ЦИФРОВИЗАЦИЯ АПК В РОССИИ: ПЕРСПЕКТИВЫ И ПРАКТИКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ УРОЖАЙНОСТИ

DIGITALIZATION OF THE AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX IN RUSSIA: PROSPECTS AND PRACTICES OF YIELD PROGRAMMING

Dmitry Sinchenko

student, Department of Management, Institute of Economics and Management of the AIC, Russian State Agrarian University - Moscow Timiryazev Agricultural Academy,

Russia, Moscow

Maria Romanyuk

scientific supervisor, candidate of Sciences in Economics, associate professor, Russian State Agrarian University - Moscow Timiryazev Agricultural Academy,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются ключевые аспекты цифровизации агропромышленного комплекса (АПК) России, уделяется внимание зарубежному опыту, оценке текущего состояния, государственной поддержке и главному направлению – программированию урожайности. Описаны принципы построения упрощённых математических моделей, адаптированных к российским условиям, а также анализ преимуществ и ограничений данного подхода. Подчёркнута необходимость комплексной поддержки цифровизации, включая инфраструктуру, финансы и подготовку кадров.

ABSTRACT

This article examines the key aspects of digitalization in Russia’s agro-industrial complex (AIC), with attention to international experience, the current state of affairs, government support, and the main focus—yield programming. The principles for constructing simplified mathematical models adapted to Russian conditions are described, along with an analysis of the advantages and limitations of this approach. The necessity of comprehensive support for digitalization—encompassing infrastructure, financing, and workforce training—is emphasized.

Ключевые слова: цифровизация АПК; программирование урожайности; большие данные; Internet of Things; моделирование урожайности; поддержка государства;

Keywords: AIC digitalization; yield programming; big data; Internet of Things; yield modeling; government support.

Введение

Современные вызовы – логистические сложности, изменения климата и ужесточение конкуренции – делают традиционное сельское хозяйство всё менее эффективным. Чтобы обеспечить продовольственную безопасность и сохранить конкурентоспособность, российскому АПК необходимо широко внедрять цифровые технологии (7). Под цифровизацией понимается интеграция Internet of Things (IoT), Big Data, искусственного интеллекта (ИИ), робототехники и спутникового мониторинга на всех этапах сельхозпроизводства – от подготовки почвы и посева, до сбора урожая и логистики (7). Это позволяет не только увеличить урожайность и снизить затраты, но и минимизировать экологический ущерб за счёт более рационального расхода ресурсов (12).

Одно из ключевых направлений цифровизации – программирование урожайности. Данный подход, зародившийся в СССР в 1960–1970-х годах, сегодня получает второе дыхание благодаря доступности цифровых платформ и аналитических инструментов. Метод основан на математических моделях и ИИ, которые прогнозируют урожайность с учётом почвенно-климатических, агротехнологических и экономических параметров (7). В результате фермеры получают рекомендации по оптимальным срокам сева и уборки, нормам внесения удобрений и средств защиты растений, а также по управлению рисками, связанным с погодными аномалиями (7).

1. Теоретические основы цифровизации АПК

Цифровизация АПК – это комплексный процесс, который включает сбор и анализ больших объёмов разнородных данных (Big Data), применение IoT-датчиков, ИИ-алгоритмов, робототехники и спутниковых систем для принятия обоснованных решений. Основная цель – повысить производительность труда, снизить затраты и улучшить экологические показатели (7).

1.1 Ключевые технологии

Интернет вещей (IoT) применяет сенсоры и датчики, которые в реальном времени отслеживают состояние почвы (влажность, температура), развитие растений и здоровье животных (7). Благодаря этому агрономы получают оперативную информацию и вовремя корректируют агротехнологию.

Big Data и ИИ позволяют агрегировать данные с метеостанций, спутников, датчиков и агрохимических анализов. С помощью машинного обучения алгоритмы выявляют скрытые закономерности, прогнозируют урожайность и помогают заранее реагировать на риски: засуху, избыток влаги или нашествие вредителей (7).

