RO127444B1 - Sistem şi metodă de avertizare a efectelor îngheţurilor târzii în plantaţiile pomicole prin simulare feno-climatică - Google Patents

Description

Invenția se referă la un sistem și la o metodă de avertizare a înghețurilor târzii în plantațiile pomicole, prin simulare fenoclimatică, destinată a fi aplicată în domeniul agriculturii, în general și, în particular, în cadrul plantațiilor pomicole, în scopul evitării apariției 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 că, în procesul de creștere al culturilor agricole vegetale, în funcție de arealul climatic, există riscul compromiterii sau diminuării recoltei, datorită acestui fenomen meteorologic accidental - înghețurile târzii.

Actualmente, prevenirea efectelor negative ale acestor înghețuri târzii se realizează, de regulă, prin avertizări meteorologice, avertizări care însă nu au un coeficient de certitudine rezonabil.

Analizând brevetele apărute în acest domeniu până la ora actuală, nu am depistat metode sau sisteme de avertizare privind înghețurile târzii ca atare, ci doar diverse soluții practice, de diminuare a efectelor înghețului la culturile agricole.

Astfel, brevetele de invenție US 4207091 și US 4219965 se referă la o metodă de prevenire a înghețului la plante (pomi fructiferi, legume), bazată pe tratarea acestora cu un anumit amestec de substanțe chimice.

în brevetul de invenție US 4495723, se prezintă o metodă de prevenire a daunelor, prin îngheț, a plantelor, care constă în aplicarea, pe tulpină, a unui material cu un punct de îngheț mai mare față decât cel al plantei, practic este vorba despre o termoizolare a plantei.

Un alt brevet de invenție US 4834899 se referă la o metodă de prevenire a daunelor datorate înghețului la plante, care constă în aplicarea, pe suprafața plantei, a unui bactericid.

O soluție interesantă o regăsim în brevetul de invenție US 5653054 și constă într-un proces de prevenire sau întârziere a formării gheții pe diversele suprafețe ale plantei, cum ar fi frunzele, având la bază aplicarea unui amestec conținând apă, propilenglicol, un agent de îngroșare și un polimer reticulat, acid poliacrilic.

în brevetul de invenție US 6157305, este prezentat un sistem de predicție la îngheț, al culturilor, utilizând un sistem informatic, conținând o suprafață termică radiantă, care transmite informații, din domeniul termic sau alte variabile, către un procesor care calculează probabilitatea de apariție a înghețului. Sistemul se bazează pe faptul că suprafața radiantă termic disipează căldura, astfel încât aceasta are o temperatură mai mică decât cea a aerului ambiental, în condiții de umiditate scăzută și pe timp de noapte senină.

în brevetul de invenție JP 3199992 A, se prezintă o metodă de estimare a producerii înghețurilor, prin compararea datelor meteorologice, măsurate la fața locului, cu o valoare de referință prestabilită, ca o condiție de apariție a daunelor provocate de îngheț. Metoda mai estimează condițiile locale de timp, generatoare de îngheț, pe baza unor teste comparative cu rezultatele afișate de un computer.

Aceste soluții brevetate au în principal următoarele dezavantaje:

- nu pun accentul pe prevenire și avertizare, fiind bazat pe metode statisticomatem atice;

- nu au în vedere unificarea unor informații meteorologice și baze de date fenologice, pentru creșterea acurateței predicției științifice.

Se cunosc, de asemenea, mai multe studii efectuate de cercetătorii din domeniu, așa cum este cel elaborat în 2005, la Universitatea din Georgia, SUA, „Decision Support for Freeze Protection using Artificial Neural Networks (Ronald W. McCIendon, Professor Gerrit Hoogenboom, Professor Biological & Agricultural Engineering).

RO 127444 Β1

Un alt studiu asemănător este „Predicting Air Temperature for Frost Warning using 1 Artificial Neural Networks, având ca autor pe Abhishek Jain, elaborat în 2001, Universitatea din Sydney, Australia, care se referă la dezvoltarea unor rețele neuronale artificiale, în 3 vederea prognozării temperaturii în trepte orare, în cadrul unei locații. Studiul a avut ca scop crearea unui model general de predicție, pentru o locație fără date meteorologice istorice, 5 utilizând în schimb datele meteorologice istorice ale altor locații.

Pe plan internațional, se fac mari eforturi pentru îmbogățirea bazelor de date 7 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 9 în Phenology-Monitoring, Data Analysis and Global Change Impacts, cercetătorii și-au axat prezentările pe monitorizarea și modelarea fenologică, dar și pe aplicații ale studiilor 11 fenologice asupra schimbărilor climatice globale. în majoritatea țărilor participante, aceste importante baze de date, respectiv, observațiile fenologice, se găsesc stocate sub formă 13 electronică și au intrat în rețelele naționale și internaționale, în scopul valorificării acestora, pentru studierea modificărilor climei pe glob și identificarea reacției plantelor la aceste 15 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. 17 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 19 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 21 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 23 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 25 o rețea inițiată prin Programul Cadru 6 (FP6) al Uniunii Europene, în anul 2001. Prin acest demers, se are în vedere creșterea eficienței valorificării și utilizării datelor provenite din 27 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 29 bibliografică și una dedicată observațiilor fenologice din cadrul rețelelor componente.

Pe plan național, studii de zonare agroclimatică la cais și piersicau efectuat și Cociu 31 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 33 factor de variabilitate a producției de fructe, la cele două specii, este reprezentat de brumele târzii și de gerurile de revenire din primăvară. Autorii delimitează, pe baza acestor studii, 35 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 37 Meteorologie (INMH), 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- 39 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 41 și cu diverse domenii de activitate, a căpătat o importanță deosebită, studiul biodiversității, silvicultura, agricultura, medicina umană fiind numai câțiva dintre beneficiarii acestor 43 observații, ca și ai fenologiei, în general.

