Техніка та енергетика

Розвиток сучасних систем поливу та зрошення спрямований на підвищення ефективності, зменшення споживання води та збільшення врожайності

Бакитбек Аскаралієв, Касієт Мусабаєва, Бараталі Кошматов, Канат Омурзаков, Жипаркул Джакшиликова
Завантажити статтю
Анотація

Дослідження було проведене для вивчення сучасних систем поливу та зрошення, спрямованих на підвищення ефективності використання води, зниження її споживання та збільшення врожайності сільськогосподарських культур. У рамках дослідження було проаналізовано екологічні та соціально-економічні аспекти застосування сучасних систем поливу та зрошення, включно з їхнім впливом на навколишнє середовище та соціальну стійкість сільського господарства. У дослідженні було встановлено, що використання сучасних систем поливу та зрошення, як-от крапельне зрошення та автоматичні системи управління на основі IoT, дає змогу значно підвищити ефективність використання води в сільському господарстві. Аналіз даних показав, що такі системи можуть знизити споживання води до 50%, при цьому збільшуючи врожайність до 30%. Використання агропромислових дронів для моніторингу стану полів і точного регулювання поливу сприяє поліпшенню здоров’я рослин і зниженню витрат на працю. Також було виявлено, що системи рециркуляції та повторного використання води можуть суттєво зменшити використання прісної води, що особливо важливо в регіонах з обмеженими водними ресурсами. Загалом, сучасні технології зрошення демонструють високу ефективність та економічну доцільність, сприяючи сталому розвитку сільського господарства. Було доведено, що застосування комп’ютерного моделювання та прогнозування потреб рослин у воді забезпечує оптимальні умови для їхнього росту, що додатково сприяє збільшенню врожайності. Результати дослідження можна використовувати на практиці для розроблення та впровадження більш ефективних та екологічно чистих технологій у системах зрошення та водовідведення, що сприяє зниженню негативного впливу на навколишнє середовище за рахунок більш раціонального використання водних ресурсів та скорочення водних стоків

Ключові слова

агропромислові дрони, комп’ютерне моделювання, прогнозування потреб рослин, оптимальні умови для росту, водокористування

ЦИТУВАТИ
Askaraliev, B., Musabaeva, K., Koshmatov, B., Omurzakov, K., & Dzhakshylykova, Zh. (2024). Development of modern irrigation systems for improving efficiency, reducing water consumption and increasing yields. Machinery & Energetics, 15(3), 47-59. https://doi.org/10.31548/machinery/3.2024.47
Використані джерела

[1] Ahmed, Z., Gui, D., Murtaza, G., Yunfei, L., & Ali, S. (2023). An overview of smart irrigation management for improving water productivity under climate change in drylands. Agronomy, 13(8), article number 2113. doi: 10.3390/agronomy13082113.

[2] Askar, A., Sunggat, M., Maxat, M., Nunzhigit, S., Kanat, Z., Ainur, K., Arnay, A., & Asset, O. (2023). Investigation of the efficiency of the ozonator in the process of water purification based on the corona discharge. Journal of Ecological Engineering, 24(2), 140-151. doi: 10.12911/22998993/156610.

[3] Atanasov, S. (2024). Automated remote sensing system for crops monitoring and irrigation management, based on leaf color change and piecewise linear regression models for soil moisture content predicting. Scientific Horizons, 27(1), 127-139. doi: 10.48077/scihor1.2024.127.

[4] Attri, M., Bharti, V., Ahmad Nesar, N., Mehta, S., Bochalya, R.S., Kumar Bansal, K., & Sandhu, R. (2022). Improved irrigation practices for higher agricultural productivity: A review. International Journal of Environment and Climate Change, 12(9), 51-61. doi: 10.9734/ijecc/2022/v12i930737.

[5] Bansal, G., Mahajan, A., Verma, A., & Singh, D.B. (2021). A review on materialistic approach to drip irrigation system. Materials Today: Proceedings, 46(20), 10712-10717. doi: 10.1016/j.matpr.2021.01.546.

[6] Chen, C.Y., Wang, S.W., Kim, H., Pan, S.Y., Fan, C., & Lin, Y.J. (2021). Non-conventional water reuse in agriculture: A circular water economy. Water Research, 199, article number 117193. doi: 10.1016/j.watres.2021.117193.

[7] Curry, G.N., Nake, S., Koczberski, G., Oswald, M., Rafflegeau, S., Lummani, J., Peter, E., & Nailina, R. (2021). Disruptive innovation in agriculture: Socio-cultural factors in technology adoption in the developing world. Journal of Rural Studies, 88, 422-431. doi: 10.1016/j.jrurstud.2021.07.022.

