Индонезияда мезгилдүү жамгырлар кийинчерээк жааганда, дыйкандар муну түшүмдөрү үчүн жер семирткичтерге акча салууга арзыбаган белги катары кабыл алышат.Кээде бир жылдык эгиндерди такыр эле отургузбай коюшат.Адатта, алар туура чечим чыгарышат, анткени жаан-чачындуу мезгилдин кеч башталышы, адатта, Эль-Ниньо түштүк термелүүсүнүн (ENSO) абалына жана жакынкы айларда жаан-чачындын жетишсиздигине байланыштуу.
"Илим баяндамаларында" жарыяланган жаңы изилдөө ENSO - бул экватордун жээгинде Тынч океандын жээгинде жылып, муздатуудан турган аба ырайынын деформациясынын цикли жана какао дарагы жыйналганга чейин эки жылга чейинки күчтүү прогноз экенин көрсөтүп турат.
Бул чакан фермерлер, илимпоздор жана дүйнөлүк шоколад индустриясы үчүн жакшы жаңылык болушу мүмкүн.Алдын ала түшүмдүн көлөмүн алдын ала айтуу жөндөмдүүлүгү чарбанын инвестициялык чечимдерине таасир этет, тропикалык өсүмдүктөрдү изилдөө программаларын өркүндөтөт жана шоколад тармагындагы тобокелдиктерди жана белгисиздикти азайтат.
Изилдөөчүлөрдүн айтымында, өнүккөн машинаны үйрөнүү менен фермерлердин каада-салты жана түшүмдүүлүгү боюнча катуу кыска мөөнөттүү маалыматтарды чогултуу айкалыштырылган ошол эле ыкма жаан-чачынга көз каранды болгон башка өсүмдүктөргө, анын ичинде кофе менен зайтунга да колдонулушу мүмкүн.
Томас Обертур, Мароккодогу Африкалык Өсүмдүктөрдү Азыктандыруу Институтунун (APNI) биргелешип автору жана бизнести иштеп чыгуучусу: "Бул изилдөөнүн негизги инновациясы - сиз аба ырайынын маалыматтарын ENSO маалыматтары менен натыйжалуу алмаштыра аласыз.""Бул ыкманы колдонуу менен сиз ENSO менен байланышкан нерселерди изилдей аласыз.Өндүрүш мамилелери менен эгин».
Дүйнөнүн айдоо жерлеринин 80%ке жакыны түз жаан-чачынга (сугаруудан айырмаланып) таянат, бул жалпы өндүрүштүн 60%ке жакынын түзөт.Бирок, бул аймактардын көбүндө жаан-чачындар боюнча маалыматтар сейрек жана өтө өзгөрүлмөлүү, бул окумуштуулардын, саясатчылардын жана фермердик топтордун аба ырайынын өзгөрүшүнө ыңгайлашуусун кыйындатат.
Бул изилдөөдө изилдөөчүлөр изилдөөгө катышкан Индонезиянын какао чарбаларынан аба ырайынын рекорддорун талап кылбаган машина үйрөнүүнүн бир түрүн колдонушкан.
Анын ордуна, алар жер семирткичтерди колдонуу, түшүмдүүлүк жана чарбанын түрү боюнча маалыматтарга таянышкан.Алар бул маалыматты Байесиялык нейрон тармагына (BNN) туташтырышып, ENSO баскычы кирешелүүлүктүн өзгөрүшүнүн 75% алдын ала айткандыгын аныкташкан.
Башкача айтканда, изилдөөдө көпчүлүк учурларда Тынч океандын деңиз бетинин температурасы какао буурчактарынын түшүмүн так айта алат.Кээ бир учурларда түшүм жыйноодон 25 ай мурун так божомолдорду айтууга болот.
Баштоочулар үчүн, адатта, өндүрүштүн 50% өзгөрүшүн так алдын ала айта алган моделди белгилөө мүмкүн.Айыл чарба өсүмдүктөрүнүн түшүмдүүлүгүнүн мындай узак мөөнөттүү болжолдоо тактыгы сейрек кездешет.
Альянстын авторлорунун бири жана ардактуу изилдөөчүсү Джеймс Кок мындай деди: «Бул бизге чарбага уруктандыруу системалары сыяктуу ар кандай башкаруу ыкмаларын киргизүүгө жана жогорку ишеним менен эффективдүү интервенцияларды чыгарууга мүмкүндүк берет.«Эл аралык биоартүрдүүлүк уюму жана CIAT."Бул операцияларды изилдөөгө жалпы өзгөрүү."
