Mezőgazdasági Kukorica Hoztamérő

Bevezetés

A Mezőgazdasági Kukorica Hoztamérő egy alapvető eszköz a gazdák, agronómusok és mezőgazdasági szakemberek számára, akiknek szükségük van a kukoricaföldjeik potenciális hozamának kiszámítására. A pontos kukorica hozam becslés kulcsfontosságú a farmtervezés, pénzügyi előrejelzések, biztosítási célok és erőforrás-elosztás szempontjából. Ez a kalkulátor egy egyszerű módszert kínál a kukorica hozamának becslésére három kulcsfontosságú paraméter alapján: a terület nagysága (holdban), az átlagos szemek száma egy fülön, és a várható fülök száma hektáronként. A kukorica hozam kalkulátor használatával megalapozottabb döntéseket hozhat a betakarítás időzítéséről, a tárolási igényekről és a kukoricatermés értékesítési stratégiáiról.

Hogyan számítják a kukorica hozamot

A Szabványos Képlet

A kukorica hozamának hektáronkénti becslésére szolgáló szabványos képlet a következő:

$\text{Hozam (bu/hektár)} = \frac{\text{Szemek száma egy fülön} \times \text{Fülök száma hektáronként}}{90,000}$

Ahol:

• Szemek száma egy fülön: Az átlagos szemek száma a kukorica fülén
• Fülök száma hektáronként: A kukorica fülök száma egy hektáron
• 90,000: A kukorica egy busheljében lévő standard szemek száma (ipari állandó)

A teljes hozam a teljes terület nagyságának megszorozásával számítható ki:

$\text{Teljes hozam (bushel)} = \text{Hozam (bu/hektár)} \times \text{Terület nagysága (hold)}$

A Változók Megértése

Szemek száma egy fülön

Ez az átlagos szemek száma a kukorica fülén. Egy tipikus kukorica fül 400 és 600 szem között változhat, 16 és 20 sorban, 20 és 40 szemmel soronként. Ez a szám változhat a következők alapján:

• Kukorica fajta/hibrid
• Növekedési körülmények
• Megporzás sikeressége
• Időjárási stressz a fül fejlődése során
• Tápanyagok elérhetősége

Ennek a értéknek a pontos meghatározásához mintázzon több fülből a mező különböző részeiből, számolja meg a szemeket, és számolja ki az átlagot.

Fülök száma hektáronként

Ez a mező növényállomány sűrűségét jelenti. A modern kukoricatermesztés általában 28,000 és 36,000 növényt céloz meg hektáronként, bár ez változhat a következők alapján:

• Sorok közötti távolság
• Növények közötti távolság a sorokban
• Csírázási arány
• Növények túlélése
• Mezőgazdasági gyakorlatok (konvencionális, precíziós, organikus)
• Regionális növekedési körülmények

Ennek a értéknek a becsléséhez számolja meg a fülöket egy reprezentatív mintaterületen (pl. 1/1000 hektáron) és szorozza meg ennek megfelelően.

A 90,000 Állandó

A 90,000 szem bushelankénti osztó ipari standard, amely figyelembe veszi:

• Az átlagos szem mérete
• A nedvességtartalom (15.5%-ra standardizálva)
• A teszt súly (56 font bushelanként)

Ez az állandó megbízható átváltást biztosít a szemek számától a bushel súlyáig különböző kukorica fajták és növekedési körülmények között.

Hogyan Használja ezt a Kalkulátort

1. Adja meg a terület nagyságát hektárban (minimum 0.1 hektár)
2. Írja be az átlagos szemek számát egy fülön a kukoricájához
3. Adja meg a fülök számát hektáronként a mezőjében
4. A kalkulátor automatikusan kiszámítja:
   • Hozam hektáronként (bushelben)
   • Teljes hozam az egész mezőre (bushelben)
5. A számítási eredményeket másolhatja a nyilvántartásához vagy további elemzéshez

Bemeneti Útmutatók

A legpontosabb hozambecslések érdekében vegye figyelembe ezeket az útmutatókat:

• Terület nagysága: Adja meg az ültetett területet hektárban. Kis parcella esetén tizedes értékeket használhat (pl. 0.25 hektár).
• Szemek száma egy fülön: A pontos becslésekhez mintázzon több fülből a mező különböző részeiből. Számolja meg a szemeket legalább 5-10 reprezentatív fülön, és használja az átlagot.
• Fülök száma hektáronként: Ezt egy mintaterületen lévő növények számának megszámlálásával becsülheti meg. Például számolja meg a növényeket 1/1000 hektáron (a 30 hüvelykes sorok esetén egy 17.4 ft × 2.5 ft téglalapban), majd szorozza meg 1,000-rel.

