RO127444A2 - Metodă de avertizare a efectelor îngheţurilor târzii în plantaţiile pomicole prin simulare feno-climatică - Google Patents

Abstract

Invenţia se referă la o metodă de avertizare a îngheţurilor târzii într-o plantaţie pomicolă, în scopul diminuării problemelor generate de îngheţarea organelor florale aflate în diferite stadii fiziologice, avertizarea fiind destinată, în principal, structurilor teritoriale de consultanţă agricolă, fermelor pomicole şi firmelor de asigurări. Metoda conform invenţiei constă în corelarea informaţiilor dintr-o bază de date meteorologice (), o bază de date fenologice (), o bază de date cu temperaturile minime pentadale şi abaterilor lor standard faţă de valorile multianuale (), şi o bază de date meteorologice ale localităţii de analizat (), prelucrarea acestor date realizându-se prin intermediul unui modul informatic de calcul şi prelucrare (), care poate să fie şi un calculator personal, iar avertizarea se realizează printr-un modul de avertizare prin telecomunicaţii () şi un modul de emitere a cartogramelor cu izolinii de risc (), bazele de date utilizate, meteorologice şi fenologice, fiind multianuale, datele fiind colectate din mai multe areale de interes pomicol, utilizează ca intervale temporale de analiză atât ora, cât şi pentadele, permiţând estimarea riscului pentadal de apariţie a pagubelor provocate de îngheţuri târzii, iar ca intervale de temperatură de interes pentru dinamica fenologică, fiind intervalele cuprinse între 2 şi 8°C, între 8 şi 14°C, între 14 şi 20°C, şi în final, temperaturile peste 20°C.

Description

Invenția se refera la o metoda de avertizare a înghețurilor târzii in plantațiile pomicole prin simulare feno-climatica, destinata a fi aplicata in domeniul agriculturii in general si in particular in cadrul plantațiilor pomicole in scopul evitării diminuării pagubelor generate de înghețarea organelor florale aflate în diferite stadii fenologice, avertizarea fiind destinată structurilor teritoriale de consultanță agricolă, fermierilor pomicoli, firmelor de asigurări, etc.

Este cunoscut faptul ca in procesul de creștere al culturilor agricole vegetale, in funcție de arealul climatic, exista riscul compromiterii sau diminuării recoltei datorat acestui fenomen al apariției înghețurilor târzii.

Actualmente, prevenirea acestor înghețuri târzii se realizează de regula prin avertizări meteorologice, avertizări care insa nu au un coeficient de certitudine rezonabil.

In literatura de brevete nu am depistat metode sau sisteme de avertizare privind înghețurile târzii ca atare, ci doar diverse soluții practice de diminuarea a efectelor înghețului la culturile agricole.

Astfel, patentele US 4,207,091 si US 4,219,965 se refera la o metoda de prevenire a înghețului la plante (pomi fructiferi, legume), bazata pe tratarea acestora cu un anumit amestec de substanțe chimice.

In patentul US 4,495,723 se prezintă o metoda de prevenire a daunelor prin îngheț a plantelor, care consta in aplicare pe tulpina a unui material cu un punct de îngheț mai mare fata decât cel al plantei, practic este termoizolare a plantei.

Un alt brevet de invenție US 4,834,899 se refera la o metoda de prevenire a daunelor la plante datorate înghețului care consta in aplicarea pe suprafața plantei a unui bactericid.

O soluție interesanta o regăsim in patentul US 5,653,054 si consta intr-un proces de prevenire sau întârziere a formarii ghetei pe diversele suprafețe ale plantei, cum ar fi frunzele, avand la baza aplicarea unui amestec conținând apa, propilen-glicol un agent de ingrosare si un polimer reticulat, acid poliacrilic.

In patentul US 6,157,305 este reliefat un sistem de predictie de inghet al culturilor, utilizând un sistem informatic, conținând o suprafața termica radianta care transmite informațiile termice sau alte variabile către un procesor care calculează probabilitatea de apariție a înghețului. Sistemul se bazeaza pe faptul ca suprafața radianta termic disipa căldură astfel incat ea are o temperatura mai mica decât cea a aerului ambiental in condiții de umiditate scăzută si pe timp de noapte senina.

