Научная статья на тему 'АЛГОРИТМ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ПРОГРАММНОЙ ПЛАТФОРМЫ ОЦЕНКИ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ АГРОЭКОСИСТЕМ'

АЛГОРИТМ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ПРОГРАММНОЙ ПЛАТФОРМЫ ОЦЕНКИ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ АГРОЭКОСИСТЕМ Текст научной статьи по специальности «Сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыбное хозяйство»

CC BY
3
0
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
сельское хозяйство / экологическая безопасность / цифровые технологии / нормативно-законодательная документация / структура / алгоритм / agriculture / environmental safety / digital technologies / legal and regulatory documents / structure / algorithm

Аннотация научной статьи по сельскому хозяйству, лесному хозяйству, рыбному хозяйству, автор научной работы — Эдуард Вадимович Васильев, Эдуард Александрович Папушин, Дмитрий Анатольевич Максимов, Светлана Николаевна Матейчик

В связи с усилением воздействия на окружающую среду сельскохозяйственного производства при его интенсификации возросла актуальность разработок по мониторингу и прогнозированию экологического состояния агроэкосистем для обеспечения их устойчивого развития. Проведение этой работы требует учёта большого объёма информации от различных источников её поступления. Это довольно сложная задача, без решения которой невозможно принятие эффективных решений. Поэтому имеет перспективы создание программной информационно-аналитической платформы по оценке экологической безопасности агроэкосистем. Целью исследования была разработка алгоритма функционирования такой платформы. Объектом исследования были информационно-аналитические системы по вопросам экологии сельскохозяйственного производства. В результате определена структура баз данных, необходимая информация и алгоритм работы с ней. Учитывая необходимость работы системы на различных уровнях для решения множества задач, предусмотрен алгоритм функционирования системы через отдельные подсистемы, которые могут выступать независимыми компонентами. Определена методическая база для решения поставленных задач. Используя алгоритм, сформированы необходимые подсистемы, которые позволили оценить поступление биогенных элементов в водные объекты Ленинградской области. За 2018 год количество азота составило 3909,2 т, а фосфора – 250,96 т. Прогнозирование выбросов метана в Белгородской области на 2030 год показало увеличение выбросов от крупного рогатого скота с 0,49 до 0,66 тыс. т в год, сокращение выбросов от свиноводства с 15,78 до 10,69 тыс. т в год и небольшое увеличение выбросов от птицы с 0,89 до 0,92 тыс. т в год.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по сельскому хозяйству, лесному хозяйству, рыбному хозяйству , автор научной работы — Эдуард Вадимович Васильев, Эдуард Александрович Папушин, Дмитрий Анатольевич Максимов, Светлана Николаевна Матейчик

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

WORKING ALGORITHM OF THE INFORMATION AND ANALYTICAL SOFTWARE PLATFORM FOR ASSESSING THE ECOLOGICAL SAFETY OF AGRO-ECOSYSTEMS

The greater environmental impact of intensive agricultural production increases the importance of monitoring and forecasting the ecological conditions of agro-ecosystems to ensure their sustainable development. These activities deal with a large amount of information from different sources. It is a complex task. But without solving it, effective decision making is impossible. The development of a software information and analysis platform for assessing and predicting the environmental safety of agro-ecosystems is thus promising. The aim of this study was to design an operational algorithm for such a platform. The study considered the information and analytical systems related to the environmental aspects of agricultural production. The study resulted in defining the structure of the databases, the information required and how it should be handled. Since the system needs to operate at different levels to solve many tasks, the system's algorithm works through separate subsystems that can act as independent components. The study determined the methodological basis for solving the set tasks. The necessary subsystems were formed using the developed working algorithm. The subsystems helped to estimate the input of the biogenic elements into the water bodies of the Leningrad Region. In 2018, it amounted to 3909.2 tons of nitrogen and 250.96 tons of phosphorus. The forecast calculation of methane emissions for the Belgorod Region in 2030 showed an increase in emissions from cattle breeding from 0.49 to 0.66 thousand tons per year; from pig breeding – a decrease from 15.78 to 10.69 thousand tons per year; and from poultry breeding – a slight increase from 0.89 to 0.92 thousand tons per year.