Az Eredmények Értelmezése

A kalkulátor két kulcsfontosságú eredményt ad:

1. Hozam hektáronként: Ez a becsült bushelek száma hektáronként, amely lehetővé teszi a termelékenység összehasonlítását különböző mezők között vagy regionális átlagokkal.

2. Teljes hozam: Ez a várt teljes betakarítás az egész mezőről, amely hasznos a tárolás, szállítás és marketing tervezéséhez.

Ne feledje, hogy ezek becslések az input paraméterek alapján. A tényleges hozamok változhatnak a betakarítási veszteségek, a szemek súlyának változásai és a nedvességtartalom miatt a betakarításkor.

Felhasználási Esetek

A Mezőgazdasági Kukorica Hoztamérő különböző szereplők számára szolgál a mezőgazdasági szektorban:

1. Gazdák és Termelők

• Betakarítás előtti tervezés: Becsülje meg a hozamokat hetek előtt a betakarítás előtt, hogy megfelelő tárolást és szállítást rendezzen
• Pénzügyi előrejelzések: Számolja ki a várható bevételt a becsült hozam és a jelenlegi piaci árak alapján
• Növénybiztosítás: Dokumentálja a várható hozamokat a növénybiztosítási célokhoz
• Erőforrás-elosztás: Határozza meg a betakarításhoz szükséges munkaerőt és felszerelést a várt mennyiség alapján

2. Mezőgazdasági Tanácsadók és Kiterjesztési Ügynökök

• Mezőértékelések: Nyújtson ügyfeleinek hozambecsléseket a mező megfigyelései alapján
• Összehasonlító elemzés: Hasonlítsa össze a becsült hozamokat különböző mezők, fajták vagy kezelési gyakorlatok között
• Oktatási bemutatók: Mutassa be a növényállomány, a fül fejlődése és a hozampotenciál közötti kapcsolatot

3. Mezőgazdasági Kutatók

• Fajta kísérletek: Hasonlítsa össze különböző kukorica hibridek hozampotenciálját hasonló körülmények között
• Kezelési tanulmányok: Értékelje a különböző agronómiai gyakorlatok hatását a hozam komponenseire
• Éghajlati hatásértékelés: Tanulmányozza, hogyan befolyásolják az időjárási minták a szemek fejlődését és a teljes hozamot

4. Gabonavásárlók és Feldolgozók

• Kínálati előrejelzés: Projektálja a helyi kukorica elérhetőségét a termelői becslések alapján
• Szerződéses tárgyalások: Állapítson meg tisztességes árakat a várható hozamok és minőség alapján
• Logisztikai tervezés: Készítse elő a tárolási és feldolgozási kapacitást a regionális hozambecslések alapján

Élszélek és Különleges Megfontolások

• Kis Parcella és Kert: Nagyon kis területek esetén (0.1 hektárnál kisebb) érdemes átváltani négyzetlábra, majd hektárra (1 hektár = 43,560 négyzetláb)
• Extrém Magas Növény Sűrűség: A modern nagy sűrűségű ültetési rendszerek meghaladhatják a 40,000 növényt hektáronként, ami befolyásolhatja az átlagos szemek számát egy fülön
• Aszályos Növények: Súlyos aszály esetén a szemek kitöltése hiányos lehet, ami a szemek száma egy fülön becslésének módosítását igényli
• Részleges Mező Betakarítás: Ha csak a mező egy részét takarítja be, módosítsa a terület nagyságát a pontos teljes hozam számításához

Alternatívák

Bár a szemszám módszer széles körben használt a betakarítás előtti hozam becslésére, más megközelítések is léteznek:

1. Súlyalapú Módszerek

A szemek számának megszámlálása helyett egyes becslők egy fül mintáját mérik, és extrapolálnak az átlagos fül súlya alapján. Ez a módszer a következőket igényli:

• Reprezentatív fül minták gyűjtése a mezőről
• A fülek súlyának mérése (hüvelyben vagy anélkül)
• Nedvességtartalom alapján konverziós tényezők alkalmazása
• A teljes mező hozamának extrapolálása