[8] Dji T30 Agras drone user manual. (2022). Retrieved from https://manuals.plus/ru/dji/t30-agras-drone-manual.

[9] Dwijendra, N.K., Salih, M.S., Opulencia, M.J., Morozova, L., Sergushina, E.S., Asnan, M.N., Kadhim, M., & Kavitha, M. (2022). The effect of various irrigation technologies and strategies on water resources management. Journal of Water and Land Development, 53, 143-147. doi: 10.24425/jwld.2022.140790.

[10] Gagliardi, G., Lupia, M., Cario, G., Cicchello Gaccio, F., D’Angelo, V., Cosma, A.I., & Casavola, A. (2021). An internet of things solution for smart agriculture. Agronomy, 11(11), article number 2140. doi: 10.3390/agronomy11112140.

[11] Gómez, J., & Tascón, A. (2021). A protocol for using unmanned aerial vehicles to inspect agro-industrial buildings. Informes de la Construcción, 73(564), article number e421. doi: 10.3989/ic.84138.

[12] Hamdi, M., Rehman, A., Alghamdi, A., Nizamani, M.A., Missen, M.M., & Memon, M.A. (2021). Internet of Things (IoT) based water irrigation system. International Journal of Online & Biomedical Engineering, 17(5), 69-80. doi: 10.3991/ijoe.v17i05.22081.

[13] Jiménez, A.F., Cárdenas, P.F., & Jiménez, F. (2022). Intelligent IoT-multiagent precision irrigation approach for improving water use efficiency in irrigation systems at farm and district scales. Computers and Electronics in Agriculture, 192, article number 106635. doi: 10.1016/j.compag.2021.106635.

[14] Khriji, S., El Houssaini, D., Kammoun, I., & Kanoun, O. (2021). Precision irrigation: An IoT-enabled wireless sensor network for smart irrigation systems. In Women in Precision Agriculture. Women in Engineering and Science (pp. 107-129). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-49244-1_6.

[15] Kumar, A., Ranjan, P., & Saini, V. (2022). Smart irrigation system using IoT. In Agri-Food 4.0: Innovations, Challenges and Strategies (pp. 123-139). Leeds: Emerald Publishing Limited. doi: 10.1108/S1877-636120220000027009.

[16] Litynska, M., Dontsova, T., & Gusak, A. (2023). Nanostructured iron-based sorption materials for drinking water and wastewater treatment. Springer Proceedings in Physics, 279, 243-255. doi: 10.1007/978-3-031-18096-5_13.

[17] Loiskandl, W., & Nolz, R. (2021). Requirements for sustainable irrigated agriculture. Agronomy, 11(2), article number 306. doi: 10.3390/agronomy11020306.

[18] Lopez-Jimenez, J., Vande Wouwer, A., & Quijano, N. (2022). Dynamic modeling of crop – Soil systems to design monitoring and automatic irrigation processes: A review with worked examples. Water, 14(6), article number 889. doi: 10.3390/w14060889.

[19] Malhi, G.S., Kaur, M., & Kaushik, P. (2021). Impact of climate change on agriculture and its mitigation strategies: A review. Sustainability, 13(3), article number 1318. doi: 10.3390/su13031318.

[20] Mallareddy, M., Thirumalaikumar, R., Balasubramanian, P., Naseeruddin, R., Nithya, N., Mariadoss, A., Eazhilkrishna, N., Choudhary, A., Deiveegan, M., Subramanian, E., Padmaja, B., & Vijayakumar, S. (2023). Maximizing water use efficiency in rice farming: A comprehensive review of innovative irrigation management technologies. Water, 15(10), article number 1802. doi: 10.3390/w15101802.

[21] Naghdi, S., Bozorg-Haddad, O., Khorsandi, M., & Chu, X. (2021). Multi-objective optimization for allocation of surface water and groundwater resources. Science of the Total Environment, 776, article number 146026. doi: 10.1016/j.scitotenv.2021.146026.

[22] Nesterov, V. (2023). Integration of artificial intelligence technologies in data engineering: Challenges and prospects in the modern information environment. Bulletin of Cherkasy State Technological University, 28(4), 82-92. doi: 10.62660/2306-4412.4.2023.82-90.

[23] Onuh, P.A., & Bassey, U.I. (2021). Water resource management and sustainable development in Nigeria: Lessons from Israel. University of Nigeria Journal of Political Economy, 11, 48-68.

