BR112020003723A2 - método para determinar rendimentos esperados no crescimento de plantas agrícolas, sistema de computador e produto de programa de computador - Google Patents

Abstract

A presente invenção refere-se ao campo técnico do cultivo de plantas agrícolas, especialmente a criação de previsões do rendimento esperado.

Description

“MÉTODO PARA DETERMINAR RENDIMENTOS ESPERADOS NO CRESCIMENTO DE PLANTAS AGRÍCOLAS, SISTEMA DE COMPUTADOR E PRODUTO DE PROGRAMA DE COMPUTADOR”

[001] A presente invenção refere-se ao campo técnico do cultivo de plantas agrícolas, especialmente a criação de previsões do rendimento esperado.

[002] O rendimento da planta cultivada é determinado por uma infinidade de parâmetros. Alguns deles podem ser influenciados por um agricultor, por exemplo, cultivo do solo, tipo, data e densidade da semeadura, implementação de medidas para controlar organismos prejudiciais, implantação de nutrientes, irrigação e data da colheita. Outros parâmetros, como o clima, mal podem ser influenciados.

[003] Seria vantajoso para o agricultor saber qual rendimento ele pode esperar ao final de um período de cultivo. Também seria favorável saber como as medidas agrícolas afetarão o rendimento.

[004] A presente invenção fornece essas informações para um agricultor.

[005] A invenção fornece, em primeiro lugar, um método, preferencialmente, para determinar rendimentos esperados no cultivo de plantas agrícolas com a ajuda de um sistema de computador, por exemplo, um servidor, especialmente um servidor e um sistema de computador local ou móvel, compreendendo as etapas de (A) identificar um campo em que as plantas agrícolas estão sendo cultivadas ou devem ser cultivadas, de preferência com o fornecimento de dados de posição, especialmente geocoordenadas, (B) prever uma progressão climática para o campo para o período de cultivo futuro ou em andamento para as plantas agrícolas até a colheita planejada, levando em consideração a progressão climática até a data,

preferencialmente com uma transição contínua da progressão climática até a data e a progressão climática prevista, (C) previsão para a ocorrência de um ou mais organismos prejudiciais no campo para a progressão climática prevista, (D) determinar medidas agrícolas para o período próximo ou em andamento de cultivo das plantas agrícolas até a colheita planejada, preferencialmente com o fornecimento de dados de medidas que pelo menos parcialmente predeterminem medidas agrícolas para o período próximo ou em andamento de cultivo, (E) calcular os rendimentos esperados no cultivo das plantas agrícolas, assumindo que as previsões das etapas (B) e (C) estejam corretas e que as medidas determinadas na etapa (D) sejam implementadas, (F) fornecer ou exibir os rendimentos esperados, (G) executar repetidamente as etapas (B), (C), (D), (E) e (F), levando em conta a progressão real do clima até a respectiva ocorrência de execução das etapas, os organismos prejudiciais que realmente ocorreram e as medidas que realmente foram implementadas, de preferência com fornecimento para a etapa (B) dos dados meteorológicos relacionados a uma evolução real do clima e, para as etapas (C), (D), (E), dados específicos de campo registrados, especialmente dados de organismos prejudiciais relacionados a organismos prejudiciais que realmente ocorreram e dados medidos relacionados a medidas que foram realmente implementadas, de preferência com a previsão de pelo menos duas progressões climáticas diferentes na etapa (B) e o desempenho das etapas (C), (D) e (E) para cada uma das pelo menos duas progressões climáticas diferentes.

[006] A presente invenção fornece ainda um sistema de computador, de preferência para determinar rendimentos a serem esperados no cultivo de plantas agrícolas, compreendendo

(A) meios para identificar um campo no qual as plantas agrícolas estão sendo cultivadas ou devem ser cultivadas, de preferência com o fornecimento de dados de posição, especialmente geocoordenadas, ou um módulo de gravação configurado para fornecer dados de posição, especialmente geocoordenadas,

(B) meios para fornecer uma previsão de uma progressão climática para o campo para o período de cultivo próximo ou em andamento das plantas agrícolas até a colheita planejada, levando em consideração o tempo de sua progressão até a data, de preferência com uma transição contínua da progressão climática até a data e progressão climática prevista, ou um módulo climático configurado para fornecer uma previsão de uma progressão climática para o campo para o período de cultivo futuro ou em andamento das plantas agrícolas até a colheita planejada, levando em consideração o perfil climático até a data, preferencialmente com uma transição contínua da progressão climática até a data e a progressão climática prevista,

(C) meios para fornecer uma previsão para a ocorrência de um ou mais organismos prejudiciais no campo para a progressão climática prevista,

ou um módulo de organismo prejudicial configurado para fornecer uma previsão para a ocorrência de um ou mais organismos prejudiciais no campo para a progressão climática prevista,

(D) meios para identificar medidas agrícolas para o período de cultivo futuro ou em andamento das plantas agrícolas até a colheita planejada,

de preferência com o fornecimento de dados de medidas que pelo menos parcialmente predeterminam medidas agrícolas para o período de cultivo futuro ou em andamento, ou um módulo de medida configurado identificar medidas agrícolas para o período de cultivo futuro ou em andamento das plantas agrícolas até a colheita planejada, de preferência com o fornecimento de dados de medidas que predeterminam parcialmente as medidas agrícolas para o período de cultivo futuro ou em andamento, (E) meios para calcular os rendimentos esperados no cultivo das plantas, assumindo que as previsões das etapas (B) e (C) estejam corretas e que as medidas determinadas na etapa (D) sejam implementadas ou um módulo de rendimento configurado para calcular os rendimentos esperados no cultivo das plantas agrícolas, assumindo que as previsões das etapas (B) e (C) estejam corretas e que as medidas determinadas na etapa (D) sejam implementadas, (F) meios para exibir ou fornecer os rendimentos a serem esperados, ou uma interface configurada para exibir ou fornecer rendimentos esperados, em que o sistema de computador é configurado de modo a executar repetidamente as etapas (B), (C), (D), (E) e (F), levando em consideração a progressão real do clima até a respectiva ocorrência de execução das etapas, os organismos prejudiciais que realmente ocorreram e as medidas que foram efetivamente implementadas, de preferência com fornecimento para a etapa (B) dos dados meteorológicos relacionados a uma progressão real do clima e, para as etapas (C), (D), (E), dados específicos de campo registrados, especialmente dados de organismos prejudiciais relacionados a organismos prejudiciais que realmente ocorreram e dados medidos relacionados a medidas que realmente foram implementadas, de preferência, com a previsão de pelo menos duas progressões climáticas diferentes na etapa (B) e o desempenho das etapas (C), (D), (E) para cada uma das pelo menos duas progressões climáticas diferentes.

[007] A presente invenção fornece ainda um produto de programa de computador, de preferência para determinar rendimentos esperados no cultivo de plantas agrícolas, compreendendo um meio de armazenamento de dados legível por computador e código de programa armazenado no meio de armazenamento de dados e que, quando executado em um sistema de computador, faz com que o sistema de computador execute as seguintes etapas:

(A) determinar um campo em que as plantas agrícolas estão sendo cultivadas ou devem ser cultivadas, de preferência com o fornecimento de dados de posição, especialmente geocoordenadas,

(B) determinar uma progressão climática para o campo para o período de cultivo futuro ou em andamento para as plantas agrícolas até a colheita planejada, levando em consideração a progressão climática até a data,

de preferência com uma transição contínua da progressão climática até a data e a progressão climática prevista,

(C) determinar uma previsão para a ocorrência de um ou mais organismos prejudiciais no campo para a progressão climática prevista,

(D) determinar medidas agrícolas para o período próximo ou em andamento de cultivo das plantas agrícolas até a colheita planejada, de preferência com fornecimento de dados das medidas que pelo menos parcialmente predeterminam as medidas agrícolas para o período próximo ou em andamento de cultivo,

(E) calcular os rendimentos esperados no cultivo das plantas agrícolas, assumindo que as previsões das etapas (B) e (C) estejam corretas e que as medidas determinadas na etapa (D) sejam implementadas,

(F) fornecer ou exibir os rendimentos esperados,

(G) executar repetidamente as etapas (B), (C), (D), (E) e (F),

levando em conta a progressão real do clima até a respectiva ocorrência de execução das etapas, os organismos prejudiciais que realmente ocorreram e as medidas que realmente foram implementadas,

de preferência com fornecimento para a etapa (B) dos dados meteorológicos relacionados a uma progressão real do clima e, para as etapas (C), (D), (E), dados específicos de campo registrados, especialmente dados de organismos prejudiciais relacionados a organismos prejudiciais que realmente ocorreram e dados medidos relacionados a medidas que foram realmente implementadas, de preferência com previsão de pelo menos duas progressões climáticas diferentes na etapa (B) e desempenho das etapas (C), (D), (E) para cada uma das pelo menos duas progressões climáticas diferentes.

[008] A invenção é explicada em detalhes a seguir, sem distinção entre as matérias objeto da invenção (método, sistema de computador, produto de programa de computador). Em vez disso, as elucidações a seguir se destinam a ser analogamente aplicáveis a todos as matérias objeto da invenção, independentemente de seu contexto (método, sistema de computador, produto de programa de computador).

[009] O método da invenção serve para ajudar um agricultor no cultivo de plantas agrícolas em um campo.

[0010] O termo “campo” é entendido como uma região espacialmente delimitável da superfície da Terra que está em uso agrícola plantando plantas agrícolas em tal campo, fornecendo-lhes nutrientes e colhendo-as.

[0011] O termo “planta agrícola” é entendido como uma planta que é propositalmente cultivada como planta útil ou ornamental por meio de intervenção humana.

(A) IDENTIFICAÇÃO DE UM CAMPO NO QUAL AS PLANTAS AGRÍCOLAS ESTÃO SENDO CULTIVADAS OU DEVEM SER CULTIVADAS

[0012] Em uma primeira etapa, é identificado o campo em que as plantas agrícolas estão sendo cultivadas ou devem ser cultivadas e que é considerado em detalhes no decorrer do método da invenção.

[0013] Normalmente, a identificação é efetuada usando geocoordenadas que determinam inequivocamente a localização do campo. O método da invenção é tipicamente executado com a ajuda de um programa de computador instalado em um sistema de computador. Normalmente, as geocoordenadas do campo são transferidas para o programa de computador.

Por exemplo, um usuário do programa de computador pode inserir as geocoordenadas por meio de um teclado. Também é concebível que o usuário do programa de computador visualize mapas geográficos em uma tela de computador e marque os limites do campo em consideração nesse mapa, por exemplo, com um mouse de computador.

[0014] A identificação do campo fixa em conformidade a região da superfície da Terra que é considerada no curso adicional do método da invenção.

(B) PREVISÃO DE UMA PROGRESSÃO CLIMÁTICA

[0015] Em uma etapa adicional, está prevista uma progressão climática para o período de cultivo futuro ou em andamento das plantas agrícolas até a colheita planejada, levando em consideração a progressão climática até a data, de preferência com uma transição contínua da progressão climática até a data e da progressão climática prevista.

[0016] O objetivo da previsão da progressão climática é prever a distribuição e as probabilidades correspondentes de eventos climáticos para o período de cultivo futuro ou em andamento com o máximo de precisão.

[0017] Como é sabido, o clima pode ser previsto comparativamente com precisão nos próximos dias, por exemplo, até nove dias, enquanto as previsões meteorológicas para uma data em algumas semanas ou meses, por exemplo maior que nove dias, no futuro são comparativamente inexatas. Para períodos em que o tempo pode ser previsto apenas inexatamente, portanto, os dados históricos do tempo são de boa adequação, a fim de usar as tendências que foram frequentemente observadas nos últimos anos como base para a previsão das condições climáticas futuras.

[0018] As previsões meteorológicas para o futuro próximo (por exemplo, um dia até uma semana ou até nove dias) podem ser obtidas, por exemplo, de uma infinidade de fornecedores comerciais.

[0019] Para um futuro mais distante (por exemplo, mais de uma semana ou mais de 9 dias) dentro do período de cultivo, é dada preferência ao uso de previsões meteorológicas sazonais. Essas previsões podem ser baseadas aqui, por exemplo, em modelos de circulação dinâmica global, regional e globalmente regionalmente acoplados e/ ou estatísticas de longo prazo de dados meteorológicos históricos e/ ou uma projeção dinâmica (modelo de circulação) de variáveis climáticas individuais combinadas com simulação climática estocástica de outras variáveis e/ ou simulações climáticas puramente estocásticas.

[0020] Em particular, as previsões sazonais podem ser fornecidas por fornecedores comerciais e/ ou institutos de pesquisa.

[0021] A decisão sobre que tipo de previsão sazonal é tomada depende da qualidade da previsão do modelo. Para esse fim, é possível usar um índice, por exemplo, a pontuação Brier. Abaixo de um limite específico abaixo do qual o valor adicionado da previsão meteorológica modelada é insignificante em relação às estatísticas climáticas de longo prazo, é dada preferência às previsões meteorológicas sazonais baseadas em estatísticas climáticas de longo prazo.

