daného pozemku.
Príspevok vznikol v súvislosti s riešením výskumnej úlohy v rámci projektu VEGA č.1/3478/06
– Ekologická a energetická optimalizácia produkčného agrosystému s podporou
informačných technológií a manažmentu priestorovo diferencovaných vstupov a projektu
KEGA č. 3/4275/06 Presné pôdohospodárstvo – implementácia s podporou informačných
technológií a techniky, ktoré sú riešené na Katedre strojov a výrobných systémov
Mechanizačnej fakulty SPU v Nitre.
Použitá literatúra
1. BURROUGH, P.A. MACMILLAN, R.A. and VAN DEURSEN, W.1992. “Fuzzy
Classification Methods for Detecting Land Suitability from Soil Profile Observations and
Topography,” Journal of Soil Science, Vol. 43, pp. 193-210, 1992.
2. DIKER, K., BUCHLEITER, G.W., FARAHANI, H.J., HEERMANN, D.F. AND
BRODAHL, M.K. 2002. Frequency analysis of yield for delineating management zones.
CD Proceeding of the 6th International Conference on Precision Agriculture and Other
Precision Resources Management. Bloomington, MN., USA.
3. JAYNES, D.B., COLVIN, T.S. AND AMBUEL, J. 1995. Yield mapping by
electromagnetic induction. p. 383- 394. In P.C. Robert, R.H. Rust, and W.E. Larson (ed.)
Site-specific management for agricultural systems. Proc. Minn., MN, 27-30 Mar. 1994.
ASA, CSSA, and SSSA, Madison, WI.
4. JONES, A.J. MIELKE, L.N. BARTLES, C.A. AND MILLER, C.A. “Relationship of
landscape position and properties to crop production.” Journal of Soil and Water
Conservation, Vol. 44, pp. 328-332, 1989.
5. KITCHEN, N.R., SUDDUTH, K.A. HUGHES, D.F. AND BIRRELL S.J. 1995.
Comparison of variable rate to single rate nitrogen fertilizer application: corn production
and residual soil NO3-N. p. 427-442. In Proc. 2nd International Conf. on Site-Specific
Management for Agricultural Systems, Minnesota ., MN, Mar. 27-30, 1994. ASA,
Madison., WI.
6. KITCHEN, N.R., SUDDUTH, K.A. AND DRUMMOND, S.T. 1996. Mapping of sand
deposition from 1993 Midwest floods with electromagnetic induction measurements. J.
Soil Water Cons. 51:336-340.
7. MCBRATNEY A.B. AND DEGRUIJTER, J.J. 1992. “A Continuum Approach to Soil
Classification by Modified Fuzzy k-means with Extragrades,” Journal of Soil Science,
Vol. 43, pp. 159-175, 1992.
22
8. ODEH, I.O.A., MCBRATNEY, A.B. and CHITTLEBOROUGH, D.J. 1992. “Soil Pattern
Recognition with Fuzzy c-means: Application to Classification and Soil-Landform
Interrelationships,” Soil Science Society of America Journal, Vol. 56, pp. 505-516, 1992.
9. STAFFORD, J.V., LARK, R.M. and BOLAM, H.C. 1999. Using yield maps to
regionalize fields into potential management units. In: P.C. Robert, R.H. Rust and W.E.
Larson (ed.) Proceedings of 4th Conference on Precision Agriculture, ASA-CSSA-SSSA,
Madison, WI., USA. p. 225-237.
10. SUDDUTH, K.A., DRUMMOND, S.T. BIRRELL, S.J. and KITCHEN N.R. 1997.
Spatial modelling of crop yield using soil and topographic data. Vol. 1, p. 439-47. In J.V.
Stafford (ed.) Precision agriculture ‘97, First European Conf. on Precision Agric. Proc.
Warwick Univ. Conf. Centre, UK, 7-10 Sept. 1997. SCI, London, UK.
Kontaktná adresa:
prof. Ing. Ladislav Nozdrovický, PhD.,
Katedra strojov a výrobných systémov,
Mechanizačná fakulta, SPU v Nitre,
Tr. Andreja Hlinku 2, 949 76 Nitra,
Ladislav.Nozdrovický@uniag.sk
prof. Ing. Miroslav KAVKA, DrSc.,
Katedra využití strojů,
Technická fakulta,
Česká zemědělská univerzita v Praze,
Kamýcká 129, 16521 Praha 6 – Suchdol,
[email protected]
23
PREDPOKLADY UPLATNENIA VARIABILNÉHO HNOJENIA PRIEMYSELNÝMI
HNOJIVAMI V SYSTÉME PRESNÉHO POĽNOHOSPODÁRSTVA
Halaj, P. – Nozdrovický, L.
Katedra strojov a výrobných systémov, MF SPU, Nitra
Úvod
Nový trend využívajúci georeferencované údaje - presné poľnohospodárstvo možno
považovať za taký prístup hospodárenia na pôde, ktorý sa opiera o použitie informačných
technológií. Od tradičného prístupu využívaného v rastlinnej výrobe sa odlišuje v celkovom
pohľade na chápanie poľa ako základnej produkčnej jednotky. Berie do úvahy skutočnosť, že
pozemok ako výrobná jednotka a pôdne prostredie svojimi vlastnosťami, zásobami živín
a vlhkosťou je priestorovo diferencované prostredie.
Hnojenie poľných plodín už dlhodobo vyvoláva otázky o efektívnosti použitých
spôsobov. Linsley a Bauer už v roku 1929 popísali postup zameraný na intenzívny odber
vzoriek pôdy (vzorkovanie) a mapovanie variability chemickej reakcie pôdy pH. Tento
výskum súvisel so stanovením produkčných zón vymedzených v rámci pozemku pre potreby
vápnenia pôdy variabilnými dávkami. Tento výskum predchádzal súčasným snahám, v
ktorých sa technológia založená na priestorovo špecifickom manažmente (riadení) stáva
skutočnosťou. Stále totiž existujú obavy o tom, či priestorovo diferencovaný manažment
poľných operácií je skutočne ekonomicky efektívnejší v porovnaní s tradičným spôsobom
aplikácie vstupov (priemyselných hnojív), ktorého podstatou je aplikácia priemernej dávky na
celý pozemok. Z pohľadu hodnotenia účinnosti vykonávanej operácie za významné elementy
sú považované rovnomernosť a presnosť aplikácie určitej zvolenej dávky. Z toho dôvodu
Fulton, Shearer, Chabra, Higgins (1999) uskutočnili testy zamerané na stanovenie a
charakterizovanie variability obrazca rozhadzovania pri člnkovom spôsobe jazdy. Následne
sa potom uskutočnilo matematické modelovanie aplikácie uniformnej a variabilnej dávky
granulovaných materiálov (priemyselných hnojív). Tento model môže byť použitý na
predpokladanie celkovej efektívnosti aplikácie a odhad odchyliek od požadovaného obrazca
rozhadzovania. Táto metóda môže byť tiež použitá na preskúmanie a špecifikovanie
vhodného rozlíšenia siete bodov pre odber vzoriek pôdy týkajúcich sa postupov variabilného
dávkovania hnojív v rámci presného poľnohospodárstva, rešpektujúcich aj obmedzenia
vyplývajúce z konštrukcie a technických možností použitého náradia (rozhadzovača
priemyselných hnojív), Saidl, 1998.
Nástup systému presného poľnohospodárstva možno považovať za snahu
o zdokonalenie praktického hospodárenia a dosiahnutia vyššieho zisku s využitím existujúcej
priestorovej nerovnomernosti vlastnosti pôdy a porastu. Vstup nových technických
prostriedkov podporujúcich realizáciu nových technológií za súčasného sprístupnenia
satelitového navigačného systému GPS – (Global Position System) pre potreby praktického
používania umožňuje presne mapovať heterogenitu pozemkov. Následne je možné vykonávať
také agrotechnické opatrenia, ktoré svojím charakterom reagujú na túto variabilitu s vyššou
efektívnosťou vynakladaných vstupov, čo konkrétne potvrdili Kitchen, Sudduth, Hughes,
Birrell, 1995.
Materiál a metódy
24
Pre skúmanie problematiky priestorovo diferencovaného (variabilného hnojenia) bol
použitý metodický postup, ktorý pozostával z nasledovných dielčích krokov:
- posúdenie významu priestorovo diferencovaného hnojenia poľných plodín na báze
variabilnej dávky,
- posúdenie možností uplatnenia metód realizácie variabilného hnojenia,
- charakterizovanie významu sledovania variability úrody,
- definovanie prístupov pri výbere koncepcie variabilného hnojenia.
Predmetná problematika variabilného hnojenia poľných plodín súvisí s projektom
VEGA č. 1/0587/03 „Implementácia prvkov presného poľnohospodárstva v manažmente
vybraných systémov pestovania poľných plodín“, ktorý bol v rokoch 2003-2005 riešený na
Katedre strojov a výrobných systémov Mechanizačnej fakulty SPU v Nitre. Riešenie
nadväzuje aj na projekt VEGA „Ekologická a energetická optimalizácia produkčného
agrosystému s podporou informačných technológií a manažmentu priestorovo
diferencovaných vstupov“, ktorý je od roku 2006 riešený na Katedre strojov a výrobných
systémov Mechanizačnej fakulty SPU v Nitre.
Výsledky dosiahnuté pri skúmaní daného problému
Posúdenie významu priestorovo diferencovaného hnojenia poľných plodín na báze
variabilnej dávky
Najväčší rozsah osvojenia a rozšírenia systému presného poľnohospodárstva možno
do súčasnosti pozorovať v technologických postupoch súvisiacich s aplikáciou priemyselných
hnojív. Konvenčné hnojenie, ktoré je realizované na základe priemerného obsahu živín v pôde
v rámci celého pozemku, môže viesť v oblastiach s vyššou zásobou živín k prehnojeniu.
Naproti tomu variabilné hnojenie umožňuje presnejšie dávkovať (prípadne redukovať)
celkové množstvo hnojiva, čo spravidla vedie k vyššej ekonomickej efektívnosti
aplikovaného hnojiva. V oblastiach, kde vplyvom hnojenia podľa priemernej dávky nie je
využitá produkčná schopnosť pôdy možno aplikovať vyššie dávky hnojiva. Konkrétne to
znamená, že tieto zóny pozemku môžu poskytnúť vyššiu hektárovú úrodu pri vyššej
efektívnosti vstupov.
Racionálne aplikácia hnojiva prostredníctvom lokálneho prispôsobenia dávok hnojiva
na základe heterogenity v rámci pozemku má okrem ekonomických výhod aj významné
ekologické prínosy. Po vstupe Slovenskej republiky do spoločenstva krajín Európskej únie
narastajú tlaky na redukovanie dávok resp. na efektívnejšie využívanie priemyselných hnojív,
predovšetkým dusíka. Nitrátová smernica - č. 91/676/EEC v podobe zákona o ochrane
podzemných vôd pred znečistením dusičnanmi, ukladá povinnosť poľnohospodárom
redukovať hnojenie v ekologicky zraniteľných oblastiach a potrebné dávky hnojív určovať
podľa pôdnych podmienok a diferencovaných požiadaviek pestovanej plodiny.
Základným cieľom priestorovo diferencovaného (variabilného) hnojenia je
prispôsobenie dávok hnojenia heterogenite pozemku zistenej mapovaním s ohľadom na
predpokladanú úrodu pestovanej plodiny. Variabilné hnojenie sa opiera o princípy hnojenia
vychádzajúce z odbornej praxe. V súčasnosti sú dobre známe nároky rastlín na potrebu živín
v jednotlivých fázach svojho vývoja a dozrievania porastu. Dávka hnojiva zodpovedá
čerpaniu živín porastom v priebehu vegetačného obdobia a narastá so zvyšujúcou sa
hektárovou úrodou. Z uvedeného dôvodu Veľmi dôležitým predpokladom pre zabezpečenie
požadovanej úrody je odhad budúcej úrody s následným stanovením potreby jednotlivých
druhov živín. Význam mapovania úrody spočíva v poukázaní na lokálne rozdiely hektárovej
úrody v rámci pozemku s následným definovaním požiadaviek na hnojenie.
25
Produkčná schopnosť charakterizuje schopnosť pôdy umožniť jednotlivým plodinám
dosiahnuť hektárovú úrodu, ktorá je samozrejme výrazne ovplyvnená spôsobom hospodárenia
na pôde a danými klimatickými podmienkami . Produkčná schopnosť pôdy poskytuje na
začiatku vegetačného obdobia východziu informáciu pre poznanie lokálnych rozdielov výšky
očakávanej úrody. Prvotné informácie potrebné pre posúdenie úrodového potenciálu pôdy
vychádzajú z poznania variability vlastností pôdy a dlhoročných znalostí a skúseností
praktikov. Ďalšie informácie, ako napr. mapy úrod, letecké alebo satelitné snímky a mapy
reliéfu pozemku, doplňujú a spresňujú celkovú informovanosť o variabilite úrodového
potenciálu.
Tabuľka 1: Prehľad informačných zdrojov pre potreby variabilného hnojenia
Informačný zdroj*
Papierové mapy pozemkov
podniku
Informácie o agrotechnických
opatreniach
Topografické karty
Použitie
Cyklus zberu
informácií
jednorázovo
výpočty (parametre), dokumentácia
ročne
pestovateľský plán, výpočty, dokumentácia
jednorázovo
Hranice pozemku
jednorázovo
Bonitované pôdno-ekologické
jednotky
Pôdne vzorky
Obhliadka poľa
Hektárová úroda
jednorázovo
referenčná báza pozemkov, prehľad o pozemkoch,
pozičná kontrola
referenčná báza pozemkov, výmera pozemkov,
pozičná kontrola
variabilita vlastnosti pôdy, výpočet dávok hnojenia
výpočet dávok hnojenia
prispôsobenie agrotechnických opatrení
odhadnutie očakávanej úrody, tvorba zón
variability, kontrola úspešnosti variabilného
hnojenia, vyhľadávanie problémových zón pozemku
Elektronické snímanie porastu
on-line
2. a 3. dávka dusíkatého hnojiva
Elektronické snímanie pôdy
on-line
mapovanie variability pôdy, hnojenie dusíkatým
hnojivom
Reliéf pozemku (porast)
on-line
odhad očakávanej úrody, tvorba zón variability
Diaľkový prieskum pozemku
jednorázovo
vyhľadávanie problémových zón pozemku,
(DPZ)
opakovane
odhadnutie očakávanej úrody, tvorba zón variability
* pre rozličné koncepty variabilného hnojenia sú potrebné vždy iba niektoré informačné zdroje
pravidelne
pravidelne
ročne
Potreba hnojenia vychádza z rozdielu potrebného množstva hnojiva na dosiahnutie
očakávanej úrody a obsahu živín v pôde. Pre posúdenie obsahu živín v pôde je nevyhnutné
vykonanie odberu a analýzy pôdnych vzoriek, ktoré zvyšujú celkové náklady na variabilné
hnojenie.
Z dôvodu veľkej variability pôdneho prostredia, rozdielnosti stratégií hospodárenia na
pôde a s prihliadnutím na rozmanitosť klimatických podmienok nie je možné vyvinúť nejaké
univerzálne riešenie pre zavádzanie variabilného hnojenia. Konvenčné hnojenie si vyžaduje
využívanie všeobecne platných znalostí vzťahované na konkrétne podmienky stanovišťa. Pre
variabilné hnojenie platia tieto požiadavky ešte výraznejšie. Kľúčový význam
v rozhodovacom procese zohráva človek ako manažér zabezpečujúci realizáciu určitej
konkrétnej technológie. Používaním nových technických prostriedkov podporovaných
navigačným satelitným systémom GPS sa zlepšujú predpoklady pre správne rozhodovanie.
Metódy realizácie variabilného hnojenia
Tak ako mnohé iné postupy aj variabilné hnojenie sa realizuje v reťazci: „zber
informácií - rozhodnutie - realizácia“. Získané informácie sa spracovávajú v rozhodovacom
procese prostredníctvom výpočtovej techniky a s využitím agronomických znalostí
26
a skúseností. Cieľom rozhodovacieho procesu je zostaviť plán hnojenia pre heterogénne
podmienky v rámci pozemku a pomocou zodpovedajúcej techniky aplikovať variabilnú dávku
hnojiva. V súčasnosti je dobre vyvinutý kontrolný systém pre variabilné hnojenie. Je však
potrebné získať viacero informácií o variabilite pôdy a porastu. Z finančných dôvodov sú tieto
informačné zdroje minimalizované na nevyhnutnú možnú mieru. Tabuľka 1 poukazuje na
rozdielne informačné zdroje pre variabilné hnojenie.
V závislosti od toho, kedy a kde sa realizujú jednotlivé kroky zberu informácií
a rozhodovacieho procesu, možno rozlišovať dva koncepčné systémy a to off-line systém
a on-line systém.
Off-line systém (systém mapovania) sa vyznačuje tým, že plán variabilného hnojenia
je vypracovaný na podnikovom osobnom počítači. Pomocou pamäťovej karty (PCMCIA, SDkarta...) sú tieto informácie prenesené do palubného počítača aplikačnej techniky a na ich
základe je realizovaná variabilná aplikácia hnojiva. Systém umožňuje vykonanie dôkladnej
prípravy plánu variabilného hnojenia tým, že vychádza z niekoľkých informačných zdrojov
získaných v čase pred samotným hnojením. Zmeny parametrov porastu a pôdy sa však
nezohľadňujú v časovom okamihu hnojenia. Základným nástrojom pre spracovávanie
a spracovanie údajov z jednotlivých informačných zdrojov v off-line systéme predstavuje
geografický informačný systém GIS v spojení s agronomickým expertným počítačovým
systémom. Samozrejme nevyhnutné sú aj systémy určovania geografickej polohy (GPS).
Naproti tomu on-line systém sleduje a vyhodnocuje počas jazdy potrebu hnojenia
a v reálnom čase vykonáva variabilnú aplikáciu hnojiva. Vyžaduje si vhodné senzory
a výkonný palubný počítač. Systémy určovania geografickej polohy nie sú potrebné, avšak
môžu byť veľmi užitočné pre kontrolu a dokumentáciu hnojenia. Momentálne je k dispozícii
viac technických riešení on-line hnojenia, pričom najvýraznejšie rozšírenie v praxi
zaznamenal systém N-Senzor.
Výber z uvedených metód realizácie variabilného hnojenia je pri súčasných
možnostiach zberu a spracovania informácií o variabilite dominantne podmienený druhom
aplikovaných živín. Pre hnojenie základnými živinami (P, K, Mg, Ca) resp. aj mikroprvkami
má vhodnejšie uplatnenie off-line hnojenie, čiže hnojenie z aplikačných máp. Senzormi
podporované on-line hnojenie je v súčasnosti možné pri aplikácii dusíkatých hnojív. Trend do
budúcnosti jednoznačne vedie k variabilnému hnojeniu podporovaného systémom mapovania
so súčasným využitím senzorom.
Charakterizovanie významu sledovania variability úrody
Na základe mnohých literárnych zdrojov, ako aj z praktických výsledkov
monitorovania úrodnosti v rámci zavedenia variabilného hnojenia v zahraničí, sú rozdiely
v skutočnej úrodnosti pôdy často vyššie v porovnaní s vizuálnym posúdením. Dokonca
variabilita pôdno-klimatických podmienok vyjadrená prostredníctvom Bonitovaných pôdnoekologických jednotiek (BPEJ) dostatočne nevyjadruje reálnu variabilitu stanovištných
podmienok. V rozpore s doteraz všeobecne zaužívaným rozdelením pôd do jednotlivých
kategórií produkčného potenciálu, tento potenciál pôdy nebude zrejme daný predovšetkým
pôdnym typom a fyzikou pôdy (pôdny druh, zrnitosť, štruktúra). Pre správne vymedzenie
skutočnej úrodnosti pozemkov a ich častí sú rozhodujúce komplexné účinky všetkých
úrodotvorných faktorov. Možno konštatovať, že dominantný význam pripadá takmer na
všetkých pozemkoch práve vode a vodnému režimu pôdy.
Tieto skutočnosti boli potvrdené aj z praktických výsledkov monitorovania výšky
hektárovej úrody obilným kombajnom v rámci zavedenia systému variabilného hnojenia na
podniku AGRO Divízia s.r.o. Selice.
27
Z praktického hľadiska možno konštatovať, že na výmere 80 % z celkovej plochy
pozemku bola dosiahnutá hektárová úroda od 2 do 6 t.ha-1. Podobné výsledky boli dosiahnuté
prakticky na celej výmere podniku.
Uvedené výsledky monitorovania hektárovej úrody potvrdzujú aj viaceré literárne
zdroje, že na mnohých pozemkoch je variabilita hektárovej úrody skutočne vysoká. Zdá sa
byť logické a efektívne využiť znalosti o variabilite úrody a prispôsobiť jednotlivé aplikačné
vstupy k danej skutočnosti.
Samozrejme nie všade sú rozdiely v dosahovanej úrode také výrazné. Na pozemkoch,
ktoré sa javia z hľadiska úrodového potenciálu skôr homogénne, má tiež variabilné hnojenie
veľký význam. Existujú pozemky, resp. lokality, kde úrodnosť pôdy v rámci pozemku je
pomerne rovnaká. V týchto podmienkach je výška hektárovej úrody ako aj rozdiely v rámci
pozemku skôr ovplyvňovaná správnou agrotechnikou (spracovanie pôdy, termín sejby, výber
vhodnej odrody), priebehom počasia v danom roku, predplodinou. Na týchto stanovištiach,
kde v prípade hnojenia je potrebné reagovať na aktuálny stav pôdy a porastu, je efektívne
práve variabilné hnojenie podporované senzormi (on-line hnojenie pomocou napr. Nsenzora).
V prípade, kde výška hektárovej úrody je ovplyvňovaná predovšetkým úrodovým
potenciálom pôdy (pôdno-klimatické variabilné hnojenie na základe aplikačných máp (offline hnojenie, viď. článok Variabilné hnojenie v systéme presného poľnohospodárstva –
