گزارش|

وزیر نیرو درخواست کمک کرد: سدها خالیست؛ چرا علما فکری نمی‌کنند؟/ نگاهی به نقش تکنولوژی در کاهش مصرف آب در کشاورزی

در پی هشدارهای تکان‌دهنده وزیر نیرو در خصوص خالی شدن سدها و بحران عمیق آب، و در حالی که او با طرح پرسش "چرا از هوش مصنوعی استفاده نمی‌کنیم؟ جایگاه تکنولوژی در مدیریت منابع بار دیگر برجسته شد.

کد خبر: ۱۲۹۱۴۶۸

دوشنبه - ۱۳ مرداد ۱۴۰۴ / August 04, 2025

به گزارش خبرنگار دانش وفناوری گروه دانشگاه خبرگزاری دانشجو،  "سدها خالیست؛ چرا علما برای این فکری نمی‌کنند؟ چرا باران نمی‌آید؟ چرا از اینترنت اشیاء و هوش مصنوعی استفاده نمی‌کنیم؟" این جملات هشداردهنده که اخیراً از زبان عباس علی‌آبادی، وزیر نیرو، در یک کنفرانس علمی طنین‌انداز شد، بیش از آنکه پرسشی از قشر خاصی باشد، فریادی از دل یک بحران ملی و بازتابی از یک واقعیت تلخ است: ایران با یکی از جدی‌ترین تنش‌های آبی تاریخ خود مواجه است. کاهش ۱۹ درصدی بارش‌ها، افزایش ۴.۵ درجه‌ای متوسط دما در اردیبهشت‌ ماه و رشد باورنکردنی مصرف برق، همگی قطعات یک پازل نگران‌کننده‌اند که تصویر آینده‌ای خشک را ترسیم می‌کنند.

{$sepehr_media_2957580_600_400}

اما در میان این پرسش‌های کلان که نگاه‌ها را به آسمان و محافل سنتی معطوف می‌کند، خود وزیر به کلید حل معما اشاره‌ای دقیق و فنی دارد: "اینترنت اشیاء و هوش مصنوعی". این اظهارات، یک نقطه عطف در گفتمان مدیریت بحران کشور است؛

در ادامه  به این سوال فنی و حیاتی می‌پردازیم که چگونه علم و فناوری‌های نوین، مشخصاً در حوزه کشاورزی هوشمند، می‌توانند پاسخی قاطع به بحران آب بدهند و چرا تعلل در به‌کارگیری گسترده آن‌ها، آینده امنیت آبی و غذایی کشور را به مخاطره می‌اندازد.

کالبدشکافی کشاورزی هوشمند، وقتی تکنولوژی آب را مدیریت می‌کنند

کشاورزی به عنوان بزرگترین مصرف‌کننده آب کشور (بیش از ۹۰ درصد)، به طور طبیعی اولین و مهم‌ترین آوردگاه برای هرگونه تلاش در زمینه صرفه‌جویی است. کشاورزی هوشمند (Smart Agriculture) یک مفهوم تزئینی یا آینده‌نگرانه نیست؛ بلکه مجموعه‌ای از راهکارهای مهندسی دقیق و مبتنی بر داده است که کشاورزی سنتیِ متکی بر تقویم و تخمین را به یک صنعت داده‌محور و بهینه تبدیل می‌کند. در قلب این تحول، اکوسیستمی از فناوری‌های پیشرفته قرار دارد که در ادامه به تشریح فنی و دقیق آن‌ها می‌پردازیم.

۱. اینترنت اشیاء (IoT)، سیستم عصبی مزرعه دیجیتال

اینترنت اشیاء، ستون فقرات جمع‌آوری داده‌های زنده از دل خاک و مزرعه است. این شبکه متشکل از حسگرها و عملگرها، اطلاعاتی را فراهم می‌کند که پیش از این در دسترس نبود.

