Kalkulačka výnosu kukuřice - Odhad bušlů na akr

Volně dostupný kalkulátor výnosu kukuřice pro přesný odhad sklizně

Odhadnutí vaší kukuřičné sklizně ještě před spuštěním kombajnu může zásadně ovlivnit plánování vaší farmy. Potřebujete vědět, kolik bušlů můžete očekávat, abyste mohli naplánovat uskladnění, vyjednat smlouvy a naplánovat peněžní tok. Tento kalkulátor využívá metodu počítání zrn - stejný přístup, na který se dlouhodobě spoléhají zemědělští poradci - k poskytnutí solidních odhadů výnosu založených na tom, co skutečně roste na vašem poli.

To, co tento kalkulátor odlišuje od pouhého odhadu pohledem, je měření toho, na čem skutečně záleží (počet zrn na klasu a hustota porostu), zadání velikosti pole a následné získání odhadů bušlů na akr i celkového množství. Žádné dohady, žádné komplikované vzorce k zapamatování. Jen reálná čísla, která můžete předložit bance, skladu nebo pojišťovacímu likvidátorovi.

Výpočet vychází z průmyslového standardu 90 000 zrn na bušl, který zohledňuje typickou velikost zrn a vlhkost 15,5 % používanou při obchodování s obilím. Pokud jste prošli svá pole ve fázi mléčné zralosti a spočítali několik klasů, jste připraveni provést svůj odhad.

Jak spočítat výnos kukuřice: Standardní vzorec

Vysvětlení vzorce pro výpočet výnosu kukuřice

Standardní vzorec pro odhad výnosu kukuřice v bušlech na akr je:

$\text{Výnos (bu/akr)} = \frac{\text{Zrna na klasu} \times \text{Klasy na akr}}{90 000}$

Kde:

• Zrna na klasu: Průměrný počet zrn na každém klasu kukuřice
• Klasy na akr: Počet kukuřičných klasů na jeden akr pole
• 90 000: Standardní počet zrn v jednom bušlu kukuřice (oborová konstanta)

Celkový výnos pro celé pole se poté spočítá vynásobením výnosu na akr celkovou velikostí pole:

$\text{Celkový výnos (bušly)} = \text{Výnos (bu/akr)} \times \text{Velikost pole (akry)}$

Porozumění proměnným výnosu kukuřice

Zrna na klasu

Projděte se kterýmkoli kukuřičným polem v září a uvidíte celý příběh pěstitelské sezóny zaznamenaný v zrnech. Typický klas nese 400 až 600 zrn uspořádaných v 16 až 20 řadách, přičemž každá řada sahá od spodu po špičku v délce 20 až 40 zrn.

Co ovlivňuje tento počet? Prakticky vše, co se stalo po opylení. Pokud jste měli dobré počasí během metání, dostatek dusíku a žádný stres suchem během tvorby zrn, uvidíte plnější klasy. Horký, suchý srpen? Napočítáte méně zrn na klas, zejména na špičkách klasů, kde vývoj zrn nejdříve ustává ve stresu.

Klíčem k přesným odhadům je vzorkování. Neuchopujte jen pár reprezentativních klasů na okraji pole. Projděte se po různých oblastech - možná uchopte dva klasy každých 100 stop, když procházíte polem - poté je spočítejte a zprůměrujte. Tak zohledníte variabilitu, kterou každé pole má.

Klasy na akr

Populace rostlin je základem všeho. Většina komerčních provozů cílí na 28 000 až 36 000 rostlin na akr, i když to, co skutečně sklízíte, se může lišit od toho, co jste zasadili. Problémy s výsadbou, časně sezónní škůdci a počasí mohou snížit váš konečný počet klasů.

Matematika pro odhad se stává snazší, jakmile znáte rozteč řádků. Pro řádky s roztečí 30 palců hledáte přibližně 17,4 stop délky řádku na 1/1000 akru. Spočítejte sklizené klasy v této délce, vynásobte 1 000 a máte počet klasů na akr. Udělejte to v několika místech pole - ne jen u silnice - protože populace se liší více, než byste čekali.

Zde je něco, co zemědělci někdy přehlížejí: ne každá rostlina produkuje sklizený klas. Pozdě vzešlé rostliny, neplodné stonky a klasy se špatným zaplněním mohou stále stát, ale nepřispějí k vašemu výnosu. Počítejte pouze klasy, které jsou skutečně zaplněny zrny.