[0022] É concebível que sejam criadas previsões múltiplas, chamadas projeções. É concebível que, usando dados meteorológicos históricos, uma progressão climática típica (por exemplo, mais provável) ou média (uma média das progressões climáticas em um período de tempo definido, por exemplo, os últimos três, quatro, cinco, seis, sete, oito, nove, dez anos) é apurada. É concebível que, com base no passado recente, sejam determinadas previsões meteorológicas sazonais específicas que parecem mais prováveis do que outras.

[0023] É concebível que, além disso, dados meteorológicos históricos sejam usados para fazer uma previsão de uma progressão climática comparativamente favorável – do ponto de vista agrícola – e/ ou uma progressão climática comparativamente desfavorável.

[0024] Em uma forma de realização preferida, são criadas múltiplas previsões meteorológicas, as quais de preferência cobrem o espectro das progressões climáticas que ocorreram nos últimos anos. Em uma forma de realização preferida, também é verificada e relatada uma probabilidade para a ocorrência de cada progressão climática, de modo que as progressões climáticas possam ser comparadas entre si.

[0025] As diferentes progressões climáticas (histórico, previsão para o futuro próximo, previsão sazonal, projeções) são combinadas em sequências de tempo contínuas (“previsão contínua”).

(C) PREVISÃO PARA A OCORRÊNCIA DE UM OU MAIS ORGANISMOS PREJUDICIAIS

[0026] Para cada progressão climática prevista, em uma etapa adicional do método da invenção, é feita uma previsão para a ocorrência de um ou mais organismos prejudiciais.

[0027] De preferência, a previsão determina riscos de infestação para um ou mais organismos prejudiciais.

[0028] Entende-se por “organismo prejudicial” um organismo que pode aparecer no cultivo de plantas agrícolas e pode danificar a planta agrícola, afetar adversamente a colheita da planta agrícola ou competir com a planta agrícola pelos recursos naturais. Exemplos de tais organismos prejudiciais são plantas daninhas, gramas daninhas, pragas de animais, por exemplo, besouros, lagartas e vermes, fungos e patógenos (por exemplo, bactérias e vírus). Embora os vírus não estejam entre os organismos do ponto de vista biológico, eles serão cobertos aqui pelo termo “organismo prejudicial”.

[0029] Exemplos específicos de organismos prejudiciais são: Septoria trititici (https://gd.eppo.int/taxon/SEPTTR), Erysiphe graminis (https://gd.eppo.int/taxon/ERYSGR), Puccinia recondite (https:/ /gd.eppo.int/taxon/PUCCRE), Pyrenophora tritici-repentis ou Drechslera tritici- repentis (https://gd.eppo.int/taxon/PYRNTR) e Fusarium spp.

(https://gd.eppo.int/taxon/FUSASP) sobre trigo de inverno na Europa central.

[0030] Entende-se pelo termo “planta daninha” (plural: plantas daninhas) como plantas de vegetação espontânea acompanhante (flora segetal) em cultivos de plantas agrícolas, pastagens ou jardins que não são deliberadamente plantadas lá e se desenvolvem, por exemplo, a partir do potencial de sementes no solo ou por transmissão aérea. O termo não se limita às plantas daninhas no sentido real, mas também inclui gramíneas, samambaias, musgos ou plantas lenhosas.

[0031] No setor de proteção de culturas, o termo “grama daninha” (plural: gramas daninhas) também é frequentemente utilizado para ilustrar uma delimitação das plantas herbáceas. No presente texto, o termo “daninha” é usado como um termo genérico que se destina a incluir o termo “grama daninha”.

[0032] Para a previsão da ocorrência de um ou mais organismos prejudiciais, é possível, por exemplo, usar modelos de previsão descritos no estado da técnica. O sistema de apoio à decisão disponível no mercado “expert”, para previsão, utiliza dados relacionados às plantas agrícolas sendo cultivadas ou que serão cultivadas (estágio de desenvolvimento, condições de crescimento, medidas de proteção das culturas), relacionados às condições climáticas (temperatura, horas de sol, velocidade do vento, precipitação) e relacionados aos organismos/ doenças nocivos conhecidos (limites de viabilidade econômica, pressão de plântulas/ doenças) e calcula o risco de infestação com base nesses dados (Newe M., Meier H., Johnen A., Volk T.: proPlant expert.com – um sistema de consulta on-line sobre proteção de culturas em cereais, colza, batata e beterraba sacarina. EPPO Bulletin 2003, 33, 443-449; Johnen A., Williams IH, Nilsson C., Klukowski Z., Luik A., Ulber B.: The proPlant Decision Support System: Phenological Models for the Major Pests of Oilseed Rape and Their Key Parasitoids in Europe, Biocontrol-Based Integrated Management of Oilseed Rape Pests (2010) Ed.: Ingrid H. Williams, Tartu 51014, Estônia ISBN 978-90- 481-3 982-8. p. 381 - 403; www.proPlantexpert.com).

[0033] Para a previsão de eventos de organismos prejudiciais, também é possível levar em consideração as infestações reais no passado.

[0034] De preferência, os riscos de infestação são determinados para os organismos prejudiciais que ocorreram no passado no campo em questão e/ ou campos adjacentes.

[0035] Os riscos de infestação são de preferência determinados de uma maneira específica da área parcial. É concebível, por exemplo, que algumas áreas parciais do campo, devido à sua localização, sejam particularmente frequentemente e/ ou particularmente significativamente afetadas por um organismo prejudicial e/ ou que a infestação por um organismo prejudicial frequentemente emana de uma ou mais áreas parciais definidas.

[0036] Em uma forma de realização preferida, para uma previsão da progressão climática, são gerados um ou mais mapas digitais do campo em que o risco de infestação por um ou mais organismos prejudiciais é desenhado de uma maneira específica da área parcial. Por exemplo, é concebível gerar uma série de mapas digitais para um organismo prejudicial definido, por exemplo, um mapa para cada mês do ano e indicar quão alto é o risco de infestação da área parcial com o organismo prejudicial no mês em questão e com a progressão climática prevista por meio de códigos de cores nos mapas. Por exemplo, a cor “vermelho” pode significar um risco de infestação superior a 90%, e a cor “verde” um risco de infestação inferior a 10%. Diferentes tons de amarelo e laranja podem ser usados na faixa entre 10% e 90%. Outros/ diversos modos de representação são concebíveis.

[0037] Em uma forma de realização preferida, é feita uma avaliação dos riscos de infestação determinados se um limiar de dano foi ou não excedido.

[0038] “Limiar de dano” é um termo da agricultura, silvicultura e horticultura. Indica a densidade de infestação por patógenos ou doenças ou infestação por plantas daninhas das quais o controle é economicamente inviável.

Até esse valor, os gastos econômicos extras através do controle são maiores do que a falha na colheita e da qual existe um risco. Se a pressão de infestação ou por plantas daninhas exceder esse valor, os custos de controle são pelo menos compensados pelo rendimento extra esperado.

[0039] De acordo com a natureza de um organismo ou doença prejudicial, o limiar de dano pode ser muito diferente. No caso de organismos ou doenças prejudiciais que podem ser controlados apenas com altos gastos e efeitos adversos associados à produção adicional, o limiar de danos pode ser muito alto. Se, no entanto, mesmo uma pequena infestação puder se tornar uma fonte de propagação que ameaça destruir toda a produção, o limiar de dano pode ser muito baixo.

[0040] Existem muitos exemplos no estado da técnica relacionados à determinação de limiares de danos (ver, por exemplo, Claus M. Brodersen: Informationen in Schadschwellenmodellen [informações em modelos de limiar de danos], relatórios do GIL [Sociedade Alemã de Ciência da Computação na Agricultura], Forestry and Food Science], volume 7, páginas 26 a 36, http://www.gil-net.de/Publikationen/7_26.pdf).

(D) DETERMINAÇÃO DE MEDIDAS AGRÍCOLAS

[0041] Em uma etapa posterior, são determinadas medidas agrícolas para o período de cultivo próximo ou em andamento das plantas até a colheita planejada.

[0042] O termo “medida agrícola” é entendido como qualquer medida no campo para plantas agrícolas que seja necessária ou economicamente viável e/ ou ambientalmente aconselhável, a fim de obter um produto de planta. Exemplos de medidas agrícolas são: cultivo do solo (por exemplo, aração), implantação de sementes (semeadura), irrigação, aplicação de reguladores de crescimento, controle de plantas daninhas/ gramas daninhas, implantação de nutrientes (por exemplo, fertilização), controle de organismos prejudiciais, colheita.

[0043] As medidas agrícolas são preferencialmente medidas de manejo químico das culturas (aplicação de produtos de proteção de culturas ou reguladores de crescimento), especialmente para reduzir o risco previsto de infestação por um organismo prejudicial. As medidas são determinadas especialmente pela seleção de um produto de proteção de culturas adequado, pela fixação das datas em que o produto de proteção de culturas deve ser aplicado e pela quantidade de produto de proteção de culturas a ser aplicado.

As medidas são preferencialmente determinadas de uma maneira específica da área parcial.

[0044] O termo “produto de proteção de culturas” é entendido como uma composição que serve para proteger plantas ou produtos de plantas de organismos prejudiciais ou impedir seu efeito, destruir plantas ou partes de plantas indesejadas, inibir o crescimento indesejado de plantas ou impedir esse crescimento e/ ou influenciar os processos vitais das plantas de maneira diferente dos nutrientes. Exemplos de produtos de proteção de culturas são herbicidas, fungicidas e pesticidas (por exemplo, inseticidas).

[0045] É dada preferência à determinação das medidas que possuem uma relação custo/ benefício máxima.

[0046] A determinação de medidas leva em consideração, de preferência, aspectos legais e de proteção ambiental. Por exemplo, é concebível que um produto de proteção de culturas selecionado possa ser aplicado apenas em datas específicas e/ ou em quantidades máximas específicas. Essas e outras restrições similares são preferencialmente levadas em consideração na determinação das medidas.

[0047] As medidas podem ser determinadas, por exemplo, com base nas plantas agrícolas sendo cultivadas ou que serão cultivadas. É concebível, por exemplo, que um usuário introduza informações sobre as plantas agrícolas sendo cultivadas ou que serão cultivadas no sistema de computador da invenção, por exemplo, o nome da espécie, a data da semeadura e similares.

O sistema de computador então verifica, por exemplo, com base nas informações armazenadas em um banco de dados, quais medidas são necessárias e/ ou economicamente viáveis e/ ou ecologicamente aconselháveis, a fim de alcançar um rendimento máximo. De um modo preferido, o sistema de computador da invenção, com base nas informações armazenadas, determina períodos de tempo no futuro em que as medidas devem ser sensatamente implementadas. A determinação dos períodos de tempo pode levar em conta a progressão climática prevista e/ ou a ocorrência prevista de organismos prejudiciais. Por exemplo, não seria sensato implementar a colheita de um cereal cultivado se houver previsão de chuva. Além disso, a aplicação de um meio para controlar um organismo prejudicial só seria aconselhável se houver um risco significativo da ocorrência do organismo prejudicial.

(E) CÁLCULO DOS RENDIMENTOS A SEREM ESPERADOS

[0048] Em uma etapa posterior, são determinados os rendimentos a serem esperados quando as plantas agrícolas são cultivadas sob as condições dos cenários considerados.

[0049] Para esse fim, um modelo de crescimento de planta pode ser usado.

[0050] O termo “modelo de crescimento de planta” é entendido como um modo matemático que descreve o crescimento de uma planta em função de fatores intrínsecos (genéticos) e extrínsecos (ambientais).

[0051] Existem modelos de crescimento de plantas para uma infinidade de plantas. Uma introdução na criação de modelos de crescimento de plantas é dada, por exemplo, pelos livros i) “Mathematische Modellbildung und Simulation” [modelagem matemática e simulação] por Günther e Kai Velten, publicado por Wiley-VCH Verlag em Outubro 2014 (ISBN: 978-3-527-41217-4) e ii) “Working with Dynamic Crop Models” de Daniel Wallach, David Makowski, James W. Jones e Francois Brun, publicado em 2014 na Academic Press (Elsevier), EUA.

[0052] O modelo de crescimento de plantas normalmente simula o crescimento de uma colheita de plantas agrícolas durante um período definido de tempo. Também é concebível usar um modelo baseado em uma única planta que simule os fluxos de energia e matéria nos órgãos individuais da planta.

Modelos mistos também são utilizáveis.

[0053] O crescimento de uma planta agrícola é determinado não apenas pelas características genéticas da planta, mas principalmente pelas condições climáticas locais que existem ao longo da vida da planta (quantidade e distribuição espectral da insolação, perfis de temperatura, quantidades de precipitação, entrada de vento), as condições do solo e o suprimento de nutrientes.

[0054] As medidas de colheita que já foram tomadas e qualquer infestação por organismos prejudiciais que tenha ocorrido também podem exercer um efeito no cultivo das plantas e podem ser levadas em consideração no modelo de crescimento.

[0055] Os modelos de crescimento de plantas geralmente são chamados de modelos dinâmicos baseados em processos (consulte “Working with Dynamic Crop Models” de Daniel Wallach, David Makowski, James W.

