РАЗРАБОТКА АНАЛИТИЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ФОРМИРОВАНИЯ СЕВООБОРОТОВ

​DEVELOPMENT OF AN ANALYTICAL SOLUTION FOR AUTOMATED CROP ROTATION

Tatiana Shadrina

student, Department of Information technologies and automated systems, Perm National Research Polytechnic University,

Russia, Perm

Elena Dolgova

scientific supervisor, Doctor of Economics, professor, Perm National Research Polytechnic University,

Russia, Perm

Авторы выражают благодарность Госсман Наталье Александровне за консультацию по предметной области при проведении данного исследования.

АННОТАЦИЯ

В статье приводятся результаты анализа существующих решений автоматизированного формирования севооборотов и описывается разработка аналитического решения для автоматизации формирования множества севооборотов, допустимых по агрономическим правилам и с учетом истории полей.

ABSTRACT

The article presents the results of an analysis of existing automated crop rotation solutions and describes the development of an analytical solution for automating the formation of multiple crop rotations that are acceptable according to agronomic rules and considering the history of fields.

Ключевые слова: севооборот; автоматизация; растениеводство; доходность; множество.

Keywords: crop rotation; automation; crop production; profitability; multitude.

Актуальность темы исследования. Для поддержания уровня обеспеченности продуктами питания и сохранения продовольственной безопасности населения страны необходимо стабильное развитие и функционирование сельскохозяйственного производства, что подтверждается следующими документами:

- Федеральный закон «О развитии сельского хозяйства» от 29.12.2006 N 264-ФЗ [1];

- Указ Президента РФ от 21.07.2016 N 350 (ред. от 28.09.2023) «О мерах по реализации государственной научно-технической политики в интересах развития сельского хозяйства» [2];

- Федеральная научно-техническая программа развития сельского хозяйства на 2017–2030 г. [3].

При этом в условиях стремительно меняющейся экономики требуется обеспечить рентабельность агрохолдингов. Подтверждением этому являются:

- Публичная декларация приоритетных целей и задач Министерства сельского хозяйства Российской Федерации на 2024 год, где одной из целей является повышение финансовой устойчивости российских предприятий аграрно-промышленного комплекса [4];

- Тенденция к снижению рентабельности проданных товаров сельского хозяйства по данным Росстат [5];

- Снижение рентабельности растениеводства по данным Аналитического Кредитного Рейтингового Агентства [6].

Для решения этой проблемы ведется активная цифровизация в отрасли агропромышленности, разработка и применение автоматизированных систем управления и планирования, что подтверждается Распоряжением Правительства РФ от 23.11.2023 N 3309-р «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации отраслей агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года» [7].

Несмотря на тенденцию к автоматизации производственных процессов, в области агропромышленности все еще остаются такие производства, где составление севооборотов осуществляется путем ручного планирования, что приводит к некорректным результатам планирования и, как следствие, снижению доходности агрохолдинга при реализации плана сельскохозяйственных работ. Таким образом, требуется разработать алгоритм автоматизированного формирования множества севооборотов допустимых по агрономическим правилам и с учетом истории средств защиты растений (СЗР). Для разработки такого алгоритма необходимо сформулировать аналитическое решение.

Цель работы: разработка аналитического решения автоматизации формирования множества севооборотов для увеличения доходности агрохолдинга.

Задачи исследования:

1) анализ методологии составления севооборота и применения существующих алгоритмов;

2) разработка математического описания формирования множества севооборотов, учитывающего агрономические правила, историю культур и влияние средств защиты растений.

Севооборот - научно обоснованное чередование сельскохозяйственных культур и чистого пара во времени и на территории [8].

Для определения критериев оценки существующих решений автоматизированного формирования множества допустимых севооборотов необходимо провести анализ методологии составления схемы севооборота в сельском хозяйстве.

При построении севооборота в агропромышленности используют принципы, приведенные в таблице 1 [8].

Таблица 1

Принципы построения севооборотов

В силу того, что агропромышленность сильно зависит от климата, почвы, выбранных культур и других факторов [8], приведенные в таблице 1 принципы являются адаптивными, при этом их можно свести к следующим основным агрономическим правилам:

- учет предшественника;

- соблюдение сроков возврата;

- соблюдение допустимого количества лет высаживания одной культуры подряд.

Распределение культур севооборота по полям определяется ротацией севооборотов [8]. Ротация севооборота – период времени, в течение которого культуры и пары проходят через каждое поле в последовательности предусмотренной схемой севооборота. Пример ротационной таблицы – таблица 2.

Таблица 2

Ротационная таблица

Из таблицы 2 видно, что севооборот нельзя рассматривать как цепочку культур, которая начинается на первом шаге и заканчивается на последнем, а нужно учитывать его цикличность, то есть, возможность его применения, начиная с любого шага.