Konstanta 90 000

Proč 90 000? Toto číslo pochází z desetiletí výzkumu korelujícího počty zrn se skutečnými váhovými bušly. Bušl kukuřice váží 56 liber při komerčním standardu 15,5% vlhkosti a testování přes nesčetné odrůdy a pěstitelské podmínky ukázalo, že k vytvoření této váhy je třeba přibližně 90 000 zrn.

Obsahuje každý bušl přesně 90 000 zrn? Ne. Větší zrna z dobře hnojených polí znamenají méně zrn na bušl; menší zrna ze stresovaných plodin znamenají více. Ale přes všechny odrůdy, povětrnostní vzorce a pěstitelské postupy poskytuje 90 000 spolehlivý střed, který konzistentně produkuje odhady do 10-15% skutečné sklizně.

Jak používat kalkulátor výnosu kukuřice: Krok za krokem

1. Zadejte velikost pole v akrech (minimálně 0,1 akru)
2. Zadejte průměrný počet zrn na klasu pro vaši kukuřičnou plodinu
3. Určete počet klasů na akr na vašem poli
4. Kalkulátor automaticky vypočítá:
   • Výnos na akr (v bušlech)
   • Celkový výnos pro celé pole (v bušlech)
5. Můžete zkopírovat výsledky pro vaše záznamy nebo další analýzu

Pokyny pro vstupní údaje pro přesné odhady

Dobré výsledky začínají dobrým vzorkováním. Zde je postup:

Velikost pole: Použijte osázené akry, ne celkovou rozlohu farmy. Pokud máte vodní cesty, okrajové řádky nebo problematické oblasti, které nebudete sklízet, odečtěte je. GPS měření z vašeho secího stroje nebo map výnosů jsou přesnější než okresní záznamy.

Zrna na klas: Odeberte minimálně 5-10 klasů, vytažených z různých oblastí - ne všechny z okrajů nebo krajů pole, kde jsou odlišné podmínky. Projděte pole úhlopříčně, seberte klasy ze zdravě vypadajících rostlin a spočítejte je stejným způsobem (řádky × zrna v řádku). Vyřaďte zjevné odlehlé hodnoty (poškozené klasy, úlovky mývalů) a zprůměrujte zbytek.

Klasy na akr: Spočítejte sklizené klasy v známé délce řádku. Pro řádky s roztečí 30 palců je 17,4 stop rovno 1/1000 akru, takže spočítejte tento úsek a vynásobte 1 000. Udělejte to nejméně na třech místech rozptýlených po poli. Počítejte pouze klasy se skutečným zaplněním zrn - holé stonky a malé klasy se nedostanou do zásobníku.

Běžné chyby při odhadu, kterým je třeba se vyhnout

Vzorkování pouze u okraje pole: Kukuřice u silnice téměř vždy vypadá jinak než porosty uprostřed pole. Snadnější přístup k odtoku vody, menší zhutnění od pohybu strojů a jiné vystavení slunečnímu světlu ovlivňují výkon okrajových řádků. Vstupte do pole alespoň 12 řádků, než začnete vzorkovat.

Počítání příliš malého počtu klasů: Tři klasy nestačí. Proměnlivost pole znamená, že potřebujete minimálně 5-10 vzorků, abyste získali reprezentativní průměry. Více vzorků zabere více času, ale být o 20 % mimo milionovou plodinu kvůli lenosti vás bude stát víc než dalších 15 minut v terénu.

Příliš brzké načasování počítání: Před stadiem vrásku (R5) jsou stále přidávána zrna a hmotnost zrn se nestabilizovala. Nadhodnotíte výnos, pokud opylení vypadá dobře, ale pozdní výplň nevyjde. Počkejte, až uvidíte vrásčitou linii postupující dolů po zrnu - tehdy je počet zrn uzamčen.

Zapomínání na tvar pole a problematické oblasti: Pokud vaše 80akrové pole zahrnuje 5 akrů se špatným odvodněním, které téměř neprodukuje, nepoužívejte 80 akrů ve výpočtu. Buď tyto oblasti vzorkujte samostatně, nebo upravte velikost pole tak, aby odrážela pouze produktivní akry.

