El Niño 2026/27: dlaczego po zmiennym sezonie warto uważniej obserwować ziarno w silosie
2026-09-07, 13:00
Silne El Niño 2026/27 zwiększa prawdopodobieństwo istotnych zmian wzorców temperatury i opadów w wielu regionach świata. Dla Europy charakter i skala tych zmian są jednak trudniejsze do przewidzenia.
Z punktu widzenia przechowywania ziarna znaczenie mają warunki, w których dojrzewało, moment jego zbioru oraz stan, w jakim trafiło do silosu. Im większe jest zróżnicowanie poszczególnych partii, tym ważniejsze staje się uważne obserwowanie tego, co dzieje się z ziarnem już podczas magazynowania.
Co wiemy dziś o El Niño 2026/27?
Na początku września 2026 r. Światowa Organizacja Meteorologiczna (WMO), działająca w ramach ONZ, potwierdziła dalsze nasilanie się El Niño. Według najnowszych prognoz jego intensywność będzie rosła w najbliższych miesiącach, a samo zjawisko z prawdopodobieństwem bliskim 100% utrzyma się do lutego 2027 r.
Podobnie sytuację ocenia amerykańska Narodowa Administracja Oceaniczna i Atmosferyczna (NOAA) — jedna z najważniejszych instytucji monitorujących klimat i oceany. Według jej prognoz szansa, że jesienią i zimą 2026/27 El Niño będzie bardzo silne, wynosi ponad 90%.
Według NOAA istnieje 69% prawdopodobieństwa, że w okresie od października do grudnia 2026 r. El Niño osiągnie historyczną skalę według wskaźnika RONI, który służy do oceny siły El Niño z uwzględnieniem ocieplania się tropikalnych oceanów.
Bardzo silne El Niño nie oznacza jednak równie silnych skutków w każdym miejscu na świecie. W Europie jego wpływ na pogodę jest bardziej złożony i trudniejszy do przewidzenia niż w wielu regionach tropikalnych. Dlatego pojedynczego epizodu suszy, intensywnych opadów czy wysokich temperatur w Polsce nie można bezpośrednio przypisać El Niño.
To, co wydarzy się na polu, ma znaczenie później
Europejski sezon 2026 dobrze pokazuje tę zmienność. JRC MARS — system Komisji Europejskiej monitorujący kondycję upraw i warunki wpływające na rolnictwo — raportował zarówno fale upałów i niedobory wody wpływające na rozwój upraw, jak i regiony z nadmiarem opadów.
Po tak zmiennym sezonie poszczególne partie ziarna mogą trafiać do magazynu w różnym stanie. Nie oznacza to, że każda partia będzie bardziej niejednorodna, ale różnice między nimi mogą mieć znaczenie także później — już podczas ich przechowywania.
Co dzieje się z ziarnem po zamknięciu silosu?
Przechowywane ziarno cały czas się zmienia. W jego masie zachodzą procesy fizyczne i biologiczne. Temperatura i wilgotność mogą różnić się w poszczególnych miejscach, przemieszczają się gazy i para wodna, a lokalna aktywność biologiczna może zmieniać warunki szybciej, niż pokaże pojedynczy pomiar.
Dlatego sam pomiar temperatury nie daje pełnego obrazu. Znaczenie mają również zmiany poszczególnych parametrów w czasie i zależności między nimi, które mogą wskazywać, że proces przechowywania zaczyna odbiegać od oczekiwanego przebiegu.
CO₂ — sygnał, że warto przyjrzeć się bliżej
Jednym z parametrów, które mogą uzupełniać pomiar temperatury i wilgotności, jest CO₂. Ziarno, mikroorganizmy i szkodniki oddychają, a wzrost ich aktywności może powodować wzrost stężenia dwutlenku węgla w przestrzeni między ziarnami. Dlatego CO₂ może być cennym sygnałem pozwalającym wcześniej zauważyć niepożądane zmiany.
Nie jest to jednak diagnoza. Sam pomiar CO₂ nie wskaże konkretnego grzyba ani nie potwierdzi obecności mykotoksyny. Może za to wcześniej zasygnalizować, że aktywność biologiczna się zmienia i warto dokładniej sprawdzić, co dzieje się z ziarnem.
LZO/VOC — perspektywiczne źródło dodatkowej informacji
Kolejnym źródłem informacji są lotne związki organiczne (LZO, ang. VOC). Procesy biologiczne i chemiczne zachodzące w ziarnie mogą zmieniać profil tych związków w powietrzu między ziarnami. Do ich analizy rozwijane są m.in. tzw. elektroniczne nosy i inne systemy szybkiego monitorowania.
To obiecujący kierunek, ale wymagający ostrożności. Na wyniki wpływają m.in. wilgotność i inne warunki otoczenia. Czujniki mogą również z czasem zmieniać swoją charakterystykę, a wyniki uzyskane dla jednej partii czy w laboratorium nie zawsze można bezpośrednio przenieść na inne ziarno i warunki rzeczywiste.
Dlatego analiza LZO/VOC nie zastępuje badań laboratoryjnych. Może jednak stanowić dodatkowy sygnał, który pomaga zdecydować, kiedy potrzebna jest dokładniejsza kontrola.
Od pomiaru do analizy danych
Temperatura, wilgotność, CO₂ i LZO/VOC dostarczają różnych informacji o tym, co dzieje się z ziarnem podczas przechowywania. Pełniejszy obraz daje ich łączna obserwacja oraz analiza zmian zachodzących w czasie.
Analityka danych i sztuczna inteligencja (AI) mogą pomóc wychwytywać nietypowe zmiany, dostrzegać zależności między parametrami i wskazywać sytuacje wymagające uwagi operatora.
Nie zawsze potrzebne jest do tego uczenie maszynowe. Czasem prosta, dobrze zaprojektowana reguła alarmowa będzie bardziej przejrzysta i łatwiejsza do sprawdzenia. AI staje się szczególnie przydatna, gdy kilka parametrów zmienia się jednocześnie, ich znaczenie zależy od kontekstu, a istotny jest nie tylko pojedynczy pomiar, lecz cały przebieg zmian w czasie.
Jaką rolę może odegrać BIOmesh?
BIOmesh prowadzi prace badawczo-rozwojowe nad rozwiązaniami, które mają pozwolić lepiej obserwować procesy zachodzące podczas przechowywania ziarna. Interesuje nas nie tylko pojedynczy pomiar, ale przede wszystkim to, jak różne parametry zmieniają się w czasie i co można wywnioskować, analizując je razem.
Jeden czujnik nie dostarczy wszystkich potrzebnych informacji, a AI nie zastąpi doświadczenia operatora ani badań laboratoryjnych. Celem jest połączenie różnych źródeł danych, aby wcześniej wykrywać zmiany w przebiegu przechowywania ziarna i wskazywać miejsca wymagające dokładniejszej kontroli.
Prognoza nie zastąpi monitorowania
Prognozy dotyczące El Niño pomagają ocenić ryzyko związane ze zmiennymi warunkami pogodowymi. O stanie konkretnej partii ziarna decydują jednak warunki, w których ziarno dojrzewało i było zbierane, oraz to, co dzieje się z nim podczas procesu przechowywania.
Dlatego kluczowe staje się możliwie wczesne wykrywanie zmian zachodzących w silosie. Połączenie informacji z różnych parametrów może pomóc zauważyć nieprawidłowości wcześniej, a tym samym dać więcej czasu na ocenę sytuacji i podjęcie właściwej decyzji.
