Структура информационно-управляющей системы возделывания зерновых культур

Рассмотрены проблемы построения и реализации структуры информационно-управляющей системы (ИУС) возделывания зерновых культур на основе оптимизации выбора агротехнологий с точки зрения методов теории управления, системного и компартментального подходов. В качестве объектов управления рассмотрены почва, возделываемая культура и экология используемого участка агроландшафта. Сделан вывод о том, что ИУС относится к классу систем адаптивного управления с прогнозированием многомерным динамическим стохастическим объектом. Показано новое качество системы управления, существенно определяющее ее структуру, – наличие контура управления поддержания плодородия почвы и экологии в севообороте и контура управления агроценозом культуры. Предложена иерархическая структурная схема системы управления объектом с прогнозированием, реализующая функциональные преобразования информационного потока в ИУС. В качестве критерия выбора альтернативной агротехнологии использована эколого-экономическая эффективность, модифицированная с учетом целей управления и состава машинно-тракторного парка. Аналитическое описание процессов агробиосистемы на современном уровне базируется на компартментальном подходе с описанием явлений в виде дифференциальных уравнений. Содержание компартмента описывает процесс переноса энергии и массы в системе почва – растительный покров – приземный слой воздуха на основе функционального (теоретического) динамического имитационного моделирования. По результатам информационного обзора, реализация подобной системы управления в настоящее время не выявлена. Использование эмпирических имитационных моделей в ИУС неприемлемо, так как смена культуры или природно-климатической зоны потребует разработки новой эмпирической модели. Проанализированы системы имитации биофизических процессов WOFOST, DSSAT, DSSAT Cropping System (CSM), APSIM и AGROTOOL, использующие методы функционального динамического имитационного моделирования в рамках компартментального подхода. Разработанная структура ИУС с использованием модели продуктивности посевов AGROTOOL реализуется при условии создания новых модулей компартментов.

1. Кирюшин В.И. Теория адаптивно-ландшафтного земледелия и проектирование агроландшафтов. М.: КолосС, 2011. 442 с.

2. Чаки Ф. Современная теория управления // Нелинейные, оптимальные и адаптивные системы. М.: Мир, 1975. 422 с.

3. Баденко В.Л., Топаж А.Г., Якушев В.В., Миршель В., Нендель К. Имитационная модель агроэкосистемы как инструмент теоретических исследований // Сельскохозяйственная биология. 2017. Т. 52. № 3. C. 437–445.

4. Топаж А.Г. Динамические модели продуктивности: тупик или распутье? // Математические модели природных и антропогенных экосистем. СПб.: АФИ, 2014. C. 48–49.

5. Свиридов В.И., Комов В.Г. Эффективность системных методов при разработке адаптивноландшафтных систем земледелия // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2014. № 6. С. 39–41

6. Хворова Л.А., Брыксин В.М., Гавриловская Н.В., Топаж А.Г. Математическое моделирование и информационные технологии в экологии и природопользовании: монография. Барнаул: Издательство Алтайского государственного университета, 2013. 277 с.

7. Клачек П.М., Корягин С.И., Лизоркина О.А. Интеллектуальная системотехника: монография. Калининград: издательство Балтийского федерального университета им. И. Канта, 2015. 214 с.

8. 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: Кубанский государственный аграрный университет, 2013. 168 с.

9. Морозов А.И., Самойлова Е.М. О методах математического моделирования динамики гумуса // Почвоведение. 1993. № 6. С. 24–32.

10. Шеин Е.В. Математические физически обоснованные модели в почвоведении: история развития, современное состояние, проблемы и перспективы (аналитический обзор) // Почвоведение. 2015. № 7. С. 816–823.

11. Давлетшина М.Р. Анализ устойчивости почвенной системы с использованием аппарата теории катастроф // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2009. Т. 11. № 1 (7). С. 1435–1439.

12. Рыжова И.М. Анализ устойчивости почв на основе теории нелинейных динамических систем // Почвоведение. 2003. № 5. С. 583–590.

13. Зубина В.А. Обзор и анализ методов оптимизации и компьютерных программ для повышения эффективности машинно-тракторного парка // Вестник аграрной науки Дона. 2018. № 1 (41). С. 26–32.

14. Исакова С.П., Лапченко Е.А. Web-комплекс на базе математической модели формирования оптимального машинно-тракторного парка // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2016. № 5. С. 76–82.

15. Полуэктов Р.А., Смоляр Э.И., Терлеев В.В., Топаж А.Г. Модели продукционного процесса сельскохозяйственных культур. СПб.: издательство Санкт-Петербургского государственного университета, 2006. 396 с.