Předpoklad, že všechny rostliny = sklizené klasy: Pozdní vzcházející, holé stonky a špatně vyplněné klasy nepřispívají k výnosu. Počítejte pouze klasy se značným vývojem zrn. Ten hubený klásek s 50 zrny se nedostane do zásobníku zrn.

Interpretace výsledků

Kalkulátor vám poskytne dva čísla, která odpovídají různým otázkám:

Výnos na akr vám říká, jak je vaše pole produktivní. Toto je číslo, které budete porovnávat s okresními průměry, poli vašich sousedů nebo vaším vlastním historickým výkonem. Pokud vidíte 180 bušlů na akr a okresní průměr je 165, děláte něco správně. Pokud jste na 120, když jste očekávali 160, musíte zjistit, co se pokazilo.

Celkový výnos je váš konečný číslo. To je to, co potřebujete vědět, abyste naplánovali nákladní automobily, zajistili prostor v silu nebo spočítali hrubý příjem. Pokud vám vyjde 12 000 bušlů a vaše uskladnění na farmě je maximálně 8 000, měli byste si včas zajistit komerční uskladnění.

Jedna důležitá kontrola reality: jedná se o předžňové odhady, ne evangelium. Skutečné výnosy se obvykle pohybují v rozmezí 10-15 % toho, co tato metoda předpovídá, ale ztráty při sklizni (klasy na zemi, zrna propadlé kombajnem), rozdíly ve vlhkosti a hmotnosti zrn ovlivňují váš konečný počet. Přesto je 10% odchylka lepší než hádání.

Kdo využívá odhady výnosů kukuřice a proč

Zemědělci a producenti

Sklizeňový tlak přichází rychle a nemůžete si dovolit zpanikařit. Když znáte své čísla tři týdny dopředu, můžete objednat nákladní vozy ještě předtím, než je váš soused všechny obsadí, vyjednat skladovací sazby před zaplněním sil a uzavřít termínové kontrakty, když jsou ceny výhodné. Viděl jsem zemědělce, kteří nechali peníze ležet ladem jen proto, že nevěděli, co mají, dokud jim to kombajn neřekl.

Finanční plánování je velmi specifické, když máte čísla výnosů. Vynásobte odhadované bushely aktuálními futures cenami, odečtěte výrobní náklady a najednou děláte rozhodnutí na základě dat místo naděje. Banky tento přístup také oceňují při jednání o provozních úvěrech.

Likvidátoři zemědělského pojištění vyžadují dokumentaci. Pokud jste podali žádost o zabránění výsevu nebo řešíte škodu, mít systematické odhady výnosů před katastrofou výrazně posiluje vaši pozici.

Zemědělští poradci a konzultanti

Vaši klienti vás neplatí za hádání. Když projdete pole v pozdním srpnu se schránkou, spočítáte několik klasů a spočítáte čísla, poskytujete hodnotu, kterou mohou využít pro marketingová rozhodnutí. Průzkumníci, kteří to dělají konzistentně, budují pověst přesnosti, která přivádí klienty zpět.

Porovnávání polí odhaluje, co funguje. Když pole A pravidelně vykazuje o 20 bushelů více na akr než pole B navzdory podobnému hospodaření, identifikovali jste něco, co stojí za prozkoumání - možná odvodňování, rozdíly v půdě nebo účinky předchozích plodin.

Zemědělští výzkumníci

Pásové pokusy a porovnání odrůd nemají význam bez přesných údajů o výnosech. Metoda počítání zrn umožňuje odhadovat výnosy na malých parcelách bez použití parcelního kombajnu. Můžete projektovat rozdíly ve výkonnosti mezi hybridy, dávkami dusíku nebo daty výsevu dlouho před sklizní, což urychluje výzkumné harmonogramy.

Nákupčí obilí a vedoucí sil

Znalost toho, co přichází, zabraňuje chaosu. Když spravujete venkovské silo a místní zemědělci projektují o 15 % větší úrodu než loni, musíte začít organizovat nákladní vozy, kontrolovat kapacitu sušičky a případně pronajmout dočasné skladování. Nikdo nechce, aby se nákladní vozy zdržovaly tři hodiny, protože jste nebyli připraveni.

Okrajové případy a zvláštní okolnosti

Malé parcely a výzkumné pokusy: Pokud pracujete s parcelami menšími než 0,1 akru, nejprve převeďte čtvereční stopy na akry (vydělte 43 560). Malé parcely mohou vykazovat extrémní variabilitu, proto buďte opatrní při extrapolaci těchto výsledků na celá pole. Okrajové efekty, variace půdy a nerovnoměrné rozložení vody ovlivňují malé parcely nepřiměřeně.

