Precyzyjne nawożenie azotowe z uczeniem maszynowym
W kierunku zrównoważonego rolnictwa w Polsce
Lech Hubicki · Artur Znamirowski
Forum Zrównoważonej Przyszłości · Międzynarodowy Dzień Ziemi 2026
24 kwietnia 2026 · BiRM + AHE Łódź
Trzy obrazy — jedna nauka
Zanim pokażemy model, przypomnijmy o co gramy — bez wzorów chemicznych.
🧱👷
Dlaczego roślina potrzebuje azotu
Węgiel to cegły, azot to robotnicy.
Cegieł jest pod dostatkiem: węgiel z powietrza, wodór z wody.
Ale bez robotników nic się nie buduje — chlorofil, enzymy, DNA
wszystkie mają w sobie azot. Zabraknie robotników, zabraknie plonu.
⛽
Dlaczego nadmiar szkodzi
Azot to paliwo w silniku.
Właściwa ilość — silnik pracuje równo. Za dużo — silnik się dławi,
a niewykorzystane paliwo wylatuje na zewnątrz: do atmosfery jako N₂O,
do wód gruntowych jako azotany. Plonu mało, zanieczyszczenia dużo.
🏭
Skąd się bierze N2O
Gleba to fabryka z 4-stopniową linią.
Bakterie przerabiają azotany (NO₃⁻) do zwykłego N₂ w czterech krokach.
Ostatni enzym jest wrażliwy na wilgoć, zimno i kwaśne pH —
gdy zawodzi, fabryka zatrzymuje się w 3. kroku i półprodukt N₂O
wylatuje kominem. 300× silniejszy od CO₂.
Anatomia 11,6 kg CO2eq/kg N
1. Produkcja nawozu
Proces Habera-Boscha: synteza NH₃ z N₂ + H₂ (gaz ziemny) wymaga energii.
3,6 kg CO₂/kg N(EU BAT, BREF LCP)
2. Emisja N₂O z pola
1,75% N uwalnia się jako N₂O (gaz 273× silniejszy niż CO₂, GWP100).
7,5 kg CO₂eq/kg N(IPCC AR6 Tier 1)
3. Transport + aplikacja
Logistyka z fabryki do rolnika + paliwo do rozsiewacza.
0,5 kg CO₂/kg N
Kluczowy wniosek
2/3 emisji to N₂O z pola, nie fabryka.
Redukcja dawki N uderza tam, gdzie boli najbardziej.
To ta sama fabryka bakterii, która zacina się w ostatnim kroku.
Skąd 61 200 eksperymentów?
Żeby dawkować precyzyjnie, trzeba zmierzyć — dla każdej kombinacji gleby, pogody i dawki.
🗺️
100
pól ARiMR, reprezentatywne dla Polski
×
🌾
4
uprawy kukurydza, pszenica, pszenżyto, żyto
×
📅
6
lat pogody 2018–2023 (Open-Meteo)
×
💉
~25
wariantów N 15–31 per uprawa (dawki, terminy, hybrydy)
100 × 4 × 6 × 25=61 200 eksperymentów
612 lat w polu=3 godziny dzięki symulacjom
Dylemat rolnika: „a jeśli stracę plon?”
Redukcja N to ryzyko — model musi odpowiedzieć konkretnie, nie ogólnie.
👨🌾Obawy rolnika
🤖Odpowiedź modelu
„Rok może być suchy albo mokry — nie wiem jak rośliny zareagują bez dawki N.”
Trenowaliśmy model na 6 latach pogodowych (2018–2023) — skrajnych i normalnych. Zna reakcję rośliny w każdym scenariuszu.
„Moja gleba jest specyficzna — co innemu zadziałało, u mnie może zawieść.”
Profil Twojej gleby z ISRIC SoilGrids (pH, ił, SOC) jest wejściem do modelu. Rekomendacja jest lokalna, nie średnia krajowa.
„Jeśli się pomylicie, ja tracę plon i dochód — wy nie.”
Predykcja podaje pewność (%) dla każdej klasy. Model przetestowany — rekomendacja zmienia się monotonicznie z dawką (15/15 scenariuszy).
„Nie chcę być pierwszy — kto to już sprawdził?”
61 200 symulacji — każda to pełny 6–8-miesięczny sezon wegetacyjny na realnym polu z ARiMR.