význam, základy a koncepčné metódy). Správny výber koncepčnej metódy variabilného
hnojenia má veľký význam, pretože hnojenie systémom off-line si vyžaduje iné technickotechnologické vybavenie v porovnaní s hnojením on-line.
Definovanie prístupov pri výbere koncepcie variabilného hnojenia
Koncepčné metódy variabilného hnojenia boli popísané v predchádzajúcom
príspevku. Na základe princípu zberu, spracovania informácií sa variabilná aplikácia
priemyselných hnojív rozdeľuje na tzv. off-line systém hnojenia, založený na odbere pôdnych
vzoriek a on- line systém hnojenia reprezentovaný technickými riešeniami snímania stavu
porastu a aplikácie v reálnom čase. Vhodnosť uvedených koncepčných metód závisí práce od
veľkosti a rozsahu variability pôdy a porastu a hlavne od príčin výskytu uvedenej variability.
Skôr než možno pristúpiť k výberu vhodnej koncepčnej metódy je potrebné vykonať
úvodné ohodnotenie podmienok stanovišťa a následne zvoliť konkrétnu stratégiu s ohľadom
na špecifické podmienky konkrétneho podniku, resp. danej územnej lokality. Potrebné
informácie pre správnu voľbu koncepcie variabilného hnojenia môžu poskytnúť práve
agronómovia podnikov, ktorí na základe dlhoročných skúseností a pozorovaní dobre poznajú
špecifiká svojich pozemkov. Skúsení praktici najrýchlejšie dokážu poukázať na zvláštnosti
svojich pozemkov, poprípade sú schopní vysvetliť príčiny existujúcej variability.
Výsledkom ohodnotenia stanovištných podmienok je odpoveď na otázky:
1, Sú vlastnosti stanovišťa charakterizované vlastnosťami pôdy, reliéfom, nadmorskou
výškou, expozíciou, priemerným úhrnom ročných zrážok, slnečným žiarením a teplotou skôr
homogénne alebo heterogénne?
2, Je úroda na jednotlivých dielčích zónach pozemku ovplyvňovaná skôr ročníkom
alebo spomínanými vlastnosťami stanovišťa?
Ak sú vlastnosti stanovišťa skôr homogénne a úroda je v jednotlivých zónach
ovplyvňovaná predovšetkým počasím, predplodinou, odrodou, agrotechnikou a mení sa medzi
jednotlivými rokmi, tak v tomto prípade cieľom variabilného hnojenia bude vyrovnanie
rozdielom porastu. Pri homogénnych vlastnostiach stanovišťa sa vymedzenie dielčích plôch
pre jednotlivé aplikačné zásahy orientuje na aktuálne podmienky stanovisťa. Ako vhodné
a odporúčané zásahy pre takéto podmienky možno považovať variabilné hnojenie základnými
28
živinami na základe aplikačných máp (off-line systém), variabilné hnojenie dusíkom
a variabilná aplikácia pesticídov pomocou senzorov (on-line systém).
V prípade ak vlastnosti stanovišťa sú skôr heterogénne a úroda v jednotlivých zónach
je ovplyvňovaná predovšetkým produkčným potenciálom stanovišťa a nemení sa medzi
jednotlivými rokmi, vtedy cieľom variabilného hnojenia bude diferencovaný prístup
k jednotlivým zónam pozemku. Pri heterogénnych vlastnostiach vymedzenie dielčích plôch
pre jednotlivé aplikačné zásahy je založené na produkčnom potenciáli stanovišťa a je
aktuálnymi podmienkami iba korigované. Medzi vhodné a odporúčané aplikačné zásahy pre
takého podmienky patrí variabilná sejba, variabilné spracovanie pôdy a variabilné hnojenie
základnými živinami na základe aplikačných máp (off-line systém), variabilné hnojenie
dusíkom a variabilná aplikácia pesticídov pomocou senzorov (on-line systém), ako aj na
základe aplikačných máp (off-line systém).
Pre výber stratégie prechodu na variabilné hnojenie postačujúce orientačné
ohodnotenie úrodového potenciálu pôdy na základe dlhoročných skúseností praktikov.
Efektívna realizácia variabilného hnojenia si vyžaduje veľmi presné poznanie variability
úrodového potenciálu pôdy. Na tento účel sa využívajú exaktné metódy založené na
mapovaní pôdy a porastu s využitím technológie GPS. K už spomínanej metóde
monitorovania výšky hektárovej úrody obilným kombajnom patria metódy merania
konduktivity pôdy, metódy leteckého a satelitného snímkovania pôdy a porastu.
Záver
Zvládnutie problematiky priestorovo diferencovaného hnojenia priemyselnými
hnojivami pri pestovaní poľných plodín predstavuje úlohy značnej zložitosti pri riešení ktorej
je nevyhnutné opierať sa o dôsledné preskúmanie variability pôdnych podmienok. Slovenské
poľnohospodárstvo sa vyznačuje priaznivými podmienkami pre zavádzanie presného
poľnohospodárstva ako systému v ktorom sa jednotlivé pracovné zásahy uskutočňujú v súlade
s podmienkami v rámci poľa. Rozvoj oblasti presného poľnohospodárstva v budúcnosti
významne ovplyvní konkurencieschopnosť agropodnikateľských subjektov. Zásluhou
priestorovo diferencovaných zásahov s podporou geograficky lokalizovaných informácií bude
totiž možné efektívnejšie využívať aplikované vstupy (hnojivá, pesticídy a p.).
V rámci prieniku presného poľnohospodárstva sa do prvovýroby dostávajú podstatne
sofistikovanejšie stroje. Tieto stroje môžu významne ovplyvniť energetickú náročnosť
pestovateľských technológií, pretože priestorovo diferencované hnojenie priemyselnými
hnojivami umožní efektívnejšie využívať vynakladané vstupy (aplikované priemyselné
hnojivo). V budúcom období preto veľký význam bude mať stupeň zvládnutia technických
a technologických aspektov presného poľnohospodárstva, čo si vyžiada cieľavedome
pripravovať technických a výrobných manažérov, ale aj operátorov strojovej techniky
v súlade s parametrami a technickou úrovňou používaných strojov.
Príspevok vznikol v súvislosti s riešením výskumnej úlohy v rámci projektu VEGA č.1/3478/06
– Ekologická a energetická optimalizácia produkčného agrosystému s podporou
informačných technológií a manažmentu priestorovo diferencovaných vstupov a projektu
KEGA č. 3/4275/06 Presné pôdohospodárstvo – implementácia s podporou informačných
technológií a techniky, ktoré sú riešené na Katedre strojov a výrobných systémov
Mechanizačnej fakulty SPU v Nitre.
29
Použitá literatúra
1.FULTON, J. P., SHEARER, S. A., CHABRA, G., HIGGINS S. F.1999. Performance
Assessment and Model Development of a Variable-Rate, Spinner-Disc Fertilizer Applicator.
Transactions of the ASAE Vol. 44(5): 1071-1081
2.KITCHEN, N.R., SUDDUTH, K.A. HUGHES, D.F. and BIRRELL S.J. 1995. Comparison
of variable rate to single rate nitrogen fertilizer application: corn production and residual
soil NO3-N. p. 427-442. In Proc. 2nd International Conf. on Site-Specific Management for
Agricultural Systems, Minn., MN, Mar. 27-30, 1994. ASA, Madison., WI.
3.LINSLEY, C. M., and BAUER, F. C. 1929. Test your soil for acidity. Circular 346. Urbana,
Ill.: University of Illinois Agricultural Experiment Station.
4.SAIDL, M.: Zásady lokálne proměnlivého dávkování hnojiv a jeho ekonomická efektivnost.
In: Precízní zemědělství. Perspektivy a první zkušenosti v ČR. Sborník referátů z odborního
semináře. Brno, Techagro’98, 1998, str.50-55
Kontaktná adresa:
Ing. Pavol Halaj, PhD.,
prof. Ing. Ladislav Nozdrovický,PhD.
Katedra strojov a výrobných systémov, Mechanizačná fakulta
Slovenská poľnohospodárska univerzita v Nitre
Tr. A. Hlinku 2, 949 76 Nitra
[email protected]; [email protected]
30
VYUŽITIE DIAĽKOVÉHO PRIESKUMU ZEME
PRI VARIABILNOM HNOJENÍ PORASTOV POĽNÝCH PLODÍN DUSÍKOM
Rataj, V. – Havránková, J.
Katedra strojov a výrobných systémov, MF SPU, Nitra
Úvod
Diaľkový prieskum Zeme (DPZ) predstavuje nedeštruktívne a bezkontaktné
získavanie informácií. Využitie DPZ je zamerané prevažne do oblasti podporných systémov
rozhodovania. Oficiálna definícia ASPRS (American Society for Photogrammetry and
Remote Sensing) uvádza, že DPZ je „meranie alebo získavanie informácií o vlastnostiach
objektov alebo javov pomocou záznamových zariadení bez priameho kontaktu so sledovaným
objektom“. Začiatky aplikácie DPZ sú datované do r19. storočia, kedy boli snímacie kamery
umiestňované prevažne na balóny. Rozvoj nastal počas 1. svetovej vojny vo vzťahu
k leteckému pozorovaniu vojenských objektov. Postupný rozvoj DPZ pre vojenské a aj
civilné využitie nastáva od polovice 20. storočia vypúšťaním satelitov s vedeckými
pozorovacími aparatúrami (Corona, Landsat a pod.).
V oblasti poľnohospodárskeho výskumu nachádza DPZ širokú uplatnenie aplikácií.
V súčasnej poľnohospodárskej praxi sa využívajú systémy DPZ prevažne v oblasti odhadov
úrod (satelitná platforma), v oblasti určovania charakteristík porastov a evidencie pôdnych
blokov (letecká platforma) a v operatívnom manažmente pracovných operácií (pozemná
platforma). Vo vzťahu k výskumu vlastností, ktoré vedú k bezprostredne vykonávaným
technologickým zásahom, možno pozemnú platformu DPZ úspešne používať.
Materiál a metódy
Kategorizácia systémov DPZ
Na základe princípu práce (podľa toho či systém pracuje s umelým zdrojom energie
zabudovaným na nosičoch záznamových zariadení, alebo či využíva prirodzené slnečné
žiarenie) sa systémy delia na aktívne a pasívne. Podľa výšky, z ktorej sa snímanie povrchu
realizuje existujú tri platformy DPZ – satelitná, letecká a pozemná. Výhody a nevýhody
jednotlivých platforiem DPZ pre aplikáciu v poľnohospodárstve sú uvedené v tabuľke 1.
Satelitná platforma sníma Zemský povrch z obežných dráh satelitov vo výške 300 –
1100 km, letecká z výšky 6 000 – 8 000 m (špeciálne vybavené motorové lietadlá), 100 – 500
m, resp. 15 – 50 m pre ultra ľahké motorové lietadlá a vrtuľníky - napr. pri meraní
prirodzeného a elektromagnetického žiarenia pôdy a pod.. Pozemná platforma DPZ pracuje so
snímačmi umiestenými na nosičoch pohybujúcich sa po zemi, obyčajne vo výške niekoľkých
metrov.
Podľa spôsobu záznamu údajov (podľa toho či ide o kontinuálne meranie, resp.
o stacionárne meranie) môže byť pozemná platforma ďalej špecifikovaná ako dynamická
alebo statická. Dynamickú formu pozemného systému DPZ predstavuje spektrometer so
záznamovým zariadením nesený na pohybujúcom sa stroji, ktorý umožňuje kontinuálne
meranie spektrálnych charakteristík (napr. výška porastu z výšky 1 – 2,5m.). Pozemná
statická platforma sa využíva najmä vo forme ortofotografie z výšky 0,1 – 1,5m.
31
Tabuľka 1 Prehľad výhod a nevýhod platforiem DPZ (Scotford – Miller, 2005)
Table 1 Advantages and disadvantages of remote sensing systems
Platforma
Satelitná
Letecká
Pozemná
2
2
Snímané územie
obyčajne km
obyčajne m
obyčajne cm2
Priestorové rozlíšenie
1-30 m2
0.05 – 2 m2
cm2, resp. mm2
Časová dostupnosť
týždne
dni
hodiny
Vplyv oblačnosti
vysoký
mierny
žiadny
Vplyv svetelných podmienok
žiadny
mierny
vysoký
v mieste snímania
Dostupnosť dát koncovému
mnoho dní
niekoľko
okamžite
užívateľovi
dní
Riadenie procesu koncovým
ohraničené
čiastočné
plné
užívateľom
Princíp DPZ
Využívanie DPZ je založené na zistení údajov odrazivosti (reflexie) jednotlivých
vlnových dĺžok spektier elektromagnetickej energie od sledovaného povrchu (Rataj –
Havránková, 2005). Pri náraze elektromagnetickej energie na sledovaný povrch môžu nastať
tri prípady. V závislosti od vlnovej dĺžky a od charakteristiky jednotlivých povrchov môže
byť energia odrazená, absorbovaná alebo odovzdaná.
Zjednodušené vysvetlenie uvádza príklad - odrazená energia od listov je ľudským
okom viditeľná ako zelená farba rastlín. Zelená zafarbenie spôsobuje skutočnosť, že chlorofyl
v listoch absorbuje väčšinu energie viditeľného spektra a zelená zložka (farba) sa odráža.
Slnečné žiarenie, ktoré nie je odrazené alebo absorbované je prenesené, resp. odovzdané
listami do zeme. Rozdiely vo farbách listov, textúre, tvaroch a dokonca aj spôsob postavenia
listu k stonke určujú podiel odrazenej, absorbovanej, resp. odovzdanej energie.
Štúdium
korelačných
vzťahov
spektrálnych
informácií
s variabilnými
charakteristikami skúmaných vlastností (pôda, porast a pod.) využíva konverziu
multispektrálnych dát na kvantitatívne jednotky vyjadrované u charakteristiky porastov
pomocou vegetačných indexov (RVI, NDVI, REIP).
NIR
(1)
RVI  SR 
Red
kde
ρNIR hodnota odrazivosti v NIR spektre, %
ρRed hodnota odrazivosti v oblasti červeného spektra, %
Najbežnejšie používaný je však „Normovaný diferencovaný vegetačný index“ NDVI
(Normalized Difference Vegetation Index), ktorý kompenzuje rôzne množstvá
prichádzajúceho svetla a jeho hodnota sa pohybuje od 0 po 1.
NDVI 
NIR  Red
NIR  Red
(2)
Typické hodnoty NDVI pre pôdu = 0,1 a pre hustý porast = 0,9. Index NDVI je
citlivejší pre redšie stupne porastu, index RVI je vhodnejší pre hustejšie porasty.
Vzťahy medzi pomermi týchto energií určujú spektrálne znaky každej plodiny Nowatzki
(2004a). Pre monitorovanie vegetácie sa využívajú najmä vlnové dĺžky v oblasti červeného
(Red) a blízkeho infračerveného (NIR) žiarenia.
Jednotlivé korelácie medzi spektrálnymi dátami (medzi odrazivosťou jednotlivých
vlnových pásiem a vegetačnými indexmi) a chlorofylom, resp. obsahom dusíka, boli
32
dokázané v mnohých výskumoch (Wiegand et al., 1992; Boegh et al., 2002; Scotford-Miller,
2004; Aparicio, 2002; Serrano et al., 2000; Broge - Mortensen, 2002; Hinzman et al., 1986).
Na stanovenie charakteristík porastu pomocou DPZ sú často hodnoty odrazivosti jednotlivých
vlnových dĺžok transformované do vegetačných indexov RVI (Ratio Vegetation Index), SR
(Simple Ratio), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Taktiež je využívaný tzv.
posun (shifting) inflexného bodu červeného okraja REIP (Red Edge Inflex Point) (Rataj –
Havránková 2005).
Výskumu v oblasti DPZ a aplikácii výsledkov do rôznych sfér využitia sa v ostatnom
čase venuje celosvetovo veľká pozornosť. Aplikácia a výsledky predstavujú široký záber
efektov od predikcie, plánovania, cez ekonomiku až po environmentálne súvislosti.
Výsledky
Prístroje a zariadenia používané v pozemnej platforme v priamej aplikácii do poľnej výroby
Systém „N senzor“ využíva údaje o odrazivosti 20 vlnových dĺžok (5 voliteľných
užívateľom) v rozmedzí 450 – 900 nm. Korekcia rozdielov v intenzite slneného žiarenia je
zabezpečovaná referenčným spektrometrom. Údaje sú zaznamenávané na pamäťovú kartu
spolu s údajmi o polohe. Systém môže pracovať v niekoľkých módoch. Mód „Scanner“ slúži
na získavanie informácie o odrazivosti vlnových dĺžok a slúži najmä na výskumné účely. Pre
praktické využitie v rastlinnej výrobe je určený mód „Aplikácia N“ kedy (po pripojení na
aplikátor) možno týmto zariadením, na základe kalibračných kriviek, riadiť variabilnú
aplikáciu hnojív. Doposiaľ boli publikované rozsiahle skúsenosti s hnojením dusíkom
u pšenice, jačmeňa, kukurice, zemiakov, cibule a repky olejnej (Yara, 2005).
Systém CropCircle (obr. 1) využíva aktívny snímač a môže byť využívaný ako ručný prístroj
alebo môže byť montovaný na akýkoľvek typ mobilnej jednotky. Pracovná jednotka emituje
svetlo v dvoch oblastiach elektromagnetického spektra (590 a 880 nm alebo 650 a 880 nm).
Fotosnímač zaznamenávajúci odrazivosti dokáže oddeliť svoj vlastný signál od ostatných
svetelných spektier, čo umožňuje uskutočňovať merania nezávislé od svetelných podmienok
(oblačnosť, slnečno, atď.). Šírka snímanej plochy sa rovná približne 60 % výšky v ktorej je
snímač umiestnený. Snímač môže zaznamenávať hodnoty odrazivosti alebo priamo
vypočítava vegetačné indexy (Holland Scientific 2005a, 2005b, 2005c).
Obrázok 1 Aktívne systémy Crop Circle a Greenseeker
33
Figure 1 Active systems Crop Circle and Creenseeker
Systém Greenseeker je integrovaný systém optického snímania a aplikačného systému na
hnojenie dusíkom. Aktívna svetelná jednotka využíva diódu emitujúcu svetlo. Na stanovenie
charakteristík porastu využíva odrazivosti vlnových dĺžok 660 nm a 780 nm, z ktorých je
následne stanovená hodnota indexu NDVI. Snímaná oblasť je približne 0,5 m široká, celkový
záber snímania závisí od rozmiestnenia a počtu použitých snímačov. Systém vypočítava
aplikačnú dávku a vysiela informáciu do riadiacej jednotky aplikátora (NTech Industries,
2005).
Medzi najväčšie novinky na Európskom trhu v súčasnosti patrí nová verzia systému N senzor
s aktívnym zdrojom energie N-Sensor® ALS (ActiveLightSource) je multispektrálny
svetelný zdroj (xenónová lampa), využívajúci 4 spektrálne rozpätia optimálne pre využitie v
poľnohospodárstve (Yara, 2006).
Praktické použitie pri hnojení dusíkom
Pri hnojení dusíkom, ktoré využíva údaje DPZ, je v súčasnosti v SR najviac používaný
systém firmy Yara „N senzor“. V zahraničí sa dostáva do popredia aktívny systém Crop
Circle (Holland Scientific) a taktiež Greenseeker (N tech Industries). Schematické
znázornenia začlenenia systému N senzor v informačnom systéme traktora pri hnojení
poľných plodín dusíkom je uvedené na obr.2
Obrázok 2 Schematické zobrazenie využitia N senzora pri aplikácii dusíka
Figure 2 Utilisation of N sensor for Nitrogen application
Pri hnojení poľných plodín systémom N senzor je pred samotnou aplikáciou potrebné
najskôr zamerať malú – referenčnú plochu – na kalibráciu systému. Kalibračnú hodnotu
možno stanoviť pomocou prístroja „N-tester“ resp. na základe listových analýz. Z výsledkov
je kalibračnej hodnote priradená potrebná aplikačná dávka dusíka (dusíkatého hnojiva).
34
Následne systém umožňuje variabilnú aplikáciu N na základe experimentálne určenej krivky
charakteristickej pre každú plodinu. Snímané údaje sú priebežne ukladané a po ich spracovaní
možno získať informačnú mapu biomasy, a aplikačnú mapu odporučeného, ako aj skutočne
aplikovaného dusíka na parcele.
Čiastkové výsledky experimentov
Experiment: Oponice 2005 – kukurica na siláž
Na experimentálnej parcele (38 ha) Vysokoškolského poľnohospodárskeho podniku
SPU v Nitre bolo pomocou systému „N-senzor“ vykonané monitorovanie porastu s následnou
variabilnou aplikáciou hnojiva DAM 390 do medziradov silážnej kukurice.
Variačný koeficient rozloženia relatívneho množstva biomasy dosahoval 23,3% a variačný
koeficient aplikovaného množstva hnojiva v jednotlivých zónach aplikácie dosahoval 16,6 %.
Z pohľadu základnej požiadavky (40 kg č.ž. N. ha-1) je variabilita uvedená v tabuľke 2.
Tabuľka 2 Prehľad priemerných dávok hnojiva v jednotlivých zónach.
Table 2 Average amounts of Nitrogen fertiliser applied on particular zones
Dávka
Plocha
kg č.ž. ha-1
ha
%
< 35
6,84
18,0
35 – 45
14,85
39,1
> 45
16.26
42.8
Dávka 35 - 40 kg čistých živín . ha-1 bola aplikovaná na ploche 17,6 % a dávka 40 –
45 kg čistých živín . ha-1 bola aplikovaná na ploche 21,5 %. Podľa stavu porastu, ktorý bol
vyhodnotený pozemnou platformou DPZ bolo potrebné na 18% plochy aplikovať nižšie
dávky hnojiva a na 42,8 % plochy vyššie dávky oproti stanovenej strednej hodnote.
Experiment: Oponice 2006 – pšenica ozimná
V roku 2006 prebiehal experiment na poraste pšenice ozimnej. Na produkčné, ale aj
na kvalitatívne prihnojovanie bol pozemok rozdelený pozdĺžne na pásy, pričom sa metodicky
strieda spôsob aplikácie hnojiva:

