sibvestСибирский вестник сельскохозяйственной наукиSiberian Herald of Agricultural Science0370-87992658-462XSiberian Federal Scientific Centre of Agro-BioTechnologies of the Russian Academy of Sciences10.26898/0370-8799-2019-1-9sibvest-544Research ArticleМЕХАНИЗАЦИЯ, АВТОМАТИЗАЦИЯ, МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕMECHANISATION, AUTOMATION, MODELLING AND DATAWAREВыбор и адаптация агротехнологийChoice and adaptation of agrotechnologiesКаличкинВ. К.KalichkinV. K.

Доктор сельскохозяйственных наук, главный научный сотрудник.

630501, Новосибирская область, р.п. Краснообск, СФНЦА РАН, а/я 463

Doctor of Science in Agriculture, Head Researcher.

PO Box 463, SFSCA RAS, Krasnoobsk, Novosibirsk Region, 630501

kvk@ngs.ruЗадковА. П.ZadkovA. P.

Доктор экономических наук, главный научный сотрудник.

Новосибирская область, р.п. Краснообск

Doctor of Science in Economics, Head Researcher

Krasnoobsk, Novosibirsk region

Сибирский федеральный научный центр агробиотехнологий, Российской академии наукРоссияSiberian Federal Scientific Centre of AgroBioTechnologies, Russian Academy of SciencesRussian Federation2019260320194916879Copyright © Каличкин В.К., Задков А.П., 20192019Каличкин В.К., Задков А.П.Kalichkin V.K., Zadkov A.P.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://sibvest.elpub.ru/jour/article/view/544

Методологическим основанием исследований служит признание того факта, что природа явлений находится в сложном информационном пространстве, характеризующемся разнообразием, сложностью и неопределенностью. Освещены исследования по автоматизированному выбору агротехнологий, проводимых в России. В части работ при создании программ по автоматизированному (компьютерному) выбору агротехнологий преобладает детерминированный подход на основе регрессионных моделей и учета среднестатистической изменчивости ресурсов. Задача оперативного управления агроприемами при реализации агротехнологий в этих работах не ставится: фактически осуществляется лишь частичная адаптация. Агротехнологии реализуются в системе «человек - машина - растение» с независимым, активно действующим агентом - растением, поэтому вся система является вероятностной (стохастической). Это положение дает основание считать, что детерминированный подход, основанный на регрессионных моделях, не отвечает современным требованиям и не реализует в полной мере агротехнологическую адаптацию. Одним из вариантов решения данной проблемы может быть имитационное моделирование, в котором возможна реализация динамического подхода. Достигнутый уровень мощности компьютеров и программного обеспечения снимают ограничения технического характера. На первый план выдвигаются требования к концептуализации предметной области, выбора моделей представления знаний и оболочкам их исполнения. С развитием цифровых технологий в сельском хозяйстве открываются новые возможности для получения дополнительных информационных ресурсов, которые необходимо максимально эффективно применять в процессе разработки и реализации управленческих решений. Предстоит значительно изменить структуру и содержание информационного обслуживания сельского хозяйства, шире использовать возможности интеллектуального анализа.

Methodological rationale for the research is the acknowledgement of the fact that the nature of things is located in the complex informational space characterized by diversity, complexity and uncertainty. The paper presents the study into the automated choice of agrotechnologies conducted in Russia. It is shown that deterministic approach on the basis of the regressive models and the account of the average resource changeability prevails in the part of work related to the creation of the software on automated (computerized) choice of agrotechnologies. The task of operational control of agro-approaches during implementation of agrotechnologies is not set in this work: only partial adaption is carried out. Agrotechnologies are implemented in the system “human being -piece of machinery - plant”, whereby “plant” is an independent, actively operating agent, so the whole system is probabilistic (stochastic). This statement gives reason to consider that deterministic approach based on the regressive models does not meet current requirements and does not implement agrotechnological adaptation to the full extent. One of the options of solving this problem is imitational modelling which involves implementation of the dynamic approach. The present capacity level of computers and software removes technical limitations. Requirements to conceptualizing of the subject area, the choice of models for knowledge presentation and the framework of their implementation are placed in the forefront. With the development of digital technologies in agriculture, new opportunities arise for obtaining extra informational resources necessary to be effectively applied in the process of development and implementation of managerial decisions. The significant change in the structure and content of informational service of agriculture and a wider application of intellectual analysis are expected.

