17 KiB
پودوں کی افزائش کی پیشن گوئی IoT کے ذریعے
خاکہ نیتیا نرسمہن کی طرف سے۔ بڑی تصویر کے لیے تصویر پر کلک کریں۔
لیکچر سے پہلے کا کوئز
تعارف
پودوں کو بڑھنے کے لیے کچھ چیزوں کی ضرورت ہوتی ہے - پانی، کاربن ڈائی آکسائیڈ، غذائی اجزاء، روشنی، اور حرارت۔ اس سبق میں، آپ سیکھیں گے کہ ہوا کے درجہ حرارت کی پیمائش کرکے پودوں کی افزائش اور بلوغت کی شرح کا حساب کیسے لگایا جائے۔
اس سبق میں ہم درج ذیل موضوعات کا احاطہ کریں گے:
- ڈیجیٹل زراعت
- زراعت میں درجہ حرارت کیوں اہم ہے؟
- ماحول کا درجہ حرارت ماپنا
- گروئنگ ڈگری ڈیز (GDD)
- درجہ حرارت کے سینسر ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے GDD کا حساب لگانا
ڈیجیٹل زراعت
ڈیجیٹل زراعت زراعت کے طریقوں کو تبدیل کر رہی ہے، ایسے اوزار استعمال کرتے ہوئے جو زراعت سے متعلق ڈیٹا کو جمع، محفوظ اور تجزیہ کرتے ہیں۔ ہم اس وقت ایک دور میں ہیں جسے ورلڈ اکنامک فورم نے 'چوتھا صنعتی انقلاب' قرار دیا ہے، اور ڈیجیٹل زراعت کے عروج کو 'چوتھا زرعی انقلاب' یا 'زراعت 4.0' کہا جاتا ہے۔
🎓 اصطلاح 'ڈیجیٹل زراعت' میں پورا 'زرعی ویلیو چین' شامل ہے، یعنی کھیت سے لے کر کھانے کی میز تک کا پورا سفر۔ اس میں خوراک کی ترسیل اور پروسیسنگ کے دوران معیار کی نگرانی، گودام اور ای کامرس سسٹمز، حتیٰ کہ ٹریکٹر کرائے پر لینے کی ایپس بھی شامل ہیں!
یہ تبدیلیاں کسانوں کو پیداوار بڑھانے، کم کھاد اور کیڑے مار ادویات استعمال کرنے، اور پانی کو زیادہ مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔ اگرچہ یہ بنیادی طور پر امیر ممالک میں استعمال ہوتی ہیں، لیکن سینسرز اور دیگر آلات کی قیمتیں آہستہ آہستہ کم ہو رہی ہیں، جس سے یہ ترقی پذیر ممالک میں بھی قابل رسائی ہو رہے ہیں۔
ڈیجیٹل زراعت کے ذریعے ممکن ہونے والی کچھ تکنیکیں یہ ہیں:
- درجہ حرارت کی پیمائش - درجہ حرارت کی پیمائش کسانوں کو پودوں کی افزائش اور بلوغت کی پیش گوئی کرنے کی اجازت دیتی ہے۔
- خودکار آبپاشی - مٹی کی نمی کی پیمائش اور آبپاشی کے نظام کو اس وقت آن کرنا جب مٹی بہت خشک ہو، بجائے اس کے کہ وقت کے مطابق پانی دیا جائے۔ وقت کے مطابق پانی دینے سے گرم، خشک موسم میں فصلوں کو کم پانی مل سکتا ہے یا بارش کے دوران زیادہ پانی دیا جا سکتا ہے۔ صرف اس وقت پانی دے کر جب مٹی کو ضرورت ہو، کسان اپنے پانی کے استعمال کو بہتر بنا سکتے ہیں۔
- کیڑوں کا کنٹرول - کسان خودکار روبوٹس یا ڈرونز پر کیمرے استعمال کر سکتے ہیں تاکہ کیڑوں کی جانچ کی جا سکے، اور پھر صرف ضرورت کے مطابق کیڑے مار ادویات کا استعمال کریں، جس سے کیڑے مار ادویات کے استعمال میں کمی اور مقامی پانی کی فراہمی میں کیمیکل کے بہاؤ کو کم کیا جا سکتا ہے۔
