CC BY
28
СТЕПНЫХ Николай Васильевич
Кандидат экономических наук, заведующий лабораторией экономики и инновационного развития
Уральский федеральный аграрный научно-исследовательский центр Уральского отделения РАН
620142, РФ, г. Екатеринбург, ул. Белинского, 112а Контактные телефоны: (35231) 5-73-54; 5-73-89 e-mail: kniish@ketovo.zaural.ru
ЗАРГАРЯН Артур Меружанович
Научный сотрудник лаборатории экономики и инновационного развития
Уральский федеральный аграрный научно-исследовательский центр
Уральского отделения РАН
620142, РФ, г. Екатеринбург, ул. Белинского, 112а Контактные телефоны: (35231) 5-73-54; 5-73-89 e-mail: kniish@ketovo.zaural.ru
НЕСТЕРОВА Елена Викторовна
Кандидат сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник лаборатории экономики и инновационного развития
Уральский федеральный аграрный научно-исследовательский центр Уральского отделения РАН
620142, РФ, г. Екатеринбург, ул. Белинского, 112а Контактные телефоны: (35231) 5-73-54; 5-73-89 e-mail: kniish@ketovo.zaural.ru
Электронная база данных состояния и функционирования агроландшафтов1
Статья посвящена вопросам повышения экономической эффективности растениеводства на основе развития информационных технологий. Методологической базой является системный анализ свойств и структуры объекта как системы, состоящей из подсистем, компонентов, элементов и связей между ними, с целью подготовки управленческих решений в растениеводстве. Из основных использованы методы структурного, морфологического и когнитивного анализа. По данным Курганского НИИСХ сфор-оо мирована информационная база производственных участков. Разработана структура ^ электронной базы истории полей. Создана управляющая программа, позволяющая и фиксировать по годам любую агрономическую информацию о состоянии и функциони-® ровании агроландшафтов. Применена реляционная модель данных, хранения которых Ц обеспечивает SQL-сервер. Эмпирически рассчитаны технологические карты по каждо-н му полю и проведен анализ экономической эффективности агротехнологий. Выявлены щ существенные различия в рентабельности производства яровой и озимой пшениц и себестоимости полученного зерна. Выделены факторы, определяющие экономический << результат. Агрономическая информация, зафиксированная в разработанной авторами § базе данных, дает возможность выбрать наиболее эффективные агротехнологии с уче-2 том особенностей истории каждого поля. $ JEL classification: Q12, Q16, Q55
^ Ключевые слова: экономическая эффективность; база данных; электронная карта; кни-* га истории полей; геоинформационные технологии; точное земледелие.
■д
С -
1 Работа выполнена при поддержке программы фундаментальных исследований УрО РАН (проект № 18-8-9-3).
Введение
Информационные технологии в современном мире определили новый уровень развития науки, производства и общества в целом. Большой прорыв за последние годы произошел и в сельском хозяйстве. Глобальная цифровизация становится ведущим фактором повышения экономической эффективности сельскохозяйственного производства. Работа с информацией выходит на первый план в современных интенсивных агротехнологиях, в которых количество влияющих факторов исчисляется десятками. Многовариантность значительно увеличивается, так как рынок предлагает широкий ассортимент сортов, препаратов, видов техники, разобраться в котором без соответствующей информационной базы очень сложно.
Все большее распространение получает точное земледелие, в котором управление агротехнологическими операциями осуществляется с учетом внутриполевой вариабельности, т. е. характеристики и состояния каждого микроучастка поля. Это позволяет не только повысить выход сельскохозяйственной продукции, но и снизить затраты на средства химизации, что является важнейшим экономическим и экологическим аргументом в пользу точного земледелия. Решение проблемы сохранения почвенного плодородия и получения экологически безопасной продукции возможно и экономически оправдано только при дифференцированном подходе к разработке систем удобрения и защиты растений [12. С. 7; 15. С. 58; 16]. В зарубежных странах это направление получило название «точное сельское хозяйство» (ТСХ). Активно оно стало развиваться с 1980-х годов ХХ века в США, Германии, Великобритании, Голландии, Дании, Японии и Китае, а с 1990-х годов в странах Восточной Европы и России [14]. Исследования по точному земледелию широко ведутся в ряде ведущих российских институтов, таких как ВНИИагрохимии, Российский государственный аграрный университет - Московская сельскохозяйственная академи им. К. А. Тимирязева, накопивших большой научный и практический опыт.
