Захтеви за наводњавање усева

Неопходност и обим

Мање од 65% воде која се користи за наводњавање заправо користе биљке. Штавише, различите културе имају различите потребе за водом, у зависности од фазе њиховог развоја и неких других параметара. У овом предавању разговарамо о одређивању потреба за водом различитих усева, као што је усвајање одрживих пракси наводњавања и коришћење одговарајућих технологија [1].

Вода за усеве је потребна

Вода потребна усевима представља количину воде која је неопходна биљкама да превазиђу губитак воде услед евапотранспирације, тако да усев има оптималне услове за раст и производња достиже максимум у постојећем окружењу [1]. Параметри који одређују потребе усева за водом су:

1. клима (која директно утиче на процес евапотранспирације);

2. врста усева (различите врсте требају различите количине воде за свој развој);

3. фенофаза у којој се примењује наводњавање (у последњим фазама развоја, биљкама може бити потребно више воде него у првим фазама развоја).

1. Утицај климе на потребе усева за водом

Неопходну воду за усев у великој мери одређују услови средине: температура, влажност, сунце, падавине и ветар. У влажној клими има довољно падавина да задовоље потребе биљака за водом; овде је проблем у превеликој количини воде на терену, проблем који се може решити дренажним системима. У субхумидним и полусушним климама и даље има значајних падавина, али оне не покривају увек потребе биљака , посебно током сушне сезоне када је наводњавање обавезно. У полусушним, сушним и десертним климама, узгој било ког усева без наводњавања је немогућ. Потребе за водом за наводњавање су дефинисане ФАО-56 [1].

У топлим, сувим и ветровитим пределима, потребе усева за водом су највеће, док су најмање у хладном, облачном и високој влажности, са мање ветровитих зона. Ови фактори су уграђени у параметар који се зове референтна евапотранспирација усева ( ЕТо ) , изражен у милилитрима по временској јединици (нпр. дан, месец, сезона) [1,2 ] . Референтни усев је трава, па према томе, референтна евапотранспирација усева представља „брзину евапотранспирације са велике површине, покривене зеленом травом, висине 8 до 15 цм, која активно расте, потпуно засјењује тло и која није мањкава.[ 1].

Референтна стопа евапотранспирације усева може се одредити експериментално (користећи посуду за испаравање), или се може теоретски израчунати, на основу климатских података (нпр. Blaney-Criddle метода). Експериментално се користи неколико посуда за испаравање, као што су тигањи класе А или потопљени Колорадо. Посуда се поставља на терену и у посуду се ставља позната количина воде (површина посуде и дубина воде су познате или мерене); вода испарава током временског интервала (нпр. 24 часа), а преостала количина се мери на крају временског интервала (укључујући евентуалне падавине). Испаравање у посуди се мора помножити са коефицијентом посуде да би се одредила референтна евапотранспирација усева, на следећи начин:

ETo = K_pan × E_pan

где EToје референтна евапотранспирација усева, E_panиспаравање у посуди и K_panкоефицијент пан [1]. У случају да ниво воде веома опадне, вода се додаје мерењем њене дубине пре и после додавања; исто је и у случају падавина. Коефицијент тигања зависи од врсте посуде, локације и климе, вредности варирају између 0,35 и 0,85 за посуду за испаравање класе А и 0,45 и 1,10 за потопљену посуду у Колораду.

За одређивање референтне стопе евапотранспирације усева може се користити и теоријска метода, односно Бланеи-Цриддле метода. Заснован је на средњој дневној температури:

ETo = p(0.46•T_mean+8)

где pје средњи дневни проценат годишњих дневних сати и T_meanсредња дневна температура. Средња температура се оцењује као просек између минималне и максималне просечне температуре у току месеца. Средњи дневни проценат годишњих дневних сати може се наћи у зависности од приближне географске ширине подручја. Тачност ове методе је ниска, у екстремним климатским условима је само груба процена реда величине. У зависности од климе и средње дневне температуре, вредност референтне стопе евапотранспирације усева се мења као што је приказано у табели 1 [1].

Табела 1. Процењене вредности за референтну стопу евапотранспирације усева.

2.Утицај врсте усева може се увести у формулу фактором усева , K_c, да би се одредила брзина евапотранспирације одређене културе. Формула је следећа:

ET_crop = ETo × K_c

Брзина испаравања усева се мери у истим јединицама као и референтна стопа евапотранспирације. Фактор усева зависи и од неких фактора: врсте усева (нпр. неке биљке имају веће листове, па је стопа евапотранспирације повећана и фактор усева је већи од јединице јер ова специфична култура користи више воде од референтне траве; за друге врсте које користе мање воде, фактор усева је мањи од јединице), фенофазу ( нпр. усеви обично троше више воде када су потпуно развијени у поређењу са онима у првим фенофазама ), и климу (нпр. клима одређује фенофазе и , дакле, период раста, као што је у хладнијим климама биљке расту спорије него у топлијим). Фактор усева зависи од специфичних параметара као што су трајање вегетације, као и трајање неких важних фенофаза . Први се може одредити познавањем врсте, климатских услова и датума садње. На пример, шаргарепа има 100-150 дана, кукуруз 120-180 дана, зелени лук 70-95 дана, а пиринач 90-150 дана [3-8].

