ES Zaļā kursa ietvaros ir noteikti skaidri mērķi konkurētspējīgākai un ilgtspējīgākai lauksaimniecībai. Tādēļ lauksaimniekiem, valdībām un citiem politikas veidotājiem ir jāpieņem datos balstīti lēmumi. Programmas “Apvārsnis Eiropa” projekta ScaleAgData mērķis ir novērst lauksaimniecības datu trūkumu reģionālā līmenī, izmantojot, integrējot un papildinot datus, kas iegūti no in-situ sensoriem saimniecībās.
Vīzija
- Ieskats, kā organizēt un pārvaldīt sarežģītas datu plūsmas;
- Jaunas datu tehnoloģijas, kas ļaus saimniecību līmenī. iegūtos in-situ datus mērogot un integrēt reģionāla mēroga lauksaimniecības monitoringa datu masīvos un produktos.
Mērķi
1.Izstrādāt inovatīvas pieejas in-situ datu ievākšanai, pielietojot dažādas datu tehnoloģijas
2. Iespējot un veicināt dalīšanos ar datiem (data sharing) visā vērtību ķēdes (value chain) garumā
3. Demonstrēt, kā sensoru dati var tikt mērogoti un pielietoti datu produktos nacionālā, reģionālā un Eiropas līmenī
4. Demonstrēt ieguvumus, ko sniedz monitoringa kapacitātes uzlabošana precīzo lauksaimniecības tehnoloģiju kontekstā
5. Demonstrēt ieguvumus, ko sniedz reģionāla mēroga datu kopas lauksaimniecības sektorā kopumā
Kā tas tiks panākts?
6 Pētniecības un Inovāciju laboratorijās (Research and Innovation Labs (RI Labs), angļu v.) tiks pētīts, kā gandrīz reāllaika (near realtime (NRT), angļu v.) sensoru datu integrēšana var pilnveidot monitoringa iespējas.
Pētniecības un Inovāciju (PI) Laboratorijās radītās inovācijas aptvers:
- 4 vides dimensijas: augsni, ūdeni, gaisu, dzīvo dabu (kultūraugi un lopi);
- dažādus Eiropas bioģeogrāfiskos reģionus;
- pieejamos sensoru datus un produktus.
6 PI Laboratorijas
Ražas Monitorings
Zālāji
Augsnes monitorings
Piens
Augsnes veselība
Ūdens Produktivitāte
Ražas Monitorings
Zālāji
Kultūraugu Monitorings
Piensaimniecība
Augsnes Veselība
Ūdens produktivitāte
VRI loma
Vides risinājumu institūts (VRI) vadīs Ūdens Produktivitātes PI Laboratoriju.
Ūdens Produktivitātes PI laboratorijas mērķis ir izstrādāt un demonstrēt pakalpojuma prototipu agrīnai sausuma stresa prognozēšanai un agrīnai sausuma stresa identificēšanai, integrējot un apvienojot informāciju no sensoriem ar augstu laika (augsnes zondes, meteoroloģiskās stacijas) un augstu telpisko izšķirtspēju (attālās izpētes attēli), lai risinātu iepriekšminētās problēmas.
Laboratorija tiek organizēta 2 apakšlaboratoriju ietvaros. Latvijā mērķa kultūraugs ir piparmētra (Mentha x piperita
officinalis). Savukārt Izraēlā mērķa kultūraugs ir kvinoja (Chenopodium quinoa).
Latvija
(vada VRI)
Sagaidāmie rezultāti
- Inovatīvas metodes augu sausuma stresa prognozēšanai, balstoties datu apvienošanas (data fusion) metodēs (TRL 2 -> 4);
- Datu apmaiņa, koncepciju/metodoloģiju pielāgošana un ieviešana testa laukos divās atšķirīgās agroklimatiskajās zonām Eiropā, 2 gadus pēc kārtas;
- Pakalpojuma prototipa validācija un demonstrācija (TRL 4 -> 6), šo metožu ieviešana reālā lauksaimniecības vidē, sadarbojoties ar potenciālajiem gala lietotājiem;
- Ieguvumi lauksaimniekiem – ūdens patēriņa samazinājums par vismaz 20%, ražas pieaugums par vismaz 20%
Projekta pamatinformācija:
Call ID: HORIZON-CL6-2022-GOVERNANCE-01
Projekta nr.: 101086355
Vadošais partneris: VITO (BE)
Kontakti: scaleagdata@vito.be
Projekta zinātniskais koordinators VRI: Dr. Dainis Jakovels, dainis.jakovels@vri.lv
Projekta īstenošana: 01.01.2023–31.12.2026
Vairāk informācijas TE.
Šī aktivitāte saņem Horizon Europe programmas finansējumu Granta līguma Nr. 101086355 ietvaros.