Aceste soluții brevetate au in principal următoarele dezavantaje;

nu pun accentul pe prevenire si avertizare bazat pe metode exacte, statistico-matematice nu au in vedere unificarea unor informații meteorologice si fenologice pentru creșterea acurateței predictiei științifice;

Se cunosc de asemenea mai multe studii efectuate de cercetătorii din domeniu, as cum este cel elaborat in 2005 de Universitatea din Georgia , SUA, DECISION SUPPORT FOR FREEZE PROTECT1ON USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (Ronald W. McClendon, Professor Gerrit Hoogenboom, Professor Biological & Agricultural Engineering).

Un alt studiu asemanator , PREDICTING AIR TEMPERATURE FOR FROST WARNING USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS , avand ca autor pe ABHISHEK JAIN, elaborat in 2001, Universitatea din Sydney, Australia se refera la dezvoltarea unor rețele neuronale artificiale in α-1 Ο 1 Ο - Ο 1 2 Α9 - 3 Ο -11- 2010 β

vederea prognozarii temperaturii in trepte orare ale unei locații. Studiul a avut ca scop crearea unui model general de predictie pentru o locație fara date meteorologice istorice , utilizând in schimb datele meteorologice istorice ale altor locații.

Pe plan internațional se fac mari eforturi pentru îmbogățirea bazelor de date fenologice , mai ales la speciile perene, cum sunt și pomii. Analizând limitările impuse de existența bazelor de date, la Conferința de la Freising - Germania din anul 2000, „Progress in Phenology - Monitoring, Data Analysis and Global Change Impacts”, cercetătorii și-au axat prezentările pe monitorizarea și modelarea fenologică, dar și pe aplicații ale studiilor fenologice asupra schimbărilor climatice globale. în majoritatea țărilor participante aceste importante baze de date, respectiv observațiile fenologice, se găsesc stocate sub formă electronică și au intrat în rețelele naționale și internaționale, în scopul valorificării lor pentru studierea modificărilor climei pe glob și identificarea reacției plantelor la aceste schimbări. Cu ajutorul acestor baze de date s-au alcătuit hărți fenologice la scară continentală care reflectă dinamica sezonală a proceselor de creștere și dezvoltare. Internațional Phenological Gardens (IPG) reprezintă baza de date fenologice pentru hărțile trasate la nivelul Europei. S-a stabilit că, una dintre premisele studiilor de variabilitate regională a climatului, atât în ecosistemele naturale, cât și în cele agricole, o reprezintă existența datelor fenologice și climatice omogene în spațiu și timp. Se lucrează intens la colectarea acestor serii istorice de date, provenite de multe ori de la amatori, precum și la perfecționarea metodelor de testare a acurateței acestora. Se fac eforturi mari pentru alcătuirea unor modele de dezvoltare a pomilor până la înflorire acolo unde există baze de date pe perioade lungi, culese de cercetători. European Phenological Network (EPN) este o rețea inițiată prin Programul Cadru 6 (FP6) al Uniunii Europene în anul 2001. Prin acest demers se are în vedere creșterea eficienței, valorificarea și utilizarea datelor provenite din cadrul rețelelor de monitoring componente și promovarea utilizării datelor fenologice în evaluarea schimbărilor climatice la nivel european. EPN a realizat și o bază de date bibliografică și una dedicată observațiilor fenologice din cadrul rețelelor componente.

Pe plan național, studii de zonare agroclimatică la cais și piersic a efectuat și Cociu V., Teaci D., în colaborare cu cercetătorii de la Stațiunile de Cercetare și Dezvoltare Pomicolă (Băneasa, Constanța, Oradea), fără însă, a folosi modele, stabilind că principalul factor de variabilitate a producției de fructe la cele două specii este reprezentat de brumele târzii și de gerurile de revenire din primăvară. Delimitează pe baza acestor studii cinci zone agroclimatice de favorabilitate și trasează cartogramele. în 1998, Roman A. M., Cuculeanu V., Cusursuz B., Dumitru L., Topor E. și Alexe Gh., de la Institutul Național de Meteorologie (ΓΝΜΗ), S. C. D. P. Constanța și U.S.A.M.V. București testează cu bune rezultate un model de estimare a pagubelor produse de înghețuri la piersic în zona de sud-est a țării. Existența unor date pe termen lung în diverse rețele naționale, precum și prelucrarea și utilizarea observațiilor fenologice - atât în relație cu schimbările climatice, cât și cu diverse domenii de activitate - a căpătat o importanță deosebită, studiul biodiversității, silvicultura, agricultura, medicina umană fiind numai câțiva beneficiari ai acestor observații, ca și ai fenologiei în general.

