Управления процессами выращивания сельскохозяйственных культур в орошаемом земледелии

09-09-2018

Традиционные методы принятия технологических решений на сегодняшнем этапе развития экономических систем стали малоэффективными. Это связано с увеличением объемов циркулирующей в системе управления информации, и потребности в использовании более сложных моделей процессов, схем принятия решений включающие все большее число факторов. Необходим поиск новых подходов которые бы использовали информационные ресурсе и основывались на последних достижениях науки и техники в этом направлении.

Подобным подходом может стать автоматическая экспертная система фенологического прогнозирования, как основа в общую систему управления технологиями.

Для реализации этого подхода на основе статистического анализа была обработана ряд факторов, влияющих на развитие культур, и выбраны те факторы которые оказывают самое большое влияние на развитие посева. Такими факторами влияния стали температура и влажность земли. Влияние иных факторов незначительный (в частности агротехнических) и проявляется в некоторые фазы развития. Так как использована метеорологическая информация и факторы влияния на культуру типичные для зоны орошаемого земледелия, был избран тепловой фактор как основной для реализации модели прогноза [1]. Подробное статистический разбор связи факторов влияния на фазы развития культур доказывает верность выбора термического фактора как основного в зоне орошаемого земледелия.

Для решения задачи прогноза по термическим фактором влияния создана производственная модель развития в основу которой положены расчеты биоклиматических констант (БК) [2,3].

Создан алгоритм расчета биологического возраста и прогноза разложения культур реализует расчеты сумм средних суточных температур последовательно от фазы к фазе и определения календарных дат - моментов, когда эта сумма достигнет нужного для данного м/у фазного периода значение.

Машинная реализация модели развития позволила рассчитывать прогнозные даты наступления фенологических фаз в зависимости от условий выращивания культуры [4].

Практические испытания системы показали, что отклонения рассчитанных дат наступления фаз от настоящих на 1 сутки было в 20 процентов случаев, 2-3 дней в 70 процентов и 4-5 дев в 10 процентов. Для любой культуры эти параметры будут различными, однако все они лежат в доверительном промежутке-3σ.

Полученные результаты прогнозных расчетов возможно применять в системе оперативного планирования технологий. Сутью модели назначения агромерам является биологический индекс развития, отражающий связь м/у фенофаз и пределами проведения агромерам.

Индексы рассчитываются для любой культуры, фазы и характеризующие ограниченно-допустимые сроки проведения технологических операций.

Промежутки индексов для любой технологической операции оцениваются на основании экспертного анализа и создаются в базе данных системы. Алгоритм машинной реализации расчетов сроков проведения агромерам изображено

Результат расчета срока проведения технологической операции зависит от состояния посева на поле и температуры внешней среды.

Так как технологическая операция при разных условиях проведения и действия внешних факторов имеет разную эффективность, создан и реализован алгоритм корректировки проведения технологических операций. Варианты комплекса агромерам создаются в ходе диалога с системой за счет выбора из базы данных альтернативных технологических операций. Исходный документ расчета системы включает сроки назначения технологических операций, ее экономические и технические параметры (рис. 2).

Расчет экономической эффективности создания и введения системы в производство на основании условно-договорного оценки эксплуатационных возможностей системы продемонстрировал, что окупаемость возможна на протяжении 1-2 лет использования.

Эффективность функционирования системы в производстве рассчитывается рядом показателей, которые указывают на рациональность выращивания сельскохозяйственных культур и сортов.

Эффективность системы в целом предопределяется высокой работоспособностью i устойчивостью функционирования в сочетании с оптимальными временными характеристиками расчетных процессов i удобством эксплуатации благодаря развитому интерфейсу.


Другие статьи по теме:
 Методологические основы оценки эффективности производственного потенциала предприятий АПК
 Инженерные аспекты машинной реализации алгоритма автоматизированного прогнозирования развития культур
 Поднимать сельское хозяйство Украины возьмутся японцы?
 Управление влагообеспечения культур на основе оптимизации процедур принятия решений
 Современное состояние плодородия почв Донецкой области

Добавить комментарий:

Введите ваше имя:

Комментарий:

 

Что новенького?

 
Областной Минсельхоз подвел итоги проверки
Три комплекса с полным циклом производства построят менее чем за два года.
Финансовую поддержку окажут из бюджетов двух уровней
 
 

Рекомендуем к прочтению

image

Скотоводство

Важнейшую роль в скотоводстве играет кормовая база.О том как грамотно составить и подобрать кормовую базу. Читать дальше...

image

Рыболовство

По свидетельству многих летописных источников одним из древнейших занятий было рыболовство. Читать дальше...

image

Овцеводство

Традиционной в Украине есть и такая отрасль животноводства, как овцеводство. Читать дальше...

image

Сельхозтехника

Компания Предлагает современную новую и подержанную технику иностранного производства, наиболее.. Читать дальше...