Текст научной работы на тему «АЛГОРИТМ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ПРОГРАММНОЙ ПЛАТФОРМЫ ОЦЕНКИ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ АГРОЭКОСИСТЕМ»

РАЗДЕЛ 3. ЭКОЛОГИЯ И ТЕХНОЛОГИИ В ЖИВОТНОВОДСТВЕ

Научная статья УДК 636.2

АЛГОРИТМ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ПРОГРАММНОЙ ПЛАТФОРМЫ ОЦЕНКИ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

АГРОЭКОСИСТЕМ

1 2— Эдуард Вадимович Васильев , Эдуард Александрович Папушин Дмитрий Анатольевич

Максимов3, Светлана Николаевна Матейчик4

Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия

182пи6@уапёех.ги, https://orcid.org/0000-0002-5910-5793 2раршЫпеа@уапёех.ги, https://orcid.org/0000-0001-7035-4654 3maximov@sznii.гu, https://orcid.org/0000-0001-7032-3081 [email protected]

Аннотация. В связи с усилением воздействия на окружающую среду сельскохозяйственного производства при его интенсификации возросла актуальность разработок по мониторингу и прогнозированию экологического состояния агроэкосистем для обеспечения их устойчивого развития. Проведение этой работы требует учёта большого объёма информации от различных источников её поступления. Это довольно сложная задача, без решения которой невозможно принятие эффективных решений. Поэтому имеет перспективы создание программной информационно-аналитической платформы по оценке экологической безопасности агроэкосистем. Целью исследования была разработка алгоритма функционирования такой платформы. Объектом исследования были информационно-аналитические системы по вопросам экологии сельскохозяйственного производства. В результате определена структура баз данных, необходимая информация и алгоритм работы с ней. Учитывая необходимость работы системы на различных уровнях для решения множества задач, предусмотрен алгоритм функционирования системы через отдельные подсистемы, которые могут выступать независимыми компонентами. Определена методическая база для решения поставленных задач. Используя алгоритм, сформированы необходимые подсистемы, которые позволили оценить поступление биогенных элементов в водные объекты Ленинградской области. За 2018 год количество азота составило 3909,2 т, а фосфора - 250,96 т. Прогнозирование выбросов метана в Белгородской области на 2030 год показало увеличение выбросов от крупного рогатого скота с 0,49 до 0,66 тыс. т в год, сокращение выбросов от свиноводства с 15,78 до 10,69 тыс. т в год и небольшое увеличение выбросов от птицы с 0,89 до 0,92 тыс. т в год.

Ключевые слова: сельское хозяйство, экологическая безопасность, цифровые технологии, нормативно-законодательная документация, структура, алгоритм

Для цитирования: Васильев Э.В., Папушин Э.А., Максимов Д.А., Матейчик С.Н. Алгоритм функционирования информационной аналитической программной платформы

оценки экологической безопасности агроэкосистем // АгроЭкоИнженерия. 2024. № 3 (120). С. 145-157 https://doi.org/

Research article

Universal Decimal Code 636.2

WORKING ALGORITHM OF THE INFORMATION AND ANALYTICAL SOFTWARE PLATFORM FOR ASSESSING THE ECOLOGICAL SAFETY OF AGRO-ECOSYSTEMS

Eduard V. Vasilev1, Eduard A. Papushin2H, Dmitry A. Maksimov3, Svetlana N. Mateichik4

Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) - branch of FSAC VIM, Saint Petersburg, Russia

[email protected] ORCID: 0000-0002-5910-5793 [email protected] ORCID: 0000-0001-7035-4654 [email protected] ORCID: 0000-0001-7032-3081 [email protected]

Abstract. The greater environmental impact of intensive agricultural production increases the importance of monitoring and forecasting the ecological conditions of agro-ecosystems to ensure their sustainable development. These activities deal with a large amount of information from different sources. It is a complex task. But without solving it, effective decision making is impossible. The development of a software information and analysis platform for assessing and predicting the environmental safety of agro-ecosystems is thus promising. The aim of this study was to design an operational algorithm for such a platform. The study considered the information and analytical systems related to the environmental aspects of agricultural production. The study resulted in defining the structure of the databases, the information required and how it should be handled. Since the system needs to operate at different levels to solve many tasks, the system's algorithm works through separate subsystems that can act as independent components. The study determined the methodological basis for solving the set tasks. The necessary subsystems were formed using the developed working algorithm. The subsystems helped to estimate the input of the biogenic elements into the water bodies of the Leningrad Region. In 2018, it amounted to 3909.2 tons of nitrogen and 250.96 tons of phosphorus. The forecast calculation of methane emissions for the Belgorod Region in 2030 showed an increase in emissions from cattle breeding from 0.49 to 0.66 thousand tons per year; from pig breeding - a decrease from 15.78 to 10.69 thousand tons per year; and from poultry breeding - a slight increase from 0.89 to 0.92 thousand tons per year.