2. Hozam Monitorok és Precíziós Mezőgazdaság

A modern kombájnok gyakran tartalmaznak hozamonitorozó rendszereket, amelyek valós időben szolgáltatnak hozamdátumokat a betakarítás során. Ezek a rendszerek:

• Mérik a gabona áramlását a kombájnon keresztül
• Rögzítik a GPS-hez kapcsolt hozamdátumokat
• Hozam térképeket generálnak, amelyek a mezőn belüli eltéréseket mutatják
• Kiszámítják a teljes betakarított hozamot

3. Távérzékelés és Műholdas Képalkotás

Fejlett technológiák vegetációs indexeket használnak műholdas vagy drón képekből a növény egészségének és potenciális hozamának becslésére:

• Az NDVI (Normalizált Különbség Vegetációs Index) korrelál a növény vitalitásával
• A hőképek a növény stresszét észlelik
• A multispektrális elemzés tápanyaghiányokat azonosít
• Az AI algoritmusok a történelmi képek és hozamdátumok alapján előrejelzik a hozamokat

4. Növénymodellek

A kifinomult növény szimulációs modellek a következőket integrálják:

• Időjárási adatok
• Talajviszonyok
• Kezelési gyakorlatok
• Növényi genetika
• Növekedési szakasz információk

Ezek a modellek a növekedési időszak során hozam-előrejelzéseket adhatnak, a rendelkezésre álló új adatok alapján módosítva a becsléseket.

A Kukorica Hozam Becslés Története

A kukorica hozamának becslésének gyakorlata jelentősen fejlődött az idő múlásával, tükrözve a mezőgazdasági tudomány és technológia előrehaladását:

Korai Módszerek (1900 előtt)

A modern mezőgazdaság előtt a gazdák egyszerű megfigyelési módszereket használtak a hozamok becslésére:

• A fül méretének és kitöltésének vizuális értékelése
• A fülök számának megszámlálása egy területen
• Történelmi összehasonlítások a korábbi betakarításokkal
• Tapasztalaton alapuló, egyszerű számítások

Tudományos Módszerek Fejlesztése (1900-as évek eleje)

Ahogy a mezőgazdasági tudomány fejlődött, egyre rendszerezettebb megközelítések jelentek meg:

• Mezőgazdasági kísérleti állomások létrehozása
• Mintavételi protokollok kidolgozása
• Statisztikai módszerek bevezetése a hozam becslésére
• Standardizált bushel súlyok és nedvességtartalom létrehozása

USDA Termelési Jelentés (1930-as évek - Jelen)

Az Egyesült Államok Mezőgazdasági Minisztériuma formális termelési jelentési rendszereket hozott létre:

• Rendszeres mezőfelmérések képzett megfigyelők által
• Standardizált mintavételi módszerek
• Regionális és országos trendek statisztikai elemzése
• Havi termelési előrejelzések

A Szemszám Módszer (1940-es évek - 1950-es évek)

A kalkulátorban használt képlet ezen időszak alatt alakult ki és finomodott:

• A kutatások megerősítették a szemek száma és a hozam közötti kapcsolatot
• A 90,000 szem bushelankénti standardot elfogadták
• A kiterjesztési szolgáltatások elkezdték tanítani a módszert a gazdáknak
• A megközelítés széles körű elfogadást nyert a betakarítás előtti becslésekhez

Modern Fejlesztések (1990-es évek - Jelen)

Az utóbbi évtizedekben a hozam becslésében technológiai innovációk jelentek meg:

• Hozam monitorok bevezetése a kombájnokban
• Távérzékelési technikák fejlesztése
• GIS és GPS technológiák integrálása
• Nagy adatok és mesterséges intelligencia alkalmazása
• Okostelefon alkalmazások a mezőn történő számításokhoz

Ezek a technológiai előrelépések ellenére a szemszám módszer továbbra is értékes a egyszerűsége, megbízhatósága és hozzáférhetősége miatt, különösen a betakarítás előtti becslések esetén, amikor a közvetlen mérés nem lehetséges.

