МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ЗАГОТОВКИ СИЛОСА Текст научной статьи по специальности «Прочие сельскохозяйственные науки»

12. Zernodrobilki Claas Corncracker [Grain grinders Claas Concracker]. [online] Available at: https://www.promintel-agro.ru/images/CLAAS/jaguar/Shredlage/Shredlage-Jaguar.pdf (accessed 01.02.2022)

13. Perekopsky A.N., Sukhoparov A.I. Zagotovka zernosenazha s primeneniem doizmel'chayushchego ustroistva zeren [Storing grain haylage using a finishing crushing device]. Kormoproizvodstvo. 2012. No. 1: 45-47 (In Russian)

14 Sistema zemledeliya i zemleustroistva kolkhoza «Pravda» Vozhegodskogo raiona Vologodskoi oblasti [The system of agriculture and land management of the collective farm "Pravda" in Vozhegodsky District of the Vologda Region]. Vologda, 1986. 140 p. (In Russian)

15. Berdyshev V.E., Eroshenko L.I., Novikov M.A., Ruzhev V.A., Smelik V.A., Teplinskii I.Z. Sel'skokhozyaistvennye mashiny. Tekhnologicheskie raschety v primerakh i zadachakh: uchebnoe posobie. / pod red. M.A. Novikova [Agricultural machines. Agricultural equipment. Technological calculations in examples and tasks: a tutorial (ed. M.A. Novikov)]. Saint Petersburg: Prospekt Nauki, 2018. 208 p. (In Russian)

16. Kosolapov V.M., Chernyavskikh V.I., Kostenko S.I. Novye sorta kormovykh kul'tur i tekhnologii dlya sel'skogo khozyaistva Rossii [New varieties of forage crops and technologies for Russian agriculture]. Kormoproizvodstvo. 2021. No. 6: 22-26 (In Russian)

УДК 636.034

МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ЗАГОТОВКИ СИЛОСА

1 2 Б.В. Соколов , д-р. техн. наук А.И. Сухопаров , канд. техн. наук

С.В. Гайдидей

1 - ФГБНУ «Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук» - подразделение СПб ФИЦ РАН, Санкт-Петербург, Россия

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

- ФГБОУ ВО «Вологодская государственная молочнохозяйственная академия им. Н.В. Верещагина», Вологда, Россия

Рациональная организация уборочного процесса кормов из трав с закладкой их на хранение возможна на основе элементов поточности работы технических средств и оперативного управления ими с учётом факторов, влияющих на технологический процесс и технические параметры кормозаготовительного комплекса. Согласованность действий кормозаготовительного комплекса машин «косилка - грабли - кормоуборочный комбайн -транспортное средство - уплотнитель» обеспечит заготовку качественного силоса, поэтому разработка модели управления комплексом машин для заготовки силоса позволит сбалансировать их работу. Процесс заготовки силоса представлен в виде трёх блоков: полевые операции (скашивание и провяливание), уборочно-транспортные операции (подбор, измельчение с погрузкой и транспортировка) и закладка на хранение. При заготовке

133

качественного силоса закладка его на хранение, согласно агротехническим требованиям, происходит в течение 3-4 дней. Высокая эффективность работы кормозаготовительного звена достигается, когда все технические средства работают на принципах поточности, т.е. с одинаковой производительностью, и осуществляется цикличная доставка измельчённой массы с поля к хранилищу транспортными средствами. Разработанная модель будет содействовать управлению технологическим процессом заготовки силоса на каждом отдельном этапе путём принятия эффективных оперативных технико-технологических решений, способствующих получению качественного корма, а так же выбору рациональных режимов работы технических средств, обеспечивающих, в целом, низкую энергоёмкость всего процесса. На базе данной модели предполагается формирование программной платформы по управлению агробиоэкосистемой производства кормов из трав.