Key words: agriculture, environmental safety, digital technologies, legal and regulatory documents, structure, algorithm

For citation: Vasilev E. V., Papushin E.A., Maksimov D.A, Mateichik S.N. Working algorithm of the information and analytical software platform for assessing the ecological safety of agro-ecosystems. AgroEcoEngineering. 2024; 3(120): 145-157 (In Russ.) https://doi.org/

Введение. Воздействие сельского хозяйства на окружающую среду усиливается с освоением методов индустриального производства, обеспечивающих процессы его интенсификации. Это вызвано увеличением использования различных видов удобрений, химических средств защиты растений, строительством крупных животноводческих и птицеводческих предприятий. Особенно это проявляется в животноводстве, где остро обозначилась проблема утилизации образующегося навоза и помёта, которые являются основными поставщиками органических веществ, ведущих к загрязнению окружающей среды.

Принимая это во внимание, при рассмотрении функционирования и планировании развития сельскохозяйственного производства следует учитывать не только экономические показатели, но и возможное воздействие на окружающую среду [1, 2].

Поэтому исследования, связанные с оценкой и прогнозированием антропогенного воздействия высокоинтенсивных технологий производства сельскохозяйственной продукции, становятся одной из приоритетных задач [3].

Данные воздействия имеют довольно сложный характер, поэтому проведение экологической оценки с учётом большого объёма необходимой информации и источников её поступления довольно сложная задача, без решения которой невозможно принятие эффективных решений. В этом направлении видится перспектива в создании соответствующих информационно-аналитических систем, систем поддержки принятия решений, позволяющих ускорить и повысить точность проводимой оценки. В таких программных продуктах вся необходимая информация интегрирована и взаимоувязана с необходимыми алгоритмами по работе с ней. [4, 5].

В основу таких программных продуктов должны быть положены современные методы оценки воздействия сельскохозяйственных технологий на окружающую среду, методики и инструментарий, аналитическое обеспечение, обоснованные принципы создания экологически устойчивых агроэкосистем, существующие стандарты воздействия на окружающую среду и требования к сельскохозяйственным технологиям, обеспечивающим охрану природы.

Исходя из этого, целевой областью, разрабатываемой информационно-аналитической программной платформы (ИАПП) является агроэкосистема, представляющая собой искусственно созданную систему в процессе хозяйственной деятельности человека по получению сельскохозяйственной продукции.

Создаваемая ИАПП должна представлять собой среду интеграции, алгоритм функционирования которой должен обеспечить связь с технологическими, методическими, нормативными базами и справочниками, обеспечивающими подготовку первичной информации, обработку её аналитическим блоком, представление в требуемых формах и последующее хранение.

Целью данного исследования была разработка алгоритма функционирования информационной аналитической программной платформы оценки экологической безопасности агроэкосистем.

Материалы и методы. В работе использовался системный анализ, аналитические методы и обобщения выводов различных авторов. Были проанализированы нормативные, руководящие и рекомендательные документы, свободно распространяемые методики, литература и интернет-источники.

При исследовании были использованы методические материалы по оценке воздействий, оказываемых на основные компоненты окружающей среды от сельскохозяйственного производства.

Для оценки воздействия на атмосферу использовали Методические рекомендации по проведению добровольной инвентаризации объема выбросов парниковых газов в субъектах

47 48

Российской Федерации (Распоряжение Минприроды России от 16 апреля 2015 г. N 15 -р) .

Влияние на водные источники осуществлялось по методике количественной оценки диффузного поступления азота и фосфора от сельскохозяйственных предприятий [6], [7].

Оценка состояния почвы проводилась по методике расчета показателя почвенного плодородия в субъекте Российской Федерации (Приказ Министерства сельского хозяйства РФ № 325 от 6 июля 2017 г.)49.

Комплексную оценку проводили по методике расчета коэффициента эффективности использования питательных веществ (NUE) [8].