Példák

Íme néhány kód példa a kukorica hozamának kiszámítására különböző programozási nyelveken:

1' Excel Képlet a Kukorica Hozam Számításához
2' Helyezze el a cellákban a következőket:
3' A1: Terület nagysága (hektár)
4' A2: Szemek száma egy fülön
5' A3: Fülök száma hektáronként
6' A4: Képlet a Hozam hektáronként
7' A5: Képlet a Teljes Hozamhoz
8
9' Az A4 cellában (Hozam hektáronként):
10=(A2*A3)/90000
11
12' Az A5 cellában (Teljes Hozam):
13=A4*A1
14

1def calculate_corn_yield(field_size, kernels_per_ear, ears_per_acre):
2    """
3    Számítsa ki a becsült kukorica hozamot a mező paraméterei alapján.
4    
5    Args:
6        field_size (float): A mező nagysága hektárban
7        kernels_per_ear (int): Az átlagos szemek száma egy fülön
8        ears_per_acre (int): Fülök száma hektáronként
9    
10    Returns:
11        tuple: (hozam_hektáronként, teljes_hozam) bushelben
12    """
13    # Hozam hektáronként kiszámítása
14    yield_per_acre = (kernels_per_ear * ears_per_acre) / 90000
15    
16    # Teljes hozam kiszámítása
17    total_yield = yield_per_acre * field_size
18    
19    return (yield_per_acre, total_yield)
20
21# Példa használat
22field_size = 15.5  # hektár
23kernels_per_ear = 525  # szem
24ears_per_acre = 32000  # fül
25
26yield_per_acre, total_yield = calculate_corn_yield(field_size, kernels_per_ear, ears_per_acre)
27print(f"Becsült hozam: {yield_per_acre:.2f} bushel hektáronként")
28print(f"Teljes mező hozam: {total_yield:.2f} bushel")
29

1/**
2 * Számítsa ki a kukorica hozamot a mező paraméterei alapján
3 * @param {number} fieldSize - A terület nagysága hektárban
4 * @param {number} kernelsPerEar - Az átlagos szemek száma egy fülön
5 * @param {number} earsPerAcre - Fülök száma hektáronként
6 * @returns {Object} Objektum, amely tartalmazza a hozamot hektáronként és a teljes hozamot bushelben
7 */
8function calculateCornYield(fieldSize, kernelsPerEar, earsPerAcre) {
9  // Bemenetek érvényesítése
10  if (fieldSize < 0.1) {
11    throw new Error('A terület nagyságának legalább 0.1 hektárnak kell lennie');
12  }
13  
14  if (kernelsPerEar < 1 || earsPerAcre < 1) {
15    throw new Error('A szemek száma egy fülön és a fülök száma hektáronként pozitívnak kell lennie');
16  }
17  
18  // Hozam hektáronként kiszámítása
19  const yieldPerAcre = (kernelsPerEar * earsPerAcre) / 90000;
20  
21  // Teljes hozam kiszámítása
22  const totalYield = yieldPerAcre * fieldSize;
23  
24  return {
25    yieldPerAcre: yieldPerAcre.toFixed(2),
26    totalYield: totalYield.toFixed(2)
27  };
28}
29
30// Példa használat
31const result = calculateCornYield(20, 550, 30000);
32console.log(`Hozam hektáronként: ${result.yieldPerAcre} bushel`);
33console.log(`Teljes hozam: ${result.totalYield} bushel`);
34

1public class CornYieldCalculator {
2    private static final int KERNELS_PER_BUSHEL = 90000;
3    
4    /**
5     * Számítsa ki a kukorica hozamot a mező paraméterei alapján
6     * 
7     * @param fieldSize A terület nagysága hektárban
8     * @param kernelsPerEar Az átlagos szemek száma egy fülön
9     * @param earsPerAcre Fülök száma hektáronként
10     * @return Tömb, amely tartalmazza [hozam_hektáronként, teljes_hozam] bushelben
11     */
12    public static double[] calculateYield(double fieldSize, int kernelsPerEar, int earsPerAcre) {
13        // Hozam hektáronként kiszámítása
14        double yieldPerAcre = (double)(kernelsPerEar * earsPerAcre) / KERNELS_PER_BUSHEL;
15        
16        // Teljes hozam kiszámítása
17        double totalYield = yieldPerAcre * fieldSize;
18        
19        return new double[] {yieldPerAcre, totalYield};
20    }
21    
22    public static void main(String[] args) {
23        // Példa paraméterek
24        double fieldSize = 25.5; // hektár
25        int kernelsPerEar = 480; // szem
26        int earsPerAcre = 28000; // fül
27        
28        double[] results = calculateYield(fieldSize, kernelsPerEar, earsPerAcre);
29        
30        System.out.printf("Hozam hektáronként: %.2f bushel%n", results[0]);
31        System.out.printf("Teljes hozam: %.2f bushel%n", results[1]);
32    }
33}
34