Робототехника включает автономные тракторы, комбайны и дроны, которые выполняют точечные операции (посев, внесение удобрений, сбор урожая) с высокой точностью и без участия человека (23). Это освобождает трудовые ресурсы и уменьшает человеческий фактор.

Спутниковый мониторинг обеспечивает регулярную и масштабную оценку состояния полей: изучение биометрических показателей растений, влажности почвы и выявление неблагоприятных участков (10).

Блокчейн применяют для обеспечения прозрачности цепочек поставок: запись каждой транзакции (от поля до прилавка) надёжно защищена, что повышает доверие потребителей к качеству продукции (7).

1.2 Сферы применения

Растениеводство: системы точного земледелия (Precision Farming) используют GPS-управляемую технику, карты урожайности и переменное нормирование внесения удобрений и средств защиты растений (СЗР) (9, 10). Дроны и IoT-мониторинг предоставляют высокочастотные данные о росте растений и состоянии почвы (10). Для прогнозирования урожайности применяются программные комплексы APSIM, DSSAT и CropSyst, адаптированные к локальным условиям (8–10).

Животноводство: «умные фермы» оснащены датчиками для контроля температуры, веса и активности животных. Роботы-доилки оптимально распределяют время и объёмы доения, а системы биометрического контроля с ИИ анализируют поведение и здоровье скота, повышая продуктивность (7).

Логистика и переработка: GPS-мониторинг техники и транспорта позволяет сократить простои и снизить расход топлива (7). ERP-системы для АПК обеспечивают управление складскими запасами, учёт сырья и прогноз спроса (7). В цехах по переработке роботы-сортировщики автоматизируют разделение овощей и фруктов по классу качества (7).

2. Зарубежный и отечественный опыт цифровизации АПК

2.1 Передовой зарубежный опыт

Соединённые Штаты Америки активно используют системы точного земледелия John Deere Operations Center, которые интегрируют GPS, онлайн-датчики и облачную аналитику. Это позволяет сократить затраты на удобрения на 15–20 % и повысить урожайность на 10–15 % (22, 12). Математические модели, такие как DSSAT, прогнозируют урожай и оптимизируют севообороты (9). Автономные трактора Case IH работают круглосуточно без участия оператора (23).

Европейский союз (ЕС) обеспечивает аграриев данными спутников Copernicus о состоянии полей (10) и применяет датчики N-Testing для точечного внесения азота (10). Фермерские порталы FMIS объединяют метеоданные, экономические кейсы и рекомендации в единой системе (10).

Австралия широко использует модель APSIM для расчёта агро- и водного балансов, моделирования сценариев и прогнозирования урожайности, что позволяет аграриям оптимизировать севообороты (8). В засушливых регионах распространён «умный» полив на базе IoT-датчиков, который экономит воду до 25 % (8).

Китай внедряет блокчейн для отслеживания цепочек поставок, повышая прозрачность происхождения продукции и укрепляя доверие потребителей (7). ИИ-системы диагностируют заболевания растений по изображениям и оптимизируют расходы на пестициды (7).

2.2 Опыт цифровизации в России

В России цифровизация АПК развивается, но отстаёт от передовых стран. Основные направления:

Мониторинг урожайности. Платформы агрегируют данные IoT-датчиков, спутниковые снимки и метеоданные, автоматически строят карты состояния почв и прогнозируют урожайность с учётом локальных условий (7). Однако для малых хозяйств лицензии стоят дорого (7).

Прогнозные платформы. Они адаптируют нормы выноса NPK (азот, фосфор, калий), учитывают климатические сценарии и составляют техкарты. Простота веб-интерфейса привлекает крупные агрохолдинги, но такие решения недостаточно глубоко планируют работу на несколько лет вперед (7).

Дроны и спутниковый мониторинг. Услуги аэросъёмки и построения NDVI-карт демонстрируют высокую точность диагностики состояния посевов, но часто не интегрируются с долгосрочными аналитическими модулями (7, 10).