Ключевые слова: заготовка кормов, силос, технологический процесс, модель управления, поточность производства

Для цитирования: Соколов Б.В., Сухопаров А.И., Гайдидей С.В. Модель управления технологическим процессом заготовки силоса // АгроЭкоИнженерия. 2022. № 1 (110). С.133-142.

CONTROL MODEL FOR A TECHNOLOGICAL PROCESS OF SILAGE MAKING

B. V. Sokolov1, DSc (Engineering), S.V. Gaididey3

A.I. Sukhoparov , Cand Sc. (Engineering),

1Saint Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences, a division of Sain. Petersburg Federal Research Centre of the Russian Academy of Sciences, Saint Petersburg, Russia

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

з

Federal state budgetary educational institution of higher professional education "Vologda State Dairy Husbandry Academy named after N. I. Vereshchagin", Vologda-Molochnoje, Russia

The flow work and the in-process control over machines and tools can enable the rational system of grass forage harvesting and placing for storage. However, the factors, which affect the technological process and technical characteristics of the forage harvesting complex, need attention. Coordinated actions within the machine complex "mower - rake - forage harvester - vehicle -compactor" will contribute to high-quality silage making. A relevant control model will balance their work. The silage making has three blocks: field operations (mowing and air-curing), transporting (picking up, chopping, loading into a vehicle and moving away) and storage. To produce high-quality silage, the agro-technical rules stipulate to complete the placing for storage within 3-4 days. The forage harvesting complex demonstrates the high performance, when all machines and implements work in the flow mode, i.e. with the same productive capacity, and under the cyclic delivery of the chopped mass from the field to the storage. The designed model will ease the silage making control at each process stage by making effective on-the-spot technical and technological decisions. This will help to obtain the high-quality silage, to choose the most efficient operation modes of machines and implements, and to provide the general low energy intensity of

the process. The created model will be a basis for a software platform aimed to manage the agro-bio-ecosystem in the part of grass fodder production.

Key words: fodder conservation, silage, technological process, control model, stream-lining of production

For citation: Sokolov B.V., Sukhoparov A.I., Gaididey S.V. Control model for a technological process of silage making. AgroEkoInzheneriya. 2022. No. 1(110): 133-142 (In Russian)

Введение

Основной задачей кормопроизводства является преобразование выращенной травы в корм определенного вида с заданными количественными и качественными показателями. Вид корма и его характеристики зависят от тех процессов и операций, которые выполняются с травой на всех стадиях заготовки.

Наиболее затратным периодом при производстве кормов из трав, определяющим качество корма и уровень сохранения в нем питательных веществ, является уборка и хранение. В этот период выполняется до 90% всех работ, связанных с кормопроизводством. Технологии и комплексы технических средств, для заготовки кормов из трав, зависят от наличия соответствующей техники в хозяйствах. В настоящее время в хозяйствах основную долю в рационе кормления животных составляет силос. Так в Ленинградской области, объем заготовки силоса в общем балансе заготавливаемых кормов из трав составляет 60-70%, сенажа - 15-20%, сена - 15-22% [1].

Нарушение технологий заготовки кормов из трав при любой оснащенности техникой не позволяет получить корма высокого качества. Установлено, что 27% от общих потерь кормов теряется из-за нарушения технологического процесса их заготовки, 33% из-за нарушения технологии хранения, 40% из-за несоблюдения сроков уборки [2]. Соблюдение всех технологических требований применяемых при производстве кормов из трав, является одним из важных условий создания высококачественной кормовой базы. В связи с чем существует необходимость в осуществлении своевременного выполнения технологических операций в агротехнические сроки с минимальными затратами и максимальным сохранением энергии травы в получаемом корме.

Рациональная организация уборочного процесса кормов из трав с закладкой их на хранение, возможна на основе элементов поточности работы технических средств и оперативного управления ими, с учётом факторов влияющих на технологический процесс и технические параметры кормозаготовительного комплекса. Согласованность действий кормозаготовительного комплекса машин: косилка - грабли - кормоуборочный комбайн -транспортное средство - уплотнитель обеспечит заготовку качественного силоса, поэтому разработка модели управления комплексом машин для заготовки силоса позволит сбалансировать их работу.