1# R függvény a kukorica hozam számításához
2
3calculate_corn_yield <- function(field_size, kernels_per_ear, ears_per_acre) {
4  # Bemenetek érvényesítése
5  if (field_size < 0.1) {
6    stop("A terület nagyságának legalább 0.1 hektárnak kell lennie")
7  }
8  
9  if (kernels_per_ear < 1 || ears_per_acre < 1) {
10    stop("A szemek száma egy fülön és a fülök száma hektáronként pozitívnak kell lennie")
11  }
12  
13  # Hozam hektáronként kiszámítása
14  yield_per_acre <- (kernels_per_ear * ears_per_acre) / 90000
15  
16  # Teljes hozam kiszámítása
17  total_yield <- yield_per_acre * field_size
18  
19  # Eredmények visszaadása névvel ellátott listaként
20  return(list(
21    yield_per_acre = yield_per_acre,
22    total_yield = total_yield
23  ))
24}
25
26# Példa használat
27field_params <- list(
28  field_size = 18.5,  # hektár
29  kernels_per_ear = 520,  # szem
30  ears_per_acre = 31000  # fül
31)
32
33result <- do.call(calculate_corn_yield, field_params)
34
35cat(sprintf("Hozam hektáronként: %.2f bushel\n", result$yield_per_acre))
36cat(sprintf("Teljes hozam: %.2f bushel\n", result$total_yield))
37

Számszerű Példák

Nézzünk meg néhány gyakorlati példát a kukorica hozam számítására:

Példa 1: Szabványos Mező

• Terület nagysága: 80 hektár
• Szemek száma egy fülön: 500
• Fülök száma hektáronként: 30,000
• Hozam hektáronként: (500 × 30,000) ÷ 90,000 = 166.67 bushel/hektár
• Teljes hozam: 166.67 × 80 = 13,333.6 bushel

Példa 2: Nagy Sűrűségű Ültetés

• Terület nagysága: 40 hektár
• Szemek száma egy fülön: 450 (kissé alacsonyabb a nagyobb növény sűrűség miatt)
• Fülök száma hektáronként: 36,000
• Hozam hektáronként: (450 × 36,000) ÷ 90,000 = 180 bushel/hektár
• Teljes hozam: 180 × 40 = 7,200 bushel

Példa 3: Aszályos Növény

• Terület nagysága: 60 hektár
• Szemek száma egy fülön: 350 (csökkent a stressz miatt)
• Fülök száma hektáronként: 28,000
• Hozam hektáronként: (350 × 28,000) ÷ 90,000 = 108.89 bushel/hektár
• Teljes hozam: 108.89 × 60 = 6,533.4 bushel

Példa 4: Kis Parcella

• Terület nagysága: 0.25 hektár
• Szemek száma egy fülön: 525
• Fülök száma hektáronként: 32,000
• Hozam hektáronként: (525 × 32,000) ÷ 90,000 = 186.67 bushel/hektár
• Teljes hozam: 186.67 × 0.25 = 46.67 bushel

Gyakran Ismételt Kérdések

Mi a standard szemek száma egy bushel kukoricában?

Az ipari standard 90,000 szem bushelanként kukoricában, 15.5%-os nedvességtartalom mellett. Ez a szám kissé változhat a szem mérete és sűrűsége alapján, de a 90,000 az elfogadott állandó a hozam becslési célokra.

Mennyire pontos ez a hozam becslési módszer?

Ha helyesen hajtják végre reprezentatív minták alapján, ez a módszer általában 10-15%-on belül ad becsléseket a tényleges betakarítási hozamokhoz képest. A pontosság javul a nagyobb mintaméretekkel és a mező változatosságát figyelembe vevő megfelelő mintavételi technikákkal.

Mikor a legjobb idő a kukorica hozamának becslésére?

A legpontosabb becslések a R5 (dent) és R6 (fiziológiai érettség) növekedési szakaszokban végezhetők, általában 20-40 nappal a betakarítás előtt. Ekkor a szemek száma rögzített, és a szemek súlya nagyrészt meghatározott.

Hogyan számolhatom meg pontosan a szemek számát egy fülön?

