शोधकर्ताओं ने जलवायु डेटा से फसल की क्षमता का अनुमान लगाने के लिए एल्गोरिदम विकसित किया है

लगभग एक सौ उत्पादन हितधारकों के पास है एक एल्गोरिदम डाउनलोड किया जो जैतून के बाग के व्यवहार और उत्पादकता का पूर्वानुमान लगाने की क्षमता प्रदान कर सकता है।

नई तकनीक इटली में लंबी अवधि में जैतून के विकास चक्र के दौरान मौसमी मौसम के पैटर्न के गहन विश्लेषण पर आधारित है।

जैतून के विकास और उपज के बीच जलवायु प्रभावों के बीच संबंधों की तुलना करके, शोधकर्ता दर्जनों संभावित जलवायु तनावों की पहचान करने में सक्षम थे और वे जैतून के पेड़ की उत्पादकता को कैसे प्रभावित करते हैं।

शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि यह जानकारी राष्ट्रीय या क्षेत्रीय प्रशासन, जैतून उत्पादकों, उत्पादकों और अन्य इच्छुक पार्टियों को यह अनुमान लगाने में मदद कर सकती है कि आगामी सीज़न कैसा होगा और कोई कृषि संबंधी या व्यावसायिक समायोजन कर सकता है।

नई तकनीक का परिणाम है a समन्वित परियोजना इसमें इटालियन नेशनल रिसर्च काउंसिल (सीएनआर) और एजेंसी फॉर न्यू टेक्नोलॉजीज, एनर्जी एंड सस्टेनेबल डेवलपमेंट (ईएनईए) के वैज्ञानिकों के साथ-साथ कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय – बर्कले के अमेरिकी शोधकर्ता शामिल हैं।

"हम यह समझने पर काम कर रहे हैं कि कौन से [जलवायु] कारक प्रतिकूल परिस्थितियों को जन्म दे सकते हैं और जैतून के उत्पादन पर हानिकारक प्रभाव पड़ने की संभावना है,'' सीएनआर में इटालियन इंस्टीट्यूट फॉर बायोइकोनॉमी के एक शोधकर्ता एरियाना डि पाओला ने बताया। Olive Oil Times.

"ट्रिगर्स के उदाहरण ऐसी स्थितियाँ हैं जो इसके प्रसार का पक्ष लेती हैं जैतून का फल उड़ना या उच्च सर्दियों का तापमान जो जैतून चक्र को बदल सकता है और फूल और परागण को प्रभावित कर सकता है, ”उसने कहा।

अनुसंधान ने डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला का उपयोग करके तनावों की पहचान करने के लिए 66 और 2006 के बीच 2020 इतालवी प्रांतों में जैतून की फसल का विश्लेषण किया। वे यह उजागर करने में सक्षम थे कि जैतून की सबसे खराब फसल कैसे हुई।

"डि पाओला ने कहा, चल रही मौसमी स्थिति को समझने से हमें यह अनुमान लगाने की अनुमति मिलती है कि हम निकट भविष्य में क्या उम्मीद कर सकते हैं।

"ये मौसमी पूर्वानुमान नहीं हैं, जिनका विश्वसनीय होना और निर्णय लेने की प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाने के लिए कार्रवाई योग्य जानकारी में अनुवादित होना आवश्यक है, जो अपने आप में अनुसंधान की एक पूरी दुनिया है।'' Στρατός Assault - Παίξτε Funny Games"वे अल्पकालिक परिदृश्य हैं जो निवेश, निवारक उपायों, उपचार या कृषि संबंधी प्रथाओं का समर्थन कर सकते हैं।

अनुसंधान प्रतिकूल परिस्थितियों के चालकों की पहचान करने तक ही सीमित नहीं रहा।

"हालाँकि हम अभी तक जैतून के पूरे फेनोलॉजिकल चक्र की भविष्यवाणी नहीं कर सकते हैं, क्योंकि क्षेत्रीय पैमाने पर मौसम में वानस्पतिक शुरुआत की भविष्यवाणी करना संभव नहीं है, हम एक कैलेंडर का उपयोग करके, बस जैतून के जीवनचक्र को दो भागों में विभाजित कर सकते हैं- महीने की किश्तें,” डि पाओला ने कहा।

वर्षों से जैतून के उत्पादन को प्रभावित करने वाले चरों का विश्लेषण करके और उन्हें हर दो महीने में एकत्र करके, शोधकर्ताओं ने चरों की एक सूची परिभाषित की और जांच की कि वे समय के साथ कैसे परस्पर क्रिया करते हैं।

विश्लेषण एक अल्पकालिक सटीक पूर्वानुमान प्रदान करता है, जिसके बारे में शोधकर्ताओं ने कहा कि यह एकल चर के विश्लेषण से तीन गुना बेहतर है।

"उदाहरण के लिए, एक बात यह है कि हमारे पास गर्म सर्दी थी, दूसरी बात यह है कि उस गर्म सर्दी के बाद, हमारे पास बहुत अधिक गीली गर्मी भी थी, ऐसे कारक जो परिदृश्य को और खराब कर सकते हैं, ”डि पाओला ने कहा।