în studiile mai sus amintite, nu se folosesc decât valorile lunare sau cel mult decadale ale parametrilor meteorologici. în aceste cazuri precizia estimărilor este mai scăzută deoarece procesele fiziologice specifice pomilor se află în interacțiune continuă cu valorile momentane ale temperaturii aerului și nu cu valorile medii zilnice sau cu atât mai puțin, cu cele decadale. O altă limită importantă a metodelor citate anterior, o constituie imposibilitatea estimării gradului de favorabilitate climatică, decât în arealele cu date fenologice certe pe perioade mari de timp și prin apelarea la metoda interpolării în toate celelalte cazuri.

Deși s-au dezvoltat multe simulatoare fenologice, unele dintre ele exploatând chiar corelațiile dintre temperaturile orare și dinamica fenologică, nici una dintre metodele de estimare a riscului climatic nu calculează riguros, matematic probabilitatea de dăunare a organelor florale prin cv^_2 Ο 1 Ο - Ο 1 2 48 - 3 Ο -11- 2010

acțiunea înghețurilor târzii cu ajutorul celor două probabilități: fenologică și a temperaturii critice, apărute simultan.

Aceste studii au in principal următoarele dezavantaje:

- nu au la baza decât o corelare a parametrilor meteorologici lunari sau cel mult decadali; imposibilitatea estimării gradului de favorabilitate climatica, decât in arealele pentru care exista baze de date fenologice certe , pe perioade mari de timp si prin apelarea la metoda interpolării in toate celelalte cazuri;

nicio metoda de estimare a riscului climatic nu calculează riguros matematic , probabilitatea de daunare a organelor florale prin actinuea înghețurilor târzii cu ajutorul probalitatilor fenologice si a temperaturii critice, aparute simultan;

Invenția de fata înlătură aceste dezavantaje ale aproximărilor metodelor anterioare, prin aceea ca utlizeaza o calculatie precisa, cu posibilitatea de a fi extinsa la toate localitățile si speciile pomicole din Romania.

Problema tehnica care o rezolva invenția consta in realizarea unei metode de avertizare a efectelor înghețurilor târzii in plantațiile pomicole prin simulare feno-climatica care permite un grad ridicat de precizie al predictiilor in ceea ce privește apariția temperaturilor critice specifice fiecărei fenofaze ale organelor florale, cat si crearea unui mecanism științific extrem de util in decizia de amplasare o noilor culturi pomicole.

Metoda de avertizare a înghețurilor târzii in plantațiile pomicole prin simulare feno-climatica consta in utilizarea si corelarea bazelor de date meteorologice cu bazele de date fenologice si cu bazele de date meteorologice ale localităților si arealelor , analizate. Metoda stochează corelația existenta intre evoluția temperaturilor medii, maxime si minime zilnice ale aerului, care sunt trasnformate ulterior in sume ale temperaturilor orare acumulate in intervalul de la 1 februarie pana la data declanșării celor patru faze fenologice specifice mugurilor de rod, respectiv, umflararea mugurilor, dezmugurirea, începutul înfloririi si sfârșitul acesteia.

De asemenea, metoda poate simula cu mare precizie data producerii fenofazelor la Ί soiuri pomicole, cele mai răspândite, pentru fiecare pentada din intervalul 5 februarie- 31 mai , permițând calculul probabilității de apariție a temperaturilor minime sub anumite valori critice, specifice flecarei fenofaze.

Sistemul de avertizare, conform invenției este constituit dintr-o baza de date meteorologice multianuale, o baza de date fenologice, o baza de date meteorologice ale zonei/localitatii analizate, o baza de date cu temperaturile minime pentadale si abaterile lor standard fata de valorile multianuale, o unitate de calcul cu fișier EXCEL, care prelucrează informațiile acestor baze de date , sistemul generând in final persoanelor fizice si juridice interesate, avertizări fie prin prin intemet sau alte cai de telecomunicații, cat si cartograme geografice cu izolinii ale probabilității de vatamare a organelor florale aflate in diferite fenofaze.