Jones e Francois Brun, publicado em 2014 na Academic Press (Elsevier), EUA.), mas também pode ser total ou parcialmente baseado em regras, estatísticas ou dados/ empíricos. Os modelos geralmente são chamados de modelos de pontos.

Os modelos aqui são geralmente calibrados de forma que o resultado reflita a representação espacial da entrada. Se a entrada foi verificada em um ponto no espaço ou é interpolada ou estimada para um ponto no espaço, geralmente é assumido que o resultado do modelo é aplicável a todo o campo adjacente. É conhecida a aplicação dos chamados modelos de pontos calibrados em nível de campo para escalas mais amplas e geralmente mais difíceis (ver, por exemplo, H. Hoffmann et al.: Impact of spatial soil and climate input data aggregation on regional yield simulations, 2016, PLoS ONE 11 (4): e0151782. doi:

10.1371/journal.pone.0151782). A aplicação desse chamado modelo de ponto a vários pontos dentro de um campo permite a modelagem específica da área parcial neste documento. No entanto, as dependências espaciais são negligenciadas aqui, por exemplo, no orçamento das águas subterrâneas. Por outro lado, também existem sistemas para modelagem explícita no tempo/ espaço. As dependências espaciais são aqui levadas em consideração.

[0056] Exemplos de modelos dinâmicos de crescimento de plantas baseados em processos são Apsim, Lintul, Epic, Hermes, Monica, STICS, entre outros.

[0057] Os seguintes parâmetros de entrada são preferencialmente incluídos na modelagem: - Clima: totais diários de precipitação, radiação total, temperatura mínima e máxima diária do ar e temperatura próxima do solo e temperatura do solo, velocidade do vento, entre outros, - Solo: tipo de solo, textura do solo, natureza do solo, capacidade de campo, ponto de murcha permanente, carbono orgânico, teor de nitrogênio mineral, densidade de alojamento, parâmetros van Genuchten, entre outros, - Planta agrícola: tipo, variedade, parâmetros específicos da variedade, por exemplo, índice de área foliar específico, totais de temperatura, profundidade máxima da raiz, entre outros, - Medidas de cultivo: semente, data de semeadura, densidade de semeadura, profundidade de semeadura, fertilizante, volume de fertilizante, número de datas de fertilização, data de fertilização, cultivo do solo, resíduos da colheita, rotação de culturas, distância do campo da mesma cultura no ano passado, irrigação, entre outros.

[0058] A previsão da evolução das plantas agrícolas com o tempo é preferencialmente específica para cada área parcial.

[0059] Os rendimentos esperados são calculados assumindo que as previsões previamente determinadas estejam corretas (progressão climática, ocorrência de organismos prejudiciais) e as medidas agrícolas determinadas sejam implementadas. É claro que deve-se notar que pode haver uma interação entre a ocorrência de organismos prejudiciais e as medidas agrícolas. Isso ocorre porque pode ser o objetivo de uma medida agrícola evitar a ocorrência de um organismo prejudicial previsto ou reduzir o risco. Nesse caso, a afirmação “assumindo que as previsões das etapas (B) e (C) estejam corretas e que as medidas determinadas na etapa (D) sejam implementadas” significa que a progressão climática ocorre como previsão e um risco de ocorrência de organismos prejudiciais existem como previsto devido à progressão climática prevista, mas que as medidas agrícolas determinadas são implementadas e serão bem-sucedidas, o que leva a um risco reduzido da ocorrência de organismos prejudiciais em relação ao controle de organismos prejudiciais (embora o risco também possa ser insignificante se a agricultura determinada tiver o objetivo de impedir a ocorrência de organismos prejudiciais).

[0060] O cálculo dos rendimentos esperados também pode ser feito assumindo que as medidas agrícolas previamente determinadas não sejam tomadas. É concebível que o usuário do produto de programa de computador da invenção possa estudar o efeito das medidas nos rendimentos a serem esperados em um computador, por exemplo, desmarcando medidas recomendadas e, em seguida, o programa calcula como o rendimento muda se a medida desmarcada não for implementada.

[0061] As medidas são preferencialmente selecionadas e desmarcadas de maneira específica da área parcial.

(F) FORNECER OU EXIBIR OS RENDIMENTOS A SEREM ESPERADOS

[0062] Os rendimentos a serem esperados são exibidos para um usuário em um dispositivo de exibição. O dispositivo de exibição é tipicamente uma tela que faz parte do sistema de computador da invenção.

[0063] De preferência, o rendimento a ser esperado é indicado para áreas parciais individuais e/ ou todo o campo. A exibição pode ser assistida por gráficos, por exemplo, com o auxílio de diagramas de barras ou similares.

[0064] O usuário é, portanto, capaz de visualizar vários cenários na tela do computador e ver quais rendimentos são o resultado se uma determinada progressão climática prevista é realmente realizada e/ ou quais rendimentos são o resultado se determinadas medidas forem tomadas ou não.

[0065] De preferência, os rendimentos esperados são exibidos de maneira específica da área parcial na forma de mapas digitais na tela do computador.

(G) DESEMPENHO REPETIDO DAS ETAPAS

[0066] Em uma etapa posterior, as etapas (B), (C), (D), (E) e (F) mencionadas são repetidas, levando em consideração a progressão do clima até o respectivo momento de implementação das etapas, o organismos prejudiciais que realmente ocorreram e medidas agrícolas que foram efetivamente implementadas.

[0067] No desempenho repetido, a progressão climática real até a data é verificada. É criada uma progressão climática prevista futura, que segue continuamente a partir da progressão climática atual até a data, ou seja, não há descontinuidades na progressão de nenhum parâmetro que descreva o clima (temperatura, pressão do ar, umidade do ar etc.). Para a progressão climática verificada (até o presente e no futuro), é calculada a probabilidade de ocorrência de um ou mais organismos prejudiciais. As medidas agrícolas a serem implementadas em campo são determinadas. Na determinação das medidas agrícolas, é possível levar em consideração a progressão climática verificada e/ ou os organismos prejudiciais previstos. Os rendimentos das plantas agrícolas que são esperados são calculados, assumindo-se para o cálculo que a progressão climática prevista futura realmente ocorrerá, o risco de a ocorrência de organismos prejudiciais previstos existir realmente como previsto, e as medidas determinadas são realmente implementadas e são bem-sucedidas, o que significa que os resultados a serem alcançados pelas medidas realmente ocorrem. Os rendimentos calculados são exibidos para o usuário.

[0068] A repetição pode ser iniciada, por exemplo, pelo usuário do sistema de computador da invenção sempre que o usuário desejar obter uma determinação atualizada do rendimento.

[0069] O produto de programa de computador da invenção é preferencialmente configurado de modo a ser atualizado automaticamente.

Atualização significa que a progressão climática que realmente ocorreu até a ocorrência da respectiva atualização, os organismos prejudiciais que realmente ocorreram e as medidas que foram efetivamente implementadas estão incluídas no cálculo dos rendimentos a serem esperados. A atualização pode ser realizada automaticamente, por exemplo, sempre que o usuário iniciar ou chamar o programa de computador. Como alternativa, é possível que a atualização seja efetuada em um horário fixo, por exemplo, todos os dias ou todas as semanas.

Como alternativa, é possível que uma atualização seja efetuada em intervalos irregulares, por exemplo, sempre que houver um desvio significativo das condições reais das previsões.

[0070] No caso de uma atualização, as etapas (B), (C), (D), (E) e (F) detalhadas acima são repetidas. Supondo que o usuário tenha executado o produto de programa de computador da invenção em uma primeira ocasião em uma primeira ocorrência e os rendimentos possam ser calculados para uma progressão climática prevista e com a condição de que as medidas recomendadas da etapa (D) sejam realmente tomadas. Em um momento posterior, segunda ocorrência, o usuário chama o produto de programa de computador da invenção novamente. No período intermediário, houve uma progressão climática definida que afeta o crescimento das plantas agrícolas e/ ou o risco de infestação por organismos prejudiciais. O produto de programa de computador da invenção determina a progressão climática real e ajusta a previsão do risco de infestação à progressão climática atual. Além disso, uma ou mais previsões meteorológicas atualizadas são criadas e os riscos correspondentes de infestação também são atualizados. Com base nos riscos atualizados de infestação, são determinadas novas medidas para controlar os organismos prejudiciais.

[0071] Além disso, em uma repetição ou na primeira execução das etapas do processo da invenção, as execuções do modelo podem ser ajustadas à realidade com a ajuda de outras variáveis de estado observadas. Exemplos de tal ajuste são o ajuste das execuções do modelo para - o índice de vegetação (por exemplo, NDVI) ou índice de área foliar (IAF) observado por meio de satélites - infecções realmente observadas na cultura da planta agrícola (por exemplo, pontuações) - estágios de crescimento realmente observados ou maturidade da colheita - medidas agrícolas efetivamente adotadas (fertilização, proteção de cultivos, etc.) - outras variáveis ambientais observadas (por exemplo, medições do teor de umidade do solo).

[0072] Finalmente, um rendimento atualizado esperado é calculado e exibido. Aqui é possível ajustar parâmetros internos do modelo ou variáveis de estado calculadas.

[0073] O método da invenção pode ser executado total ou parcialmente em um sistema de computador (por exemplo, o sistema de computador da invenção).

[0074] Um sistema de computador compreende um ou mais computadores. O termo “computador” é entendido como uma máquina universalmente controlada por programa para processamento de informações.

Um computador possui pelo menos uma unidade de entrada por meio da qual os comandos de dados e controle podem ser inseridos (mouse, trackpad, teclado, scanner, webcam, joystick, microfone, leitor de código de barras etc.), uma unidade de processamento que compreende memória e processador de trabalho com os quais dados e comandos são processados e uma unidade de saída para transmitir dados do sistema (por exemplo, tela, impressora, alto- falante etc.). Os computadores modernos geralmente são divididos em computadores de mesa, computadores portáteis, laptops, notebooks, netbooks e tablets, e o que é chamado de handhelds (por exemplo, smartphones, smartwatches).

[0075] Por meio de uma unidade de entrada, um usuário pode selecionar um campo para o qual uma previsão de rendimento será criada. O sistema do computador pode fornecer ao usuário um mapa digital. Por meio de uma unidade de entrada, por exemplo, um mouse de computador, o usuário pode alterar a seção do mapa e aumentar o zoom no mapa ou diminuir o zoom no mapa, de forma que ele possa exibir um determinado campo no mapa. No mapa, o usuário pode selecionar um campo específico, por exemplo, desenhando os limites do campo. Como alternativa, é concebível que os limites do campo sejam reconhecidos automaticamente por meio de análise de imagem e o usuário possa selecionar um campo reconhecido, por exemplo, clicando nele com o mouse.

[0076] É concebível que o usuário, por meio de uma unidade de entrada, especifique as plantas que estão sendo cultivadas (ou devem ser cultivadas) no campo.

[0077] O sistema de computador da invenção pode ser configurado de modo que gere previsões meteorológicas propriamente ditas ou origine previsões meteorológicas de um fornecedor através de uma rede conectada (por exemplo, a Internet).

[0078] De um modo preferido, o sistema de computador da invenção é configurado de modo a originar previsões meteorológicas para um fornecedor. Nesse caso, o sistema de computador da invenção compreende uma unidade receptora para receber previsões meteorológicas para o campo especificado ou para a região, incluindo o campo especificado. O sistema de computador é preferencialmente conectado a uma rede (por exemplo, a Internet).

[0079] Por meio de uma rede, o sistema de computador da invenção também pode ser conectado a um ou mais bancos de dados que armazenam informações relacionadas às plantas agrícolas que estão sendo cultivadas/ a serem cultivadas, por exemplo, medidas agrícolas para as plantas agrícolas.

[0080] O sistema de computador da invenção pode ser configurado de modo a calcular probabilidades da ocorrência de organismos prejudiciais com base na progressão climática prevista. Nesse caso, é possível instalar um modelo de previsão que receba dados caracterizando a progressão climática (por exemplo, progressões de temperatura, quantidades de precipitação etc.) como parâmetros de entrada e probabilidades de saída da ocorrência de organismos prejudiciais no decorrer da fase de crescimento como parâmetros de saída.

[0081] É alternativamente concebível que o sistema de computador da invenção acesse um modelo de previsão via rede para obter e fornecer riscos de infestação determinados.

[0082] O sistema de computador da invenção possui preferencialmente uma unidade para calcular rendimentos que podem fazer parte da unidade de processamento. Uma outra parte da unidade de cálculo do rendimento é um modelo de crescimento de plantas. A unidade de cálculo do rendimento usa a progressão climática determinada para o período de cultivo como parâmetro de entrada para calcular o crescimento da planta durante o período de cultivo por meio do modelo de crescimento da planta. Quaisquer organismos prejudiciais previstos e medidas agrícolas determinadas são igualmente levadas em consideração como parâmetros de entrada. O resultado é uma previsão de rendimento. Se múltiplas progressões climáticas e/ ou várias medidas agrícolas foram levadas em consideração, o resultado é correspondentemente múltiplas previsões de rendimento.

[0083] O sistema de computador possui um dispositivo de exibição (por exemplo, uma tela) no qual pode exibir as previsões de rendimento para um usuário.

