داده‌های زیست‌اقلیمی: انقلابی خاموش در برنامه‌ریزی کشاورزی پایدار و هوشمند

مقدمه: گذار از کشاورزی تجربی به کشاورزی داده‌بنیان

کشاورزی، کهن‌ترین و در عین حال حیاتی‌ترین حرفه بشر، همواره در یک نبرد نابرابر با ناملایمات طبیعت بوده است. نبردی که در آن کشاورز، با تکیه بر گنجینه تجربیات نسل‌های گذشته و مشاهدات شخصی، در مقابل طغیان بیماری‌ها، هجوم آفات، خشکسالی‌های ویرانگر و سرمازدگی‌های ناگهانی ایستادگی کرده است. برای قرن‌ها، این رویکرد مبتنی بر آزمون و خطا و دانش بومی، تنها راهکار موجود بود. اما امروزه، این پارادایم در حال تغییر اساسی است.

افزایش جمعیت جهان به مرز ۸ میلیارد نفر، پدیده‌ی تغییر اقلیم و گرمایش زمین که الگوهای آب و هوایی را نامطمئن و خشن کرده است، و محدودیت شدید منابع پایه به‌ویژه آب شیرین، دیگر جایی برای روش‌های سنتی با بهره‌وری پایین باقی نگذاشته است. نیاز به تأمین امنیت غذایی پایدار، جامعه کشاورزی جهانی را به سمت یک تحول اجتناب‌ناپذیر سوق داده است: تحولی که در آن «داده» به جایگاه والای خود می‌رسد و به مهم‌ترین نهاده تولید تبدیل می‌شود.

در این میان، داده‌های زیست‌اقلیمی (Bioclimatic Data) به عنوان پلی میان علم هواشناسی و زیست‌شناسی، نقش کلیدی ایفا می‌کنند. این داده‌ها، که روابط پیچیده بین پارامترهای محیطی و فرآیندهای زیستی موجودات زنده (اعم از گیاهان، آفات و بیماری‌ها) را  کمی می‌کنند، اساس «کشاورزی هوشمند» یا «کشاورزی دقیق» را تشکیل می‌دهند. این مقاله قصد دارد با نگاهی ژرف و همه‌جانبه، به بررسی ابعاد مختلف کاربرد این داده‌ها در برنامه‌ریزی کشاورزی، از مقیاس یک مزرعه کوچک تا سطح کلان سیاست‌گذاری یک کشور بپردازد و نشان دهد که چگونه این داده‌ها به سلاحی استراتژیک برای تضمین آینده غذایی بشر تبدیل شده‌اند.

فصل اول: مبانی علمی داده‌های زیست‌اقلیمی: از تئوری تا عمل

قبل از هر چیز،لازم است که بدانیم دقیقاً منظور از داده زیست‌اقلیمی چیست و چگونه تولید و جمع‌آوری می‌شود.

۱-۱ تعریف و ماهیت داده زیست‌اقلیمی:

داده زیست‌اقلیمی به مجموعه‌ای از اطلاعات کمی گفته می‌شود که رابطه علی و معلولی بین عناصر اقلیمی و پاسخ‌های بیولوژیک یک ارگانیسم (عمدتاً گیاهان زراعی) را توصیف می‌کنند. این داده‌ها به ما می‌گویند که چگونه پدیده‌های فیزیولوژیکی مانند جوانه‌زنی بذر، رشد رویشی، گلدهی، تشکیل میوه و حتی خواب زمستانی، تحت تأثیر مستقیم و غیرمستقیم عوامل محیطی قرار می‌گیرند. برخلاف داده‌های صرفاً هواشناسی که وضعیت فیزیکی اتمسفر را توصیف می‌کنند، داده‌های زیست‌اقلیمی معنای بیولوژیک دارند.