У оквиру горе наведених информација, период раста је подељен у 4 фазе:

- фаза 1 – почетна фаза – од сетве или пресађивања усева док не покрије 10% земље

- фаза 2 – фаза развоја усева – од краја почетне фазе док усев потпуно не покрије земљу

- фаза 3 – фаза средње сезоне – од краја фазе развоја усева до зрелости биљке

- фаза 4 – фаза касне сезоне – од краја фазе средње сезоне до жетве усева.

Пошто се фактор усева мења сваког месеца, тако се и стопа евапотранспирације усева мења у времену, због чега је неопходно да се израчунава месечно. Постоје и посебни случајеви. На пример, луцерка и детелина се редовно секу, па ће након сечења поново бити у почетној фази. Један од начина да се превазиђу такве ситуације је да се узму у обзир просечне вредности фактора усева. Грубе процене се врше за различите врсте усева да би се одредила потреба усева за водом и осетљивост на сушу [3-8].

Потребе усева за водом за наводњавање

Обично се вода неопходна за усеве обезбеђује падавинама. Када ова вода није доступна због недостатка падавина, потреба за водом за наводњавање (IN) једнака је потребама за водом усева. Када још има падавина, онда би потреба за водом за наводњавање била разлика између потребе за водом за усеве (ET_crop) и воде из падавина које биљке ефективно користе, назване ефективне падавине (P_{e )} , на овај начин:

IN = ET_crop − P_e

Ефективна количина падавина се може одредити из разлике између укупне количине падавина и количине испаравања, отицања и перколације, што представља количину воде која остаје у близини корена биљака.

Као резултат горе поменутих процена, да би се одредиле потребе за водом за наводњавање неке специфичне културе, прво треба проценити све факторе о којима се расправљало, као што је претходно дискутовано, и на крају, може се одредити потреба за водом за наводњавање одговарајућег усева. Ово се зове ФАО56 метода и користи веома једноставан приступ за одређивање евапотранспирације усева. Стандардни фактори усева су приказани у табели. Међутим, они се односе на стандардне климе и морају се прилагодити локалној клими. У таквим условима, стандардни потенцијал ЕТ _ц је замењен стварном евапотранспирацијом усева, ЕТ _{act ,} а стандардни К_c је замењен стварним фактором усева К _{ц ацт} који је производ између фактора усева Кc и коефицијента стреса , Кs , што одговара стресу воде или сланости и може се проширити и на друге врсте стреса.

Потребе за водом за усеве (CWR) представљају количину воде која је потребна усеву да постигне своју потенцијалну производњу у неким познатим условима животне средине. Нето потребе за наводњавањем (NIR) представљају количину воде коју треба применити да би се задовољиле њене потребе за водом и израчунавају се одузимањем падавина, капиларног пораста и варијације складиштења воде у земљишту од CWR и додавањем дубоке перколације из тла зона корена (DP) и отицање (RO). На овај начин, бруто потребе за наводњавањем се такође могу дефинисати на следећи начин [3]:

$$GIR = \frac{NIR + LR}{BWUF}$$

где BWUFје корисна фракција коришћења воде, која се такође назива ефикасност примене, или комбинована ефикасност транспорта, дистрибуције и примене када се узму у обзир оперативни губици у каналима.

Детекција стреса воде за усеве

Водени стрес биљака може се детектовати као смањен садржај воде у земљишту или као физиолошки одговор биљака на недостатак воде [8-14]. Груба процена потреба за водом за усеве није довољна за одрживо и ефикасно наводњавање. Постоји неколико метода које се користе за квантификацију воденог стреса усева како би се применио оптимални распоред наводњавања.

1. Мерење воде у земљишту укључује:

- гравиметријска метода (земља се суши и вага пре и после да би се проценила количина воде);

- сензори влаге у земљишту (неутронска сонда, TDR и FRD на основу разлике диелектричне константе воде и земљишта)

- тензиометри (мерити потенцијал воде)

2. Приступ равнотежи воде у земљишту (прорачунима се утврђује влажност земљишта)

3. Приступи засновани на биљкама

- стоматална проводљивост

-потенцијал воде листа

-релативни садржај воде

- мерења протока сока

-пречник стабљике и плода

4. Даљинска детекција

- инфрацрвена термометрија (температура надстрешнице се повећава као резултат воденог стреса)

- индекси спектралне вегетације : структурни индекси (мере се индекси рефлексије у VIS и NIR спектралном опсегу), индекси ксатофила (мери фотохемијски индекс рефлексије везан за циклус ксантофила), индекси воде (мере рефлексију у NIR региону да би се одредила влажност крошње садржај) [5]

Конвенционалне методе које се користе за праћење воденог стреса засноване су на мерењу влаге и метеоролошким подацима. Узима се узорак земљишта у близини корена и процењује се исцрпљеност воде. Метода није баш тачна јер претпоставља уједначену густину биљака, исту брзину транспирације за све биљке. Горе описане методе евапотранспирације одузимају много времена дајући понекад непоуздане информације. Друге методе користе стоматну проводљивост и потенцијал воде у лишћу да би дале слику о статусу воде биљке.