Результаты. Проведённое обследование предметной области, структуры и уровней агроэкосистемы позволило определить информацию, на основании которой должны быть сформированы необходимые базы данных для проведения эколого-экономической оценки (рис. 1):

- информация по регионам и предприятиям;

- данные по природно-климатическим условиям;

- нормативно-законодательная и методическая документация;

- виды животных и поголовье в соответствии со структурой стада;

- поля и возделываемые культуры в севообороте;

- технологии и техническое обеспечение;

- используемые ресурсы.

47 Распоряжение Министерства природных ресурсов и экологии Российской федерации от 16 апреля 2015 г. №15-р. «Об утверждении методические рекомендации по проведению добровольной инвентаризации объема выбросов парниковых газов в субъектах Российской Федерации» [Электронный ресурс] URL: https://prirodnadzor.admhmao.ru/upload/iblock/747/rp-16.04.2015-_-15_г^Д(дата обращения 29.08.2024).

48 Руководящие принципы национальных инвентаризаций парниковых газов МГЭИК. 2006. [Электронный ресурс] URL: http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/index.html. (дата обращения 29.08.2024).

49 Приказ Министерства сельского хозяйства Российской Федерации от 06.07.2017 № 325 «Об утверждении Методики расчета показателя почвенного плодородия в субъекте Российской Федерации» [Электронный ресурс] URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201708010069 (дата обращения 29.08.2024).

148

Рис. 1. Структурная схема эколого-экономической оценки агроэкосистемы

Fig. 1. Structural scheme of ecological and economic assessment of agro-ecosystems

В связи с охватом предметной областью большого количества анализируемых объектов, видов оказываемого ими воздействия на окружающую среду и необходимостью использования для этого различных видов методов и моделей, целесообразно рассматривать алгоритм работы разрабатываемой системы через отдельные подсистемы, которые являются независимыми компонентами.

Для реализации такого подхода разработан соответствующий алгоритм работы с базой данных. Блок-схема алгоритма работы с базой данных представлена на рис. 2.

Данные, общие для всех подсистем

--N

Нормативно-справочная информация для конкретной

подсистемы

-_/

-

Входящая (оперативная) информация для конкретной подсистемы

<—:>

Хранимые процедуры, триггеры

1

Исходящая информация

для печати отчетов в конкретной подсистеме.

Рис. 2. Блок-схема алгоритма по работе с базой данных Fig. 2. Block diagram of the algorithm used to work with the database

Структура информации в базе данных ИАПП представлена на рисунке 3.

Данные животноводства

Поголовье скота и птицы

Крупный рогатый скот

Коровы

Свиньи

Птица

Лошади

Овцы, козы

Произведено продуктов животноводства

Технология содержания животных

Проектные решения

Технические средства и оборудование

— Потребление кормов

Концентрированные _корма_

Комбикорма

Грубые корма

Сочные корма

Животные корма (свиньи)

— Пастбищные корма

Данные растениеводства

Технологии возделывания сх культур

Технические средства и оборудование

Посевные площади по с-х _культурам_

Валовые сборы сельскохозяйственных культур

Урожайность сельскохозяйственных культур

Нормативно-справочная информация

К1 - коэффициент, характеризующий вынос МЯ - доля навоза от категории/подкатегории скота; биогенных веществ из пахотного слоя почв: коэффициент выбросов N20 , в результате внесения

К2 - коэффициент удаленности кошурамииер. и орг. удобрений:

сельскохозяйственных угодий от гидрографической ЕБ2 - коэффициент выбросов N20 от площади

сети; осушенных органических почв;

КЗ - коэффициент, характеризующий тип почв (по ЕЕЗ-коэффициент выбросов N20 от системы сбора и

происхождению); хранения навоза и помета;

К4 - коэффициент, характеризующий механический ЕгасПотернМ - процентная доля азота в обработанном

состав почв: навозе скота и птицы, %;

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

К5 - коэффициент, учитывающий типЕЕ4 - коэффициент выбросов N20 в результате сельхозпредприятия и структуру сельхозугодий: осаждения азота из атмосферы, кг ШО-№кг Кб - коэффициент соответствия технологииулетучивпшхся МНЗ-№НЛж-К; применения органических и минеральных удобрений ЕРЗргр -коэффициент выбросов N20 от азота мочи и наилучшим доступным технологиям: помета, оставленных на пастбище:

