Mengendalikan Hama Secara Mudah Dengan Weather Station

Manajemen hama terpadu atau yang disebut dengan Pengendalian Hama Terpadu (PHT) adalah sebuah pendekatan dengan integrasi berbagai jenis metode dalam pengendalian hama. Pengendalian Hama Terpadu bertujuan untuk menekan populasi hama hingga berada di bawah tingkat kerusakan ekonomis / economic injury level. PHT biasa digunakan dalam bisnis perkebunan dan pertanian dan bergantung kepada iklim atau cuaca. Cuaca tidak hanya berdampak langsung pada produksi tanaman, tetapi juga mendorong perkembangan serangga dan penyakit yang menyerang tanaman tersebut.

Selama 25 tahun terakhir, dan sebagai bagian dari strategi PHT (Integrated Pest Management) secara keseluruhan, para petani telah diberikan alat untuk mengelola risiko yang terkait dengan cuaca dan hama dengan memantau informasi cuaca secara ketat dan menggunakannya untuk memprediksi kapan pestisida harus disemprotkan atau tanaman harus dilindungi dari embun beku dengan irigasi. Dengan demikian, pemantauan parameter cuaca utama, seperti curah hujan, periode pembasahan, suhu, dan penguapan, dapat memberikan bisnis pertanian dengan informasi penting.

Menggunakan informasi cuaca dalam membuat keputusan manajemen hama melibatkan pengumpulan data yang akurat dan analisa untuk membantu membuat keputusan manajemen yang terbaik. Analisis dilakukan menggunakan model perhitungan matematis dan formulasi logis yang menggunakan data cuaca dan informasi lainnya. Model akan membuat rekomendasi mengenai beberapa tindakan harus diambil. Sebagai contoh, penanam apel dapat menentukan apakah mereka perlu menambakan obat untuk penyakit api. Dengan mengumpulkan data suhu harian, embun, dan curah hujan, dan ketika pohon mulai bermekaran, kombinasi ini dapat menentukan apakah semprotan streptomisin diperlukan.

Api dapat membunuh pohon dan menyebabkan kerusakan serius, sehingga streptomisin harus digunakan jika ada risiko infeksi. Di sisi lain, penggunaan streptomisin yang tidak perlu dapat menyia-nyiakan uang dan meningkatkan kemungkinan patogen penyebab kebakaran akan menjadi resisten terhadap antibiotik. Menggunakan model seperti MARYBLYT memungkinkan petani untuk tahu kapan pengobatan diperlukan dan kapan tidak. Model telah dikembangkan untuk banyak penyakit penting dan masalah serangga, serta untuk prediksi embun beku, waktu panen dan irigasi, atau mengoptimalkan proses pemupukan.

Dalam manajemen hama, mengurangi pestisida sering bergantung pada informasi cuaca yang akurat. Hal ini adalah landasan PHT dan sama pentingnya bagi produsen organik. Petani yang menggunakan PHT atau metode organik sering menerima premium untuk produk mereka. Semakin banyak pasar luar negeri Eropa dan lainnya menuntut makanan yang tumbuh dengan penggunaan pestisida minimal. Oleh karena itu, dukungan cuaca dan pengambilan yang tersedia dapat mengurangi biaya dengan mengurangi input untuk manajemen hama, dan meningkatkan pengembalian dan pasar untuk produk pertanian.

Namun, para petani seringkali tidak menggunakan alat pendukung keputusan yang berharga ini. Terlepas dari inovasi teknologi, petani merasa sulit untuk mendapatkan data cuaca yang diperlukan secara teratur dan menerapkannya dalam model pendukung keputusan. Kebanyakan petani tidak mau terganggu dengan seluk-beluk mengunduh data dan menjalankan model. Agar bermanfaat, instrumen cuaca harus akurat dan berfungsi setiap hari. Data harus berasal dari instrumen ke petani dalam bentuk komputer agar dapat digunakan dan dipahami dengan mudah.

Merawat weather station dan mengakses data menambah tugas ke hari kerja yang sudah penuh. Terkadang, hal itu melibatkan keahlian teknologi. Kebanyakan petani, ketika ditanya, mengatakan bahwa mereka akan dan memang menggunakan ramalan berbasis model ketika ramalan itu datang sebagai tindakan yang disarankan secara sederhana. Tetapi mereka menemukan proses pengumpulan dan penganalisaan informasi itu sendiri terlalu sulit dan / atau memakan waktu untuk dilakukan secara teratur.

Akibatnya, buletin dan sumber informasi pertanian lainnya akan mempublikasikan informasi berdasarkan data cuaca dari lokasi yang dipilih atau untuk suatu wilayah. Layanan berlangganan, seperti Skybit, juga telah muncul, dan juga memberikan informasi spesifik pertanian kepada petani yang disisipkan dari Weather Station oleh Dinas Cuaca Nasional di luar lokasi. Informasi semacam itu umumnya berguna, tetapi variabilitas dalam kondisi dari peternakan ke peternakan, atau keterlambatan dalam pengirimannya, dapat membuat rekomendasi menjadi kurang akurat. Untuk memanfaatkan sepenuhnya kekuatan model berbasis cuaca, petani memerlukan sistem yang mengumpulkan data akurat dan memprosesnya untuk pertanian mereka sehingga memberikan rekomendasi yang mudah dipahami secara tepat waktu.

Perkembangan terbaru dalam teknologi nirkabel, perangkat keras pemantauan cuaca yang kuat, dan perangkat lunak berbasis web telah memungkinkan untuk melakukan hal ini. Dengan menggunakan HOBO Weather Station RX3000, Data cuaca dapat diperoleh di sebuah peternakan, dikirim sering ke server komputer pusat, di mana data itu dapat diproses dalam model grafik dan disajikan sebagai rekomendasi dalam bentuk halaman web yang dapat diakses oleh setiap petani sehingga petani dapat mengendalikan hama atau tanamannya secara teratur.

Seperti yang disebutkan sebelumnya, kebanyakan penanam tidak ingin berurusan dengan kerumitan dalam pengambilan data dan menjalankan model. Sebaliknya, mereka hanya ingin membuka halaman web di pagi hari, mencari tahu apa yang terjadi di lapangan berdasarkan kondisi lingkungan, dan mengambil tindakan. Sistem remote yang baru-baru ini kami terapkan membuat ini mungkin, dan merupakan contoh yang baik dari jenis alat teknologi yang dapat dimanfaatkan oleh para petani saat ini.

Dari perspektif penelitian, memiliki akses mudah ke informasi dari berbagai situs lapangan juga sangat berharga. Kami mampu mendapatkan pandangan real-time dari kondisi lapangan, dan pada saat yang sama mampu mengumpulkan data jangka panjang yang dapat digunakan untuk analisis tren dan menghubungkan insiden serangga dan penyakit dengan informasi cuaca di tempat. Dengan demikian, kita dapat menggunakan informasi ini untuk menyempurnakan model saat ini dan mengembangkan yang baru.