Ultravysoce husté výsevy: Některé provozy tlačí počet rostlin přes 40 000 na akr. Když rostliny tak těsně nahustíte, obvykle uvidíte kompromis - více klasů na akr, ale méně zrn na klas. Matematika stále funguje, ale očekávejte, že počet zrn na klas bude o 10-15 % nižší než u konvenčních hustot.

Suchem postižená pole: Závažné sucho během zrání zanechává neúplné zrno, zejména na koncích klasů. Poškození uvidíte při počítání - místo 40 zrn v řadě máte možná 28. Neupravujte vzorec; upravte počet zrn tak, aby odrážel to, co se skutečně vyvinulo. Proto je důležité odebírat vzorky z více klasů - variabilita se při stresu výrazně zvyšuje.

Částečné sklizně polí: Provádíte zkušební pásy nebo sklízíte po etapách? Ujistěte se, že zadaná velikost pole odpovídá tomu, co skutečně sklízíte. Pokud sklízíte pouze 15 akrů z 40akrového pole pro časnou sklizeň, použijte 15 akrů v kalkulátoru, ne 40.

Další způsoby odhadu výnosů kukuřice

Metoda počítání zrn je osvědčená, ale není jediná:

Vzorkování podle váhy

Někteří agronomové přeskočí počítání a místo toho váží vzorové klasy. Vytáhnou 10-20 klasů, zváží je, aplikují konverzní faktory pro vlhkost a testovací váhu a poté extrapolují na pole. Běží rychleji než počítání zrn, ale vyžaduje přesné odečty vlhkosti a konzistentní vzorkování. Funguje dobře pro rychlé přibližné odhady, ale obecně je méně přesné než počítání zrn.

Monitory výnosů kombajnů

Pokud máte novější kombajn s kalibrovaným monitorováním výnosů, nemusíte odhadovat - měříte přímo při sklizni. Kombajn váží průtok zrna v reálném čase, označuje jej GPS souřadnicemi a vytváří mapy výnosů ukazující přesně, kde jste vyrobili bushely a kde ne.

Háček je v tom, že monitory potřebují správnou kalibraci, kterou mnoho operátorů přeskakuje. Nekalibrovaný monitor může číst o 15 % výše nebo níže, což mění vaše data na drahou fikci. Věnujte čas kalibraci a monitory výnosů se stanou neuvěřitelně cennými pro pochopení variability pole.

Satelitní a dronové snímky

NDVI snímky ze satelitů nebo dronů ukazují zdraví rostlin po celou sezónu. Kombinací víceletých NDVI dat se skutečnými výsledky výnosů mohou algoritmy strojového učení předpovídat výnosy týdny před sklizní s přijatelnou přesností.

Tato technologie funguje nejlépe pro velké provozy s historickými daty pro trénování modelů. Pokud hospodaříte na 5 000+ akrech a můžete si dovolit poplatky za předplatné, stojí za prozkoumání. Pro menší provozy metoda počítání zrn poskytuje lepší výsledky na vynaložené peníze.

Simulační modely plodin

Výzkumné modely plodin jako APSIM nebo DSSAT zahrnují počasí, údaje o půdě, data výsevu a genetiku hybridů pro předpověď výnosů po celou sezónu. Tyto modely aktualizují předpovědi v průběhu sezóny a zohledňují aktuální počasí oproti historickým průměrům.

Najdete je především ve výzkumných ústavech a velkých zemědělských poradenských společnostech. Vyžadují podstatné vstupy dat a technické znalosti, což je činí nedostupnými pro většinu zemědělských provozů. Zajímavá věda, omezené praktické využití pro typické odhadování výnosů.