В настоящее время, как за рубежом, так и в России при заготовке кормов из трав в основном решаются задачи направленные на оптимизацию состава технических средств [3, 4, 5, 6]. Большая масса моделей комплектования и расчёта оптимального состава кормозаготовительного комплекса машин отталкиваются от паспортной производительности кормозаготовительной техники или же её значений полученных на зональных МИС [7, 8].

В связи с этим возникает необходимость в разработке модели управления комплексом машин для кормопроизводства с учётом производительности уплотняющего агрегата и рассмотрения процесса в динамике на принципах организации поточности и взаимосвязи

135

технологических операций, при влиянии погодных условий, технических характеристик машин, параметров кормовых угодий и хранилищ, переходных состояний превращения травы в корм.

Цель работы - разработать модель управления комплексом машин для производства качественных кормов из трав, для осуществления организации координации техническими средствами во время заготовки и закладки на хранение с учётом погодных условий, технических характеристик машин, параметров кормовых угодий и хранилищ. Материалы и методы

В процессе реализации технологии во всех операциях трава является объектом воздействия, поэтому технологию можно представить как динамическую систему, развивающуюся как по времени, так и в пространстве координат состояния травы. Изменение состояния происходит от воздействия кормозаготовительных машин, выполняющих конкретные технологические операции при заготовке силоса: скашивание; сушка (провяливание) с ворошением и сгребанием; подбор с измельчением и погрузкой; транспортировка; закладка на хранение (трамбование в траншее). При этом на скорость сушки травы, основное влияние оказывают погодные условия.

Формирование кормозаготовительного комплекса, как правило, зависит от работы кормоуборочного комбайна, т.е. динамика протекания технологического процесса уборки и закладки силосуемой массы в траншею зависит от производительности комбайна. Однако, анализ кормозаготовительного процесса показывает, что основные качественные потери корма происходят в траншее, т.е. неравномерное распределение массы по траншее и недостаточное уплотнение её вызывают порчу корма. Поэтому, определяющей технологической операцией для получения качественного силоса является производительность уплотняющего агрегата в траншее. Основными технологическими параметрами, влияющими на качество уплотнения (трамбовку), являются: интенсивность уплотнения, влажность закладываемой массы, её длина резки и толщина уплотняемого слоя.

Производительность машин из кормозаготовительного звена (косилок, граблей, кормоуборочных комбайнов, транспортных средств силосной массы, трамбовщиков) следует принять как вектор управления, следовательно технологию можно представить в виде математической модели при следующих начальных условиях (0) = Q, ^ (0) = 0 [9]:

2= Q, (1)

где 2 - скорость изменения состояния травы; 2 - вектор состояния травы на каждой из операций (качественные и технологические параметры); Q - вектор управления травой на каждой из технологических операций, через продолжительность работы технических средств на основании суммарной их производительности.

Раскрывая составляющие векторов, выражение (1) можно записать в следующем виде:

£() = ^ при Q > 0 - скашивание;

+ т) = д2 при z1 (?) > 0 - провяливание; ) = д3 при г2 (?) > 0 - подбор с измельчением и погрузкой; ??) = д4 при г3 (?) > 0 - транспортировка;

) = д5 при (?) > 0 - закладка на хранение.

Решение системы выполняется численным методом, с последовательным расчётом по всем операциям. На выполнение каждой операции затрачивается:

- время работы машины (1), которое зависит от её производительности

- время на провяливание, затрачиваемое на влагоотдачу (т), которое зависит от эмпирического коэффициента, учитывающего интенсивность испарения влаги из травы в зависимости от погодных условий и состояния скошенной травы, интенсивность воздействий на провяливаемую массу граблями и условия провяливания травы в поле.

Процесс заготовки силоса целесообразно разбить на три блока, что наглядно представлено на рисунке 1.