Avantajele prezentei invenții sunt:

simulatoarele fenologice utilizate, cu ajutorul cărora se calculează și probabilitatea de apariție a dăunărilor prin acțiunea înghețurilor târzii, folosesc ora ca interval de timp pentru calculații.;

avertizările in teritoriu pot fi transmise in timp real, prin multiple mijoace de telecomunicații (intemet, radio, televiziune, etc.);

permite emiterea de cartograme cu izolinii de risc de afectare a organelor vegetative prin acțiunea înghețurilor târzii la nivelul întregii tari;

emiterea cartogramelor cu izolinii de risc ia înghețuri târzii permite o analiza utila in vederea amplasării viitoarelor culturi pomicole.

In continuare se da un exemplu de realizare a invenției in legătură cu figurile 1-17, unde :

A-2 O 1 O - 01 248 - 3 O -11- 2010 £

Fig. 1- reprezintă un extras din baze de date în MS Office Excel cu date meteorologice;

Fig. 2- reprezintă un extras din baza de date în MS Office Excel cu date fenologice;

Fig.3a- Variația temperaturilor orare calculate cu ajutorul funcțiilor sinusoidale folosite de simulatoarele fenologice, în condițiile în care extremele rămân constante;

Fig. 3b- Transformarea temperaturilor medii, minime și maxime zilnice în valori orare în MS Office Excel;

Fig. 4- Fișier MS Office Excel cu modul de selectare al temperaturilor orare pe intervale cu efect biologic constant;

Fig. 5- Modul de însumare a temperaturilor orare din cele 4 intervale pe pentade;

Fig. 6- Transformarea datelor fenologice în număr de zile de la 1 ianuarie;

Fig. 7- Calculul coeficienților de regresie ai ecuațiilor liniare multiple în programul SPSS 14;

Fig. 8- Introducerea coeficienților de regresie din SPSS 14 în ecuațiile simulatoarelor fenologice din MS Office Excel;

Fig. 9- Baze de date cu temperaturi zilnice pe ultimii 10 ani, din localitățile analizate;

Figura 10. Calcularea datei medii și a abaterii standard a fenofazelor, pentru alte localități;

Figura 1 la. Calcularea probabilității de declanșare a fenofazelor și calculul intervalelor dintre ele; Figura 1 lb. Dinamica multianuală a desfășurării fenofazelor organelor generative;

Figura 12. Baze de date cu temperaturi pentadale (temperatura medie a minimelor pentadale și abaterea standard);

Figura 13. Calculul pentadal al probabilității de apariție a temperaturilor minime sub pragul critic; Figura 14. Probabilitatea apariției pagubelor provocate de înghețurile târzii la soiul Golden Delicious la Pitești, Argeș (1999-2009);

Figura 15. Cartograma cu distribuția spațială a zonelor cu risc ridicat de afectare a organelor generative prin acțiunea înghețurilor târzii (Tuleu gras);

Figura 16. Dinamica probabilității de dăunare a organelor florale prin acțiunea înghețurilor târzii la soiul Golden Delicious la Pitești, în ultimii 10 ani

Fig. 17- Schema bloc a metodei de avertizare a înghețurilor târzii in plantațiile pomicole prin simulare feno-climatica, unde:

B_m- baza de date meteorologice

Bp- baza de date fenologice

B_ML- baza de date meteorologice ale localităților de analizat;

Btmpa- baza de date cu temperaturile minime pentadale si abaterilor lor standard fata de valorile multianuale;

M1CP- modul informatic de calcul si prelucrare;

MA- modul de avertizare prin telecomunicații

MEC- modul de emitere cartograme de risc

Metoda de avertizare a efectelor înghețurilor târzii in plantațiile pomicole prin simulare fenoclimatica, asa cum s-a menționat consta in inteconectarea informațiilor cuprinse in mai multe baze de date (meteorologice, fenologice, meteorologice locale, temperaturi minime pentadale) si prelucrarea informațiilor cuprinse in acestea in scopul configurării unui simulator fenologic pe baza datelor meteorologice culese in anul curent intr-o zona sau localitate analizata.

Asa cum este prezentat in fig. 1, datele meteorologice au fost culese în perioada în care sau efectuat și observații fenologice (1969-1976 și 1982-2010 la Mărăcineni și 1982-2008 la SCDP Constanța) utilizate au fost formate din temperaturi medii, maxime și minime zilnice ale aerului din perioada 1 februarie-31 mai.