în studiile amintite mai sus, nu se folosesc decât valorile lunare sau cel mult decadale 45 ale parametrilor meteorologici. în aceste cazuri, precizia estimărilor este scăzută, deoarece procesele fiziologice specifice pomilor se aflăîn interacțiune continuă cu valorile momentane 47 ale temperaturii aerului și nu cu valorile medii zilnice sau, cu atât mai puțin, cu cele decadale.

RO 127444 Β1

O altă limită importantă a metodelor citate anterior o constituie posibilitatea estimării gradului de favorabilitate climatică doarîn arealele cu date fenologice certe, pe perioade mari de timp, cât 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, niciuna dintre metodele de estimare a riscului climatic nu calculează riguros, matematic, probabilitatea de dăunare a organelor florale, prin acțiunea înghețurilor târzii, cu ajutorul celor două probabilități: fenologice și ale temperaturilor critice, apărute simultan.

Aceste studii au în principal următoarele dezavantaje:

- nu au la bază decât o corelare a parametrilor meteorologici lunari sau cel mult decadali;

- imposibilitatea estimării, pe areale largi, a gradului de favorabilitate climatică, limitându-se numai la arealele pentru care există baze de date fenologice certe, pe perioade mari de timp, și prin apelarea la metoda interpolării în toate celelalte cazuri;

- nicio metodă de estimare a riscului climatic nu calculează riguros, matematic, probabilitatea de dăunare a organelor florale, prin acțiunea înghețurilor târzii, cu ajutorul probabilităților fenologice și a temperaturilor critice, pentru fenofazele respective, apărute simultan.

Problema tehnică pe care o rezolvă invenția constăîn realizarea unui sistem și a unei metode de avertizare a efectelor înghețurilor târzii în plantațiile pomicole, prin simulare fenoclimatică, ce permite un grad ridicat de precizie al predicțiilor, în ceea ce privește apariția temperaturilor critice, specifice fiecărei fenofaze, ale organelor florale, cât și crearea unui mecanism științific extrem de util în decizia de amplasare o noilor culturi pomicole.

Invenția de față înlătură dezavantajele aproximărilor metodelor anterioare, prin aceea că utilizează o calculație precisă, cu posibilitatea de a fi extinsă la toate localitățile și speciile pomicole din România.

Metoda de avertizare a efectelor înghețurilor târzii în plantațiile pomicole, prin simulare fenoclimatică, constă în utilizarea și corelarea bazelor de date meteorologice cu bazele de date fenologice din localitățile și perioada de experimentare, și extinderea aplicării metodei, cu ajutorul bazelor de date meteorologice, ale localităților și arealelor din România ce urmează a fi analizate. Metoda stochează informația provenită din corelația existentă între evoluția temperaturilor medii, maxime și minime, zilnice, ale aerului, care sunt transformate ulterior în sume ale temperaturilor orare, acumulate în intervalul de la 1 februarie până la data declanșării celor patru faze fenologice specifice mugurilor de rod, respectiv, data umflării mugurilor, dezmuguririi, începutului înfloririi și sfârșitului acestora.

De asemenea, metoda poate simula, cu mare precizie, data producerii fenofazelor la 7 soiuri/specii pomicole (cele mai răspândite din România), pentru fiecare pentadă din intervalul 5 februarie - 31 mai, permițând și calculul probabilității de apariție a temperaturilor minime sub anumite valori critice, specifice fiecărei fenofaze.

Sistemul de avertizare, conform invenției, este constituit dintr-o bază de date meteorologice, multianuală, o bază de date fenologice, o bază de date meteorologice ale zonei/localității analizate, o bază de date cu mediile pentadale ale temperaturilor minime și abaterile standard ale acestora față de valorile multianuale, o unitate de calcul cu fișier EXCEL, care prelucrează informațiile acestor baze de date, sistemul generând, în final, persoanelor fizice și juridice interesate, avertizări fie prin internet sau prin alte căi de telecomunicații, cât și cartograme geografice, cu izolinii ale probabilității de vătămare a organelor florale, aflate în diferite fenofaze.

RO 127444 Β1

Avantajele prezentei invenții sunt:1

- simulatoarele fenologice utilizate permit elaborarea unei prognoze în timp real, pentru avertizare și luarea de măsuri de protecție a plantațiilor contra înghețurilor târzii; 3

- avertizările în teritoriu pot fi transmise în timp real, prin multiple mijloace de telecomunicații (internet, radio, televiziune etc.);5

- permite emiterea de cartograme cu izoliniile de risc al afectării organelor generative prin acțiunea înghețurilor târzii, la nivelul întregii țări;7

- emiterea cartogramelor cu izolinii de risc la înghețurile târzii permite o analiză utilă.

în vederea amplasării viitoarelor culturi pomicole.9 în continuare, se prezintă un exemplu de realizare a invenției, apelând și la tabelele

1...14 și fig. 1...3, care reprezintă:11

- tabelul 1, un extras din baza de date, în Microsoft Office Excel, cu date meteorologice;13

- tabelul 2, un extras din baza de date, în Microsoft Office Excel, cu date fenologice;

- graficul 3.1, variația temperaturilor orare, calculate cu ajutorul funcțiilor sinusoidale, 15 folosite de simulatoarele fenologice, în condițiile în care extremele termice zilnice rămân constante;17

- tabelul 3.2, transformarea temperaturilor medii, minime și maxime, zilnice, în valori orare, în Microsoft Office Excel;19

- tabelul 4, fișier Microsoft Office Excel, cu modul de selectare al temperaturilor orare, pe intervale cu efect biologic constant;21

- tabelul 5, modul de însumare a temperaturilor orare din cele 4 intervale, pe pentade;

- tabelul 6, transformarea datelor fenologice în număr de zile, de la 1 ianuarie; 23

- tabelul 7, calculul coeficienților de regresie ai ecuațiilor liniare multiple, în programul

SPSS 14.0;25

- tabelul 8, introducerea coeficienților de regresie din SPSS 14.0 în ecuațiile simulatoarelor fenologice din Microsoft Office Excel;27

- tabelul 9, baze de date cu temperaturi zilnice pe ultimii 10 ani, din localitățile analizate;29

- tabelul 10, calcularea datei medii și a abaterii standard a fenofazelor, pentru alte localități;31