Historie odhadů výnosů kukuřice

Praxe odhadování výnosů kukuřice se významně vyvinula v průběhu času a odrážela pokroky v zemědělské vědě a technologii:

Rané metody (Před rokem 1900)

Před moderním zemědělstvím se zemědělci spoléhali na jednoduché pozorovací metody pro odhad výnosů:

• Vizuální posouzení velikosti a naplnění klasu
• Počítání klasů na ploše
• Historické srovnání s předchozími sklizněmi
• Výpočty podle zkušeností metodou „palce a prstu"

Rozvoj vědeckých metod (Počátek 1900)

S postupem zemědělské vědy se objevily systematičtější přístupy:

• Zřízení zemědělských experimentálních stanic
• Vývoj vzorkovacích protokolů
• Zavedení statistických metod pro odhad výnosů
• Vytvoření standardizovaných váhových jednotek a obsahu vlhkosti

Hlášení úrody USDA (1930-Současnost)

Ministerstvo zemědělství USA zavedlo formální systém hlášení úrody:

• Pravidelné terénní průzkumy vyškolenými pozorovateli
• Standardizované vzorkovací metody
• Statistická analýza regionálních a celostátních trendů
• Měsíční předpovědi zemědělské produkce

Metoda počítání zrn (1940-1950)

Zemědělští výzkumníci z Purdue, Iowa State a dalších zemědělských univerzit vyvinuli a ověřili vzorec pro počítání zrn v tomto období. Zjistili, že navzdory rozdílům v hybridech, pěstebních podmínkách a postupech managementu zůstává vztah mezi počtem zrn a váhou bushelu pozoruhodně konzistentní. Standard 90 000 zrn na bushel vzešel z tohoto výzkumu a byl přijat v celém odvětví. Poradci pro zemědělství začali metodu učit zemědělce v 50. letech a rychle se stala standardním přístupem pro předsklizňové odhady, protože fungovala spolehlivě bez nutnosti drahého vybavení.

Moderní pokroky (1990-Současnost)

Nedávné dekády přinesly technologické inovace v odhadech výnosů:

• Zavedení monitorů výnosů na sklízecích mlátkách
• Vývoj technik dálkového průzkumu
• Aplikace technologií GIS a GPS
• Integrace big dat a umělé inteligence
• Mobilní aplikace pro výpočty v terénu

Navzdory těmto technologickým pokrokům zůstává základní metoda počítání zrn hodnotná pro svou jednoduchost, spolehlivost a dostupnost, zejména pro předsklizňové odhady, kdy přímé měření není možné.

Příklady

Zde jsou příklady kódu pro výpočet výnosu kukuřice pomocí různých programovacích jazyků:

1' Excel vzorec pro výpočet výnosu kukuřice
2' Umístěte do buněk následovně:
3' A1: Velikost pole (akry)
4' A2: Zrna na klasu
5' A3: Klasy na akr
6' A4: Vzorec pro výnos na akr
7' A5: Vzorec pro celkový výnos
8
9' V buňce A4 (Výnos na akr):
10=(A2*A3)/90000
11
12' V buňce A5 (Celkový výnos):
13=A4*A1
14

1def calculate_corn_yield(field_size, kernels_per_ear, ears_per_acre):
2    """
3    Vypočítá odhadovaný výnos kukuřice na základě parametrů pole.
4    
5    Argumenty:
6        field_size (float): Velikost pole v akrech
7        kernels_per_ear (int): Průměrný počet zrn na klasu
8        ears_per_acre (int): Počet klasů na akr
9    
10    Vrací:
11        tuple: (výnos na akr, celkový výnos) v bušlech
12    """
13    # Výpočet výnosu na akr
14    yield_per_acre = (kernels_per_ear * ears_per_acre) / 90000
15    
16    # Výpočet celkového výnosu
17    total_yield = yield_per_acre * field_size
18    
19    return (yield_per_acre, total_yield)
20
21# Příklad použití
22field_size = 15.5  # akry
23kernels_per_ear = 525  # zrna
24ears_per_acre = 32000  # klasy
25
26yield_per_acre, total_yield = calculate_corn_yield(field_size, kernels_per_ear, ears_per_acre)
27print(f"Odhadovaný výnos: {yield_per_acre:.2f} bušlů na akr")
28print(f"Celkový výnos pole: {total_yield:.2f} bušlů")
29

