Алгоритм выбора агротехнологий и технических средств при производстве продукции растениеводства

Рассмотрены существующие работы по выбору технологий и технических средств, реализованные в виде программного обеспечения. Показаны факторы, которые необходимо учитывать при выборе агротехнологий: фитосанитарные, почвенно-климатические и природные условия, оптимальные сроки проведения работ, эффективные схемы применения удобрений и средств защиты, выбор комплексов машин в зависимости от природных условий (размеры полей), а также учет затрат на выполнение всего комплекса работ. Представлен алгоритм web-ориентированного программного комплекса «СТАМАТ» по выбору агротехнологий и технических средств производства продукции растениеводства с учетом особенностей расположения и производственных условий хозяйства. Использован графический способ представления алгоритма в виде схемы. Данный способ дает возможность осуществлять представление многоуровневой иерархической схемы взаимодействия между данными описываемой предметной области. Показаны функции, отражающие разработанный алгоритм. Выделено несколько блоков, которые в программном комплексе будут представлять отдельные программные модули с общей базой данных и объединенным общим интерфейсом: «Аутентификация пользователя», «Редактор БД», «Подбор технологий», «Подбор техники», «Отчеты». Приведено описание блоков и функций, которые они реализуют. По итогам работы программного модуля «Выбор технологий» формируется несколько вариантов технологий, технологических карт производства продукции растениеводства с указанием необходимых технологических операций и сроков их проведения, а также списком техники, нужной для выполнения заданного объема работ в оптимальные агротехнические сроки. Результатом работы модуля «Выбор техники» является вариант подбора оптимального состава машинно-тракторного парка, необходимого для выполнения одной технологии из ряда рассчитанных вариантов.

1. Rose D.C., Wheeler R., Winter M., Lobley M., Chivers Ch.-A. Agriculture 4.0: Making it work for people, production, and the planet // Land Use Policy. 2021. Vol. 100. N. article 104933. DOI: 10.1016/j.landusepol.2020.104933.

2. Измайлов А.Ю., Годжаев З.А., Гришин А.П., Гришин А.А., Дорохов А.А. Цифровое сельское хозяйство (обзор цифровых технологий сельхозназначения) // Инновации в сельском хозяйстве. 2019. № 2 (31). С. 41-52.

3. Sharma R., Parhi Sh., Shishodia A. Industry 4.0 Applications in Agriculture: Cyber-Physical Agricultural Systems (CPASs) // Advances in Mechanical Engineering. Select Proceedings of ICAME 2020. 2020. P. 807-813. DOI: 10.1007/978-981-15-3639-7_97.

4. Gurfova S.A. Digitalization of agriculture: formation and development // Экономика и предпринимательство. 2020. № 3 (116). С. 445-448. DOI: 10.34925/EIP.2020.116.3.092.

5. Zhumaxanova K.M., Yessymkhanova Z.K., Yessenzhigitova R.G., Kaydarova A.T. The current state of agriculture digitalization: problems and ways of solution // Central Asian Economic Review. 2019. N 5 (128). С. 144-155.

6. Иванова С.В. Наилучшие доступные технологии в растениеводстве для регионов Сибири // XXI век. Техносферная безопасность. 2016. № 1 (1). С. 59-67.

7. Альт В.В., Исакова С.П., Балушкина Е.А. Выбор технологий в растениеводстве: под ходы и методы, применяемые в информационных системах // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2020. № 1 (57). С. 52-58. DOI: 10.12737/2073-04622020-52-58.

8. Бейлис В.М. Оценка материально-технических ресурсов технологий производства сельскохозяйственных культур // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2017. № 3. С. 39-44.

9. Степных Н.В., Нестерова Е.В., Заргарян А.М. Экономическая оценка технологий выращивания сельскохозяйственных культур с помощью веб-приложения // Вестник Курганской ГСХА. 2020. № 1 (33). С. 24-29.

10. Зубина В.А. Обзор и анализ методов оптимизации и компьютерных программ для повышения эффективности МТП // Вестник аграрной науки Дона. 2018. № 41. С. 26-32.

11. Гостев А.В., Пыхтин А.И., Любицкий Н.И. Программное обеспечение рационального выбора адаптивных технологий возделывания зерновых культур как элемент цифровизации земледелия // Известия Юго-Западного государственного университета. 2019. Vol. 23 (6). С. 189-209. DOI: 10.21869/22231560-2019-23-6-189-209.

12. Gostev A.V., Pykhtin A.I., Liudmila S. Program for the rational choice of highly cost-effective adaptive technology of grain cultivation for various conditions of the European part of the Russian Federation // Journal of Applied Engineering Science. 2020. Vol. 679. N 18. P. 216-221. DOI: 10.5937/jaes18-26312.

13. Ткаченко В.В. Методика многокритериальной комплексной оценки и выбора технологии возделывания сельскохозяйственных культур // Научный журнал КубГАУ. 2016. Т. 123. № 9. С. 1-19.

14. Гостев А.В., Пыхтин А.И. Современные подходы к автоматизации рационального выбора адаптивных агротехнологий // Достижения науки и техники АПК. 2018. Т. 32. № 11. С. 71-74.

15. Клочков А.В., Соломко О.Б., Клочкова О.С. Влияние погодных условий на урожайность сельскохозяйственных культур // Вестник Белорусской государственной сельскохозяйственной академии. 2019. № 2. C. 101-105.

16. Альт В.В., Исакова С.П., Лапченко Е.А., Елкин О.В. Структурная схема по выбору технологий и технических средств в растениеводстве // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2019. Т. 49. № 3. С. 8793. DOI: 10.26898/0370-8799-2019-3-11

17. Альт В.В., Балушкина Е.А., Исакова С.П. Математическая модель по выбору технологий возделывания зерновых культур // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2020. Т. 50. № 2. С. 92-99. DOI: 10.26898/0370-8799-2020-2-11.