pomocou systému N senzor,

klasické hnojenie (uniformné) hnojenie s aplikáciou rovnomernej dávky,

hnojenie v zónach, rozdelených podľa predchádzajúcich analýz potreby
hnojenia.
Cieľom experimentu je zhodnotiť jednotlivé technológie vzhľadom na efektívnosť využívania
dusíkatých hnojív a následne na efektívnosť celej výroby.
Experiment: Silsoe 2005 – ozimná pšenica
Za účelom zhodnotenia práce aktívneho a pasívneho systému DPZ prebehol v roku
2005 na experimentálnej parcele Cranfieldskej univerzity v Silsoe experiment, ktorý skúmal
vzťahy medzi výstupmi z aktívneho a pasívneho senzora s charakteristikami porastu. Na
sledovanie variability NDVI bol využitý systém Crop Circle (CC) ako aj N senzor (FieldScan
- FS).
Výsledné korelačné koeficienty sú uvedené v tabuľke 3 (Havránková, Godwin, Wood, 2006).
35
Tabuľka 3 Korelačné koeficienty medzi hodnotami NDVI a charakteristikami porastu
Table 3 Correlation coefficients between NDVI and crop characteristics
R (Korelačný koeficient)
Odnože / m2
N/m2
Sušina / m2
%N




Apríl
Máj
Jún
FieldScan
0.84
0.72
0.23
Crop Circle
0.89
0.86
0.39
FieldScan
0.78
0.19
0.09
Crop Circle
0.88
0.78
0.29
FieldScan
0.73
0.09
-0.33
Crop Circle
0.85
0.76
-0.04
FieldScan
0.56
0.42
0.75
Crop Circle
0.48
0.11
0.52
Na základe získaných výsledkov možno konštatovať, že:
existuje výrazná korelácia medzi hodnotami NDVI (oba snímače) a charakteristikami
porastu na 1 m2 (počet odnoží, obsah N v rastline, sušina) v mesiaci marec a apríl,
existuje znížená korelácia v mesiaci jún (zodpovedá doterajším poznatkom) –
rastlinný pokryv dosahuje maximum a hodnota NDVI sa stabilizuje,
aktívny snímač (CC) dosahuje výrazne vyššie hodnoty korelácie v skorých rastových
fázach,
snímač FS v porovnaní s CC dosahuje maximálne hodnoty v skorších vegetačných
fázach (vzhľadom na geometriu snímania).
Záver
Z prezentovaných poznatkov a výsledkov experimentov možno konštatovať, že
metódy DPZ patria do systému, ktorý zavádza presnosť a kvalitu do vykonávaných operácií.
Vstupom poznatkov o stave porastu a o aplikovaných dávkach možno doplňovať informačnú
databázu viazanú na pôdne bloky, čím sa vytvára základ pre dosledovateľnosť vstupov
a zásahov pri výrobe konkrétnej plodiny. Zavedením variabilného prístupu v procese hnojenia
sú podporované environmentálne aj ekonomické efekty. Z prehľadu uvedených prác mnohých
autorov, rovnako aj z výsledkov vlastných experimentov je zrejmé, že variabilný prístup
k riešeniu pracovných operácií je vhodnou cestou k zefektívneniu výroby a k zvýšeniu
ochrany životného prostredia.
Príspevok vznikol v súvislosti s riešením výskumnej úlohy: VEGA č.1/3478/06 – Ekologická
a energetická optimalizácia produkčného agrosystému s podporou informačných technológií
a manažmentu priestorovo diferencovaných vstupov, KEGA č. 3/4275/06 Presné
pôdohospodárstvo – implementácia s podporou informačných technológií a techniky, počas
mobility Socrates Erasmus v rámci doktorandského štúdia na Cranfield University at Silsoe
(UK) a v súvislosti s programom praktickej výučby študentov SPU na VPP (2004 – 2006) Priestorovo diferencované vyhodnocovanie využívania techniky a vplyvu technológií na
efektívnosť výroby poľných plodín.
36
Použitá literatúra
1. APARICIO, N., VILLEGAS, D., ARAUS, J. L., CASADESU´ S, J., ROYO, C. 2002.
Relationship between Growth Traits and Spectral Vegetation Indices in Durum Wheat.
In: Crop Science, 2002, 42, 1547–1555
2. BOEGH, E., SOEGAARD, H., BROGE, N., HASAGER, C.B., JENSEN, N.O.,
SCHELDE,K., THOMSEN,A 2002. Airborne multispectral data for quantifying leaf
area index, nitrogen concentraton, and phorosynthetic efficiency in agricultre. In:
Remote sensing of Environment, 81, 179 - 193
3. BROGE, N.H., MORTENSEN, J.V. 2002. Deriving green area index and canopy
chlorophyll density of winter wheat from spectral reflectance data.
4. HAVRÁNKOVÁ, J. – GODWIN, R.J. –WOOD, G.A. 2006. Ground based remote
sensing systems for determining canopy nitrogen in winter wheat. In: „Sustainability –
its impact on Soil management and envirinment“ – Proceedings of International Soil
Tillage Research Organisation17th Triennial Conference, August 28th – Sept. 3rd 2006
Kiel, Germany, Kiel, 2006, ISBN 3-9811134-0-3
5. HINZMAN, L.D., BAUER, M.E., DAUGHTRY, S.T. 1986. Effect of Nitrogen
fertilization on Growth and Reflectance Characteristics of Winter Wheat. In: Remote
sensing of Environment, 19, 47 – 61
6. HOLLAND SCIENTIFIC. 2005a. Crop Circle ACS 210 Plant Canopy Reflectance
Sensor - Instruction Manual (Accessed: 20.2.2005)
http://www.hollandscientific.com/literature/Manual.pdf
7. HOLLAND SCIENTIFIC. 2005b. Crop Circle ACS-210 Specifications (Accessed:
20.2.2005) http://www.hollandscientific.com/acs210.htm
8. HOLLAND SCIENTIFIC. 2005c. Crop Circle Evaluation Package (Accessed:
20.2.2005) http://www.hollandscientific.com/literature/Evaluation.pdf
In: Remote sensing of Environment, 2002, 81, 45 – 47
9. NOWATZKI, J. et al. 2004a. Agricultural remote sensing basics. In: NDSU Extention
service online. 2004, cit. 2004-09-10. Dostupné na internete:
http://www.ext.nodak.edu/extpubs/ageng/gis/ae1262w.htm
10. NTECH INDUSTRIES. 2005. GreenSeeker (Accessed: 29.5.2005)
http://www.greenseeker.com/greenseeker-RT200.html
11. RATAJ, V. – HAVRÁNKOVÁ, J.: Využitie technológie diaľkového prieskumu ako
nástroja pre podporu rozhodovania v hnojení poľných plodín dusíkom. In: Information
technologies and control engineering in management of Production Systems (CD ROM)
Praha , 20 – 22. September 2005 ISBN 80-213-1359-5.
12. SCOTFORD, I.M., MILLER, P.C.H. 2004. Estimating Tiller Density and Leaf Area
Index of Winter Wheat using Spectral Reflectance and Ultrasonic Sensing Techniques.
Biosystems engineering, 89(4), 395 – 408
13. SCOTFORD, I.M., MILLER, P.C.H. 2005. Applications of Spectral reflectance
Techniques in Northern European Cereal Production: A Review. Biosystems
engineering, 2005, 90(3),
235 – 250
14. WIEGAND, C.L., MAAS, S.J., AASE, J.K., HATFILED, J.L., PINTER, P.J.,
JACKSON, R.D., KANEMASU, E.T., LAPITAN, R.L. 1992. Multisite Analyses of
Specral-Biolhysical Data for Wheat. In: Remote sensing of Environment, 1992, 4, 1 – 21
15. YARA 2005, Dostupné na : http://www.leadingfarmers.cz/
16. YARA 2006 Dostupné na: http://www.sensoroffice.com/hp_home2/
37
Kontaktná adresa:
Doc. Ing. Vladimír Rataj, PhD., Ing. Jana Havránková,
Katedra strojov a výrobných systémov,
Mechanizačná fakulta, SPU v Nitre
Tr. Andreja Hlinku 2,
949 76 Nitra
[email protected], [email protected]
38
DETAILNÉ GEOINFORMÁCIE AKO PREDPOKLAD ÚSPEŠNÉHO UPLATNENIA
POSTUPOV PRECÍZNEHO POĽNOHOSPODÁRENIA
Sviček, M. – Nováková, M.
Výskumný ústav ochrany pôdy a pôdoznalectva, Bratislava
Úvod
Základom systému presného hospodárenia na pôde (Precision Agriculture) je
aplikácia variabilného manažmentu hospodárenia na pôde podmieneného poznaním
podrobných, priestorovo lokalizovaných a lokálne špecifických informácii o pôde, resp.
prostredí. Cieľom presného hospodárenia je snaha o zvyšovanie efektívnosti
poľnohospodárskej výroby znížením nákladovosti pri výrobe poľnohospodárskych produktov
(a tým posilnenie konkurencieschopnosti na trhu s poľnohospodárskymi komoditami)
s výrazným environmentálnym aspektom.
Problematika, adaptácia a aplikovanie systému presného hospodárenia nepredstavuje len
otázku vybavenia subjektu zodpovedajúcou technikou a ľudskými zdrojmi, ktoré by prakticky
zabezpečovali úlohy spojené so zberom údajov, aplikovaním systému variabilného
hospodárenia na pôde, úlohy súvisiace s automatizáciou systému evidencie, resp.
manažmentu rastlinnej a živočíšnej výroby. Významnou a nevyhnutnou súčasťou systému
presného hospodárenia je aj oblasť spracovania priestorových údajov v prostrediach
geografických informačných systémov (GIS), ich analýzy a štatistického vyhodnotenie
s cieľom aplikácie týchto poznatkov v praxi.
Precízne hospodárenie a VÚPOP – princíp a prístup
Základný pricíp aplikovania postupov systému precízneho hospodárenia na pôde
spočíva v uplatnení komplexného a lokálne (priestorovo) variabilného prístupu
k jednotlivým aktivitám v poľnohospodárstve. Prostredie, v rámci ktorého sa realizuje
poľnohospodárska výroba, predstavuje systém (agroekosystém) tvorený (na danej lokalite –
parcele) všetkými prvkami fyzickogeografickej krajiny. Vlastnosti krajiny, dané vlastnostami
jednotlivých prvkov krajiny, ako aj nároky pestovanej plodiny, či chovaného zvieraťa,
podmieňujú charakter, postup a intenzitu použitého technologického postupu (manažment RV
alebo ŽV), pričom v rámci takto chápaného systému sa uplatňuje aj legislatíva (obmedzenia,
nariadenia, doporučenia).
Prístup Výskumného ústavu pôdoznalectva a ochrany pôdy (VÚPOP) k riešeniu úloh
a problémov týkajúcich sa komplexne vnímaného systému precízneho poľnohospodárstva,
spočíva v zameraní sa na aktivity rastlinnej výroby, resp. na aktivity na pôde (pôda ako prvok
krajiny a zároveň ako základné „prostredie“ rastlinnej výroby), a to z aspektu
diferencovaného prístupu k obrábaniu pôdy (rozdielne agrotechnologické postupy)
a k starostlivosti o pôdu. Oba aspekty sú podmienené priestorovou variabilitou vlastností
a charakteru pôd.
Informácie o pôde a precízne hospodárenie
Priestorovo lokalizované údaje predstavujú základný a nevyhnutný údajový vstup
pre „detailný“ manažment poľnohospodárstva. Podrobné priestorové informácie o pôde na
jednej strane umožňujú výraznou mierou prispieť k integrálnemu“ zabezpečeniu vhodných
podkladov pre aplikovanie postupov precízneho hospodárenia v praxi a zároveň, na strane
druhej, umožňujú monitorovať a vyhodnocovať stav a mieru ovplyvnenia pôd
poľnohospodárskym zaťažením.
39
Precízne hospodárenie a existujúce poznatky VÚPOP (základné databázy)
LPIS predstavuje register poľnohospodárskej pôdy založený na striktnom ohraničení
pozemkov (blokov poľnohospodárskej pôdy) vektorizáciou na pozadí leteckých snímok
(otrofotomáp). Bloky poľnohospodárskej pôdy (ako základné priestorové jednotky LPIS)
vytvárajú systém jednoznačnej evidencie poľnohospodárskej pôdy – každému bloku je
priradený číselný kód (jedinečné číslo bloku, dielu bloku, jednoznačný identifikátor
užívateľa), ako aj, pre potreby poľnohospodárov, základné a prídavné (odvodené) informácie
- údaje o užívateľovi, výmera, kultúra, LFA, vtáčie územia, administratívne začlenenie,
závlahy, geografické údaje, nadmorská výška, sklon, kvalita pôdy. LPIS zároveň predstavuje
nevyhnutný podklad pre podávanie žiadostí na dotácie a iné podpory z EU alebo domácich
fondov.
KOMPLEXNÝ PÔDOZNALECKÝ PRIESKUM POĽNOHOSPODÁRSKYCH PÔD (KPP) bol
realizovaný v rokoch 1961 – 1970 podľa spoločnej metodiky pôdneho prieskumu (Němeček
et al 1967). Súčasťou KPP bolo nielen mapovanie priestorovej diferenciácie poľnohospodárskych pôd (genetická pôdna jednotka, pôdny druh, pôdotvorný substrát, skeletovitosť a
zamokrenie), ale aj bodové získavanie údajov o chemických a fyzikálnych vlastnostiach pôd
(základné a výberové sondy). Všetky laboratórne rozbory vzoriek odobraných v rámci
prieskumu boli realizované podľa spoločnej metodiky (Sirový et al. 1967). V súčasnosti sú
výsledky KPP transformované do digitálneho formátu a v rámci aktivít VÚPOP je budovaná
georeferenovaná databáza poľnohospodárskych pôd Slovenska (GDPPS) (Skalský, 2005).
Výstupy KPP podávajú základný obraz o horizontálnej a vertikálnej diferenciácii
pôdy. Hustota lokalizácie pôdnych sond a samotná metodika spracovania mapových výstupov
však určujú optimálne využitie údajov v rámci väčších stredných mierok (1:25 000 a 1:
50 000), obmedzene (v závislosti od použitých metód spracovania a kvality lokálnych
podkladov KPP) v mierke 1: 10 000.
DATABÁZA BONITOVANÝCH PÔDNO-EKOLOGICKÝCH JEDNOTIEK (databáza BPEJ)
predstavuje systém priestorových, z hľadiska pôdnych a ekologických vlastností relatívne
homogénnych jednotiek, podrobnejšie členených na základe kategórií sklonu svahov,
expozície svahov, skeletovitosti, hĺbky pôdy a zrnitosti povrchového horizontu. Vlastnosti
BPEJ sú vyjadrené 7-miestnym numerickým kódom, ktorý okrem už spomenutých vlastností
zahŕňa aj údaj o klimatickom regióne, v ktorom je daná priestorová jednotka lokalizovaná a
údaj o príslušnosti k hlavnej pôdnej jednotke (Linkeš, Pestún, Džatko, 1996). Z hľadiska
využitia pre potreby precízneho hospodárenia majú BPEJ predovšetkým infomačný charakter.
Databáza BPEJ, rovnako ako výsledky prieskumu KPP, predstavuje zdroj údajov
s optimálnym využitím v stredných mierkach.
Prístup k vybraným existujúcim priestorovým informáciám o pôde v správe VÚPOP
je zabezpečený prostredníctvom on-line aplikácie v rámci informačného servisu VÚPOP –
PÔDNY PORTÁL (www.podnemapy.sk). Okrem spomenutých pôdnych databáz sú
sprístupnené aj údaje z Chemického atlasu SR, údaje týkajúce sa Geologických faktorov ŽP,
informácie o začlenení BPEJ do Pôdno-ekologických regiónov, a pod. V rámci tejto domény
sú prístupné aj odvodené informácie o poľnohospodárskej pôde, a to predovšetkým pre
potreby farmárov: aplikácia Nitrátová direktíva, Chránené poľnohospodárske pôdy, hrúbka
humusového horizontu, produkčný potenciál pôd, potenciálna produkcia fytomasy, či
informácie o multifunkčnom využívaní poľnohospodárskych pôd. Pôdny portál je priebežne
aktualizovaný a doplňovaný o ďalšie informácie o PPF.
Precízne hospodárenie a VÚPOP – prvé skúsenosti
VÚPOP v rámci spolupráce s poľnohospodárskym subjektom Agrodivízia Selice,
spol. s r.o. (r. 2005) sa zameral na riešenie problémov na úrovni zabezpečenia spracovania a
vyhodnotenia existujúcich údajov o pôdnych vlastnostiach z databáz VÚPOP a aktuálnych,
40
priebežne získavaných, priestorovo lokalizovaných údajov týkajúcich sa poľnohospodárskej
pôdy (mechanický odpor pôdy, vegetačné indexy, zrnitostné zloženie pôdy, elektrická
vodivosť pôdy a samotná produkcia poľnohospodárskych plodín – zdroj Agrodivízia Selice,
spol. s r.o) a jej produkcie (produkčnej schopnosti).
Aktivity VÚPOP v oblasti precízneho hospodárenia mali predovšetkým metodický charakter
„testovania“, konkrétne:



možností využitia existujúcich údajov z databáz VÚPOP a údajov získaných
doplňujúcim, detailným terénnym meraním;
možností využitia technológií GPS (využité pri terénnych meraniach), DPZ (vegetačné
indexy vo viacerých časových horizontoch, DTM) a GIS (nástroje geoštatistiky vizualizácia priestorovej variability jednotlivých parametrov, rastrová algebra);
možností využitia štatistických nástrojov (korelačná analýza, regresná analýza, lineárne
modely produkcie sledovaných poľnohospodárskych plodín, metódy viacnásobnej
regresie).
Lokalizácia záujmového územia
Záujmové územie bolo definované hranicami štyroch blokov LPIS (štyri parcely)
v rámci poľnohospodárskej pôdy obhospodarovanej subjektom Agrodivízia Selice, s.r.o.,
konkrétne: Žihárec 0001/1, Šaľa 0902/1, Palárikovo 9001/1 a Jatov 9901/3) s výmerou
približne 749 ha; vybrané analýzy sa realizovali len na modelovej parcele (Žihárec 0001/1)
s výmerou približne 131ha.
Vstupné údaje analýz (testovania)
ZDROJ ÚDAJOV VÚPOP: celkový obsah ílu v orničnej a podorničnej vrstve, pH v
v orničnej a podorničnej vrstve (bodové hodnoty z databázy KPP, interpolované do rastra
25x25m); NDVI – z dvoch časových horizontov (interpretácia satelitných obrazových
záznamov satelitného systému NOAA AVHR, raster 10x10m); digitálny model terénu (DTM)
(fotogranetricky stanovený, raster 5x5m); mechanický odpor pôdy a aktuálna vlhkosť pôdy
z parcely Žihárec 0001/1 (meraná penetrometrom počas vegetačnej sezóny 2004/2005,
bodové hodnoty)
ZDROJ ÚDAJOV AGRODIVÍZIA SELICE, s.r.o.: úroda pšenice ozimnej a jačmeňa
jarného zaznamenaná počas žatvy r. 2005 úrodovýn senzorom (spracovaná do rastra 3x3
a 5x5m); elektrická vodivosť pôdy meraná konduktometrom v dvoch hĺbkach (30 a 90 cm)
(spracovaná do rastra 5x5m); obsah živín stanovený na parcele Žihárec 0001/1 (bodové
hodnoty).
Výsledky analýz údajov platné pre záujmové územie
Na základe realizovaných štatistických analýz predpripravených, priestorovo
spracovaných údajov (výsledky - Sviček a kol., 2005) vyplýva, že:
 hlavným faktorom ovplyvňujúcim produkčnú variabilitu poľnohospodárskych plodín
v rámci jednotlivých parciel na záujmovom území Agrodivízia Selice, spol. s r.o je výška,
resp. hĺbka hladiny podzemnej vody. Priestorové údaje o úrovni hladiny podzemnej pody
neboli (z dôvodu ich nedostupnosti) priamo v štatistických analýzach aplikované, ako
nepriamy ukazovateľ (indikátor) hĺbky dostupnosti podzemnej vody pre plodiny v rámci
záujmového územia bol použitý podrobný digitálny model terénu.
 štatistickými analýzami zameranými na stanovenie miery závíslostí (korelácia, regresia)
bola overená a potvrdená existencia významných vzťahov medzi vybranými parametrami
(elektrická vodivosť pôdy, vegetačný index - NDVI, výškové pomery v rámci terénu územia –
DTM) a úrodou (ukazovateľ produkčnej schponosti) poľnohospodárskych plodín;
41

na základe preukázaných a kvantitatívne vyjadrených závislostí bolo možné pomocou
štatistických metód (viacnásobná regresia, lineárne regresné modely) s určitou presnosťou
vytvoriť model “reality - skutočnosti“, t.j. pomocou vstupných parametrov namodelovať
produkciu sledovaných poľnohospodárskych plodín na jednotlivých parcelách;

preukázaná závislosť (vyjadrená regresnými vzťahmi) je platná minimálne na úrovni
záujmového územia, resp. analyzovaných parcel, ale s vysokým predpokladom všeobecnej
využiteľnosti v rôznych podmienkach. Vyžaduje však ďalšie overovanie, zamerané na jednej
strane na analýzu zmien platných zťahov na záujmovom území za určitý časový úsek
(poľnohospodárska sezóna = vyjadrená závislosť) a na strane druhej na analýzu ich platnosti,
resp. resp. modifikácie v rôznych prírodných podmienkach.
Zovšeobecnené výsledky analýz a testovania
Realizované analýzy vstupných údajov, okrem vyvodenia záverov platných pre
záujmové územie, poskytli príležitosť a priestor aj na vyjadrenie viacerých zovšeobecnených
výsledkov:
Existujúce databázy VÚPOP (vo vzťahu ich využitia pre potreby riešenia problémov
precízneho hospodárenia) predstavujú vhodný podklad pre vytvorenie celkového prehľadu
o prostredí, v rámci ktorého poľnohospodársky subjekt hospodári. Zároveň ich možno
považovať za vhodný zdroj údajov pre prípravu podkladových materiálov pre doplňujúce
merania. Výrazným nedostatkom (nevýhodou, obmedzením, limitom) ich využitia v rámci
problematiky precízneho hospodárenia je ich nízke priestorové rozlíšenie, ktoré sa prejavilo
nízkymi mierami vzájomných závislostí medzi parametrami (napr. úroda – údaje z KPP), pri
ktorých sa predpokladala, naopak, vysoká miera závislostí. Zároveň sa potvrdilo aj logické
pravidlo – nie je možné vzájomne porovnávať detailné priestorové informácie (bodové pole
s výraznou hustotou, prípadne údaje vyjadrené rastrom 3x3m alebo 5x5m) s údajmi s nízkym
priestorovým rozlíšením (nedostatočná a neporovnateľná hustota bodových údajov, prípadne
údaje vyjadrené rastrom 25x25m, 50x50m, prípadne aj viac). Pre reálne využitie údajov
z existujúcich databáz VÚPOP sú potrebné a nutné doplňujúce detailné merania (pozemné
merania, stanovenie prostredníctvom metód DPZ, odvodenie z iných údajov na základe
existujúcich overených deterministických vzťahov, a pod.).
Pri získavaní presných, detailných, priestorovo lokalizovaných údajov ako
nevyhnutného základu (podstaty) systému presného hospodárenia, ako aj pri ich spracovávaní
a vyhodnocovaní sa potvrdilo nevyhnutné využitie technológií GPS, DPZ a GIS pre potreby
precízneho hospodárenia.
Technológie GPS zabezpečujú zaznamenávanie lokalizácie (alebo naopak,
navádzanie) v našom prípade pri zbere údajov (pri úrodových senzoroch, pri konduktometri,
odbere pôdnych vzoriek, pri penetrometrickým meraniach a pod.), pričom práve priestorový
aspekt údajov je predpokladom ich využitia v problematike precízneho hospodárenia.
Výhoda využívania metód DPZ spočíva (okrem iného) v tom, že na základe štruktúry
spektrálneho odrazu povrchu zeme, holej pôdy , či vegetácie, umožňujú odvodiť potrebný
parameter a sledovať jeho časovú a priestorovú variabilitu (v našom prípade vegetačný index
NDVI).
Technológie GIS predstavujú nástroj, resp. prostredie pre prácu s priestorovými
údajmi (vizualizácia údajov, aplikovanie geoštatistických metód, metód rastrovej algebry, iné
priestorové analýzy) a v súčasnosti sa stávajú bežným štandardom výbavy aj
poľnohospodárskych subjektov,
Aplikácia metód štatistických analýz na podrobných údajoch poukázala na možnosť
a realizovateľnosť ich využitia v procese modelovania vybraných dynamických prvkov
krajiny (v našom prípade lineárny regresný model úrody jednotlivých plodín na jednotlivých
parcelách, ktorý vychádzal z výsledkov viacnásobnej regresie vtupných údajov a odvodenia
42
regresnej rovnice - výsledky Sviček a kol, 2005). Potrebné je podotknúť, že pri širšom
využívaní výsledkov štatistických analýz a modelovania je potrebné sa zamerať na otázku
presnosti a dôveryhodnosti týchto výsledkov. Presnosť a aplikovateľnosť údajov nebola
verifikovaná, pretože cieľom aktivít VÚPOP v problematike precízneho hospodárenia v r.
2005 bolo len testovanie využitia štatistických metód.
Zameranie aktivít VÚPOP v r.2006
Snahou VÚPOP v rámci aktivít v r.2006 je spolupracovať s viacerými
poľnohospodárskymi subjektami a vedecko-výskumnými inštitúciami. Spolupráca s
poľnohospodárskymi subjektami, pôsobiacimi v rôznych regiónoch SR, umožní na jednej
strane postihnutie viacerých oblastí s rôznymi prírodnými podmienkami (heterogenity
prírodných podmienok v rámci SR) a na strane druhej testovanie a verifikáciu platnosti
doterajších výsledkov z jednej lokality (Selice), prípadne poukáže na možnosť ich
modifikácie, resp. odvodenie úplne nových informácií.
Z hľadiska aplikovania vstupných údajov, VÚPOP v r.2006 sa zameriava na
sledovanie (zber) a vyhodnocovanie väčšieho množstva parametrov (empiricky stanovené
DTM s veľkým priestorovým rozlíšením, merania mechanického odporu pôdy aj elektrickej
vodivosti pôdy z viacerých lokalít, interpretácia vývoja NDVI vo vzťahu k produkcii z viacerých lokalít, pôdne analýzy – stanovovanie obsahu solí a obsahu COx, obsahu živín,
zrnitoti a pH zo selektovaných parciel). Z hľadiska spracovania údajov je snahou VÚPOP
opätovne aplikovať geoštatistické a štatistické metódy s cieľom postihnutia vzájomných
vzťahov a väzieb medzi sledovanými parametrami a na ich základe sa pokúsiť o vytvorenie
modelu produkcie (úrod) sledovaných poľnohospodárskych plodín platného na danom území,
prípadne model validizovať v teréne. Snahou VÚPOP je zároveň tvorba podkladov (účelovo
zameraných tematických máp) pre potreby aplikovania postupov precízneho hospodárenia
v rámci daného poľnohospodárskeho subjektu.
Stratégia zámerov VÚPOP v rámci precízneho hospodárenia spočíva v:
 účelovej interpretácii údajov o vlastnostiach pôd z databáz VÚPOP a doplňujúcich
podrobných, priestorovo lokalizovaných údajov pre priestorovo diferencované
(variabilné) technologické postupy;
 hodnotení a kategorizácií vplyvu priestorovo diferencovaných vlastností pôd na úrody
plodín a udržateľné sústavy hospodárenia;
 „nahradení“ drahých technických postupov merania v teréne vhodnou kombináciou
metód GPS, DPZ a GIS, ktoré budú verifikované údajmi z pozemných meraní
a pozorovaní;
 zdokonaľovaní modelovania trvalo udržateľných sústav využívania vlastností a
potenciálu pôd.
Finálnym cieľom spoločného úsilia (nielen VÚPOP) v rámci aktivít týkajúcich sa
aplikácie postupov precízneho hospodárenia do poľnohospodárskej praxe má byť účelové
hodnotenie vlastností a vzťahov, ktoré podmieňujú nielen úroveň dosiahnutých úrod,
ale aj využívanie potenciálov pôdnych a územných celkov. Reálnosť splnenia tohto cieľa je
však výrazne podmienená existenciou a dostupnosťou vhodných, dostatočne podrobných
priestorových údajov a informácií (geoinformácií).
43
Použitá literatúra:
1. LINKEŠ, V., PESTÚN, V., DŽATKO, M., 1996: Príručka pre používanie máp
bonitovaných pôdno-ekologických jednotiek. Výskumný ústav pôdnej úrodnosti,
Bratislava, 103s.
2. NĚMEČEK, J., DAMAŠKA, J., HRAŠKO, J., BEDRNA, ZUSKA, V., TOMÁŠEK, M.,
KALENDA, M., 1967: Průzkum změdělských půd ČSSR (Souborná metodika) 1. Díl :
Metodika terénního průzkumu, sestavování půdnich map a geneticko-agronomické
klasifikace půd. Ministerstvo zemědělství a výživy, Praha, 246 pp.
3. SIROVÝ, V., FACEK, Z., POSPÍŠIL, F., KULÍCHOVÁ, A., JAVORSKÝ, P., KALAŠ,
V., 1967: Průzkum zemědělských půd ČSSR (Souborná metodika) 3. Díl : Metodika
laboratorních rozborů a principy jejich hodnocení. Ministerstvo zemědělství a výživy,
Praha, 92 pp.
4. SKALSKÝ, R., 2005: Georeferenced Database of Agricultural Soils of Slovakia. Vedecké
práce 27, VÚPOP Bratislava, p. 97 – 110, ISBN 80-89128-17-3.
5. SVIČEK, M., NOVÁKOVÁ, M., SCHOLTZ, P., RYBÁR, O., HALÁS, J.,
SZOCSOVÁ, I., ŠMOLDAS, V., 2005: Komplexné využitie údajov na báze DPZ pre
potreby poľnohospodárskej praxe a decíznej sféry. Záverečná správa, VÚPOP, 65s.
6. SVIČEK, M., NOVÁKOVÁ M., HALÁS, J., SCHOLTZ, P., 2005: Precízne (presné)
hospodárenie. Záverečná správa, VÚPOP Bratislava, 25s.
44
POZNATKY ZÍSKANÉ Z VYUŽITIA PRVKOV PRECÍZNEHO
POĽNOHOSPODÁRSTVA PRI PESTOVANÍ PŠENÍC
Taraba, V.
Technický a skúšobný ústav pôdohospodársky SKTC – 106, Rovinka
Snahou poľnohospodárskej prvovýroby je vyrobiť danú produkciu za čo
najvýhodnejších ekonomických podmienok avšak pri dodržaní jej čo možno najvyššej kvality.
Zavedenie technológií precízneho poľnohospodárstva maximálne efektívne využíva vstupy do
výroby tak, aby tieto technológie priniesli pre ich užívateľa čo najväčší efekt a pritom by sa
minimalizovalo zaťaženie životného prostredia hnojivami, či chemickými prípravkami.
Všetky činnosti spojené s využitím týchto technológií majú grafický výstup či už vo
forme mapy alebo tabuľky.
Analýza využitia prvkov precízneho poľnohospodárstva (N-Senzora a GPS) bola
prevedená na dvoch pokusných parcelách, ktoré boli vybraté na západnom Slovensku v PD
Blatné a na strednom Slovensku v okolí Martina v PD Turiec Turčiansky Ďur. GPS bol
využitý len na parcele PD Turiec.
Na uvedených lokalitách boli vybrané pozemky, ktoré boli rozdelené na približne dve
rovnaké časti. Tieto sa boli prihnojované tuhým dusíkatým priemyselným hnojivom
s obsahom dusíka 26 resp. 27 % a to uniformným spôsobom pre prvú časť pozemku a
variabilným spôsobom pre druhú časť pozemku. Zámerom poľnohospodárskeho podniku
v Blatnom bolo vypestovať pšenicu pre potravinárske účely, zatiaľ čo poľnohospodári
v Turčianskom Ďuri pestujú pšenicu na osivo.
Variabilné prihnojenie porastov potravinárskych pšeníc na pozemkoch v Blatné bolo
vykonané 2 krát (produkčné, kvalitatívne). Pri variabilnom prístupe starostlivosti o pozemok
v Blatnom za priameho využitia N-senzora došlo k úspore hnojiva na časti pozemku
ošetrovanej variabilným spôsobom oproti časti hnojenej uniformným spôsobom vo výške 25
kg.ha-1, čo pri aktuálnej cene za hnojivo 6420 Sk.t-1 predstavovalo 1128 Sk.ha-1, pri
priemernom výnose 5,18 t.ha-1. Priemerné náklady na pestovanie pšenice za celý podnik
predstavovali 11 137,40 Sk.ha-1 a náklady na sledovanom pozemku boli 10 009,40 Skha-1.
Pre zaujímavosť a názornosť danej problematiky dokladám do príspevku tiež grafické
výstupy vo forme máp doporučených (obr. č. 1) i skutočných (obr. č. 2) dávok dusíka.
45
Obr. č. 1 – mapa z produkčného hnojenia uniformnej a variabilnej časti pozemku
46
Obr. č. 2 – mapa z produkčného hnojenia uniformnej a variabilnej časti pozemku
47
V PD Turiec v Turčianskom Ďuri za priameho využitia N-senzora a GPS pri
variabilne vykonanom produkčnom hnojení (druhé kvalitatívne sa neuskutočnilo
z klimatických dôvodov) si porast vyžadoval vyššiu dávku hnojiva na 1ha plochy. Aj bez
možnosti druhého prihnojenia porastov z vyššie spomenutých dôvodov, bol v konečnom
dôsledku porast pšeníc vyrovnanejší a vyššia bola tiež úroda z jednotky plochy. Rozdiel
spotreby hnojiva bol 71 kg.ha-1. Na variabilnej prihnojovanej časti pozemku bol priemerný
hektárový výnos vyšší o 0,42 t.ha-1. Celkové náklady na sledovanom pozemku boli 1 300 000
Sk, čo je 17 784 Sk.ha-1.
Pre zaujímavosť a názornosť danej problematiky dokladám do príspevku tiež grafické
výstupy z výnosomeru umiestnenom na obilnom kombajne vo forme výnosových máp (obr. č.
3 a č. 4) z uniformne i variabilne prihnojovanej časti pozemku.
O variabilnom prístupe ku prihnojeniu porastov pšeníc na pozemkoch autor uvádza
ďalšie údaje o iných pozemkoch v katastri obce Turčiansky Ďur. Na týchto pozemkoch bolo
však vykonaná okrem produkčného i kvalitatívne prihnojenie porastov pšeníc, výnosy sú
uvedené v tabuľke č. 1.
Názov pozemku
Mošovská
Suchá Vríca
Pod cintorínom
Čiare Laclav
Dolu vodou
Farská
Priemerné dávka dusíka [ kg N.ha-1 ]
Produkčné
Kvalitatívne
49,6
58,9
76,3
59,6
49,5
56,1
63,3
59,3
75,9
58,9
61,8
52,6
Priemerný výnos
[ t.ha-1 ]
6,4
6,9
5,9
5,6
6,6
7,0
Tab. č. 1 – hodnoty z iných vybraných pozemkov PD Turčiansky Ďur
Z tabuľky možno vidieť veľkú variabilitu správania sa jednotlivých pozemkov, kedy
množstvo hnojiva aplikované kvalitatívne presiahlo v niektorých prípadoch produkčné
hnojenie, z čoho vyplýva, že samotný porast si vyžadoval doplniť nedostatok dusíka v jeho
momentálnej danej rastovej fáze vývoja.
48
Obr. č. 3 – výnosová mapa uniformnej časti pozemku
49
Obr. č. 4 – výnosová mapa z variabilnej časti pozemku
50
Záver.
Variabilný prístup prihnojovania porastov pšeníc poukazuje na vysoký efekt už prvého
hnojenia a presnosť práce N–senzora v danej rastovej fáze porastu, kedy N-senzor dodáva
porastu to, čo porast v skutočnosti potrebuje. Tento faktor významne ovplyvňuje aj kvalitu
životného prostredia.
Použitá literatúra: u autora
Kontaktná adresa:
Ing. Vladimír Taraba
Technický a skúšobný ústav pôdohospodársky, SKTC – 106
90041 Rovinka
51
INTEGROVANÝ SYSTÉM RIADENIA V CHOVE ZVIERAT
Mihina Š.
Slovenské centrum poľnohospodárskeho výskumu, Nitra
Integrovaný systém riadenia umožňuje automaticky zberať údaje z chovu a riadiť
výrobný proces. Integrovaný systém riadenia chovu zvierat, ktorý pri výrobnom procese berie
do úvahy celý rad ukazovateľov, vyhodnocuje ich jednotlivo, hľadá ich vzájomné
súvislosti, reaguje na vnútorné i vonkajšie zmeny a vydáva pokyny pre technologické linky,
sa radí k moderným spôsobom riadenia poľnohospodárskej výroby, ktoré sa nazývajú
systémami presného poľnohospodárstva. Možno sa stretnúť s presnejšou definíciou, že ide
o časovo a priestorovo diferencované pestovateľské a chovateľské postupy. I keď v chove
zvierat, nielen čas a priestor sú jedinými rámcami integrovaného systému riadenia. Medzi
najvýznamnejšie ukazovatele, ktoré musia byť v integrovanom systéme riadenia rešpektované
patrí rast zvierat, úžitkovosť, zdravotný stav, správanie sa zvierat, prostredie chovu, vplyv na
životné prostredie a mnohé ďalšie.
Chov zvierat je fyzikálno-biologický proces, ktorého integrovaný systém riadenia si
vyžaduje kontinuálne snímanie údajov vo vhodnej frekvencii a rozsahu a prijímanie spätnej
reakcie. Systém by mal byť tiež schopný matematicky modelovať, predpovedať reakcie
v reálnom čase, predpovedať výstupy a na základe získaných údajov modelovať požiadavky
na vstupy.
V súčasnosti sa integrujúcim článkom chovu je chovateľ. Neustále zvyšovanie
požiadaviek na zvyšovanie kvality ale aj kvantity si vyžaduje ďalšiu technizáciu prostredia
chovu, ktorú už ani veľmi skúsený chovateľ nedokáže riadiť. Nehovoriac o tom, že skúsených
a zručných chovateľov je stále menej a menej. Dá sa predpokladať, že intenzívny chov zvierat
bude čím ďalej, tým viac podobný priemyselnej výrobe so stále širším využitím výpočtovej
techniky.
Vývoj posunuli i zistenia, že zviera generuje rôznorodé signály, ktoré sa dajú
kontinuálne merať. Za pomoci súčasnej techniky sa dajú údaje zberať automaticky bez ohľadu
na veľkosť stáda. Pritom jedno snímacie zariadenie dokáže zaznamenávať viac údajov naraz.
Napríklad o kamery, ktoré sledujú správanie sa zvierat dokážu veľmi presne zmerať aj tvar,
veľkosť a hmotnosť zvierat. Známe je tiež, že zvuky zvierat môžu signalizovať zmeny
v zdravotnom stave. Čo je však najdôležitejšie, moderné zariadenia na získavanie informácií
o zvieratách nevyrušujú zvieratá a neobmedzujú výrobný proces.
Už dávnejšie sú známe zariadenia pre sledovanie správania sa zvierat vo vzťahu
k detekcii ruje, tzv. pedometer. V praxi sú používané vážiace systémy (váženie dojníc pri
pohybe v čase dojenia, váženie výkrmového dobytka v kŕmnych boxoch maštalí pre
testovanie výkrmnosti, váženie prasiat v kŕmnych boxoch, vážiace bidlá pre hydinu a pod.)
Telemetricky sa meria frekvencia tepu, teplota tela a iné. Existujú snímače, ktoré umožňujú
kvantifikovať vodivosť mlieka, individuálnu úžitkovosť, pomocou čoho je možné
predpovedať zmeny v organizme. Možnosti sa neustále rozširujú.
Zber údajov o zvieratách môže byť individuálny alebo skupinový. Preto je potrebné
zvážiť, ktorý z nich je potrebnejší, ale hlavne ekonomicky efektívnejší.
Ďalším kritickým článkom systému je predpoveď reakcie zvierat na prostredie chovu.
K tomu sa využíva matematické modelovanie. Nie každý matematický model však rešpektuje
dynamiku procesu chovu zvierat a ani ich individualitu, ak je potrebná. Modelovanie je
„pravdivé“, iba ak sú neustále sa meniace podmienky čo najpresnejšie určené. Ak by sa mali
rešpektovať všetky vstupujúce parametre, mohol by vzniknúť príliš komplikovaný proces
riadenia, ktorý by nebol zvládnuteľný. Preto sa využíva stále ešte tzv. empirický model, ktorý
52
používa iba limitovaný počet parametrov zisťovaných v reálnom čase. Ich voľba je pre
efektívnosť integrovaného systému riadenia veľmi dôležitá.
Najznámejšími oblasťami sledovania v integrovanom systéme riadenia chovu sú:
 sledovanie rast,
 sledovanie produkcie,
 monitoring zdravotného stavu,
 hodnotenie správania s detekciou neprirodzeného správania.
Pomocou zhodnotenia rastu môžeme optimalizovať výživu zvierat založenú na
požiadavkách zvierat zistených v reálnom čase. Umožňuje nám to tiež vybrať najvhodnejšiu
trajektóriu zmeny rastu zvierat. Väčšina systémov však na jednej strane sleduje individuálny
rast avšak kŕmenie je skupinové, čím môže dôjsť k nepresnostiam vo výžive jedincov.
Individuálne sledovanie produkcie umožňuje v jednotlivých technologických
procesoch zabezpečiť individuálnu starostlivosť. Jedinečným príkladom je automatizovaný
systém dojenia, známy ako robotizované dojenie.
Individuálne sledovanie ochorenia zvierat pomocou automatizovaného zberu dát
znižuje potrebu práce pri sledovaní zdravotného stavu. Systémy však zatiaľ nie sú absolútne
dokonalé. Ak sa chovateľ príliš spolieha na údaje získané zo systému, upúšťa od osobnej
starostlivosti. Niektorí chovatelia sa tiež často sťažujú, že ak majú k dispozícii
automatizovaný systém, načo im ešte stále predpisuje legislatíva osobnú kontrolu.
Veľmi významné sú údaje získané individuálnym sledovaním správania sa. Žiadny
z chovateľov nemá čas ani schopnosti odpozorovať pozitívne či negatívne vzorce správania sa
a využiť ich pre chovateľské zásahy.
Uvedené oblasti riadenia procesu presného chovu zvierat sú iba časťou z možností,
ktoré moderná technika a nové vedomosti umožňujú. Možno predpokladať, že sa budú ďalej
v budúcnosti rozširovať. Na druhej strane však budú limitované ekonomickými podmienkami,
ale aj stále silnejúcim názorom návratu k tradičnému farmárčeniu. Určite však zariadenia,
ktoré umožňujú získavať údaje priamo na farme a ihneď ich použiť, budú mať perspektívu
i na klasickej farme.
Cieľom použitia integrovaného systému riadenia chovu zvierat je dosiahnuť
ekonomicky efektívnu výrobu bez negatívneho ovplyvnenia pohody zvierat a životného
prostredia. Počas výrobného procesu vznikajú aj také zmeny, hlavne vo vstupoch, ktoré je
možne len veľmi ťažko predpokladať. Okrem toho sa viaceré vstupujúce parametre vzájomne
ovplyvňujú. Napríklad výživa vplýva na rast zvierat. Súčasne však priamo pôsobí na zdravie,
pohodu, emisie do životného prostredia a pod. I keď prvoradým ekonomickým cieľom
chovateľa je efektívny rast zvierat, nemôže pri tom nezohľadňovať už spomínané parametre
zdravia, pohody a emisie.
Tradične je riadenie chovu založené na rozhodnutiach a skúsenostiach chovateľa,
ktorý sa musí rozhodnúť reagujúc na daný okamžik. Vedie ho to často k rôznym dilemám.
Tieto vznikajú predovšetkým z toho dôvodu, že jednotlivé výrobné procesy riadi často
oddelene, pretože nie je schopný integrovať zistenia, ktoré mu jednotlivé časti systému chovu
naraz poskytujú. Moderné systémy riadenia dokážu prepojiť jednotlivé časti výroby, riadiť
súčasne viac procesov a tiež vyhodnocovať interakcie medzi nimi.
V ideálnom integrovanom systéme riadenia chovu by mal byť iba jeden riadiaci bod,
ktorý dokáže riadiť všetky v danom čase fungujúce procesy. Už spomínaný systém výživy
zvierat okrem predpovede rastu zvierat musí súčasne predpovedať (modelovať) aj produkciu
znečisťujúcich emisií a iné s tým súvisiace parametre výroby a prípadne výživu modifikovať.
V prípade, že vznikne konflikt medzi rôznymi kritériami, musí byť stanovená hierarchia
kritérií, aby bola uprednostňovaná vždy tá najvyššia priorita. Čím viac vstupujúcich
a vystupujúcich parametrov je možné riadiť súčasne, tým presnejšie a komplexnejšie sú
53
zhodnotené všetky parametre. Samozrejme najdôležitejšie je, aby pri zohľadnení všetkých
parametrov integrovaný systém riadenia zabezpečoval čo najväčšiu ekonomickú efektívnosť.
V súčasnosti sú už k dispozícii plnoautomatizované modely, ktoré sú schopné na
základe automaticky získavaných údajov priamo riadiť proces a v priebehu produkčného
systému ho aj podľa potreby modifikovať. Takéto systémy sú schopné rešpektovať vzniknuté
variabilné podmienky, ktoré sú pre chov zvierat typické. Ideálne bude, keď integrovaný
riadiaci systém dokáže riadiť všetky relevantné vyskytujúce sa procesy.
Použitá literatúra:
1. BERCKMANS, D., 2004. Automatic on-line monitoring of animals by precision livestock
farming. In.: ISAH conference “Animal production in Europe: The way forward in a
changing world. Saint-Malo France, October 11-13, 2004. Vol. 1, 27-31.
2. COX, S. Precision livestock farming. Cox, S. 2003. The Netherlands, Wageningen
Academic Publishers.
3. FROST, A. R. 2001. An overview of integrated management systems for sustainable
livestock production. 45-50. British Society of Animal Science. Occasional Publication
Number 28.
4. WATHES, C. M., KRISTENSEN, H., H., AERTS 2, J-M., BERCKMANS D. 2005. Is
precision livestock farming an engineer’s daydream or nightmare, an animal’s friend or
foe, and a farmer’s panacea or pitfall? 33-46, In.: Precision Livestock Farming 05,
Wageningen Academic Publisher.
54
INFORMAČNÍ SYSTÉMY K PODPOŘE ŘÍZENÍ VÝROBY A PORADENSTVÍ
V ZEMĚDĚLSTVÍ S VAZBOU NA PRECIZNÍ ZEMĚDĚLSTVÍ
INFORMATION SYSTEMS SUPPORTING PRODUCTION MANAGEMENT AND
EXTENTION SERVICE IN AGRICULTURE WITH CONNECTION TO THE
ELEMENTS OF PRECISION FARMING
Kavka, M1. – Nozdrovický, L.2 – Mistr, M.3 – Abrhám, Z.4
1
Česká zemědelská univerzita, Praha, 2Slovenská poľnohospodárska univerzita, Nitra, 3 Ústav
zemědelských a potravinářských informací, Praha, 4Výzkumný ústav zemědelské techniky,
Praha
(zpracováno na základě výsledků řešení výzkumného záměru MSM 6046070905)
Abstract
Effective management of agricultural production technologies cannot be provided
currently without rational information utilization. The available information technologies
enable to create database of normative indicators, production technologies, machines,
technical sets and economical indicators of enterprise production. The information is used for
support of decisive processes in conception and operative management. In the contribution is
provided an overview of programme equipment for information technologies in agricultural
enterprise production management with connection to the elements of precision farming.
Keywords: extention service, agricultural enterprise, production organization and
management, information technologies, application programmes
Úvod
Využití informací a informačních technologií v řízení výroby představuje významný
trend v oblasti managementu výrobních systémů. Ne jinak je tomu i v zemědělském sektoru,
kde lze s využitím těchto podpůrných prostředků dosahovat vyšší efektivnost prostřednictvím
efektivního rozhodování a optimalizace výroby. V podmínkách vysoké konkurence v rámci
EU a rozšiřující se specializace a kooperace subjektů hospodařících na půdě využívajících
technicky a technologicky vyspělých strojů a strojních linek mají zvláštní význam faktory
jako je výměna informací a komunikace mezi subjekty zúčastňující se procesu výroby,
lokálně cílený přístup k hospodaření – precizní zemědělství a optimalizace koncepčního i
operativního řízení.
Materiál a metody
Aby bylo možné zkoumat informační technologie jako nástroje pro řízení výroby
v zemědělském podniku, byl zvolený metodický postup sestávající z několika kroků:
1. Definování způsobů a forem řízení výrobních systémů a vymezení jejich obsahové náplně.
2. Specifikace vnitřních informačních vazeb v systému řízení zemědělských výrobních
systémů.
3. Analýza vybraných programových produktů pro koncepční a operativní řízení výroby
v zemědělském podniku.
4. Stav, možnosti a perspektivy aplikace metod precizního zemědělství v zemědělských
podnicích ČR.
55
Výsledky a diskuse
Obecné definice řízení
Při analýze možností využití informačních technologií pro řízení výroby
v zemědělském podniku je třeba vycházet z definice obsahu procesu řízení jako informačního
působení vztaženého na výrobní systém. Tento systém svým zaměřením je orientovaný na
vytváření podmínek na pěstování rostlin a chov hospodářských zvířat v souladu se
stanovenými agrotechnickými, zootechnickými, environmentálními a ekonomickými cíli a
kritérii pří působení vnějších vesměs tržních faktorů.
K lepšímu pochopení obsahu procesu řízení je vhodné rozdělit jej na jednotlivé fáze a
v rámci každé fáze na cyklus.
Fáze procesu řízení představují ucelené bloky řídícího procesu vtahující se na:
1. Plánování výroby a výrobních faktorů včetně jejich optimálního využití.
2. Organizování využití disponibilních zdrojů a prostředků.
3. Operativní řízení soustavy prvků s cílem udržet chod řízení s nastavenými
parametry.
Protože jednotlivé fáze procesu řízení se vzájemně prolínají je možné též další členění,
které je z pohledu aplikace informačních technologií výhodnější (viz též obr. 1) a to na:
1. Koncepční řízení definované jako soubor aktivit a činností zaměřených na dosažení
dlouhodobé udržitelnosti s časovým horizontem nad 1 rok.
2. Operativní řízení, které se dále člení na:
 operativní řízení v delším časovém intervalu;
 řízení v reálném čase buď v otevřené (prostřednictvím člověka) nebo uzavřené
(automaticky) smyčce.
Cyklus procesu řízení probíhající v každé fázi procesu řízení je složen z: informace,
rozhodnutí, motivace a kontroly. K rozhodování je žádoucí mít optimum informací, kde je
možné je třeba rozhodování podporovat předzpracováním informací a rovněž motivace a
kontrola může být podporována s využitím informačních technologií.
Následující obrázek vymezuje strukturu vnitřních vazeb existujících v procesu řízení
výrobních systémů.
Koncepční řízení (nad 1 rok)
Operativní řízení v delším časovém intervalu (do 1 roku)
Operativní plánování
Operativní evidence
Změnová řízení
Rozvrhování výroby
Řízení v reálném čase
Řízení technologických procesů
Obr. 1 Vnitřní vazby v procesu řízení výrobního systému
56
Organizace a řízení zemědělského podniku
Velký zemědělský podnik, typický pro zemědělství ČR, je výrazně strukturován.
Různé výrobní a další činnosti jsou prováděny relativně samostatnými jednotkami, které jsou
spojeny do organizační struktury podniku. Jejich činnost je řízena osobami vybavenými
určitými pravomocemi a povinnostmi (ty plynou z řídící struktury podniku) a výsledky jejich
činnosti je možné měřit minimálně vynaloženými náklady, optimálně hospodářským
výsledkem (tak se vytváří ekonomická struktura podniku). Jedním ze základních předpokladů
využití informačních systémů při řízení zemědělských podniků je docílení souladu
informačního systému s organizační a řídící strukturou podniku.
Informační systémy
Základem řídící činnosti v každém podniku je přijímání, zpracování a předávání
informací. Problém, doprovázející množství informací se kterými přicházejí řídící pracovníci
do styku, spočívá v nezbytnosti vytvořit účinný způsob jejich sběru, uchovávání,
zpracovávání v požadovaném času, předávání ostatním uživatelům a prezentace při
rozhodování. Řešením je informační systém (IS) podniku.
Za informační systém se zpravidla označuje množina formálních informací, které
cirkulují v podniku, a spolu s nimi postupy a prostředky, které umožňují tyto informace
definovat, vyhledávat, formalizovat, ukládat a distribuovat. IS podniku by měl racionálně řešit
způsob sběru informací, zpracování a formu jejich prezentace uživateli. Informační systém
musí být schopen poskytovat živé informace o stavu a vývoji všech zdrojů v podniku
(finance, hmotný i nehmotný majetek, rozpracovaná výroba, zásoby atd.) a to řídícím
pracovníkům na všech stupních.
IS by měl sloužit všem úrovním řízení, od strategického až po operativní. V prostředí
tržního hospodářství by měl mít tyto vlastnosti:



vysokou vnitřní integraci dat a funkce pokrývající všechny oblasti řízení
v podniku
jasně definovanou celkovou architekturu umožňující otevřenost IS na úrovni
technického, základního a zejména aplikačního programového vybavení,
efektivní využívání a vzájemnou provázanost různých technologií práce s daty
(relační databáze, agendové zpracování, textové editory atd.),

adekvátně podporovat rozhodující cíle podniku, a to podle definovaných priorit,

schopnost efektivně zpřístupňovat jak interní datové zdroje a služby (vlastního
IS), tak zdroje a služby externí (Internet, veřejné databáze ap.),

schopnost realizovat on-line propojení na IS obchodních partnerů, finančních
institucí a dalších organizací na principech elektronické pošty (e-mailu).
V praxi to znamená, že každý zemědělský podnik by měl mít informační systém
jedinečný, přizpůsobený vlastní struktuře a požadavkům řízení podniku. Tomuto řešení
nejvíce odpovídají informační systémy sestavené z jednotlivých samostatných programových
modulů pracujících nad jednotnou relační databází. Informace do těchto systémů vstupují
pouze jednou v místě jejich vzniku a od toho okamžiku jsou k dispozici všem programovým
modulům ke zpracování výstupních informací.
Postup při tvorbě podnikového komplexního informačního systému by měl vycházet
z následujících základních principů:
 vytvoření celkového konceptu informačního systému a informační technologie
(v zemědělském podniku významnou roli hraje báze dat, řešená podle požadavků
organizačních jednotek a koordinovaná na podnikové úrovni),
57