1/**
2 * Výpočet výnosu kukuřice na základě parametrů pole
3 * @param {number} fieldSize - Velikost pole v akrech
4 * @param {number} kernelsPerEar - Průměrný počet zrn na klasu
5 * @param {number} earsPerAcre - Počet klasů na akr
6 * @returns {Object} Objekt obsahující výnos na akr a celkový výnos v bušlech
7 */
8function calculateCornYield(fieldSize, kernelsPerEar, earsPerAcre) {
9  // Ověření vstupů
10  if (fieldSize < 0.1) {
11    throw new Error('Velikost pole musí být minimálně 0.1 akru');
12  }
13  
14  if (kernelsPerEar < 1 || earsPerAcre < 1) {
15    throw new Error('Počet zrn na klasu a klasů na akr musí být kladný');
16  }
17  
18  // Výpočet výnosu na akr
19  const yieldPerAcre = (kernelsPerEar * earsPerAcre) / 90000;
20  
21  // Výpočet celkového výnosu
22  const totalYield = yieldPerAcre * fieldSize;
23  
24  return {
25    yieldPerAcre: yieldPerAcre.toFixed(2),
26    totalYield: totalYield.toFixed(2)
27  };
28}
29
30// Příklad použití
31const result = calculateCornYield(20, 550, 30000);
32console.log(`Výnos na akr: ${result.yieldPerAcre} bušlů`);
33console.log(`Celkový výnos: ${result.totalYield} bušlů`);
34

1public class CornYieldCalculator {
2    private static final int KERNELS_PER_BUSHEL = 90000;
3    
4    /**
5     * Výpočet výnosu kukuřice na základě parametrů pole
6     * 
7     * @param fieldSize Velikost pole v akrech
8     * @param kernelsPerEar Průměrný počet zrn na klasu
9     * @param earsPerAcre Počet klasů na akr
10     * @return Pole obsahující [výnos na akr, celkový výnos] v bušlech
11     */
12    public static double[] calculateYield(double fieldSize, int kernelsPerEar, int earsPerAcre) {
13        // Výpočet výnosu na akr
14        double yieldPerAcre = (double)(kernelsPerEar * earsPerAcre) / KERNELS_PER_BUSHEL;
15        
16        // Výpočet celkového výnosu
17        double totalYield = yieldPerAcre * fieldSize;
18        
19        return new double[] {yieldPerAcre, totalYield};
20    }
21    
22    public static void main(String[] args) {
23        // Příklad parametrů
24        double fieldSize = 25.5; // akry
25        int kernelsPerEar = 480; // zrna
26        int earsPerAcre = 28000; // klasy
27        
28        double[] results = calculateYield(fieldSize, kernelsPerEar, earsPerAcre);
29        
30        System.out.printf("Výnos na akr: %.2f bušlů%n", results[0]);
31        System.out.printf("Celkový výnos: %.2f bušlů%n", results[1]);
32    }
33}
34

1# R funkce pro výpočet výnosu kukuřice
2
3calculate_corn_yield <- function(field_size, kernels_per_ear, ears_per_acre) {
4  # Ověření vstupů
5  if (field_size < 0.1) {
6    stop("Velikost pole musí být minimálně 0.1 akru")
7  }
8  
9  if (kernels_per_ear < 1 || ears_per_acre < 1) {
10    stop("Počet zrn na klasu a klasů na akr musí být kladný")
11  }
12  
13  # Výpočet výnosu na akr
14  yield_per_acre <- (kernels_per_ear * ears_per_acre) / 90000
15  
16  # Výpočet celkového výnosu
17  total_yield <- yield_per_acre * field_size
18  
19  # Vrátit výsledky jako pojmenovaný seznam
20  return(list(
21    yield_per_acre = yield_per_acre,
22    total_yield = total_yield
23  ))
24}
25
26# Příklad použití
27field_params <- list(
28  field_size = 18.5,  # akry
29  kernels_per_ear = 520,  # zrna
30  ears_per_acre = 31000  # klasy
31)
32
33result <- do.call(calculate_corn_yield, field_params)
34
35cat(sprintf("Výnos na akr: %.2f bušlů\n", result$yield_per_acre))
36cat(sprintf("Celkový výnos: %.2f bušlů\n", result$total_yield))
37

Numerické příklady

Podívejme se na některé praktické příklady výpočtů výnosu kukuřice:

Příklad 1: Standardní pole

• Velikost pole: 80 akrů
• Zrn na klasu: 500
• Klasy na akr: 30 000
• Výnos na akr: (500 × 30 000) ÷ 90 000 = 166,67 bušlů/akr
• Celkový výnos: 166,67 × 80 = 13 333,6 bušlů