агротехнологиидетерминированный подходинформационные технологииимитационное моделированиеagrotechnologydeterministic approachinformational technologiesimitational modelingReferencesEitzinger A., Ldderach P., Rodriguez B., Fisher M., Beebe S., Sonder K., Schmidt A. Assessing high-impact spots of climate change: spatial yield simulations with Decision Support System // Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change. 2017. Vol. 22. N 5. P. 743-760. ( DOI: 10.1007/s11027-015-9696-2).Eitzinger A., Lдderach P., Rodriguez B., Fisher M., Beebe S., Sonder K., Schmidt A. Assessing highimpact spots of climate change: spatial yield simulations with Decision Support System. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 2017, vol. 22, no. 5, pp. 743-760. ( DOI: 10.1007/s11027-015-9696-2).Fry J., Guber A.K., Ladoni M., Munoz J.D., Kravchenko A.N. The effect of up-scaling soil properties and model parameters on predictive accuracy of DSSAT crop simulation model under variable weather conditions // Geoderma. 2017. Vol. 287. P. 105-115. DOI: 10.1016/j.geoderma. 2016.08.012.Fry J., Guber A.K., Ladoni M., Munoz J.D., Kravchenko A.N. The effect of up-scaling soil properties and model parameters on predictive accuracy of DSSAT crop simulation model under variable weather conditions. Geoderma, 2017, vol. 287, pp. 105-115. DOI: 10.1016/j.geoderma.2016.08.012.Anderson R., Keshwani D., Guru A., Yang H., Irmak S., Subbiah J. An integrated modeling framework for crop and biofuel systems using the DSSAT and GREET models // Environmental Modelling & Software. 2018. Vol. 108. P. 40-50. DOI: 10.1016/j.envsoft. 2018.07.004.Anderson R., Keshwani D., Guru A., Yang H., Irmak S., Subbiah J. An integrated modeling framework for crop and biofuel systems using the DSSAT and GREET models. Environmental Modelling & Software, 2018, vol. 108, pp. 4050. DOI: 10.1016/j.envsoft.2018.07.004.De Wit A., Boogaard H., Fumagalli D., Janssen S., Knapen R., van Kraalingen D., Supit I., van der Wijngaart R., van Diepen K. 25 years of the WOFOST cropping systems model // Agricultural Systems. 2019. Vol. 168. P. 154-167. DOI: 10.1016/j.agsy. 2018.06.018.De Wit A., Boogaard H., Fumagalli D., Janssen S., Knapen R., van Kraalingen D., Supit I., van der Wijngaart R., van Diepen K. 25 years of the WOFOST cropping systems model // Agricultural Systems, 2019,vol. 168, pp. 154-167. DOI: 10.1016/j.agsy.2018.06.018.Тюпаков К.Э. Особенности эффективного формирования и воспроизводства технико-технологической базы растениеводства: монография. Краснодар: Издательство Кубанского государственного университета. 2016. 274 с.Tyupakov K.E. Osobennosti effektivnogo formirovaniya i vosproizvodstva tekhniko-tekh-nologicheskoi bazy rastenievodstva [Features of effective formation and reproduction of the technical and technological base of crop science]. Krasnodar: Izdatel’stvo Kubanskogo gosudarstvennogo universiteta [Printing house of Kuban State University], 2016, 274 p. (In Russian).Крутова И.Н., Клименко А. С., Шведова М.В. Анализ рентабельности и стратегии развития сельского хозяйства России // Системное управление. 2011. № 4. С. 1-10.Krutova I.N., Klimenko A.S., Shvedova M.V. Analiz rentabel’nosti i strategii razvitiya sel’skogo khozyaistva Rossii [Analysis of profitability and development strategy of agriculture of Russia]. Sistemnoe upravlenie [System management], 2011, no. 4, pp. 1-10. (In Russian).Алтухов А.И. Основные проблемы развития АПК и пути их решения // Вестник Курской ГСХА. 2014. №. 2. С. 2-6.Altukhov A.I. Osnovnye problemy razvitiya APK i puti ikh resheniya [The main problems of AIC development and ways of their solution]. Vestnik Kurskoi GSKhA [Vestnik of Kursk State Agricultural Academy], 2014, no. 2, pp. 2-6. (In Russian).МорозюкЮ.В., Горбатенко А.П. Сельскохозяйственные предприятия на современном этапе развития экономики Российской Федерации // ТДР 2014. № 2. С. 3-4.Morozyuk Yu.V., Gorbatenko A.P. Sel’skokhozyaistvennye predpriyatiya na sovremen-nom etape razvitiya ekonomiki Rossiiskoi Federatsii [Agricultural enterprises on the present stage of development of the Russian economy]. TDR [Transport business of Russia], 2014, no. 2, pp. 3-4. Russian).