✅ تحقیق کریں۔ زراعت کی پیداوار کو بہتر بنانے کے لیے اور کون سی تکنیکیں استعمال کی جاتی ہیں؟
🎓 اصطلاح 'پریسیژن ایگریکلچر' اس بات کی وضاحت کے لیے استعمال ہوتی ہے کہ فصلوں کو فی کھیت یا کھیت کے حصے کی بنیاد پر مشاہدہ، پیمائش اور جواب دیا جائے۔ اس میں پانی، غذائی اجزاء اور کیڑوں کی سطح کی پیمائش اور درست ردعمل شامل ہیں، جیسے کہ کھیت کے صرف ایک چھوٹے حصے کو پانی دینا۔
زراعت میں درجہ حرارت کیوں اہم ہے؟
پودوں کے بارے میں سیکھتے وقت، زیادہ تر طلباء کو پانی، روشنی، کاربن ڈائی آکسائیڈ، اور غذائی اجزاء کی ضرورت کے بارے میں سکھایا جاتا ہے۔ لیکن پودوں کو بڑھنے کے لیے گرمی کی بھی ضرورت ہوتی ہے - یہی وجہ ہے کہ پودے بہار میں کھلتے ہیں جب درجہ حرارت بڑھتا ہے، کیوں برف کے پھول یا نرگس ایک مختصر گرم موسم کے بعد جلدی اگ سکتے ہیں، اور کیوں گرین ہاؤسز اور ہاٹ ہاؤسز پودوں کو بڑھنے میں مدد دیتے ہیں۔
🎓 ہاٹ ہاؤسز اور گرین ہاؤسز ایک جیسا کام کرتے ہیں، لیکن ایک اہم فرق کے ساتھ۔ ہاٹ ہاؤسز کو مصنوعی طور پر گرم کیا جاتا ہے اور کسانوں کو درجہ حرارت کو زیادہ درست طریقے سے کنٹرول کرنے کی اجازت دیتے ہیں، جبکہ گرین ہاؤسز سورج پر انحصار کرتے ہیں اور عام طور پر صرف کھڑکیاں یا دیگر کھلنے والے حصے ہوتے ہیں تاکہ گرمی کو باہر نکالا جا سکے۔
پودوں کے لیے ایک بنیادی یا کم از کم درجہ حرارت، ایک مثالی درجہ حرارت، اور ایک زیادہ سے زیادہ درجہ حرارت ہوتا ہے، جو روزانہ کے اوسط درجہ حرارت پر مبنی ہوتا ہے۔
- بنیادی درجہ حرارت - یہ وہ کم از کم روزانہ اوسط درجہ حرارت ہے جو پودے کو بڑھنے کے لیے درکار ہوتا ہے۔
- مثالی درجہ حرارت - یہ وہ بہترین روزانہ اوسط درجہ حرارت ہے جو زیادہ سے زیادہ افزائش کے لیے موزوں ہے۔
- زیادہ سے زیادہ درجہ حرارت - یہ وہ زیادہ سے زیادہ درجہ حرارت ہے جو پودا برداشت کر سکتا ہے۔ اس سے اوپر، پودا اپنی افزائش کو روک دیتا ہے تاکہ پانی کو محفوظ رکھ سکے اور زندہ رہ سکے۔
💁 یہ اوسط درجہ حرارت ہیں، جو دن اور رات کے درجہ حرارت کو اوسطاً لیتے ہیں۔ پودوں کو دن اور رات کے مختلف درجہ حرارت کی بھی ضرورت ہوتی ہے تاکہ وہ زیادہ مؤثر طریقے سے فوٹوسنتھیسائز کر سکیں اور رات کو توانائی بچا سکیں۔
ہر پودے کی قسم کے لیے ان کے بنیادی، مثالی اور زیادہ سے زیادہ درجہ حرارت کی مختلف قدریں ہوتی ہیں۔ یہی وجہ ہے کہ کچھ پودے گرم ممالک میں پھلتے پھولتے ہیں، اور کچھ سرد ممالک میں۔