एक बार विश्लेषण तैयार हो जाने के बाद, शोधकर्ताओं ने मध्य-श्रेणी की पैदावार को छोड़कर यह देखा कि कौन से मौसमी जलवायु परिवर्तन अक्सर बेहद खराब या उच्च उपज वाले मौसमों से जुड़े होते हैं।

इस चयन का उद्देश्य उन पैदावारों की पहचान करना था, जो व्यापक स्थानिक पैमाने पर, अन्य चालकों के सुपरइम्पोज़िशन को देखते हुए जलवायु परिवर्तनशीलता से सबसे अधिक प्रभावित थीं।

"मध्य-श्रेणी के सीज़न में, पैदावार चर पर निर्भर हो सकती है जैसे कि एक उत्पादक द्वारा दूसरे की तुलना में विशिष्ट कृषि तकनीकों को तैनात करना, या जैतून की छंटाई में लगने वाला समय और कई अन्य चर, ”डि पाओला ने कहा।

इसलिए, शोधकर्ताओं को प्रचुर मात्रा में और दुर्लभ चरम मौसमों को देखने में अधिक रुचि थी, क्योंकि संबंधित स्थितियों का एकल उत्पादक के कार्यों से स्वतंत्र प्रभाव पड़ता था।

"हममें से अधिकांश लोग एकल तनाव कारकों पर ध्यान केंद्रित करने के आदी हैं, जैसे कि ठंड या हीटवेव, लेकिन भले ही हमें उन एकल तनाव कारकों को सही ढंग से देखने का प्रबंधन करना चाहिए, फिर भी हम उचित तरीके के बिना उन्हें एक विशिष्ट फेनोलॉजिकल चरण से जोड़ने में सक्षम नहीं होंगे। फ़ील्ड अवलोकन या मॉडल सिमुलेशन,” डि पाओला ने कहा।

"हमने इन सभी प्रभावों को बड़े पैमाने पर और पूरे सीज़न में एक साथ विचार करने के लिए सुचारू करने की कोशिश की, ”उसने कहा।

दिलचस्प बात यह है कि शोधकर्ताओं को एल्गोरिदम द्वारा पहचाने गए जलवायु परिवर्तन और जैतून फल मक्खी घटना के बीच एक लिंक मिला।

"डि पाओलो ने कहा, एल्गोरिदम आपको यह नहीं बताएगा कि एक विशिष्ट परिदृश्य क्यों घटित होने वाला है। Στρατός Assault - Παίξτε Funny Games"हालाँकि, इसे लागू करने पर, हम ध्यान देते हैं कि आउटपुट - उत्पादकता और उभरते जलवायु तनाव के मामले में बदतर वर्ष - संभवतः जैतून फल मक्खी के संक्रमण से जुड़े थे।

"एल्गोरिदम हमें जो बताता है वह कुछ इस तरह है: यदि आपके पास स्थितियों की ये श्रृंखला होनी चाहिए, मान लें कि किसी दिए गए समय में पांच अलग-अलग चर हैं, तो यह अत्यधिक संभावना है कि जैतून की उपज असाधारण रूप से कम होगी, ”उसने कहा।

एक बार जब यह चेतावनी एल्गोरिथम से आती है, तो एक विशेषज्ञ को इसकी सही व्याख्या करने के लिए डेटा को देखना चाहिए। Στρατός Assault - Παίξτε Funny Games"क्या यह जैतून फल मक्खी है, या क्या अन्य कारक हैं जिन पर हमें विचार करना चाहिए?" डि पाओला ने नोट किया।

"हमने सभी चरों को समय और स्थान में तुलनीय बनाने के लिए मानकीकृत किया, और इससे हमें चीजों को ऊपर से देखने की अनुमति मिली, ”उसने कहा। Στρατός Assault - Παίξτε Funny Games"इसे स्पष्ट करने के लिए, जब शोध कहता है कि एक विशिष्ट ट्रिगर औसत से अधिक गर्म अवधि है, तो यह देश के सभी प्रांतों में सच था।

क्षेत्र की एक विस्तृत श्रृंखला की खोज करके, एल्गोरिदम का सामान्यीकरण बढ़ता है, और पूरे देश में पूरे क्षेत्र के लिए बेहतर पूर्वानुमान प्राप्त किया जा सकता है।

"डि पाओला ने कहा, ''पूरी तस्वीर देखने में रुचि रखने वाली सभी संस्थाओं के लिए यह पूरे क्षेत्र का एक उपयोगी दृश्य है।''

एल्गोरिदम, जो सार्वजनिक रूप से सुलभ है और डाउनलोड किया जा सकता है और उनके सिस्टम में एकीकृत किया जा सकता है, न केवल इटली के लिए बल्कि जैतून क्षेत्र के लिए भी सहायक हो सकता है।

"डि पाओला ने निष्कर्ष निकाला कि हमने जो विधि लागू की है उसे अन्य देशों और क्षेत्रों में निर्यात किया जा सकता है। Στρατός Assault - Παίξτε Funny Games"एक बार आवश्यक डेटा प्राप्त हो जाने पर, एल्गोरिदम को उस प्रकार का मौसमी पूर्वानुमान बनाने के लिए आसानी से अनुकूलित किया जा सकता है।

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