Полухин А.А. Техническая модернизация сельского хозяйства России в условиях международной интеграции и экономических санкций // RJOAS. 2015. № 6. С. 41-51.Polukhin A.A. Tekhnicheskaya modernizatsiya sel’skogo khozyaistva Rossii v usloviyakh mezhdunarodnoi integratsii i ekonomicheskikh sanktsii [Technical modernization of agriculture of Russia under conditions of international integration and economic sanctions]. RJOAS [Russian Journal of Agricultural and SocioEconomic Sciences], 2015, no. 6, pp. 41-51. (In Russian).Ворожейкина Т.М. Особенности конкуренции в сельском хозяйстве // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2012. № 2. С. 12-15.Vorozheikina T.M. Osobennosti konkurentsii v sel’skom khozyaistve [Features of competition in agriculture]. Ekonomika sel ’skokhozyaistvennykh i pererabatyvayushchikh predpriyatii [Economy of agricultural and processing enterprises], 2012, no. 2, pp. 12-15. (In Russian).Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределенности: правила и предубеждения: монография. Харьков: Изд-во Института прикладной психологии «Гуманитарный Центр», 2005. 632 с.Kaneman D., Slovik P., Tverski A. Prinyatie reshenii v neopredelennosti: pravila i predu-bezhdeniya [Decisionmaking in uncertainty: rules and prejudices]. Khar’kov: Izdatel’stvo Instituta prikladnoi psikhologii «Gumanitarnyi Tsentr» [Publishing house of the Institute of Applied Psychology “Humanitarian center”], 2005, 632 p. (In Russian).Философский словарь / под ред. И.Т. Фролова. 7 изд-е, перераб. и доп. М.: Республика, 2001. 719 с.Filosofskii slovaf [Dictionary of Philosophy], pod red. I.T. Frolova. 7 izd.-e, pererab. i dop. M., Respublika Publ., 2001, 719 p. (In Russian).Ожегов С.И., Шведова Н.Ю. Толковый словарь русского языка; 4-е изд., доп. М.: ООО «А ТЕМП», 2006. 944 с.Ozhegov S.I., Shvedova N.Yu. Tolkovyi slovar ’ russkogo yazyka [Definition dictionary of the Russian language], 4-e izd., dop. M., OOO «A TEMP» Publ., 2006. 944 p. (In Russian).Растригин Л.А. Адаптация сложных систем: монография. Рига: Зинатне, 1981. 375 с.Rastrigin L.A. Adaptatsiya slozhnykh system [Adaptation of complex systems], Riga, Zi-natne Publ., 1981, 375 p. (In Russian).Эшби У.Р. Введение в кибернетику: монография / под ред. В. А. Успенского. М.: Издательство иностранной литературы, 1959. 428 с.Eshbi U.R. Vvedenie v kibernetiku [Introduction into cybernetics], / pod red. V.A. Uspen-skogo. M., Izdatel’stvo inostrannoi literatury [Printing house of Foreign Literature], 1959, 428 p. (In Russian).Луценко Е.В. Моделирование сложных многофакторных нелинейных объектов управления на основе фрагментированных зашумленных эмпирических данных большой размерности в системно-когнитивном анализе и интеллектуальной системе «ЭЙДОС-Х++» // Научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2013. № 91 (07). С. 1-25.Lutsenko E.V. Modelirovanie slozhnykh mnogofaktornykh nelineinykh ob”ektov upravleniya na osnove fragmentirovannykh zashumlennykh empiricheskikh dannykh bol’shoi razmernosti v sistemno-kognitivnom analize i intellektual’noi sisteme «EIDOS-Kh++» [Modelling of complex multifactor nonlinear control objects based on a fragmented noisy empirical high-dimensional data in a system cognitive analysis and in the intellectual EIDOS-Kh++ system]. Nauchnyi zhurnal Kubanskogo gosudarstven-nogo agrarnogo universiteta [Scientific Journal of Kuban State Agrarian University], 2013, no. 91 (07), pp. 1-25. (In Russian).Гостев А.В. Автоматизированные программы выбора технологии возделывания яровых и озимых зерновых культур в ЦЧР // Земледелие. 2013. № 1. С. 8-11.Gostev A.V. Avtomatizirovannye programmy vybora tekhnologii vozdelyvaniya yarovykh i ozimykh zernovykh kul’tur v TsChR [Automated software for choosing grain crop cultivation technology in Central-chernozem region]. Zemledelie [Zemledelie], 2013, no. 1, pp. 8-11. (In Russian).