Количественные модели и методы оценки технологических воздействий Текст научной статьи по специальности «Сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыбное хозяйство»

толщине бороздообразующей накладки), приведена на рисунке.

1*1

Рис. Зависимость отклонения глубины хода бороздообразующего устройства от диаметра

и толщины бороздообразующих накладок

Анализ полученного уравнения показал, что значение функций отклика растет с ростом факторов г и а, а рост фактора Ъ приводит к уменьшению значений функции отклика.

Допустимое максимальное отклонение глубины бороздки составляет 0,01 м. Это значение функции отклика ограничивает область оптимальных значении Ъ и а. С другой стороны, увеличение радиуса бороздообразующей накладки приводит к уменьшению значений функции отклика, но он ограничен по конструктивным соображениям. Исходя из вышеизложенного, можно принять рациональные значения параметров бороздообразующего устройства следующими: г = 0,15-0,18 м; Ъ = 0,015-0,020 м; а= 13-15°.

Литература

1. Каскулов М.Х., Габаев А.Х. Агротехническая оценка работы экспериментальной сеялки с фторопластовыми бороздообразующими накладками // Известия Кабардино-Балкарского государственного аграрного университета. - 2015. - №1. - С. 35-38.

2. Патент 1Ш №2511237 С1 А01С7/20 Бюл. №10 от 10.04.2014 г.

3. Габаев А.Х., Мишхожев А.А. Совершенствование средств механизации для посева семян зерновых культур [Электронный ресурс] //Novainfo.Ru. - 2015. - №38. - С. 31-34.

4 Габаев А.Х. Влияние свойств почвы на процесс образования бороздки для семян // Известия Кабардино-Балкарского государственного аграрного университета. - 2013. - №2. - С. 67-71.

5. Габаев А.Х., Мисиров М.Х. Деформации почвы при обработке двухгранным клином: Мат. межвузовской науч.-практ. конф. студентов и молодых ученых. - Нальчик, 2009. - С. 131-134.

УДК 636.4.087.8:615

Канд. техн. наук Ю.Г. ЗАХАРЯН (АФИ, dzhem.m@yandex.rn)

КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ

Пространственная неоднородность, мелкоконтурность, градация, геостатистика, дифференциации, эффективность, агротехнология, повторяемость, корреляционный анализ

Предположим, что на некоторой территории от точки к точке меняется некоторый почвенно-климатический фактор X, который влияет на технологическое воздействие. Закономерности изменения X в пространстве могут быть описаны двояким образом:

1. Детально - путем задания топографии поля варьирующего агрометеорологического фактора X. Обычно при этом вся площадь разделяется на некоторые относительно однородные зоны (контуры), внутри каждой X считается постоянным.

2. Обобщенно - путем задания некоторой функции плотности распределения g(x), описывающей X как случайную величину, которая меняется в пределах исследуемой неоднородной территории.

В качестве примера такого описания на рис. 1 изображена гистограмма распределения этого пространственно варьирующего фактора и указаны его некоторые статистические характеристики. Аналогично результаты даны на рис. 2 для годовых сумм осадков.

Исходными данными для расчетов в обоих случаях служили данные метеорологической станции Ленинградской области, расположенной в пределах исследуемой территории. Детализированные карты строились с помощью автоматизированной процедуры линейной интерполяции по трем соседним точкам, которая была разработана в Агрофизическом институте [1].

Сумма температур выеше НГС

х."С а,: С у„%

2615 819 31,3

Число однородных юн п но (раданиям

Градация 1 2 3 4 5 6 7 Всего

п 5

Рис. 1. Геостатистическое описание агрометеорологической неоднородности территории Ленинградской области по сумме температур выше 10°С

Для повышения эффективности планирования часто не требуется знать детальную топографию поля X, а достаточно иметь только сведения о статистических характеристиках X как пространственно варьирующей переменной.

Исследования по изучению пространственной изменчивости и картированию характеристик микроклимата сельскохозяйственных территорий были выполнены под

руководством И. А. Гольцберг [2] в Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова. Здесь, в частности, была разработана комплексная методика оценки морозоопасности полей в зависимости от особенностей рельефа и на этой основе дана детальная агроклиматическая характеристика заморозков как для территории России в целом, так и для отдельных регионов. Применительно к горным условиям Кавказа, а именно

- для территории Армении, соответствующие оценки были позже даны Р. С. Мкртчяном [3]. При этом было установлено, что в условиях сложного рельефа республики даты прекращения и начала заморозков даже в пределах небольших территорий могут существенно колебаться. Например, по сравнению со средними многолетними датами наиболее опасные весенние заморозки прекращаются примерно на 20-25 дней раньше на южных склонах и на 40-45 дней позже на дне котловин. Наоборот, наиболее опасные осенние заморозки на южных склонах наступают на 25-30 дней позже, а на дне котловин - на 30-35 дней раньше, чем на ровном месте.