Pentru alcătuirea programului cu care operează modulul de calcul si prelucrare MCPI pentru speciile măr, păr, prun, cireș și vișin, s-au utilizat, în afară de date meteorologice și bazele de date c\~ 2 O 1 O - O 1 2 4 8 - 3 O -11- 2010

fenologice de lungă durată (1969-1976 și 1982-2010) culese de cercetătorii de la Institutul de Cercetare - Dezvoltare pentru Pomicultură Pitești, Mărăcineni. Pentru speciile cais și piersic s-au utilizat date fenologice de la Stațiunea de Cercetare - Dezvoltare pentru Pomicultură Constanța din perioada 1982-2008. Aceste baze de date pentru 4 fenofaze (începutul umflării mugurilor cu excepția caisului și piersicului, începutul dezmuguririi, începutul înfloririi și sfârșitul acesteia) s-au centralizat în fișiere Excel având structura din figura 2:

în continuare, în program datele zilnice ale temperaturii medii, maxime și minime ale aerului s-au transformat în 24 de valori orare. Se știe că pomii se află în interacțiune continuă cu temperatura momentană și nu cu cea medie zilnică. Se impunea deci, alegerea unui pas de timp, ora și a unor funcții care să transforme valorile termice minime, maxime și medii ale aerului înregistrate de rețeaua meteorologică, în valori orare.

Majoritatea funcțiilor sinusoidale folosite curent în cadrul programelor de simulare au ca date de intrare fie temperatura medie și amplitudinea, dar modifică prin valorile generate de simulator temperaturile extreme, fie temperaturile extreme și modifică media. în cazul metodei de avertizare, conform invenției s-a alcătuit un set de funcții sinusoidale originale, care pentru a nu genera abateri semnificative între temperatura medie a aerului, așa cum este ea înregistrată de toate stațiile meteorologice din țară și media valorilor orare calculate cu ajutorul simulatorului, modifică numărul orelor din zi cu temperaturi care depășesc media sau se află sub această valoare. în acest fel se respectă cele trei repere termice zilnice intrate în calcul, iar media valorilor orare generate de simulator nu se abate de la media înregistrată cu mai mult de +/- 0,2°C. Ecuațiile care transformă temperaturile zilnice în valori orare, fără să respecte corespondența temporală dintre acestea și momentul zilei (nefiind unul dintre obiectivele noastre), sunt următoarele:

n(z)=(24*((med-min)/(max-med)))/( 1 +((med-min)/(max-med))) (1) unde:

n(z) - numărul orelor din zi cu temperaturi peste medie;

med - temperatura medie zilnică (°C);

max - temperatura maximă zilnică (°C);

min - temperatura minimă zilnică (°C).

Pentru calculul temperaturilor orare se utilizează, în continuare alte două ecuații astfel:

- dacă numărul orei din zi (o, care ia valori între 1 - 24) este mai mic sau egal decât n(z), atunci:

t(z,o) = med +(max-med) * SIN (3.14*(o/n(z)) (2)

- dacă numărul orei din zi este mai mare decât n(z), atunci:

t(z,o) = med -(med-min) * SIN (3.14*((o-n(z))/ (24-n(z)))) (3) unde:

t(z,o) - valoarea temperaturii la ora “o”;

SIN - funcția trigonometrică sinus.

Valorile calculate cu ajutorul acestor ecuații, pentru cele trei zile cu temperaturi extreme identice (minima 0 și maxima 20 °C), dar cu medii diferite (15 ,10 și 5 °C) sunt prezentate în figura 3a. Se poate observa că la o medie de 5 °C, numărul orelor cu temperaturi peste această valoare este de numai 6, la o medie de 10 °C de 12, iar la o temperatură medie de 15 °C numărul orelor cu temperaturi peste medie este de 18.

în fig. 3b se vede rezultatul integrării acestor ecuații MS Office Excel, respectiv transformarea temperaturilor medii, minime și maxime zilnice în valori orare..