Өсүмдүктөрдүн физиологу Коктун айтымында, рандомизацияланган контролдонуучу сыноолор (RCTs) көбүнчө изилдөө үчүн алтын стандарт болуп эсептелгени менен, бул сыноолор кымбатка турат жана тропикалык айыл чарба аймактарында өнүгүп жаткан учурда мүмкүн эмес.Бул жерде колдонулуучу ыкма алда канча арзан, аба ырайы боюнча жазууларды кымбат чогултууну талап кылбайт жана аба ырайынын өзгөрүшүнө жараша айыл чарба өсүмдүктөрүн кантип жакшыраак башкаруу боюнча пайдалуу көрсөтмөлөрдү берет.
Маалыматтарды талдоочу жана изилдөөнүн башкы автору Росс Чапман (Ross Chapman) салттуу маалыматтарды талдоо ыкмаларына караганда машина үйрөнүү ыкмаларынын айрым негизги артыкчылыктарын түшүндүрдү.
Чапман мындай деди: "BNN модели стандарттык регрессия моделинен айырмаланат, анткени алгоритм киргизүү өзгөрмөлөрүн (мисалы, деңиз бетинин температурасы жана ферманын түрү) алат жана андан кийин автоматтык түрдө башка өзгөрмөлөрдүн жообун таанууну үйрөнөт (мисалы, түшүмдүүлүк), " деди Чепман.«Окуу процессинде колдонулган негизги процесс адамдын мээси реалдуу турмуштан объектилерди жана үлгүлөрдү таанууга үйрөнгөн процесс менен бирдей.Тескерисинче, стандарттык модель жасалма жол менен түзүлгөн теңдемелер аркылуу ар кандай өзгөрмөлөрдү кол менен көзөмөлдөөнү талап кылат.
Аба ырайы тууралуу маалымат жок болсо да, машинаны үйрөнүү түшүмдүүлүктү жакшыраак божомолдоого алып келиши мүмкүн, эгер машина үйрөнүү моделдери туура иштей алса, илимпоздор (же фермерлердин өздөрү) дагы эле белгилүү бир өндүрүш маалыматын так чогултушу керек жана бул Маалыматтар жеткиликтүү болушу керек.
Бул изилдөөдө Индонезиянын какао фермасы үчүн фермерлер ири шоколад компаниясы үчүн мыкты тажрыйбаны окутуу программасынын бир бөлүгү болуп калышты.Алар жер семирткичтерди колдонуу сыяктуу маалыматтарды көзөмөлдөп, бул маалыматтарды талдоо үчүн ээн-эркин бөлүшүп, изилдөөчүлөр үчүн жергиликтүү уюшулган Эл аралык Өсүмдүктөрдү Азыктандыруу Институтунда (IPNI) тыкан жазууларды жүргүзүшөт.
Мындан тышкары илимпоздор мурда чарбаларын рельефи жана кыртыш шарттары окшош он окшош топко белушту.Изилдөөчүлөр моделди түзүү үчүн 2013-жылдан 2018-жылга чейин түшүм, жер семирткичтерди колдонуу жана түшүмдүүлүк боюнча маалыматтарды колдонушкан.
Какао өстүрүүчүлөрдүн алган билими аларга жер семирткичтерге кантип жана качан инвестициялоо керек экендигине ишеним берет.Бул начар топ алган агротехникалык көндүмдөр, адатта, жагымсыз аба ырайынын шарттарында пайда болгон инвестициялык жоготуулардан коргой алат.
Изилдөөчүлөр менен кызматташуусунун аркасында алардын билимин дүйнөнүн башка бөлүктөрүндөгү башка айыл чарба өсүмдүктөрүн өстүрүүчүлөр менен кандайдыр бир жол менен бөлүшүүгө болот.
Корк мындай деди: "Арналган фермер IPNI жана Community Solutions International фермерлерди колдоо уюмунун биргелешкен аракеттерисиз, бул изилдөө мүмкүн эмес."Ал көп тармактуу кызматташуунун маанилүүлүгүн белгилеп, кызыкдар тараптардын аракеттерин тең салмактады.Ар кандай муктаждыктар.
APNI'нин Обертюрунун айтымында, күчтүү болжолдоочу моделдер фермерлерге жана изилдөөчүлөргө пайда алып келип, мындан аркы кызматташууга көмөктөшөт.
Обертоор мындай деди: "Эгер сиз бир эле учурда маалыматтарды чогулткан фермер болсоңуз, анда сезилерлик натыйжаларга жетишиңиз керек.""Бул модель фермерлерди пайдалуу маалымат менен камсыздай алат жана маалыматтарды чогултууга түрткү берет, анткени фермерлер өздөрүнүн чарбасына пайда алып келе турган салым кошуу үчүн жасап жатканын көрүшөт."

suzy@lstchocolatemachine.com

www.lstchocolatemachine.com