حسگرهای هوشمند (Sensors)،  پایانه‌های عصبی مزرعه

حسگرهای رطوبت خاک (Soil Moisture Sensors): این ابزارها که در اعماق مختلف ناحیه ریشه گیاه کار گذاشته می‌شوند، به جای آبیاری بر اساس یک برنامه زمانی ثابت (مثلاً هر ۵ روز یکبار)، میزان دقیق رطوبت قابل دسترس برای گیاه را اندازه‌گیری می‌کنند. داده‌ها از طریق پروتکل‌های ارتباطی بی‌سیم کم‌مصرف مانند LoRaWAN که برای فواصل طولانی در مناطق روستایی ایده‌آل است، به یک واحد پردازش مرکزی ارسال می‌شوند.

مصداق عملی: یک کشاورز هوشمند در تاکستان‌های قزوین، تنها زمانی فرمان به باز شدن قطره‌چکان‌ها می‌دهد که داده‌های حسگرها نشان دهد پتانسیل ماتریک خاک به آستانه تنش آبی نزدیک شده است. این اقدام به تنهایی می‌تواند تا ۳۰ درصد از آبیاری‌های غیرضروری جلوگیری کند.

ایستگاه‌های هواشناسی کوچک (Micro-Weather Stations):

این ایستگاه‌ها در سطح مزرعه پارامترهایی چون دما، رطوبت هوا، سرعت باد و میزان تابش خورشیدی را ثبت می‌کنند. این داده‌ها ورودی اصلی برای محاسبه دقیق "تبخیر و تعرق" (Evapotranspiration - ET) هستند؛ یعنی میزان آبی که گیاه از طریق تعرق و سطح خاک از طریق تبخیر از دست می‌دهد. آبیاری دقیق باید معادل همین میزان آب از دست رفته باشد، نه کمتر و نه بیشتر.

عملگرها (Actuators): این‌ها بازوهای اجرایی سیستم هستند. شیرهای برقی، پمپ‌ها و ولوهای کنترل فشار که به کنترلرهای متصل به اینترنت وصل شده‌اند، فرمان‌های دیجیتال را به عمل فیزیکی تبدیل کرده و جریان آب را در بخش‌های مختلف مزرعه با دقت بالا مدیریت می‌کنند.

۲. سنجش از دور و پهپادها، چشمانی تیزبین بر فراز مزارع

اگر IoT سیستم عصبی است، سنجش از دور چشم بینای مزرعه هوشمند است که دیدی کلان و دقیق از سلامت گیاهان ارائه می‌دهد.

تصاویر ماهواره‌ای: ماهواره‌هایی مانند سری Sentinel آژانس فضایی اروپا، به رایگان تصاویری با باندهای نوری مختلف در اختیار عموم قرار می‌دهند. تحلیل این تصاویر، شاخص‌های حیاتی گیاهی را استخراج می‌کند. مهم‌ترین آن‌ها شاخص NDVI (شاخص پوشش گیاهی تفاضلی نرمال‌شده) است که محاسبه شده و به طور مستقیم با سلامت و تراکم زیست‌توده گیاه در ارتباط است.

به واسطه زیرساخت های مطلوب توسعه ماهواره در کشور، عملیاتی کردن ماهواره های تخصصی کشاورزی و مدیریت منابع آبی بسیار راهگشا است.

مصداق عملی: یک شرکت کشت و صنعت در دشت مغان با تحلیل هفتگی نقشه‌های NDVI، متوجه می‌شود که بخشی از مزرعه وسیع گندم دچار تنش (رنگ زرد یا قهوه‌ای در نقشه) شده است. این تنش می‌تواند ناشی از کم‌آبی، آفت یا کمبود مواد غذایی باشد. تیم فنی به جای بازرسی کل مزرعه چند صد هکتاری، مستقیماً به نقطه مورد نظر رفته و مشکل را (مثلاً گرفتگی لوله‌های آبیاری) به صورت هدفمند برطرف می‌کند.

