Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
An offer of the existing expert systems (ES) for crop production in our country is presented. It was established that the recommendation decision support systems in plant protection are ES-like, since they comprise components typical of ES. The DSS formulate recommendations solving problems concerning justification of protective treatments. Thus such DSS behave similarly to the ES. The availability of the information from the ES in plant protection is still scant in our country. It is necessary to develop new ES for the most important crops. Interpretation of the EU provisions allowed stating the need of presenting the integrated pest management issues in a wider scope of the integrated crop production. The multifaceted scope of these issues calls for a multidisciplinary handling of the ES development: cooperation of agronomists, phytopathologists, plant-protection specialists, meteorologists, economists, agricultural advisers, farmers as well as specialists in databases, software engineering, artificial intelligence, etc.
PL
Przedstawiono istniejącą w kraju ofertę systemów ekspertowych (SE) dla produkcji roślinnej. Stwierdzono, że rekomendacyjne systemy wspomagania decyzji (SWD) w ochronie roślin są SE-podobne, ponieważ wykorzystują komponenty właściwe systemom ekspertowym. SWD formułują zalecenia rozwiązując problemy dotyczące zasadności wykonania zabiegu ochronnego, zachowują się więc podobnie jak SE. Dostępność informacji pochodzącej z SE w zakresie integrowanej ochrony roślin jest jeszcze w naszym kraju niewielka. Konieczne jest opracowanie nowych SE dla najważniejszych upraw. Interpretacja przepisów UE pozwoliła stwierdzić potrzebę ujęcia zagadnień integrowanej ochrony roślin w szerszym kontekście integrowanej produkcji roślinnej. Wieloaspektowość zagadnień integrowanej produkcji roślinnej wymagać będzie multidyscyplinarnego podejścia do budowy SE: współpracy agronomów, fitopatologów, specjalistów od ochrony roślin, meteorologów, ekonomistów, doradców rolniczych, producentów rolnych, a także specjalistów od baz danych, inżynierii oprogramowania, sztucznej inteligencji, itd.
PL
Przedstawiono internetową aplikację służącą do oceny zagrożenia plantacji chmielu mączniakiem rzekomym. Do budowy aplikacji wykorzystano model rozwoju mączniaka rzekomego, opracowany w Instytucie Chmielarskim w Hüll (Bawaria - Niemcy) i walidowany w Polsce w 1988 roku. Zagrożenie ocenia się na podstawie analizy warunków sprzyjających rozwojowi choroby, określonych przez wartości tzw. pięciodobowego indeksu zagrożenia. Do obliczenia indeksu służą dobowe dane pogodowe (temperatura i wilgotność względna powietrza oraz suma opadu atmosferycznego). Aplikacja oblicza indeks zagrożenia na podstawie danych pogodowych z ostatnich jedenastu dni pobranych z 27 stacji agrometeorologicznych IUNG-PIB. Użytkownik wybiera stację z mapy lub z listy wyboru i wartości indeksu zagrożenia są przedstawiane na wykresie. W przypadku wystąpienia w kolejnych jedenastu dniach indeksu zagrożenia o wartości krytycznej równej lub większej niż 500 pkt, model zaleca wykonanie zabiegu ochrony roślin. Dla wybranych stacji generowane są także pliki tekstowe z danymi pogodowymi, które użytkownik może wykorzystać do kompleksowej analizy warunków sprzyjających rozwojowi mączniaka rzekomego w systemie wspomagania decyzji ProgChmiel.
EN
An Internet application for the estimation of the risk from downy mildew in hop gardens is presented. The downy mildew development model, elaborated at the Hop Institute in Hüll (Bavaria in Germany) and validated in Poland in 1988 was used in the application. The risk is estimated on the basis of an analysis of the conditions favourable for the disease development, determined by the socalled five-day risk index. To calculate the index daily weather data are used (temperature, relative air humidity and precipitation sum). The application calculates the risk index for the latest eleven days from the data from 27 IUNG-PIB's agro-meteorological stations. The users are presented with a graph of the risk index values, after having selected a station from the map or from the drop-down list. In the case of the index being equal to or greater than the critical value of 500 pt in the last eleven consecutive days, the model recommends performing a protection treatment. For the selected stations the text files with weather data in the ProgChmiel DSS format are available. These can be utilised for a more comprehensive analysis of the conditions conducive to the development of downy mildew.
EN
The process of data updating in the databases of the Internet decision support system for cereals protection is presented. The system uses three kinds of data: on spring and winter wheat varieties, on plant protection products (fungicides and insecticides against wheat diseases and pests) and on product doses. It was found that it is possible to obtain all the necessary data for the updating from available web resources. Data sources for variety information are the COBORU materials and websites of agricultural plant breeders. The search engine of plant protection products available on the website of the Ministry of Agriculture and Rural Development is an essential source of the data on protection products and their doses. Other sources of these data are websites of plant protection product producers and online shops. In the data updating process the following stages were distinguished: owned-resources stocktaking, data quality criteria selection, credible data sources determination, data acquisition by the application of the criteria, data adaptation to the system requirements, data entry, data verification. Each one of the itemized stages contributes to the ultimate data quality after the updating. The stages of credible data sources determination, data acquisition and data adaptation to the system requirements were found to be labour intensive. About a triple reduction of labour input into the updating was achieved through the improvement of the data acquisition process, gaining proficiency in the database editors operation and the cumulative effect of build-up of specific data resources in the system. The adopted verification procedures for update correctness are described.
PL
Przedstawiono proces aktualizacji danych w bazach danych internetowego systemu wspomagania decyzji w ochronie zbóż. System wykorzystuje trzy rodzaje danych: o odmianach pszenicy jarej i ozimej, o środkach ochrony roślin (fungicydy i insektycydy przeciw chorobom i szkodnikom pszenicy) i o dawkach środków. Stwierdzono, że wszystkie niezbędne dane do aktualizacji można pozyskać z dostępnych zasobów internetowych. Źródłem danych o odmianach są materiały COBORU oraz strony internetowe hodowców roślin rolniczych. Istotnym źródłem danych o środkach ochrony roślin i ich dawkach jest wyszukiwarka środków ochrony roślin udostępniana na stronach Ministerstwa Rolnictwa i Rozwoju Wsi. Inne źródła tych danych to strony internetowe producentów środków ochrony roślin oraz sklepy internetowe. W procesie aktualizacji danych wyróżniono następujące etapy: inwentaryzacja posiadanych zasobów, wybór kryteriów jakości danych, ustalenie wiarygodnych źródeł, pozyskanie danych z zastosowaniem kryteriów, dostosowanie danych do potrzeb systemu, wprowadzanie, weryfikacja danych. Każdy z wymienionych etapów ma wpływ na ostateczną jakość danych po aktualizacji. Stwierdzono dużą pracochłonność etapów: ustalenia wiarygodnych źródeł, pozyskiwania danych i dostosowania danych do potrzeb systemu. Około trzykrotne zmniejszenie pracochłonności aktualizacji uzyskano na skutek ulepszenia procesu technologicznego pozyskiwania danych, zdobycie doświadczenia w obsłudze edytorów baz danych i kumulatywny efekt wzrostu zasobów określonych danych w systemie. Opisano przyjęte procedury weryfikacji poprawności wprowadzenia danych.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.