Aceste valori termice orare ale fiecărei zile s-au grupat pe cele patru intervale de temperatura considerate de noi ca având efect biologic constant în parcurgerea celor patru fenofaze ale organelor generative: intre 2°C și 8°C, intre 8 și 14°C, intre 14 și 20°C, si peste 20°C. Modul de selectare al valorilor orare pe cele patru intervale în Excel este prezentat în figura 4.

\-2 010-01248-3 0 -11- 2010

Pasul următor al metodei de avertizare consta în însumarea temperaturilor orare din fiecare zi pe cele patru intervale termice cu efect biologic constant, după care s-a trecut la calcularea sumelor pentadale asa cum este ilustrat in fig. 5.

Deoarece datele meteorologice amintite au un caracter dinamic, s-a ales un pas de timp, pentru calcule, de cinci zile, corespunzător volumului eșantionului de date aflat la dispoziție (peste 30 de ani de observații fenologice și peste 150 valori zilnice ale temperaturii minime a aerului pentru fiecare pentadă). Cu această subrutină s-a calculat pentru cei 42 de ani de studiu, suma orelor cu temperaturi egale (din grad în grad), pe perioada 1 februarie - 31 mai. Pentru fiecare an analizat și decadă din acest interval, s-a însumat numărul orelor care aveau temperaturile cuprinse între patru intervale considerate de noi ca având efect biologic constant: intre 2 și 8 °C, intre 8 și 14 °C, intre 14 și 20 °C și în final , temperaturile peste 20 °C. Fiecare dintre aceste sume s-au cumulat cu cele ale pentadei anterioare până la 31 mai inclusiv și au constituit baza de date termică (ca valori “x”) cu care s-a corelat numărul de zile, din fiecare an, de la 1 ianuarie până la declanșarea fenofazelor organelor generative, ca valori “y” (începutul umflării mugurilor, începutul dezmuguririi și începutul și sfârșitul înfloririi).

Metoda conform bazei de date fenologice, în program, în vederea corelării cu sumele de temperaturi orare pe cele 4 intervale, fenofazele s-au transformat în număr cumulat de zile de la 1 ianuarie până la declanșarea fenofazei asa cum este reflectat in fig. 6.

în vederea simulării datei producerii fenofazelor analizate, s-au calculat coeficienții de regresie (bl, b2, b3, b4), în programul specializat de analiză statistică a datelor, SPSS 14, ca in fig. 7, pentru cele 96 de ecuații liniare multiple care prelucrează pentru fiecare fenofază, sumele temperaturilor orare înregistrate în dinamică la 24 date calendaristice pentadale, începând cu 5 februarie și până la 31 mai.

Ecuațiile utilizate de simulatoare pentru fiecare pentadă și fenofază, au următoarea formă: y = a + bl*xl + b2*x2+b3* x3 + b4*x4 (4) unde:

y - numărul de zile de la 1 ianuarie la declanșarea fenofazei;

xl - suma orelor cu temperaturi mai mari sau egale decât 2°C și mai mici de 8°C, acumulate în intervalul 1 februarie - data estimării;

x2 - idem, dar pentru temperaturi cuprinse intre 8 și 14 °C;

x3 - idem, dar pentru temperaturi cuprinse intre 14 și 20 °C;

x4 - idem, dar pentru temperaturi mai mari de 20 °C.

bl, b2, b3, b4 - coeficienții de regresie corespunzători celor 4 intervale termice .

Analizând intensitatea semnificațiilor statistice ale coeficienților de corelație parțială pentru cele patru intervale termice amintite anterior, s-a remarcat faptul că în majoritatea pentadelor și fenofazelor intervalul 14 - 20°C este hotărâtor pentru stabilirea datelor de producere a fenofazelor. Aceasta nu înseamnă că numărul de ore cu temperaturi din celelalte nivele termice nu sunt importante pentru variația datelor fenologice. în climatul specific țării noastre, de la un an la altul, numărul orelor cu temperaturi din intervalul 14 - 20°C prezintă o variație de extremă intensitate, care hotărăște majoritar asupra datei de producere a fenofazelor organelor generative.