BREVE DESCRIÇÃO DAS FIGURAS

[0084] Exemplos de trabalho da invenção são detalhados nos desenhos e elucidados em detalhes nas descrições a seguir. As figuras mostram:

A Figura 1 é um sistema de computador localizado ilustrativo compreendendo um servidor, um sistema de computador local, um sistema de computador móvel, uma máquina agrícola e um sistema de satélite, A Figura 2 é um método ilustrativo para determinar os rendimentos a serem esperados no cultivo da planta agrícola com a ajuda do sistema de computador localizado e especialmente do servidor da Figura 1, A Figura 3 é um método ilustrativo de atualização dos rendimentos a serem esperados no cultivo da planta agrícola com a ajuda do sistema de computador localizado e, especialmente, do servidor da Figura 1, A Figura 4 é um método ilustrativo adicional de atualização dos rendimentos a serem esperados no cultivo da planta agrícola com a ajuda do sistema de computador localizado e, especialmente, do servidor da Figura 1.

BREVE DESCRIÇÃO DAS FORMAS DE REALIZAÇÃO

[0085] A Figura 1 mostra um sistema de computador localizado ilustrativo (10) compreendendo um servidor (12), um sistema de computador local (14), um sistema de computador móvel (16), uma máquina agrícola (18) e um sistema de satélite (20).

[0086] O servidor (12) aqui pode ser um servidor em nuvem que fornece infraestrutura de TI para espaço de armazenamento, poder de computação ou software de aplicativo. Sistemas de computadores locais (14), como um computador desktop ou sistemas de computadores móveis (16), como um smartphone, um drone, um assistente digital portátil (PDA), um laptop ou um tablet podem se comunicar com o servidor (12) através de uma rede (22), como a Internet. Além disso, máquinas agrícolas (18) ou sistemas de satélite (20) podem se comunicar com o servidor.

[0087] O sistema de computador local (14) pode funcionar como um cliente e pode compreender um aplicativo baseado na Web que orquestra a comunicação com o servidor (12). Por exemplo, solicitações para determinar um rendimento são enviadas ao servidor (12) ou dados solicitados, como rendimentos determinados e cenários para a determinação são recebidos do servidor (12). Por exemplo, a solicitação para determinação de um rendimento pode compreender dados de posição do campo, dados de tempo, dados específicos de campo, especialmente dados de crescimento, dados de organismos prejudiciais ou dados de medição. Além disso, o sistema de computador local (14) pode servir para visualização de dados, por exemplo, os rendimentos determinados e as suposições ou cenários que levaram aos rendimentos determinados, em uma tela.

[0088] De maneira análoga, o sistema de computador móvel (16), como smartphone, laptop ou tablet, pode funcionar como cliente e pode compreender um aplicativo baseado na Web que orquestra a comunicação com o servidor (12). Além disso, o sistema de computador móvel (16), como como um smartphone ou drone, pode ser usado diretamente no campo para comunicar dados específicos do campo ao servidor (12). Por exemplo, uma câmera no sistema de computador móvel (16) pode ser utilizada para geração de dados de imagem. Por exemplo, os dados de imagem local do campo podem ser gravados com o auxílio do sistema de computador móvel (16) e transmitidos ao servidor (12), a fim de verificar previsões de rendimento, por exemplo. Os métodos de análise de imagem e/ ou objeto podem extrair medidas de crescimento, infestação ou agricultura dos dados da imagem. Os dados da imagem podem funcionar adequadamente como dados de crescimento, dados de infestação e/ ou dados de medição, a fim de verificar previsões de rendimento, por exemplo.

Além disso, a pontuação pode ser recuperada com a ajuda do sistema de computador móvel (16) e transmitida ao servidor (12), a fim de determinar previsões de rendimento, por exemplo.

[0089] Além disso, as máquinas agrícolas (18) podem registrar medidas agrícolas através de sensores instalados nas mesmas. Por exemplo,

uma máquina agrícola (18) para implantação de sementes pode registrar dados de posição da implantação, tipo de semente, quantidade de sementes implantadas e data da implantação. De maneira análoga, uma máquina agrícola (18) para implantação de produtos de proteção de culturas pode registrar dados de posição da implantação, tipo de produto de proteção de culturas, quantidade de produto de proteção de culturas implantado e data de implantação. Dessa forma, é possível registrar dados medidos que especificam, por exemplo, medidas de semeadura, medidas de fertilização, medidas de cultivo, medidas de proteção de culturas ou medidas de irrigação. Os dados medidos registrados podem ser transmitidos ao servidor (12), a fim de verificar previsões de rendimento, por exemplo.

[0090] Além disso, as medições podem ser detectadas pelos sistemas de satélite (20) e transmitidas ao servidor (12). Por exemplo, satélites de observação da Terra para sensoriamento remoto, com base em diferentes técnicas de medição, como LIDAR, RADAR, espectrometria ou fotografia hiperespectral ou multiespectral, podem registrar dados meteorológicos ou dados específicos de campo, como dados de crescimento, dados de infestação e/ ou dados de medição. Mais particularmente, é possível extrair dados de crescimento de imagens de satélite, como a biomassa de um campo ou o índice de área foliar. Os satélites de navegação podem ser utilizados para localização ou verificação de dados de posição. Os dados meteorológicos gravados ou os dados específicos de campo gravados podem ser transmitidos para um banco de dados externo (24) que pode ser acessado pelo servidor (12), ou os dados meteorológicos ou dados específicos de campo gravados podem ser transmitidos diretamente para o servidor (12).

[0091] Além disso, o servidor (12) pode compreender um módulo de gravação (26) para enviar e receber dados através de uma rede como a Internet. Através do módulo de gravação (26), o servidor (12) pode ser conectado via uma rede como a Internet a outros dispositivos de rede (14, 16, 18, 20), como um computador de mesa (14), um smartphone (16), uma máquina agrícola (18) ou um sistema de satélite (20). Por exemplo, dados específicos de campo podem ser transmitidos através do módulo de gravação (26) pelo sistema de computador móvel (16), pela máquina agrícola (18) ou pelo sistema de satélite (20).

[0092] O servidor (12) está configurado para determinar o rendimento a ser esperado no campo em consideração. Para este propósito, o servidor compreende especialmente um módulo de dados meteorológicos (28), um módulo de organismo prejudicial (30), um módulo de medida (32) e um módulo de rendimento (34). O módulo de registro (26) fornece, por exemplo, dados de posição, dados de tempo, dados de clima, dados específicos de campo ou dados históricos. O módulo climático (28) fornece módulos para determinar a progressão climática e determina uma progressão climática prevista, conforme descrito nas Figuras 2 a 4. Para esse propósito, o módulo climático (28) pode estar em comunicação com o módulo de gravação (26) que fornece dados meteorológicos correspondentes. O módulo de organismos prejudiciais (30) fornece modelos para a ocorrência de organismos prejudiciais e determina um risco de infestação, conforme descrito nas Figuras 2 a 4. Para esse propósito, o módulo de organismos prejudiciais (30) pode estar em comunicação com o módulo de registro (26) que fornece dados de organismos prejudiciais correspondentes. O módulo de medida (32) fornece modelos para determinar medidas agrícolas e determina medidas agrícolas, como descrito nas Figuras 2 a 4. Para esse propósito, o módulo de medida (32) pode estar em comunicação com o módulo de registro (26) que fornece dados de medida correspondentes.

O módulo de rendimento (34) fornece modelos para determinar os rendimentos a serem esperados e determina os rendimentos a serem esperados, conforme descrito nas Figuras 2 a 4. Para esse propósito, o módulo de rendimento (34)

pode estar em comunicação com o módulo de gravação (26) que fornece dados de crescimento correspondentes.

[0093] A Figura 2 mostra um método ilustrativo para determinar os rendimentos a serem esperados no cultivo das plantas agrícolas com a ajuda especialmente do servidor (12) da Figura 1. O método, conforme descrito na Figura 2, pode ser implementado antes ou na data de semeadura e o método pode ser especialmente utilizado para planejar o próximo período de cultivo.

[0094] Em uma primeira etapa (S1), são fornecidos dados de posição que identificam os dados de campo e hora que especificam a data atual e/ ou a data da colheita. Os dados de posição e dados de tempo podem ser gerados em um sistema de computador local ou móvel (14, 16) e transmitidos ao servidor (12). A data atual pode especificar uma data predeterminada ou a hora atual, registrada, por exemplo, pelo sistema de computador local ou móvel (14, 16). A data da colheita pode especificar uma data predeterminada da colheita planejada ou a data ideal da colheita planejada pode ser verificada com o auxílio de um modelo de crescimento.

[0095] Em uma forma de realização, os dados de posição, especialmente geocoordenadas, podem ser gravados com a ajuda de um sistema de computador móvel (16) compreendendo um sensor de localização, como um sensor de GPS. A transmissão dos dados de posição do sistema de computador móvel (16) para o servidor (12) pode ser acionada aqui quando o sistema de computador móvel (16) está no local do campo. Como alternativa, os dados de posição, especialmente geocoordenadas, podem ser fornecidos com a ajuda de um módulo de entrada, como um teclado, um mouse de computador ou uma tela sensível ao toque, do sistema de computador local ou móvel (14, 16). Para esse fim, os dados de posição podem ser transmitidos do sistema de computador local ou móvel (14, 16) para o servidor (12). Mais particularmente, mapas geográficos, por exemplo, mapas de satélite, podem ser fornecidos no sistema de computador local ou móvel (14, 16), a fim de especificar o campo em consideração. As geocoordenadas podem compreender coordenadas do limite do campo ou uma coordenada de base e uma forma do limite do campo associada a ele.

[0096] Além disso, na primeira etapa (S1), dados meteorológicos podem ser fornecidos para a data atual e para datas anteriores antes da data atual. Por exemplo, o período das datas passadas pode estar relacionado ao ano do próximo período de cultivo. Os dados meteorológicos podem ser dados registrados em estações meteorológicas relacionadas, por exemplo, a temperatura, horas de sol, velocidade do vento, precipitação, totais de precipitação diária, totais de luz solar, temperatura diária mínima e máxima do ar, temperatura próxima ao solo e temperatura do solo. Os dados meteorológicos podem ser transmitidos de estações meteorológicas para o servidor (12) ou para um banco de dados externo (24) que pode ser acessado pelo servidor. Os dados meteorológicos podem ser usados para determinar uma progressão climática real ou uma progressão climática até o dia atual.

[0097] Em uma segunda etapa (S2), uma progressão climática prevista para um período de previsão pode ser verificada pelo menos com base nos dados meteorológicos fornecidos até a data atual ou na progressão climática até a data. Aqui é possível aqui que o período de previsão compreenda um período entre a data atual e a data da colheita. O período de previsão pode consistir em um período entre a data atual e a data da colheita. A progressão climática pode ser prevista para o próximo período de cultivo das plantas agrícolas, até a data da colheita, levando em consideração a progressão climática até a data, de preferência com uma transição contínua da progressão climática até a data e a progressão climática prevista. O objetivo da previsão da progressão climática é prever a distribuição e as probabilidades correspondentes de eventos climáticos para o próximo período de cultivo com a máxima precisão.

[0098] Como é sabido, o clima pode ser previsto comparativamente com precisão nos próximos dias, por exemplo, até nove dias, enquanto as previsões para uma data em algumas semanas ou meses, por exemplo maior que nove dias, no futuro são comparativamente inexatas. Para períodos em que o tempo pode ser previsto apenas de maneira inexata, portanto, os dados históricos do tempo são de boa adequação, além de usar tendências que foram frequentemente observadas nos últimos anos como base para a previsão das condições climáticas futuras.

[0099] As previsões meteorológicas para o futuro próximo (por exemplo, um dia até uma semana ou até cerca de nove dias) podem ser obtidas, por exemplo, de uma infinidade de fornecedores comerciais. A progressão climática prevista pode compreender uma previsão de curto prazo da progressão climática para o futuro próximo ou um período a partir da data atual até alguns dias, por exemplo, até 9 dias após a data atual. Tais progressões climáticas de previsão de curto prazo a partir da data atual podem ser fornecidas por um banco de dados externo (24) que pode ser acessado pelo servidor (12) e transmitido ao servidor (12) ou determinado no servidor (12). Por exemplo, progressões climáticas previstas de curto prazo são determinadas com base em modelos climáticos dinâmicos e, possivelmente, levando em consideração a progressão climática até a data ou os dados meteorológicos na data atual.

[00100] Além disso, a progressão climática prevista pode compreender uma progressão climática prevista de longo prazo até a data planejada da colheita, com a progressão climática de longo prazo cobrindo o período mais futuro ou um período a partir da data atual ou da data final, por exemplo, o nono dia da progressão climática prevista de curto prazo até a data da colheita. Mais para o futuro (por exemplo, mais de uma semana ou mais do que 9 dias) dentro do período de cultivo, é preferida a utilização de previsões meteorológicas sazonais. Essas previsões podem ser baseadas em modelos de circulação dinâmica global, regional e globalmente regionalmente acopladas e/ ou estatísticas de longo prazo de dados meteorológicos históricos e/ ou uma projeção dinâmica (modelo de circulação) de variáveis climáticas individuais combinadas com simulação climática estocástica de outras variáveis e/ ou simulações meteorológicas puramente estocásticas. A decisão sobre que tipo de previsão sazonal é tomada depende da qualidade da previsão do modelo. Para esse fim, é possível usar um índice, por exemplo, a pontuação de Brier. Abaixo de um determinado limite abaixo do qual o valor adicionado da previsão do tempo modelada é insignificante em relação a estatísticas climáticas de longo prazo ou estatísticas de vários anos de dados meteorológicos históricos, é dada preferência às previsões meteorológicas sazonais com base nas estatistas climáticas de longo prazo ou estatísticas de vários anos de dados meteorológicos históricos.