Определенным этапом точного земледелия является начало применения адаптивно-ландшафтного подхода, который дифференцирует технологии в зависимости от характеристик и истории использования конкретного поля. Для уточнения технологий и ведения адаптивно-ландшафтного земледелия разработаны соответствующие научные рекомендации. Коллективы многих сельскохозяйственных НИИ в последние годы занимаются проектированием систем земледелия и достигли определенных успехов в этой области [1; 8; 11]. Учеными ВНИИ земледления и защиты почвы от эрозии предложена структура базы данных, позволяющая обрабатывать и анализировать сохраняемую информацию для использования ее при проектировании систем земледелия на ландшафтной основе. Представлена общая схема структуры базы данных для формирования экологически сбалансированного агроландшафта, включающая блоки исходных данных, справочных и нормативных данных, формул и алгоритмов управления базами данных [7].
Адаптивно-ландшафтное земледелие применяется в сочетании с геоинформационной системой управления растениеводством. В связи с этим большое развитие получают инновационные разработки по проектированию адаптивно-ландшафтной системы земледелия (АЛСЗ), основой которой является комплекс визуального объектно-ориентированного программирования (электронное картирование), баз данных (фактическая информация), экспертных систем (базы знаний, алгоритмы принятия решений) и ГИС-технологий [3. С. 137; 4. С. 60; 6. С. 154]. Создаются программы проектирования системы машин, которые позволяют не только выбрать необходимую технику, но и оптимизировать затраты в агротехнологиях [5. С. 78]. С помощью определенного программного обеспечения можно легко обрабатывать большие потоки информации на компьютере, планшете или даже смартфоне [9. С. 81; 10. С. 59]. Разработка
программных и технических средств для точного земледелия ведется в Агрофизическом институте (ФГБНУ «Агрофизический институт») [18; 19].
Применяющиеся в сельском хозяйстве геосистемы в настоящее время направлены, главным образом, на учет объема работ, урожая, расхода горючего и т. д. С анализом полученной информации в России существуют определенные проблемы. В США, например, с 2012 г. аналитикой полей занимается фирма БагтЪс^, ее услугами воспользовались более 60 тыс. фермеров. В течение трех лет более 20% фермерских хозяйств США стали использовать БагтЬс§81.
В России автоматизацией управления агротехнологиями занимаются многие коммерческие организации. Некоторые из них ограничиваются поставкой приборов учета и контроля расхода ресурсов и услугами по навигации, другие решают узконаправленные задачи, например дозирование удобрений и пестицидов по элементарным участкам [17]. Во ВНИИмеханизации сельского хозяйства совершили «прорыв» в создании технических средств производства растениеводческой продукции в системе точного земледелия под управлением ГЛОНАСС [2]. Наряду с развитием технических средств необходимо разработать структуру и управляющую программу базы данных агролан-дшафтов, которая позволит выявить резервы повышения эффективности на конкретных полях и закономерности влияния агротехнических и экономических факторов на результаты растениеводства в более широком масштабе: в агроландшафтном районе, агроэкологической группе земель и т. д. По существу, анализ базы данных истории полей можно использовать для получения новых знаний по земледелию. Важно сформировать общую универсальную систему сбора данных агроценозов и их анализа, в том числе экономического.
Кроме того, внедрение и управление современной техникой требует соответствующей квалификации механизаторов, а также повышенного контроля за выполнением требований агротехнологий. Интенсификация земледелия увеличивает организационную и информационную нагрузку на агрономов и технологов, дефицит которых обострился. В результате планирование и организация осуществляются, как правило, ориентировочно, без обоснования, мониторинга и анализа технологий, без проектирования систем земледелия и технологических карт. В связи с этим одной из приоритетных задач для социально-экономического развития села и эффективности сельхоз-производства становится совершенствование и формализация функций управления с использованием геоинформационных технологий, обеспечивающих повышение качества принимаемых управленческих решений [13. С. 122]. Это, в первую очередь, разработка электронных карт, систем мониторинга, учета ресурсов.
Особое значение приобретают книги истории полей (севооборотов), которые большинство предприятий сейчас не ведут, так как это требовало ручного внесения данных на бумажные носители. Электронные «книги» агротехнической, агрохимической, экономической и другой информации в разрезе каждого поля способствуют эффективному управлению земледелием.