پهپادها (Drones):

پهپادها این تحلیل را یک گام فراتر می‌برند. با نصب دوربین‌های چندطیفی (Multispectral) یا حرارتی (Thermal)، تصاویری با وضوح فضایی بسیار بالا (در حد چند سانتی‌متر) تهیه می‌کنند. در کنار مسله تحلیل و شناسایی محصولات و زمین، در مسله سم پاشی و کودپاشی و همچنین اب رسانی نقطه ای پهپادها نقش مهمی در افزایش بازدهی دارند.

مصداق عملی: یک باغدار پسته در رفسنجان از پهپاد مجهز به دوربین حرارتی برای تشخیص تنش آبی قبل از ظهور علائم ظاهری استفاده می‌کند. درختی که دچار کم‌آبی است، برای حفظ آب روزنه‌های برگی خود را می‌بندد و در نتیجه دمای سطح برگ آن بالاتر می‌رود. نقشه حرارتی تولید شده توسط پهپاد به باغدار نشان می‌دهد دقیقاً کدام درختان تشنه هستند و نیاز به آبیاری فوری و اضافی دارند.

۳. هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML)، مغز متفکر و تصمیم‌گیرنده

اینجا نقطه‌ای است که داده‌های خام به دانش کاربردی تبدیل می‌شوند. هوش مصنوعی مغز متفکری است که الگوهای پنهان در میان حجم عظیم داده‌های جمع‌آوری شده را کشف کرده و آینده را پیش‌بینی می‌کند.

مدل‌های پیش‌بینی‌کننده: الگوریتم‌های یادگیری ماشین (مانند شبکه‌های عصبی یا جنگل تصادفی) با داده‌های تاریخی و لحظه‌ای (رطوبت خاک، دمای هوا، NDVI، پیش‌بینی بارش) آموزش می‌بینند. این مدل‌ها می‌توانند با دقت بالایی میزان نیاز آبی مزرعه را برای ۲۴ تا ۷۲ ساعت آینده پیش‌بینی کنند.

مصداق عملی: سیستم هوشمند یک گلخانه هیدروپونیک در یزد، بر اساس پیش‌بینی مدل AI، تشخیص می‌دهد که به دلیل افزایش ابرناکی و کاهش تابش در روز آینده، نیاز آبی گیاهان خیار ۳۰ درصد کمتر خواهد بود. لذا به طور خودکار، برنامه آبیاری و تزریق مواد غذایی را برای فردا تنظیم می‌کند. این کار نه تنها باعث صرفه‌جویی در آب و کود می‌شود، بلکه از بیماری‌های ریشه ناشی از آبیاری بیش از حد نیز جلوگیری می‌کند.

بینایی ماشینی (Computer Vision): این شاخه از هوش مصنوعی به کامپیوترها قدرت "دیدن" و "تفسیر" می‌دهد. الگوریتم‌های بینایی ماشین با تحلیل تصاویر پهپادی یا دوربین‌های نصب شده در مزرعه، می‌توانند علائم اولیه آفات، بیماری‌ها و کمبود علف‌های هرز را با دقتی فراتر از چشم انسان تشخیص دهند. این امر به سم‌پاشی یا کوددهی دقیق و نقطه‌ای (Spot Spraying/Fertilizing) منجر می‌شود.

۴. آبیاری دقیق با نرخ متغیر (VRI)، اوج هنر مهندسی در مدیریت آب

VRI نقطه تلاقی و اوج همکاری تمام فناوری‌های فوق است. در این سیستم، دستگاه‌های آبیاری مدرن (مانند سنترپیوت‌ها) به GPS و نازل‌های کنترل‌شونده انفرادی مجهز می‌شوند. سیستم GIS (سیستم اطلاعات جغرافیایی) نقشه‌ای مدیریتی از مزرعه تهیه می‌کند که آن را بر اساس نوع خاک، شیب، و داده‌های سلامت گیاه (NDVI) به مناطق کوچک (Zones) تقسیم کرده است.

