加州大学戴维斯分校植物科学教授帕特里克·布朗（Patrick Brown）试图开发一种预测开心果，杏仁和所有坚果中树木坚果产量的方法。
布朗表示：在大多数情况下，我们使用的方法几乎有效，最好的方法是获得尽可能多的历史收益率数据点，然后使用基于计算机的建模，人工智能，将数据重新组合在一起。如果我们从该州的不同地区获得足够的信息，直接从种植者和环境本身，从该州上下气候监测站获得足够的信息，我们将把不同的信息放在一起，我们将能够获得最大的潜在产量。每次我们获得不同品种和根茎的新数据时，我们都可以进行调整。我们正试图建立一种富有洞察力的方法，让每个街区的每个农民每年都可以获得大量的期望。
创建资源
利用历史产量数据，免费卫星图像，自动气候分析和单个果园特征，布朗正试图开发一个简单易用的应用程序或网站进行产量预测，这有助于施肥计算和其他产量依赖性活动。从美国农业部对开心果的资助开始，扩展到杏仁委员会对杏仁的资助，他说，其他坚果（如核桃，山核桃等）的原则是相同的。细节会有所不同，因为杏仁树对冬季天气的反应与开心果或榛子不同，但过程和方法是相同的。任何类型的作物都可以通过改变一些变量来使用这种方法。
收集如此大量的数据是一项耗时且劳动密集型的工作。他强调：你不仅要在州上上下下，还必须涉及不同的果园，并查看各种根茎。我们已经发表了一些关于杏仁的论文，并且正在改进这些论文，同时通过要求种植者填写电子表格来首次扩展到开心果，我们拥有的数据越多，我们的预测模型就越准确。共享特定站点数据是保密的，所有信息都经过高度加密和保护。没有人能弄清楚数据来自哪个领域，我们非常努力地维护数据隐私。完成的模型应该帮助种植者做一些事情，比如安排灌溉，分配氮农药，并最终建立产品销售合同。另一个重要的价值是回答诸如“为什么西克恩县的种植者每英亩比邻近的县多获得500磅？”这样的问题的答案。我们将能够定义天气特征是什么，有哪些土壤选择，如何管理树木以增加当地产量的选择。从长远来看，这将是一项免费服务，对整个行业来说应该是无价的。
（编译：农产品集购网资讯版，https://zixun.16988.com/）
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