CC BY
18
давления индентора. Скорость обработки и величина подачи инструмента незначительно влияют на изменение геометрических характеристик поверхности.
Литература
1. Сковородин В.Я., Пуршель Е.Е. Исследование возможности формирования металлокерамических плёнок при финишной антифрикционной обработке гильз цилиндров геомодификаторами //Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. - 2016. - № 42. - С. 333-340.
2. Сковородин В.Я., Антипов А.В. Обоснование режимов отделочно-антифрикционной обработки восстановленных шеек коленчатого вала // Научное обеспечение развития АПК в условиях импортозамещения, Ч. I. / СПбГАУ. - СПб., 2017. - С. 431-434.
3. Абразивная и алмазная обработка материалов: Справочник / Под ред. АН. Резникова. - М.: Машиностроение, 1977. - 391с.
4. Торбило В.М. Алмазное выглаживание. -М.: Машиностроение, 1972. 105 с.
5. Гаркунов Д.Н. Триботехника (износ и безызносность): Учебник. - 4-е. изд., перераб. и доп. - М.: Изд-во МСХА, 2001. 616.С., ил. 280.
Literatura
1. Skovorodin V.Ja., Purshel' Е.Е. Issledovanie vozmozhnosti formirovanija metallokeramicheskih pljonok pri finishnoj antifrikcionnoj obrabotke gil'z cilindrov geomodifikatorami //Izvestija Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo agramogo universiteta. -2016.-№42.-S. 333-340.
2. Skovorodin V.Ja., Antipov A.V. Obosnovanie rezhimov otdelochno-antifrikcionnoj obrabotki vosstanovlennyh sheek kolenchatogo vala // Nauchnoe obespechenie razvitija APK v uslovijah importozameshhenija, Ch. I. / SPbGAU. - SPb., 2017. - S. 431-434.
3. Abrazivnaja i almaznaja obrabotka materialov: Spravochnik / Pod red. A N. Reznikova. -M.: Mashinostroenie, 1977. - 391s.
4. Torbilo V.M. Almaznoe vyglazhivanie. M.: Mashinostroenie, 1972. 105 s.
5. Garkunov D.N. Tribotehnika (iznos i bezyznosnost'): Uchebnik. - 4-e. izd., pererab. i dop. -M.: Izd-vo MSHA, 2001. 616.S., il. 280.
УДК 636.4.087.8:615
Канд. техн. наук Ю.Г. ЗАХАРЯН (ФГБНУ АФИ, dzhem.m@yandex.ru)
КОНЦЕПЦИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В РЕАЛИЗАЦИИ ДИФФЕРЕНЦИРОВАННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ
АГРОТЕХНОЛОГИИ
Дифференциация технологии, изменчивость, пространственно-временной континуум, точное земледелие, фактор продуктивности, методология, геоинформационная система
Объективная концепция ожидаемых положительных показателей в земледелии, использование геоинформационных систем в реализации дифференцированного планирования агротехнологических решений в рамках точного земледелия (ТЗ) являются необходимыми условиями обеспечения устойчивого функционирования сельскохозяйственной отрасли и служат основой для разработки оптимальных стратегий ее климатической адаптации (В. П. Якушев, В. В. Якушев, 2007; Д. А. Куртенер, И. Б. Усков, 1988).
В основе перечисленных работ лежат следующие принципы:
1. Микроклиматическое и иочвенно-картографическое представления результатов геостатистического исследования для принятия управленческих решений. Построение территориальных комплексных карт [1,2].
2. Геостатистический анализ пространственно-временного варьирования отдельных агрометеорологических и почвенно-климатических показателей [3, 7].
3. Изучение влияния неоднородности сельскохозяйственных территорий на фактор продуктивности и эффективность отдельных агротехнологических мероприятий с учетом геоинформационных систем.
4. Принятие решений по оптимизации принимаемых агроприемов и обобщенный учет дифференциации агротехнологии в соответствии с пространственным варьированием тех или иных агрометеорологических факторов [1,2,6,11].
Пункты рассматриваемой проблемы относятся к области изучения и описания пространственной неоднородности сельскохозяйственных территорий, а также они касаются управления неоднородностью агрометеоусловий с целью ее выравнивания. При проведении соответствующих исследований геоинформационных систем в реализации дифференцированного планирования вместо традиционных оценок средней урожайности первоочередное значение придается концепции анализа и прогноза агрометеорологических факторов, которые варьируются в пространственно-временном континууме (й ХТ).