Ут-коэффициентпреобразования метана СН4, %; ЕК - коэффициент выбросов N20 от вымывания и МСЕ - коэффициент преобразования метана даястока азота, кг ШО-^кгвымываемого и стекаемого N системы сбора и хранения навоз. %:

Площадь территории

Расстояние до ближайшего водоема

Тип почвы по происхождению

Тип почвы по механическому составу

Доза внесенных органических удобрений

Доза внесенных мин. удобрений

Содержание биогенного вещества в пахотном слое почвы

Водный режим

Рис. 3. Структура информации в базе данных ИАПП Fig. 3. Structure of information in the database of the information and analytical software

platform

Общий алгоритм работы с подсистемами ИАПП представлен на рис. 4 на уровне региона и на рис. 5 на уровне предприятия. Алгоритм предусматривает выбор уровня рассматриваемой агроэкосистемы (см. рис. 1) и выбор решаемой задачи, которая определяет подключение необходимых подсистем. На уровне регионов проводится экологическая оценка рассматриваемых агроэкосистем. При переходе к уровню предприятия возможно выполнение экономической оценки используемых технологий, а также расчёт их экологического воздействия. Экологическая оценка осуществляется по алгоритмам, реализующим выбранные методики, которые действуют на сегодняшний день.

Рис. 4. Блок-схема алгоритма работы с ИАПП на уровне региона Fig. 4. Block diagram of the working algorithm with the information and analytical software

platform at regional level

Рис. 5. Блок-схема алгоритма работы с ИАПП на уровне предприятия Fig. 5. Block diagram of the working algorithm with the information and analytical software

platform at farm level

Вывод результатов в зависимости от решаемых задач предусматривает как текстовую форму в виде требуемых шаблонов, так и графическую форму, позволяющую визуализировать представляемую информацию.

Валидация разработанного алгоритма была проведена при расчете нагрузки, поступающей в бассейн Балтийского моря от сельскохозяйственного производства в Ленинградской области [9]. Оценка по данным 2018 года показала величину поступления биогенных веществ в водные объекты Ленинградской области: азот составил 3909,2 т/год, фосфор - 250,96 т/год. Проведённым анализом установлено влияние площадей возделываемых сельскохозяйственных земель и характеристик почв на диффузное поступление данных элементов в водные объекты.

Был сделан расчёт выбросов метана в 2021 году и их прогноз до 2030 года для Белгородской области [10], который показал увеличение выбросов от крупного рогатого скота с 0,49 до 0,66 тыс. т в год, сокращение выбросов от свиноводства с 15,78 до 10,69 тыс. т в год и небольшое увеличение выбросов от птицы с 0,89 до 0,92 тыс. т в год.

Обсуждение. С интенсификацией сельскохозяйственного производства усилилось воздействие на окружающую среду, что отмечается в работах [1, 2]. В связи с этим, появилась потребность в разработке новых подходов и методов решения возникающих экологических проблем, которые рассматриваются в работах [6, 11].

Для проведения объективной оценки агроэкосистем требуется большой объём необходимой информации, что говорит необходимости расширения спектра использования цифровых технологий в данном направлении. Этот вопрос рассматривается в работах [3, 4].

В исследованиях [12-14] рассматриваются различные направления и подходы к использованию цифровых систем, их актуальность и значимость для аграрного сектора, совершенствования управления состоянием окружающей среды и построения планов дальнейшего развития. На основе изученного материала в статье описаны структура и функциональный алгоритм информационной цифровой платформы для автоматизации расчета экологической нагрузки сельскохозяйственной деятельности на окружающую среду.

Выводы. Интенсификация сельскохозяйственного производства усиливает воздействие на окружающую среду. Его снижение возможно на основе оперативно принимаемых решений, что с учётом необходимости переработки большого объёма исходной информации требует применения современных цифровых инструментов.

Разработана структура и алгоритм информационно аналитической программной платформы, обеспечивающий связь технологических, методических, нормативных баз данных с аналитическим блоком, осуществляющим проведение эколого-экономической оценки различного уровня агроэкосистем.