📚 Dane reprezentowane zgodnie ze standardem ICASA-Dictionary(International Consortium for Agricultural Systems Applications)
— przykład dla 1 pola, warstwa 0–30 cm:
🌱
1,9%
Materia organiczna
Ile azotu gleba uwalnia z rozkładu resztek roślinnych
🧱
13%
Zawartość iłu
Jak mocno gleba wiąże wodę i składniki (N, K, Ca)
💧
19%
Pojemność wodna
Ile wody dostępnej dla roślin po ustąpieniu deszczu
⚗️
5,8
pH w wodzie
Kwasowość — wpływa na dostępność N i mikroelementów
Niska sorpcja → N łatwo wypłukiwany.
Strategia: dawki dzielone, mniejsze, częstsze (3–4 aplikacje).
⚠️
Kwaśna
53,10°N, 15,88°E Zachodniopomorskie
SOC: 6,1%
Ił: 7,5%
pH:4,9
Niskie pH hamuje nitryfikację → słabsza dostępność N.
Strategia: wapnowanie przed nawożeniem, formy amonowe.
🌿
Próchniczna
54,12°N, 19,00°E Warmia-Mazury
SOC:8,7%
Ił: 35,2%
pH: 6,6
Duża mineralizacja → gleba sama daje N.
Strategia: niższe dawki (−30%), ryzyko nadmiaru.
🧱
Gliniasta ciężka
54,03°N, 19,34°E Warmia-Mazury
SOC: 5,7%
Ił:35,8%
pH: 6,5
Wysoka sorpcja → N zatrzymuje się w glebie.
Strategia: jedna większa dawka wiosenna wystarczy.
Wniosek: te same 132 kg N/ha — cztery różne efekty plonowania i straty środowiskowe.
Gleba decyduje, ilu robotników dotrze do rośliny — reszta ucieka.
Model ML uczy się tych zależności z 61 200 symulacji.
Hybrydy — genetyka determinuje popyt na N
4 hybrydy bazowe z naszego zbioru · parametry genetyczne modeli CERES (WHCER048, MZIXM048)
🌽
Kukurydza SHORT SEASON
ID: 990003 model MZIXM048
P5: 680
G2: 820
PHINT: 38,9
N: 150 kg
Duża masa ziarna (G2=820) → wysoki popyt na N w lipcu/sierpniu.
Strategia: 40% przedsiewna + 60% pogłówna (6–7 liść).
🌾
Pszenica KWS Kiran
ID: IB0488 model WHCER048
P1V: 48
P5: 505
G2: 22,6
N: 132 kg
Uniwersalna, średnia wernalizacja → równomierne pobranie N.
Strategia: 4 dawki (15/30/30/25%) od krzewienia do kłoszenia.
🌾
Pszenżyto MARIS FUNDIN
ID: IB1015 model WHCER048
P1V: 53
P5: 529
G2: 60,9
N: 110 kg
Wysoki potencjał (G2=61, 2,7× pszenicy) → wysokoplenna.
Mimo mniejszych dawek N — efektywnie wykorzystuje azot.
🌾
Żyto MANITOU
ID: IB1500 model WHCER048
P1V: 9
P5: 331
G2: 63,5
N: 80 kg
Najkrótszy sezon (P5=331), niska wernalizacja (P1V=9) →
niskie wymagania N. Typowo na słabszych glebach.
+ wariant M4 dla zbóż ozimych: 6 hybryd syntetycznych
(niska/wysoka wernalizacja, krótkie/długie napełnianie ziarna, niski/wysoki potencjał)
— łącznie 12 dodatkowych mutacji na pole.
Pipeline: od danych do predykcji
1. Pola + pogoda + gleba
dane wejściowe
➡
2. Warianty N
15–31 na pole/rok
➡
3. Symulacja CERES
Docker + DSSAT
➡
4. Plon, azot, woda
HWAM, NICM, ETCM
Scenariusze nawożenia — co testujemy na każdym polu?
M0Baseline
Standardowa dawka rolnika wg wytycznych agrotechnicznych.
1 wariant
M1Skalowanie dawki N
Dawka total od 0 do 300 kg N/ha co 30 kg.
Pytanie: jak rośnie plon przy większym / mniejszym N?
11 wariantów
M2Przesunięcie terminu
Dawka wiosenna ±1, ±2, ±3 tygodnie od daty standardowej.
Pytanie: kiedy najlepiej dawać — wcześniej czy później?
6 wariantów
M3Różne hybrydy
6 wariantów hybrydy: niska/wysoka wernalizacja, krótkie/długie napełnianie ziarna, niski/wysoki potencjał.