Пыхтин И.Г., Гостев А.В., Пыхтин А.И. Совершенствование систем земледелия и агротехнологий в современных условиях ведения сельского хозяйства // Достижения науки и техники АПК. 2014. № 4. С. 79-80.Pykhtin I.G., Gostev A.V., Pykhtin A.I. Sovershenstvovanie sistem zemledeliya i agrotekhnologii v sovremennykh usloviyakh vedeniya sel’skogo khozyaistva [Improving of farming conditions and agrotechnologies in the conditions of modern agriculture]. Dostizheniya nauki i tekhniki APK [Achievements of Science and Technology of AIC], 2014, no. 4, pp. 7980. (In Russian).Тиранова Л.В., Тиранов А.Б. Базы данных для разработки технологий возделывания яровых зерновых культур в условиях Новгородской области // Никоновские чтения. 2015. № 20-1 (20). С. 229-232.Tiranova L.V., Tiranov A.B. Bazy dannykh dlya razrabotki tekhnologii vozdelyvaniya yarovykh zernovykh kul’tur v usloviyakh Novgorodskoi oblasti [Database for development of spring grain crop cultivation technologies in the conditions of Novgorod region]. Nikonovskie chteniya [Nikonovskie chteniya], 2015, no. 20-1 (20), pp. 229-232. (In Russian).Тиранова Л.В., Тиранов А.Б. Базы данных для разработки технологий возделывания зернобобовых культур в условиях Новгородской области // Никоновские чтения. 2016. № 21. С. 222-225.Tiranova L.V., Tiranov A.B. Bazy dannykh dlya razrabotki tekhnologii vozdelyvaniya zer-nobobovykh kul’tur v usloviyakh Novgorodskoi oblasti [Database for development of leguminous crop cultivation technologies in the conditions of Novgorod region]. Nikonovskie chteniya [Nikonovskie chteniya], 2016, no. 21, pp. 222-225. (In Russian).Степных Н.В., Заргарян А.М., Жукова О.А. Компьютерная программа по проектированию технологий выращивания сельхозкультур // Аграрный вестник Урала. 2017. № 3 (157). С. 54-58Stepnykh N.V., Zargaryan A.M., Zhukova O.A. Komp’yuternaya programma po proektirovaniyu tekhnologii vyrashchivaniya sel’khozkul’tur [Software for designing crop cultivation technology]. Agrarnyi vestnik Urala [Agrarian Bulletin ofthe Urals], 2017, no. 3 (157), pp. 54-58. (In Russian).СтепныхН.В., Жукова О.А., Заргарян А.М. Разработка базы данных типовых техкарт для информационно-аналитического комплекса по земледелию // Вестник НГИЭИ. 2018. № 4 (83). С. 5-15.Stepnykh N.V., Zhukova O.A., Zargaryan A.M. Razrabotka bazy dannykh tipovykh tekhkart dlya informatsionno-analiticheskogo kompleksa po zemledeliyu [Development of a database of standard task list for informational and analytical complex for agriculture]. Vestnik NGIEI [Herald NGIEI], 2018, no. 4 (83), pp. 5-15. (In Russian).Луценко Е.В., Лойко В.И., Великанова Л.О. Прогнозирование и принятие решений в растениеводстве с применением технологий искусственного интеллекта: монография. Краснодар: Издательство Кубанского государственного аграрного университета, 2008. 257 с.Lutsenko E.V., Loiko V.I., Velikanova L.O. Prognozirovanie i prinyatie reshenii v ras-tenievodstve s primeneniem tekhnologii iskusstvennogo intellekta [Forecasting and decision making on the choice of agricultural technologies in grain production using artificial intelligence]. Krasnodar, Izdatel’stvo Kubansk-ogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Printing house of Kuban State Agrarian University], 2008, 257 p. (In Russian).Горпинченко К.Н., Луценко Е.В. Прогнозирование и принятие решений по выбору агротехнологий в зерновом производстве с применением методов искусственного интеллекта (на примере СК-анализа): монография. Краснодар: Издательство Кубанского государственного аграрного университета, 2013. 168 с.Gorpinchenko K.N., Lutsenko E.V. Prognozirovanie i prinyatie reshenii po vyboru agrotekhnologii v zernovom proizvodstve s primeneniem metodov iskusstvennogo intellek-ta (na primere SK-analiza) [Forecasting and decision making on the choice of agricultural technologies in grain production using artificial intelligence (for example, the SC-analysis). Krasnodar, Izdatel’stvo Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Printing house of Kuban State Agrarian University], 2013, 168 p. (In Russian).