Результаты исследования
Вышеизложенные аргументы стали предпосылкой для создания электронной базы данных состояния и функционирования агроландшафтов, связанной с электронными картами полей, и управляющей программы, позволяющей редактировать и анализировать агрономическую информацию, автоматизировать отчетность, строить тематические карты по введенным параметрам. Формирование базы данных является частью проекта Курганского НИИСХ - разработки единой информационно-аналитической системы для анализа технологий растениеводства, получения новых знаний на основе
1 Щ Яш81а. иЯЬ: http://iq.intel.ru.
геоинформационных технологий и комплекса компьютерных программ для проектирования элементов систем земледелия.
Основная цель разработки - создание структуры и управляющей программы базы данных агроценозов и агроландшафтов для сохранения, накопления, систематизации и анализа агрономической информации по каждому полю с целью ее использования при проектировании систем земледелия с учетом фактических особенностей и параметров каждого участка: культуры, предшественника, удобренности, севооборота и т. д. Система апробирована на производственных полях Курганского НИИСХ. В течение 2017 г. учитывалась вся максимально возможная информация по полям, затем она заносилась в информационную базу, часть данных взята за предыдущие годы.
Каждый год в информационной базе истории полей представляет собой новый лист, в который непосредственно заносятся данные по всем полям. База данных выглядит как таблица, каждая строка которой содержит историю отдельного поля и привязана к его электронной карте, построенной по трекам контуров полей с помощью СРБ-приемника и собственной программы «Агромаптрекер». В таблице фиксируется название поля, его площадь и принадлежность к группе полей (рис. 1).
Рис. 1. Фрагмент общего вида информационной базы данных производственных полей Курганского НИИСХ
В создании базы данных первый и самый важный этап работы - выбор параметров агротехнологий. С самого начала необходимо определиться, какую информацию нужно заносить в историю, и делать это максимально точно.
По каждому параметру предусмотрен выбор значений, которые предварительно заносятся в справочники информационной базы (наличие техники, средств защиты, применяемых агроприемов и т. д.) (рис. 2а, 2б).
Следующий этап - заполнение данных (рис. 3). Если данные вводятся не первый год, то поля вместе с информацией или без нее можно копировать с предыдущего года, а затем вносить правки. Конечным показателем для дальнейшей оценки результатов в разрезе полей является урожайность.
Завершающий этап - анализ данных, полученных с помощью управляющей программы, позволяющей создавать отчеты, в которых можно проанализировать итоги и эффективность работы по полю в разрезе различных параметров и временных периодов (рис. 4). Пример отчета на основе выборки данных Курганского НИИСХ
Г,''' АдгоБазе - [Справочники] ^ Файл Вид База Сервис Мониторинг Карта Окна Справка
чч Открыть ^Добавить новый ¿Действия -^Закрыть
№ Название справочника
► Культура
2 Предшественник
7 Сорт
8 Техника для посева I Техника для посева ^
9 Фунгициды
10 Обработка псчвы
11 Удобрения
12 Опрыскиватели
13 Техника для внесения удобрений
14 Бороны
15 Дискаторы
16 Катки
17 Комбайны
18 Гербициды
19 Внекорневые подкормки
20 Инсектициды
АдгоВазе - [Справочник - [ Культуре ]] 4 Файл Вид Ваза Сервис Мониторинг Карта Окна Справка
. Добавить Изменить ц1 Удалить ^ Готово/Закрыть
№ Параметр
0 И 4 Пшвнииа озимая
5 Пар
7 Пшеница яровая
11 Горох
12 Овес
13 Ячмень
14 Соя
15 Рапс
16 Кукуруза на зерно
а б
Рис. 2. Пример заполнения справочников (а) и параметров (б) для информационной базы данных
Рис. 3. Фрагмент заполнения базы данных по конкретному полю Курганского НИИСХ
(группа параметров «химия»)
Рис. 4. Пример отчета по полю Курганского НИИСХ по выбранным параметрам,
2007-2013 гг.
показывает (см. рис. 4), что за семь лет на данном поле велся севооборот: пар - пшеница - пшеница - пшеница. Под вторую и третью пшеницы вносились удобрения, в некоторые годы - гербициды. Там, где вносились удобрения и гербициды, урожайность была выше, что может говорить о положительном влиянии средств химизации.
Чтобы определить экономическую эффективность разработки, по полученной информации для каждого поля были рассчитаны технологические карты, учитывающие особенности всех агроприемов и используемой техники, которые отражены в базе данных. Оказалось, что, несмотря на общую технологию, на всех полях фиксировались те или иные различия, отразить которые полностью в рамках статьи довольно проблематично, так как их очень много. В связи с этим технологии были условно разделены на основные виды: возделывание яровой пшеницы по пару с применением гербицидов и фунгицидов (ГФ), по пшенице на фоне удобрений (УГФ), только гербицидов по паровому предшественнику (Г), гербицидов с удобрениями по пшенице (УГ), озимой пшеницы с соответствующими агроприемами.