С использованием разработанной платформы проведена оценка поступления биогенных элементов в водные объекты Ленинградской области, составившая за 2018 год 3909,2 т по азоту и 250,96 т по фосфору. Прогнозный расчёт выбросов метана в 2030 году для Белгородской области показал рост выбросов от КРС с 0,49 до 0,66 тыс.т в год; от сокращение с 15,78 до 10,69 тыс. т в год от свиноводства и незначительное увеличение с 0,89 до 0,92 тыс. т в год от птицы.

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1. Камилов М. К., Камилова П. Д., Камилова З. М. Экологические проблемы в сельском хозяйстве, как следствие интенсификации развития агропромышленного комплекса России // Региональные проблемы преобразования экономики. 2017. № 1(75). С. 11-20. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29256806

2. Путивская Т.Б., Подсеваткина Е.А. Эколого-экономическая устойчивость сельского хозяйства как стратегическая цель национальной безопасности // Экономика сельского хозяйства России. 2023. № 9. С. 31-41. https://doi.org/10.32651/239-31

3. Максимов Д. А., Брюханов А. Ю., Васильев Э. В., Папушин Э. А., Матейчик С.Н. Информационно-аналитическая система обеспечения экологической безопасности сельскохозяйственного производства // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2024. № 1 (73). С. 337-346. https://doi.org/10.32786/2071-9485-2024-01-38

4. Алексеева С.А. Цифровая трансформация отраслей агропромышленного комплекса России / С.А. Алексеева, С.В. Баранова // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. 2022. № 2 (84). С. 12-19 https://doi.org/10.33938/222-12

5. Мишуров Н.П., Кондратьева О.В., Гольтяпин В.Я., Федоренко В.Ф., Федоров А.Д., Слинько О.В., Войтюк В.А., Моторин О.А., Труфляк Е.В., Алексеева С.А. Зарубежный опыт цифровизации сельского хозяйства: аналит. обзор. М.: Росинформагротех. 2022. 224 с. URL: https://rosinformagrotech.ru/data/anons/zarubezhnyj-opyt-tsifrovizatsii-selskogo-khozyajstva-analit-obzor

6. Брюханов А.Ю., Кондратьев С.А., Обломкова Н.С., Оглуздин А.С., Субботин И.А. Методика определения биогенной нагрузки сельскохозяйственного производства на водные объекты // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2016. № 89. С. 175-183. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=27338209

7. Диффузное загрязнение водных объектов: проблемы и решения. Коллективная монография под рук. В.И. Данилова-Данильяна. М.: РАН. 2020. 512 с. URL: https://new.ras.ru/upload/iblock/896/809lcopwudy0jxwyh50qo264cdbnlxdt.pdf

8. Bittman S., Dedina M., Howard C.M., Oenema O., Sutton M.A. (eds). Options for Ammonia Mitigation: guidance from the UNECE Task Force on Reactive Nitrogen. Edinburgh: NERC/Centre for Ecology & Hydrology. 2014. 83 p. URL: https://www.clrtap-tfrn.org/sites/clrtap-tfrn.org/files/documents/AGD_final_file.pdf

9. Брюханов А.Ю., Васильев Э.В., Папушин Э.А. Цифровой инструмент для определения негативного воздействия сельскохозяйственного производства на водные объекты // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2023. № 4 (72). С. 357-366 https://doi.org/10.32786/2071-9485-2023-04-36

10. Васильев Э.В., Папушин Э.А., Максимов Д.А., Шалавина Е.В., Матейчик С.Н. Алгоритм определения коэффициентов для расчета выбросов метаны от систем сбора, хранения использования навоза/помета // АгроЭкоИнженерия. 2024. №1 (118) С.107-118. https://doi.org/10.24412/2713-2641-2024-1118-107-118

11. Брюханов А.Ю., Попов В.Д., Васильев Э.В., Папушин Э.А. Концепция управления экологической безопасностью агроэкосистем // АгроЭкоИнженерия. 2022. № 4 (113). С.4-18. https://doi .org/10.24412/2713-2641-2022-4113-4-18

12. Bychkova S.M., Zhidkova E.A., Eliashev D.V. Informational support as an element of state control of agriculture // Foods and Raw Materials. 2018. Vol. 6(2). P. 467-473. http://doi.org/10.21603/2308-4057-2018-2-467-473

13. Системы информационного обеспечения для анализа и прогнозирования в сельском хозяйстве. Научные труды ВИАПИ имени А.А. Никонова. М.: ВИАПИ имени А.А. Никонова. 2019. Вып. 50. 120 с. URL: http://www.viapi.ru/download/2019/book-50.pdf

