Satokausi®-sovellus APP
Con il Calendario della stagione della raccolta® puoi facilmente vedere quali verdure, frutta, pesce, crostacei, frutti di bosco e funghi sono di stagione in un dato momento
La sezione Ricette dell'applicazione è un'inesauribile banca di ricette con i migliori ingredienti di stagione, per tutte le diete.
La mappa Satokausi® ti aiuta a trovare i luoghi in cui crescono diversi prodotti naturali nelle foreste finlandesi.
La mappa Satokausi® si basa su dati provenienti da database geospaziali aperti e dati di ricerca scientifica sui luoghi di crescita di diverse specie. L'applicazione utilizza studi esclusivi sui requisiti del sito in crescita, informazioni biologiche e informazioni sulle risorse forestali, ad es. degli alberi, dei tipi di foresta, dell’ombra e del suolo. Queste informazioni vengono utilizzate per prevedere e calcolare il potenziale di occorrenza di diverse bacche e funghi. L'applicazione è stata sviluppata da Satokausi Media Oy, un'azienda finlandese nota per Satokausikaleniter®, in collaborazione con il biologo Jaakko Junika.
Per ottenere il massimo dall'app, consenti all'app di utilizzare la tua posizione. Le informazioni sulla tua posizione non verranno archiviate o divulgate a terzi.
Grazie all'app, tutti possono essere dei super raccoglitori di bacche. Il cuore dell'applicazione è una visualizzazione della mappa che mostra i luoghi di coltivazione migliori e più probabili per la raccolta di varie materie prime, come bacche e funghi. Kasvupaikkaiteo utilizza i dati di ricerca più recenti e le osservazioni pratiche. Ciò significa che ottieni le informazioni più aggiornate e precise su dove puoi trovare i prodotti della natura. Come base cartografica, l'applicazione utilizza la mappa del terreno gestita dal Finnish Land Survey, che facilita gli spostamenti nella foresta.
I probabili luoghi di crescita della materia prima attiva nell'applicazione sono mostrati sulla mappa come quadrati di diversi colori. La dimensione di un quadrato in natura è di circa 10 x 10 m. Più il quadrato è scuro, più è probabile che nell'area sia presente la materia prima selezionata.
Tieni presente che il probabile luogo di crescita non sempre garantisce un raccolto abbondante. L'effettivo successo delle materie prime nella regione durante la stagione del raccolto in questione è ovviamente influenzato dal periodo della stagione del raccolto, ma anche da fattori annuali nella regione, come ad esempio:
Umidità: una stagione piovosa può favorire la resa, mentre la siccità può indebolirla.
Temperatura e luce solare: temperature adeguate favoriscono la crescita, mentre temperature estreme possono ostacolarla.
Numero di impollinatori: una buona popolazione di impollinatori come bombi e mosche può migliorare i raccolti.
Malattie e parassiti: le malattie delle piante e i parassiti possono ridurre significativamente i raccolti.
L'applicazione utilizza le informazioni biologiche e i materiali pubblici più aggiornati. Tuttavia, quando si tratta di disboscamento, ad esempio, potrebbero esserci ritardi nelle informazioni pubbliche rispetto alla realtà, motivo per cui i potenziali siti di crescita per le materie prime mostrati sulla mappa potrebbero apparire migliori di quanto non siano in realtà nelle aree di disboscamento. Le condizioni attuali della foresta possono essere favorevoli per la crescita della materia prima a causa del nuovo diradamento, ma le prime fasi della foresta potrebbero essere state troppo ombreggiate per la crescita della materia prima. Tuttavia, le nuove condizioni consentiranno alla materia prima di diventare più abbondante nei prossimi anni.
Esistono rare imprecisioni locali nei dati geospaziali delle immagini satellitari, ad es. nelle relazioni tra le specie arboree. Con i tessuti a base di torba, le previsioni sono ancora in parte imprecise, ma miglioreranno con gli aggiornamenti dell’applicazione. Inoltre, vi è una parziale inesattezza nell'accuratezza dei dati relativi ai tipi di foresta delle informazioni spaziali, che può avere un impatto sull'accuratezza delle previsioni in alcune aree.
La capacità di previsione dell'applicazione viene costantemente sviluppata attraverso feedback raccolti, esperienze pratiche e nuove fonti di dati.