- tabelul 11.1, calcularea probabilității de declanșare a fenofazelor și calculul intervalelor dintre ele;33

- graficul 11.2, dinamica multianuală a desfășurării fenofazelor organelor generative;

- tabelul 12, baze de date cu temperaturi pentadale (temperatura medie a minimelor 35 pentadale și abaterea standard);

- tabelul 13, calculul pentadal al probabilității de apariție a temperaturilor minime sub 37 pragurile critice;

- tabelul 14, probabilitatea apariției pagubelor provocate de înghețurile târzii, de 39 exemplu, la soiul Golden Delicious la Pitești, Argeș (1999-2009);

- fig. 1, cartograma cu distribuția spațială a zonelor cu risc ridicat de afectare a 41 organelor generative prin acțiunea înghețurilor târzii (Tuleu gras, intervalul 1999-2009);

- fig. 2, dinamica probabilității de dăunare a organelor florale prin acțiunea înghețurilor 43 târzii la soiul Golden Delicious la Pitești, în intervalul 1999-2009;

- fig. 3, schema bloc a sistemului și a metodei de avertizare a înghețurilor târzii în 45 plantațiile pomicole, unde:

- B_m, baza de date meteorologice; 47

- B_f, baza de date fenologice;

RO 127444 Β1

- B_ml, bazele de date meteorologice ale localităților de analizat;

- B_tmpa, bazele de date cu temperaturile minime pentadale și abaterilor lor standard față de valorile multianuale;

- MICP, modul informatic de calcul și prelucrare;

- MA, modul de avertizare prin telecomunicații;

- MEC, modul de emitere a cartogramelor de risc.

Sistemul de avertizare a efectelor înghețurilor târzii în plantațiile pomicole, conform invenției, cuprinde o bază de date meteorologică B_M, o bază de date fenologică B_F, o bază de date cu temperaturile minime pentadale și abaterile lor standard față de valorile multianuale B_TMPA, bază de date meteorologice ale localității de analizat B_ML, prelucrarea acestor date realizându-se prin intermediul unui modul informatic de calcul și prelucrare MICP, care în principiu poate să fie și un calculator personal, iar avertizarea se realizează printr-un un modul de avertizare prin telecomunicații MA și un modul de emitere a cartogramelor cu izolinii de risc MEC.

Metoda de avertizare a efectelor înghețurilor târzii în plantațiile pomicole, așa cum s-a menționat, constă în interconectarea informațiilor cuprinse în mai multe baze de date (meteorologice, fenologice, meteorologice locale, temperaturi minime pentadale) și prelucrarea etapizată a informațiilor cuprinse în acestea, în scopul emiterii unei simulări fenologice și de risc la acțiunea înghețurile târzii, pe baza datelor meteorologice culese în anul curent, într-o zonă sau localitate analizată.

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

Tabelul 1

siii:	LUNA	Z!UA	ANUL	DECADA	PENTADA	TMED	Τ·ΑΙ	TMÎN
iii			2010	1	1		f tt,4	li
11=	3:	1	1111	3	1	; li	15,1:	1,9··
isi	1	3	2010	t	T :		12,7	ț,2:
|||	1	*	2010	1	ț	2,8	7,3	•19
lll			2010	1	1	1,3	3,1	<5
SSl	3	β	2010	1	2	<i	93	-3,6
iii	3	7	2010	1	2	<0	1|8	<1
Iii	1	8	2010	1	1 :	-2.fi	o	-4,2
jSI	3	>	2010	1	1 :	<6	-L3;
iii	S		2010	•t	2: :	-3,2	<8·	-47
Tis	3	li	2010	2	1 ·	-tfi	0,8	-a,*

Pentru alcătuirea programului cu care operează modulul de calcul și prelucrare MCPI, pentru speciile măr, păr, prun, cireș și vișin, s-au utilizat, în afară de datele meteorologice și bazele de date 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 ale mugurilor de rod (începutul umflării mugurilor, cu excepția caisului și piersicului, începutul dezmuguririi, începutul înfloririi și sfârșitul acesteia) s-au centralizat în fișiere Microsoft Office Excel, având structura din tabelul 2.

RO 127444 Β1

Tabelul 2 1

II	Soiul	Anu!	începutul umflării	începutul dezmuguririi	începutul înfloririi	Sfârșitul înfloririi
17	Goicfen D.	1969	OS.apr	16. apr	O7.rrai	17.mai
Si	Golden D.	1970	«.apr	Tl.apr	27. ap'	O5.mai
ii	Golden D.	1971	3 ί .Π-.3-	iO.apr	03. mai	OS.mai
ii	Golden D.	1972	25. mar	OS.spr	te.apr	24. apr
6	Golden D.	1973	27 3'	02.30'	2S.ap'	OS.rra:
li	Golden D.	1974	23	03. apr	04. T3:	I5.rrai
5	Golden D.	1975		22. mar		24. ap'
Vs	Golden D.	1976	04,acr	i'iapr	04. mai

în continuare, în program, datele zilnice ale temperaturilor medii, maxime și minime, 15 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 17 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. 19

Majoritatea funcțiilor sinusoidale, folosite curent în cadrul programelor de simulare, au ca date de intrare fie temperatura medie și amplitudinea, dar modifică prin valorile 21 generate de simulator temperaturile extreme, fie temperaturile extreme și, în acest caz, modifică media. în cazul metodei de avertizare, conform invenției, s-a alcătuit un set de 23 funcții sinusoidale originale, care, pentru a nu genera abateri semnificative între temperatura medie a aerului, așa cum este aceasta înregistrată de toate stațiile meteorologice din țară 25 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 27 cele trei repere termice, zilnice, intrate în calcul (media, maxima și minima zilnică), iar media zilnică a valorilor orare generate de simulator nu se abate semnificativ de la media 29 înregistrată (abaterea maximă este de ±0,2°C). Ecuațiile care transformă temperaturile zilnice în valori orare, fără să respecte corespondența temporală dintre acestea și momentul 31 zilei (nefiind unul dintre obiectivele noastre) sunt următoarele:

n(z)=(24* ((med-min)/(max-med)))/( 1 +((med-min)/(max-med))) (1)33 unde:

n(z) - numărul orelor din zi cu temperaturi peste medie;35 med - temperatura medie zilnică (°C);

max - temperatura maximă zilnică (°C);37 min - temperatura minimă zilnică (°C).