14. Федоров С. В., Уколов И. В., Лукин А. А., Лунев И.А., Абалуев Р.Н. Проектирование и реализация интерактивной специализированной информационно-справочной системы // Наука и образование. 2020. № 3(2). С. 3. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43830150

REFERENCES

1. Kamilov M.K., Kamilova P.D., Kamilova Z.M. Environmental problems in agriculture as a consequence of intensification of development of the agro-industrial complex of Russia. Regional'nye problemy preobrazovaniya ekonomiki = Regional Problems of Transformation of Economics. 2017; 1(75): 11-20. (In Russ.) URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29256806

2. Putivskaia T.B., Podsevatkina E.A. Ecological and economic sustainability of agriculture as a strategic goal of national security. Ekonomika sel'skogo khozyaistva Rossii = Economics of Agriculture of Russia. 2023; 9: 31-41. (In Russ.) https://doi.org/10.32651/239-31

3. Maksimov D.A., Briukhanov A.Yu., Vasilev E.V., Papushin E.A., Mateichik S.N. Information and analytical system to ensure environmental safety of agricultural production. Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: Nauka i vysshee professional'noe obrazovanie = Proceedings of Lower Volga Agro-University Complex: Science and Higher Education. 2024;1(73):337-346. (In Russ.) https://doi.org/10.32786/2071-9485-2024-01-38

4. Alekseeva S.A., Baranova S.V. Digital transformation of industries in agro-industrial complex of Russia. Ekonomika, trud, upravlenie v sel'skom khozyaistve = Economics, Labor, Management in Agriculture. 2022; 2 (84): 12-19 (In Russ.) https://doi.org/10.33938/222-12

5. Mishurov, N.P., Kondratieva, O.V., Goltyapin, V.Ya., Fedorenko, V.F., Fedorov, A.D., Slinko, O.V., Voytyuk, V.A., Motorin, O.A., Trufl yak, E.V., Alekseeva, S.A. Foreign experience of agriculture digitalization: analytical review. Moscow: Rosinformagrotekh. 2022. 224 p. (In Russ.) URL: https://rosinformagrotech.ru/data/anons/zarubezhnyj-opyt-tsifrovizatsii-selskogo-khozyajstva-analit-obzor

6. Briukhanov A.Yu., Kondratiev S.A., Oblomkova N.S., Ogluzdin A.S., Subbotin I.A. Calculation method of agricultural nutrient load on water bodies. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produkcii rastenievodstva i zhivotnovodstva = Technologies, machines and equipment for mechanised crop and livestock production. 2016; 89: 175-183. (In Russ.) URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=27338209

7. Diffuse pollution of water bodies: problems and solutions. Collective monograph under the guidance of V.I. Danilov-Danilyan. Moscow: Russian Academy of Sciences. 2020. 512 p. (In Russ.) URL: https://new.ras.ru/upload/iblock/896/809lcopwudy0jxwyh50qo264cdbnlxdt.pdf

8. Bittman, S., Dedina, M., Howard C.M., Oenema, O., Sutton, M.A. (eds). Options for Ammonia Mitigation: guidance from the UNECE Task Force on Reactive Nitrogen. Edinburgh: NERC/Centre for Ecology & Hydrology. 2014. 83 p. (In Eng.) https://www.clrtap-tfrn.org/sites/clrtap-tfrn.org/files/documents/AGD_final_file.pdf

9. Briukhanov A.Yu., Vasilev E.V., Papushin E.A. Digital tool for estimating the negative impact of agricultural production on water bodies. Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo

kompleksa: Nauka i vysshee professional'noe obrazovanie = Proceedings of Lower Volga Agro-University Complex: Science and Higher Education. 2023; 4 (72): 357-366. (In Russ.) https://doi.org/10.32786/2071-9485-2023-04-36

10. Vasilev E.V., Papushin E.A., Maksimov D.A., Shalavina E.V., Mateichik S.N. Algorithm to calculate the coefficients for estimating methane emissions from animal/poultry manure handling systems. AgroEkoInzheneriya = AgroEcoEngineering. 2024; 1(118): 107-118. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2713-2641-2024-1118-107-118