Скашивание Провяливание Подбор с Транспортир Уплотнение

измельчением и овка

ч_ _у V___V

Закладка на

Полевые операции Погрузочно-транспортные операции «г^иоимо

хранение

Рис.1. Технологический процесс заготовки силоса

Для эффективного выполнения полевых операций должно выполняться условие:

01 ^ 42. (2)

Т.е. производительность косилок должна быть меньше производительности граблей (ворошилок, валкообразователей), во избежание потерь как качественных, так и количественных под воздействием погодных факторов (количество и периодичность осадков, росы, неравномерность влагоотдачи и т.д.).

Удельная производительность косилок определяется выражением:

01 = 0,1-ВК-V? = О, (3)

где ql - производительность косилки, га/ч; В^ - рабочая ширина захвата косилки, м; -рабочая скорость движения косилки, км/ч; Q1 - объём скашиваемой травы, кг; ^ - время скашивания, ч.

Путём изменения времени работы косилки, а так же ширины захвата или скорости движения (с учётом агротехнических требований) осуществляется управление работой косилок на операции скашивания.

Операция провяливания травы осуществляется с учётом работы граблей. Удельная производительность граблей при ворошении и сгребании скошенной травяной массы во время провяливания аналогичны тем, которые характерны для косилок и определяются выражением:

02 = 0,1-Вгр У = О2 . (4)

где q2 - удельная производительность граблей, га/ч; В^ - рабочая ширина захвата граблей, м; Ур - рабочая скорость движения граблей, км/ч; Q2 - объём провяливаемой травы, кг; ^ -время сгребания из прокоса в валок (ворошения, оборачивания валка), ч.

Управление технологической операцией провяливания достигается временем работы граблей, так же шириной их захвата или скорости движения (с учётом агротехнических требований).

Для эффективной работы уборочно-транспортного комплекса должно выполняться условие:

Ч3 > Я4 • (8)

Данный вид условия обусловлен тем, что кормоуборочный комбайн является самой капиталоёмкой машиной из всех технических средств, участвующих в процессе заготовки кормов, поэтому транспортные средства ориентируются на его производительность, т.е. выстраивается логическая цепочка транспортировки кормов с полей к месту хранения [10, 11, 12].

Операция подбора, измельчения и погрузки в транспортное средство определяется работой кормоуборочного комбайна и характеризуется выражением:

Ч3 = 0,36• ВС-УС •и = ^, (9)

где qз - удельная пропускная способность измельчающего аппарата кормоуборочного комбайна, кг/с; В^ - рабочая ширина захвата жатки комбайна или ширина прокоса с которого сформирован валок, м; VРС - рабочая скорость движения кормоуборочного комбайна, км/ч; и - урожайность травы, т/га; Q3 - объём закладываемой силосной массы на хранение, кг; ^ - время работы кормоуборочного комбайна, ч.

Управление технологической операцией подбора, измельчения и погрузки осуществляется на основе изменения скорости движения, частоты вращения измельчающего барабана, или же количества установки ножей, а так же времени работы самого кормоуборочного комбайна.

Операция транспортировки измельчённой провяленной массы с поля к хранилищу обуславливается следующей производительностью транспортных средств:

лг /1 60г / У+ 60г / У2 + гр. ... Ч = N • т • М / гъ = (1 +-1-2—р) • т • М / Г3 = , (10)

где N - количество транспортных средств, шт., г - радиус перевозки, км; У] и У2 - скорость движения транспортного средства с грузом и без груза, км/ч; - время движения транспортного средства с грузом и без груза; ХР - время разгрузки транспортного средства, мин.; П - время погрузки транспортного средства, мин; т - число рейсов транспортного средства, ед.; М - масса перевозимой измельченной провяленной травы, т; t4 - суммарное время работы транспортных средств (без простоев в очереди к комбайну), ч.

Управление технологической операцией осуществляется путём изменения количества транспортных средств, их грузоподъёмности, а так же скорости движения.

