Satokausi®-sovellus

Aplikacja Satokausi® pomaga wykorzystać najlepsze składniki sezonu i znaleźć miejsca, w których w fińskich lasach rosną produkty naturalne. Aplikacja łączy Satokausikalentir®, najlepsze przepisy sezonu oraz najlepsze miejsca z grzybami i jagodami w Finlandii w jedną, łatwą w użyciu całość.

Dzięki Kalendarzowi Sezonu Zbiorów® możesz łatwo sprawdzić, które warzywa, owoce, ryby, skorupiaki, jagody i grzyby są w danym momencie sezonowe

Sekcja Przepisy w aplikacji to niewyczerpany Bank Przepisów z najlepszymi składnikami sezonu, dla wszystkich diet.

Mapa Satokausi® pomaga znaleźć miejsca, w których w fińskich lasach rosną różne produkty naturalne.

Mapa Satokausi® opiera się na danych z otwartych baz geoprzestrzennych oraz danych z badań naukowych dotyczących miejsc uprawy różnych gatunków. Aplikacja wykorzystuje unikalne badania wymagań dotyczących miejsca uprawy, informacje biologiczne i informacje o zasobach leśnych, m.in. drzew, typów lasów, cienia i gleby. Informacje te służą do przewidywania i obliczania potencjału występowania różnych jagód i grzybów. Aplikację opracowała fińska firma Satokausi Media Oy znana z Satokausikaleniter®, we współpracy z biologiem Jaakko Juniką.

Aby w pełni wykorzystać możliwości aplikacji, zezwól aplikacji na korzystanie z Twojej lokalizacji. Informacje o Twojej lokalizacji nie będą przechowywane ani ujawniane osobom trzecim.

Dzięki aplikacji każdy może zostać superzbieraczem jagód. Sercem aplikacji jest widok mapy, który pokazuje najlepsze i najbardziej prawdopodobne miejsca uprawy do zbioru różnych surowców, takich jak jagody i grzyby. Kasvupaikkaiteo wykorzystuje najnowsze dane badawcze i praktyczne obserwacje. Oznacza to, że otrzymujesz najbardziej aktualne i dokładne informacje o tym, gdzie można znaleźć produkty natury. Jako bazę mapową aplikacja wykorzystuje mapę terenu prowadzoną przez fińskie służby geodezyjne, co ułatwia poruszanie się po lesie.

Prawdopodobne lokalizacje wzrostu surowca aktywnego w aplikacji są pokazane na mapie jako kwadraty o różnych kolorach. Rozmiar jednego kwadratu w przyrodzie wynosi około 10 x 10 m. Im ciemniejszy kwadrat, tym większe prawdopodobieństwo, że na danym obszarze występuje wybrany surowiec.

Należy pamiętać, że prawdopodobne miejsce wzrostu nie zawsze gwarantuje obfite zbiory. Na faktyczny sukces surowców w regionie w danym okresie zbiorów ma oczywiście wpływ czas trwania sezonu żniwnego, ale także czynniki roczne występujące w regionie, takie jak:

Wilgotność: pora deszczowa może sprzyjać plonom, podczas gdy susza może je osłabiać.
Temperatura i światło słoneczne: Odpowiednie temperatury sprzyjają wzrostowi, podczas gdy ekstremalne temperatury mogą go utrudniać.
Liczba zapylaczy: Dobra populacja zapylaczy, takich jak trzmiele i muchy, może zwiększyć plony.
Choroby i szkodniki: Choroby roślin i szkodniki mogą znacznie obniżyć plony.


Aplikacja korzysta z najaktualniejszych informacji biologicznych oraz materiałów ogólnodostępnych. Jednak na przykład w przypadku pozyskiwania drewna mogą wystąpić opóźnienia w informowaniu opinii publicznej w porównaniu z rzeczywistością, dlatego też potencjalne miejsca wzrostu surowców pokazane na mapie mogą wydawać się lepsze niż w rzeczywistości w obszarach pozyskiwania drewna. Obecne warunki panujące w lesie mogą sprzyjać wzrostowi surowca ze względu na świeże trzebieże, jednak wcześniejsze stadia lasu mogły być zbyt zacienione dla wzrostu surowca. Nowe warunki pozwolą jednak w nadchodzących latach na zwiększenie zasobności surowca.

W danych geoprzestrzennych zdjęć satelitarnych występują rzadkie lokalne niedokładności, m.in. w relacjach gatunkowych drzew. W przypadku torfowisk torfowiskowych prognozy są nadal częściowo niedokładne, ale ulegną poprawie wraz z aktualizacjami aplikacji. Ponadto występuje częściowa niedokładność w dokładności danych informacji przestrzennej o typie lasu, co może mieć wpływ na dokładność prognozy w niektórych obszarach.

Zdolność prognozowania aplikacji jest stale rozwijana dzięki zebranym informacjom zwrotnym, praktycznym doświadczeniom i nowym źródłom danych.