2-1 اجزای کلیدی داده‌های زیست‌اقلیمی:

هر یک از این پارامترها بخشی از پازل رشد گیاه را کامل می‌کنند:

• دما : (Temperature) بی‌تردید مهم‌ترین پارامتر، میانگین، حداقل، حداکثر دما است. مفاهیم کلیدی استخراج شده از داده‌های دما عبارتند از:
• دمای پایه (Base Temperature - Tb) : حداقل دمایی که در آن رشد گیاه آغاز می‌شود. برای هر محصول و حتی هر مرحله رشدی می‌تواند متفاوت باشد.
• واحدهای رشد روزانه (Growing Degree Days - GDD) یا واحدهای گرمایی:  این شاخص کلیدی برای پیش‌بینی تاریخ رسیدن محصول به مراحل مختلف رشدی استفاده می‌شود و از رابطه زیر محاسبه می‌شود:

GDD = [(T_max + T_min)/2] - T_b

که در آن:

T_b: دمای پایه به سانتیگراد

T_max: حداکثر دمای روزانه به سانتیگراد

T_min: حداقل دمای روزانه به سانتیگراد

• بارش: (Precipitation) کل میزان بارش باران و برف، شدت بارش (میلی‌متر در ساعت)، توزیع مکانی و زمانی بارش. داده بارش برای مدیریت آب، پیش‌بینی سیلاب و برنامه‌ریزی آبیاری تکمیلی حیاتی است.
• رطوبت (Humidity) : معمولاً به صورت رطوبت نسبی اندازه‌گیری می‌شود. رطوبت بالا می‌تواند باعث تشدید بیماری‌های قارچی شود، در حالی که رطوبت بسیار پایین، استرس گرمایی و تبخیر بیش از حد را تشدید می‌کند.
• تابش خورشیدی: (Solar Radiation)  میزان انرژی خورشیدی دریافت شده در واحد سطح زمین، این انرژی سوخت اصلی فرآیند فتوسنتز و تعیین‌کننده پتانسیل عملکرد محصول است.
• سرعت و جهت باد : (Wind Speed & Direction) باد در انتقال حرارت، تبخیر رطوبت از سطح خاک و برگ‌ها، گرده‌افشانی و همچنین جابجایی اسپورهای بیماری‌ها و حشرات آفت نقش دارد.
• تبخیر-تعرق : (Evapotranspiration - ET) این پارامتر ترکیبی، کل آبی را که از سطح خاک تبخیر و از طریق روزنه‌های گیاهی (تعرق) به اتمسفر بازمی‌گردد، نشان می‌دهد. تبخیر-تعرق مرجع (ET₀) تبخیر-تعرق از یک سطح چمن استاندارد است که با استفاده از معادله پنمن-مونتیث (Penman-Monteith) و داده‌های هواشناسی محاسبه می‌شود. نیاز آبی واقعی گیاه (ETc) از حاصلضرب ET₀ در یک ضریب گیاهی (Kc) که برای هر محصول و مرحله رشدی خاص است، به دست می‌آید.

برای دسترسی به نقشه‌های 19 متغیر زیست اقلیمی استان‌های کشور در سایت درس گستر به لینک زیر مراجعه فرمایید:

"نقشه‌های رستری 19 متغیر زیست اقلیمی استان‌های کشور در سایت درس گستر"

"مقاله متغیرهای زیست اقلیمی: چالش‌ها و فرصت‌ها در مدیریت تغییرات بوم سازگان و تنوع زیستی"

" کاربردهای داده‌های زیست‌اقلیمی در مدل‌سازی توزیع گونه‌ها  (SDM)"

3-1 منابع جمع‌آوری داده:

• ایستگاه‌های هواشناسی خودکار و سنتی:  شبکه‌ای از ایستگاه‌های زمینی که داده‌ها را به صورت ساعتی یا روزانه ثبت می‌کنند. این داده‌ها، دقت مکانی بالا و پوشش محدود دارند.
• سنجش از دور (Remote Sensing) : این فناوری انقلابی در جمع‌آوری داده ایجاد کرده است. ماهواره‌هایی مانند Landsat, Sentinel-2, MODIS,  و NOAA می‌توانند پارامترهای زیادی را در مقیاس وسیع و به صورت منظم پایش کنند، از جمله:
  • شاخص پوشش گیاهی تفاضلی نرمال شده (NDVI)   : معروف‌ترین شاخص برای ارزیابی سلامت و تراکم پوشش گیاهی.

برای اطلاع از جزییات به لینک زیر مراجعه فرمایید:

" آموزش استخراج NDVI  با استفاده از تصاویر سنجنده OLI  و نرم‌افزار ArcGIS"

• • دمای سطح زمین : (LST) برای شناسایی تنش آبی.