Příklad 2: Výsadba s vysokou hustotou

• Velikost pole: 40 akrů
• Zrn na klasu: 450 (mírně nižší kvůli vyšší hustotě rostlin)
• Klasy na akr: 36 000
• Výnos na akr: (450 × 36 000) ÷ 90 000 = 180 bušlů/akr
• Celkový výnos: 180 × 40 = 7 200 bušlů

Příklad 3: Suchem postižený porost

• Velikost pole: 60 akrů
• Zrn na klasu: 350 (sníženo vlivem stresu)
• Klasy na akr: 28 000
• Výnos na akr: (350 × 28 000) ÷ 90 000 = 108,89 bušlů/akr
• Celkový výnos: 108,89 × 60 = 6 533,4 bušlů

Příklad 4: Malý pozemek

• Velikost pole: 0,25 akrů
• Zrn na klasu: 525
• Klasy na akr: 32 000
• Výnos na akr: (525 × 32 000) ÷ 90 000 = 186,67 bušlů/akr
• Celkový výnos: 186,67 × 0,25 = 46,67 bušlů

Často kladené dotazy k výpočtu výnosu kukuřice

Kdy je nejlepší odhadnout výnos kukuřice před sklizní?

Procházejte své pole ve fázi mléčné zralosti (R5) až do fyziologické zralosti (R6), přibližně 20-40 dní před sklizní. V tomto okamžiku je počet zrn již uzamčen a plnění zrn je z velké části dokončeno, takže vaše odhady budou spolehlivé. Pokud půjdete dříve, budete jen hádat; pokud půjdete později, můžete rovnou sklízet.

Jak spočítat bushely kukuřice na akr?

Vezměte průměrný počet zrn na klasu, vynásobte počtem klasů na akr a poté vydělte 90 000. To je vše. Takže pokud jste napočítali 500 zrn na klas a máte 32 000 rostlin na akr, dostanete (500 × 32 000) ÷ 90 000 = 177,78 bushelu na akr.

Co je považováno za dobrý výnos kukuřice na akr?

Velmi záleží na tom, kde hospodaříte, ale průměry v USA se pohybují mezi 150-200 bushely na akr. Špičkoví producenti v nejlepších oblastech kukuřičného pásu s dobrou péčí pravidelně dosahují 200-220 bushelu. Zavlažované plochy ve vysoce výnosných oblastech mohou překročit 250 bushelu. Pokud pravidelně překračujete průměr vašeho okresu, děláte dobře.

Důležitější než absolutní čísla je váš trend. Pokud jste před pěti lety měli 160 bushelu a nyní máte 180, je to skutečné zlepšení.

Je tento kalkulátor výnosu kukuřice zdarma?

Ano, zcela zdarma. Žádná registrace, žádný email, žádná platební karta. Jen zadejte své údaje a získejte svůj odhad.

Jaký je standardní počet zrn v bushelu kukuřice?

Průmysl používá 90 000 zrn na bushel jako standard, založený na kukuřici s obsahem vlhkosti 15,5 % vážící 56 liber na bushel. Tato konstanta vzešla z rozsáhlého výzkumu a osvědčila se jako spolehlivá v různých hybridech a pěstebních podmínkách.

Jak přesná je metoda počítání zrn?

Při správném odběru vzorků můžete očekávat odhady do 10-15 % od skutečné sklizně. Klíčové slovo je "správný odběr vzorků" - pokud vezmete tři klasy u vstupu do pole a budete to považovat za dostatečné, váš odhad bude k ničemu. Odeberte 5-10 klasů z různých oblastí reprezentujících celé pole a matematika bude fungovat pozoruhodně dobře.

Jaký je nejlepší způsob počítání zrn na klas?

Spočítejte řady kolem klasu (obvykle 14-20 řad), spočítejte zrna v jedné kompletní řadě od spodu po špičku a poté vynásobte. Takže klas s 18 řadami a 32 zrny v řadě vám dá 576 zrn. Udělejte to pro několik klasů a zprůměrujte je. Zní to únavně, ale je to lepší než hádat u milionové plodiny.

Ovlivňuje obsah vlhkosti tyto odhady?

Ano a ne. Vzorec předpokládá 15,5% vlhkost (komerční standard), takže vaše odhady jsou ve standardních bushellech. Pokud sklízíte při 20% vlhkosti, budete mít zpočátku více fyzických bushellů, ale po usušení (nebo po slevách z vlhkosti na silu) se vrátíte zpět ke standardním odhadovaným bushellům.