[00101] Além disso, a progressão climática prevista a longo prazo pode seguir, de preferência continuamente, a partir da progressão climática prevista a curto prazo. Mais particularmente, as progressões climáticas previstas de curto e de longo prazo são verificadas de modo a poderem ser combinadas em uma série temporal, preferencialmente em uma série temporal contínua. Uma transição contínua aqui significa que nenhuma descontinuidade ou outra irregularidade ocorre na progressão climática prevista, a fim de gerar previsões que são o mais robustas e próximas da realidade possível. Por exemplo, a progressão climática prevista a longo prazo segue a progressão climática prevista a curto prazo, de tal forma que a progressão climática prevista tenha uma progressão contínua.

[00102] Em uma forma de realização adicional, pelo menos duas ou mais sequências ou projeções climáticas previstas para o período de previsão são determinadas com base nos dados meteorológicos fornecidos até a data atual. Por exemplo, é possível determinar três progressões climáticas previstas, com a determinação de uma progressão climática prevista média, uma progressão climática prevista desfavorável e uma progressão climática prevista favorável. Por exemplo, usando dados meteorológicos históricos de vários anos, é possível determinar uma progressão climática típica, por exemplo, a mais provável ou média, por exemplo, uma média das progressões climáticas em um período definido, por exemplo, a últimos três, quatro, cinco, seis, sete, oito, nove, dez anos. Alternativamente ou adicionalmente, com base no passado recente, é possível determinar previsões meteorológicas sazonais específicas que parecem mais prováveis que outras. Além disso, é possível que, usando dados meteorológicos históricos de vários anos, uma previsão seja feita para uma progressão climática que é favorável – do ponto de vista agrícola – e/ ou uma progressão climática desfavorável.

[00103] É ainda possível criar múltiplas previsões meteorológicas que, de preferência, cobrem o espectro das progressões climáticas, como ocorreram nos últimos anos. Além disso, uma probabilidade pode ser determinada para a ocorrência de cada progressão climática, de modo que as progressões climáticas possam ser comparadas entre si.

[00104] Os diferentes períodos de progressão climática (histórico, previsão para o futuro próximo, previsão sazonal, projeções) são combinados em sequências de tempo contínuas (“previsão contínua”). De preferência, a progressão climática prevista é determinada de tal maneira que há uma transição contínua da progressão climática real ou da progressão climática até a data e a progressão climática prevista. Por exemplo, a progressão climática real ou a progressão climática até a data e a progressão climática prevista podem ser combinadas por uma série temporal com uma transição contínua. Uma transição contínua aqui significa que nenhuma descontinuidade ou outras irregularidades ocorrem na progressão climática combinada, a fim de gerar previsões que são o mais robustas e o próximas da realidade possível. Por exemplo, a progressão climática pode ser determinada de forma que a progressão climática até a data combinada com a progressão climática prevista resulte em uma progressão contínua.

[00105] Usando dados meteorológicos históricos de vários anos, é possível obter uma transição contínua, levando em consideração, por exemplo, os tais anos de dados meteorológicos históricos que têm uma progressão climática real ou anterior semelhante à progressão climática anterior ou real até a data para o período de cultivo em questão. Adicionalmente ou alternativamente, para abordagens baseadas em modelo ou dinâmicas, é possível levar em consideração apenas aquelas soluções para a progressão climática prevista que se juntam continuamente à progressão climática real ou anterior até a data atual para o período de cultivo em questão. Adicionalmente ou alternativamente, períodos de tempo de estatísticas semelhantes ou correspondentes e uma transição semelhante sem descontinuidades podem ser colocados em uma série com padrões climáticos macro correspondentes. As séries temporais das seções temporais individuais podem ser geradas aqui de maneira dinâmica ou baseada em modelos. Se pelo menos duas progressões climáticas previstas forem determinadas, cada uma das progressões climáticas previstas será determinada de forma que a progressão climática real ou anterior até a data atual para o período de cultivo em consideração e a respectiva progressão climática prevista para o período de previsão podem ser combinadas em uma série cronológica contínua.

[00106] Em uma terceira etapa (S3), é determinado um risco de infestação para o período de previsão com base na progressão climática prevista ou vários riscos de infestação, cada um é determinado com base em pelo menos duas ou mais progressões climáticas. Para esse fim, é adicionalmente possível usar modelos de previsão baseados, por exemplo, em dados históricos de organismos prejudiciais. Os dados históricos de organismos prejudiciais podem compreender dados de satélite, dados de imagens locais ou pontuação que foram registrados para o campo em consideração ou para um ambiente em um raio de vários quilômetros (km), por exemplo, 1 a 10 km, ao redor do campo em consideração. Os dados históricos de organismos prejudiciais podem ter sido transmitidos para o banco de dados externo (24) que pode ser acessado pelo servidor (12) e diretamente no servidor (12). Os dados históricos de organismos prejudiciais e os modelos de previsão associados podem, assim, ser fornecidos por um banco de dados externo (24) que pode ser acessado pelo servidor (12) ou diretamente pelo servidor (12).

[00107] Em uma forma de realização, para uma previsão do risco de infestação, são gerados um ou mais mapas digitais do campo em que o risco de infestação com um ou mais organismos prejudiciais é determinado ou especificado de uma maneira específica da área parcial. Nesse contexto, específica da área parcial refere-se a uma divisão do campo em consideração em áreas parciais com características diferentes que afetam o risco de infestação. Por exemplo, é concebível gerar uma série de mapas digitais para um organismo prejudicial definido, por exemplo, um mapa para cada mês do ano e indicar quão alto é o risco de infestação da área parcial com o organismo prejudicial no mês em questão e a progressão climática prevista por meio de código de cores nos mapas. Por exemplo, a cor “vermelho” pode significar um risco de infestação superior a 90%, e a cor “verde” um risco de infestação inferior a 10%. Diferentes tons de amarelo e laranja podem ser usados na faixa de 10% a 90%. Outros/ diferentes modos de representação são concebíveis. Em uma forma de realização adicional, é feita uma avaliação dos riscos de infestação determinada se um limiar de dano foi ou não excedido.

[00108] Na quarta etapa (S4), as medidas agrícolas para o período de previsão são opcionalmente determinadas com base na progressão climática prevista e/ ou no risco previsto de infestação. As diferentes medidas agrícolas correspondentes podem ser determinadas para diferentes progressões climáticas previstas. Se o risco de infestação por fungos aumentar, por exemplo, para uma primeira progressão climática prevista em uma primeira data e exceder o limite de danos em uma segunda data, uma medida de pulverização será determinada na segunda data. Se o risco da infestação fúngica aumentar, por exemplo, para uma segunda progressão climática prevista em uma primeira data e, em seguida, diminui de novo, devido às condições de tempo, nenhuma medida de pulverização na segunda data é determinada no caso da segunda progressão climática prevista.

[00109] Na quinta etapa (S5), o rendimento esperado da planta agrícola na data da colheita é determinado com base na progressão climática prevista, no risco previsto de infestação e em quaisquer medidas agrícolas para o período de previsão. Também é possível assumir aqui pelo menos duas ou mais progressões climáticas previstas. Por exemplo, é possível calcular um rendimento esperado para cada progressão climática. Assim, é possível gerar um auxílio à decisão em que os efeitos do clima sobre o risco de infestação e as medidas agrícolas resultantes sejam previstos com referência ao rendimento a ser esperado.

[00110] Os rendimentos a serem esperados podem ser calculados assumindo que as previsões determinadas previamente estejam corretas (progressão climática, ocorrência de organismos prejudiciais) e as medidas agrícolas determinadas sejam implementadas. Aqui é possível levar em consideração o fato de que pode haver uma interação entre a ocorrência de organismos prejudiciais e as medidas agrícolas. Isso ocorre porque pode ser o objetivo de uma medida agrícola evitar a ocorrência de um organismo prejudicial previsto ou reduzir o risco. Nesse caso, a afirmação “assumindo que as previsões determinadas previamente estejam corretas” significa que a progressão climática ocorre como previsão e o risco de ocorrência de organismos prejudiciais existe como previsão devido à progressão climática prevista, mas que as medidas agrícolas determinadas são implementadas e serão bem-sucedidas, o que leva a um risco reduzido da ocorrência de organismos prejudiciais em relação ao controle de organismos prejudiciais (embora o risco também possa ser insignificante se a agricultura determinada tiver o objetivo de impedir a ocorrência de organismos prejudiciais).

[00111] Os rendimentos a serem esperados também podem ser determinados assumindo que as medidas agrícolas previamente determinadas não sejam tomadas. Por exemplo, o benefício das medidas agrícolas determinadas e o seu efeito no rendimento a ser esperado podem ser esclarecidos.

[00112] Os rendimentos determinados a serem esperados para, pelo menos, duas ou mais progressões climáticas previstas, para os riscos de infestação determinados correspondentes e/ ou as medidas agrícolas determinadas correspondentes, que podem ser fornecidos e transmitidos no servidor para serem exibidos no local ou no sistema de computador móvel (14, 16). Por exemplo, o método pode ser especialmente utilizado para o planejamento do próximo período de cultivo, a fim de escolher, por exemplo, a data da semeadura, planejar as medidas agrícolas ou prever a data final ideal de colheita.

[00113] A Figura 3 mostra um método ilustrativo de atualização dos rendimentos a serem esperados no cultivo da planta agrícola com a ajuda do sistema de computador localizado (10) da Figura 1. Em particular, o método como mostrado na Figura 3 pode ser implementado após a data de semeadura e antes ou depois da data de colheita planejada. Nesse caso, a data atual é posterior à data da semeadura no período de cultivo em andamento e antes ou após a data de colheita planejada do período de cultivo em andamento. O método não pode ser utilizado especialmente para o planejamento durante o período de cultivo em andamento ou para avaliação retrospectiva após o período de cultivo.

[00114] Em uma primeira etapa (S6), são fornecidos dados de posição que identificam os dados de campo e tempo que especificam a data atual e/ ou a data de colheita, e também dados específicos de campo registrados durante o período de cultivo. Os dados de posição e tempo são fornecidos e utilizados conforme descritos em associação com a Figura 2.

[00115] Além disso, são fornecidos dados específicos de campo relacionados ao estado real do campo em consideração. Os dados específicos de campo compreendem, por exemplo, dados de organismos prejudiciais, dados de medição e/ ou dados de crescimento. Os dados dos organismos prejudiciais especificam a progressão real dos organismos prejudiciais que realmente ocorreram, os dados medidos, a progressão real das medidas que foram efetivamente implementadas e os dados de crescimento, a progressão real do crescimento que realmente ocorreu. De preferência, os dados específicos de campo são registrados como descrito em conexão com a Figura

1. Além disso, dados específicos de campo podem ser fornecidos para a data atual e as datas passadas no período de cultivo em andamento anterior à data atual. Além disso, é possível fornecer dados específicos de campo de outros campos relacionados a condições análogas. Podem existir condições análogas, por exemplo, com relação à semeadura, variedade, condições climáticas, solo ou safra anterior.

[00116] Além disso, na primeira etapa (S5), os dados meteorológicos podem ser fornecidos para a data atual e para as datas passadas no período de cultivo em andamento antes da data atual. Os dados meteorológicos fornecidos são fornecidos e utilizados conforme descrito em associação com a Figura 2.

[00117] Em uma segunda etapa (S6), uma progressão climática prevista para um período de previsão pode ser determinada com base nos dados meteorológicos fornecidos até a data atual. A progressão climática pode ser prevista para o período de cultivo em andamento das plantas agrícolas até a data da colheita, levando em consideração a progressão climática até a data, de preferência com uma transição contínua da progressão climática até a data e a progressão climática prevista. A progressão climática prevista ou as pelo menos duas ou mais progressões climáticas previstas, conforme descrita em associação com a Figura 2, é/ são determinada(s) com base nos dados meteorológicos fornecidos na data atual.