Pentru calculul temperaturilor orare, se utilizează, în continuare, alte două ecuații, 39 astfel:

- dacă numărul orei din zi (o, care ia valori între 1 și 24) este mai mic sau egal decât 41 n(z), atunci:

t(z,o) = med + (max-med) * SIN (3,14159265*(o/n(z)); (2)43

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

t(z,o) = med - (med-min) * SIN (3,14159265*((o-n(z))/(24-n(z)))); (3)45 unde:

t(z,o) - valoarea temperaturii la ora o;47

SIN - funcția trigonometrică sinus.

RO 127444 Β1

Valorile temperaturilor orare, calculate cu ajutorul acestor ecuații, pentru cele trei zile cu temperaturi extreme identice, adică o minimă de 0°C și o maximă de 20°C, dar cu temperaturi medii diferite, de 15, 10, respectiv 5°C, sunt prezentate în graficul 3.1.

S-au trasat, pe grafic, câte o curbă sinusoidală pentru fiecare dintre cele trei zile cu temperaturi medii diferite (5, 10 și 15°C), dar cu temperaturi extreme egale (maxima 20 și minima 5°C). Aceste curbe unesc valorile temperaturilor orare, calculate cu ecuațiile de mai sus, pentru cele trei zile. Se poate observa că, pentru a obține, din temperaturile orare, o medie zilnică a temperaturii aerului de 5°C, numărul orelor cu temperaturi orare peste această valoare este de numai 6, pentru o medie de 10°C, de 12, iar la o temperatură medie de 15°C, numărul orelor cu temperaturi peste medie este de 18.

Graficul 3.1

în tabelul 3.2, se observă rezultatul integrării acestor ecuații în Microsoft Office Excel, respectiv, transformarea temperaturilor medii (TMED), minime (TMIN) și maxime (TMAX) zilnice în valori orare. Cu gri am marcat temperaturile orare obținute prin aplicarea ecuațiilor, care au valori peste temperatura medie a zilei respective (TMED din rândurile 2, 3 și 4, ca date de intrare), rămânând cu alb valorile temperaturilor orare cu valori sub temperaturile medii zilnice ale datelor de intrare.

Tabelul 3.2

ΪΜΕΒΙΤΜΑΧ f('(; ra	TfflX /0
5.0	MJ)	M
IM	»W	M
IM		fu)

B sn vis an va m an ea c« an o:a ^Μ<1 1 2 5 4 5 4 : S « W

LI

# Π	31 ί β» «l	t«n ari Iii Γ	OTl βπ W1 9H 0Π Wl an
V01	H	hg	ÎS	19	»	’î L	2J
|‘j				Sfii	•’l '		i.F
	Μ			1.2 Li	0.·)		1.3	2.? M

va kw îs® Ak<

RO 127444 Β1

Aceste valori termice orare ale fiecărei zile s-au grupat pe cele patru intervale de 1 temperatură considerate ca având un efect biologic constant în parcurgerea celor patru fenofaze ale organelor generative: între 2 și 8°C, între 8 și 14°C, între 14 și 20°C, și peste 3 20°C. Modul de selectare al valorilor orare, pe cele patru intervale, în Excel, este prezentat în tabelul 4. 5

Tabelul 4

ί·.......: ss::........................ /¾¾¾¾¾		Smîm rihsîrâ a 0!vlos ciî peste 2'-C	i		bh 3 î	IiilOllllili	9 11
Ι1|·||1ΙΙ1|β·	»
*	JJy	fi ;
	lllllllli lllllil/i:	ό	«,0	<:·	19	0 I		0	0 I	13
	illIIIM	o	0^0	î:	' ®	0 *	:o	o	9 l
	111111111111 ΐΙ·ΪΙΐί: *·	»		β	9	ό 1	0	o	® i	15
	lilIIBlilIIIII	9	11.0	®	9	Β l|	t	o	«1
Κ·Β·β·ϊϊ·|·|!!®		1,	1 0,0	β	9	1 1	1	1	1 1
ΐΒΐιΐβΐΙΒΒ··ϊΗΜ^Μ®···!βΒ·®Μ®βΒ·^	|j|·	li	19.0	o	:ol	o |	®	9	© l|l	17
	|||1·ι··|·Β	•®*	: o,o	0	•0	H ș	9	0	B i
|ηΒκ|Βκ|κ|κ|··;||Μ1^^	IlilM		5.0	β	9	0 j	o	0	0 ϊ
		o		a	0*	0 I	9	0	0 J	19
	iliM	1	11*®'	o	0	0 !	•®	9	9 i
...................BNlIBBMgliiaMM	IIIIM 1'	1	SI*®	*	1	1 *	l	l	11	21
	IIIIM	•1	! 2.0	B	o:	o |	o	1	1 |
ιβ1^ιΒβ·^ΜΜΒΜ··Β·ΒΙ|Μ^ΒΜΜ11Μ	ilIIIIlMlIilM		0,0	1J	O	0 1	o	9	0 î
		9	*3,0		0	® 1	0	9	9 i	23
			1	*0	0’	9 ’i	9	9	9 1

Pasul următor al metodei de avertizare constă în însumarea temperaturilor orare din 27 fiecare zi, pe cele patru intervale termice cu efect biologic constant, după care s-a trecut la calcularea sumelor pentadale, așa cum este ilustrat în tabelul 5. 29

Deoarece datele meteorologice amintite au un caracter dinamic, s-a ales un pas de timp, pentru calcule, de 5 zile, corespunzător volumului eșantionului de date aflat la 31 dispoziție, corespunzător unei perioade de peste 30 de ani de observații fenologice și peste 150 valori zilnice ale temperaturii minime a aerului, pentru fiecare pentadă. Cu această 33 subrutină, s-a calculat, pentru perioada de experimentare, suma orelor cu temperaturi egale (din grad în grad), pe perioada 1 februarie - 31 mai. Pentru fiecare an analizat și pentadă din 35 acest interval (exemplu 5 februarie 1969, 10 februarie 1969, 31 mai 1969 și la fel pentru ceilalți ani de studiu), s-a însumat numărul orelor care aveau temperaturile cuprinse între 37 cele patru intervale termice, considerate de noi ca având efect biologic constant, pentru pornirea în vegetație a mugurilor de rod ai pomilor: între 2 și 8°C, între 8 și 14°C, între 14 și 39 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 41 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 43 dezmuguririi și începutul și sfârșitul înfloririi).