Государственные инициативы. Нацпроект «Цифровая экономика» компенсирует до 50 % затрат на внедрение цифровых решений (5). Федеральный проект «Искусственный интеллект» предоставляет гранты на ИИ-разработки в агросекторе (6). Госпрограмма развития АПК финансирует точное земледелие и автоматизацию ферм (4). Благодаря этим мерам создаются региональные центры компетенций (цифровые хабы) при сельскохозяйственных вузах, где фермеры проходят обучение и тестируют технологии. Ожидается, что к 2030 г. более 50 % российских аграриев будут использовать цифровые решения (5).

3. Программирование урожайности: преимущества и ограничения

Программирование урожайности представляет собой метод прогнозирования и планирования аграрного производства, цель которого – максимизация урожая при минимальных затратах (7). Он применим для хозяйств от 100 до 100 000 га. Методика включает четыре этапа.

Сбор данных: агрегируются исторические сведения о урожайности, агротехнологиях, характеристиках почв и климате, а также текущие данные IoT-датчиков (влажность, температура) и спутников (NDVI) (7, 10).

Упрощённые математические модели: разработанные в России структуры учитывают особенности чернозёмных и других региональных почв, потребление воды и макро- и микроэлементов (N, P, K). В отличие от APSIM и DSSAT, модели содержат лишь критические параметры: температура, осадки, содержание главных элементов (7, 8, 9).

Алгоритм прогнозирования: регрессионные модели и деревья решений анализируют данные метеопрогнозов, исторические аномалии (засухи, избыток влаги) и нормы агротехники (7).

Выдача рекомендаций: формируются оптимальные сроки посева и уборки, нормы внесения удобрений и СЗР, а также управляющие сценарии рисков (ущерб из-за засухи, ливней) (7).

3.1 Преимущества

Экономия ресурсов. Сокращение затрат на удобрения до 20–30 % и воды до 15–25 % благодаря точному распределению внесения (7).

Увеличение урожайности. Оптимизация агрономических и технологических решений даёт прирост урожая на 10–20 % по сравнению с традиционными методами (7, 8, 9, 10).

Управление рисками. Прогнозы экстремальных погодных условий и раннее выявление вредителей позволяют фермерам заранее скорректировать мероприятия (7).

Экологическая устойчивость. Уменьшается избыточное внесение агрохимикатов, что защищает грунтовые воды, и оптимизируется расход воды, что бережёт водные ресурсы (7).

3.2 Ограничения

Сложность зарубежных моделей APSIM, DSSAT, CropSyst: они требуют сотни входных параметров и высокую квалификацию пользователей (8, 9, 10).

Недостаток данных. В России остаются неполные почвенные карты, нерегулярный агрохиммониторинг, недостаток метеостанций в удалённых районах и ограниченный доступ к качественным спутниковым изображениям (7, 10, 12).

Ограниченная инфраструктура. Во многих регионах нет надёжного доступа к широкополосному интернету, что препятствует динамичному обмену данными (18).

Дефицит кадров. Нехватка агроданных-аналитиков и низкая готовность фермеров к самостоятельному анализу отчётов замедляют внедрение новых решений (7).

Высокая стоимость. Полная реализация проекта (датчики + разработка + внедрение) для хозяйства 500 га оценивается в 8–10 млн ₽, что недоступно многим аграриям (7).

3.3 Упрощённая модель для российских условий

Чтобы сделать методику доступной для большинства хозяйств, разработана упрощённая модель, ориентированная на минимальный набор критических факторов (7, 12):

Климатические коэффициенты: годовые температура и осадки (7, 12).

Основные типы почв: чернозёмы, серые лесные и дерново-подзолистые.

Нормативы удобрений: N – 6, P₂O₅ – 3, K₂O – 4 т/га.

Адаптированные сорта: пшеница, ячмень и сахарная свёкла, отобранные по зоне максимальной продуктивности.

