CC BY
50
11. Official web-site of Veris company. Available at: http://www.veristech.com. (accessed: 12.11.2018).
12. Official web-site of Geoprospectors company. Available at: http://www.geoprospectors. com. (accessed: 13.11.2018).
13. Official web-site of Sentek Sensor Technologies company. Available at: http://www.sentek.com.au. (accessed: 14.11.2018).
14. Official web-site of ADCON company. Available at: https://www.adcon.com. (accessed: 19.11.2018).
УДК 631 58 DOI 10.24411/0131-5226-2018-10086
ОБОСНОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ОРГАНИЧЕСКИМ
ПРОИЗВОДСТВОМ В РАСТЕНИЕВОДСТВЕ
В.Д. Попов, д-р техн. наук, академик РАН; Д А. Максимов, канд. техн. наук; В.Б. Минин, канд. с.-х. наук; Э.А. Папушин, канд. техн. наук
Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) -филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия
Рассмотрены задачи, встающие перед сельскохозяйственными предприятиями планирующими воспользоваться преимуществами шестого технологического уклада. Проанализированы необходимые условия и определен возможный путь развития интеллектуального производства органической растениеводческой продукции с использованием достижений информационно-коммуникационных технологий. Предусматривается создание информационной системы управления агроэкосистемой (искусственный Arpo интеллект), собирающей оперативную информацию о состоянии окружающей среды и почвенно-растительного покрова, и руководящей комплексом роботизированных технических средств, выполняющих технологические операции возделывания сельскохозяйственных культур. Одновременно с этим будет сформирована база знаний о процессах, идущих в агроэкосистеме и способах их регулирования, а также о нормативных требованиях к производству органической продукции. В статье рассмотрены подходы к сбору оперативной информации из различных сред агроэкосистемы. С целью реализации этой концепции в ИАЭП проводятся работы по созданию информационной системы: разработана база данных экспериментальной информации, осуществляется подбор датчиков для автоматического мониторинга окружающей среды и почвенно-растительного покрова. На опытном поле ИАЭП с 2016 года развертывается органический севооборот, на котором ведутся исследования по сбору экспериментальной информации и установлению зависимостей между характеристиками почвенной среды и агротехнологическими воздействиями. Там же испытываются специализированные технические средства для органического земледелия и формируются органические технологии возделывания сельскохозяйственных культур. Для целей получения оперативной информации о метеорологической ситуации на опытном поле была установлена автоматическая метостанция DAVIS VANTAGE PR02 и разработана программа, обеспечивающая автоматическое получение метеоданных в режиме он-лайн.
Ключевые слова: агротехнология, агроэкосистема, биологизация, информационная система, почва, сельское хозяйство, органическое земледелие.
28
Для цитирования: Попов В.Д., Минин В.Б., Максимов Д.А., Паиушин Э.А. Обоснование интеллектуальной системы управления органическим производством в растениеводстве //
Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2018. № 4(97). С.28-41
SUBSTANTIATION OF INTELLECTUAL MANAGEMENT SYSTEM OF ORGANIC CROP
PRODUCTION
V.D. Popov, DSc (Engineering); V.B. Minin, Cand. Sc. (Agriculture);
D.A. Maksimov, Cand. Sc. (Engineering);
E.A. Papushin, Cand. Sc. (Engineering)
Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) - branch of FSAC VIM, Saint Petersburg, Russia
The article considers the tasks facing agricultural enterprises, which plan to take advantage of the sixth technological mode. The required conditions are analysed and a possible way to develop the intellectual organic crop production making use of achievements of information and communication technologies is outlined. The plans are to create an information system for agro-ecosystem management (artificial agrointelligence). It will collect and analyse the latest updates on the state of environment and land cover, and control the robotic systems that perform technological operations in crop growing. At the same time, a knowledge base will be created on the processes taking place in the agro-ecosystem and the ways to control them, as well as on regulatory requirements for organic production. The article considers the approaches to acquisition of the latest information from various components of the agroecosystem. In order to implement this concept, IEEP is in the process of developing an information system: a database of experimental information was created; the sensors are being selected for the automatic monitoring of environment and land cover. In 2016, an organic crop rotation was started on the experimental field of the institute. In the field studies, the experimental information is collected and relationships between the soil medium characteristics and agro-technological impacts are established. Specialised machines and equipment for organic farming are tested and organic crop cultivation techniques are developed. To receive the latest weather update, an automatic Davis Vantage Pro2 weather station was installed on the experimental field and relevant software was developed.