Производительность уплотняющего агрегата (трамбовщика) при закладке на хранение в траншею:

п V О

=1 УГ = О. (11)

^Тр ' ВТр 15

где Уу - скорость движения уплотняющего агрегат, км/ч; Lтр - длина траншеи, м; ВТр -ширина траншеи, м; п - количество проходов уплотняющего агрегата, ед.

Результаты исследований

Для заготовки качественного силоса необходимо, чтобы закладка его на хранение произошла в течение до 5 дней, во избежание развития негативных в последующем гнилостных процессов во время хранения [13]. В связи с этим измельчённая провяленная масса не должна собираться на накопительной площадке перед местом уплотнения (траншеей, башней, при закладке «в рукав»). Поэтому удельная производительность уплотняющего агрегата 0 должна быть выше или равна производительности уборочно-

транспортного комплекса > д4 ]. В свою очередь производительность машин, выполняющих операцию по скашиванию и провяливанию травяной массы (полевые операции) [дх < д2 ], должна быть ниже или равна производительности уборочно-транспортного комплекса [^ > д4 ] во избежание потерь питательной ценности под

воздействием погодных условий. Таким образом, условие, при котором обеспечивается качественная заготовка силоса, выглядит следующим образом:

[01 < 02] < [4з > 0] < 05 . (12)

С учётом условия (12) и выражений (3), (7), (9-11) производительности технических средств кормозаготовительного звена математическая модель, на базе, которой возможно управление комплексом машин для заготовки качественного силоса с закладкой в траншею будет иметь вид:

[(0,1- ВРС ■Vpc ) < (0,1- Вгр V )] <

,К тгк I N■ m■ M^

(o,36■ вг; -vK -и)>

Ч

< n-V . (13) т ■ в

ТТр ВТр

Высокая эффективность работы кормозаготовительного звена достигается, когда все технические средства работают поточно, т.е. с одинаковой производительностью и осуществляется цикличная доставка измельчённой массы с поля к хранилищу транспортными средствами и её уплотнение.

Выводы

Разработанная модель будет способствовать управлению технологическим процессом заготовки силоса на каждом отдельном этапе путём принятия эффективных оперативных технико-технологических решений, способствующих получению качественного корма, а так же выбору рациональных режимов работы технических средств, обеспечивающих, в целом, низкую энергоёмкость всего процесса. На базе данной модели предполагается формирование программной платформы по управлению агробиоэкосистемой производства кормов из трав.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Попов В.Д., Максимов Д.А., Морозов Ю.Л. и др. Технологическая модернизация отраслей растениеводства АПК Северо-Западного федерального округа. СПб.: ГНУ СЗНИИМЭСХ Россельхозакадемии. 2014. 288 с.

2. Региональная целевая комплексная программа интенсификации кормопроизводства «Корма» Ленинградской области на 2000 - 2005 гг. СПб.: СЗНИИМЭСХ. 2000. 133 с.

3. Bueno J., Amiama C., Pereira J.M. Discrete event simulation model for the harvest cycle of silage corn. VII Congreso Iberico De Agroingeneria y Ciencias Hortícolas: Innovar y Producir Para El Futuro. Libro de Actas. Madrid, Spain: Fundación General de la Universidad Politécnica de Madrid. 2014. pp. 1064-1068.

4. Edwards G., S0rensen C.G., Bochtis D.D., Munkholm L.J. Optimised schedules for sequential agricultural operations using a Tabu Search method. Computers and Electronics in Agriculture. 2015. Vol. 117. pp. 102-113. doi:10.1016/j.compag.2015.07.007

5. Добринов А.В. Повышение эффективности заготовки измельченного сена в условиях Северо-Запада РФ путем оптимизации технологических процессов и формирования адаптивных технологий: дис...канд. техн. наук. СПб: СЗНИИМСХ. 2003. 179 с.

6. Валге А.М. Использование систем Excel и Mathcad при проведении исследований по механизации сельскохозяйственного производства (Методическое пособие). СПб.: ГНУ СЗНИИМЭСХ Россельхозакадемии. 2013. 200 с.