Важную роль при решении вопросов более рационального использования земли, сохранения и повышения плодородия почвы играет книга истории полей [8]. В книге истории полей приводятся данные обо всех мероприятиях, проводимых на поле при выращивании культуры. При проектировании севооборота необходимо учитывать, что первый шаг будет применяться на поле, на котором уже высаживалась та или иная культура, а также применялись СЗР, которые могут оказывать негативное воздействие на выращиваемые культуры.

Таким образом, на основании методологии составления севооборотов в сельском хозяйстве можно выделить следующие критерии для оценки существующих решений автоматизированного формирования севооборотов:

- К1 – Учет предшественника;

- К2 – Учет сроков возврата;

- К3 – Учет количества сезонов выращивания одной культуры подряд;

- К4 – Взаимозаменяемость культур на шагах;

- К5 – Учет истории полей;

- К5.1 – Учет истории культур;

- К5.2 – Учет истории СЗР;

- К6 – Гарантия существования лучшего варианта;

- К7 – Цикличность севооборота.

Анализ существующих решений показал, что для автоматизированного формирования допустимых севооборотов преимущественно используются графовые алгоритмы. Результат оценки существующих решений по подготовленным критериям приведен в таблице 3.

Таблица 3

Оценка существующих подходов

Для описания решения проблемы автоматизированного формирования множества допустимых севооборотов удобным математическим аппаратом является тория множеств.

Зададим множество всех вариантов севооборотов следующим образом:

,                                                                           (1)

где  – размерность входного множества культур,  – длинна севооборота.

Зададим множество критериев, по которым необходимо проверить севообороты, в общем случаи:

                                                                             (3)

Обозначим множество севооборотов, определенных как допустимые по i-тому критерию, как .

Тогда множество севооборотов, допустимых по всем критериям, можно найти как:

Так как , а  , следовательно, в рамках рассматриваемой задачи  можно объявить, как универсум. Тогда:

Таким образом, получаем:

При программной реализации такой подход может оказаться непрактичным в силу того, что по одним критериям будет удобнее проверять допустимость, а по другим, наоборот, недопустимость севооборотов. В связи с этим разобьем множество K на два подмножества:

-  - критерии, по которым определяются допустимые севообороты,

-  - критерии, по которым определяются недопустимые севообороты.

Тогда уравнение (5) примет следующий вид:

Из уравнения 7, получаем, что множество допустимых севооборотов можно найти как разность пересечения множеств допустимых севооборотов по критериям множества  и объединения множеств недопустимых севооборотов по критериям множества :

В ходе работы сформулированы критерии для анализа существующих решений автоматизированного формирования севооборотов. В результате оценки существующих решений по сформулированным критериям выявлена необходимость в разработке собственного решения. Для учета всех критериев разработано аналитическое решение, основанное на теории множеств. Такое решение позволяет при автоматизированном формировании севооборотов учесть как определенные в процессе исследования агрономические правила и влияние СЗР, так и новые условия, если такие появятся.

Таким образом, решены все поставленные задачи, поставленная цель достигнута в полном объеме.

Полученное решение можно использовать для разработки алгоритма автоматизированного формирования севооборотов, что является поводом для дальнейших исследований.

Список литературы:

1. Федеральный закон «О развитии сельского хозяйства» от 29.12.2006 N 264-ФЗ (последняя редакция) // КонсультантПлюс (дата обращения: 15.11.2024).
2. Указ Президента РФ от 21.07.2016 N 350 (ред. от 28.09.2023) «О мерах по реализации государственной научно-технической политики в интересах развития сельского хозяйства» // КонсультантПлюс (дата обращения: 15.11.2024).
3. Федеральная научно-техническая программа развития сельского хозяйства на 2017–2030 г. : утверждена Постановлением Правительства РФ от 25 августа 2017 г. № 996. - Москва, 2017. // КонсультантПлюс (дата обращения: 16.11.2024).
4. Публичная декларация приоритетных целей и задач Министерства сельского хозяйства Российской Федерации на 2024 год. Цели деятельности // КонсультантПлюс (дата обращения: 16.11.2024).
5. Федеральная служба государственной статистики (Росстат) [Электронный ресурс]. - URL: https://bi.gks.ru/biportal/contourbi.jsp?allsol=1&solution=Dashboard&project=%2FDashboard%2Ffinance_statistics (дата обращения: 18.11.2023).
6. Аналитическое кредитное рейтинговое агентство. Исследование рентабельности сельскохозяйственного производства в России [Электронный ресурс]. - М., 2023. - URL: https://www.acra-ratings.ru/research/2773/ (дата обращения: 20.11.2024).
7. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 23 ноября 2023 г. № 3309-р «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации отраслей агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года» // КонсультантПлюс (дата обращения: 28.04.2025).
8. Т. С. Киселева, С. С. Миллер, А. Н. Моисеев. Основы и продуктивность севооборотов – Тюмень : Государственный аграрный университет Северного Зауралья, 2024. – 4-78 с.