Jak velikost pole ovlivňuje výpočet?

Velikost pole vynásobí váš odhad na akr, abyste dostali celkový počet bushellů. Pokud průměrně dosahujete 175 bushellů na akr a hospodaříte na 80 akrech, dostanete 14 000 celkových bushellů. Ujistěte se, že používáte přesné měření pole - GPS mapování je lepší než měření kroky nebo spoléhání se na staré pozemkové knihy.

Proč se můj skutečný výnos liší od odhadu?

Ztráty při sklizni snižují vaše čísla - klasy na zemi, zrna propadlá kombajnem, variace v hmotnosti. Počasí mezi vaším odhadem a sklizní může klasy shodit. Nastavení kombajnu také záleží - pokud jedete příliš rychle, necháte bushely na poli. Většina ztrát je 2-5 %, ale viděl jsem zemědělce, kteří ztratili 10 % nebo více kvůli špatnému nastavení kombajnu.

Mohu tento kalkulátor použít pro kukuřici cukrovou?

Ne, toto je pro kukuřici polní (zrnovou) měřenou v bushellech. Kukuřice cukrová se prodává po tuctech klasů nebo na tuny a sklízí se mnohem dříve v růstové fázi, kdy jsou zrna nezralá. Jiná plodina, jiné metriky.

Jak ovlivňuje rozteč řádků odhady výnosu kukuřice?

Rozteč řádků se ve vzorci přímo neobjevuje, ale ovlivňuje populaci rostlin. Užší řádky (15-20 palců) často podporují vyšší populace - možná 34 000-36 000 rostlin na akr místo typických 28 000-32 000 při 30palcových řádcích. Vyšší populace může znamenat více bushellů na akr, za předpokladu, že vaše úrodnost a voda to podporují.

Funguje to pro kukuřici organickou?

Vzorec funguje stejně, ale vaše čísla budou typicky odlišná. Organické systémy často mívají nižší populace (možná 24 000-28 000 rostlin na akr) a mohou mít méně zrn na klas bez syntetického dusíku podporujícího pozdní plnění. Výnosy 120-160 bushellů na akr jsou solidní pro organickou produkci.

Reference

1. Nielsen, R.L. (2018). „Odhad výnosu kukuřičného zrna před sklizní." Katedra agronomie Purdue University. https://www.agry.purdue.edu/ext/corn/news/timeless/YldEstMethod.html

2. Thomison, P. (2017). „Odhad výnosů kukuřice." Rozšíření Ohio State University. https://agcrops.osu.edu/newsletter/corn-newsletter/estimating-corn-yields

3. Licht, M. a Archontoulis, S. (2017). „Predikce výnosu kukuřice." Rozšíření a podpora Iowa State University. https://crops.extension.iastate.edu/cropnews/2017/08/corn-yield-prediction

4. Zemědělská statistická služba USDA. „Roční souhrnná zpráva o produkci plodin." https://www.nass.usda.gov/Publications/Todays_Reports/reports/cropan22.pdf

5. Nafziger, E. (2019). „Odhad výnosů kukuřice." Rozšíření University of Illinois. https://farmdoc.illinois.edu/field-crop-production/estimating-corn-yields.html

Zjistěte svůj odhad výnosu před sklizní

Za tři týdny budete na poli s kombajnem a rozhodnutím, které musíte učinit: odvézt vše rovnou do sila, nebo něco uskladnit a počkat na lepší ceny? Rozdíl mezi hádáním a věděním může znamenat desítky tisíc dolarů u dobře fungujícího provozu.

Tento kalkulátor vám poskytne toto číslo. Projděte své pole, spočítejte několik klasů, zadejte své měření a budete vědět, co máte před sebou. Poté můžete učinit skutečná rozhodnutí o uskladnění, termínovaných kontraktech a logistice sklizně místo toho, abyste reagovali na místě, když začnou jezdit nákladní vozy.

Matematika za tímto nástrojem pochází z desetiletí zemědělského výzkumu na významných univerzitách. Poradci pro zemědělství učí tuto metodu zemědělce od 50. let, protože funguje. Moderní monitory výnosu a satelitní snímky jsou skvělé, pokud je máte, ale schránka, kalkulačka a tento vzorec vám poskytnou odhad do 10-15 % vaší skutečné sklizně - a to je dostatečné pro plánování.