Tylko dla zbóż ozimych (pszenżyto, żyto)
6 wariantów
Łącznie 15–31 scenariuszy na pole × rok —
w zależności od uprawy (15 pszenica, 31 kukurydza)
Model klasyfikacyjny (3 klasy)
Klasa
Znaczenie
zwiększ
Dawka poniżej optimum — zalecane zwiększenie
utrzymaj
Dawka bliska optimum — bez zmian
obniż
Dawka powyżej optimum — redukcja bez straty plonu
Progi: odległość od noptimum (±20 kg N/ha),
gdzie noptimum = najniższa dawka dająca ≥95% max plonu
per pole × rok pogodowy
Walidacja: StratifiedKFold 10-fold CV
Cechy: 45 (zboża) lub 90 (kukurydza) Cel PARP: F1 ≥ 0,9 — zaznaczony przerywaną linią na wykresie
🎯
Co to znaczy F1 = 0,93?
To jak egzamin: na 100 pól model trafia 93 razy.
I to równie dobrze w każdej z trzech klas — dlatego macro
(każda klasa liczy się tak samo, niezależnie od tego ile razy występuje w danych).
Losowe zgadywanie dałoby F1 ≈ 0,33.
Walidacja monotoniczności: 15 / 15 PASS
15/15dla każdego pola rekomendacja rośnie logicznie
Dla każdego scenariusza sweep 9 dawek N — rekomendacja musi przechodzić
zwiększ → utrzymaj → obniż bez odwróceń.
Skala pozioma: 0 — 30 — 60 — 90 — 120 — 150 — 180 — 240 — 300 kg N/ha.
🌽 Kukurydza
1
Kujawy · 2018
nopt=150
2
Lubelszczyzna · 2021
nopt=90
3
Dolny Śląsk · 2018
nopt=90
4
Lubuskie · 2020
nopt=30
🌾 Pszenica ozima
5
Kujawy · 2018
nopt>180
6
Dolny Śląsk · 2018
nopt>180
7
Lubelszczyzna · 2018
nopt>180
8
Kujawy · 2019
nopt=120
🌾 Pszenżyto ozime
9
Kujawy · 2018
nopt=150
10
Dolny Śląsk · 2018
nopt=150
11
Lubelszczyzna · 2018
nopt=150
12
Kujawy · 2019
nopt=120
🌾 Żyto ozime
13
Dolny Śląsk · 2018
nopt=90
14
Kujawy · 2018
nopt=120
15
Lubelszczyzna · 2018
nopt=180
nopt — najniższa dawka N z rekomendacją „utrzymaj" w sweepie.
Pszenica ozima wymaga >180 kg N/ha — poza domyślnym zakresem sweepu.
Potencjał redukcji CO2eq
854 tys.
ton CO2eq/rok
161 kg
CO2eq/ha/rok (średnia PL)
2,6%
emisji rolnictwa PL (KOBiZE 2023)
142 tys.
samochodów (ekwiwalent)
🎯 Twoje pole — jak duży jest Twój wpływ?
🌽 KukurydzaLubelszczyzna · 2021
7,7
hektarów (mediana ARiMR)
150
kg N/ha (aktualnie)
OBNIŻ
rekomendacja pewność >99%
1
Redukcja dawki N
150 → 90 kg/ha = −60 kg N/ha
2
Emisja per kg N (IPCC AR6)
Haber-Bosch 4,1 + emisja N2O 7,5 = 11,6 kg CO2eq/kg N
3
Na hektar
60 × 11,6 = 696 kg CO2eq/ha/rok
4
Całe pole (7,7 ha)
696 × 7,7 = 5 360 kg CO2eq/rok
🏆
5,4 tony CO2eq rocznie
= 245 drzew rocznie
· = 1 700 kg benzyny niespalonej
· = 45 000 km autem
Live demo: wybierz pole — zobacz rekomendację dla każdej dawki
Jeden klik → zapytanie do portal.api.farmerplanner.com/dssat-ml/predict/sweep
→ predykcja dla 9 dawek N od 0 do 300 kg/ha.
Wybierz pole i kliknij „Pobierz rekomendację”.
48 scenariuszy (4 uprawy × 4 regiony × 3 lata) ·
każda dawka N — osobna predykcja modelu ·
P95 latency < 300 ms
Live demo: 100 pól × klik = predykcja
Każdy puzzel to jedno pole + uprawa + rok + dawka N.
Kliknij → zapytanie do API FarmerPlanner → predykcja w ~250 ms.