RO 127444 Β1

Tabelul 5

în metodă, în vederea corelării dinamicii fenologice cu sumele pentadale ale temperaturilor orare pe cele 4 intervale termice, data fenofazelor din perioada de experimentare, s-a transformat (cu ajutorul programului Microsoft Office Excel) în număr cumulat de zile de la 1 ianuarie până la declanșarea fenofazei, așa cum este reflectat în tabelul 6.

în vederea simulării datei producerii fenofazelor analizate, s-au calculat coeficienții de regresie (b1, b2, b3, b4), în programul specializat de analiză statistică a datelor, SPSS 14.0 for Windows, ca în tabelul 7, pentru cele 96 de ecuații liniare multiple (4 fenofaze x 24 pentade), care prelucrează, pentru fiecare dintre cele patru fenofaze, sumele temperaturilor orare înregistrate în dinamică la 24 date calendaristice pentadale, începând cu 5 februarie și până la 31 mai.

Tabelul 6

ΜΗ···:····:·· ____ ,¾¾¾¾¾^¾¾ .......... ::......... ......	d-'d.iLV:r
	ύ················1:·Ζ:··············Ζ	\···················1·^Ζ···· : \··········-········^·Λζ················			.....:::¾¾.......... BggBBOBggggiSiî® ..........		ii............................ij............i................i
	începutul	Începutul	începutul Sfârșitul	f iaHncepși: iaMncep, t ieJneep. i 1 »&· |
	umflări.	aezmuaurini	ιΠΡΟΓΓιΙ	înfloririi	; i *	awg | ini	i lai. I
................... I GoldenD. 1969 GoldenD. 1970	•3'.35'	i6,ep· -a:	07 rai ZT.apr	C5,ra:	A 1 -	III V fit ...........ii·	iii 1 es i
4 GoldenD. 1971		13 23'	33,ra	09,3®	i fi :|	tei : B	iS l
5 Golden D. 1972	25.~zr	C3.2p:	ib.ap’	2-.apr		li i iii	«5 J
c GoldenD. 1973			’o.apf	03®ai		® ; ta	i :|
1 GoldenD. »74	Olra-	03 23’		'5ra:	s;	« ; ii.	: i
E GoldenD. 1975		02 :’«r	'2 apr	2-.ap'		81 i ®	IM
r Golden u 1W	04a?'		Î4.ma·	‘,2.ra		Iffl «	i 13J i

Ecuațiile utilizate de simulatoare, pentru fiecare pentadă și fenofază, au următoarea formă:

y = a + b1*x1 + b2*x2+ b3*x3 + b4*x4, (4) unde:

y - numărul de zile simulat, de la 1 ianuarie la declanșarea fenofazei organelor de rod;

x1 - suma orelor cu temperaturi mai mari sau egale de 2°C și mai mici de 8°C, acumulate în intervalul 1 februarie - data estimării;

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

RO 127444 Β1 x3 - idem, dar pentru temperaturi cuprinse între 14 și 20°C;

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

b1, b2, b3, b4 - coeficienții de regresie corespunzători celor 4 intervale termice (tabelul 7).

Tabelul 7

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. Pentru acuratețea metodei, s-au avut în vedere utilizarea a patru intervale de temperatură cu efect biologic constant, respectiv: între 2 și 8°C, între 8 și 14°C, între 14 și 20°C, și mai mari de 20°C.

Aceasta nu înseamnă că numărul orelor cu temperaturi din celelalte niveluri 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 influențează hotărâtor asupra datei de producere a fenofazelor organelor generative.

Principala problemă în procesul extinderii 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 datelor medii multianuale și a 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 dezvoltat în Microsoft Office Excel.

Astfel, conform tabelului 8, observăm, ca etapă a metodei de avertizare, introducerea coeficienților de regresie din programul SPSS 14.0 (tabelul 7), în ecuațiile simulatoarelor fenologice.

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

RO 127444 Β1

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 (testul statistic D'Agostino și Shapiro-Wilk), informația conținută în aceste observații și măsurători poate fi condensată în funcții ale probabilității densității normale, pentru fiecare pentadă.

Tabelul 8 ₉

11 13 15 17	•mi wju i: 'V πΐ,ι'ΐ-ι· r /1,1,1: .r:i «	yl··:	1...........*6.3.ρτ '-C	nmi........*........i ililM 11111¾¾ ~JÎIIJIfîlJieO; ··· .-:,.¼ ί’···: i.15-6	ÎÎ -3.025 ι·Λ:·£2 0.00.=3 -J.9-3 -O.Ovi -ic·: i	·>-?* j · :*·
-0.95W -0.05 S.0315 O.OOSSf 0.0451 -004-<; -0.0495 -0.03‘3 -0.0-531 0.00043 -O.OS45 11.1.3299 -0,0465 -0.0219 -0.0.143 -0.U2J5	-v.ij; 31' -0.1 S6 1:1β •0.1« -0.23 -03B
gaiaBggÎpM··
19		BwliiiiiiiT		35®	0.059	-0.0604 -0,002-	•0.05'
					-0.239	-l'OSâ O.iKOi·?·	•0,W
				5 263	•0.0(-	.«ICO! -o.o.js-	-0.2
21		MfcllIÎSIillaÎ	2 Urs 2-î.spr -j	lilBiiiM		-0.0.42 -0.049	<»·

în continuare, pentru calcularea probabilității de declanșare a fenofazelor și de apariție a temperaturilor critice în fiecare pentadă, conform funcției distribuției normale, se vor solicita doar mediile și abaterile standard pentru datele fenofazelor și, respectiv, 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 bază de date meteorologică din ultimii 10 ani, compusă din temperaturi medii, maxime și minime, zilnice, din intervalul 1 februarie - 31 mai, așa cum se prezintă în tabelul 9.