Учитывается тот факт, что вероятностная концепция сама по себе более адекватно отражает вполне реальное событие ежегодной изменчивости условий формирования урожая, рассматриваемая как варьирующая от года к году случайная величина, и соответствующего изменения потенциала продуктивности сельскохозяйственных территорий в системе ТЗ [8, 9, 10].
Цель исследования. Цель данного исследования заключается в том, чтобы продемонстрировать влияние пространственно-временной неоднородности агрометеорологических и почвенно-климатических факторов с учетом геоинформационными системами в период весны Ленинградской области. На продуктивность сельскохозяйственных территорий и эффективность стратегии дифференцированных агротехнических мероприятий. Для работы с информацией разного уровня геоинформационная система должна поддерживать базовые карты (почвенную, ландшафтную, растительности) в соответствии маштабов.
Материал, методы и объекты исследования. Методы представления, формализации, генерации и оптимизации агротехнологических знаний и данных применительно к конкретному сельскохозяйственному полю или его однородным частям интегрируются с геоинформационными системами (ГИС), которые служат основой для развития геосистемного пространственно-временного моделирования и его графического представления посредством картографической символики. ГИС-технологии получили широкое распространение не только в географии, но и в природопользовании, экономике, транспорте, в управлении городскими территориями и в сельскохозяйственном производстве [4,5].
Принципиальное отличие информационной технологии точного земледелия от традиционных систем возделывания культур состоит в том, что сельскохозяйственное поле рассматривается не как однородный массив, а как система элементарных участков, отличающихся друг от друга почвенными, микроклиматическими и другими характеристиками. Поэтому концепция точного земледелия предусматривает, что обработка почвы, посев, орошение, различные виды мелиорации и в целом уход за посевом должны осуществляться дифференцированно, адекватно характеристикам элементарных участков.
Таким образом, система информационной технологии точного земледелия состоит из нескольких подсистем, оперирующих общей информационной базой. Проблема интеграции и синхронизации рассмотренных выше подсистем (от представления до генерации агротехнологических знаний) с геоинформационным обеспечением является ключевой. Поскольку взаимодействие всех подсистем осуществляется через общую базу данных, то к
программному наполнению ГИС предъявляется главное требование - включение и использование всей атрибутивной база данных (БД) с обеспечением следующего расширения:
1. привязка графической информации к тематической информации об объектах землепользования и к плану территории в целом;
2. обеспечение целевой работы математических моделей, встроенных в ту или иную конструкцию представлений агротехнологических знаний на основе пространственно распределенных данных.
Рассмотрим комплексирование ГИС и модели, описывающей параметры почвенного микроклимата ландшафта, осуществлено Д. А. Куртенером и В. Л. Баденко (1999). Для комплексирования с ГИС использовалась модель, разработанная Д. А. Куртенером и др. (1986). Основные допущения модели были сформулированы следующим образом. Обмен энергией и массой в атмосферном и растительном слоях рассматривается как квазистационарный процесс. Тепло и влагообмен в почвенном слое описывается как динамический процесс [3,4]. Предполагается, что моделируемый участок ландшафта имеет ровную наклонную поверхность. Угол наклона почвенной поверхности не должен быть больше, чем 20°.
Модель теплопереноса основывается на уравнении, описывающем одномерную теплопроводность в почве:
(1)
где Т - температура почвы, / - время, х - пространственная координата, направленная вглубь почвы, X - теплопроводность почвы, с - объемная теплоемкость.
Граничное условие для уравнения, описывающего одномерную теплопроводность в почве, формулируется с помощью балансового метода (Куртенер и др., 1969) и записывается как эквивалентное граничное условие третьего рода:
-Хух = И ТЕ-Т , х = 0, (2)
где ТЕ - эквивалентная температура среды, N - обобщенный коэффициент теплообмена.
Для апробации предлагаемой методики и для изучения параметров почвенного микроклимата ландшафта был осуществлен численный эксперимент. Объектом моделирования был ландшафт, расположенный на территории Ленинградской области. Ландшафт моделировался как система, состоящая из 26 однородных областей. Области отличались физическими свойствами почвы, видами почвенных обработок, типами растительного покрова, системами культивирования растений, ориентацией и наклоном поверхности почвы.
Результаты моделирования термических параметров почвенного микроклимата с учетом пространственно-временной структуры ландшафта даны на рис. 1, 2. В частности, на рис. 1 показана среднесуточная температура почвы на глубине 10 см в период с 15 марта по 15 апреля. Рис. 2 иллюстрирует результаты компьютерного моделирования суммы температур почвы на глубине 10 см в период с 15 марта по 15 апреля.