7. Орсик Л.С., Ревякин Е.Л. Инновационные технологии и комплексы машин для заготовки и хранения кормов: Рекомендации. М.: ФГНУ «Росинформагротех». 2008. 140 с.

8. Обобщённый протокол результатов испытаний приобретённой в 2009 году новой сельскохозяйственной техники и внедряемой в производство хозяйствами Ленинградской области. Калитино: Северо-Западная МИС. 2010. 72 с.

9. Попов В.Д., Валге А.М., Сухопаров А.И. Обоснование технологических решений при сушке травы // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2017. №93. С. 64-71.

10. Валге А.М., Сухопаров А.И., Гайдидей С.В., Ерохин И.В. Определение компонент уравнения сушки по экспериментальным данным. Молочнохозяйственный вестник. 2017. №1 (25). С. 77-83.

11. Amiama C., Pereira J.M., Castro A., Bueno J. Modelling corn silage harvest logistics for a cost optimization approach. Computers and Electronics in Agriculture. 2015. Vol. 118. pp. 5665. doi: 10.1016/j.compag.2015.08.024

12. Busato P., Sopegno A., Pampuro N., Sartori L., Berruto R. Optimisation tool for logistics operations in silage production. Biosystems Engineering. 2019. Vol. 180. pp. 146-160 doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2019.01.008

13. Valge A., Sukhoparov A., Papushin E., Dobrinov A. Evaluation effectiveness of forage harvesters in silage preparation. IOP Conf. Ser: Earth Environ. Sci. 2021 vol. 699. 012050. doi: 10.1088/1755-1315/699/1/012050

REFERENCES

1. Popov V.D., Maksimov D.A., Morozov Yu.L. et al. Tekhnologicheskaya modernizatsiya otraslei rastenievodstva APK Severo-Zapadnogo federal'nogo okruga [Technological modernization of the branches of crop production in the agro-industrial complex of the Northwestern Federal District] Saint Petersburg: SZNIIMESH. 2014. 288 p. (In Russian)

2. Regional'naya tselevaya kompleksnaya programma intensifikatsii kormoproizvodstva "Korma" Leningradskoi oblasti na 2000-2005 [Regional target complex program of intensification of forage production "Korma" of Leningrad Region for the years 2000-2005]. Saint Petersburg: SZNIIMESH: 2000: 133. (In Russian)

3. Bueno J., Amiama C., Pereira J.M. Discrete event simulation model for the harvest cycle of silage corn. VII Congreso Iberico De Agroingeneria y Ciencias Hortícolas: Innovar y Producir Para El Futuro. Libro de Actas. Madrid, Spain: Fundación General de la Universidad Politécnica de Madrid. 2014: 1064-1068 (In Spanish)

4. Edwards G., S0rensen C.G., Bochtis D.D., Munkholm L.J. Optimised schedules for sequential agricultural operations using a Tabu Search method. Computers and Electronics in Agriculture. 2015. Vol. 117: 102-113. doi:10.1016/j.compag.2015.07.007

5. Dobrinov A.V. Povyshenie effektivnosti zagotovki izmel'chennogo sena v usloviyakh Severo-Zapada RF putem optimizatsii tekhnologicheskikh protsessov i formirovaniya adaptivnykh tekhnologii [Improving the efficiency of harvesting chopped hay in North-West of the Russian Federation by optimizing technological processes and developing adaptive technologies].: Cand. Sci. (Engineering) Thesis. Saint Petersburg: SZNIIMSKH. 2003. 179 p/ (In Russian).

6. Valge A.M. Ispol'zovanie sistem Excel i Mathcad pri provedenii issledovanij po mekhanizatsii sel'skokhozyajstvennogo proizvodstva (Metodicheskoe posobie) [Application of Excel and Mathcad in research related to mechanisation of agricultural production/ Guidance manual]. SPb.: GNU SZNIIMESKH Rossel'khozakademii, 2013: 200 (In Russian)

7. Orsik L.S., Revyakin E.L. Innovatsionnye tekhnologii i kompleksy mashin dlya zagotov-ki i khraneniya kormov: Rekomendatsii [Innovative technologies and machine complexes for forage harvesting and storage: Recommendations]. Moscow: "Rosinformagrotekh". 2008. 140 p. (In Russian).