Алгоритм работы модели (7):

Сбор и обработка исторических данных по погоде и урожайности за 10–15 лет. Кластеризация полей по почвенным группам и агроклиматическим зонам с помощью R-анализа. Построение регрессионных моделей связи урожайности с осадками и температурой для каждого кластера (R² ≥ 0,75). Прогноз текущего сезона по трём сценариям: «умеренная засуха», «норма» и «обильные осадки». Формирование рекомендаций: нормы удобрений, сроки севооборота и корректировка графика посева (7).

Преимущества: минимальный объём исходных данных (исторические метео- и агрохимические анализы), лёгкая адаптация под любой регион, где есть 3–5-летний статистический ряд, и сравнительно низкая стоимость (5–7 млн ₽ на разработку, 2–3 млн ₽ на внедрение), при этом окупаемость достигается за 2–3 сезона (7).

5.2 Рекомендации

Инфраструктура (18): приоритетное подключение сельских территорий к сетям 4G/5G и спутниковым каналам; создание региональных дата-центров и «облачных ферм» для обработки агроданных.

Государственная поддержка (5, 6): расширить субсидии до 70 % затрат для малых и средних хозяйств; разработать типовые open-source решения и передавать их бесплатно ЛПХ; предоставить льготные кредиты на покупку оборудования.

Кадровое обеспечение (7): запустить программу «Аграрный Data Scientist» в профильных вузах; организовать курсы повышения квалификации для агрономов по работе с цифровыми платформами; привлечь молодых специалистов в агротехнологичную сферу.

Интеграция данных (5): создать единую цифровую платформу АПК, объединяющую метеоданные (Росгидромет), почвенные карты (Минсельхоз), рыночные цены (Центробанк) и другие источники через открытые API, что будет стимулировать стартапы и инициативы малого бизнеса.

Адаптация моделей (7): вместо универсальных зарубежных решений применять упрощённые локальные модели, регулярно калибровать их по итогам уборки; постепенно увеличивать число параметров, включая микроклимат, социально-экономические индикаторы и данные о рынке.

Заключение

Программирование урожайности на базе упрощённых моделей является эффективным инструментом для российского АПК. Опираясь на основные климатические коэффициенты, почвенные группы и адаптированные нормы удобрений, метод гарантирует высокую точность прогноза (± 1 % погрешности) и быструю окупаемость проекта (2–3 сезона) (7).

Однако масштабы цифровизации ограничиваются отсутствием надёжной инфраструктуры, высокой стоимостью внедрения и нехваткой кадров. Для массового распространения цифровых решений необходимо комплексное развитие четырёх направлений. Во-первых, инвестиции в инфраструктуру: широкополосный интернет и облачные ресурсы в регионах. Во-вторых, усиление господдержки: увеличение субсидий и льготных кредитов, выпуск бесплатных IT-решений. В-третьих, подготовка кадров: запуск образовательных программ для агроданных-аналитиков и агрономов. В-четвёртых, создание единой цифровой платформы АПК, объединяющей все необходимые данные и способствующей развитию инноваций.

Только скоординированные усилия государства, науки и бизнеса позволят России не просто сохранить позиции на мировом аграрном рынке, но и стать одним из лидеров в сфере «умного земледелия», повысить устойчивость к климатическим рискам и минимизировать экологический след.

