حاسبة الفدان في الساعة - معدل تغطية الحقل

حاسبة الفدان في الساعة

بعبارات بسيطة: هذه الحاسبة تخبرك بسرعة تغطية الأرض. إذا قطعت 10 فدادين في ساعتين، فهذا يعني 5 فدادين في الساعة. يتيح لك هذا الرقم الواحد التنبؤ بمدة حقل المرة القادمة، وتكلفة الوظيفة، وما إذا كانت معداتك يمكنها التغلب على الطقس.

تحل الحاسبة نفس العلاقة بثلاث طرق. أعطها أي قيمتين من الثلاث وستجد الثالثة:

• الفدادين في الساعة — عندما تعرف المساحة والوقت.
• الساعات المطلوبة — عندما تعرف المساحة ومعدلك.
• إجمالي الفدادين — عندما تعرف معدلك والوقت المتاح.

أدخل أرقامك والنتيجة والصيغة والمخطط البياني ومخطط الحقل يتحدثان على الفور. الرابط في شريط العنوان الخاص بك يحمل مدخلاتك، لذا يمكنك وضع علامة مرجعية أو مشاركة النتيجة.

الصيغ

كل شيء يأتي من هوية واحدة: المعدل × الوقت = العمل المنجز.

$\text{Acres Per Hour} = \frac{\text{Total Acres}}{\text{Hours}}$

$\text{Hours} = \frac{\text{Total Acres}}{\text{Acres Per Hour}}$

$\text{Total Acres} = \text{Acres Per Hour} \times \text{Hours}$

مثال عملي. تغطي 40 فدان في 5 ساعات: 40 ÷ 5 = 8 فدادين في الساعة. بهذا المعدل يحتاج الحقل الذي مساحته 500 فدان إلى 500 ÷ 8 = 62.5 ساعة — حوالي ستة أيام وربع من عشر ساعات. هذا هو الفرق بين التغلب على التنبؤ والتعرض للمطر.

المعدلات دائماً موجبة، ولا يمكنك القسمة على ساعات صفر أو معدل صفر، لذا تعرض الحاسبة إشعاراً بدلاً من رقم مختلق عندما يكون الإدخال مفقوداً أو صفراً.

تقدير المعدل قبل البدء: السعة الميدانية

لا تحتاج إلى توقيت حقل حقيقي لتقدير معدل. إذا كنت تعرف عرض العمل وسرعة المعدة، فإن صيغة السعة الميدانية النظرية تتنبأ بها (ASABE EP496):

$\text{Acres Per Hour} = \frac{\text{Width (ft)} \times \text{Speed (mph)} \times \text{Field Efficiency}}{8.25}$

الثابت 8.25 هو تحويل وحدة، وليس عامل تعديل: فدان واحد هو 43,560 ft² وميل واحد هو 5,280 ft، لذا 43,560 ÷ 5,280 = 8.25.

كفاءة الحقل هي ضريبة الواقع. الدوران عند رؤوس المحاريث، وإعادة ملء البذور، والتداخل بين الممرات، والتوقف للمعايرة تعني أنك لن تعمل بالعرض الكامل بالسرعة الكاملة طوال الساعة الكاملة. الكفاءة هي جزء من الساعة الذي تقضيه في تغطية أرض جديدة بالفعل.

مثال عملي. معدة بعرض 40 قدم بسرعة 5 mph بكفاءة 80%: (40 × 5 × 0.80) ÷ 8.25 = 19.4 فدان في الساعة. اخفض الكفاءة إلى 65% لحقل صغير وغير منتظم والمعدة نفسها تدير فقط 15.8 — وهذا بالضبط السبب في أن أرقام "ما يصل إلى" من الشركة المصنعة تبالغ في تقدير ما ستراه.

كيفية الاستخدام

1. اختر ما تريد حله — الفدادين في الساعة أو الساعات أو إجمالي الفدادين.
2. أدخل القيمتين اللتين تعرفهما. استخدم الكسور العشرية للوقت: 1.5 ساعة = 1 س 30 دقيقة؛ 8.25 ساعة = 8 س 15 دقيقة.
3. اقرأ النتيجة والصيغة والمخطط البياني. انسخ الإجابة أو شارك الرابط.

خطط مع هامش. إذا كانت معداتك وصولاً إلى 20 فدان في الساعة، فخطط على 16–17. الفجوة هي المكان الذي تعيش فيه التأخيرات.

ما يحرك معدلك الحقيقي

• العرض والسرعة هما أكبر عاملين — يضاعفان. يغطي العرض الأكبر أو الأسرع أكثر، ولكن فقط إذا ظلت جودة وضع البذور أو الحصاد محفوظة.
• حجم وشكل الحقل. الصفوف الطويلة في الحقل المربع تحافظ على كفاءة عالية؛ الحقول الصغيرة أو على شكل L أو المدرجة تهدر الوقت في الانعطافات والتداخل.
• التربة والطقس. الطين الرطب يفرض 3 mph حيث تسمح الأرض الصلبة بـ 5–6.
• التوجيه بالقمر الصناعي. يقلل التوجيه بنظام GPS من التداخل بين الممرات، مما يضيف عدة نسب مئوية من العرض الفعلي مجاناً.
• المشغل والإرهاق. تنخفض المعدلات الفعلية عادة 10–15% في الساعات الأخيرة من يوم طويل.