Не меньшей, а иногда и большей пространственной неоднородностью обладает термический режим почвы, который может значительно изменяться даже в пределах одного хозяйства. Это связано с тем, что на него влияют не только особенности рельефа, но и пестрота теплофизических и агрохимических характеристик покрова. Данное обстоятельство подтверждают, в частности, экспериментальные исследования, выполненные Н. Г. Горышиной с соавторами в Ленинградской области [4].

Следующее направление исследований в рамках рассматриваемой общей проблемы объединяет работы по оценке статистических характеристик и статистической структуры различных агрометеорологических параметров, варьирующих в пространстве [1].

В большинстве случаев изучались «поля» влажности. Так, в работе И. И. Зданевича исследовалась статистическая структура поля влажности почвы в теплицах и было показано, что оно может рассматриваться как однородное и изотропное с экспоненциальной корреляционной функцией вида г(Г) = 0,94е-0,0зг, где 1> 0 - расстояние в метрах. На основании этого по аналогии было рассчитано необходимое (для получения заданной точности среднего) число точек определения влажности для площадей 1000, 3000 и 5000 м2

[5].

Ряд интересных результатов относительно статистической структуры влажности орошаемых сельскохозяйственных полей был получен в работе [6]. Один из них -установление нетривиального факта низкой корреляции между влажностью почвы на различных глубинах (15 и 30 см); другой факт - существенная зависимость статистических характеристик влажности поля от среднего значения влажности. При этом для слоя 0-И 5 см выявлена следующая хорошо объяснимая с физической точки зрения закономерность: чем выше средняя влажность, тем меньше ее среднее квадратическое отклонение ох.

В отечественной и в зарубежной литературе освещены два других аспекта проблемы -управление пестротой полей с целью выравнивания неоднородности и тем более - вопросы принятая решений в условиях полей с целью неоднородности территории.

Что касается оценки влияния неоднородности, то, как уже отмечалось, имеются указания на то, что она снижает урожай и затрудняет проведение полевых работ. Однако это обычно лишь общие представления, слабо подкрепленные экспериментальным материалом и тем более - теоретическим анализом. В качестве примера подобных исследований укажем на работу [7], в которой анализировалась связь между пестротой почвенного покрова и колебаниями урожая яровой пшеницы на 117 делянках в пределах общей площади около 28 га. В зависимости от места расположения урожаи колебались от 2 до 90 кг зерна на делянку, т.е. более чем в два раза. Результаты исследования приведены и было показано, что вследствие влияния микрорельефа местности урожаи зеленой массы подсолнечника в пределах площади 200 м2 колебались от 3 до 24 кг на каждые 4 м2, а урожаи озимой пшеницы

- от 0,05 до 0,85 кг на 4 м2.

glx)

0.25

0.20

0.29

0.25

0.17

о.ог»

0.09

о.н

0.03

250 350 450 550 650 750 850 950

Осадки за год, мм им а,, мм

572 144

Число однородных зон п по градациям

V..MM

25.2

Градация 1 2 3 4 5 6 7 Всего

п 3 7 16 19 12 15 6 5

Рис. 2. Геостатистическое описание агрометеорологической неоднородности территории Ленинградской области по условиям увлажнения

Особенность всех перечисленных работ состоит в том, что вне зависимости от применяемого аппарата исследования - будь то статистическая обработка экспериментальных данных, полевые опыты или математическое моделирование - они заканчивались только построением карт, иллюстрирующих пространственное варьирование урожая. Собственно анализ того, в какой степени неоднородность территории влияет на валовый сбор продукции или на эффективность агротехнологии, в них не проводился, а именно эта задача как раз и представляет наибольший интерес.

Анализ имеющихся литературных данных показывает, что количество таких работ вообще в практике мало и они в большинстве случаев содержат лишь чисто качественные сведения. В этой связи следует отметить интересное исследование [8], в котором сделана попытка дать количественную оценку влияния неоднородности (мелкоконтурности) сельскохозяйственной территории на производительность машин и стоимость механизированной обработки почвы. Хотя это исследование относится к началу 80-х годов и полученные авторами абсолютные цифры сегодня вряд ли применимы, их соотношения безусловно интересны.