Даљинска детекција је новопредложена метода за откривање воденог стреса у биљкама кроз индексе спектралне рефлексије. Оваква техника се више односи на планирање наводњавања и о томе ћемо детаљније говорити у неком другом предавању. Ове технологије се предлажу дуги низ година, али су са најновијим развојем термалних камера високе резолуције постале популарније [5]. Неки недавни радови су такође предложили интеграцију података даљинског истраживања са билансом воде у земљишту како би се оптимизовало управљање водом у наводњавању. Спектрална својства листова не зависе само од статуса воде; позадина земљишта, структура крошње, дебљина и старост листова и неки други слични фактори могу утицати на спектрални одговор везан за статус воде биљака. Тренутно су у току истраживања како би се повећала прецизност оваквих метода, јер даљинска детекција омогућава праћење стреса воде у постројењима у реалном времену, може покрити велике површине и омогућава брзу обраду информација, пружајући тако могућност брзог предузимања акција [ 12-14].

Референце

1. Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., Smith, M. Crop evapotranspiration - Guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56, FAO – Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome, 1998.

2. Ihuoma, S.O., Madramootoo, C.A. Recent advances in crop water stress detection, Computers and Electronics in Agriculture, 2017, 141, 267-275, https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.07.026.

3. Pereira, L.S., Paredes, P., Jovanovic, N. Soil water balance models for determining crop water and irrigation requirements and irrigation scheduling focusing on the FAO65 method and the dual K_c approach, Agricultural Water Management, 2020, 241, 106357, https://doi.org/10.1016/j.agwat.2020.106357.

4. Virnodkar, S.S., Pachghare, V.K., Patil, V.C., Jha, S.K. Remote sensing and machine learning for crop water stress determination in various crops: a critical review, Precision Agriculture, 2020, 21, 1121-1155, https://doi.org/10.1007/s11119-020-09711-9.

5. Gerhards, M.; Schlerf, M.; Mallick, K.; Udelhoven, T. Challenges and Future Perspectives of Multi-/Hyperspectral Thermal Infrared Remote Sensing for Crop Water-Stress Detection: A Review. Remote Sens. 2019, 11, 1240. https://doi.org/10.3390/rs11101240/

6. Danielescu, S.; MacQuarrie, K.T.B.; Zebarth, B.; Nyiraneza, J.; Grimmett, M.; Levesque, M. Crop Water Deficit and Supplemental Irrigation Requirements for Potato Production in a Temperate Humid Region (Prince Edward Island, Canada). Water 2022, 14, 2748. https://doi.org/10.3390/w14172748.

7. Pereira, L.S. ed., Editorial – Updated and advances to the FAO56 crop water requirements method, Agricultural Water Management, 2021, 248, 106697, https://doi.org/10.1016/j.agwat.2020.106697.

8. Alghory, A., Yazar, A. Evaluation of crop water stress index and leaf water potential for deficit irrigation management of sprinkler-irrigation wheat, Irrigation Science, 2019, 37, 61-77, https://doi.org/10.1007/s00271-018-0603-y.

9. Jackson, R.D., Kustas, W.P., Choudhury, B.J. A reexamination of the crop water stress index, Irrigation Science, 1988, 9, 309-317, https://doi.org/10.1007/BF00296705.

10. Wanjura, D.F., Hatfield, J.L., Upchirch, D.R. Crop water stress index relationships with crop productivity, Irrigation Science, 1990, 11, 93-99, https://doi.org/10.1007/BF00188445.

11. D’Odorico, P., Chiarelli, D.D., Rosa, L., Rulli, M.C., The global value of water in agriculture, PNAS, 2020, 117(36), 21985-21993, https://doi.org/10.1073/pnas.2005835117.

12. Minhas, P.S., Ramos, T.B., Ben-Gal, A., Pereira, L.S. Croping with salinity in irrigated agriculture: Crop evapotranspiration and water management issues, Agricultural Water Management, 2020, 227, 105832, https://doi.org/10.1016/j.agwat.2019.105832.

13. Current perspective to predict actual evapotranspiration D. Bucur Ed., IntechOpen, Croatia, 2017, https://doi.org/10.5772/65621.

14. Advanced Evapotranspiration Methods and Applications, D. Bucur Ed., IntechOpen, London, UK, 2019, https://doi.org/10.5772/intechopen.73720.