برای اطلاع از جزییات به لینک زیر مراجعه فرمایید:

"آموزش محاسبه دمای سطح زمین(LST) با استفاده از تصاویر سنجنده OLI و نرم افزار ArcGIS"

• • رطوبت خاک: از طریق ماهواره‌های مجهز به رادار (مانند SMAP).
• سنسورهای اینترنت اشیاء (IoT): شبکه‌ای از سنسورهای کم‌هزینه و پرتابل که در سطح مزرعه نصب می‌شوند و داده‌های hyper-local مانند رطوبت خاک در اعماق مختلف، دما و رطوبت هوای میکرواقلیم مزرعه و EC خاک را اندازه‌گیری می‌کنند.

داده‌های تاریخی و مدل‌های پیش‌بینی اقلیمی:  داده‌های چند دهه گذشته برای شناسایی روندها و الگوها، و خروجی مدل‌های پیش‌بینی عددی آب و هوا (NWP) برای آینده.

فصل دوم: کاربردهای استراتژیک در مدیریت خرد (مزرعه‌ای)

این داده‌ها در سطح یک کشاورز یا مدیر مزرعه، به ابزاری برای تصمیم‌گیری‌های روزمره و استراتژیک تبدیل می‌شوند.

1-2 انتخاب بهینه محصول و واریته (کشت اقلیم‌محور)

اولین و شاید مهم‌ترین تصمیم یک کشاورز، انتخاب محصولی است که بیشترین همخوانی را با شرایط اقلیمی بلندمدت منطقه داشته باشد. داده‌های زیست‌اقلیمی این انتخاب را از یک ریسک به یک تصمیم علمی تبدیل می‌کند.

• تعیین نیازهای اقلیمی محصولات: هر محصول زراعی برای رسیدن به پتانسیل ژنتیکی خود به یک "منطقه آسایش" اقلیمی خاص نیاز دارد. به عنوان مثال، کشت مرکبات در مناطقی با خطر سرمازدگی زمستانه محکوم به شکست است، یا کشت برنج در مناطق با تابستان‌های خنک و کوتاه توجیه اقتصادی ندارد. با تطبیق الگوهای اقلیمی منطقه با الگوهای نیاز اقلیمی محصول، می‌توان نقشه‌های پهنه‌بندی کشت را تهیه کرد.
• انتخاب واریته مناسب: حتی برای یک محصول مانند گندم، صدها واریته مختلف وجود دارد که از نظر طول دوره رشد، نیاز سرمایی (Vernalization)، مقاومت به خشکی و تحمل به گرما متفاوت هستند. یک کشاورز با استفاده از داده‌های تاریخی دما می‌تواند طول فصل رشد عاری از یخبندان (Frost-Free Period) را محاسبه کند و سپس واریته‌ای را انتخاب کند که دوره رشد آن کاملاً در این بازه زمانی بگنجد و با منابع آبی در دسترس نیز همخوانی داشته باشد. انتخاب واریته دیررس در منطقه‌ای با فصل رشد کوتاه، خطر مواجهه با گرمای دیررس بهاره یا سرمای زودرس پاییزه را افزایش می‌دهد.

۲-۲ تعیین تقویم کشاورزی دقیق (کاشت، داشت، برداشت)

تقویم‌های کشاورزی ثابت که بر اساس تاریخ‌های شمسی مشخص می‌کنند که چه زمانی باید کشت شود، در عصر تغییر اقلیم منسوخ شده‌اند. بهار زودتر می‌آید و پاییز دیرتر آغاز می‌شود. داده‌های زیست‌اقلیمی یک تقویم دینامیک و سفارشی‌شده برای هر منطقه و هر محصول ارائه می‌دهند.