Различия в пределах одного вида технологии были связаны с использованием разных сортов пшеницы - яровой «Зауралочка», «Исеть 45», «Терция», «Ария», «Радуга»; озимой - «Альбина 45» и «Умка»); сеялок - СКП-2,1, СЗС-2,1, СЗ-5,4; тракторов - МТЗ-80, К-700, ХТЗ 17221; предпосевной обработкой почвы - культивация КПЭ-3,8, использование разных гербицидов в составе баковой смеси, удобрений. Учитывались и расстояния до полей. Цены на ресурсы, технику и средства химизации взяты по 2017 г. С целью сокращения влияющих факторов цены на семена и реализованное зерно во всех вариантах средневзвешенные по региону и одинаковые независимо от сорта и времени года (8 600 р./т и 7 483 р./т соответственно). Экономический расчет проведен с помощью программы «Проектирование технологий выращивания сельхозкультур» (свидетельство о государственной регистрации № 2017617052 от 3 ноября 2017 г.). Основные результаты экономической оценки полученных технологий в разрезе полей представлены в таблице.
Экономическая эффективность возделывания пшеницы в разрезе различных полей и технологий Курганского НИИСХ, 2017 г.
№ варианта Технология № поля Урожайность, ц/га Затраты, р./га Прибыль, р./га Рентабельность, % Себестоимость, р./ц
Сорт «Зауралочка»
1 Яровая пшеница по пару ГФ 1 8 28,0 11 779 8 126 69 443
2 Яровая пшеница по пару ГФ 2 26 40,2 10 957 17 628 161 287
3 Яровая пшеница по пару ГФ 3 11 34,8 15 084 9 684 64 456
4 Яровая пшеница по пару ГФ 4 66 37,3 11 026 15 463 140 311
5 Яровая пшеница по пару ГФ 5 3 37,3 11 008 15 482 141 311
6 Яровая пшеница по пару ГФ 6 4 37,3 11 500 14 990 130 325
7 Яровая пшеница по пару ГФ 7 35 37,3 11 490 14 999 131 325
Сорт «Исеть 45»
8 Яровая пшеница по пару ГФ 8 28 28,0 10 794 9 110 84 406
9 Яровая пшеница по пару ГФ 9 64 28,0 10 803 9 102 84 406
Окончание таблицы
№ варианта Технология № поля Урожайность, ц/га Затраты, р./га Прибыль, р./га Рентабельность, % Себестоимость, р./ц
10 Яровая пшеница по пару ГФ 10 37 28,0 10 474 9 431 90 394
11 Яровая пшеница по пару ГФ 11 32 28,0 11 998 7 907 66 451
Сорт «Терция»
12 Яровая пшеница по пару ГФ 12 32 28,0 14 611 5 293 36 549
13 Яровая пшеница по пару ГФ 13 14 28,0 13 775 6 129 44 518
Сорт «Ария»
14 Яровая пшеница по пшенице УГФ 1 25 37,5 16 551 10 088 61 465
Сорт «Альбина 45»
15 Озимая пшеница по пару УГФ 2 34 35,8 19 828 9 412 47 583
16 Озимая пшеница по пару УГФ 3 36 41,5 15 185 18 699 123 385
17 Озимая пшеница по пару УГФ 4 27 41,5 15 765 18 118 115 400
Сорт «Радуга»
18 Яровая пшеница по пшенице УГ 1 17 27,0 14 703 4 454 30 574
19 Яровая пшеница по пару Г 1 55 35,7 11 183 14 185 127 329
20 Яровая пшеница по пару Г 2 47 35,8 10 012 15 430 154 271
21 Яровая пшеница по пару Г 3 67 37,0 12 402 13 938 112 352
22 Яровая пшеница по пару Г 4 46 36,1 11 430 14 237 125 333
23 Яровая пшеница по пару Г 5 54 41,6 12 865 16 692 130 326
24 Яровая пшеница по пару Г 6 53 39,2 12 644 15 193 120 340
25 Яровая пшеница по пару Г 7 48 36,6 11 503 14 537 126 331
Примечание. Г - применение гербицида; Ф - применение фунгицида; У - внесение удобрений (аммиачная селитра).