analýza informačních toků a z ní odvozené přesně definované požadavky na jednotlivé
velmi různorodé aplikace a projekty, vyhledávání jejich vzájemných vazeb,
výběr takových produktů (hardware, software, přenosové sítě, zdroje dat apod.), které
vyhovují jednotlivým „stavebním kamenům“ navržené architektury (pouze v případě
krajní nezbytnosti zadání vývoje příslušného produktu podle vlastních požadavků),
zabezpečení jednotné podnikové báze dat, její aktualizace a přístupnosti všem
organizačním jednotkám,
vzájemná integrace produktů do komplexního podnikového IS včetně jeho plného
propojení s účetnickými agendami.
Cílem komplexního integrovaného podnikového IS je dosažení co nejvyšší
efektivnosti jednotlivých procesů v podniku probíhajících a podniku jako celku. Předpokládá
se, že jeho prostřednictvím bude dosaženo zejména zkrácení doby reakce podniku na podněty
z vnějšího okolí, snížení chybovosti a nekonzistentnosti informací z vnitřních zdrojů, lepšího
prosazení vlastních výrobků na trhu.
Účetní evidence jako zdroj informací
Účetnictví obecně představuje hlavní zdroj kvalifikovaných ekonomických informací
v každém podniku a má být prostředkem regulace hodnotových a finančních toků, což se
bezprostředně odrazí ve výrobních a dalších aktivitách.
V podmínkách tržního hospodářství je ekonomická síla a stabilita podniku dána jeho
schopností dosahovat zisk. Hospodaření podniku musí být stále sledováno způsobem,
umožňujícím detailní pohled na výnosovost a nákladovost jak jednotlivých aktivit, tak
podniku jako celku. Přitom se musí ve svém plném rozsahu uplatnit podnikové účetnictví,
které má dva rozměry: vnější (finanční účetnictví) a vnitřní (nákladové účetnictví).
Vnější (finanční) účetnictví podává informace o stavu, průběhu a výsledcích činnosti
podniku za určité kalendářní období. Informace jsou určeny především vnějším uživatelům a
soustřeďují se na určité kategorie jako majetek, jeho zdroje, dluhy a pohledávky, výnosy a
náklady, hospodářský výsledek, které definují pokračující činnost podniku. Výstupní
informace jsou významné především při předkládání daňových přiznání, pro posuzování
žádosti o úvěr, při jednáních o sloučení podniku ap.
Vnitřní (nákladové) účetnictví kvantitativně a hodnotově zobrazuje aktivity podniku
(proces zhotovování výrobků, provozování služeb ap. a jejich prodej). Zabezpečuje tedy na
jedné straně podklady o nákladech a výnosech jednotlivých aktivit (výrob, výkonů), na druhé
straně celý systém kalkulace nákladů v dohodnutém rozsahu (na úrovni např. vlastních
nákladů, nebo v jiném seskupení na variabilní a fixní náklady ap.). Aby vnitřní účetnictví
správně reagovalo na potřeby řídících pracovníků podniku, musí být neustále prohlubováno a
zdokonalováno (např. zavedením sledování jednotlivých položek až do úrovně pracovišť,
zkracováním časových intervalů výstupních informací, využitím pro tvorbu
vnitropodnikových normativů). Musí tedy být neustále přizpůsobováno organizační a řídící
struktuře podniku, přičemž se mohou měnit jak význam, tak i váha jeho jednotlivých složek
Informační systémy v současných zemědělských podnicích
Informační systémy a informační technologie se koncem 20. století staly jedním
z nejvýznamnějších faktorů ekonomik vyspělých zemí. Podnik, který nedokáže udržet krok v
inovaci vlastních informačních technologií a systému, se vystavuje riziku zhoršení svých
ekonomických výsledků a ztráty svého postavení na trhu.
IS mohou být členěny podle různých hledisek - účelu, obsahu, velikosti, složitosti. Pro
volbu metod a přístupů k jejich tvorbě je důležitý vztah k systému řízení. Z tohoto pohledu
58
jsou v současných zemědělských podnicích pro řešení IS využívány tyto dva hlavní druhy
programů:
Programy pro agendové zpracování IS
Jedná se o IS pro transakční zpracování (zpravidla se o této oblasti hovořilo jen jako o
zpracování dat - Data Processing). IS provádí dávkové zpracování určitých agend, kupř.
mezd, fakturace, v určitém časovém období, jímž byl zpravidla měsíc. Tyto programy jsou
svým způsobem následníkem klasických dávkových systémů, známých v zemědělství ČR
z výpočetních středisek podniku AGRODAT. Programy prošly celou řadou modernizací
především v souvislosti s vývojem hardwaru, ale ve své podstatě se stále jedná o klasické
agendové zpracování. Agendové zpracování je spojeno s velkým počtem multiplicit
v datových souborech, což jednak zpomaluje zpracování, jednak vede k chybám. Využití
těchto programů pro operativní řízení zemědělského podniku je velmi problematické a to
především z těchto důvodů:
o nedostatek a nevhodná struktura informací pro pracovníky operativního řízení
o výstupy programů jsou pevně nadefinovány, svoji strukturou slouží především pro
potřeby účetnictví
o informace jsou poskytovány se značným časovým zpožděním, realizace řídícího
zásahu již zpravidla postrádá smysl.
Řídící pracovníci mohou využívat tyto zpožděné ekonomické ukazatele jako určité
normativy pro zásahy do výroby, ale pro potřeby operativního řízení si musí vést
z dostupných informačních zdrojů vlastní operativní evidenci. Tento stav řešení informačních
systémů a nazírání na účetnictví tak v mnoha zemědělských podnicích přetrvává dodnes.
Programy pro databázové zpracování IS
V architekturách IS je v současné době možné sledovat řadu významných vývojových
trendů. Jeden z nich je integrace. Integrací informačních technologií a systémů rozumíme
provázanost jeho jednotlivých částí i vzhledem k okolí podniku. Moderní informační systémy
jsou zpravidla řešeny jako databázové, modulové, s vysokým stupněm vnitřní integrace dat a
funkčně pokrývající jednotlivé oblasti řízení podniku. Informace pak vstupují do systému
pouze jednou, v místě jejich vzniku a využívají se pro všechny moduly a informační výstupy.
Uživatel si ze systému vybírá jen ty části a informace, které ho zajímají a potřebuje je pro
rozhodování.
Tyto IS jsou již podstatně výrazněji konstruovány pro podporu rozhodování (Decision
Support System). Výrazněji se začaly rozvíjet v 70. letech minulého století a využívají při
taktickém a operativním řízení. S rostoucí formalizací rozhodovacích problémů postupně
přerůstají do IS pro řízení (Management Information System).
Příklad řešení databázového modulového informačního systému, který splňuje většinu
požadavků uvedených v úvodu kapitoly a jeho struktura je uvedena na obr. 3.
59
Evidence majetku
Živočišná výroba
STAVEBNICOVÝ
Pokladna
Rostlinná výroba
EKONOMICKÝ
Využití a péče o techniku
Faktury
Zakázky
A INFORMAČNÍ
Zásoby
SYSTÉM
Doprava
Strojová technika
PHM a údržby
Mzdy
Opravy
Účetnictví
Zpracování plánů
Finanční analýzy
Obr. 3 Struktura informačního systému
Hlavní podíl na získaných a zpětně vyhodnocovaných informací mají v uvedeném
informačním systému právě pracovníci zajišťující operativního řízení jednotlivých provozů
zemědělského podniku. Teprve informace kumulované nebo vybrané podle zadaných kriterií
jsou k dispozici ekonomickému vyhodnocení a rozhodování na vyšších úrovních podniku
(management, majitel firmy). Hodnota informací se stupňuje se snížením intervalu pořizování
a předávání informací mezi subsystémy. Způsob sběru a zpracování informací vytváří
předpoklady pro poskytování objektivních výstupních informací s dostatečně rychlou časovou
odezvou. Operativnost systému záleží pouze na samotném uživateli, jaký si zvolí časový
horizont pro zpracování (denně, týdně, měsíčně…).
Účetnictví zde tvoří vlastně určitou nadstavbu a zastřešuje celý systém. Z jednotlivých
provozních modulů přebírá přes relační databázi automaticky všechna potřebná naturální i
ekonomická data a zpracovává je do formy obecně používaných a předepsaných účetních
výkazů.
Údaje z relační databáze se archivují a využívají se dále pro tvorbu podnikových
normativních ukazatelů a v návaznosti na to pro zpracování plánů (dlouhodobé, sezónní,
týdenní případně až po denní plány aktivit) a rovněž pro zpracování celé řady rozborů a
analýz pro podporu rozhodovacích procesů.
Tyto moderní informační systémy budované zpravidla s využitím relační databáze jsou
již v řadě zemědělských podniků v provozu, mají obdobnou strukturu a splňují již řadu z výše
uvedených požadavků. Umožňují podrobné sledování aktivit v podniku a detailní pohled na
jejich výnosovost a nákladovost, tvorbu vlastní podnikové normativní základny pro kalkulaci
nákladů a výnosů, operativní plánování aktivit a sledování jejich skutečného průběhu. Vytváří
v podniku pozitivní podnikatelskou atmosféru.
Tyto IS nabízí celou řadu nadefinovaných informačních výstupů, ale s využitím
obsahu a přístupnosti relační databáze umožňují snadné nadefinování dalších výstupních
informací podle specifických požadavků jednotlivých řídících pracovníků. Významným
kladem je rovněž přizpůsobivost organizační a řídící struktuře podniku a možnost dalšího
prohlubování a zdokonalování podle potřeb řídících pracovníků podniku.
60
Programové vybavení pro podporu rozhodovacích procesů - poradenství
V současné době je k dispozici celá řada programů pro plánování, modelování a
podporu rozhodovacích procesů v zemědělském podniku. Programové vybavení pro tuto
oblast řízení musí umožňovat na jedné straně posouzení a optimalizaci variant
podnikatelských aktivit a doporučení pro další zaměření zemědělského podniku nebo
venkovské oblasti v časovém horizontu 1 rok a více a na straně druhé operativní evidenci a
podporu operativního řízení. Při tom je vhodné respektovat požadavek, aby uživatel bez
zvláštních nároků na podrobné technické, technologické a ekonomické vstupní informace
získal rychle trendově správné a prakticky využitelné podklady k rozhodování. Společnou
charakteristickou vlastností těchto typů programů je to, že nemají přímou vazbu na
provozovaný podnikový informační systém.
Programy jsou zaměřeny převážně na následující oblasti:
1. Řešení struktury výroby, podnikatelských aktivit, výrobních faktorů a jejich optimalizace,
tj.
 hodnocení a výběr variant zaměření podnikatelských aktivit zemědělského podniku
(farmy) nebo celé venkovské oblasti (např. LFA) s ohledem na dotační podpory
vyplývající jak ze Společné zemědělské politiky EU (stávající i připravované) a
situace na trhu se zemědělskými produkty, tak z národní dotační politiky a
Strukturální politiky EU;
 optimalizace struktury a počtu pracovníků;
 zpracování plánů hnojení a optimalizace výživy zvířat;
 výběr vhodné struktury strojů, výpočet potřeby strojů s ohledem na optimální roční
využití při zvolené podnikatelské strategii, formě vlastnictví a financování,
rozvrhování obnovy strojního parku.
2. Operativní evidence o výrobě a podpora operativního rozhodování, tj.:
 operativní evidence výroby na pozemcích a zvířat
 podpora operativního řízení a poradenství
Když hlouběji analyzujeme programové produkty, které jsou v současné době k dispozici
v našich podmínkách, pak pro oblast koncepčního řízení lze doporučit:
 AgroConsult
 Agrotekis
 Internetový poradenský systém PORADEX
 AGROKROM
 Programové produkty pro sestavování plánů hnojení a pro výživu zvířat
 Informační internetové stránky: Agris, Agronavigátor, Agroweb
Nelze též opomenout www stránky ministerstev v oblasti poskytování podpor a dotací.
V dalším bude věnována pozornost výše uvedeným programovým produktům se
zaměřením na prvé dva, na jejichž řešení se autoři příspěvku podíleli.
Počítačový poradenský systém AgroConsult
Počítačový poradenský systém AgroConsult. byl vytvořen pro potřeby koncepčního
a operativního řízení zemědělské výroby. Systém sestává ze 3 modulů:
* Databáze údajů (normativních ukazatelů, výrobních technologií, strojů
a právních norem a doporučení, zákazníků a výsledků výpočtu).
* Expertní výpočty (hodnocení výrobních technologií, využití a obnova strojů
a porovnání normativních a skutečných ukazatelů o zemědělské výrobě).
* Systémové akce a číselníky.
61
Struktura databáze normativních ukazatelů byla volena tak, aby zemědělec byl
schopen při svých úvahách respektovat podmínky trhu, současný technický rozvoj a vlastnosti
zemědělských materiálů, zvířat a techniky. Rovněž by zemědělec měl mít možnost za pomoci
ukazatelů srovnávat dosažené výsledky, usuzovat na svojí úroveň a tvořit podnikatelské
strategie. Obsahem této části databáze jsou normativní ukazatele.
Struktura databáze výrobních technologií byla volena tak, aby zemědělec byl schopen
tvořit roční výrobní plán a výrobní postupy při respektování agro- a zootechnických
požadavků a stavu na trhu se zemědělskými produkty. Kromě popisu realizovaných
pracovních operací pro 3 intenzity výroby (RV: Standardní, Intenzívní, Nižší vstupy; ŽV:
Standardní, Vyšší užitkovost, Vysoká intenzita), jsou též uvedeny kalkulace potřeby práce,
PH, materiálu (krmiva, hnojiv, chemických prostředků) a nákladů ve struktuře: náklady na
práci, materiál, energii, stroje, služby a ostatní.
Struktura databáze strojů byla vytvořena především pro potřeby hodnocení využití
strojů, pro výpočet potřeby a struktury strojů normativní metodou a pro tvorbu
podnikatelských strategií se strojovou technikou. Kromě hodnocení využití strojů lze data ve
formě katalogových listů a dalších sestav z databáze tisknout a vytvářet tak uživatelský
katalog strojů.
Modul expertních výpočtů umožňuje realizovat následující akce:
Hodnocení výrobních technologií: Ke každé plodině nebo druhu hospodářských zvířat
jsou v databázi vytvořeny normativní kalkulace spotřeby, produkce, výnosů a nákladů.
Programový aparát umožňuje zakládání uživatelů poradenského systému (dále jen
zákazníků) a pro každého zákazníka počítat více variant hodnocení výrobních technologií.
Systém je založen na kalkulacích tzv. upraveného příspěvku na úhradu pro různé varianty
struktury výroby a jí odpovídající výrobní technologie získané z databáze jako default
hodnoty. Tyto výrobní technologie je možné modifikovat a následně vyhodnocovat bilanci
nákladů, výnosů a hrubého zisku. Kromě technologií RV a ŽV, které jsou vesměs součástí
databáze, lze hodnotit i provozy přidružené výroby a generovat nové technologie v RV a
ŽV.
Hodnocení využití strojů v soupravách: Programový aparát umožňuje dynamicky
provádět výpočet minimálního ročního využití, bilance nákladů, výnosů a zisku a
výnosnost strojů a souprav ve funkci ročního využití včetně grafického a číselného
porovnání nebo ve funkci formy financování (vlastní, úvěr, leasing). Pro dopravní
soupravy je vytvořen samostatný modul, který umožňuje porovnání různých typů
dopravních souprav a systémů včetně kalkulací nákladů. Systém práce je založen na
existenci databáze strojů a odpovídajících normativů a na relacích strojů - pracovních
operací - energetických prostředků.
Výpočet potřeby a struktury parku strojů v podniku - výpočet potřeby a struktury parku
strojů lze provádět metodou normativní. Zadáním struktury výroby zákazníka lze provádět
variantní výpočty potřeby strojů (podle tříd nebo parametricky - počet metrů záběru nebo
počet pracovních orgánů) a ty pak převádět na konkrétní počty a typy strojů.
Prezentace normativních ukazatelů je v současné době realizovaná ve dvou formách:
 na bázi Internetu,
 na báze lokálního počítačového programu;
 knižní prezentace.
Internetová forma systému AgroConsult (http://81.0.228.65/InetAgcMain.asp) je
určená pro širší zemědělskou veřejnost. Z hlediska formálního zpracování se jedná o
zobrazování tabulek z databáze na internetových stránkách s možností převodu vybraných
tabulek do sektoru uživatele přihlášeného heslem s možností jejich aktualizace.
62
Počítačový poradenský systém Agrotekis
AGROTEKIS je databázový modulový program pro modelování a ekonomické
hodnocení technologických systémů, rentability výroby jednotlivých produktů a hodnocení
podnikatelského záměru. Má tyto hlavní části:
 Zemědělská technika a stavby – modelování a výpočet provozních nákladů
zemědělských strojů, strojových souprav a zemědělských staveb
 Živočišná výroba – modelové sestavení farmy (objekty + technologické systémy +
zvířata + obsluha), výpočet nákladů a produkce farmy, ekonomické hodnocení
produktu
 Rostlinná výroba – modelování a ekonomika výrobního záměru v rostlinné výrobě
(doporučené technologické postupy pěstování, doporučené stroje a soupravy,
materiálové vstupy do výroby, produkce), výpočet nákladů, produkce a hrubého zisku
jednotlivých plodin i celého záměru
Na modul rostlinná výroba přímo navazují další dílčí moduly:
o plán potřeby strojů – potřeba hodin práce jednotlivých typů strojů v týdenním
členění, potřeba pohonných hmot v týdenním členění
o plán obnovy strojů – pro výhledový výrobní záměr a na základě posouzení potřeby
strojů a skutečného stavu dává podklady pro obnovu strojového parku
o plán potřeby materiálových vstupů – množství jednotlivých materiálů v týdenním
členění včetně finančního vyjádření materiálových vstupů
o plán potřeby pracovníků (řidičů a další obsluhy strojů)
 Finanční analýza – určeno pro vrcholový management podniku, výpočet hlavních
finančních ukazatelů podniku, jejich zhodnocení, prognóza vývoje.
Databáze programu AGROTEKIS se pravidelně aktualizuje a doplňuje a
v jednotlivých modulech v současné době obsahuje:
o zemědělská technika – technické a ekonomické parametry více jak 3200 typů
strojů, normativy a koeficienty nákladů na opravy, aktualizaci podmínek vnějšího
ekonomického prostředí (ceny pohonných hmot a energie, odpisové sazby,
pojištění, daně, zúročení kapitálu, náklady na uskladnění stroje apod.).
o technologické postupy pěstování plodin – pro více jak 20 typů klasických
potravinářských polních plodin, dále pro pícniny, trvalé travní porosty, energetické
plodiny, technické plodiny, zeleninu a révu vinnou
Pro všechny technologické postupy pěstování plodin jsou v dalších částech databáze
aktualizovány:
o doporučené stroje a soupravy pro jejich technickou realizaci včetně jejich
provozních a ekonomických parametrů (výkonnost, spotřeba paliva, potřeba
pracovníků, variabilní a fixní náklady vlastní soupravy, náklady služeb) – tato část