• تعیین بهترین تاریخ کاشت:  تاریخ کاشت بر اساس یک روز ثابت از سال نیست، بلکه بر اساس تجمع واحدهای گرمایی (GDD) از شروع سال زراعی تعیین می‌شود. کشاورز می‌تواند با ردیابی GDD ، زمانی را که خاک به دمای مطلوب برای جوانه‌زنی بذر رسیده است (و خطر سرمازدگی از بین رفته) شناسایی کند. کاشت در این تاریخ بهینه، باعث می‌شود که مراحل حساس رشد گیاه (مانند گلدهی) با دوره‌های نامساعد آب و هوایی (مثلاً اوج گرما یا بارندگی‌های سنگین) برخورد نکند.
• پیش‌بینی زمان مراحل بحرانی: مراحل گلدهی و تلقیح برای بسیاری از محصولات بسیار حساس به دما و رطوبت هستند. یک شب سرمازدگی در زمان گلدهی می‌تواند کل محصول یک سال را نابود کند. مدل‌های زیست‌اقلیمی بر اساس GDD می‌توانند تاریخ تقریبی رسیدن به این مراحل را هفته‌ها قبل پیش‌بینی کنند. این آگاهی به کشاورز فرصت می‌دهد تا اقدامات حفاظتی مانند آتش روشن کردن در باغ، آبیاری بارانی برای محافظت در برابر سرما (که با آزادسازی گرمای نهان از یخ زدن محافظت می‌کند) یا اجرای عملیات محلول‌پاشی تقویتی را انجام دهد.
• تعیین زمان بهینه برداشت: برداشت زودرس یا دیررس هر دو می‌توانند منجر به کاهش کمیت و کیفیت محصول شوند. داده‌های GDD  همراه با شاخص‌های سنجش از دور مانند NDVI (که نشان‌دهنده شاخص سطح برگ و کلروفیل است) می‌توانند بلوغ فیزیولوژیک محصول را با دقت بالا نشان دهند. این امر به کشاورز امکان می‌دهد تا برداشت را در اوج کیفیت و با برنامه‌ریزی برای نیروی کار و ماشین‌آلات انجام دهد و ضایعات پس از برداشت را به حداقل برساند.

3-2 مدیریت هوشمند آبیاری و بهینه‌سازی مصرف آب

در شرایط بحران آب، مدیریت هوشمند آب دیگر یک انتخاب نیست، یک اجبار است. داده‌های زیست‌اقلیمی هسته مرکزی این مدیریت هستند.

• محاسبه نیاز آبی واقعی گیاه: (ETc)  همانطور که پیش‌تر توضیح داده شد، با محاسبه تبخیر-تعرق مرجع (ET₀) از داده‌های هواشناسی و ضرب آن در ضریب گیاهی (Kc)، نیاز آبی واقعی گیاه به دست می‌آید. سامانه‌های آبیاری هوشمند به ایستگاه‌های هواشناسی متصل می‌شوند،  ET₀ را به صورت روزانه دریافت می‌کنند و با در نظر گرفتن بارش مؤثر و رطوبت خاک اندازه‌گیری شده توسط سنسورها، دقیقاً به میزان نیاز خالص گیاه، آب اعمال می‌کنند. این کار از آبیاری بیش از حد (که علاوه بر هدررفت آب، باعث آبشویی کودها و نیترات به آب‌های زیرزمینی و همچنین شیوع بیماری‌های طوقه و ریشه می‌شود) و همچنین آبیاری کمتر از حد نیاز (که باعث تنش آبی و کاهش عملکرد می‌شود) جلوگیری می‌کند.
• تعیین زمان آبیاری: سنسورهای رطوبت خاک که داده‌های آنها در کنار داده‌های اقلیمی تفسیر می‌شود، به کشاورز هشدار می‌دهند که چه زمانی رطوبت خاک به نقطه بحرانی (حد مجاز تنش) رسیده است و باید آبیاری انجام شود.

4-2 مدیریت تلفیقی آفات و بیماری‌ها (IPM)

حشرات و پاتوژن‌ها نیز موجودات زنده‌ای هستند که چرخه زندگی آن‌ها به شدت وابسته به شرایط اقلیمی است. بنابراین، می‌توان با دقت زیادی فعالیت آن‌ها را پیش‌بینی کرد.

• مدل‌های پیش‌آگاهی (Forecasting Models) : این مدل‌ها بر اساس معادلات ریاضی که رابطه بین دما، رطوبت و رشد جمعیت آفات/بیماری‌ها را توصیف می‌کنند، کار می‌کنند. به عنوان مثال، شیوع بسیاری از بیماری‌های قارچی مانند "سفیدک سطحی" در انگور یا "لکه برگی" در گندم نیازمند یک دوره خاص "رطوبت برگ" و دمای مناسب است. با ورود داده‌های آنی هواشناسی به این مدل‌ها، می‌توان هشدارهای زودهنگام برای کشاورزان ارسال کرد. این امر به آن‌ها امکان می‌دهد تا در " پنجره زمانی طلایی" و قبل از همه‌گیری، اقدام به سمپاشی هدفمند و با کمترین میزان سموم کنند. این رویکرد نه تنها هزینه‌های تولید را کاهش می‌دهد، بلکه آلودگی محیط زیست و باقیمانده سموم در محصولات را نیز به حداقل می‌رساند و سلامت اکوسیستم و مصرف‌کننده را تضمین می‌کند.
• ردیابی آفات مهاجر: برای آفات مهاجری مانند ملخ‌ها یا کرم غوزه پنبه، داده‌های مربوط به سرعت و جهت باد می‌تواند برای مدل کردن مسیر حرکت و پیش‌بینی مناطق در معرض خطر مورد استفاده قرار گیرد.