✅ تحقیق کریں۔ اپنے باغ، اسکول، یا مقامی پارک میں موجود کسی بھی پودے کے لیے دیکھیں کہ آپ ان کا بنیادی درجہ حرارت معلوم کر سکتے ہیں یا نہیں۔
اوپر دیا گیا گراف افزائش کی شرح اور درجہ حرارت کے تعلق کو ظاہر کرتا ہے۔ بنیادی درجہ حرارت تک کوئی افزائش نہیں ہوتی۔ افزائش کی شرح مثالی درجہ حرارت تک بڑھتی ہے، پھر اس چوٹی تک پہنچنے کے بعد کم ہو جاتی ہے۔ زیادہ سے زیادہ درجہ حرارت پر افزائش رک جاتی ہے۔
اس گراف کی شکل پودے کی قسم کے لحاظ سے مختلف ہوتی ہے۔ کچھ میں مثالی درجہ حرارت کے بعد تیزی سے کمی ہوتی ہے، کچھ میں بنیادی سے مثالی تک آہستہ آہستہ اضافہ ہوتا ہے۔
💁 کسان کے لیے بہترین افزائش حاصل کرنے کے لیے، انہیں ان تین درجہ حرارت کی قدروں کو جاننا ہوگا اور ان گرافوں کی شکل کو سمجھنا ہوگا جو وہ پودے اگا رہے ہیں۔
اگر کسان کے پاس درجہ حرارت پر کنٹرول ہے، جیسے کہ ایک تجارتی ہاٹ ہاؤس میں، تو وہ اپنے پودوں کے لیے درجہ حرارت کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک تجارتی ہاٹ ہاؤس جو ٹماٹر اگا رہا ہو، دن کے وقت درجہ حرارت کو تقریباً 25°C اور رات کے وقت 20°C پر رکھے گا تاکہ تیز ترین افزائش حاصل کی جا سکے۔
🍅 ان درجہ حرارت کو مصنوعی روشنی، کھادوں اور کنٹرول شدہ CO یہ کوڈ CSV فائل کھولتا ہے اور آخر میں ایک نئی قطار شامل کرتا ہے۔ یہ قطار موجودہ تاریخ اور وقت کو انسانی قابل فہم فارمیٹ میں ترتیب دے کر IoT ڈیوائس سے موصولہ درجہ حرارت کے ساتھ شامل کرتی ہے۔ ڈیٹا ISO 8601 فارمیٹ میں ٹائم زون کے ساتھ محفوظ کیا جاتا ہے، لیکن مائیکرو سیکنڈز کے بغیر۔
-
اس کوڈ کو پہلے کی طرح چلائیں، یہ یقینی بناتے ہوئے کہ آپ کا IoT ڈیوائس ڈیٹا بھیج رہا ہے۔ ایک CSV فائل جس کا نام
temperature.csvہوگا، اسی فولڈر میں بنائی جائے گی۔ اگر آپ اسے دیکھیں تو آپ کو تاریخ/وقت اور درجہ حرارت کی پیمائشیں نظر آئیں گی:date,temperature 2021-04-19T17:21:36-07:00,25 2021-04-19T17:31:36-07:00,24 2021-04-19T17:41:36-07:00,25 -
کچھ وقت کے لیے اس کوڈ کو چلائیں تاکہ ڈیٹا جمع کیا جا سکے۔ مثالی طور پر، آپ کو یہ پورے دن کے لیے چلانا چاہیے تاکہ GDD کیلکولیشنز کے لیے کافی ڈیٹا جمع ہو سکے۔
💁 اگر آپ ورچوئل IoT ڈیوائس استعمال کر رہے ہیں، تو رینڈم چیک باکس منتخب کریں اور ایک رینج سیٹ کریں تاکہ ہر بار ایک ہی درجہ حرارت نہ ملے جب درجہ حرارت کی ویلیو واپس آئے۔
> 💁 اگر آپ یہ پورے دن کے لیے چلانا چاہتے ہیں، تو آپ کو یہ یقینی بنانا ہوگا کہ وہ کمپیوٹر جس پر آپ کا سرور کوڈ چل رہا ہے، نیند میں نہ جائے۔ یا تو اپنی پاور سیٹنگز تبدیل کریں، یا کچھ ایسا چلائیں جیسے [یہ سسٹم کو فعال رکھنے والا Python اسکرپٹ](https://github.com/jaqsparow/keep-system-active)۔