databáze je dále členěna z hlediska vhodnosti strojů a souprav pro malý, střední a
velký zemědělský podnik
o materiálové vstupy a produkce (druh a cena) v členění podle plodiny a operace
Program AGROTEKIS poskytuje celou řadu výstupních informací. Mezi nejčastěji
využívané patří:
o provozní náklady stroje nebo soupravy ( variabilní, fixní, celkové) v závislosti na
době používání stroje a na jeho ročním nasazení
o ekonomika plodiny (přehled nákladů na techniku, materiálových vstupů a výnosů
plodiny v členění podle operací, lze omezit i na vybranou část technologického
postupu)
o ekonomika výrobního záměru (v členění podle plodin)
63
o plán potřeby strojů, materiálů, pohonných hmot, pracovníků, (za rok v týdenním
členění)
Tyto výstupy lze získat buď jednoduše (s prostým využití normativních údajů
v databázi), nebo výstupy lze podrobnou úpravou vstupů přizpůsobit lokálním podmínkám
uživatele.
Program AGROTEKIS se využívá k tvorbě směrných normativních údajů a tyto údaje
jsou k dispozici pro zemědělskou praxi a poradenství na internetu (www.vuzt.cz) a rovněž se
vydávají ve formě tištěných příruček. Na této internetové stránce jsou také pro uživatele volně
přístupné některé části programu AGROTEKIS a lze si tak např. zpracovat model provozních
nákladů strojů podle uživatelem zadaných lokálních podmínek.
Kromě těchto uvedených programů se objevují ještě další programové aplikace, na
které bychom chtěli alespoň stručně upozornit:
Internetový poradenský systém PORADEX
PORADEX je produkt ZVÚ Kroměříž a představuje moderní webovou aplikaci pro
podporu plánování a rozhodování s cílem udržení a zvýšení konkurenceschopnosti
zemědělských podniků. Zásadní předností systému PORADEX je možnost využívat předem
vložených dat odpovídajících hladině typických nákladů pracovních postupů s přihlédnutím k
jejich intenzitě a vložených normativních dat. Práce s počítačovým programem PORADEX
efektivní, přehledná a rychlá. Pro uživatele je přístupný na internetové adrese
www.poradex.cz.
AGROKROM
Agrokrom je počítačový program s bohatou databází znalostí, doplněný velkým
množstvím textových a obrazových informací a slouží jako expertní a informační systém pro
rostlinnou výrobu. Je určen především pro agronomy a manažery zemědělských podniků. Je
využíván v řadě zemědělských podniků k vedení přehledné evidence hospodaření na
pozemcích, evidence ochrany rostlin či evidence výživy rostlin a hnojení ve smyslu
zákonných předpisů a norem. Umožňuje rovněž plánování, evidenci a kalkulaci pracovních
postupů v zemědělském podniku a jejich optimalizaci s efektivním využitím dostupné
techniky a pracovních sil. Nejnovější modul Agrokrom GIS již umožňuje práci s digitální
zemědělskou hospodářskou mapou podniku propojenou na elektronickou knihu honů.
AgroWin – modul pro evidenci zvířat (skotu, prasat, ovcí a koz)
Modul pro evidenci zvířat je založen na existenci registru zvířat. Data o zvířatech lze
získat z ústřední evidence včetně dat týkajících se stavu zvířat v příslušném chovu.
Programový modul umožňuje vést podle platné legislativy stájový registr a odesílat data
v požadovaném formátu do Ústřední evidence.
V programu pro chov skotu jsou navíc sledovány základní oblasti týkající se zejména
reprodukce skotu a jeho užitkovosti. Pro provozního pracovníka je důležité, že program
automaticky upozorňuje na zvířata, kterým je třeba věnovat pozornost, ať ve smyslu
fyziologickém jako je například otelení nebo zapuštění, tak i ve smyslu zdravotním, jako je
třeba jejich sledování po veterinárním ošetření, tak i ve smyslu evidenčním jako je převod
mezi jednotlivými kategoriemi. Podrobně jsou všechny problémy uvedeny v týdenním plánu
činností. Ze zadaných dat potom program automaticky sestavuje celou řadu zootechnických,
statistických a ekonomických vyhodnocení.
Velmi podobným způsobem je v současnosti řešeno programové vybavení pro chov
prasnic. Subsystém pro chov prasat obsahuje zejména zootechnické údaje, které ulehčují
orientaci v chovu. U prasnic, kde rentabilita chovu závisí zejména na kvalitě vrhů, je program
zaměřen zejména na tuto problematiku. Je potom velmi jednoduché provádět selekci prasnic
podle počtů odchovaných selat.
64
Programové produkty pro sestavování plánů hnojení a pro výživu zvířat
Počítačový program „Plány hnojení" je „samostatnou jednotkou" v rámci systému
AGROFERT FARM PLAN. Celkově představuje komplexní řešení výživy a ochrany rostlin v
souladu s platnou legislativou, zejména Nitrátovou směrnicí. Současná verze již neslouží jen k
výpočtu plánů hnojení, ale nabízí celou řadu dalších užitečných modulů a informací.
Software pro výživu zvířat nabízí v ČR firma AgroKonzulta Žamberk s.r.o.
v následujících oblastech:
 Výživa zvířat – skot a prasata (připravována je výživa pro koně, ovce a kozy):
Umožňuje výpočet krmných dávek dle projektované užitkovosti u skotu (u dojnic
dle laktační křivky) nebo růstové křivky u prasat a zpětnou kontrolu užitkovosti
nebo růstové křivky.
 Optimalizace krmných směsí: Modul obsahuje normy odpovídající obecně
závazné vyhlášce. Dále je k dispozici základní databáze komponent. Kromě
optimalizace krmných směsí program též umožňuje sumarizaci potřeby surovin.
Informační internetové stránky: Agris, Agronavigátor, Agroweb
Internetové informační stránky Agris, Agronavigátor a Agroweb jsou nejčastěji
navštěvovanými stránkami v oboru zemědělství. Na všech uvedených www stránkách lze
nalézt řadu užitečných informací týkajících se agrárního sektoru. Aktuální zpravodajství je
vesměs směrováno na obory: zemědělství, potravinářství, lesnictví, rybářství, ekologie,
podnikání, periodika, regiony, Evropskou unii, FAO, poradenství, vzdělávání a výzkum.
Rovněž jsou zařazeny užitečné odkazy na jiné www stránky a služby v oblasti WEB. Systém
Agoweb navíc nabízí řadu specializovaných odborných informací a agroobchod.
Vazby precizního zemědělství na informační systémy k podpoře poradenství
Principem lokálně cíleného hospodaření je realizace agrotechnických nebo
zootechnických opatření dle momentálního stavu lokálního objektu, tj. prostoru na pozemku
nebo zvířete a individuální péče o tento prostor. Výsledkem a cílem je snižování nákladů
především úsporami vstupů při zachování nebo zvyšování výnosů a užitkovosti. Optimální
využití vstupů do zemědělské výroby má příznivý vliv v ekologickém zatížení výroby.
Vazby precizního zemědělství na informační systémy k podpoře poradenství jsou
uvedeny na obr. 4. Vazby jsou dány především změnami ve Společné zemědělské politice EU
spočívající ve změně systému podpor, důrazem na agroenvi opatření a nutností realizovat tzv.
systém křížových kontrol (cross comliance) dodržování různých směrnic a nařízení rady EU
transformovaných vesměs do relevantních vyhlášek a zákonů. Jedná se především o zákonné
požadavky na hospodaření upravené v čl. 3 a 4 nařízení Rady 1782/03. Za tímto účelem jsou
všechny členské státy povinné od 1.7.2007 zřídit komplexní systém poradenství zaměřený na:
 dodržování právních norem;
 ochranu vod a ovzduší;
 ochranu zvířat – welfare;
 ochranu spotřebitele.
65
Obr. 4 Schéma vazeb precizního zemědělství na informační systémy k podpoře poradenství
Výše uvedené úkoly poradenství významným způsobem korespondují s cíli precizního
zemědělství zejména v oblasti cílené aplikace chemických prostředků a hnojiv, cílené péče o
zvířata a lokálně cíleného zjišťování vlastností o pozemcích a zvířatech. Proto poradenské
pomůcky uvedené ve stati 3.4 rozšířené o www stránky k podpoře zavádění nitrátové
směrnice, nakládání s odpady, prezentaci normativů atp. nutno považovat též za prostředky
podporující realizaci principů precizního zemědělství v praxi.
Závěry a doporučení
Efektivní management zemědělských výrobních technologií nelze v současnosti
zajišťovat bez racionálního používání informací. Dostupné informační technologie umožňují
vytvářet databáze normativních ukazatelů, výrobních technologií, strojů, technických soustav
a ekonomických ukazatelů výroby podniku. Informace se využívají pro podporu
rozhodovacích procesů v koncepčním i operativním řízení. Rovněž jsou příspěvkem
k zavádění principů precizního zemědělství v zemědělské praxi.
Použitá literatura
3. ABRHAM, Z. (2001): Informační a expertní systém pro zemědělskou techniku.
Mechanizace zemědělství, č. 7, s. 40 – 41.
4. BASSO B., SARTORI L., BERTOCCO, M., OLIVIERO, G. (2003): Evaluation of
variable depth tillage: economic aspects and simulation of long term effects on soil
organic matter and soil physical properties. Proceedings of the 4th European Conference
on Precision Agriculture, ISBN 9076998213, p. 61-67.
5. BERGLUND S., BUICK R. (2005): Guidance and automated steering drive resurgence in
precision farming. In proceeding Precision Agriculture ’05, p 39-45.
6. BERKA, M. A KOL. (2004): Informační a komunikační služby a systémy veřejné správy.
UNIS, Brno, 69 s.
66
7. COX, S. (2002). Information technology: the global key to precisio agriculture and
sustainability. Computers and Electronics in Agriculture No. 36, p. 93-111.
8. KAVKA, M. (2002): A program system for evaluation of production technologies and
machinery based on agricultural standards, Proceedings of the 7th International Scientific
Conference "Theoretical and applicatory problems of agricultural engineering in the
process of adaptat, Wroclaw, s. 191-195.
9. KOVÁŘOVÁ, M., ABRHAM, Z., ŠPELINA, M. (2000): Organizace a řízení
zemědělského podniku, Metodiky pro zemědělskou praxi, ÚZPI Praha, č.5.
10. MARTIN, J. (1990): Information Engineering – Planning and Analysis. PRENTICE
HALL. New Jesey, 497 s.
11. TOMŠÍK, P. (1999): Tendence vývoje organizačních a řídících struktur podnikatelských
subjektů, výstup řešení výzkumného projektu EP 7259, MZLU Brno.
12. WWW
stránky:
www.poradex.cz,
www.agrokrom.cz,
www.agris.cz,
www.agronavigator.cz,
www.agroweb.cz,
www.agrokrom.cz,
www.agrofert.cz,
www.agrokonzulta.cz.
67
PORADENSKÝ SYSTÉM K PODPOŘE ŘEŠENÍ ROZHODOVACÍCH SITUACÍ NA
ÚROVNI VENKOVSKÝCH REGIONŮ
ADVISORY SYSTEM FOR SUPPORTING THE DECISION-MAKING ON THE
LEVEL OF RURAL REGIONS
Kavka, M1. – Kavka, Pavel2 – Kavka Petr3 – Trávníček, Z.3
1
Česká zemědelská univerzita, Praha, 2 KAPOS, Praha,
ekonomiky, Praha
3
Výzkumný ústav zemědelské
Anotace
Hodnocení současného stavu a trendů v oblasti informační základny a informačních
služeb pro venkov vyplývá, že existuje dobrá úroveň v oblasti poskytování informací
evidenčního nebo poznávacího charakteru. Nedostatky se projevují zejména v poskytování
informací pro potřeby rozhodování a ve vybraných případech též jejich předzpracování tak,
aby výsledné rozhodnutí se blížilo optimálnímu stavu. Je proto žádoucí orientovat se též na
takové systémy, které formou znalostního poradenství rozšíří podporu rozhodování na úrovni
venkovských regionů. Takto definovaným požadavkům by měla odpovídat i informační
základna. V příspěvku je prezentován systém k podpoře rozhodování na úrovni venkovských
regionů s úzkou vazbou na multifunkční roli zemědělství při využití technologie Internetu.
Klíčová slova : internet, podpora rozhodování, informační strategie, venkovské regiony,
rozvoj venkovských sídel
Abstract
From the evaluation of current state and trends in area of information base and
information services for the rural areas it follows that the level in a sphere of evidentiary or
identification information is good. The deficiencies are reflected mainly at providing
information for decision-making purpose and in special case also for their pre-elaboration so
that the final decision is close to optimal state. It is therefore requisite to focus on such
systems which will extend the decision-making support on level of rural regions. The
information base should correspond with so defined requirements too. There is presented an
advisory information system for decision-making support on level of rural regions with close
attachment to multifunctional role of agriculture using the Internet technology in the report.
Key words :Internet, information system, decision-making support, rural regions, rural
settlements development
Úvod
Venkovské regiony jsou oblasti s velmi nízkou hustotou obyvatelstva, které žije ale ve
velkém počtu prostorově rozptýlených malých sídel. Tyto oblasti zaujímají nejen v Evropě,
ale i na všech ostatních kontinentech podstatnou část rozlohy území státu. V Evropské unii
toto území představuje více než 90% rozlohy, na kterém žije téměř polovina jejího
obyvatelstva. Pokud použijeme kriterium pro vymezení venkova metodiku OECD, pak
v České republice (viz obr. 1) takto vymezené území představuje 75,1 % výměry republiky na
kterém je rozmístěno 79,3 % obcí, ve kterých ale žije jen 22,6 % obyvatelstva. Tato situace
s sebou nese řadu výhod, ale i nevýhod. Mezi existující a přetrvávající nevýhody pro malé
regiony můžeme zařadit určité „informační bariéry“, které představuje velké množství
odborně i právně složitých rozhodovacích informací, které jsou hlavně v písemné podobě a
které většinou nejsou upraveny a utříděny tak, aby vyhovovaly potřebám uživatelů
z venkovských regionů.
68
60,0
50,0
Procenta
40,0
Obce
Obyvatelé
30,0
km2
20,0
10,0
a
<2
>=
00
20
0
00
a
>=
<5
00
50
0
00
a
<1
>=
00
10
00
00
0
a
>=
<2
20
00
00
00
0
a
<1
00
00
0
>=
10
00
00
<1
00
0
>=
10
00
a
>=
50
0
>=
10
0
a
<5
00
<1
00
0,0
Velikost obcí
Obr. 1 Velikostní struktura obcí v České republice
Použité metody
Definovaným požadavkům by měly odpovídat použité metody řešení systému
k podpoře rozhodování na úrovni regionálních a místních správ při využití technologie
Internetu (pracovní název „SPR“). Jedná se především o definici informační základny, která
je východiskem k aplikaci metod používaných při tvorbě informační strategie, návrhu a
implementaci systému.
Informační základnu lze rozdělit na bázi primárních informací a bázi metainformací.
Za bázi primárních informací budeme v tomto případě považovat souhrn informací
vystavených na WWW serverech dostupných z Internetu. Tyto informace lze klasifikovat
podle různých pohledů. Pro potřeby tohoto tvorby systému bude vhodné použít členění dle
kategorií obsahu tj.:
A. Informace poznávacího charakteru
1. Informace o dané instituci nebo regionu - důvod a způsob založení instituce, respektive
poslání, programové prohlášení, strategie resortu, popis organizační struktury, dislokace a
topologie, úřední hodiny a pod., výroční zpráva, rozpočet, hospodaření, výčet organizací,
které zřizuje; informace o kultuře, dopravě, školství, zdravotnictví, životním prostředí.
2. Legislativa - přehled nejdůležitějších a nejnovějších zákonů, předpisů či vyhlášek.
3. Aktuality - tiskové zprávy pro novináře, public relations.
4. Úřední sdělení - konkurzy, veřejné soutěže, programy, které vyhlašuje, organizuje,
financuje, grantová a dotační řízení atp.
5. Informace o zpětné vazbě od příjemců informací (přehled četností dotazů, kontaktů,
nejčastějších problémů a pod.) a o účinnosti fungování instituce.
6. Datové zdroje – data ke stažení potřebné k následnému využití (např. mapy, územní plány
atp.).
B. Informace rozhodovacího charakteru
7. Podpora řešení hlavních životních situací občanů - místo, lhůta a způsob, kam se obrátit se
žádostí, stížností, odvoláním, popis postupů a pravidel, která musí fyzická či právnická
osoba dodržovat při různých veřejnoprávních řízeních, název příslušného formuláře i
místo, kde jej lze získat, postup, který musí dodržovat instituce při vyřizování těchto
záležitostí, kriteria posuzování a závazné lhůty atp.
8. Návody k řešení hlavních rozhodovacích situací na úrovni regionálních a místních správ
v oblasti managementu a marketingu, postavení obce, hospodaření a financování, dotací,
rozvoji a správě regionu, ochraně životního prostředí, územního plánování
a stavebního řízení atp. a poskytování normativů (standardů-číselných etalonů) k datové
69
podpoře řešení rozhodovacích situací na úrovni venkovských regionů (např. ceny, limity,
sazby atp.).
Obr. 2 Kontextový diagram a model případu užití informačního systému SPR při využití
technologie Internetu
Z uvedeného přehledu a obr. 2 vyplývá, že systém SPR musí komplexním způsobem
rozšiřovat jak bázi primárních informací, tak bázi metainformací. Při tom je třeba pozornost
zaměřit na tři aspekty:
1. Kategorie obsahu báze primárních informací nutno rozšířit o informace typu: „podpora
znalostního poradenství při rozhodování na úrovni venkovských regionů“.
2. Při řešení systému SPR nutno rovněž respektovat zásady pro tvorbu metainformací
v celém výše uvedeném průřezu. Důležitými metainformacemi při tom jsou takové, které
umožňují tvorbu účinných filtračních nástrojů systému a dynamické zobrazení informací
velice různorodého charakteru (od návodů k řešení rozhodovacích situací až po prezentaci
právních norem a normativů všeho druhu).
3. Technologickou architekturu je žádoucí koncipovat jako třívrstevnou, tj. na bázi
technologie Internetu.
Vlastní práce
Akvizice ukazatelů potřebných k rozhodování na úrovni venkovských regionů
Pro účel analýzy informačních potřeb ve sledovaném segmentu bylo analyzováno
celkem 11 www stránek. Kritéria členění dle kategorie obsahu uvedená použitých metodách
byla řešiteli aplikována na všechny výše uvedené weby. V tabulce 1 je uveden přehled této
analýzy. Z této analýzy vyplývá, že existuje dobrá úroveň v oblasti poskytování informací
evidenčního nebo poznávacího charakteru. Nedostatky se projevují zejména v poskytování
informací pro potřeby rozhodování a ve vybraných případech též jejich předzpracování tak,
aby výsledné rozhodnutí se blížilo optimálnímu stavu. Je proto žádoucí orientovat se též na
takové systémy, které formou znalostního poradenství rozšíří podporu rozhodování na úrovni
venkovských regionů, resp. regionálních a místních správ.
70
Tab. 1: Výsledky hodnocení vybraných www stránek
Poř.
Kritérium hodnocení
č.
Čísla hodnocených www stránek
1
2 3
4
5
6
7
8
9
Body
10
11
Pořadí
A. Informace poznávacího charakteru
Informace o dané
1
 ○ 
instituci, regionu