[00118] Em uma terceira etapa (S7), é determinado um risco de infestação para o período de previsão com base na progressão climática prevista ou riscos de infestação com base em pelo menos duas ou mais progressões climáticas previstas. O risco de infestação é determinado como descrito em associação com a Figura 2. Além disso, é possível levar em consideração aqui dados de organismos prejudiciais e/ ou dados de medidas para determinar o risco de infestação com base na progressão real dos organismos prejudiciais que realmente ocorreu e/ ou a progressão real das medidas que realmente foram implementadas. Em uma forma de realização, o risco previsto de infestação para o período de previsão é determinado com base na progressão climática prevista e com base em dados de organismos prejudiciais para o campo em consideração. Os dados de organismos prejudiciais podem compreender, por exemplo, dados de satélite ou dados de imagem com base nos quais a infestação pode ser detectada. Os dados do satélite podem ser fornecidos ao servidor (12) diretamente via satélite ou indiretamente via servidor externo ou um banco de dados externo (24) que podem ser acessados pelo servidor (12) ou transmitidos ao servidor (12). Os dados da imagem podem ser fornecidos ao servidor (12) com uma câmera por meio de um sistema de computador móvel (16), como um smartphone ou um tablet, ou transmitida ao servidor (12). Também é possível aqui que os dados de organismos prejudiciais compreendam dados de organismos prejudiciais em um raio de vários quilômetros (km), por exemplo, 1 a 10 km, ao redor do campo em questão. Além disso, os dados de organismos prejudiciais também podem compreender dados de outros campos em condições análogas. Por exemplo, o risco de infestação pode corresponder às condições reais no período de cultivo.

[00119] Na quarta etapa (S8), as medidas agrícolas para o período de previsão são determinadas com base na progressão climática prevista e/ ou no risco determinado de infestação. As medidas agrícolas são determinadas conforme descritas em associação com a Figura 2. Além disso, é possível levar em conta os dados de medidas para determinar medidas agrícolas para o período de previsão com base nas medidas realmente implementadas no decorrer do período de cultivo até a presente data.

[00120] Na quinta etapa (S9), os rendimentos a serem esperados no cultivo das plantas agrícolas na data da colheita são determinados com base na progressão climática prevista, no risco previsto de infestação e nas medidas agrícolas. Os rendimentos a serem esperados são determinados na sexta etapa (S10), conforme descrito em associação com a Figura 2. Além disso, é possível considerar aqui os dados de crescimento, a fim de determinar os rendimentos a serem esperados com base na progressão real do crescimento que realmente ocorreu.

[00121] Para esse fim, é possível usar um modelo de crescimento de plantas que possa ser testado e opcionalmente ajustado com referência aos dados de crescimento. O modelo de crescimento de plantas normalmente simula o crescimento de uma colheita de plantas agrícolas durante um período definido de tempo. Também é concebível usar um modelo baseado em uma única planta que simule os fluxos de energia e matéria nos órgãos individuais da planta. Modelos mistos também são utilizáveis.

[00122] O crescimento de uma planta agrícola é determinado não apenas pelas características genéticas da planta, mas principalmente pelas condições climáticas locais que existem ao longo da vida da planta (quantidade e distribuição espectral da insolação, perfis de temperatura, quantidade de precipitação, entrada de vento), as condições do solo e o suprimento de nutrientes.

[00123] As medidas de cultivo que já foram tomadas e qualquer infestação de organismos prejudiciais que tenha ocorrido também podem afetar o crescimento das plantas. Dados de crescimento, dados de organismos prejudiciais e dados de medição podem assim ser levados em consideração no modelo de crescimento.

[00124] Os seguintes parâmetros de entrada são preferencialmente incluídos na modelagem: - Clima: total de precipitação diária, radiação total, temperatura diária mínima e máxima do ar e temperatura próxima ao solo e temperatura do solo, velocidade do vento, entre outros, - Solo: tipo de solo, textura do solo, natureza do solo, capacidade de campo, ponto de murcha permanente, carbono orgânico, teor de nitrogênio mineral, densidade de alojamento, parâmetros de van Genuchten, entre outros, - Planta agrícola: tipo, variedade, parâmetros específicos da variedade, por exemplo, índice de área foliar específico, totais de temperatura, profundidade máxima da raiz, entre outros, - Medidas de cultivo: semente, data de semeadura, densidade de semeadura, profundidade de semeadura, fertilizante, volume de fertilizante, número de datas de fertilização, data de fertilização, cultivo do solo, resíduos da colheita, rotação de culturas, distância do campo da mesma cultura no ano anterior, irrigação, entre outros.

[00125] A previsão da evolução das plantas agrícolas com o tempo é preferencialmente específica da área parcial para o campo em consideração.

[00126] A Figura 4 mostra um método ilustrativo adicional para determinar o rendimento a ser esperado no crescimento da planta agrícola com a ajuda do sistema de computador localizado (10) na Figura 1, em que o rendimento é determinado com base em medidas agrícolas predeterminadas.

Em particular, o método mostrado na Figura 4 pode ser implementado antes ou após a data da semeadura. Nesse caso, a data atual é anterior ou posterior à semeadura no período de cultivo em andamento ou antes ou após uma data planejada de colheita do período de cultivo em andamento. O método pode, portanto, ser especialmente utilizado para o planejamento antes ou durante o período de cultivo em andamento e para a avaliação retrospectiva do período de cultivo passado.

[00127] O método de acordo com a Figura 4 é executado de forma análoga aos métodos descritos nas Figuras 2 e 3 com as etapas de método análogos (S11) a (S15). Em contraste com os métodos descritos nas Figuras 2 e 3, os dados de medidas definidas que predeterminam as medidas agrícolas são fornecidos adicionalmente no método mostrado na Figura 4. Para esse propósito, dados de medidas definidas podem ser gerados, por exemplo, em um aplicativo baseado em rede no sistema de computador local ou móvel (14, 16) com base em uma seleção predeterminada de medidas agrícolas. Os dados de medidas definidass podem ser fornecidos ao servidor (12). Mais particularmente, as medidas agrícolas podem ser especificadas de maneira específica para uma área parcial do campo em questão.

[00128] Se dados de medidas definidas são fornecidos em uma primeira etapa (S11), os rendimentos a serem esperados são determinados com base nas medidas predeterminadas por meio dos dados de medidas definidas. Se o método de determinação dos rendimentos a serem esperados já tiver sido executado pelo menos uma vez para o campo em questão e/ ou para o período de cultivo, as medidas pré-determinadas a partir de uma determinação prévia das medidas agrícolas poderão ser aceitas. Além disso, medidas agrícolas podem ser propostas a um usuário no lado do cliente, por exemplo, a partir de uma verificação prévia das medidas agrícolas ou de todas as medidas agrícolas disponíveis. O usuário pode selecionar medidas agrícolas no lado do cliente. Com base na seleção, é possível gerar dados de medidas definidas e transmiti-los do sistema de computador local ou móvel (14, 16) para o servidor (12). O método de determinação dos rendimentos a serem esperados pode ser implementado no lado do servidor com base nas medidas predeterminadas.

[00129] Além disso, os dados de medidas definidas podem especificar total ou parcialmente as medidas agrícolas para o período de previsão. Se as medidas agrícolas tiverem sido predeterminadas para o período de previsão completo ou dados de medidas definidas correspondentemente tiverem sido fornecidos, não há necessidade da etapa de determinação das medidas agrícolas. Se as medidas agrícolas tiverem sido predeterminadas para uma primeira parte do período de previsão ou dados de medidas definidas correspondentes tiverem sido fornecidos, as medidas agrícolas para uma segunda parte do período de previsão serão determinadas no método de determinação dos rendimentos a serem esperados. Nesse caso, a segunda parte do período de previsão é diferente da primeira parte. Além disso, na segunda parte do período de previsão, nenhuma medida agrícola é predeterminada.

[00130] O método de acordo com a Figura 4 oferece, assim, a opção de determinar os rendimentos a serem esperados para diferentes cenários relacionados às medidas agrícolas. Assim, o método da invenção, além dos cenários relacionados às diferentes progressões climáticas previstas,

permite a definição de cenários adicionais relacionados às medidas agrícolas.

Por exemplo, o cultivo do campo em questão antes e durante o período de cultivo pode ser simplificado. Com a ajuda dos diferentes cenários e com os rendimentos associados esperados, é possível fornecer um auxílio à decisão que permita o cultivo eficiente do campo em questão.

[00131] Formas de realização da invenção também são.

[00132] Forma de realização 1: um método compreendendo as etapas de (A) identificar um campo no qual as plantas agrícolas estão sendo cultivadas ou devem ser cultivadas (B) fornecer dados meteorológicos históricos para o campo (C) prever uma progressão climática para o campo para o período de cultivo próximo ou em andamento das plantas agrícolas (D) prever eventos de infestação de pragas para a progressão climática prevista (E) determinar medidas agrícolas para aumentar o rendimento das plantas agrícolas (F) calcular os rendimentos a serem esperados no cultivo das plantas agrícolas, assumindo que as previsões mencionadas nas etapas (C) e (D) estejam corretas e que as medidas determinadas na etapa (E) sejam implementadas e/ ou não implementadas (G) exibir os rendimentos a serem esperados (H) repetidamente executar as etapas (C), (D), (E), (F) e (G), levando em consideração a real progressão do clima até a respectiva ocorrência de execução das etapas, os eventos de infestação de pragas que realmente ocorreram e as medidas que foram efetivamente implementadas.

[00133] Forma de realização 2: O método da forma de realização 1, no qual, na etapa (C), os dados meteorológicos históricos fornecidos na etapa (B) são usados para gerar uma previsão climática que constitui uma progressão climática média a ser esperada para a localização do campo.

[00134] Forma de realização 3: O método da forma de realização 1 ou 2, no qual, na etapa (C), os dados meteorológicos históricos fornecidos na etapa (B) são usados para gerar múltiplas previsões meteorológicas, uma das quais leva a um rendimento de colheita comparativamente alto das plantas agrícolas cultivadas e uma das quais conduz a um rendimento de colheita comparativamente baixo das plantas agrícolas cultivadas.

[00135] Forma de realização 4: Método de qualquer uma das formas de realização 1 a 3, no qual, na etapa (C), os dados meteorológicos históricos fornecidos na etapa (B) são usados para criar múltiplas previsões meteorológicas que cobrem o espectro de progressões climáticas que ocorreram nos últimos anos.

[00136] Forma de realização 5: O método de qualquer uma das formas de realização 1 a 4, no qual, na etapa (F), os rendimentos a serem esperados são calculados para cada progressão climática prevista.

[00137] Forma de realização 6: O método das formas de realização 1 a 5, no qual, na etapa (D), os riscos são calculados para a infestação do campo com um ou mais organismos prejudiciais para cada progressão climática prevista.

[00138] Forma de realização 7: O método das formas de realização 1 a 6, no qual uma medida agrícola na etapa (E) é uma medida para controlar um ou mais organismos prejudiciais.

[00139] Forma de realização 8: O método das formas de realização 1 a 7, no qual, na etapa (E), é determinada uma medida de controle de um ou mais organismos prejudiciais se o risco de infestação com um organismo prejudicial exceder um limite de dano.

[00140] Forma de realização 9: um sistema de computador compreendendo (A) meios para identificar um campo em que as plantas agrícolas estão sendo cultivadas ou devem ser cultivadas (B) meios para fornecer dados meteorológicos históricos para o campo (C) meios para fornecer uma previsão de progressão climática para o campo para o período de cultivo próximo ou em andamento das plantas agrícolas (D) meios para fornecer uma previsão de eventos de infestação de pragas para a progressão climática prevista (E) meios para identificar medidas agrícolas para aumentar o rendimento das plantas agrícolas (F) meios para calcular os rendimentos a serem esperados no cultivo das plantas agrícolas, assumindo que as previsões mencionadas nas etapas (C) e (D) estejam corretas e que as medidas determinadas na etapa (E) sejam implementadas e/ ou não implementadas.

(G) meios para exibir os rendimentos a serem esperados.

[00141] Forma de realização (10): um produto de programa de computador que compreende um meio de armazenamento de dados legível por computador e código de programa que é armazenado no meio de armazenamento de dados e, em execução em um sistema de computador, faz com que o sistema de computador execute as seguintes etapas: (A) determinar um campo em que as plantas agrícolas estão sendo cultivadas ou devem ser cultivadas (B) determinar dados meteorológicos históricos para o campo (C) determinar uma previsão de uma progressão climática para o campo para o período de cultivo próximo ou em andamento das plantas agrícolas (D) determinar uma previsão de eventos de infestação de pragas para a progressão climática prevista (E) determinar medidas agrícolas para aumentar o rendimento das plantas agrícolas (F) calcular os rendimentos a serem esperados no cultivo das plantas, assumindo que as previsões mencionadas nas etapas (C) e (D) estejam corretas e que as medidas determinadas na etapa (E) sejam implementadas e/ ou não implementadas (G) exibir os rendimentos a serem esperados (H) executar repetidamente as etapas (C), (D), (E), (F) e (G), levando em conta a progressão real do clima até a respectiva ocorrência de execução das etapas, os eventos de infestação de pragas que realmente ocorreram e as medidas que realmente foram implementadas.

[00142] Forma de realização 11: o produto de programa de computador da forma de realização 10, configurado de modo que um usuário possa selecionar e desmarcar medidas agrícolas em um dispositivo de exibição acionando um dispositivo de entrada e o rendimento na seleção de uma medida agrícola seja calculado para o caso em que a medida agrícola selecionada é implementada e o rendimento na desmarcação de uma medida agrícola é calculado para o caso em que a medida agrícola não selecionada não é implementada.