Урожайность приведена в бункерном весе с учетом стандартной влажности. Результаты по полям отличаются: ряд полей дали равную урожайность, но различные рентабельность и себестоимость. Особенностью вегетационного периода 2017 г. в Курганской области было сильное развитие листовых болезней на зерновых культурах (бурой и стеблевой ржавчин). Это внесло значительные коррективы в затраты, так как на большинстве полей применялся фунгицид. Однако посев в ранние сроки толерантного сорта «Радуга» в вариантах с № 18 по № 25 позволил избежать применения фунгицидов, что значительно снизило затраты. Рентабельность всех технологий без использования фунгицида была высокой - от 112 до 154%; себестоимость - от 271 до 352 р./ц. В отличие от группы технологий с применением фунгицида эти показатели составили
соответственно от 36 до 141% и от 287 до 583 р./ц. Лишь в одной технологии (вариант № 26) рентабельность составила 161%, так как при той же технологии, что и в варианте № 4, была получена наибольшая урожайность.
Проведенный опыт показал огромное многообразие факторов, влияющих на экономику производства. Например, в варианте № 14 с зерновым предшественником «яровая пшеница по пшенице УГФ 1» была внесена аммиачная селитра в двойной норме (2 ц/га в физическом весе, в остальных вариантах с удобрением вносили по 1 ц/га). Однако из-за высоких затрат на удобрение рентабельность составила около 60%, что, по сравнению с паровым предшественником, значительно ниже. Невысокая рентабельность по пару (варианты № 1, 3 и 12) связана с более низкой урожайностью, а также увеличением затрат на предпосевную культивацию. В вариантах № 8-11 при одном уровне урожайности, высеваемом сорте и агротехнике различия в экономику внесло использование разной уборочной техники. В вариантах № 8 и № 9 уборка велась двумя комбайнами («Нива» и «Асго8-530»), в № 10 использовали только «Асго8-530», в № 11 - комбайн «Нива», низкая производительность которого влияла на увеличение прямых затрат.
Эффективность возделывания озимой пшеницы на разных полях при одном уровне агротехники зависела от разной урожайности сорта («Альбина 45» на поле № 34 и «Умка» на полях № 36 и № 27), а также от необходимости сушки урожая с поля № 34. Затраты на поле № 27 были выше, так как использовался трактор меньшей мощности (МТЗ-80 вместо К-700 на поле № 36). В таблице приведены данные по рядом расположенным полям, которые дали равные урожайность и себестоимость (варианты № 4 и № 5, № 6 и № 7, № 8 и № 9), но есть некоторые различия в затратах, которые связаны с расстоянием до поля. Наибольшая эффективность в группе технологий без фунгицида отмечена в вариантах № 19 и № 20, что объясняется отсутствием предпосевной обработки и посевом стерневыми сеялками, в отличие от вариантов с предпосевной культивацией и использованием СЗ-5,4.
Таким образом, выявлены существенные различия экономической эффективности возделывания яровой и озимой пшеницы в разрезе полей одного предприятия. Большое значение в этом имели затраты, связанные с применением фунгицидов, удобрений и посева дисковой сеялкой. Наиболее эффективным было использование толерантного к ржавчинам сорта яровой пшеницы «Радуга».
Заключение
Автоматизация функций сбора и хранения оперативной агрономической и экономической информации по каждому участку в сельскохозяйственных организациях становится фактором, определяющим информационное обеспечение организационно-технического управления.
Электронная база данных состояния и функционирования агроландшафтов, не требующая дорогостоящего оборудования и особой квалификации специалиста, может стать инструментом проектирования систем земледелия.
Разработка и апробация структуры и управляющей программы базы данных истории полей показали информативность и перспективность ее использования для учета экономических результатов в разрезе каждого поля. Из 25 анализируемых полей рентабельность варьировала от 30 до 161%, себестоимость - от 271 до 574 р./ц, что свидетельствует о существенных различиях в эффективности производства и позволяет скорректировать программу развития растениеводства.
Применяя электронные информационные базы, можно дифференцировать экономический анализ по каждому агроландшафту и учитывать достоинства и недостатки тех или иных агроприемов в конкретных почвенно-климатических условиях. Это не только повысит экономическую эффективность растениеводства, но и расширит знания в области земледелия.
Источники
1. Адаптивно-ландшафтные системы земледелия Новосибирской области / авт. кол.: В. И. Кирюшин, А. Н. Власенко, В.К. Каличкин и др.; РАСХН, Сиб. отд-ние. СибНИИЗ-Хим. Новосибирск, 2002.