5-2 ارزیابی و مدیریت ریسک تولید

کشاورزی مملو از ریسک‌های تولید است. داده‌ها به مدیریت حرفه‌ای این ریسک‌ها کمک می‌کنند.

• هشدار زودهنگام بلایای طبیعی: سامانه‌های پایش اقلیمی می‌توانند وقوع حوادث طبیعی مانند سرمازدگی بهاره، تگرگ، خشکسالی ممتد، و یا بارندگی‌های سیل‌آسا را چند روز قبل پیش‌بینی کنند. این هشدار زمان ارزشمندی را در اختیار کشاورز قرار می‌دهد تا اقدامات لازم را انجام دهد: روشن کردن دستگاه‌های ضد تگرگ (Hail Cannons)، روشن کردن دستگاه‌های گرم‌کننده یا سیستم‌های آبیاری بارانی برای محافظت از سرمازدگی، یا ایجاد شیار و زهکش برای کنترل رواناب و سیل.
• بیمه محصولات کشاورزی شاخص‌محور: داده‌های زیست‌اقلیمی پایه و اساس یک نوآوری مهم در بیمه کشاورزی به نام "بیمه شاخص‌محور" (Index-Based Insurance) هستند. در این روش، به جای اعزام کارشناس به هر مزرعه برای ارزیابی خسارت (که پرهزینه و زمان‌بر است)، خسارت بر اساس یک شاخص قابل اندازه‌گیری برای یک منطقه وسیع تعیین می‌شود. به عنوان مثال، اگر میزان بارش در یک فصل از یک آستانه مشخص پایین‌تر بیاید (خشکسالی) یا دمای حداقل از یک حد معین کمتر شود (سرمازدگی)، به همه بیمه‌گذاران آن منطقه بدون نیاز به ارزیابی فردی، غرامت پرداخت می‌شود. این روش سریع، شفاف و کم‌هزینه است.

فصل سوم: کاربردهای کلان در برنامه‌ریزی ملی و منطقه‌ای

داده‌های زیست‌اقلیمی در سطح کلان، به ابزاری استراتژیک برای دولتها و سیاست‌گذاران تبدیل می‌شوند.

1-3 تعیین الگوی کشت بهینه ملی و منطقه‌ای

یکی از بزرگترین چالش‌های کشاورزی در بسیاری از کشورها، کشت محصولات پرآب‌بر در مناطق نامناسب است. داده‌های زیست‌اقلیمی می‌توانند مبنای علمی برای تعیین "الگوی کشت بهینه" باشد. با تلفیق لایه‌های اطلاعاتی مختلفی از جمله:

• داده‌های اقلیمی بلندمدت (دما، بارش، تبخیر-تعرق)
• داده‌های مربوط به منابع آب (دسترسی به آب سطحی و زیرزمینی)
• داده‌های خاک‌شناسی (بافت، عمق، شوری)

برای دسترسی به نقشه‌های موضوعات مختلف خاک همه استان‌های کشور به لینک زیر مراجعه فرمایید:

"داده‌ها و نقشه‌های خاک همه استان‌های کشور"

• داده‌های اجتماعی-اقتصادی (مانند نیروی کار و بازار)
  می‌توان نقشه‌های پهنه‌بندی بسیار دقیقی تهیه کرد که نشان دهد در هر منطقه از کشور، کشت کدام محصولات با بیشترین بهره‌وری و کمترین مصرف آب و نهاده‌ها ممکن است. این امر از بروز فجایعی مانند کشت برنج در مناطق کم‌آب جلوگیری می‌کند.

2-3 پایش سطح زیر کشت و پیش‌بینی عملکرد محصولات استراتژیک

دولت‌ها برای مدیریت امنیت غذایی کشور نیاز دارند بدانند در هر سال چه مقدار محصول استراتژیک (مانند گندم، جو، ذرت، برنج) کشت شده و عملکرد آن چقدر خواهد بود. فناوری سنجش از دور و تفسیر تصاویر ماهواره‌ای با استفاده از شاخص‌هایی مانند NDVI این امکان را فراهم کرده است. با آنالیز آنی این تصاویر، می‌توان:

• سطح زیر کشت این محصولات را در سطح کشور به دقت و به سرستی برآورد کرد.
• سلامت گیاه را در طول فصل رشد پایش نمود.
• ماه‌ها قبل از برداشت، میزان عملکرد کل را با دقت قابل قبولی پیش‌بینی کرد.