مصداق عملی: دستگاه سنترپیوت در حین حرکت دایره‌ای خود بر فراز مزرعه، از روی منطقه‌ای با خاک رسی و ظرفیت نگهداری آب بالا عبور می‌کند؛ کنترلر مرکزی فرمان به کاهش دبی یا بستن نازل‌های آن بخش را می‌دهد. چند دقیقه بعد، با رسیدن به منطقه‌ای با خاک شنی که دچار تنش آبی است، نازل‌ها با حداکثر ظرفیت فعال می‌شوند. این، دقیق‌ترین شکل ممکن از آبیاری است که تضمین می‌کند هر قطره آب دقیقاً در جایی که نیاز است مصرف می‌شود و هدررفت به حداقل مطلق می‌رسد.

آمارها سخن می‌گویند، موفقیت انکارناپذیرروش های هوشمند در مدیریت آب

این فناوری‌ها صرفاً تئوری‌های آکادمیک نیستند. نتایج پروژه‌های اجرا شده در ایران و جهان، موفقیت آن‌ها را به اثبات رسانده است:
در ایران: هوشمندسازی ۷ هزار هکتار از اراضی کشاورزی منجر به کاهش ۱۸ درصدی مصرف آب و افزایش ۲۵ درصدی بهره‌وری شده است. در پروژه‌ای دیگر، راندمان مصرف آب تا ۴۱.۵ درصد افزایش یافته است.
در جهان: مطالعات متعدد، کاهش مصرف آب بین ۲۰ تا ۴۰ درصد را با استفاده از سیستم‌های یکپارچه IoT و AI گزارش کرده‌اند.

پس چرا استفاده نمی‌کنیم؟ نگاهی به موانع و راهکارها

با وجود این پتانسیل عظیم، پذیرش گسترده این فناوری‌ها با چالش‌هایی روبروست:
1.  هزینه اولیه سرمایه‌گذاری: خرید حسگرها، پهپادها و نرم‌افزارهای مدیریتی نیازمند سرمایه‌گذاری اولیه است که ممکن است برای کشاورزان با زمین هایی با متراژ پایین سنگین باشد.

2.  نیاز به دانش فنی: بهره‌برداری از این سیستم‌ها نیازمند دانش دیجیتال و مهارت‌های تحلیلی است.

3.  زیرساخت‌های ارتباطی: عملکرد بسیاری از این سیستم‌ها به دسترسی پایدار به اینترنت در مناطق روستایی وابسته است.

4.  لزوم تدوین سیاست‌های حمایتی: دولت باید با ارائه تسهیلات کم‌بهره، برگزاری دوره‌های آموزشی، و سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های فناوری اطلاعات در روستاها، مسیر را برای دیجیتالی شدن کشاورزی هموار کند.

از پرسشگری تا اقدام

پاسخ به فریاد وزیر نیرو و بحران آب کشور، نه در آسمان، که در مزارع هوشمند ما نهفته است. پرسش "چرا علما فکری نمی‌کنند؟" باید به "چگونه می‌توانیم علم و دستاوردهای آن را در مقیاس ملی پیاده‌سازی کنیم؟" تبدیل شود. سدهای خالی، آینه‌ای از تعلل ما در به‌کارگیری دانش برای مدیریت بهینه منابع است. اینترنت اشیاء، هوش مصنوعی و سنجش از دور، ابزارهای قدرتمندی هستند که علم در اختیار ما قرار داده تا بر خشکسالی غلبه کنیم. حمایت از شرکت‌های دانش‌بنیان فعال در این حوزه، توانمندسازی کشاورزان و ایجاد یک اراده ملی برای گذار از کشاورزی سنتی به کشاورزی هوشمند، تنها راه تضمین آینده‌ای است که در آن، هم سدها پر باشند و هم سفره‌ها. زمان آن فرا رسیده که با سرمایه‌گذاری بر روی مغزها، بحران آب را مدیریت کنیم.