Viimastel aastatel on andmepõhise kasvamise kohta kirjutatud rohkem artikleid. Ton van Dijk koos LetsGrowga räägib sellest palju kasvatajatega üle kogu maailma. Tavaline kommentaar, mille ta saab, on: „Aga seda ma ju teinud olen, eks? Kuidas aitab mind andmepõhine kasv? " Ja muidugi on neil mõte. Andmete põhjal tehakse juba palju otsuseid. Kuid paljudes ettevõtetes on ka palju võimalusi arenguks. Ton van Dijk kirjutab selles ajaveebis andmepõhise kasvamise võimalustest ja väljakutsetest.
Andmepõhine kasv (DDG) tekkis kliimakompuutrite tulekuga 1970. aastatel, nimelt tuginedes kvaliteetsele teabele ja mõõtmistele. Nii on see ka tänapäeval. Aastate jooksul on loodud väga toredaid süsteeme, mis võimaldavad teil kasvatajana koos põllukultuuride konsultandiga temperatuuri, suhtelise niiskuse, CO2, mitme kõrguse mõõtmise kastide, taime temperatuuri, PAR jne. Kui te pole ettevaatlik, kaotate jälje!
Saame selle kohta regulaarselt palju küsimusi. Kui teete palju mõõtmisi, kas kasvate andmepõhiselt ja kas teete tegelikult parimad otsused? Kas teete neid otsuseid faktide või tunnete põhjal? Ja kas peaksite oma andmeid analüüsima üks kord aastas või oleks optimaalne neid analüüsida iga kuu, iga nädal või isegi reaalajas? Kas teid, inimest, on kasvuhoones ikka vaja või vaatate andmeid lihtsalt arvutiekraanilt? Ja kui kasvuhoones midagi valesti läheb, kas kohandate oma seadeid või on võimalik ka ette näha, mis juhtub, et saaksite seda takistada? Vastus paljudele neist küsimustest on endiselt see, et see hõlmab lihtsalt teie tervet mõistust ja tundeid.
Kasvab andmete põhjal
Siin peitub suur erinevus andmepõhise kasvamise ja andmete põhjal kasvamise vahel. Need on kaks eraldi seisukohta.
Räägin regulaarselt ettevõtete omanikega, kes väidavad, et tublid kasvatajad käivad kasvuhoones ega istu arvutiekraani taga. Tõsi, pole soovitav, et kasvatajad oleksid pidevalt arvuti taga seadeid muutmas. See tähendaks, et töötaksite reaktiivselt ja jääksite tegelikult maha. Teie kasvatamine põhineb siis andmetel. Kui aga visualiseerite, analüüsite ja kasutate kõiki olemasolevaid andmeid heas mõttes, võib arvutiekraani taga kasvataja teha teravamaid järeldusi. Siis saate tõepoolest olla andmete juhitud. Siiski on oluline, et füsioloogilised ja füüsikalised teadmised oleksid tasemel, et andmeid saaks õigesti tõlgendada. See pole oluline mitte ainult kasvatajale endale, vaid ka viljakonsultandile ja teistele kolleegidele.
Taimede võimestamine
Hea vahend nende teadmiste saamiseks on taimede võimendamise füsioloogia. Selle kohta on kirjutatud raamat nimega „Taimede võimendamine, aluspõhimõtted”, mille avaldab LetsGrow.com. Raamat kirjeldab väga selgelt taime füsioloogilisi ja füüsikalisi protsesse kasvuhoones ning loob ühise suhtlusviisi. Selle näiteks on arutelu põllukultuuri generatiivse või vegetatiivse tõrje üle. Taimede võimendamisel räägime temperatuuri kiirguse suhtest (RTR). Kui teil on RTR-i hea kontroll, on taimede optimaalne tasakaal. Arutelu saagi generatiivse või vegetatiivse tõrje üle on siis üleliigne. RTR on arvutav arv, mille abil saate optimaalse harimisstrateegia välja töötada. Selle füsioloogia põhimõtte kasutamine tagab andmete ennetava käsitlemise. Rohkem neist näidetest on kirjeldatud meie valgetes raamatutes. (https://www.letsgrow.com/en/whitepapers/)
Raamatust Plant Empowerment on saanud ka Hollandi ja välismaal asuvate aiandusega seotud koolide ja ülikoolide standardne lugemisvara. Oleme selle üle muidugi väga uhked!
Andmepõhine kasv
Andmepõhises kasvatamises omandab kasvataja juba olemasolevate andmete strateegilise kasutamise oskuse. LetsGrow.com-is kasutame selleks alati Gartneri diagrammi.
Kui kogute, salvestate, visualiseerite ja analüüsite andmeid heas ja üheselt mõistetavas vormis, võib see tuua huvitavaid teadmisi. Meie soovitus on alati alustada teie andmete nõuetekohasest registreerimisest. Kas te ei kasuta veel saagiseadeid ega tee struktuurifotosid kogu kasvuhoones rippuvate kaameratega? Hakake siis seda tegema. Fotode ühendamine andmetega on analüüsimiseks kuldne kombinatsioon. Lisaks on oluline ka see, et kasvatajana süveneksite selgitavatesse ja ennustavatesse mudelitesse, mis on saadaval. Teades, mis juhtuma hakkab, on juhtimine siiski võimalik enne, kui see juhtub. Kasvuhoones saate väikeste sekkumistega teha suuri samme optimaalse olukorra poole, sageli ilma täiendavate investeeringuteta. Seda ma nimetan andmete võimsuseks! Kasvatajad, kes seda teevad, on tulevikus võitjad. Ja kui vajate selles osas abi, helistage mulle.
Lisateave:
LetsGrow.com
info@letsgrow.com
www.letsgrow.com