💁 آپ یہ کوڈ code-server/temperature-sensor-server فولڈر میں تلاش کر سکتے ہیں۔
کام - محفوظ شدہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے GDD کیلکولیٹ کریں
جب سرور نے درجہ حرارت کا ڈیٹا جمع کر لیا ہو، تو کسی پودے کے لیے GDD کیلکولیٹ کیا جا سکتا ہے۔
یہ دستی طور پر کرنے کے مراحل:
-
پودے کے لیے بیس درجہ حرارت تلاش کریں۔ مثال کے طور پر، اسٹرابیریز کے لیے بیس درجہ حرارت 10°C ہے۔
-
temperature.csvسے دن کے لیے سب سے زیادہ اور سب سے کم درجہ حرارت تلاش کریں۔ -
پہلے دی گئی GDD کیلکولیشن کا استعمال کرتے ہوئے GDD کیلکولیٹ کریں۔
مثال کے طور پر، اگر دن کے لیے سب سے زیادہ درجہ حرارت 25°C ہے، اور سب سے کم 12°C:
- 25 + 12 = 37
- 37 / 2 = 18.5
- 18.5 - 10 = 8.5
لہذا اسٹرابیریز نے 8.5 GDD حاصل کیا۔ اسٹرابیریز کو پھل دینے کے لیے تقریباً 250 GDD کی ضرورت ہوتی ہے، تو ابھی کچھ وقت باقی ہے۔
🚀 چیلنج
پودوں کو بڑھنے کے لیے صرف گرمی کی ضرورت نہیں ہوتی۔ اور کیا چیزیں ضروری ہیں؟
ان کے لیے، معلوم کریں کہ کیا ایسے سینسر موجود ہیں جو انہیں ماپ سکتے ہیں۔ کیا ایسے ایکچوئیٹرز ہیں جو ان سطحوں کو کنٹرول کر سکتے ہیں؟ آپ پودوں کی نشوونما کو بہتر بنانے کے لیے ایک یا زیادہ IoT ڈیوائسز کو کیسے ترتیب دیں گے؟
لیکچر کے بعد کا کوئز
جائزہ اور خود مطالعہ
- ڈیجیٹل زراعت کے بارے میں مزید پڑھیں ڈیجیٹل زراعت ویکیپیڈیا صفحہ پر۔ نیز، پریسیژن زراعت کے بارے میں مزید پڑھیں پریسیژن زراعت ویکیپیڈیا صفحہ پر۔
- مکمل بڑھتے ہوئے ڈگری دنوں کی کیلکولیشن یہاں دی گئی سادہ کیلکولیشن سے زیادہ پیچیدہ ہے۔ مزید پیچیدہ مساوات اور بیس لائن سے نیچے کے درجہ حرارت سے نمٹنے کے بارے میں پڑھیں بڑھتے ہوئے ڈگری دن ویکیپیڈیا صفحہ پر۔
- مستقبل میں خوراک کم ہو سکتی ہے اگر ہم زراعت کے لیے وہی طریقے استعمال کرتے رہیں۔ مستقبل کے ہائی ٹیک زراعت کے طریقوں کے بارے میں مزید جانیں اس مستقبل کے ہائی ٹیک فارمز ویڈیو یوٹیوب پر۔
اسائنمنٹ
GDD ڈیٹا کو Jupyter Notebook کا استعمال کرتے ہوئے بصری بنائیں
ڈسکلیمر:
یہ دستاویز AI ترجمہ سروس Co-op Translator کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کے لیے کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا غیر درستیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی اصل زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ ہم اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے ذمہ دار نہیں ہیں۔