2. Артюшин А. А., Смирнов И. Г. Научно-техническое обеспечение применения ГЛОНАСС в сельскохозяйственном производстве // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2015. № 1. С. 8-11.
3. Власенко А. Н., Добротворская Н. И. Адаптивно-ландшафтные системы земледелия (опыт проектирования) // Инновации и продовольственная безопасность. 2013. № 1 (1). С. 136-142.
4. Глазунов Г. П., Афонченко Н. В., Санжаров А. И. Программные средства информационно-справочной системы для агроэкологической оценки земель // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2016. № 8. С. 58-63.
5. Гуреев И. И., Климов Н. С. Автоматизация проектирования системы машин в адаптивно-ландшафтном земледелии // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2013. № 2. С. 75-78.
6. Добротворская Н. И. Информационное обеспечение проектирования адаптивно-ландшафтных систем земледелия // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2016. № 1 (57). С. 151-154.
7. К разработке структуры базы данных для формирования экологически сбалансированных агроландшафтов / Н. П. Масютенко, А. В. Кузнецов, М. Н. Масютенко, Г. М. Брескина // Земледелие. 2017. № 7. С. 3-6.
8. Кирюшин В. И. Теория адаптивно-ландшафтного земледелия и проектирование агроландшафтов. М.: КолосС, 2011.
9. Латышев Н. Н. Как соединить инновации с производством и получать доход // Аграрный сектор. 2017. № 1. С. 78-86.
10. Личман Г. И., Смирнов И. Г., Беленков А. И. Информационное обеспечение системы точного земледелия с использованием мобильного телефона (smartphone) // Нивы России. 2017. № 2 (146). С. 58-61.
11. Методика проектирования базовых элементов адаптивно-ландшафтной системы земледелия. М.: Россельхозакадемия, 2010.
12. Николаев В. А., Беленков А. И., Дмитревская И. И. Регулирование фитосанитар-ного состояния посевов зерновых культур на полигоне точного земледелия // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2017. № 2 (148). С. 5-10.
13. Организационно-методологические проблемы развития информатизации в сельскохозяйственном производстве / С. О. Сиптиц, Д. С. Стребков, И. М. Кузнецов, М. В. Макеев // Вестник ВИЭСХ. 2015. № 4 (21). С. 120-132.
14. Рунов Б. А. Точное сельское хозяйство // Техника и оборудование для села. 2005. № 10. С. 18-19.
15. Санин С. С. Фитосанитарная экспертиза и принятие решений по опрыскиванию пшеницы фунгицидами. Теория и практические рекомендации // Приложение к журналу «Защита и карантин растений». 2016. № 5. С. 54 (2) - 88 (36).
16. Система оценки экологической сбалансированности агроландшафта и степени соответствия используемой в нем системы земледелия / А. В. Гостев, И. Г. Пыхтин, Л. Б. Нитченко и др. // Земледелие. 2017. № 8. С. 3-7.
17. Чуян О. Г. К вопросу определения оптимальных доз минеральных удобрений для усовершенствования базы данных при проектировании и реализации системы удобрений в адаптивно-ландшафтном земледелии // Достижения науки и техники АПК. 2015. № 12. С. 70-75.
18. Якушев В. П. На пути к точному земледелию. СПб.: Изд-во ПИЯФ РАН. 2002.
19. Якушев В. П., Якушев В. В. Информационное обеспечение точного земледелия. СПб.: Изд-во ПИЯФ РАН, 2007.
Electronic Database of the State and Functioning of Agricultural Landscapes
by Nikolay V. Stepnykh, Artur M. Zargaryan and Yelena V. Nesterova
The article explores the issues of increasing economic efficiency of crop production on the basis of information technologies. In terms of methodology, the paper relies on the system analysis that allows studying properties and structure of an object as a system consisting of subsystems, components, elements and ties between them with the aim to support managerial decision-making in crop production. The main methods used in the research include methods of structural, morphological and cognitive analysis. Based on the data of the Kurgan Research Institute of Agriculture (branch of the Ural Federal Agrarian Scientific Research Centre), the authors created an information database of fields, which in particular involved developing the structure of cropping history database and creating a programme for recording any type of agronomical information about the state and functioning of agricultural landscapes year by year. The authors used a relational model for the data stored in SQL server. Having calculated the technological maps for every field the researchers examined economic efficiency of agricultural technologies. As a result, they reveal significant differences in productivity of spring and winter wheat and the cost of the resulting grain and specify factors behind the economic results. Agronomical information recorded in the developed database helps identify the most efficient agricultural technologies allowing for the specifics of the cropping history in each field.