[00143] Forma de realização 12: o produto de programa de computador da forma de realização 10 ou 11, configurado de modo que a progressão climática que realmente ocorreu na ocorrência de utilização do programa de computador, os eventos de infestação de pragas que realmente ocorreram e as medidas que foram realmente implementadas sejam incluídos no cálculo dos rendimentos a serem esperados.

[00144] Forma de realização 13: O produto de programa de computador das formas de realização 10 a 12, configurado para implementar um ou mais dos métodos detalhados nas formas de realização 1 a 6.

[00145] Outras formas de realização são elucidadas em detalhes a seguir, sem qualquer distinção entre as matérias objeto (método, sistema de computador, produto de programa de computador). Em vez disso, as elucidações a seguir se destinam a ser analogamente aplicáveis a todos as matérias objeto, independentemente de seu contexto (método, sistema de computador, produto de programa de computador).

[00146] O termo “campo” é entendido como uma região espacialmente delimitável da superfície da Terra que está em uso agrícola plantando plantas agrícolas em tal campo, fornecendo-lhes nutrientes e colhendo-as.

[00147] O termo “planta agrícola” é entendido como uma planta que é propositadamente cultivada como uma planta útil ou ornamental por meio de intervenção humana.

[00148] Em uma primeira etapa, é identificado o campo em que as plantas agrícolas estão sendo cultivadas ou devem ser cultivadas e que é considerado em detalhes no decorrer do método da invenção.

[00149] Normalmente, a identificação é efetuada usando geocoordenadas que determinam inequivocamente a localização do campo. O presente método é normalmente executado com a ajuda de um programa de computador instalado em um sistema de computador. Normalmente, as geocoordenadas do campo são transferidas para o programa de computador.

Por exemplo, um usuário do programa de computador pode inserir as geocoordenadas por meio de um teclado. Também é concebível que o usuário do programa de computador visualize mapas geográficos em uma tela de computador e marque os limites do campo em consideração nesse mapa, por exemplo, com um mouse de computador. A identificação do campo fixa em conformidade a região da superfície da Terra que é considerada no decorrer do método. Em uma etapa adicional, são fornecidos dados meteorológicos históricos para o campo. Dados meteorológicos históricos são fornecidos, por exemplo, por fornecedores comerciais. Com referência aos dados meteorológicos históricos, em uma etapa posterior, é feita uma previsão para a progressão do clima para o período de cultivo futuro ou em andamento. Se uma progressão climática prevista para o próximo período de cultivo das plantas agrícolas a serem cultivadas no campo ou para o período de cultivo em andamento das plantas agrícolas sendo cultivadas no campo depende da ocorrência em que a previsão é feita: antes do início do próximo período de cultivo ou após o início do período de cultivo. É concebível que várias previsões sejam feitas. É concebível que dados meteorológicos históricos sejam usados para determinar uma progressão típica, ou seja, progressão climática média. É concebível que, além disso, os dados meteorológicos históricos sejam usados para fazer uma previsão de uma progressão climática que é comparativamente favorável – do ponto de vista agrícola – e/ ou uma progressão climática que é comparativamente desfavorável. O objetivo na previsão da progressão climática pode ser prever o clima com a máxima precisão para o período de cultivo próximo ou em andamento. Como se sabe, o clima pode ser comparado com precisão nos próximos dias, enquanto as previsões meteorológicas para uma data em algumas semanas ou meses no futuro são comparativamente inexatas.

Para períodos em que o tempo pode ser previsto apenas de maneira inexata, portanto, os dados meteorológicos históricos são de boa adequação, a fim de usar as tendências que foram frequentemente observadas nos últimos anos como base para a previsão das condições climáticas futuras. Em uma forma de realização preferida, são criadas múltiplas previsões meteorológicas, as quais de preferência cobrem o espectro das progressões climáticas ocorridas nos últimos anos.

Em uma forma de realização preferida, também é determinada e relatada uma probabilidade para a ocorrência de cada progressão climática, de modo que as progressões climáticas possam ser comparadas entre si.

Para cada progressão climática prevista, em uma etapa adicional do presente método, é feita uma previsão para a ocorrência de uma ou mais infestações por pragas.

De preferência, a previsão determina riscos de infestação por um ou mais organismos prejudiciais.

Entende-se por “organismo prejudicial” um organismo que pode aparecer no cultivo de plantas agrícolas e pode danificar a planta,

afetar adversamente a colheita da planta agrícola ou competir com a planta pelos recursos naturais.

Exemplos de tais organismos prejudiciais são plantas daninhas, gramas daninhas, pragas de animais, por exemplo, besouros, lagartas e vermes, fungos e patógenos (por exemplo, bactérias e vírus). Mesmo que os vírus não estejam entre os organismos do ponto de vista biológico, eles serão cobertos aqui pelo termo “organismo prejudicial”. O termo “planta daninha”

(plural: plantas daninhas) é entendido como plantas provenientes de vegetação espontânea que acompanha (flora segetal) em plantações de culturas,

pastagens ou jardins que não são deliberadamente plantadas lá e se desenvolvem, por exemplo, a partir do potencial de sementes no solo ou por transmissão aérea.

O termo não se limita às plantas daninhas no sentido real,

mas também inclui gramíneas, samambaias, musgos ou plantas lenhosas.

No setor de proteção de culturas, o termo “grama daninha” (plural: grama s daninhas) também é frequentemente utilizado para ilustrar uma delimitação das plantas herbáceas.

No presente texto, o termo “grama daninha” é usado como um termo genérico que se destina a incluir o termo “grama daninha”. Para a previsão de uma infestação de pragas, é possível, por exemplo, usar modelos de previsão descritos no estado da técnica.

O sistema de apoio à decisão disponível no mercado “expert”, para previsão, utiliza dados relacionados às plantas agrícolas sendo cultivadas ou que serão cultivadas (estágio de desenvolvimento, condições de crescimento, medidas de proteção das culturas), relacionados às condições climáticas (temperatura, horas de sol, velocidade do vento, precipitação) e relacionados aos organismos/ doenças nocivos conhecidos (limites de viabilidade econômica, pressão de plântulas/ doenças) e calcula o risco de infestação com base nesses dados (Newe M., Meier H., Johnen A., Volk T.: proPlant expert.com – um sistema de consulta on-line sobre proteção de culturas em cereais, colza, batata e beterraba sacarina. EPPO Bulletin 2003, 33, 443-449; Johnen A., Williams IH, Nilsson C., Klukowski Z., Luik A., Ulber B.: The proPlant Decision Support System: Phenological Models for the Major Pests of Oilseed Rape and Their Key Parasitoids in Europe, Biocontrol- Based Integrated Management of Oilseed Rape Pests (2010) Ed.: Ingrid H.

Williams, Tartu 51014, Estônia ISBN 978-90-481-3 982-8. p. 381 - 403; www.proPlantexpert.com). Para a previsão de eventos de organismos prejudiciais, também é possível levar em consideração as infestações reais no passado. De preferência, os riscos de infestação são determinados para aquelas pragas que ocorreram no passado no campo em questão e/ ou campos adjacentes. Os riscos de infestação são de preferência determinados de uma maneira específica da área parcial. É concebível, por exemplo, que algumas áreas parciais do campo, devido à sua localização, sejam particularmente frequentemente e/ ou particularmente significativamente afetadas por uma infestação por peste e/ ou que a infestação por um organismo prejudicial frequentemente emana de uma ou mais áreas parciais definidas. Em uma forma de realização preferida, para uma previsão da progressão climática, são gerados um ou mais mapas digitais do campo em que o risco de infestação por um ou mais organismos prejudiciais é desenhado de uma maneira específica da área parcial. Por exemplo, é concebível gerar uma série de mapas digitais para um organismo prejudicial definido, por exemplo, um mapa para cada mês do ano e indicar quão alto é o risco de infestação da área parcial com a praga no mês em questão e com a progressão climática prevista por meio de códigos de cores nos mapas.

Por exemplo, a cor “vermelho” pode significar um risco de infestação superior a 90%, e a cor “verde” um risco de infestação inferior a 10%. Diferentes tons de amarelo e laranja podem ser usados na faixa entre 10% e 90%. Outros/

diversos modos de representação são concebíveis.

Em uma forma de realização preferida, é feita uma avaliação dos riscos de infestação determinados se um limiar de dano foi ou não excedido. “Limiar de dano” é um termo da agricultura,

silvicultura e horticultura.

Indica a densidade de infestação por patógenos ou doenças ou infestação por ervas daninhas das quais o controle é economicamente inviável.

Até esse valor, os gastos econômicos extras através do controle são maiores do que a falha na colheita e da qual existe um risco.

Se a pressão de infestação ou por plantas daninhas exceder esse valor, os custos de controle são pelo menos compensados pelo rendimento extra esperado.

De acordo com a natureza de uma praga ou doença, o limiar de dano pode ser muito diferente.

No caso de pragas ou doenças que podem ser controladas apenas com altos gastos e efeitos adversos associados à produção adicional, o limiar de danos pode ser muito alto.

Se, no entanto, mesmo uma pequena infestação puder se tornar uma fonte de propagação que ameaça destruir toda a produção,

o limiar de dano pode ser muito baixo.

Existem muitos exemplos no estado da técnica relacionados à determinação de limiares de danos (ver, por exemplo,

Claus M.

Brodersen: Informationen in Schadschwellenmodellen [informações em modelos de limiar de danos], relatórios do GIL [Sociedade Alemã de Ciência da

Computação na Agricultura], Forestry and Food Science], volume 7, páginas 26 a 36, http://www.gil-net.de/Publikationen/7_26.pdf). Em uma etapa posterior, são determinadas medidas agrícolas para aumentar o rendimento das plantas agrícolas que estão sendo cultivadas.

O termo “medida agrícola” é entendido como qualquer medida no campo para plantas agrícolas que seja necessária ou economicamente viável e/ ou ambientalmente aconselhável, a fim de obter um produto de planta.

Exemplos de medidas agrícolas são: cultivo do solo (por exemplo, aração), implantação de sementes (semeadura), irrigação, remoção de plantas daninhas/ gramas daninhas, fertilização, controle de organismos prejudiciais, colheita.

De preferência, as medidas agrícolas são medidas para controlar os eventos de infestação por pragas previstos.

As medidas são determinadas especialmente pela seleção de um produto de proteção de culturas adequado, pela fixação das datas em que o produto de proteção de culturas deve ser aplicado e pela fixação da quantidade de produto de proteção de culturas a ser aplicado.

As medidas são preferencialmente determinadas de uma maneira específica da área parcial.

O termo “produto de proteção de culturas” é entendido como uma composição que serve para proteger plantas ou produtos de plantas de organismos prejudiciais ou impedir seu efeito, destruir plantas ou partes de plantas indesejadas, inibir o crescimento indesejado de plantas ou impedir esse crescimento e/ ou influenciar os processos vitais das plantas de maneira diferente dos nutrientes.

Exemplos de produtos de proteção de culturas são herbicidas, fungicidas e pesticidas (por exemplo, inseticidas). É dada preferência à determinação das medidas que possuem uma relação custo/

benefício máxima.

A determinação de medidas leva em consideração, de preferência, aspectos legais e de proteção ambiental.

Por exemplo, é concebível que um produto de proteção de culturas selecionado possa ser aplicado apenas em datas específicas e/ ou em quantidades máximas específicas.

Essas e outras restrições similares são preferencialmente levadas em consideração na determinação das medidas.

Em uma etapa posterior, são determinados os rendimentos a serem esperados quando as plantas agrícolas são cultivadas sob as condições dos cenários considerados.

Para esse fim, um modelo de crescimento de planta pode ser usado.

O termo “modelo de crescimento da planta” é entendido como um modelo matemático que descreve o crescimento de uma planta em função de fatores intrínsecos (genéticos) e extrínsecos (ambientais). Existem modelos de crescimento de plantas para uma infinidade de plantas. Uma introdução na criação de modelos de crescimento de plantas é dada, por exemplo, pelos livros i) “Mathematische Modellbildung und Simulation” por Günther e Kai Velten, publicado por Wiley-VCH Verlag em Outubro 2014 (ISBN: 978-3-527-41217-4) e ii) “Working with Dynamic Crop Models” de Daniel Wallach, David Makowski, James W. Jones e Francois Brun, publicado em 2014 na Academic Press (Elsevier), EUA. O modelo de crescimento de plantas normalmente simula o crescimento de uma colheita de plantas agrícolas durante um período definido de tempo. Também é concebível usar um modelo baseado em uma única planta que simule os fluxos de energia e matéria nos órgãos individuais da planta. Modelos mistos também são utilizáveis. O crescimento de uma planta agrícola é determinado não apenas pelas características genéticas da planta, mas principalmente pelas condições climáticas locais que existem ao longo da vida da planta (quantidade e distribuição espectral da insolação, perfis de temperatura, quantidades de precipitação, entrada de vento), as condições do solo e o suprimento de nutrientes. As medidas de colheita que já foram tomadas e qualquer infestação por organismos prejudiciais que tenha ocorrido também podem exercer um efeito no cultivo das plantas e podem ser levadas em consideração no modelo de crescimento. Os modelos de crescimento de plantas geralmente são chamados de modelos dinâmicos baseados em processos (consulte “Working with Dynamic Crop Models” de Daniel Wallach, David Makowski, James W. Jones e Francois Brun, publicado em 2014 na Academic Press (Elsevier), EUA.), mas também pode ser total ou parcialmente baseado em regras, estatísticas ou dados/ empíricos. Os modelos geralmente são chamados de modelos de pontos. Os modelos aqui são geralmente calibrados de forma que o resultado reflita a representação espacial da entrada.