8. Obobshchennyi protokol rezul'tatov ispytanii priobretennoi v 2009 godu novoi sel'-skokhozyaistvennoi tekhniki i vnedryaemoi v proizvodstvo khozyaistvami Leningradskoi oblasti [A generalized protocol of test results of new agricultural machinery purchased in 2009 and introduced into farming by the farms of the Leningrad Region]. Kalitino: North-West Machine Testing Station. 2010. 72 p. (In Russian)

9. Popov V.D., Valge A.M., Sukhoparov A.I. Obosnovanie tekhnologicheskikh reshenii pri sushke travy [Substantiation of technological solutions for grass drying]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva pro-duktsii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2017. No. 93: 64-71 (In Russian)

10. Valge A.M., Sukhoparov A.I., Gaididei S.V., Erokhin I.V. Opredelenie komponent uravneniya sushki po eksperimental'nym dannym [Determination of the herbs drying coefficients on experimental data]. Molochnokhozyaistvennyi vestnik. 2017. No. 1 (25): 77-83 (In Russian)

11. Amiama C., Pereira J.M., Castro A., Bueno J. Modelling corn silage harvest logistics for a cost optimization approach. Computers and Electronics in Agriculture. 2015. Vol. 118: 56-65. doi: 10.1016/j.compag.2015.08.024

12. Busato P., Sopegno A., Pampuro N., Sartori L., Berruto R. Optimisation tool for logistics operations in silage production. Biosystems Engineering. 2019. Vol. 180: 146-160 doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2019.01.008

13.Valge A., Sukhoparov A., Papushin E., Dobrinov A. Evaluation effectiveness of forage harvesters in silage preparation. IOP Conf. Ser: Earth Environ. Sci. 2021, vol. 699. 012050. doi: 10.1088/1755-1315/699/1/012050 (In English)

УДК 631.95

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ РАЗЛИЧНЫХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ПОСТУПЛЕНИЯ АЗОТА И ФОСФОРА ОТ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА В БАССЕЙНЕ

РЕКИ НАРВЫ

1 2 О.В. Задонская , А.Ю. Брюханов , д-р. техн. наук;

Н.С. Обломкова2

1ФГБУ "Государственный гидрологический институт", Санкт-Петербург, Россия 2Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия

Цель работы - оценка поступления азота и фосфора в водные объекты с сельскохозяйственных угодий в пределах частного водосборного бассейна реки Нарвы в период с 2006 г. по 2018 г. Объектом исследования являлись соответствующие методики оценки, применяемые в России и Эстонии. В Эстонии сельскохозяйственная нагрузка определяется на основе коэффициентов, которые рассчитываются по результатам мониторинга выноса азота и фосфора с отдельных частей водосборного бассейна с различным уровнем развития сельскохозяйственной деятельности. Российская методика базируется на оценке потенциального поступления биогенных веществ с органическими и минеральными удобрениями с использованием коэффициентов потерь и зависит от содержания этих элементов в почве. Сравнительный анализ полученных результатов показал, что оценки сопоставимы по азоту и значительно различаются по фосфору. Вынос фосфора по российской методике может быть завышен, если сравнивать с результатами исследований в других странах региона.

Ключевые слова: поступление биогенных веществ, загрязнение водных объектов, навоз, помет, река Нарва, Хельсинкская комиссия

Для цитирования: Задонская О.В., Обломкова Н.С., Брюханов А.Ю. Сравнительный анализ применения различных методов оценки поступления азота и фосфора от сельского хозяйства в бассейне реки Нарвы //АгроЭкоИнженерия. 2022. № 1(110). С.142-155