11. Briukhanov A.Yu., Popov V.D., Vasilev E.V., Papushin E.A. Management concept of ecological safety of agro-ecosystems. AgroEkoInzheneriya = AgroEcoEngineering. 2022; 4 (113): 4-18. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2713-2641-2022-4113-4-18

12. Bychkova S.M., Zhidkova E.A., Eliashev D.V. Informational support as an element of state control of agriculture. Foods and Raw Materials. 2018; 6(2): 467-473. (In Eng.) http://doi.org/10.21603/2308-4057-2018-2-467-473

13. Information support systems for analysis and forecasting in agriculture. Scientific works of A.A. Nikonov VIAPI. Moscow: VIAPI. 2019; 50. 120 p. (In Russ.) URL: http://www.viapi.ru/download/2019/book-50.pdf

14. Fedorov S.V., Ukolov I.V., Lukin A.A., Lunev I.A., Abalaev R.N. Design and implementation of an interactive specialized information and reference system. Nauka i obrazovanie = Science and Education. 2020; 3(2): 3. (In Russ.) URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43830150

Об авторах About the authors

Васильев Эдуард Вадимович канд. техн. наук, ведущий научный сотрудник отдела анализа и прогнозирования экологической устойчивости агроэкосистем Института агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиала ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, 196634 Россия, Санкт-Петербург, пос. Тярлево, Фильтровское ш. 3 sznii6@ yandex.ru.ru ORCID: 0000-0002-5910-5793 Eduard V. Vasilev, Cand. Sc. (Engineering), leading researcher, Department of Analysis and Forecasting of Environmental Sustainability of Agroecosystems, Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) - branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIM, 196634 Filtrovskoje Shosse, 3, Tiarlevo, Saint Petersburg, Russia sznii6@ yandex.ru.ru ORCID: 0000-0002-5910-5793

Папушин Эдуард Александрович канд. техн. наук, ведущий научный сотрудник отдела анализа и прогнозирования экологической устойчивости агроэкосистем Института агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиала ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, 196634 Россия, Санкт-Петербург, пос. Тярлево, Фильтровское ш. 3 Eduard A. Papushin, Cand. Sc. (Engineering), leading researcher, Department of Analysis and Forecasting of Environmental Sustainability of Agroecosystems, Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) - branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIM, 196634 Filtrovskoje Shosse, 3, Tiarlevo, Saint Petersburg, Russia [email protected] ORCID: 0000-0001-7035-4654

[email protected] ОЯСГО: 0000-0001-7035-4654

Максимов Дмитрий Анатольевич канд. техн. наук, ведущий научный сотрудник отдела анализа и прогнозирования экологической устойчивости агроэкосистем Института агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиала ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, 196634 Россия, Санкт-Петербург, пос. Тярлево, Фильтровское ш. 3 ОЯСГО: 0000-0001-7032-3081 Dmitrii A. Maximov, Cand. Sc. (Engineering), leading researcher, Department of Analysis and Forecasting of Environmental Sustainability of Agroecosystems, Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) - branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIM, 196634 Filtrovskoje Shosse, 3, Tiarlevo, Saint Petersburg, Russia ORCID: 0000-0001-7032-3081

Матейчик Светлана Николаевна Инженер-программист отдела анализа и прогнозирования экологической устойчивости агроэкосистем Института агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиала ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, 196634 Россия, Санкт-Петербург, пос. Тярлево, Фильтровское ш. 3 [email protected] Svetlana N. Mateichik Department of Analysis and Forecasting of Environmental Sustainability of Agroecosystems, Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) -branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIM, 196634 Filtrovskoje Shosse, 3, Tiarlevo, Saint Petersburg, Russia [email protected]

Заявленный вклад авторов Все авторы внесли равный вклад в работу, в равной степени принимали участие в написании рукописи и несут равную ответственность. Authors'contribution All authors made an equal contribution to the work, were equally involved in writing the manuscript and bear the equal responsibility for plagiarism.

Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов Conflict of interests The authors declare no conflict of interests regarding the publication of this paper

Авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи к публикации All authors have read and agreed to the published version of the manuscript.

Статья поступила в редакцию: 18.09.2024 Received: 18.09.2024

Одобрена после рецензирования: 02.10.2024 Approved after reviewing: 02.10.2024

Принята к публикации:08.10.2024 Accepted for publication: 08.10.2024

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.