Keywords: agrotechnology; agroecosystem; biologisation; information system; soil; agriculture; organic farming/
For citation: Popov V.D., Minin V.B., Maksimov D.A., Papushin E.A. Substantiation of intellectual management system of organic crop production. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstvaprodukcii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2018. 4(97): 28-41 (In Russian)
Введение
В результате «зеленой революции» и технического прогресса в сельскохозяйственной отрасли резко выросла продуктивность сельскохозяйственных
культур и продуктивность животных. Это имело положительное значение в обеспечение растущего по численности населения планеты продовольствием. В то
же время, используемые технологии приблизились к порогу безопасного использования, имеющихся природных ресурсов и экологического равновесия. Необходимо отметить возросшее внимание общества к повышению экологической
агропроизводства.
В стратегии научно-технологического развития Российской Федерации одним из наиболее значимых больших вызовов с точки зрения научно-технологического развития Российской Федерации обозначено возрастание антропогенной нагрузки на окружающую среду до масштабов, угрожающих воспроизводству природных ресурсов и одновременно необходимость в обеспечении продовольственной
тоспособности отечественной продукции, снижение технологических рисков в агропромышленном комплексе.
В настоящее время передовые сельскохозяйственные предприятия в России начинают все шире использовать преимущества, предоставляемые пятым технологическим укладом характеризуемые инновациями в области информационных технологий, генной инженерии,
биотехнологий, введение в оборот новых видов энергии и новых материалов. В земледелии осуществляется переход к концепции точного земледелия,
интегрированной системе защиты растений. Технические достижения пятого
технологического уклада позволяют существенно снизить потери при производстве, транспортировании и переработке сельскохозяйственной
продукции, а само аграрное производство переходит на промышленную переработку первичного сельскохозяйственного сырья в конечную продовольственную или промышленную продукцию. Однако, как справедливо отмечают В. А. Панфилова [1] становление пятого технологического уклада в России сдерживается дефицитом производственных ресурсов, воспроизводством устаревших элементов третьего и четвертого технологических укладов. В
технологическая многоукладная экономика,
что замедляет развитие пятого технологического уклада.
В современную эпоху в развитых странах мира начинают складываться контуры шестого технологического уклада, период которого ориентировочно намечается на 2025- 2080 гг. Этот уклад будет характеризоваться применением наукоемких или, как теперь говорят, "высоких технологий". Речь идет о широком применении био- и нанотехнологий, генной инженерии, мембранных и квантовых технологий, микромеханики, робототехники. Его ключевыми факторами останутся информатика, микроэлектроника, на базе которых будет формироваться система искусственного интеллекта. А. Л. Иванов [2] подчеркивает, что современные мировые тенденции развития земледелия в условиях глобальных вызовов сопряжены с экологизацией и адаптивной
интенсификацией за счет применения наукоемких технологий, информационных систем, дистанционных методов
зондирования и управления. Именно поэтому в России в последнее время получила активное развитие теория адаптивно-ландшафтного земледелия,
обеспечивающая устойчивость агросистемы и почвенного плодородия. В работах [3,4] отмечено, что формирование устойчивых агросистем возможно при соблюдении гармоничного сочетания их продукционных, природоохранных и средообразующих функций.
Экологизация сельскохозяйственного производства должна осуществляться путем
агроландшафтов с более полным использованием естественных процессов, большей замкнутости биогеохимических циклов, сохранения биологического разнообразия. По нашему мнению в рамках биологизации и дальнейшего развития адаптивно-ландшафтного подхода будет
обеспечен переход от точного земледелия к персонифицированному земледелию с учетом каждого растения и каждой почвенной разности на поле. Эти технологии совместно с традиционными и в переплетении с ними создадут новые возможности для человечества.
В эти же рамки вписывается и органическое земледелие, на развитие которого в последнее время все большее внимание обращают как потребители, так руководители различных уровней. Органическое сельское хозяйство занимает свою уникальную нишу и может существовать параллельно с интенсивным производством, обеспечивая баланс АПК, решая те задачи и проблемы, которые не под силу традиционному земледелию за счет принципиально иного подхода, который заключается в отказе от пестицидов, ГМО, гормонов роста, антибиотиков, пищевых добавок. При этом возрастает роль эффективного управления технологическими процессами и технологиями в целом. Основной проблемой организации конкурентного органического производства становится обеспечение высокой
производительности в оптимальные агротехнические сроки с высокой точностью и минимальными затратами материально-технических и энергетических ресурсов.
Решение данной проблемы возможно
коммуникационных технологий, в связи, с чем перед институтом стоит комплексная задача, включающая решение двух взаимосвязанных подзадач: • создание информационной системы управления агроэкосистемой (ПСУ А), собирающей оперативную информацию о состоянии окружающей среды и почвенно-растительного покрова, и руководящей комплексом роботизированных и полу автоматизированных технических средств, выполняющих технологических операций
возделывания сельскохозяйственной
культуры;
• формирование базы знаний о процессах, идущих в агроэкосистеме и способах их
запланированной продуктивности
сельскохозяйственных культур с заданным химическим составом, которая будет служить для обучения ИСУА.
