16° C, разкъсана облачност
Гроздовите реколти могат да бъдат съсипани от замърсяване с дим от близки по местонахождение до лозови масиви пожари, но новите инструменти за цифрово земеделие помагат на големи и малки лозаро-винари да овладеят пораженията. Повод за тези наблюдения и решения дават многобройните пожари в Южна Америка и Австралия през последните години. Потърпевши са също южната ни съседка Гърция и Западният нос на Южна Африка, изправени пред тежки пожари в близост до лозята. Субтропичният климат в южната част на страната ни е предпоставка, която застрашава известните с производството на вино райони в Струмската долина, край Мелник и Сандански, където се измерват и рекордните за страната температури. В такива горещини, пожарите могат да пламнат за секунди и от най-малката искра и да нанесат преки щети на лозята, като дори само димът от близки пожари в съседните ниви също замърсява гроздето.
Всеки винопроизводител може да потвърди, че вкусът на виното се дължи на редица сложни взаимодействия между почвата, сортовете и околната среда, които създават специфичен стил. Но ако гроздето е изложено на дим, това може да съсипе реколтата, казва доцент Сигфредо Фуентес, физиолог на растенията и учен в областта на лозарството, който работи по нови цифрови и технологични решения на проблеми в селското стопанство в Училището по земеделие и храни към Университета на Мелбърн.
„Въпреки че димът влияе по различен начин на сортовете лози, експертният анализ на вината, които са задимени, ги описва като имащи „опушен" аромат и „пепеляв" послевкус, особено за вината от сортовете шираз, каберне совиньон, мерло, шардоне и пино гри", казва той. „Въпреки че ароматните характеристики, причинени от почвата, растенията и околната среда, са източник на разнообразието, което оценяваме във вината, тези развалящи характеристики със сигурност правят продукта по-малко вкусен за любителите."
А димът може да повлияе на гроздето по няколко начина. Гроздето, изложено на дим, абсорбира летливи феноли, които са силно миришещи съединения, които се свързват със захарите в крайното вино. Едно от тях, гуаяколът, е отговорно за тези завладяващи „опушени" и „пепеляви" аромати. Ако се идентифицират или изключат от реколтата плодовете, които са зацапани с дим, тези вкусове и аромати могат да бъдат овладени или дори избегнати. Но интензивността и степента на опушване могат да варират драстично дори в рамките на едно и също лозе. Доцент Фуентес казва, че винопроизводителите се нуждаят от точен начин за измерване на това кои области от лозето са засегнати от замърсяването с дим, особено като се има предвид, че гроздоберът обикновено се провежда в края на лятото, което съвпада с пика на сезона на пожарите.
„Ако гроздопроизводителите и винопроизводителите могат да оценят почти в реално време кои лозови насаждения са замърсени с дим и нивото на димното замърсяване в гроздето, както и потенциалното вино, произведено от него, това би променило правилата на играта за индустрията", казва той. Това е особено вярно, имайки се предвид нарастващата честота на пожарите в големите лозарски райони по света в резултат на изменението на климата.
Употреба на високотехнологични инструменти
Доцент Фуентес, заедно със своите съизследователи д-р Идън Джейн Тонгсън и Клаудия Гонзалес Виехо от Училището по земеделие и храни, както и д-р Рената Ристич, д-р Роберта Де Бей, професор Стивън Тиърман и професор Кери Уилкинсън от Университета в Аделаида, са разработили високотехнологични инструменти, които помагат за идентифициране на повредените гроздове. В ново изследване, екипът показва как инструменти като анализ на инфрачервени термични изображения и моделиране с машинно обучение, базирано на разпознаване на образи, могат да се използват от лозарите.
Екипът събира данни от седем сорта лози, участвали в опитите с дим, като използва термовизионни инфрачервени камери от короните и инфрачервена спектроскопия от гроздето за измерване на замърсяването с дим. „Термоинфрачервените камери и близкоинфрачервените спектрометри са все по-достъпни като монтирани на дронове или ръчни инструменти, които могат да бъдат прикрепени към смартфони. Това ги прави по-достъпни за лозарите със софтуер за анализ под формата на приложения", казва доцент Фуентес.
„Осъзнахме, че с относително малка инвестиция и подходящи софтуерни модели, базирани на машинно обучение, винопроизводителите биха могли да имат в джоба си решение на проблема с димната петнистост." За да провери резултатите, екипът използва високочувствително лабораторно оборудване, за да сравни точността на експерименталните данни.
Превръщане на данните в решения
Доцент Фуентес, д-р Тонгсон и докторантът Гонзалес-Виехо използват данните, за да разработят два модела: единият за измерване на димното замърсяване на листата на лозята, а другият - за измерване на димното замърсяване в самото грозде и произведеното от него вино. Прилагайки машинно обучение за разпознаване на образи и изкуствени невронни мрежи (ANN), екипът разработва
модел за анализ на
инфрачервени термични изображения,
който предсказва замърсяването с дим в короните с 96% точност.
Това ниво на точност е постигнато чрез анализ на модела на транспирация на листата (при който влагата се пренася през растенията от корените и излиза от малки пори от долната страна на листата), който след това е оценен като заместител на термичните изображения, които се нарушават от дима. След това алгоритмите за машинно обучение успели да открият този модел с висока точност и по-ниска степен на обработка на данните.
Вторият модел е използван за прогнозиране на получения от дима гуаякол с помощта на
спектроскопия на грозде в
близката инфрачервена област
(NIR) и е предназначен за използване с преносимо оборудване от потребителски клас на близко разстояние за тестване на плодове в реално време, без да се унищожават. Доцент Фуентес казва, че този метод прави тестовете с висока точност много по-достъпни. „Единствената реална възможност за производителите да оценят потенциалното замърсяване с дим в момента е събирането на случайни проби от гроздето на лозето за лабораторен анализ с помощта на масспектрометрия, което е разрушително, скъпо и отнема много време", казва доцент Фуентес. „Нашите тестове показват, че тези модели могат да предоставят точен резултат с помощта на софтуер на смартфон и ръчен спектрометър за близка инфрачервена област, който струва няколко хиляди долара - около 45 пъти по-малко от масспектрометъра."
Доцент Фуентес казва, че и двата експериментални модела могат да се използват в тандем - да ни дадат карта на високо ниво на петната от дим върху листата с помощта на дронове, а след това да последват анализи на грозде с помощта на преносими устройства. „Приложенията, които използват всеки от тези модели поотделно, могат да направят димните петна видими за винопроизводителите, бързо и точно, при това на сравнително ниска цена. Комбинирани, те могат да дадат на винопроизводителите
високоточен анализ на димната петна в лозето
им", казва той. „Това би им дало управленски стратегии за намаляване на замърсяването или отделно събиране на незамърсеното грозде, за да се сведат до минимум отпадъците и да се получи по-ценна реколта."
Коментари