این اطلاعات برای برنامه‌ریزی ذخایر استراتژیک، تنظیم واردات و صادرات، کنترل قیمت‌ها و مدیریت بحران‌های احتمالی غذایی حیاتی است.

۳-۳ ارزیابی اثرات تغییر اقلیم و تدوین راهبردهای سازگاری و کاهش:

تغییر اقلیم در حال حاضر در حال جابجا کردن "نقاط مناسب کشت" در سراسر جهان است. داده‌های زیست‌اقلیمی تاریخی و مدل‌های آب و هوایی آینده (مانند مدل‌هایCMIP6 ) به دانشمندان اجازه می‌دهند تا این تغییرات را شبیه‌سازی کنند.

• آسیب‌پذیری‌سنجی: کدام مناطق و کدام محصولات بیشترین آسیب‌پذیری را در برابر گرمایش زمین، خشکسالی‌های طولانی‌تر یا وقایع طبیعی دارند؟
• شناسایی فرصت‌های جدید: ممکن است در آینده، کشت محصولاتی که قبلا"در یک منطقه قابل کشت نبوده‌اند، ممکن شود.
• توسعه واریته‌های مقاوم: این داده‌ها به متخصصین اصلاح نباتات کمک می‌کند تا واریته‌های جدیدی را توسعه دهند که به شرایط آینده  مانند گرما، خشکی و شوری مقاوم باشند.
• تهیه برنامه‌های ملی سازگاری: دولتها می‌توانند بر اساس این  داده‌ها، برنامه‌های بلندمدتی برای تغییر برنامه‌های کشاورزی خود تدوین کنند،به‌طور مثال کشت محصولات کم‌آب‌بر در مناطق خاص، سرمایه‌گذاری در سیستم‌های آبیاری تحت فشار و یا آموزش کشاورزان.

4-3 توسعه بیمه‌های کشاورزی شاخص‌محور عادلانه و کارآمد

همانطور که در سطح مزرعه اشاره شد، در سطح کلان نیز داده‌های زیست‌اقلیمی امکان راه‌اندازی سیستم‌های بیمه‌ای شفاف و کارآمد را فراهم می‌کنند. وجود یک شبکه یکپارچه و قابل اعتماد از ایستگاه‌های هواشناسی، شرط لازم برای اجرای موفق چنین طرح‌هایی در سطح ملی است.

فصل چهارم: چالش‌ها و موانع پیش‌رو

علیرغم پتانسیل فوق‌العاده، استفاده از داده‌های زیست‌اقلیمی با موانعی روبرو است:

• چالش‌های فنی(دقت و قطعیت:( مدل‌های پیش‌بینی آب و هوا ذاتاً دارای عدم قطعیت هستند. یک پیش‌بینی اشتباه می‌تواند منجر به تصمیمات اشتباه و خسارات مالی شود. 
• تراکم شبکه ایستگاه‌ها: در بسیاری از مناطق، تراکم ایستگاه‌های هواشناسی برای تهیه داده‌های با وضوح مکانی کافی، بسیار کم است. 
• یکپارچه‌سازی: ادغام داده‌های نامتجانس از منابع مختلف (ماهواره، سنسور و ایستگاه‌های هواشناسی ) در یک پلتفرم یکپارچه یک چالش فنی بزرگ است.

چالش‌های انسانی و اقتصادی: 

• هزینه: خرید، نصب و نگهداری سنسورهای پیشرفته و سامانه‌های آبیاری هوشمند هزینه‌های سنگینی برای کشاورزان خرده‌پا دارد.
•  شکاف دیجیتال و مهارتی: بسیاری از کشاورزان مسن‌تر یا در مناطق محروم، به فناوری‌های دیجیتال دسترسی ندارند یا دانش و مهارت کافی برای تفسیر این داده‌ها را ندارند. 
• مقاومت در برابر تغییر: جایگزینی روش‌های قدیمی با فناوری‌های جدید، معمولا" با مقاومت فرهنگی و اجتماعی روبرو می‌شود.
• چالش‌های نهادی و سیاست‌‌گذاری و عدم وجود سیاست‌های حمایتی:  دولتها معمولا" سرمایه‌گذاری برای نهاده‌های سنتی (مانند آب و کود) را بر سرمایه‌گذاری در تولید داده‌های زیست‌اقلیمی موردنیاز.ترجیح می‌دهند.
•  مسائل مربوط به مالکیت و اشتراک‌گذاری داده: داده‌ها متعلق به چه کسی است؟ کشاورز، شرکت سرویس دهنده یا دولت و چگونه می‌توان آن‌ها را به اشتراک گذاشت و محافظت نمود؟