Keywords: economic efficiency; database; electronic map; cropping history book; geoinformation technology; precision farming.
References:
1. Kiryushin V. I., Vlasenko A. N., Kalichkin V. K. et al. Adaptivno-landshaftnye sistemy zemledeliya Novosibirskoy oblasti [Adaptive landscape systems of agriculture in the Novosibirsk Region]. Novosibirsk: Russian Academy of Agricultural Sciences (Siberian branch), Siberian Scientific Research Institute ^a Farming and Chemicals Use, 2002.
2. Artyushin A. A., Smirnov I. G. Nauchno-tekhnicheskoe obespechenie primeneniya GLONASS v sel'skokhozyaystvennom proizvodstve [Scientific and technical support for the application of GLONASS in agricultural production]. Selskokhozyaystvennye mashiny i tekhnologii - Agricultural Machines and Technologies, 2015, no. 1, pp. 8-11.
3. Vlasenko A. N., Dobrotvorskaya N. I. Adaptivno-landshaftnye sistemy zemledeliya (opyt proekti-rovaniya) [Adaptive landscape systems in agriculture (experience of design)]. Innovatsii iprodovolstven-naya bezopasnost - innovations and Food Security, 2013, no. 1 (1), pp. 136-142.
4. Glazunov G. P., Afonchenko N. V., Sanzharov A. I. Programmnye sredstva informatsionno-spra-vochnoy sistemy dlya agroekologicheskoy otsenki zemel' [Software tools for the information and reference system for agroecological assessment of lands]. Vestnik Kurskoy gosudarstvennoy selskokhozyayst-vennoy akademii - Bulletin of the Kursk Agricultural Academy, 2016, no. 8, pp. 58-63.
5. Gureev I. I., Klimov N. S. Avtomatizatsiya proektirovaniya sistemy mashin v adaptivno-landshaft-nom zemledelii [Automation of designing a system of machines in adaptive landscape agriculture]. Vestnik Kurskoy gosudarstvennoy selskokhozyaystvennoy akademii - Bulletin of the Kursk Agricultural Academy, 2013, no. 2, pp. 75-78.
6. Dobrotvorskaya N. I. Informatsionnoe obespechenie proektirovaniya adaptivno-landshaftnykh sistem zemledeliya [Information support for the design of adaptive landscape systems in agriculture]. Izvestiya Orenburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta - Bulletin of the Orenburg State Agrarian University, 2016, no. 1 (57), pp. 151-154.
7. Masyutenko N. P., Kuznetsov A. V., Masyutenko M. N., Breskina G. M. K razrabotke struktury bazy dannykh dlya formirovaniya ekologicheski sbalansirovannykh agrolandshaftov [On the development of the database structure for the formation of ecologically balanced agricultural landscapes]. Zem-ledelie - Farming, 2017, no. 7, pp. 3-6.
8. Kiryushin V. I. Teoriya adaptivno-landshaftnogo zemledeliya i proektirovanie agrolandshaftov [Theory of adaptive landscape agriculture and the design of agrolandscapes]. Moscow: KolosS Publ., 2011.
9. Latyshev N. N. Kak soedinit' innovatsii s proizvodstvom i poluchat' dokhod [How to combine innovation with production and generate revenue]. Agrarnyy sector - Agricultural Sector, 2017, no. 1, pp. 78-86.
10. Lichman G. I., Smirnov I. G., Belenkov A. I. Informatsionnoe obespechenie sistemy tochnogo zemledeliya s ispol'zovaniem mobil'nogo telefona (smartphone) [Information support of the system
of exact farming using a mobile phone (smartphone)]. Nivy Rossii - Russia's Fields, 2017, no. 2 (146), pp. 58-61.
11. Metodika proektirovaniya bazovykh elementov adaptivno-landshaftnoy sistemy zemledeliya [Methodology for designing the basic elements of the adaptive landscape system of agriculture]. Moscow: Russian Academy of Agriculture, 2010.
12. Nikolaev V. A., Belenkov A. I., Dmitrevskaya I. I. Regulirovanie fitosanitarnogo sostoyaniya po-sevov zernovykh kul'tur na poligone tochnogo zemledeliya [Regulation of the phytosanitary condition of grain crops on the lands of precision farming]. Vestnik Altayskogogosudarstvennogo agrarnogo univer-siteta - Bulletin of the Altay State Agrarian University, 2017, no. 2 (148), pp. 5-10.