Tabelul 9

33	...... Ai,.........iiiiiiiiiii		Ι^<η·:Μ:Τ·
		B
	luna/ziua/anul	T med	T max	T min
Οϋ		-12.9	-9	-20.3
	3 02.02.199©	-7.3	-3.8	-1 1
37	IIBÎil 03,00939 ί	-3	1.5	-6.6
	iii®iii: 1®»® ί	1,4	4 5	-3
	fliili os.02.ts» ί	2,8	7	-1..4
39	t UD.'Jx.ISSy	3,8	5	2
	8 07.02.1999	1.6	6	-2.4
41	9 08 02.1999	1 .6	5.5	-3.4
	IO 09 02 i 999	1 .3	5.6	-1
	11 1 0.02. î©99	4,1	14	-2.4
43
	Prin introducerea bazelor de date de mai sus în program, fișierul Microsoft Office
45	Excel simulează, în fiecare an, data declanșării celor 4 fenofaze ale organelor generative (de
	rod).
47	Simulatorul fenologic generează date în fiecare pentadă și alege data corectă, prin
	compararea datei când efectuează simularea (ultima zi a fiecărei pentade) cu data simulată.

RO 127444 Β1

Simulatorul fixează data declanșării fenofazei în anul respectiv, atunci când abaterea 1 absolută a celor două valori este mai mică de 5 zile. Cu ajutorul celor 10 date generate pentru fiecare fenofază (câte o dată pentru fiecare an), se calculează data medie și abaterea 3 standard a valorilor anuale în jurul mediei multianuale, acest lucru fiind ilustrat în tabelul 10.

Tabelul 10

	A	m: 4SG	« : «*<»	>A
	w.i:		îs	-oi??:?	-0.ÂF51
	Lv.:s:	.•ia;:-	-C..1SSS5	•.009;»	0.00»
	i>.:-?	-o.·»?-	-065 8	-OUFi	O.O-.'F
	îvO'F	-.1=-:-9			•OF 15
	Γ.Ο	•0.09	.·: ·ιπ	•.Fii:	41.0-19»
ΜΒ·ΒΜΒ^Ο·ΙΙ·ΜΒΡΒβΒΙΒ	19	-4B	•OCk-9		•0X1»
	IFOS	o.»;;-	-v.ft-.y.'	-Ol FM	-0.0»»
.....siiiii				-H.vCfAtsl	o.?»»

MEDIA

HM \

		«i si
18-mar.	22-mar.	22-apr.
		4Λ·

l-mai,

Ș 77 ί ii..........I........ίΐΐ.......ΐ.......121 în continuare, cu ajutorul funcției Microsoft Office Excel „NORMDIST, se calculează, sub forma tabelară, probabilitatea de declanșare a fenofazelor, conform tabelului 11.1 sau graficului 11.2.

Tabelul 11.1

-;c;< r>· ’.i·

• ::·	Medta	AbSW » fenoftsei	BBOB : licm = ίΠΕΖΒ0β:	WejPMtwL l· : dewnsiwWî *
		....... =·! » .....		..................j: /
3S	F 7
	- jagF ;		0.5
St			3.1
5S			5.6	.............................. J·
52			..................S.6	...........................£
	: ' jțȚ :
72	= «î		27,1	______________________1'

RO 127444 Β1

Graficul 11.2

70/ în același timp, în vederea calculării probabilității de apariție a temperaturilor minime sub pragurile de dăunare ale fiecărei fenofaze a speciei respective, se vor mai introduce în program valorile medii pentadale ale minimelor zilnice din ultimii 10 ani și abaterile standard ale acestora față de medie, conținute în baza de date meteorologice B_M , așa cum se vede în tabelul 12.

Tabelul 12

Luna	Pentada	ALEXANDRIA	BAC AU	BAIA-MARE Media STDEV
Media	STDEV	Media	STDEV
2	1	-3 7	4 6	-4.3	5 2	-3.6	4.7
2	2	-3.1	7.5	-2.9	6.8	-2.4	6.8
2	3	-2.9	5.9	-4.1	6.1	-4.2	5.7
2		-2.9	3.1	-4.4	3.9	-3.7	4,2
2	5	-1.4	3.0	-3.8	4.5	-2.8	4.5
2	6	-1 7	4.3	-2.3	4,6	-2.4	4.7
3	1	0.6	4.3	-1.0	4.7	-0,4	4.9
3	2	0.3	3.9	-0.7	4,8	-0.5	4.8
3	3	0.9	3.3	-0.5	3.0	0.5	3.8
3	4	2.0	3.4	0.2	3.9	1,0	4,0
	5	1.9	4.2	0.2	4.2	1.1	4.6
3	6	3.	3.5	1.6	3,4	3,5	3.1

Cu ajutorul funcției Microsoft Office Excel „NORMDIST, seva calcula, pentru fiecare pentadă, probabilitatea apariției temperaturilor minime mai mici decât valorile critice specifice fiecărei fenofaze și specii pomicole, rezultând datele din tabelul 13.

Tabelul 13

RO 127444 Β1

Sintetizând toate observațiile și calculele anterioare, și folosind teoria probabilităților, se va putea estima riscul pentadal de apariție a pagubelor provocate de înghețurile târzii la, spre exemplu, soiul Golden Delicious la Pitești, pentru cele patru fenofaze studiate, așa cum este prezentat în tabelul 14.