فصل پنجم: آینده‌نگاری: افق‌های پیش‌رو با فناوری‌های نوین

آینده این حوزه، تلفیق هرچه عمیق‌تر داده‌های زیست‌اقلیمی با پیشرفته‌ترین فناوری‌های دنیا است:

• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین :(AI & ML) الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای پیچیده و غیرخطی موجود در "کلان‌داده‌های" (Big Data) اقلیمی، خاکی و گیاهی را شناسایی کنند و مدل‌های پیش‌بینی با دقت بسیار بالاتر و قدرت تفکیک مکانی بهتر را توسعه دهند. این مدل‌ها می‌توانند  میزان محصول، شیوع آفات و نیاز آبی را با دقت بی‌سابقه‌ای پیش‌بینی کنند.

برای اطلاع بیشتر از جزییات هوش مصنوعی به لینک‌های زیر مراجعه فرمایید:

"کارگاه جامع پروژه محور علم داده با پایتون با تکیه بر هوش مصنوعی"

• پلتفرم‌های یکپارچه تصمیم‌یار(DSS) : اپلیکیشن‌های موبایلی که همه داده‌ها را در یک بانک‌داده جمع‌آوری کرده و  با رابط کاربرپسند، توصیه‌های عملی و ساده‌ای به کشاورز ارائه می‌دهند.

برای دسترسی به آموزش‌های DSS، شبیه‌سازی و مدل‌سازی به لینک زیر مراجعه فرمایید:

"آموزش‌های شبیه‌سازی، مدل‌سازی و سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری"

• کشاورزی اتوماتیک و رباتیک: تراکتورها و ربات‌های بدون راننده که با استفاده از داده‌های آنی و نقشه‌های حاصل از سنجش از دور، عملیات کاشت، سمپاشی، وجین و برداشت را به صورت کاملاً دقیق و متناسب با نیاز هر نقطه از مزرعه انجام می‌دهند.

 

نتیجه‌گیری: داده‌های زیست‌اقلیمی؛ زیرساخت امنیت غذایی در قرن ۲۱

جمع‌بندی نهایی این است که کشاورزی در قرن بیست و یکم دیگر نمی‌تواند یک فعالیت معیشتی و صرفاً مبتنی بر تجربه باشد؛ بلکه یک صنعت پیشرفته، دانش‌بنیان و فناورانه است. در این تحول، داده‌های زیست‌اقلیمی به عنوان خونِ رگ‌های این صنعت جدید عمل می‌کنند. این داده‌ها به ما اجازه می‌دهند تا به جای نگاه کردن به گذشته و تکرار روش‌های قدیمی ، به آینده نگاه کنیم و بر اساس آینده‌نگری عمل کنیم.

استفاده از این داده‌ها دیگر یک مزیت رقابتی برای برخی کشاورزان پیشرو نیست، بلکه به یک ضرورت برای بقای  اقتصادی و اکولوژیکی کشاورزی در بسیاری از مناطق جهان تبدیل شده است. سرمایه‌گذاری در توسعه جمع‌آوری داده (ایستگاه‌ها، ماهواره‌ها، سنسورها)، آموزش و توانمندسازی کشاورزان، و توسعه پلتفرم‌های کاربردی و مقرون به‌صرفه، نه تنها بهره‌وری و درآمدزایی را افزایش می‌دهد، بلکه گام بزرگی در جهت تحقق امنیت غذایی پایدار، حفاظت از منابع طبیعی تجدیدناپذیر در برابر تغییرات اقلیمی و در نهایت, ساختن یک  آینده غذایی مطمئن برای نسل‌های آینده برمی‌دارد. آینده از آنِ کسانی است که بتوانند زبان داده‌های زیست‌اقلیمی را بفهمند و با آن  مدیریت نمایند.