10,5
1
nebo systému
2
Legislativa
 N ○  N 



N
N
6,5
3
3
Aktuality
 ○ ○  N 





9,0
2
4
Úřední deska
N N N N N N 



○
4,5
4
5
Informace o zpětné
N N ○ N N N ○ N
N
○
N
1,5
8

N
N
N
3,5
6
vazbě
6
Datové zdroje
 N N N  ○ N
B. Informace rozhodovacího charakteru
Podpora řešení
7
životních situací
 N  ○ N N ○ N
○
○
N
4,0
5
○ N ○ ○ N ○ N N
N
N
N
2,0
7
občanů
8
Návody k řešení
rozhodovacích
situací
 - je zajišťováno dobře (1)
○ - je zajišťováno částečně (0,5)
N - není zajišťováno (0)
Hodnocené www stránky: 1 - Portál veřejné správy ČR; 2- Elektronický portál územních
samospráv; 3 - Elektronická vlídná administrativa; 4 - SW k podpoře agend zpracovávaných
na úrovni obcí a měst; 5 - Města a obce online; 6 - Svaz obcí a měst; 7 - WWW stránky
Středočeského kraje; 8 - WWW stránky MÚ Benešov; 9 - WWW stránky MÚ Rakovník; 10 WWW stránky dobrovolného sdružení obcí mikroregionu Želivka (též obce Čechtice); 11 WWW stránky MÚ Lišíc.
Struktura nejčastějších rozhodovacích situací byla zjišťována šetřením jednak u
starostů vybraných obcí a jednak terénním šetřením. Jednotlivé rozhodovací situace lze, podle
představ autorů, rozčlenit do oborů a skupin, resp. tabulek, které tvoří „Strukturu stromového
vyhledávače“ informačního systému „SPR“. Jedná se o obory a skupiny-tabulky dle tab. 2:
71
Tab. 2 Struktura stromového vyhledávače
1. Postavení obce
1.1. Obec a její postavení ve struktuře veřejné správy
1.2. Územní samospráva, práva a povinnosti
1.3. Správní řízení, vztah občana k stavebnímu zákonu a životnímu prostředí
1.4. Zásady chování a jednání zaměstnanců veřejné správy
1.5. Občanství a trvalé pobyty, cizinci, azylanti, národnostní menšiny
2. Projektový management a marketing obcí
2.1. Problematika projektového řízení
2.2. Metody projektového řízení
2.3. Praktiky dobrého projektového řízení
2.4. Řízení rizik
2.5. Management ve veřejné správě
2.6. Management jakosti pro obce
2.7. Marketing pro obce
3. Hospodaření a financování obcí
3.1. Zásady správného hospodaření obcí, audit
3.3. Základní dokumenty pro financování obcí
3.4. Rozpočtové zdroje financování obcí
3.5. Mimorozpočtové zdroje financování obcí
3.6. Ostatní formy financování obcí
3.7. Způsoby získávání a využívání podpor pro obce
3.8. Programy, směrnice a opatření v rámci fondů EU
3.9. Programy podpor ČR
3.10. Dotace a podpory související s rozvojem venkova
3.11. Prodej státní půdy
4. Rozvoj obce
4.1. Strategický plán, investiční a ekonomický rozvoj
4.2. Územní plán a stavební řízení
4.3. Strategie integrovaného rozvoje mikroregionu
4.4. Pozemkové úpravy
5. Správa obce
5.5. Vyhlášky a nařízení
5.6. Obecní poplatky
5.7. Služby občanům
5.8. Bytová politika
5.9. Školství, kultura a sport v obci
5.10. Sociální a zdravotní politika obce
5.11. Bezpečnost a pořádek v obci
5.12. Místní doprava a komunikace
5.13. Hry, spolky, trhy, manifestace, alternativní tresty
5.14. Notářské minimum
5.15. Personalistika, zákoník práce, matrika
5.16. Komunikace s veřejností
6. Občanskoprávní záležitosti
6.1. Soužití občanů
6.2. Přestupky
6.3. Domácí zvířata
72
7. Životní prostředí
7.1. Voda v krajině, vodoochranná opatření
7.2. Vodní hospodářství
7.3. Odpadové hospodářství
7.4. Údržba krajiny obcí
7.5. Obecní lesy
7.6. Ochrana zeleně a zemědělského půdního fondu
7.7. Státní ochrana přírody - NATURA 2000
7.8. CHKO ve vztahu k obcím
7.9. Směrnice IPPC ve vztahu k obcím
7.10. Ochrana ovzduší proti znečištění
7.11. Parametry pro zařazení půdy obcí do LFA
7.12. Ochrana zvířat proti týrání
8. Informační podpora rozhodování
8.1. Orientační ceny vybraných služeb pro obce
8.2. Orientační ceny základních stavebních materiálů
8.3. Parametry staveb
8.4. Hodnoty imisních limitů látek znečisťujících ovzduší
8.5. Hlavní ukazatele pitné vody a jejich limity
8.6. Minimální roční četnost odběrů a rozsah rozborů vzorků pitné vody
8.7. Ukazatele jakosti vody ke koupání
8.8. Požadavky na kvalitu zdroje vody pro umělá koupaliště
8.9. Požadavky na jakost vody umělých koupališť
8.10. Stanovení intenzity recirkulace vody
8.11. Přípustné hladiny hluku
8.12. Přehled ÚHDP a možnosti změn pozemků
8.13. Přehled dřevin a keřů vhodných k výsadbě do volné krajiny
8.14. Požadavky pro welfare hospodářských zvířat
8.15. Obnovitelné zdroje energie a energetika venkova
8.16. Objemové hmotnosti produktů a materiálu
8.17. Měrové jednotky
9. Datové zdroje - dokumenty ke stažení
9.1. Dokumenty ke stažení
9.2. Ceny, náklady, sazby (ceny materiálů a služeb)
9.3. Parametry, obsahy, mezní hodnoty (stavby, půda a pozemkové úpravy, voda, ovzduší,
hluk)
9.4. Doplňující informace (welfare, dřeviny, objemové hmotnosti, měrové jednotky)
9.5. Programy, směrnice, opatření, podpory a dotace
9.6. Management jakosti pro obce
9.7. Marketing pro obce
Tab. 2 Struktura odkazů
1. Portály
2. Registry
3. Svazy, sdružení, společnosti, politické strany
4. Ministerstva, orgány státní správy, reforma
5. Ústavy, instituty, agentury, školy, vzdělávání
6. Etika ve veřejné správě
73
7. Programy podpor ČR
8. Strukturální fondy EU
9. Zákony, vyhlášky a nařízení vztahující se k problematice obcí
10. Dodavatelská sféra pro komunální využití
Ke každé definované skupině přináleží množina záznamů popisujících buď
rozhodovací situace nebo normativní ukazatele.
Výstupní informace pro řešení rozhodovacích situací mají strukturu dle následující
tabulky č. 3.
Tab. 3 Struktura výstupních informací pro řešení rozhodovacích situací
Poř.
Č.
1
2
3
4
5
Poznámka
Popis
Příslušnost k oboru
Příslušnost ke skupině rozhodovacích situací
Pojmenování rozhodovací situace nebo otázky
Návod k řešení rozhodovací situace nebo odpověď na otázku
Informační vazba typu odkaz na datový zdroj nebo právní normu
(zákon nebo vyhlášku nebo nařízení)
6
Zodpovědnost za vyřešení
7
Termíny řešení
8
Formální náležitosti
9
Opravné prostředky
10 Poznámka
11 Pramen a kdo zpracoval
Legenda k tabulce:
P – povinný výstup u každé RS
F – fakultativní výstup u RS, jejichž charakter to vyžaduje
P
P
P
P
P
F
F
F
F
P
P
S ohledem na charakter systému, který je určen především k poradenství a jehož
struktura poskytovaných informací je velice heterogenní (od standardních rozhodovacích
situací přes rozhodovací situace z oblasti životního prostředí, aplikaci ISO norem ve veřejné
správě, využití dotací) a s ohledem na srozumitelnost, byly vybrány pouze relevantní datové
položky.
Výstupní informace z oblasti datových zdrojů jsou velmi různorodé a pokrývají
především oblast informační podpory rozhodování typu: ceny, sazby, limity, parametry atp.
Datová architektura
Informační základna nutná pro řešení projektu bude tvořena bází primárních informací a
bází metainformací. Tyto dvě báze budou vzájemně propojeny tak, aby bylo možno ke
každému datovému prvku nebo záznamu v bázi primárních informací přiřadit vlastnosti. Tyto
vlastnosti musí především respektovat požadavky na filtraci a prezentaci dat.
Báze primárních informací
Báze primárních informací je logicky tvořena dvěma sektory: 1. sektor rozhodovacích
situací; 2. sektor datových zdrojů.
Sektor rozhodovacích situací (dále také jen sektor RS) je určen pro data bezprostředně
související s řešením rozhodovacích situací. Jedná se o informace typu:
74
Rozhodovací situace
Návod k řešení rozhodovací situace
Odkaz na datový zdroj
(existuje-li)
Sektor datových zdrojů (dále také jen sektor DZ) je určen pro datové zdroje, které
informačně podporují řešení rozhodovacích situací ze sektoru RS. Jedná se jednak o textové
nebo číselné údaje typu: parametry, obsahy, mezní hodnoty, ceny, sazby, náklady a doplňující
informace, a jednak o datové zdroje – dokumenty ke stažení nebo odkazy na oficiální
dokumenty, zákony, vyhlášky a nařízení.
V obou datových sektorech je aplikován relační záznamově orientovaný E-R model
uložení dat.
Sektor RS:
V sektoru RS je vyčleněn typ entity, který v jednotlivých datových prvcích popisuje
řešení jedné rozhodovací situace. Kromě datových prvků určených k popisu řešení jsou
zařazeny propojovací prvky na bázi metainformací, resp. umožňující přiřadit vlastnosti buď
entitě jako celku, nebo jednotlivým jejím prvkům.
Uvedená entita jako taková je identifikovatelná začleněním do „Struktury stromového
vyhledávače“, tj. oborem, skupinou tabulek a tabulkou a v rámci tabulky skupinou záznamů a
záznamem. Tabulka je datově opatřena názvem a legendou.
Sektor DZ:
Sektor DZ je členěn tak, aby určitá množina databázových záznamů tvořila při
prezentaci uživatelům tabulku s požadovanými informacemi k podpoře rozhodování (např.
„Orientační ceny služeb pro obce“). Tabulka, resp. skupina záznamů patřících k jedné tabulce,
je též opatřena názvem a legendou. Dalšími datovými zdroji jsou jednak dokumenty ke
stažení a jednak datové zdroje typu zákony, vyhlášky, nařízení programy rozvoje a dotační
pravidla, které jsou řešeny formou odkazů na relevantní www stránky (např.
www.portal.gov.cz, www.mze.cz, www.mmr.cz, www.struturalni-fondy.cz, www.env.cz
atp.), které obsahují požadované informace. Tím je zajištěna aktuálnost informací tohoto typu.
Báze metainformací
Do pracovní databáze jsou vloženy relevantní metainformace, které charakterizují:
o stromový vyhledávač - je členěn na obory a skupiny tabulek příslušejících
k oboru;
o v rámci tabulek nebo na úrovni rozhodovacích situací je identifikace datových
prvků názvy;
o klíčová slova = krátké názvy výstižně charakterizující tabulky;
o identifikace vazby na datové zdroje a odkazy.
Funkční architektura
Funkční architektura vyplývá z modelu jednání (viz obr. 2) a lze vysvětlit s využitím
obrázku 3, který schematicky zobrazuje sektory WWW stránky systému.
75
Obr. 2 Schematické znázornění modelu jednání
Funkcionalita systému (obr. 3) je založena na výběru množiny rozhodovacích situací
(RS) a relevantních datových zdrojů (DZ) ve formě tabulek a následné prezentaci řešení dané
RS a odpovídajících DZ. Vybrat množinu rozhodovacích situací (tabulku) je možné dvěma
způsoby: 1. za pomoci vyhledávače (dle fulltextu nebo dle klíčových slov); 2. za pomoci
stromového vyhledávače.
Taxativním výběrem klíčového slova nebo zadáním souvislého textu filtrační nástroje
realizují výběr všech relevantních tabulek a zobrazí jejich seznam.
Stromový vyhledávač umožňuje systematické zobrazování tabulek. Jedná-li se o
tabulky s povolenou filtrací záznamové struktury (vesměs typu RS), je umožněno následné
zobrazení jednotlivých záznamů (rozhodovacích situací), resp. v každé takovéto tabulce je
datový prvek „Pojmenování rozhodovací situace nebo otázka“ ve formě hypertextového
odkazu na zobrazení záznamu. V tom případě se objeví úplné informace o jedné rozhodovací
situaci dle tab. 3. Tabulky ze sektoru DZ nemají povolenu záznamovou strukturu.
Součástí každé tabulky je název a legenda s uvedením autorů a literárních zdrojů.
Jedná-li se o tabulku typu RS, tak tato tabulka ve zjednodušené záznamové struktuře
obsahuje: „Pořadové číslo“, „Pojmenování rozhodovací situace nebo otázka“ a „Návod
k řešení rozhodovací situace nebo odpověď na otázku“.
Součástí záznamu typu RS je „Informační vazba“ ve formě odkazu na zákon,
vyhlášku, nařízení nebo programy rozvoje a dotační pravidla.
Příklad grafického řešení rozhraní pro koncového uživatele (vyhledávání s využitím
stromového vyhledávače) je uvedeno na obr. 4. Další prvky funkcionality systému „SPR“ lze
zjistit na www adrese http://mmrapp.kapos.cz .
76
Obr. 3 Schematické znázornění sektorů WWW stránky systému SPR
Obr. 4 Grafické řešení rozhraní pro koncového uživatele (vyhledávání s využitím
stromového vyhledávače)
77
Technologická architektura
SW a HW architektura je třívrstevná. U koncových uživatelů je respektována
platforma MS Windows 98 a výše v kombinaci s Internet Explorer verze 5.0 a výše nebo další
prohlížeče.
Na úrovni poskytovatele informací je využito technologie Linux, Postgre,
JSP+servlety.
Závěr
Očekávaným efektem řešení systému SPR je to, že je možné na úrovni koncových
uživatelů, zejména však pracovníky regionálních a místních správ získávat rychle správné a
prakticky využitelné podklady pro získání konkurenční výhody a kvalitní rozhodování ve
výše uvedených oblastech. Ve své podstatě je vytvořený znalostní systém využíván ke
zkvalitnění rozhodování regionálních a místních správ, čímž napomáhá ke zlepšování jejich
situace.
Použitá literatura :
1. BALL, R., SMITH, C.W.: The Economics of Accouting Policy Choice. McGRAWHILL, INC. New York 1992. 851 s.
2. BERKA, M. a kol.: Informační a komunikační služby a systémy veřejné správy.
UNIS, Brno, 2004. 69 s.
3. HENRICKSON, H., HOFMAN, S.: IIS 6: Kompletní průvodce. Computer Press, Brno
2004. 634 s.
4. MARTIN, J.: Information Engineering – Planning and Analysis. PRENTICE HALL.
New Jesey 1990. 497 s.
5. RYCHTA, K. a kol.: Softwarové inženýrství. ČVUT Praha 1986. 150 s.
6. VOŘÍŠEK, J.: Strategické řízení informačního systému a systémová integrace.
Management Press, Praha 2003. 323 s.
Kontaktní adresy:
Prof.Ing. Miroslav Kavka, DrSc., Česká zemědělská univerzita v Praze, Kamýcká 139, 165 21
Praha - Suchdol.
Ing.Dr. Petr Kavka, Ing.Dr. Pavel Kavka, KAPOS, U 5. baterie 2, 16200 Praha 6
Ing. Zdeněk Trávníček, CSc., Výzkumný ústav zemědělské ekonomiky Praha, Mánesova 75,
12058 Praha 2
78
STANOVISKO K PROBLEMATIKE HNOJENIA PLODÍN PODĽA VÝSLEDKOV
DIAĽKOVÉHO PRIESKUMU ZEME
Michalík, I.
Slovenská poľnohospodárska univerzita, Nitra
Doterajšie poznatky a skúsenosti z aplikácie systému diaľkového prieskumu zeme
potvrdili reálne možnosti jeho využitia aj pre potreby rastlinnej výroby. Tento systém
dovoľuje pomerne exaktne monitorovať predovšetkým dynamiku nárastu biomasy poľných
rastlín, počet rastlín na jednotku plochy, celkovú hmotnosť biomasy, čo umožňuje predikovať
aj úrody poľných rastlín. Uvedené poznatky sa úspešne využívajú pre komerčné
marketingové účely i vrátane tvorby cien na poľnohospodárske komodity. Tento systém je
dôležitý i z hľadiska kontroly využiteľnosti pôdneho fondu a hodnotenia štruktúry rastlinnej
výroby.
Avšak k využitiu prednaznačeného systému pre potreby hnojenia poľných rastlín
existujú podstatné objektívne výhrady, ktoré sú motivované predovšetkým tým, že
diagnostikácia stavu dusíkatej výživy a následne hnojenie plodín je založené na nepriamych
meraniach. Spravidla sa realizuje meranie intenzity sfarbenia nadzemnej
fytomasy
rastlinnými pigmentami. I napriek tomu, že za určitých, presne definovaných podmienok
existuje kvázi priama korelácia medzi obsahom N a intenzitou sfarbenia listu (tzv. SPAD
hodnoty) detekcia stavu dusíkatej výživy je nepresná. Podrobná analýza SPAD metódy je
uvedená v príspevku Michalík I. (Agrochémia: č. 4, 19-20, 2000). V tejto súvislosti si
dovoľujem uviesť, že rastlinné pigmenty, ako funkčný faktor hmoty nadzemných orgánov je
vo väzbe na počet buniek, počet chloroplastov, molekúl rastlinných pigmentov, ale i na
plochu a objem pletiva. Avšak môže byť v korelácii s desiatkami ďalších látok a procesov
(hmotnosť biomasy, úrody zrna, bielkoviny, sacharidy, tuky a pod.).
To však neznamená, že korelačný vzťah postačuje pre stanovenie absolútneho
množstva týchto látok. Korelačný vzťah pri riešení kvantitatívnych súvislostí v polyfunkčnom
systéme neumožňuje merať absolútne množstvá látok. Je logické, že existuje korelácia medzi
obsahom chlorofylu a celým radom komponentov (predovšetkým zásobných látok). Avšak
sledovaný vzťah nie je priamy, bezprostredný a nie je spôsobený priamou interakciou, ale je
iba sprostredkovaný. Nakoniec i korelácia medzi obsahom chlorofylu a celkovým dusíkom
nevyjadruje priamu závislosť medzi N, ktorý je súčasťou molekuly chlorofylu a obsahom
chlorofylu, čo môžeme dokumentovať tým, že podiel dusíka molekuly chlorofylu tvorí iba 2
% z celkového obsahu dusíka v listoch. Z uvedeného dôvodu tento vzťah má obmedzenú
platnosť a platí iba za určitých podmienok.
Uvedené prístupy merania obsahu N síce môžeme hodnotiť za precízne, v zmysle
aplikovaných moderných technických prostriedkov, avšak získané údaje sú iba viac-menej
orientačné. V tomto smere je zdanlivá analógia s presným matematickým spracovaním
nepresných údajov.
Existencia viacerých interferujúcich vplyvov, ktoré narušujú platnosť sledovaných
vzťahov a tým sa znižuje aj exaktnosť stanovenia obsahu dusíka. Intenzita sfarbenia zeleného
listu je síce spôsobená obsahom rastlinných pigmentov na jednotku hmoty a môže byť aj vo
väzbe s výdatnosťou dusíkatej výživy, ale zároveň môže byť negatívne ovplyvnená
chlorózou, antagonizmom živín, zdravotným stavom rastlín, rastovou fázou, vekom rastlín
a pletív, rozdielnosťou pletiva a orgánu, nízkou intenzitou osvetlenia, teplotou a inými
faktormi, ktoré bezprostredne nesúvisia so zásobou dusíka. Napríklad jav chlorózy, ktorý je
spôsobený deficitom železa v rastlinách nesúvisí s koncentráciou dusíka. Chloróza je
79
spôsobená predovšetkým imobilizáciou železa v pôde (vysoká koncentrácia fosforu, Ca, Mg
a ďalších iónov, pH a iné).
Medzi ďalšie interferujúce faktory patrí vlhkosť, druhová a odrodová špecifita a iné.
Pritom vplyv týchto a ďalších faktorov na tvorbu chlorofylu a príjem i utilizáciu dusíka je
rozdielny, a to znamená, že nemusí byť v priamej korelácii. Nakoniec ani korelácia medzi
obsahom chlorofylu a obsahom Mg2+ nie je spôsobená horčíkom, ktorý je prítomný a viazaný
v molekule chlorofylu. Keď uvažujeme, že jedna meristematická bunka zeleného listu
obsahuje v priemere 50 chloroplastov (20-100) a jeden chloroplast v priemere 50 (40-60
molekúl chlorofylu, potom v jednej bunke zeleného listu je prítomných okolo 2 500 molekúl
chlorofylu, čo zodpovedá približne 2 500 atómom horčíka. Keď vychádzame z poznania, že
jeden atóm horčíka má skutočnú hmotnosť 3,9.10-23 g, potom v jednej bunke sa nachádza
okolo 98,75.10-20 g horčíka. Aj za predpokladu, že meranie by sa realizovalo vo vzorke
o objeme stoviek buniek, stále sme na takej úrovni, že citlivosť analytických metód
v súčasnosti používaných (rádovo 10-8) nie je schopná ich merať. Preto často v literatúre
uvádzané korelácie medzi obsahom chlorofylu a Mg2+ nemôže byť v skutočnosti vzťahovaná
na obsah Mg2+, ktorý je v molekule chlorofylu.
Nepochybujem o tom, že analogické vzťahy existujú i s ďalšími biogénnymi prvkami
ako P, K, S. To však neznamená, že obsah týchto látok budeme kvantitatívne stanovovať
chlorofylmetrom, eventuálne inými analogickými metódami.
Na základe uvedeného nemôžem súhlasiť s tým, aby takto získané hodnoty obsahu
dusíka, horčíka aj iných látok boli využité pre vedecké závery či výrobné účely.
V žiadnom prípade nie je možné prezentované metodické prístupy hodnotiť ako
metódy presného, či precízneho hodnotenia stavu výživy porastov preto, že sú založené na
nepriamom a neexaktnom stanovení stavu živín. Nakoniec ani priame, zdanlivo presné
chemické rozbory na obsah prístupných živín v pôde a analýzy vegetačnej hmoty (tzv. listová
analýza) nepatria medzi tzv. precízne, či presné postupy. Preto názov precízne pre podmienky
pestovania rastlín je neadekvátny a odborne nesprávny.
I napriek maximálnej snahe čo najpresnejšie kvantifikovať výživové podmienky
pestovania rastlín, stále ostáva najväčším problémom vo výžive rastlín určiť momentálne (v
čase a priestore) zdroje mobilných a tým i prístupných živín pre konkrétne potreby porastu.
V závislosti od potenciálnych pôdnych zdrojov, reálnych klimatických podmienok počas
vegetácie, úroveň mobilizácie dusíka sa môže pohybovať (predpoklad) v priemere od 100 do
300 kg N.ha-1. Input dusíka z atmosféry je prakticky nemerateľný. Absolútne hodnoty
mobilizovaného anorganického dusíka v konečnom dôsledku podmieňujú nielen úrody, ale
i efektívnosť využitia aplikovaných hnojív a vôbec rentabilitu výroby. Vo výžive a hnojení
ide predovšetkým o racionalizáciu
aplikácie
hnojív pri zohľadnení existujúcich
potenciálnych zdrojov živín v pôdnom prostredí a potrieb rastlín s cieľom v maximálnej miere
optimalizovať produkčný proces.
V krajinách, kde úroveň aplikácie hnojív je relatívne vysoká a v priemere dosahuje
300 – 400 kg č. ž. NPK presnosť diagnostikácie nie je natoľko limitujúca ako pri relatívne
nízkej intenzite hnojenia na úrovni 50 kg č. ž. NPK, ktorá je charakteristická pre SR. V tomto
prípade je žiadúca čo najpresnejšia diagnostikácia, aby bolo možné racionálne aplikovať
dusík vtedy, keď si ho porast v najväčšej miere vyžaduje i s ohľadom minimalizovať straty
a efektívne využiť existujúce potenciálne pôdne zdroje.
Výsledky prezentované v referáte kolektívu Ing. Markovič a Ing. Taraba (TSÚP,
Rovinka) v podstate potvrdili neopodstatnenosť analyzovanej metódy pre účely hnojenia
plodín. Predkladané výsledky o potrebe aplikácie 60 – 70 kg dusíka na 1 ha v rámci tzv.
kvalitatívneho hnojenia sú vedecky neopodstatnené. Vo všeobecnosti pri pestovaní obilnín
pre kvalitatívne hnojenie dusíkom, ktoré sa uskutočňuje po odkvitnutí s cieľom zvýšenia
tvorby zásobných bielkovín a tým aj lepku sa spravidla aplikujú dávky cca 15 – 30 kg N.ha-1.
80
Dokonca aj počas vegetácie v dobe najintenzívnejšieho rastu porastu (t.j. odnožovanie
a steblovanie ), jednorazové dávky N by nemali presiahnuť 40 kg N.ha-1. Predpokladáme, že
príčiny diagnostikácie deficitu dusíka a následne aj návrh vysokých dávok dusíka v pokusoch
TSÚP Rovinka bol spôsobený tým, že ku koncu vegetácie t.j. po odkvitnutí, dochádza ku
hydrolýze polymerných látok (bielkovín, škrobu) a deštrukcii rastlinných pigmentov
a fotosyntetického aparátu. Vytvorené monomerné látky sú traslokované do klasu, ktorý plní
funkciu „sinku“. Z uvedeného vyplýva, že zmena intenzity sfarbenia listov nebola spôsobená
deficitom dusíka v nadzemnej biomase, ale poklesom molekúl chlorofylu „a“ i „b“, ale
i zmenou vzájomných pomerov rastlinných farbív, čo sa prejavilo na intenzite sfarbenia
vegetačnej hmoty.
Plne chápem komerčné záujmy výrobcov rôznej prístrojovej techniky a zariadenia,
ktorí z ekonomických dôvodov reklamujú a preferujú svoje výrobky i technológie a propagujú
i neopodstatnené možnosti ich využitia v poľnohospodárskej praxi.
Predkladané argumenty a závery o opodstatnenosti aplikácie metódy diaľkového
prieskumu zeme pre potreby hnojenia dusíkom neboli získané na základe vedecky
relevantných dôkazov. V prezentácii chýba komparácia s doteraz v praxi frekventovanými
metódami diagnostikácie stavu dusíkatej výživy (Michalík, Ložek: Informácie MPVz SSR,
roč. XVII, 6, 10-13, 1989; Michalík I., Ložek, O.: AO č. 254652 z 31.7. 1989; Michalík, I.:
Molekulárne a energetické aspekty príjmu živín v rastlinách, Nitra, 2001). Na základe toho
definované prínosy z uplatnenia navrhovanej metódy v oblasti racionalizácie pestovania
plodín, rentability výroby a naplnenia nitrátovej smernice EU nie sú reálne.
V tejto súvislosti pokladám za potrebné poznamenať, že v ostatnej dobe
v celosvetovom merítku sa hľadajú nové vedecké exaktné prístupy v diagnostikácii stavu
výživy porastov, ktoré sú založené na detekcii molekulárnych markerov deficitu živín.
Uvedené prístupy oprávnene patria do kategórie precíznych metód. Výskumný team vedený
Dr. Hawkesfordom (Rothamsted Station, Anglicko) v spolupráci s prof. Edwardsonom
(Bristol University) vypracovali koncepciu “smart plants”. Zvolený model je založený na
konštrukcii modifikovaných rastlín obsahujúcich promotor fúzovaný s reportérovým génom,
ktorý je bezprostredne kontrolovaný hladinou živín (technika génových čipov a cDNA
AFLP). Na základe toho vyvinuli génový čip hybridizovaný s cDNA, ktorý zahrňuje
podstatnú časť genómu pšenice, reprezentuje súbor okolo 10 tisíc génov z cDNA knižnice
pletív a orgánov počas celého obdobia vegetácie i vrátane rozdielnych agroekologických
podmienok pestovania pšenice. Pritom cDNA je značená farebnou fluorescenciou. Intenzita
fluorescencie je priamo úmerná expresii príslušného génu a v podstate vyjadruje momentálny
stav výživy dusíkom. Naznačenou techniou je možné monitorovať expresiu ako
individuálnych génov, tak aj ucelených metabolických dráh v závislosti od diferencovaných
podmienok výživy.
Reportérový gén produkuje ľahko detekovateľný vizuálny signál, ktorý
prostredníctvom príslušných senzorov umiestnených na technologickom zariadení pre
aplikáciu hnojív ho registruje a spracováva. Na základe toho zariadenie aplikuje do pôdy
alebo foliárne na porast presne určenú dávku deficitnej živiny.
Je možné predpokladať, že tieto podnetné koncepčné zámery a praktické poznatky
perspektívne umožnia rozšíriť využitie metódy a techniky detekcie molekulárnych markerov
i pre účely diagnostiky stavu výživy a potreby hnojenia porastov poľných rastlín počas
vegetácie v rámci regeneračného, ale najmä produkčného hnojenia. V tomto smere sa jedná
o moderné a precízne prístupy, ktorým by sme sa mali venovať aj v podmienkach Slovenska.
81
Kontaktná adresa:
prof. Ing. Ivan Michalík, DrSc.
Katedra biochémie a biotechnológie SPU
A. Hlinku 2
949 76 Nitra
82