Так, оказалось, что в группе хозяйств со средним размером контура порядка 2,2 га выработка на один трактор за год в период с 1985 по 1990 гг. составляла 358 га, а в хозяйствах со средним размером контура 23,1 га - уже 512 га на трактор. Соответственно,

себестоимость работ снижалась. Это убедительно свидетельствует о том, что неоднородность территории, ее мелкоконтурность ведет к снижению производительности или к росту затрат на агротехнологию. Одновременно, как показывает анализ, в «мелкоконтурных» хозяйствах получаются и меньшие урожаи. Это хорошо видно из табл. 1.

Таблица1. Влияние мелкоконтурности пахотных массивов на многолетнюю урожайность

различных сельскохозяйственных культур (Белоруссия, дерново-подзолистые почвы, средние суглинки)

Группа свойств Средний размер контура (га) Урожайность, ц/га

Зерновые в Озимая Картофель Лен

целом рожь Семена Волокно

I 9 9,4 9,8 99,0 4,8 5,2

II 3-5 7,2 7,3 62,8 2,7 2,8

У л /У 2 - 1,31 1,34 1,58 1,78 1,86

Исходя из этого важно сформулировать некоторую общую концепцию и на ее основе разработать количественные модели и методы, позволяющие учесть и увязать в единую схему как геостатистические свойства самого пространственно варьирующего фактора, так и влияние этих вариаций на урожай или эффективность проводимых агротехнических мероприятий. Разработка такой теории является основной целью и задачей нашей статьи. Из работ этого направления следует указать на исследования, выполненные Ю. Г. Захаряном и И. Б. Усковым [5]. Ими были получены статистические соотношения, связывающие потери урожая из-за почвенно-климатической неоднородности, и было обосновано, что никакая другая схема планирования не может дать большой эффект, так как при детально дифференцированной стратегии информация о пространственной изменчивости X учитывается в полном объеме, что в каждой точке рассматриваемой территории принимается свое хозяйственное решение й0(х) , т.е. осуществляется детальная дифференциация и соответственно экономический выигрыш через ид.

Другой крайний случай состоит в том, что планирование осуществляется в целом для всей территории без учета пространственной изменчивости X и решение принимается в расчете на средние условия X, а соответственно экономический эффект через ипд.

Разность = ид — ипд(с10(х)) (1)

характеризует средний (в статистическом смысле) абсолютный выигрыш на единицу площади, который достигается за счет перехода от ориентации на осреднение по территории условия к недифференцированному планированию с учетом конкретных значений X в отдельных точках или на отдельных участках (полях, контурах).

Обратим внимание еще на одно обстоятельство. До сих пор задача оценки эффективности пространственной дифференциации хозяйственных решений формулировалась нами без учета дополнительных затрат на проведение соответствующих корректировок агротехнологии или, в более общем плане, - без учета фактора возрастания скорости реализации дифференцированной агротехнологии или снижения качества выполняемых работ. Если попытаться учесть, что такие дополнительные потери существуют, то можно поставить вопрос о нахождении оптимальной степени дифференциации. Эта задача будет выглядеть так:

Введем величину Сд - затраты на проведение единичной коррекции технологического режима - и будем считать известной зависимость показывающую, какое число

однородных зон с) в среднем выделяется на единицу площади территории при ее районировании по N градациям X. Тогда задача выбора оптимального N сводится к отысканию максимума функции

= _ СдЧШ (2) характеризующей «чистый» выигрыш на единицу площади.

В результате будет существовать такое которое удовлетворяет условию

= тахы]А/^\ (3)

Сказанное иллюстрирует рис. 3. Найденная частично дифференцированная стратегия

(ЧДС), с одной стороны, будет учитывать пространственное варьирование

агрометеорологических условий, так как определенная дифференциация решений на

территории проводится, а с другой стороны, она не будет излишне детализированной. Так

что в конечном итоге выигрыш от дифференциации будет преобладать над

дополнительными потерями, связанными с реализацией более сложной

дифференцированной агротехнологии. и

Рис. 3. Обоснование существования оптимальной детальности дифференциации решений на неоднородной сельскохозяйственной территории

В заключение следует отметить, что в методологическом плане рассмотренные задачи обладают некоторой общностью, а именно, во всех случаях:

- пространственная неоднородность территории описывается в вероятностной форме, путем задания закона (или отдельных характеристик) распределения пространственно варьирующего агрометеорологического фактора;

- оценка эффективности любой стратегии планирования агротехнологии производится по величине среднего (в статистическом смысле) выигрыша или средних потерь, рассчитываемых на единицу площади;

- оптимальные варианты планирования (оптимальные стратегии) вводятся по критерию максимума среднего выигрыша или минимума средних потерь.