К фШф{л
1ШШ
Рис. 1. Изменчивость среднесуточной температуры почвы на глубине 10 см в период с 15 марта по 15 апреля
Рис. 2. Изменчивость суммы температур почвы на глубине 10 см в период с 15 марта по 15 апреля
Анализируя концепцию теории нечетных множеств, в последнее время в литературе обсуждается новый подход, позволяющий более адекватно интерпретировать геоинформацию (В.П. Якушев, Д.А. Куртенер, В.Л. Баденко и др., 2000). Основная идея этого подхода основывается на возможности комплексирования ГИС и алгоритмов теории нечетких множеств, методов анализа главных компонент и кластерного анализа.
Теория нечетких множеств может рассматриваться как обобщение классической теории множеств. Можно утверждать, что в ближайшем будущем теория нечетких множеств станет широко применяться в различных областях почвоведения: для численной классификации почв и картографирования, для оценки земель и моделирования физических
процессов в почве, а также в почвенной геостатистике и для анализа нечетко определенных явлений в почвах (McBratney et al., 1997).
Теория нечетких множеств - это полезный инструмент для исследования ситуаций, когда мы имеем дело с неопределенностями в интерпретации количественной информации о свойствах почв, особенно, когда получение информации автоматизировано в экспертной системе. Согласно этой теории нечеткое множество почвенных параметров, удовлетворяющее некоторому признаку, может быть определено на пространстве возможных значений почвенных параметров. Частному значению некоторого почвенного параметра соответствует «принадлежность» к размытому множеству признаков. Эта принадлежность определяется «функцией принадлежности». Функция принадлежности может быть равна 1 (если частное значение почвенного параметра полностью подходит под признак), 0 (если такое частное значение совершенно не подходит) или некоторой промежуточной величине.
Практически, когда пользователь ГИС делает запрос относительно значения почвенных параметров в некоторой точке, то ответом на этот запрос будет оценка, определенная на основе методов теории нечетких множеств и фактических данных, хранящихся в ГИС. Эти оценки будут получены как выходные данные ГИС с неопределенностью, выраженной функцией принадлежности и нечеткостью интерпретации (Lark, Bolam, 1997).
Одной из практических проблем в землеустройстве является классификация сельскохозяйственных полей в зависимости от их гидрологических свойств как функций от свойств почвы и топографии местности. Несовершенство пространственного представления топографической информации с помощью горизонталей и частичные перекрытия во множестве данных делают ненадежными стандартные численные методы почвенной и ландшафтной классификации (Д.А. Куртенер, В.Л. Баденко).
Рассмотрим методологию применения теории нечетких множеств в ГИС в приемах поддержки принятия агротехнологических решений (Баденко В. Л.) при дифференцированном планировании с учетом пространственно-временного континуума D G Г, где D - пространство, Т- временной параметр [5].
Методология оценки земельных ресурсов является важнейшей компонентой разрабатываемых в настоящее время информационных систем. Известно, что многие параметры, характеризующие земельные участки, не могут быть четко определены. Нечеткость, присущая информации об объектах природы, является причиной неоднозначности, возникающей при попытках дать количественное описание этих объектов.
Результаты исследования. Рассмотрим кратко полученные результаты. Согласно утверждению основателя теории нечетких множеств Заде (1976) «Теория нечетких множеств в действительности является шагом к восстановлению отношений между точностью классической математики и всеобщей нечеткости реального мира, эта теория порождена непрерывным поиском человечества средств для лучшего понимания умственных процессов и познания».
Вопросы методологии многокритериальной оценки земельных участков с использованием методов теории нечетких множеств, интегрированных в среду ГИС, рассматривались ранее. В частности, было проанализировано загрязнение почвы тяжелыми металлами и фтором.
Методология многокритериальной оценки земельных участков базируется на методе анализа альтернатив средствами теории нечетких множеств (А.В. Борисов, 1990). Например, для построения комплексной оценки используется свертка на основе операции пересечения нечетких множеств.
Рассмотрим множество из m земельных участков А — {а±, а2, ■■■, о^} , которое интерпретируется как множество альтернатив. Тогда для некоторого критерия С может быть записано нечеткое множество
С = {дса1 а!,дс(а2) а2,... .^{а^) а^}. (3)
Здесь ^с(а£) Щ £ [0,1] - функция принадлежности нечеткому множеству С, которая является оценкой участка а£ по критерию С. дс(ау) характеризует степень соответствия участка ау понятию, определяемому критерием С. Если участки оцениваются по п критериям Съ С2, ...,СП, то лучшим будет считаться участок, удовлетворяющий и критерию Съ и С2, и ..., и Сп. Поэтому в качестве правила для определения многокритериальной оценки участка а;-, которое называется также правилом выбора, следует использовать операцию пересечения соответствующих нечетких множеств:
= С[ Л С^ А ... Л С^. (4)
Операции пересечения нечетких множеств соответствует операция нахождения минимума, выполняемая над их функциями принадлежности. В итоге при принятии управленческого решения предпочтение отдается тому земельному участку, который имеет наибольшее значение функции принадлежности.