مقاييس التغطية الأخرى

• الهكتار في الساعة (متري): 1 فدان/س = 0.4047 هكتار/س؛ 1 هكتار/س = 2.4711 فدان/س.
• الساعات في الفدان (المعكوس): 1 ÷ الفدادين في الساعة.
• الفدادين في اليوم: الفدادين في الساعة × ساعات العمل في اليوم.
• الأقدام المربعة في الساعة: الفدادين في الساعة × 43,560.

مقاطع الكود

الحساب الأساسي (الفدادين ÷ الساعات) مع حماية من القسمة على صفر، بالترتيب Excel و Python و JavaScript و Java و C# و C++ و Go و Rust و PHP و Ruby و R.

1' A2 = total acres, B2 = hours
2=IF(B2<=0, "n/a", A2/B2)
3

1def acres_per_hour(acres, hours):
2    return acres / hours if hours > 0 else None
3
4print(acres_per_hour(40, 5))  # 8.0
5

1function acresPerHour(acres, hours) {
2  return hours > 0 ? acres / hours : null;
3}
4
5console.log(acresPerHour(40, 5)); // 8
6

1static Double acresPerHour(double acres, double hours) {
2    return hours > 0 ? acres / hours : null;
3}
4

1static double? AcresPerHour(double acres, double hours) =>
2    hours > 0 ? acres / hours : (double?)null;
3

1#include <optional>
2
3std::optional<double> acres_per_hour(double acres, double hours) {
4    return hours > 0 ? std::optional<double>(acres / hours) : std::nullopt;
5}
6

1func AcresPerHour(acres, hours float64) (float64, bool) {
2    if hours <= 0 {
3        return 0, false
4    }
5    return acres / hours, true
6}
7

1fn acres_per_hour(acres: f64, hours: f64) -> Option<f64> {
2    if hours > 0.0 { Some(acres / hours) } else { None }
3}
4

1function acresPerHour(float $acres, float $hours): ?float {
2    return $hours > 0 ? $acres / $hours : null;
3}
4

1def acres_per_hour(acres, hours)
2  hours.positive? ? acres / hours.to_f : nil
3end
4

1acres_per_hour <- function(acres, hours) {
2  if (hours > 0) acres / hours else NA
3}
4

الأسئلة الشائعة

ما هو معدل الفدادين في الساعة الجيد للزراعة؟ يعمل زارع 16 صف (40 قدم) بشكل واقعي بـ 15–25 فدان في الساعة، وليس 30+ كما ورد في ورقة البيانات؛ يعمل الزارع بـ 8 صفوف (20 قدم) بـ 8–12. تؤثر التضاريس وشكل الحقل أكثر من العلامة على الجرار.

كيف يمكنني تحويل الهكتار في الساعة إلى فدادين في الساعة؟ اضرب في 2.4711. إذن 10 هكتار/س ≈ 24.71 فدان/س.

لماذا معدلي الحقيقي أقل من المعدل النظري؟ كفاءة الحقل. تفترض الأرقام النظرية عدم وجود انعطافات أو إعادة ملء أو توقف. اضرب في 55–90% حسب العملية والحقل (انظر الجدول أعلاه).

هل يمكنني استخدام هذا للحصاد أو تنسيق الحدائق؟ نعم. الرياضيات نفسها تسعر الوظائف وتجدول الطاقم. بالنسبة للقطع الصغيرة، حول الفدادين إلى أقدام مربعة (1 فدان = 43,560 ft²) للحصول على أرقام أكثر ارتباطاً.

كيف يقدر تكلفة الوقود؟ اجمع المعدل مع استهلاك الوقود: عند 2.5 جالون/س و 10 فدادين/س تستخدم 0.25 جالون/فدان. اضرب حسب المساحة وسعر الوقود.

المراجع

1. ASABE. ASAE EP496.3 — Agricultural Machinery Management. American Society of Agricultural and Biological Engineers. asabe.org
2. ASABE. ASAE D497.7 — Agricultural Machinery Management Data. asabe.org
3. Hanna, M. Estimating Field Capacity of Farm Machines (PM 696). Iowa State University Extension and Outreach. store.extension.iastate.edu
4. Edwards, W. Farm Machinery Selection (Ag Decision Maker A3-28). Iowa State University. extension.iastate.edu/agdm
5. Grisso, R. D., et al. (2004). Predicting Tractor Fuel Consumption. Applied Engineering in Agriculture, 20(5), 553–561. doi.org/10.13031/2013.17730