Principala problemă a modelelor de acest fel o reprezintă inexistența observațiilor fenologice pentru diferitele specii, soiuri, zone și întinderi mari de timp (cu excepția câtorva Stațiuni de Cercetare și Producție Pomicole), care să permită aflarea mediilor și abaterilor standard ale datelor fenologice. Pentru a suplini lipsa înregistrărilor fenologice, s-a trecut, exploatând corelațiile existente la Mărăcineni și Constanța, între sumele orelor cu niveluri termice constante și data declanșării fenofazelor, la introducerea algoritmilor necesari simulatoarelor fenologice în programul

C-ϊ ο 1 0 -Ο 1 248 - - 0

Ο -11- 20W dezvoltat în MS Office Excel . Astfel in fig. 8 observam ca etapa a metodei de averitzare, introducerea coeficienților de regresie din programul SPSS 14 în ecuațiile simulatoarelor fenologice.

Cu această ultimă înregistrare simulatoarele fenologice s-au considerat încheiate, algoritmii acestora fiind puțin influențați cu trecerea timpului, deoarece informația lor provine din baze de date de mare acuratețe , culese de cercetători, pe perioade de timp de peste 30 de ani.

Din această fază începe aplicarea modelului în alte localități din România. Pentru valorificarea invenției în acest mod, mai sunt necesare doar baze de date meteorologice. Deoarece, într-o fază preliminară, studiind atât bazele de date fenologice cât și temperaturile minime zilnice din fiecare pentadă, s-a validat ipoteza existenței distribuției normale tip Gauss , informația conținută în aceste observații și măsurători poate fi condensată în funcții ale probabilității densității normale pentru fiecare pentadă.

Pentru calcularea probabilității de declanșare a fenofazelor în fiecare pentadă, conform distribuției normale, se vor solicita doar mediile și abaterile standard pentru datele fenofazelor și pentru temperaturile minime pentadale.

Aflarea datei medii de declanșare a fenofazelor și a abaterii standard pentru diferite localități se va realiza cu ajutorul simulatoarelor fenologice din program care vor prelucra o baza de date din ultimii 10 ani, compusa din temperaturi medii, maxime și minime zilnice din intervalul 1 februarie 31 mai, asa cum se arata in fig. 9.

Prin introducerea bazelor de date de mai sus în program, se simulează în fiecare an data declanșării celor 4 fenofaze ale organelor generative.

Simulatorul fenologic generează date în fiecare pentadă și alege data corectă prin compararea datei când simulează cu data simulată. Simulatorul fixează data declanșării fenofazei în anul respectiv, curent, atunci când abaterea absolută a celor două valori este mai mică de 5 zile. Cu ajutorul celor 10 date generate pentru fiecare fenofază, se calculează data medie și abaterea standard a valorilor anuale în jurul mediei multianuale, acest lucru fiind ilustrat in fig. 10.

In continuare, cu ajutorul funcției Excel NORMDIST se calculează sub forma tabelara probabilitatea de declanșare a fenofazelor , conform fig. 1 la sau grafic ca fig. 1 lb.

în vederea calculării probabilității de apariție a unor temperaturi minime sub pragul de dăunare a speciei respective, se vor mai introduce în program valorile medii ale minimelor pentadale și abaterile standard ale acestora față de medie conținute in baza de date meteorologice B_M , asa cum se vede in fig. 12.

Cu ajutorul funcției Excel NORMDIST s-a calculat pentru fiecare pentadă, probabilitatea apariției temperaturilor minime mai mici decât valorile critice specifice fiecărei fenofaze, rezultând datele din fig. 13.

Sintetizând toate observațiile și calculele anterioare si folosind teoria probabilităților s-a putut estima riscul pentadal de apariție a pagubelor provocate de înghețurile târzii la soiul Golden Delicious la Pitești, pentru cele patru fenofaze studiate, asa cum este aratat in fig. 14.

Când se analizeaza apariția fenofazelor pe perioade mai lungi de timp, observăm că ele se suprapun parțial, așa încât pentru estimarea riscului global, metoda are la baza însumarea acestor probabilități, rezultând graficul din fig. 16.

Conform metodei de avertizare, rezultatele informațiilor prelucrate se concretizează si in realizarea unor cartograme cu izolinii de risc la apariția fenomenului de îngheț târziu, la scara întregii țări, asa cum se vede in fig. 15.