Полуэктов Р.А. Динамические модели агроэкосистемы: монография. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. 312 с.Poluektov R.A. Dinamicheskie modeli agroeko-sistemy [Dynamic models agro-ecological system]. L., Gidrometeoizdat [Hydro-meteorological press], 1991, 312 p. (In Russian).Полуэктов Р.А., Смоляр Э.И., Терлеев В.В., Топаж А.Г. Модели продукционного процесса сельскохозяйственных культур: монография. СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 2006. 396 с.Poluektov R.A., Smolyar E.I., Terleev V.V., Topazh A.G. Modeli produktsionnogo protsessa sel’skokhozyaistvennykh kul’tur [Models of production process of grain crops: monograph]. St. Peterburg, Izdatel’stvo Sankt-Peterburgsk-ogo universiteta [Printing house of St.-Peters-burg University], 2006, 396 p. (In Russian).Полуэктов Р.А., Топаж А.Г., Кобылянский С.Г. Автоматизация компьютерного эксперимента с математическими моделями / Достижения науки и техники АПК. 2011. №. 2. С. 61-63.Poluektov R.A., Topazh A.G., Kobylyanskii S.G. Avtomatizatsiya komp’yuternogo eksperimenta s matematicheskimi modelyami [Automating computer experiment with mathematical models]. Dostizheniya nauki i tekhniki APK [Achievements of Science and Technology of AIC], 2011, no. 2, pp. 61-63. (In Russian).Топаж А.Г., Медведев С.А., Захарова Е.Т. Проактивное управление в компьютерных системах поддержки агротехнологических решений на примере управления азотными подкормками // АгроЭкоИнфо. 2016. №. 4. С.12-27.Topazh A.G., Medvedev S.A., Zakharova E.T. Proaktivnoe upravlenie v komp’yuternykh sistemakh podderzhki agrotekhnologicheskikh reshenii na primere upravleniya azotnymi podkormkami [Proactive control in computer support systems of agro-technological decisions on the example of nitrogen dressing control]. AgroEkoInfo [AgroEcoInfo], 2016, no. 4, pp. 12-27. (In Russian).Полуэктов Р.А., Топаж А.Г., Якушев В.П., Медведев С.А. Использование динамической модели агроэкосистемы для оценки влияния климатических изменений на продуктивность посевов // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. 2012. № 2. С. 7-12.Poluektov R.A., Topazh A.G., Yakushev V.P., Medvedev S.A. Ispol’zovanie dinamicheskoi modeli agroekosistemy dlya otsenki vliyaniya klimaticheskikh izmenenii na produktivnost’ posevov [Using the dynamic model of the agroecosystem for estimating the influence of climatic changes on productivity of crops]. Vestnik Rossiiskoi akademii sel ’skokhozyaistvennykh nauk [Vestnik of the Russian agricultural science], 2012, no. 2, pp. 7-12. (In Russian).Баденко В.Л., Гарманов В.В., Иванов Д.А., Савченко А.Н., Топаж А.Г. Перспективы использования динамических моделей агроэкосистем в задачах средне- и долгосрочного планирования сельскохозяйственного производства и землеустройства // Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук. 2015. № 1-2. С. 72-76.Badenko V.L., Garmanov V.V., Ivanov D.A., Savchenko A.N., Topazh A.G. Perspektivy ispol’zovaniya dinamicheskikh modelei agroekosistem v zadachakh sredne- i dolgosrochnogo planirovaniya sel’skokhozyaistvennogo proizvodstva i zemleustroistva [Prospects of using dynamic models of agrosystems within the framework of medium- and long-term planning of agricultural production and land management]. Doklady Rossiiskoi akademii sel’skokhozyaistvennykh nauk [Reports of the Russian Academy of Agricultural Sciences], 2015, no. 1-2, pp. 72-76. (In Russian).Медведев С.А. Методические основы поливариантного расчёта динамических моделей продукционного процесса сельскохозяйственных культур // АгроЭкоИнфо. 2015. №. 4. С. 2-17.Medvedev S.A. Metodicheskie osnovy polivariantnogo rascheta dinamicheskikh modelei produktsionnogo protsessa sel’skokhozyaistvennykh kul’tur [Methodological basis of polyvariant calculation of dynamic models of agricultural crop production process]. AgroEkoInfo [AgroEcoInfo], 2015, no. 4, pp. 2-17. (In Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.