В случае, если критерии имеют различную важность, каждому из них приписывается число щ > О (чем важнее критерий, тем больше ), которое называется коэффициентом относительной важности. При этом критерии трансформируются таким образом, что каждый член возводится в степень аг, и правило выбора принимает вид:
Я' = (С/)'Л(С2УЛ...Л(СЙ', (5)
где/? = - "=1 = 1
Коэффициенты относительной важности вычисляются на основе процедуры парного сравнения критериев (Борисов и др., 1990).
Для апробации предлагаемой методики был осуществлен численный эксперимент по расчету многокритериальной оценки земельных участков. Исследовался ландшафт с участками сельскохозяйственного назначения, расположенный в пойме реки Славянка на территории Ленинградской области. Эти участки отличаются типом почвы, условиями для культивирования сельскохозяйственных растений, гидрологией, близостью к транспортным коммуникациям, удаленностью от источников экологического загрязнения, близостью к источникам электроэнергии и т. п.
Из всех возможных критериев для сравнения земельных участков было выбрано четыре:
- агротехнический критерий (наличие благоприятных условий для культивирования сельскохозяйственных растений);
- экономический критерий (экономическая оценка возможной сельскохозяйственной деятельности);
- экологический критерий (отсутствие загрязнения почвенного покрова, удаленность от источников экологического загрязнения и т. д.);
-социальный критерий (благоприятные социальные условия для сельскохозяйственной деятельности).
Расчет многокритериальной оценки земельных участков осуществлялся в два этапа. На первом этапе экспертами были даны критериальные оценки каждого участка (таблица 1). Затем значения критериальных оценок были введены в базу данных ГИС.
Таблица 1. Критериальные оценки участков
Номера участков Критерии
1 2 3 4
I 0,9 0,9 0,3 0,8
II 0,9 0,4 0,3 0,7
III 0,9 0,8 0,4 0,6
IV ОД ОД 0,8 0,4
V 0,2 о,з 0,6 о,з
На втором этапе осуществлялся расчет и картирование многокритериальной оценки земельных участков. Многокритериальная оценка вычислялась по предложенному алгоритму. Расчет и картирование производились в среде ГИС, реализованной с помощью программного продукта Maplnfo Professional for Windows, versión 4.0.
Выводы. В заключение следует отметить, что развитие сельскохозяйственного сектора в обозримом будущем будут также определять следующие основные тенденции:
- население мира вырастет примерно от 6 млрд. человек в настоящее время до приблизительно 8,1-8,4 млрд. в 2020 г. и до 10-12 млрд. в 2050 г.;
- урбанизация будет продолжаться; процент городского населения возрастет с 45% в 1995 г. до более 60% в 2020 г.;
- недостаточность земель, пригодных к ведению сельскохозяйственного производства (пахотные земли составляют приблизительно 10% от всей поверхности суши), и естественная ограниченность их увеличения;
- все в большей мере будет ощущаться недостаток ресурсов и повышенный спрос на продовольствие, что объективно потребует увеличения усилий в комплексных сельскохозяйственных исследованиях.
Учитывая эти тенденции в мировом сельскохозяйственном секторе, очевидно, что развитие современного устойчивого и безопасного производства биологической продукции находится в прямой зависимости от того, как в междисциплинарной науке - агрофизике -будут развиваться следующие основные направления:
- математическая формализация процессов онтогенеза высших растений на клеточном и организменном уровнях в условиях изменяющихся факторов внешней среды;
- создание новых методов агрофизических исследований, включая модельные исследования физических и физико-химических процессов в системе «почва-растение-атмосфера» (ПРА), и разработка методических основ, необходимых для их прогноза, регулирования и оптимизации условий развития корней, роста растений и получения устойчивых урожаев высокого качества;
- интенсификация процесса создания динамических моделей плодородия почв и формирования урожаев;
- развитие теории и методов компьютеризированной поддержки принятия оптимальных решений планирования агротехнологических решений с учетом пространственно-временной изменчивости.
Литература
1. Якушев В.П., Якушев В.В. Информационное обеспечение точного земледелия. СПб.: Изд-во ПИЯФ РАН, 2007. 384 с.