Probabilitatea de apariție a dăunărilor organelor florale, prin acțiunea înghețurilor târzii, pentru fiecare interval fenologic și pas de timp stabilit (pentada), s-a calculat după următoarea ecuație:

P(TF) = P(F) * P(T/F), (5) unde:

P(TF) - probabilitatea afectării organelor generative datorită înghețurilor;

P(F) - probabilitatea ca organul generativ (de rod) să se afle în intervalul fenologic critic (calculată cu ajutorul simulatoarelor fenologice);

P(T/F)-probabilitate condițională, care înseamnă posibilitatea înregistrării unor valori egale sau inferioare temperaturii critice, când ne aflăm în același interval de timp cu fenofaza.

Tabelul 14

1 Γ Ω. 1 d n

J 13 Jbîtă 21

L 2.........‘

.......................................[......................................

. ·

S - £ | s- .-f' I S · T p. - | i ' ’ .

F E E

: ·

-X f ·

x· 24

CC?

X. X

XXX

_ 23

•:. X

-Z Σ

: c

.1 X

CCS

7. ..

CÎS

25

- e :

··· 2

2 x J

C 24

.. 1.

4':.

ί; Σ4

:. X

?·· ·

ct?

. x

zz

A

• i -2:

4

-C CS

i:

CCS

X 1

XX X

C XX

X:

X.5 2

CC

27

R

2’ -îf

:. .<

i ··

t .

t 22

= :

ZiZ

::2 .

??·

Ξ

'·: 22

c

i ·

c cr

x :

* ci

CÎC

x 1

ÎC

29

r

' · î

.·::

0 24

• X

' 74.

X X

2: X

: «J··

X. x

CC

31

A

f :

:. 2

i ·

CX8

·??

· · ·:. ?·

X «

x: ·

s.xc

:::

22 2

CC

R

’ î

·.

U M

x - -

2 4.*

:· =·

?·χε

X :

;·' i

CC

................... 33

T

' - 2:

• i

2 Zi

. . ...

2«

1 ;

7

CC?

? x

i ’

XC-

: r

1’ -2:

•·ί

•

t: ’4

:c

4?t

2 X

• ·· 1

z ??

X 2

2. 2

2?

35

•χ 1

CCC

t... :

4 54

X.

£ te

4 :

CC

' ' r

ce?

i.: i

? 4

·:

CCC

4 7

37

A

i ··:

2 ·

: ·

r:·

:.

2

1 S?·

X

4 :

s ?·

2 1

22

ί V

K Rix L

X

???

?:· 1

?::?

. .

CCC

:. ·.

CC

39

X z

C?<:

7X 7

î CC

2.1 X.

X?2

x -

CC

.................. 41

’ - X:

ce?

2x2 2

v v(;

x; x

•

f X?

r x

. x

CC

xt- x:

: -

ce?

x-

. :

i CC-

et ·:

CCC

2:: ·.

.

43

·<

x

ccx

X X·

: :

CC

22 2

CCC

~x 7

2 '

CC

. .

CC?

·· ·:

C Λ

: x

Cii

XrX

CC'

______ 45

• ·· =

x i.

CCC

Z f?

•

;.

CC

i.....Ψ

••Si?

V “ ?

·: ;

CCC

. ..

xxc

' X: X

47

Z'-2z

X X

. .:

CC?

. :

' .

sex

·. 2

CCC

•X.X X

CC

2:. .·

_ χ :

...£«

CCC

• XX ·

x c;

49

RO 127444 Β1

Așa cum a fost arătat mai sus, metoda de avertizare a înghețurilor târzii, conform invenției, constă în parcurgerea următoarelor etape:

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

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

- pasul 3, temperaturile orare, obținute la pasul 2, sunt grupate în patru intervale de temperatură, cu efect biologic constant, respectiv, între 2 și 8°C, între 8 și 14°C, între 14 și 20°C, și mai mari de 20°C;

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

- pasul 5 constă în introducerea datelor din baza de date fenologice B_F;

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

- pasul 7 constă în calculul coeficienților ecuațiilor de regresie, pe baza datelor obținute la pasul 4 și la pasul 6;

- pasul 8 constă în introducerea coeficienților de regresie în cele 96 de ecuații de regresie, corespunzătoare celor 4 fenofaze și celor 24 de intervale pentadale, cuprinse în perioada de analiză, între 1 februarie și 31 mai;

- pasul 9 constă în simularea abaterii standard și a datei medii de declanșare a celor 4 fenofaze, pe baza datelor meteorologice zilnice, pentru mai mulți ani, introduse din baza de date a localității de analizat B_ML;

- pasul 10 constă în calculul, cu funcția Microsoft Office Excel „NORMDIST și cu valorile de la pasul 9, a probabilităților de declanșare a celor 4 fenofaze pe cele 24 de pentade;

- pasul 11 constă în introducerea din baza de date cu temperaturile minime pentadale, a mediilor și abaterilor lor standard față de valorile multianuale B_TMA, în fișierul Excel, împreună cu temperaturile critice ale fiecărei fenofaze și specie;

- pasul 12 constă în calculul probabilității de apariție a temperaturilor minime sub pragurile critice, pentru fiecare fenofază și specie în parte;

- pasul 13 constă din însumarea probabilităților de dăunare a organelor generative, obținute cu ecuația 5, din probabilitățile de la pasul 10 și pasul 12;

- pasul 14 constă în emiterea avertizării, prin intermediul modulului de avertizare prin telecomunicații MA;

- pasul 15 constă în realizarea cartogramei de risc cu izolinii ale probabilității de vătămare a organelor florale aflate în diferite fenofaze, prin intermediul unui modul de emitere cartograme de risc MEC.

Conform metodei de avertizare, rezultatele informațiilor prelucrate se concretizează și în realizarea unor cartograme cu izolinii de risc la acțiunea fenomenului de îngheț târziu, la scara întregii țări, așa cum se vede în fig. 1.

Se poate observa că zonele din România cele mai afectate de acțiunea înghețurilor târzii la, spre exemplu, soiul de prun Tuleu gras, au fost (în intervalul 1999-2009) depresiunile din sud-estul Transilvaniei (peste 8% probabilitate de dăunare a organelor florale) și un areal destul de extins din Câmpia Română, centrat pe localitățile Grivița, Călărași și București-Băneasa (7,5...9% probabilitate). Această zonă din sudul țării era considerată, până acum, ca fiind foarte favorabilă pentru cultura prunului și lipsită de riscuri climatice. Zona cel mai puțin afectată de acțiunea înghețurilor târzii, în intervalul menționat, a fost Dobrogea (sub 3,5% probabilitate de îngheț a organelor florale la soiul de prun Tuleu gras).