Metoda de avertizare a înghețurilor târzii in plantațiile pomicole prin simulare fenoclimatica, asa cum este prezentat in fig. 17 in corelarea informațiilor dintr-o baza de date meteorologica B_M, o baza de date fenologice B_F, o baza de date cu temperaturile minime pentadale si abaterile lor standard fata de valorile multianuale B_TMp_A , o baza de date meteorologice ale localității de analizat Bml, prelucrarea acestor informații realizandu-se prin intermediul un modul cv-2 O 1 O - 0 1 2 4 8 - 3 O -11- 2010

informatic de calcul si prelucrare, MICP, care in principiu poate sa fie si un calculator personal, iar avertizarea prin intermediul unui modul de avertizare prin telecomunicații MA si un modul de emitere a cartogramelor cu izolinii de risc MEC.

Claims (4)

1. REVENDICĂRI

   1. Metoda de avertizare a efectelor înghețurilor târzii in plantațiile pomicole prin simulare fenoclimatica, caracterizata prin aceea ca, in scopul avertizării apariției riscului de inghet târziu, are la baza corelarea informațiilor dintr-o baza de date meteorologica Bm, o baza de date fenologice Bf, o baza de date cu temperaturile minime pentadale si abaterile lor standard fata de valorile multianuale Btmpa , o baza de date meteorologice ale localității de analizat Bml, prelucrarea acestor date realizandu-se prin intermediul un modul informatic de calcul si prelucrare, MICP, care in principiu poate sa fie si un calculator personal, iar avertizarea se realizează printru-un un modul de avertizare prin telecomunicații MA si un modul de emitere a cartogramelor cu izolinii de risc MEC.
2. 2. Metoda de avertizare a efectelor înghețurilor târzii in plantațiile pomicole prin simulare fenoclimatica, caracterizata prin aceea ca, se desfasoara in următoarea succesiune:

   -pasul 1 , se introduc datele din baza de date meteorologice, Bm;

   -pasul 2, datele meteorologice sunt transformate in temperaturi orare;

   -pasul 3, temperaturile orare obținute la pasul 2 sunt grupate in patru intervale de temperatura, respectiv, intre 2 si 8 C°, intre 8 si 14 C°, intre 14 si 20 C° si mai mari de 20 C°;

   -pasul 4, se totalizează temperaturile orare pe cele 4 intervale de temperatura ;

   -pasul 5, consta in introducerea datelor din baza de date fenologice, Bf ;

   -pasul 6, consta in transformarea datelor fenologice corespunzătoare celor 4 fenofaze in număr de zile cumulat de la începutul anului, respectiv de la 1 ianuarie ale anului curent;

   -pasul 7, consta in calculul coeficienților de regresie pe baza datelor obținute la pasul 4 si la pasul 6;

   -pasul 8, consta in introducerea coeficienților de regresie in cele 96 de ecuații, corespunzătoare celor 4 intervale de temperatura si celor 24 de intervale pentadale cuprinse in perioada de analiza cuprinsa intre 1 februarie si 31 mai;

   -pasul 8, consta in simularea datei medii si abaterii standard de producere a celor 4 fenofaze pe baza datelor introduse din baza de date meteorologice din localitatea analizat, Bl;

   -pasul 9, consta in calculul probabilităților de declanșare a celor 4 fenofaze pe cele 24 de pentade;

   -pasul 10 consta in introducerea datelor din baza de date cu temperaturile minime pentadale si abaterile lor standard fata de valorile multianuale, B_TMa;

   -pasul 11, consta in calculul probabilității de apariție a temperaturilor minime sub pragul critic pentru fiecare fenofaza in parte ;

   -pasul 11, consta in însumarea probabilităților obținute la pasul 9 si pasul 11;

   -pasul 12, consta in emiterea avertizării prin intermediul modului de avertizare prin telecomunicații, MA;

   -pasul 13 consta in realizarea cartogramei de risc cu izolinii ale probabilității de vatamare ale organelor florale aflate in diferite fenofaze, prin intermediul unui modul de emitere cartograme de riscm MEC.
3. 3. Metoda de avertizare a efectelor înghețurilor târzii in plantațiile pomicole prin simulare fenoclimatica, conform revendicărilor 1 si 2, caracterizata prin aceea ca bazele de date utilizate , meteorologice si fenologice sunt multianuale, datele fiind colectate din mai multe areale de interes pomicol.
4. 4. Metoda de avertizare a efectelor înghețurilor târzii in plantațiile pomicole prin simulare fenoclimatica, conform revendicărilor 1 si 2, caracterizata prin aceea ca, utilizează ca intervale