2. Якушев В.П., Якушев В.В. Точное земледелие - новый этап в развитии агрономии // Земледелие, 2008. № 2. С. 3-5.
3. Куртенер Д.А., Усков И.Б. Управление микроклиматом сельскохозяйственных полей. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. 263 с.
4. Куртенер Д.А., Усков И.Б. Климатические факторы и тепловой режим в открытом и защищенном грунте. Л.: Гидрометеоиздат, 1982. 231 с.
5. Захарян Ю.Г., Усков И.Б., Ефимов А.С. Методика выделения технологических контуров полей в системе точного земледелия// Физические, химические и климатические факторы продуктивности земель: Сб. научн. тр-, СПб, Изд-во «ПИЯФ РАН», 2007.-С. 295-305.
Literatura
1. YAkushev V.P., YAkushev V.V. Informacionnoe obespechenie tochnogo zemledeliya. SPb.: Izd-vo PIYAF RAN, 2007. 384 s.
2. УАкивЬеу У.Р., УАкивЬеу У.У. ТосЬпос гет1ес1еПе - по\у| еЫ:ар V гаг\кп agronomii // гетЫеНе, 2008. № 2. 8. 3-5.
3. КшЧепег Б.А., Шкоу 1.В. 11ргау1еше гшкгокНтакэт seГskohozyajstvennyh polej. Ь.: Gidrometeoizdat, 1988. 263 е.
4. КшТепег Б.А., Шкоу 1.В. КИтайскезЫе faktory I 1ер1оусу гегЫт V с^кпЮт I газЬсЫвЬсЬеппот gшnte. Ь.: Gidrometeoizdat, 1982. 231 е.
5. гаЬагуап Уи.С., Шкоу 1.В., ЕПтоу А.8. МйсЛка vydeleniya tekhnologicheskih копШгоу polej V з1з1:стс tochnogo zemledeliya// Р1г1сЬсзк1с. Ь1т1сЬсзк1с 1 кИтайскезЫе faktory produktivnosti гетеГ: СЬ. паисЬп. Ц-, 8РЬ, Ы-уо «РГУАР ЯАЫ». 2007.-8. 295-305.
УДК 621.311
Доктор техн. наук В.Н. КАРПОВ (СПбГАУ, kvn_39@mail.ru) Аспирант А.А. НЕМЦЕВ (СПбГАУ, artem_nemcev@mail.ru) Аспирант И.А. НЕМЦЕВ (СПбГАУ, ivan_nemcev@bk.ru)
СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ В АПК
Энергосбережение, потребительская энергетическая система, относительная энергоемкость результата, показатели энергоэффективности, информационно - аналитический центр
Как показал достаточно продолжительный опыт исследований и практической работы в СПбГАУ по производственному энергосбережению, поставленная цель повышения энергоэффективности не достигается простыми решениями. Установлено, что управлению должна подвергаться потребительская энергетическая система (ПЭС) [1], представляющая собой совокупность технических элементов (энергетического оборудования и исполнительных механизмов), предназначенная для осуществления всех процессов, предусмотренных технологией производства продукции. Анализировать ПЭС необходимо в действии, то есть в состоянии подвода и целенаправленного использования энергии. Основным показателем энергетической эффективности предприятия является энергоемкость продукции, легко конвертируемая в относительный энергетический и валютный показатель для любого масштаба производства (от отдельного предприятия до ВВП страны). Разработанный дополнительный показатель энергетической эффективности - относительная (безразмерная) энергоемкость процесса [2], позволил характеризовать энергетическую эффективность любого элемента и процесса, вести поэлементный анализ системы и переходить к общему системному показателю - энергоемкости продукции.
Цель исследования. Формирование теоретических положений, определяющих системную связь функций нагрузок (мощностей) множества процессов в ПЭС с потребляемой системой энергией для рационализации способов получения данных об эффективности, обоснования решений по управлению энергоэффективностью всего предприятия на протяжении его жизненного цикла с учетом изменения внешних условий и реализации возможностей для превентивного устранения причин, приводящих к снижению энергоэффективности отрасли АПК.
Материалы, методы и объекты исследования. Первым этапом создания предприятия является его проект. Энергетическая часть проекта создается путем выбора оборудования, как правило, по условию Рном > Рмакс. В большинстве случаев энергетическое оборудование выбирается в комплекте с инфраструктурным дополнением (исполнительным механизмом, изолирующими оболочками, распределителями энергии и т.п.), влияющим на энергетические показатели. Такой выбор обеспечивает надежность энергоподвода к