RO 127444 Β1

Când se analizează apariția fenofazelor pe perioade mai lungi de timp, observăm că 1 acestea se suprapun parțial, așa încât pentru estimarea riscului global, metoda are la baza însumarea acestor probabilități, rezultând graficul din fig. 2. 3

Sistemul de avertizare a înghețurilor târzii în plantațiile pomicole, așa cum este prezentatîn fig. 3, constă dintr-o bază de date meteorologică B_M, folosită la corelarea cu data 5 fenofazelor, o bază de date fenologice B_F, utilizată pentru determinarea algoritmilor simulatoarelor fenologice, o bază de date cu temperaturile minime pentadale și abaterile lor 7 standard față de valorile multianuale B_TMPA, necesară calculării probabilității de apariție a temperaturilor minime sub pragurile critice, pentru cele 4 fenofaze, o bază de date 9 meteorologice ale localității de analizat B_ML, utilizată pentru simularea datelor medii și abaterilor standard ale fenofazelor, prelucrarea acestor informații realizându-se prin 11 intermediul unui modul informatic de calcul și prelucrare, MICP, care poate să fie și un calculator personal, iar avertizarea se poate realiza prin intermediul unui modul de avertizare 13 prin telecomunicații MA și a unui modul de emitere a cartogramelor cu izolinii de risc MEC.

Claims (5)

1. Sistem de avertizare a înghețurilor târzii în plantațiile pomicole, caracterizat prin aceea că, în scopul avertizării apariției riscului dăunărilor prin acțiunea înghețurilor târzii, cuprinde o bază de date meteorologică (B_M), folosită la corelarea cu data fenofazelor, o bază de date fenologice (B_F), utilizată pentru determinarea algoritmilor simulatoarelor fenologice, o bază de date cu temperaturile minime pentadale și abaterile lor standard față de valorile multianuale (B_TMPA), necesară calculării probabilității de apariție a temperaturilor minime sub pragurile critice, pentru cele 4 fenofaze, o bază de date meteorologice ale localității de analizat (B_ML), utilizată pentru simularea datelor medii și abaterilor standard ale fenofazelor, prelucrarea acestor date realizându-se prin intermediul unui modul informatic de calcul și prelucrare (MICP), care poate fi un calculator personal, iar avertizarea se realizează printr-un modul de avertizare prin telecomunicații (MA) și un modul de emitere a cartogramelor cu izolinii de risc (MEC).

2. Metodă de avertizare a înghețurilor târzii în plantațiile pomicole, caracterizată prin aceea că se desfășoară în următoarea succesiune:

- pasul 1, se introduc datele din baza de date meteorologice (B_M);

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

- pasul 3, temperaturile orare, obținute la pasul 2, sunt grupate în patru intervale de temperatură, respectiv, între 2 și 8°C, între 8 și 14°C, între 14 și 20°C, și mai mari de 20°C;

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

- pasul 5 constă în introducerea datelor din baza de date fenologice (B_F);

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

- pasul 7 constăîn calculul coeficienților de regresie, pe baza datelor obținute la pasul 4 și la pasul 6;

- pasul 8 constă în introducerea coeficienților de regresie în cele 96 de ecuații corespunzătoare celor 4 fenofaze și celor 24 de intervale pentadale cuprinse în perioada de analiză, între 1 februarie și 31 mai;

- pasul 9 constă în simularea datei medii și abaterii standard de producere a celor 4 fenofaze, pe baza datelor introduse din baza de date meteorologice din localitatea analizată (b_ml);

- pasul 10 constă în calculul probabilităților de declanșare a celor 4 fenofaze pe cele 24 de pentade, folosind datele de la pasul 9;

- pasul 11 constă în introducerea datelor din baza de date cu temperaturile minime pentadale și abaterile lor standard față de valorile multianuale, (B_TMPA);

- pasul 12 constă în calculul probabilității de apariție a temperaturilor minime sub pragul critic, pentru fiecare fenofază în parte;

- pasul 13 constă în calculul riscului dăunărilor, prin însumarea probabilităților de dăunare a organelor generative, obținute, cu ecuația 5, din probabilitățile de la pasul 10 și pasul 12;

- pasul 14 constăîn emiterea avertizării, prin intermediul modulului de avertizare prin telecomunicații (MA);

- pasul 15 constă în realizarea cartogramei de risc cu izolinii ale probabilității de vătămare a organelor florale, aflate în diferite fenofaze, prin intermediul unui modul de emitere cartograme de risc (MEC).

RO 127444 Β1

3. Metodă de avertizare a înghețurilor târzii în plantațiile pomicole, conform 1 revendicării 2, caracterizată prin aceea că bazele de date utilizate, meteorologice (B_M) și fenologice (B_F), conțin date multianuale, datele fiind colectate din mai multe areale de interes 3 pomicol.

4. Metodă de avertizare a înghețurilor târzii în plantațiile pomicole, conform 5 revendicării 2,caracterizată prin aceea că utilizează, ca intervale de temperatură de interes, pentru simularea dinamicii fenologice, intervalele cuprinse între 2 și 8°C, între 8 și 14°C, între 7 14 și 20°C și, în final, temperaturile peste 20°C, iar ca intervale temporale de analiză atât ora, cât și pentadele, permițând estimarea riscului pentadal de apariție a pagubelor provocate de 9 înghețurile târzii.

5. Metodă de avertizare a efectelor înghețurilor târzii în plantațiile pomicole, conform 11 revendicării 2, caracterizată prin aceea că respectiv cartograma cu distribuția spațială a zonelor cu risc ridicat de afectare a organelor generative, prin acțiunea înghețurilor târzii, se 13 poate extinde la întreg teritoriul național.