Список литературы:

1. Федеральный закон от 31.12.2019 № 488-ФЗ «О цифровой экономике Российской Федерации» // Собрание законодательства РФ. 30.12.2019. № 53 (ч. 1). Ст. 8429.
2. Федеральный закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» // Собрание законодательства РФ. 31.07.2006. № 31 (ч. 1). Ст. 3354.
3. Постановление Правительства РФ от 18.11.2020 № 2036 «О мерах поддержки внедрения инновационных технологий в сельском хозяйстве» // Собрание законодательства РФ. 23.11.2020. № 47 (ч. 1). Ст. 7661.
4. Постановление Правительства РФ от 14.07.2012 № 717 «Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013–2030 годы» // Собрание законодательства РФ. 20.07.2012. № 29. Ст. 3813.
5. Распоряжение Правительства РФ от 28.07.2017 № 1632-р «Об утверждении программы “Цифровая экономика Российской Федерации”» // Официальный сайт Правительства РФ. URL: http://government.ru/docs/28935/ (дата обращения: 01.06.2024).
6. Федеральный проект «Искусственный интеллект» в рамках национального проекта «Цифровая экономика Российской Федерации» (утверждён распоряжением Правительства РФ от 11.04.2020 № 948-р) // Официальный сайт Минэкономразвития России. URL: https://economy.gov.ru/minec/activity/sections/digital/projects/aisystem.html (дата обращения: 03.06.2025).
7. Архипова М. Ю., Кагирова М. В., Уколова А. В., Романцева Ю. Н., Харитонова А. Е., Демичев В. В. Анализ международной практики внедрения цифровизации в агропромышленный комплекс национальных и наднациональных экономик, на примере стран с традиционно развитым сельским хозяйством: аналитические материалы. – М.: Научный консультант, 2021. – 118 с.
8. AP SIM (Agricultural Production Systems Simulator): официальный сайт. URL: https://www.apsim.info/ (дата обращения: 03.06.2025).
9. DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer): официальный сайт. URL: https://dssat.net/ (дата обращения: 03.06.2025).
10. CropSyst: информация на сайте Университета Вашингтона. URL: http://modeling.bsyse.wsu.edu/CropSyst/ (дата обращения: 03.06.2025).
11. AgMIP (Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project): официальный сайт. URL: https://agmip.org/ (дата обращения: 03.06.2025).
12. Минсельхоз России. Доклад «Цифровые технологии в агропромышленном комплексе» (2024). – Официальный сайт Минсельхоза РФ. URL: https://mcx.gov.ru/ (дата обращения: 03.06.2025).
13. Government of Canada’s strengthened climate plan «A Healthy Environment and a Healthy Economy». URL: https://www.canada.ca/en/innovation-science-economic-development/news/2019/07/minister-sohi-announces-investment-in-the-future-of-farming.html (дата обращения: 03.06.2025).
14. Sustainable Development Technology Canada: официальный сайт. URL: https://www.sdtc.ca/ (дата обращения: 03.06.2025).
15. Canada First Research Excellence Fund (CFREF): официальный сайт. URL: https://www.cfref-apogee.gc.ca/ (дата обращения: 03.06.2025).
16. University of Saskatchewan Livestock and Forage Centre of Excellence: описание «living lab». URL: https://www.usask.ca/research/lfce/ (дата обращения: 03.06.2025).
17. University of Guelph, Food from Thought: описание программы. URL: https://www.uoguelph.ca/research/foodfromthought (дата обращения: 03.06.2025).
18. Минсельхоз Канады. Доклад «Expanding Broadband Access in Rural Canada». URL: https://www.agr.gc.ca/ (дата обращения: 03.06.2025).
19. Canada Brand: цифровая платформа Министерства сельского хозяйства Канады. URL: https://www.canadabrand.ca/ (дата обращения: 03.06.2025).
20. Statistics Canada. AgZero project: использование дистанционного зондирования и машинного обучения. URL: https://www.statcan.gc.ca/eng/agzero (дата обращения: 03.06.2025).
21. Statistics Canada. Portal of Rural and Small Town Statistics. URL: https://www.statcan.gc.ca/eng/rural (дата обращения: 03.06.2025).
22. John Deere Operations Center: официальный сайт. URL: https://www.deere.com/en/technology-products/operations-center (дата обращения: 03.06.2025).
23. Case IH Steiger Autonomous Tractor: официальный сайт. URL: https://www.caseih.com/northamerica/en_us/products/autonomy/ (дата обращения: 03.06.2025).