[24] Parada, F., Gabarrell, X., Rufí-Salís, M., Arcas-Pilz, V., Muñoz, P., & Villalba, G. (2021). Optimizing irrigation in urban agriculture for tomato crops in rooftop greenhouses. Science of the Total Environment, 794, article number 148689. doi: 10.1016/j.scitotenv.2021.148689.

[25] Patel, A., Kushwaha, N.L., Rajput, J., & Gautam, P.V. (2023). Advances in micro-irrigation practices for improving water use efficiency in dryland agriculture. In enhancing resilience of dryland agriculture under changing climate (pp. 157-176). Singapore: Springer. doi: 10.1007/978-981-19-9159-2_10.

[26] Pramanik, M., Khanna, M., Singh, M., Singh, D.K., Sudhishri, S., Bhatia, A., & Ranjan, R. (2022). Automation of soil moisture sensor-based basin irrigation system. Smart Agricultural Technology, 2, article number 100032. doi: 10.1016/j.atech.2021.100032.

[27] Raza, F., Tamoor, M., Miran, S., Arif, W., Kiren, T., Amjad, W., Hussain, M., & Lee, G.H. (2022). The socio-economic impact of using Photovoltaic (PV) energy for high-efficiency irrigation systems: A case study. Energies, 15(3), article number 1198. doi: 10.3390/en15031198.

[28] Rocha, M.O., Cunha, F.F., Viana, F.J., & Oliveira, J.T. (2023). Classification and use of emitters used in spray irrigation systems. Engenharia Agrícola, 43(6), article number e20210183. doi: 10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v43n6e20210183/2023.

[29] Saggi, M.K., & Jain, S. (2022). A survey towards decision support system on smart irrigation scheduling using machine learning approaches. Archives of Computational Methods in Engineering, 29(6), 4455-4478. doi: 10.1007/s11831-022-09746-3.

[30] Salam, A. (2024). Internet of things in water management and treatment. In Internet of Things for sustainable community development (pp. 273-298). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-62162-8_9.

[31] Seidaliyeva, U., Ilipbayeva, L., Taissariyeva, K., Smailov, N., & Matson, E.T. (2024). Advances and challenges in drone detection and classification techniques: A State-of-the-Art review. Sensors, 24(1), article number 125. doi: 10.3390/s24010125.

[32] Shevchenko, I., & Nikonchuk, N. (2022). Bioenergetic efficiency of drip irrigation modes of grapes. Ukrainian Black Sea Region Agrarian Science, 26(4), 73-81. doi: 10.56407/2313-092X/2022-26(4)-7.

[33] Sidhu, R.K., Kumar, R., Rana, P.S., & Jat, M.L. (2021). Automation in drip irrigation for enhancing water use efficiency in cereal systems of South Asia: Status and prospects. Advances in Agronomy, 167, 247-300. doi: 10.1016/bs.agron.2021.01.002.

[34] Thilagu, M., & Jayasudha, J. (2022). Artificial intelligence and internet of things enabled smart farming for sustainable development: The future of agriculture. In Artificial intelligence and smart agriculture technology (pp. 57-80). London: Auerbach Publications.

[35] Veisi, H., Deihimfard, R., Shahmohammadi, A., & Hydarzadeh, Y. (2022). Application of the analytic hierarchy process (AHP) in a multi-criteria selection of agricultural irrigation systems. Agricultural Water Management, 267, article number 107619. doi: 10.1016/j.agwat.2022.107619.

[36] Wang, H., Wang, N., Quan, H., Zhang, F., Fan, J., Feng, H., Cheng, M., Liao, Z., Wang, X., & Xiang, Y. (2022). Yield and water productivity of crops, vegetables and fruits under subsurface drip irrigation: A global meta-analysis. Agricultural Water Management, 269, article number 107645. doi: 10.1016/j.agwat.2022.107645.

[37] Wang, J., & Guo, Y. (2024). Analysis of sampling point irrigation area selection path for agricultural irrigation water consumption statistics. In Proceedings of the 3rd international conference on public management and big data analysis. Nanjing, People’s Republic of China. doi: 10.4108/eai.15-12-2023.2345353.

[38] Zhang, W., Zhao, X., Gao, X., Liang, W., Li, J., & Zhang, B. (2024). Spatially explicit assessment of water scarcity and potential mitigating solutions in a large water-limited basin: The Yellow River basin in China. Preprint. doi: 10.5194/hess-2024-88.