13. Siptits S. O., Strebkov D. S., Kuznetsov I. M., Makeev M. V. Organizatsionno-metodologicheskie problemy razvitiya informatizatsii v sel'skokhozyaystvennom proizvodstve [Organisational and methodological problems of the information technologies penetration in agricultural production]. Vestnik VIESKh - Bulletin of the Russian Research Institute for the Agriculture Electrification, 2015, no. 4 (21), pp. 120-132.
14. Runov B. A. Tochnoe sel'skoe khozyaystvo [Precision agriculture].Tekhnika i oborudovanie dlya sela - Engineering and Equipment for Rural Area, 2005, no. 10, pp. 18-19.
15. Sanin S. S. Fitosanitarnaya ekspertiza i prinyatie resheniy po opryskivaniyu pshenitsy fungitsid-ami. Teoriya i prakticheskie rekomendatsii [Phytosanitary examination and decision-making on spraying wheat with fungicides. Theory and practical recommendations]. Prilozhenie k zhurnalu "Zashchita i karantin rasteniy" - Supplement to the journal "Plant Protection and Quarantine", 2016, no. 5, pp. 54 (2) -88 (36).
16. Gostev A. V., Pykhtin I. G., Nitchenko L. B. et al. Sistema otsenki ekologicheskoy sbalansirovan-nosti agrolandshafta i stepeni sootvetstviya ispol'zuemoy v nem sistemy zemledeliya [The system for assessing the ecological balance of the agrolandscape and the degree of conformity of the farming system used in it]. Zemledelie - Farming, 2017, no. 8, pp. 3-7.
17. Chuyan O. G. K voprosu opredeleniya optimal'nykh doz mineral'nykh udobreniy dlya usoversh-enstvovaniya bazy dannykh pri proektirovanii i realizatsii sistemy udobreniy v adaptivno-landshaftnom zemledelii [On the problem of determining the optimal doses of mineral fertilizers for improving the database in the design and implementation of the fertilizer system in adaptive landscape agriculture]. Dostizheniya nauki i tekhniki APK - Advances in Science and Technology of the Agro-Industrial Complex, 2015, no. 12, pp. 70-75.
18. Yakushev V. P. Na puti k tochnomu zemledeliyu [Towards precision farming]. Saint Petersburg: Petersburg Nuclear Physics Institute of RAS, 2002.
19. Yakushev V. P., Yakushev V. V. Informatsionnoe obespechenie tochnogo zemledeliya [Information support for precision farming]. Saint Petersburg: Petersburg Nuclear Physics Institute of RAS, 2007.
Contact Info:
Nikolay V. Stepnykh, Cand. Sc. (Econ.), Head of Economics and Innovative Development Laboratory
Phone: (35231) 5-73-54; 5-73-89 e-mail: kniish@ketovo.zaural.ru Artur M. Zargaryan, Researcher of Economics and Innovative Development Laboratory Phone: (35231) 5-73-54; 5-73-89 e-mail: kniish@ketovo.zaural.ru Yelena V. Nesterova, Cand. Sc. (Agriculture), Lead Researcher of Economics and Innovative Development Laboratory Phone: (35231) 5-73-54; 5-73-89 e-mail: kniish@ketovo.zaural.ru
Ссылка для цитирования: Степных Н. В., Заргарян А. М., Нестерова Е. В. Электронная база данных состояния и функционирования агроландшафтов // Известия Уральского государственного экономического университета. 2018. Т. 19, № 4. С. 136-146. DOI: 10.29141/2073-1019-2018-19-4-10
For citation: Stepnykh N. V., Zargaryan A. M., Nesterova Ye. V. Elektronnaya baza dannykh sostoyaniya i funktsioniro-vaniya agrolandshaftov [Electronic database of the state and functioning of agricultural landscapes]. Izvestiya Ural-skogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta - Journal of the Ural State University of Economics, 2018, vol. 19, no. 4, pp. 136-146. DOI: 10.29141/2073-1019-2018-19-4-10
Ural Federal Agrarian Scientific Research
Centre (Ural branch of RAS)
112a Belinskiy St., Yekaterinburg, Russia, 620142
Ural Federal Agrarian Scientific Research
Centre (Ural branch of RAS)
112a Belinskiy St., Yekaterinburg, Russia, 620142
Ural Federal Agrarian Scientific Research
Centre (Ural branch of RAS)
112a Belinskiy St., Yekaterinburg, Russia, 620142
