Satokausi®-sovellus

Ứng dụng Satokausi® giúp bạn sử dụng những nguyên liệu tốt nhất trong mùa và tìm những nơi phát triển các sản phẩm tự nhiên trong rừng Phần Lan. Ứng dụng này kết hợp Satokausikalentir®, công thức nấu ăn ngon nhất trong mùa cũng như những địa điểm trồng nấm và quả mọng ngon nhất ở Phần Lan thành một thực thể dễ sử dụng.

Với Lịch Mùa Thu hoạch®, bạn có thể dễ dàng xem các loại rau, trái cây, cá, động vật có vỏ, quả mọng và nấm nào đang vào mùa vào bất kỳ thời điểm nào

Phần Bí quyết trong ứng dụng là Ngân hàng Công thức vô tận gồm các nguyên liệu tốt nhất trong mùa, dành cho tất cả các chế độ ăn kiêng.

Bản đồ Satokausi® giúp bạn tìm những nơi phát triển các sản phẩm tự nhiên khác nhau trong rừng Phần Lan.

Bản đồ Satokausi® dựa trên dữ liệu từ cơ sở dữ liệu không gian địa lý mở và dữ liệu nghiên cứu khoa học về nơi sinh trưởng của các loài khác nhau. Ứng dụng này sử dụng các nghiên cứu yêu cầu về địa điểm trồng trọt độc đáo, thông tin sinh học và thông tin tài nguyên rừng, ví dụ: của cây, loại rừng, bóng mát và đất. Thông tin này được sử dụng để dự đoán và tính toán khả năng xuất hiện của các loại quả mọng và nấm khác nhau. Ứng dụng này được phát triển bởi Satokausi Media Oy, một công ty Phần Lan nổi tiếng với Satokausikaleniter®, hợp tác với nhà sinh vật học Jaakko Junika.

Để tận dụng tối đa ứng dụng, vui lòng cho phép ứng dụng sử dụng vị trí của bạn. Thông tin vị trí của bạn sẽ không được lưu trữ hoặc tiết lộ cho bên thứ ba.

Nhờ ứng dụng này, mọi người đều có thể trở thành người hái quả mọng siêu đẳng. Cốt lõi của ứng dụng là chế độ xem bản đồ hiển thị những nơi trồng trọt tốt nhất và có nhiều khả năng nhất để thu hái các nguyên liệu thô khác nhau, chẳng hạn như quả mọng và nấm. Kasvupaikkaiteo sử dụng dữ liệu nghiên cứu mới nhất và quan sát thực tế. Điều này có nghĩa là bạn có được thông tin cập nhật và chính xác nhất về nơi bạn có thể tìm thấy các sản phẩm của thiên nhiên. Là cơ sở bản đồ, ứng dụng sử dụng bản đồ địa hình do Cơ quan Khảo sát đất đai Phần Lan duy trì, tạo điều kiện thuận lợi cho việc di chuyển trong rừng.

Các vị trí tăng trưởng có thể xảy ra của nguyên liệu thô hoạt động trong ứng dụng được hiển thị trên bản đồ dưới dạng các ô vuông có màu sắc khác nhau. Kích thước của một hình vuông trong tự nhiên là khoảng 10 x 10 m. Hình vuông càng đậm thì khu vực đó càng có nhiều khả năng chứa nguyên liệu thô đã chọn.

Xin lưu ý rằng nơi có thể phát triển không phải lúc nào cũng đảm bảo thu hoạch dồi dào. Sự thành công thực sự của nguyên liệu thô trong khu vực trong mùa thu hoạch tất nhiên bị ảnh hưởng bởi thời điểm của mùa thu hoạch mà còn bởi các yếu tố hàng năm trong khu vực, chẳng hạn như:

Độ ẩm: Mùa mưa có thể thúc đẩy năng suất, trong khi hạn hán có thể làm năng suất suy yếu.
Nhiệt độ và ánh sáng mặt trời: Nhiệt độ thích hợp thúc đẩy tăng trưởng, trong khi nhiệt độ khắc nghiệt có thể cản trở sự phát triển.
Số lượng loài thụ phấn: Một số lượng lớn các loài thụ phấn như ong vò vẽ và ruồi có thể cải thiện năng suất.
Bệnh tật và sâu bệnh: Bệnh cây và sâu bệnh có thể làm giảm năng suất đáng kể.


Ứng dụng này sử dụng thông tin sinh học và tài liệu công cộng cập nhật nhất. Tuy nhiên, chẳng hạn, khi nói đến khai thác gỗ, thông tin công khai có thể có độ trễ so với thực tế, đó là lý do tại sao các địa điểm phát triển tiềm năng về nguyên liệu thô hiển thị trên bản đồ có thể xuất hiện tốt hơn so với thực tế tại các khu vực khai thác gỗ. Các điều kiện hiện tại của rừng có thể thuận lợi cho sự phát triển của nguyên liệu thô do chặt cây tươi, nhưng các giai đoạn trước của rừng có thể quá râm mát cho sự phát triển của nguyên liệu thô. Tuy nhiên, điều kiện mới sẽ cho phép nguồn nguyên liệu thô trở nên dồi dào hơn trong những năm tới.

Có một số trường hợp không chính xác cục bộ trong dữ liệu không gian địa lý của ảnh vệ tinh, ví dụ: trong mối quan hệ loài cây. Với vải than bùn làm từ đầm lầy, các dự đoán vẫn có phần không chính xác, nhưng chúng sẽ được cải thiện nhờ các bản cập nhật của ứng dụng. Ngoài ra, có sự thiếu chính xác một phần về độ chính xác của dữ liệu loại rừng thông tin không gian, điều này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo ở một số khu vực nhất định.

Khả năng dự báo của ứng dụng không ngừng được phát triển thông qua các phản hồi thu thập được, kinh nghiệm thực tế và thông qua các nguồn dữ liệu mới.