Számolja meg a fül körüli sorok számát és a sorban a fül aljától a csúcsáig terjedő szemek számát. Szorozza meg ezeket a számokat a fülön lévő szemek számának meghatározásához. A nagyobb pontosság érdekében mintázzon több fülből a mező különböző részeiből, és használja az átlagot.

Befolyásolja a kukorica nedvességtartalma a hozam becsléseket?

Igen. A standard hozam képlet a 15.5%-os nedvességtartalomra számít (a kereskedelmi standard). Ha a betakarított kukoricának magasabb a nedvességtartalma, a tényleges bushel súly magasabb lesz, de a szárítás után a standard súlyra csökken.

Hogyan befolyásolja a terület nagysága a hozam számítást?

A terület nagysága közvetlenül megszorozza a hektáronkénti hozamot a teljes termelés meghatározásához. Győződjön meg arról, hogy pontos területméréseket végez, különösen a szabálytalan alakú mezők esetén. A GPS térképező eszközök pontos hektárszámokat adhatnak.

Milyen tényezők okozhatják a tényleges hozamok eltérését a becslésektől?

Több tényező is okozhat eltéréseket:

• Betakarítás során bekövetkező veszteségek
• Betegség vagy kártevő kár a becslés után
• Időjárási események (dőlés, fül leesése)
• A szemek súlyának és kitöltésének változásai
• Mintavételi hibák a becslési folyamatban

Használható ez a kalkulátor organikus kukorica termelésre?

Igen, a képlet ugyanúgy működik az organikus termelés esetén is. Azonban az organikus rendszerek esetleg eltérő tipikus értékekkel rendelkeznek a hektáronkénti fülök és a szemek számának tekintetében a konvencionális rendszerekhez képest.

Hogyan befolyásolják a különböző sor távolságok a számítást?

A sor távolság önmagában nem lép be a képletbe, de befolyásolja a növényállományt (fülök száma hektáronként). A keskenyebb sorok (15" vs. 30") gyakran lehetővé teszik a nagyobb növényállományt, ami potenciálisan növelheti a hektáronkénti fülök számát.

Milyen tényezők okozhatják, hogy a tényleges hozamok eltérnek a becslésektől?

Több tényező is okozhat eltéréseket:

• Betakarítás során bekövetkező veszteségek
• Betegség vagy kártevő kár a becslés után
• Időjárási események (dőlés, fül leesése)
• A szemek súlyának és kitöltésének változásai
• Mintavételi hibák a becslési folyamatban

Használható ez a kalkulátor organikus kukorica termelésre?

Igen, a képlet ugyanúgy működik az organikus termelés esetén is. Azonban az organikus rendszerek esetleg eltérő tipikus értékekkel rendelkeznek a hektáronkénti fülök és a szemek számának tekintetében a konvencionális rendszerekhez képest.

Hivatkozások

1. Nielsen, R.L. (2018). "A Kukorica Gabona Hozamának Becsülése Betakarítás Előtt." Purdue Egyetem Agronómiai Tanszék. https://www.agry.purdue.edu/ext/corn/news/timeless/YldEstMethod.html

2. Thomison, P. (2017). "Kukorica Hozamok Becsülése." Ohio Állami Egyetem Kiterjesztés. https://agcrops.osu.edu/newsletter/corn-newsletter/estimating-corn-yields

3. Licht, M. és Archontoulis, S. (2017). "Kukorica Hozam Előrejelzés." Iowa Állami Egyetem Kiterjesztés és Képzés. https://crops.extension.iastate.edu/cropnews/2017/08/corn-yield-prediction

4. USDA Országos Mezőgazdasági Statisztikai Szolgálat. "Termelési Éves Összegzés." https://www.nass.usda.gov/Publications/Todays_Reports/reports/cropan22.pdf

5. Nafziger, E. (2019). "Kukorica Hozamok Becsülése." Illinois Állami Egyetem Kiterjesztés. https://farmdoc.illinois.edu/field-crop-production/estimating-corn-yields.html

Próbálja Ki a Mezőgazdasági Kukorica Hoztamérőt Ma

Használja a Mezőgazdasági Kukorica Hoztamérőt, hogy pontos előrejelzéseket kapjon a kukoricaterméséről. Egyszerűen adja meg a terület nagyságát, az átlagos szemek számát egy fülön és a fülök számát hektáronként, hogy azonnal kiszámítsa a várható hozamot. Ez az információ felbecsülhetetlen értékű a betakarítási műveletek, tárolási igények és értékesítési stratégiák tervezésében.