Перечисленные особенности позволяют охарактеризовать рассматриваемые задачи как относящиеся к области теории геостатистических решений.

Литература

1. Бондаренко Н.Ф., Жуковский Е.Е., Мушкин И.Г. и др. Моделирование продуктивности агроэкосистем. - Л.: Гидрометеоиздат, 1982. — 264 с.

2. Гольцберг И.А. Агроклиматическое районирование территории административных областей. - Обнинск, 1967. - С. 52-79.

3. Мкртчян P.C. Агроклиматическая характеристика заморозков в горных условиях Армянской ССР. - Л.: Гидрометеоиздат, 1973. - 172 с.

4. Горышина Н.Г., Николаева З.И., Пигольцина Г.Б. Микроклиматическое изучение экспериментальных сельскохозяйственных полей программированного урожая // Тр./ГГО. 1980.-Вып. 426.-С. 70-83.

5. Захарян Ю.Г., Усков И.Б. и др. Методика выделения технологических контуров полей в системе точного земледелия // Физические, химические и климатические факторы продуктивности земель: Сб. научн. тр. - СПб.: Издательство «Пияф РАН», 2007. - С. 295-305.

6. Иванов H.A. Определение влажности почвы с четом неоднородности сельскохозяйственного поля и погодных условий с целью регулирования водного режима: Автореф. дис... докт. биол. наук. - Л.: АФИ, 1977. - 24с.

7. Чекалова М.И. О некоторых видах сочетаний пахотных подзолистых почв Северо-Запада // Преобразование почв Нечерноземья при сельскохозяйственном освоении: Научные труды Почвенного ин-та им. В. В. Докучаева. - М., 1981. - С. 20-34.

8. Суровый Л.Н., Чеботаревская Н.Г. Учет мелкоконтурности при качественной оценке пахотных земель БССР // Агрохимическая характеристика почв БССР. — Вып. IV. — Минск: Ураджай, 1969. - С. 190-93.

УДК 631.316.4

Доктор техн. наук А.Б. КАЛИНИН (СПбГАУ, andrkalinin@vandex.ra) Канд. техн. наук И.З. ТЕПЛИНСКИЙ (СПбГАУ, agroi@spbgau.ru) Аспирант П.П. КУДРЯВЦЕВ (СПбГАУ, caandmgi@yandex.ru)

ВЫБОР И ОБОСНОВАНИЕ РАБОЧИХ ОРГАНОВ И СХЕМЫ ИХ РАЗМЕЩЕНИЯ

НА СЕКЦИИ ПРОПАШНОГО КУЛЬТИВАТОРА ДЛЯ МИНИМИЗАЦИИ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ РИСКОВ ПРИ ВОЗДЕЛЫВАНИИ КАРТОФЕЛЯ

Технология возделывания картофеля, экологические риски, параметры почвенного состояния, зоны уплотнения почвы, совершенствование пропашного культиватора

В условиях интенсификации технологических процессов в растениеводстве происходит существенное повышение антропогенной нагрузки на почву вследствие широкого применения энергонасыщенных машинно-тракторных агрегатов. Это приводит к повышенному уплотнению почвы в корнеобитаемом слое и ухудшению условий произрастания растений из-за снижения проникающей способности их корневой системы в нижние слои почвенного горизонта, богатые запасами влаги и элементами питания [1]. Особенно проявление этих факторов риска техногенного характера наблюдается в интенсивных технологиях производства картофеля. Несмотря на применяемый принцип минимизации количества обработок в распространенной в настоящее время у нас в стране западно-европейской технологии возделывания картофеля, в соответствии с которым после выполнения посадки производится лишь одна обработка почвы пропашным культиватором, проблема переуплотнения почвы не исчезает, а проявляется лишь в менее острой форме по сравнению с традиционными технологиями. Это приводит к дальнейшей деградации почв и значительному ухудшению экологических показателей широко применяемых технологий производства картофеля.

В работе [2] показано, что проникновение корней большинства растений в уплотненные горизонты почвы с объемной массой 1,4-1,6 г/см3 затруднено, их развитие угнетается, при более высоких значениях плотности рост корневой системы невозможен. Поэтому исследования условий функционирования машин для возделывания картофеля как