Se a entrada foi verificada em um ponto no espaço ou é interpolada ou estimada para um ponto no espaço, geralmente é assumido que o resultado do modelo é aplicável a todo o campo adjacente.

É conhecida a aplicação dos chamados modelos de pontos calibrados em nível de campo para escalas mais amplas e geralmente mais difíceis (ver, por exemplo, H.

Hoffmann et al.: Impact of spatial soil and climate input data aggregation on regional yield simulations, 2016, PLoS

ONE 11 (4): e0151782. doi: 10.1371/journal.pone.0151782). A aplicação desse chamado modelo de ponto a vários pontos dentro de um campo permite a modelagem específica da área parcial neste documento.

No entanto, as dependências espaciais são negligenciadas aqui, por exemplo, no orçamento das águas subterrâneas.

Por outro lado, também existem sistemas para modelagem explícita no tempo/ espaço.

As dependências espaciais são aqui levadas em consideração.

Exemplos de modelos dinâmicos de crescimento de plantas baseados em processos são Apsim, Lintul, Epic, Hermes, Monica,

STICS, entre outros.

Os seguintes parâmetros de entrada são preferencialmente incluídos na modelagem:

- Clima: totais diários de precipitação, radiação total,

temperatura mínima e máxima diária do ar e temperatura próxima do solo e temperatura do solo, velocidade do vento, entre outros,

- Solo: tipo de solo, textura do solo, natureza do solo,

capacidade de campo, ponto de murcha permanente, carbono orgânico, teor de nitrogênio mineral, densidade de alojamento, parâmetros van Genuchten, entre outros,

- Planta agrícola: tipo, variedade, parâmetros específicos da variedade, por exemplo, índice de área foliar específico, totais de temperatura,

profundidade máxima da raiz, entre outros,

- Medidas de cultivo: semente, data de semeadura, densidade de semeadura, profundidade de semeadura, fertilizante, volume de fertilizante, número de datas de fertilização, data de fertilização, cultivo do solo,

resíduos da colheita, rotação de culturas, distância do campo da mesma cultura no ano passado, irrigação, entre outros.

[00150] A previsão da evolução das plantas agrícolas com o tempo é preferencialmente específica para cada área parcial. O cálculo dos rendimentos a serem esperados é feito assumindo que as previsões previamente determinadas estejam corretas (progressão climática, eventos de infestação por pestes). O cálculo dos rendimentos a serem esperados também pode ser feito assumindo que as medidas agrícolas previamente determinadas sejam tomadas ou não. É concebível que o usuário do produto de programa de computador possa estudar o efeito das medidas nos rendimentos a serem esperados em um computador, por exemplo, desmarcando medidas recomendadas e, em seguida, o programa de computador calcula como o rendimento muda se a medida desmarcada não for implementada. As medidas são preferencialmente selecionadas e desmarcadas de maneira específica da área parcial. Os rendimentos a serem esperados são exibidos para um usuário em um dispositivo de exibição. O dispositivo de exibição geralmente é uma tela que faz parte do presente sistema de computador. De preferência, o rendimento a ser esperado é indicado para áreas parciais individuais e/ ou em todo o campo. A exibição pode ser assistida por gráficos, por exemplo, com o auxílio de diagramas de barras ou similares. O usuário é, portanto, capaz de visualizar vários cenários no computador e ver quais rendimentos são o resultado se uma determinada progressão climática prevista é realmente realizada e/ ou quais rendimentos são o resultado se determinadas medidas são tomadas ou não. De preferência, os rendimentos a serem esperados são exibidos de maneira específica da área parcial na forma de mapas digitais no computador. Em uma etapa posterior, as etapas (C), (D), (E), (F) e (G) mencionadas são repetidas, levando em consideração a progressão do clima até a respectiva conjunção de implementação das etapas, eventos de infestação por pragas que realmente ocorreram e medidas agrícolas reais. O presente produto de programa de computador é configurado de preferência para que seja atualizado automaticamente. Atualização significa que a progressão climática que realmente ocorreu até a ocorrência da respectiva atualização, os eventos de infestação por pragas que realmente ocorreram e as medidas que foram realmente implementadas (por exemplo, para controle de eventos de infestação por pragas) estão incluídas no cálculo de rendimentos a serem esperados. A atualização pode ser realizada automaticamente, por exemplo, sempre que o usuário inicia ou chama o programa de computador. Como alternativa, é possível que a atualização seja realizada em um horário fixo, por exemplo, todos os dias ou todas as semanas. É alternativamente concebível que uma atualização seja efetuada em intervalos irregulares, por exemplo, sempre que houver um desvio significativo das condições reais das previsões. No caso de uma atualização, as etapas (C), (D), (E), (F) e (G) detalhadas acima são repetidas. Supondo que o usuário tenha executado o presente produto de programa de computador em uma primeira ocasião em uma primeira ocorrência e os rendimentos possam ser calculados para uma progressão climática prevista e com a condição de que as medidas recomendadas da etapa (E) sejam realmente tomadas. Em um segundo momento posterior, o usuário chama o presente produto de programa de computador novamente. No período intermediário, houve uma progressão climática definida que afeta o crescimento das plantas agrícolas e/ ou o risco de infestação por pragas. O presente produto de programa de computador verifica a progressão climática real e ajusta a previsão do risco de infestação por pragas à progressão climática real. Além disso, são criadas uma ou mais previsões meteorológicas atualizadas e os riscos correspondentes de infestação por pragas também são atualizados. Com base nos riscos atualizados de infestação por pragas, novas medidas para controlar as pragas são determinadas.

Finalmente, um rendimento atualizado esperado é calculado e exibido.

Claims (11)

REIVINDICAÇÕES

1. MÉTODO PARA DETERMINAR RENDIMENTOS ESPERADOS NO CRESCIMENTO DE PLANTAS AGRÍCOLAS com a ajuda de um sistema de computador, caracterizado por compreender as etapas de (A) identificar (S1, S6, S11) um campo no qual as plantas agrícolas estão sendo cultivadas ou devem ser cultivadas (B) prever (S2, S7, S12) uma progressão climática para o campo para o período de cultivo futuro ou em andamento da planta agrícola até a colheita planejada, levando em consideração a progressão climática até a data, com uma transição contínua da progressão climática até à data e a progressão climática prevista (C) prever (S3, S8, S13) a ocorrência de um ou mais organismos prejudiciais no campo para a progressão climática prevista (D) determinar (S4, S9, S14) medidas agrícolas para o período de cultivo próximo ou em andamento da planta agrícola até a colheita planejada (E) calcular (S5, S10, S15) os rendimentos a serem esperados no cultivo das plantas agrícolas assumindo que as previsões das etapas (B) e (C) estão corretas e as medidas determinadas na etapa (D) são implementadas (F) exibir os rendimentos a serem esperados (G) executar repetidamente as etapas (B), (C), (D), (E) e (F), levando em consideração a progressão real do clima até a respectiva ocorrência de execução das etapas, os organismos prejudiciais que realmente ocorreram e as medidas que realmente foram implementadas.

2. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por múltiplas previsões meteorológicas, de preferência pelo menos três previsões meteorológicas, que cobrem o espectro de progressões climáticas que ocorreram nos últimos anos, de preferência nos últimos 10 anos, serem criadas na etapa (C) usando dados meteorológicos históricos.

3. MÉTODO, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 2, caracterizado pelas probabilidades de ocorrência de um ou mais organismos prejudiciais serem calculados na etapa (D) para cada progressão climática prevista e os rendimentos a serem esperados para cada progressão climática prevista serem calculados na etapa (E).

4. MÉTODO, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 3, caracterizado pelos rendimentos a serem esperados serem calculados na etapa (E) para o caso que uma ou mais medida(s) agrícola(s) determinada(s) não é/ são implementada(s).

5. MÉTODO, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 4, caracterizado por uma medida agrícola na etapa (E) ser uma medida para controlar um ou mais organismos prejudiciais.

6. MÉTODO, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 5, caracterizado por uma medida de controle de um ou mais organismos prejudiciais ser determinada na etapa (F) se o risco de infestação com um organismo prejudicial exceder um limite de dano.

7. SISTEMA DE COMPUTADOR (10, 12) caracterizado por compreender (A) meios (26) para identificar um campo em que as plantas agrícolas estão sendo cultivadas ou devem ser cultivadas (B) meios (28) para fornecer uma previsão de uma progressão climática para o campo para o período de cultivo futuro ou em andamento da planta agrícola até a colheita planejada, levando em consideração a progressão climática até a data, com uma transição contínua da progressão climática até a data e a progressão climática prevista (C) meios (30) para fornecimento de uma previsão para a ocorrência do um ou mais organismos prejudiciais no campo para a progressão climática prevista

(D) meios (32) para identificar medidas agrícolas para o período de cultivo próximo ou em andamento da planta agrícola até a colheita planejada (E) meios (34) para calcular os rendimentos a serem esperados no cultivo das plantas agrícolas, assumindo que as previsões das etapas (B) e (C) estão corretas e as medidas determinadas na etapa (D) são implementadas (F) meios (26) para exibir os rendimentos a serem esperados em que o sistema de computador é configurado de modo a executar repetidamente as etapas (B), (C), (D), (E) e (F), levando em consideração a progressão real do clima até a respectiva ocorrência de execução das etapas, os organismos prejudiciais que realmente ocorreram e as medidas que foram realmente implementadas.

8. SISTEMA DE COMPUTADOR (10, 12), de acordo com a reivindicação 7, caracterizado por compreender uma unidade de entrada (26) por meio da qual os dados e comandos de controle podem ser inseridos no sistema do computador, em que o sistema de computador está configurado para que um usuário possa especificar um campo por meio da unidade de entrada e possa inserir informações sobre as plantas agrícolas sendo cultivadas ou que serão cultivadas no campo, uma unidade receptora (26) para receber previsões meteorológicas para o campo especificado, um banco de dados (24) com informações relacionadas às plantas agrícolas sendo cultivadas ou que serão cultivadas uma unidade de processamento (34) configurada para poder calcular probabilidades da ocorrência de um ou mais organismos prejudiciais com base em previsões meteorológicas e configurada para poder chamar medidas agrícolas do banco de dados para as plantas agrícolas sendo cultivadas ou que serão cultivadas e configurada de modo a poder calcular os rendimentos esperados para a planta agrícola com base nas progressões climáticas previstas, organismos prejudiciais e medidas agrícolas determinadas, e um dispositivo de exibição (14, 16) no qual as previsões de rendimento podem ser exibidas para um usuário.

9. PRODUTO DE PROGRAMA DE COMPUTADOR, caracterizado por compreender um meio de armazenamento de dados legível por computador e um código de programa que é armazenado no meio de armazenamento de dados e, em execução em um sistema de computador, faz com que o sistema execute as seguintes etapas: (A) determinar um campo (S1, S6, S11) no qual as plantas agrícolas estão sendo cultivadas ou devem ser cultivadas (B) determinar uma progressão climática (S2, S7, S12) para o campo para o período de cultivo futuro ou em andamento da planta agrícola até a colheita planejada, levando em consideração a progressão climática até a data, com uma transição contínua do clima até a data e a progressão climática prevista (C) determinar uma previsão (S3, S8, S13) para a ocorrência de um ou mais organismos prejudiciais no campo para a progressão climática prevista (D) determinar medidas agrícolas (S4, S9, S14) para o período de cultivo próximo ou em andamento da planta agrícola até a colheita planejada (E) calcular os rendimentos a serem esperados (S5, S10, S15) no cultivo das plantas agrícolas assumindo que as previsões das etapas (B) e (C) estão corretas e as medidas determinadas na etapa (D) são implementadas (F) exibir os rendimentos da planta agrícola a serem esperados (G) executar repetidamente as etapas (B), (C), (D), (E) e (F), levando em conta a progressão real do clima até a respectiva ocorrência de execução das etapas, os organismos prejudiciais que realmente ocorreram e as medidas que realmente foram implementadas.

10. PRODUTO DE PROGRAMA DE COMPUTADOR, de acordo com a reivindicação 9, caracterizado por ser configurado de forma a implementar um ou mais dos métodos, conforme definidos em qualquer uma das reivindicações 1 a 6.

11. PRODUTO DE PROGRAMA DE COMPUTADOR, de acordo com qualquer uma das reivindicações 9 a 10, caracterizado por ser configurado de tal modo que um usuário é capaz de selecionar e desmarcar as medidas agrícolas em um dispositivo de exibição através do acionamento de um dispositivo de entrada e o rendimento com a seleção de uma medida agrícola ser calculado para o caso em que a medida agrícola selecionada é implementada, e o rendimento com a desmarcação de uma medida agrícola ser calculado para o caso em que a medida agrícola desmarcada não é implementada.