Цель исследований
интеллектуального производства
органической растениеводческой продукции, формирование соответствующей модели и сбор экспериментальных данных для обеспечения информационной системы управления агроэкосистемой.
Материалы и методы
В результате анализа литературных источников и на основании ранее выполненных работ [3,4,5,6,7] была сформирована Концепция перехода к биологизированному растениеводству на основе ландшафтно-адаптивного подхода, с использованием преимуществ, предоставляемых цифровизацией, применением робототехники и компьютерного разума. С целью ее осуществления разрабатывается программный комплекс - управляющая система агроэкосистемы, которая будет обеспечивать мониторинг метеорологических условий и состояния почвенно-растительного комплекса, и взаимодействовать с машинно-тракторными агрегатами во время их работы на поле. Оперативное поступление этой информации позволит проводить своевременный анализ полученных данных и принимать решений по выбору технологических операций в зависимости от складывающейся
программного комплекса является база данных для преобразования и накопления информации получаемой в результате мониторинга.
Экспериментальные данные собираются в рамках севооборотного полевого опыта, проводимого на Опытной станции института. Объект исследований в опыте: агроценоз севооборота пропашных и полевых культур и внесевооборотных полей, формирующийся на дерново-подзолистой суглинистой окультуренной почве. Севооборот развертывается во времени и в пространстве, и включает следующие поля: I. картофель; II. Свекла столовая; III. Ячмень с подсевом клевера и тимофеевки; IV. Многолетние травы 1 года; V. Многолетние травы 2 года; VI. Многолетние травы с посевом, после запашки, озимой ржи на зеленое удобрение.
В настоящее время в первом поле опыта проводится мониторинг влажности почвы, содержания минеральных форм азота
накопления биомассы сельскохозяйственных культур. Динамика концентрации нитратов и аммония в почве позволяет оценить интенсивность протекания ряда
Полученные данные размещаются в базе данных. Впоследствии эти и другие данные о состоянии почвенно-растительного
комплекса планируется получать
преимущественно в автоматическом режиме. В базу данных постоянно поступает агрометеорологическая информация,
собираемая автоматической метеостанцией, размещенной на Опытном поле.
Результаты и обсуждение
Биологизированное земледелие, так же как и его органический вариант,
взаимосвязанных мероприятий,
предусматривающих оптимизацию
структуры посевных площадей, внедрение
высокопродуктивными средоулучшающими культурами; рациональное экологически безопасное использование всех видов
органических и разрешенных минеральных удобрений, биопрепаратов и стимуляторов роста; вовлечение в продукционно-биологический круговорот органическое вещество и элементы питания растительных остатков и сидератов; повышение биологической активности почв; применение энерго- и почвосберегающих приемов обработки почвы; широкое использование биологических и механических методов
вредителями растений.
Переход к управлению технологическим
использование цифровизиции,
робототехники и искусственного интеллекта требует постоянного обеспечения управляющей системы динамичными данными о состоянии окружающей среды, почвенного покрова, растительного сообщества и выполнении работ техническими средствами. Фактически будет осуществляться переход к работе с большими данными (Big Data, BD) -информацией, которая генерируется как пользователем, так и техническими
неструктурированные данные огромных объемов и значительного многообразия, которые должны быть предварительно обработаны специальным образом для получения воспринимаемых человеком результатов.
Кратко остановимся на источниках, которые могут поставлять динамичную информацию из агроэкосистемы и датчиках,
автоматизированном режиме. А). Окружающая среда и источник информации о ней агрометеорологическая информация. Основное средство сбора агрометеорологической информации — автоматизированные метеостанции,
поставляющие данные о складывающихся
радиационном и температурном режимах, осадках, силе и направлении ветра с любой периодичностью, вплоть до ежесекундной. Одна из таких метеостанций стала работать на Опытном поле ИАЭП. Б). Почвенно - растительный покров. К настоящему времени активно
разрабатываются и начинают использоваться технические средства оценивающие и фиксирующие спектральный состав света, отраженный от почвы и растительности. К
цифровые фотокамеры или сканеры. Результаты оценки можно получить, используя космические снимки разной степени разрешения, спектральных диапазонов и времени съемки. Результаты обследований позволяют выделять внутрипочвенные контура различающиеся по плодородию, подтверждаемые анализами почвенных образцов отобранных с этих участков [8]. Однако, качество снимков зависит от погодно-климатических условий, прохождения атмосферных фронтов, наличия облачности. Получение результатов такого обследования требует достаточно много времени и их использование в оперативном управлении продукционным процессом ограничено. Для этих целей лучше подходят беспилотные летательные аппараты (БПЛА), позволяющие избежать многие технические и временные проблемы свойственных спутниковым системам. Требования к ним включают такие показатели как величина полезной нагрузкой, продолжительность периода беспосадочной работы, наличие систем и средств передачи информации в режиме реального времени, определения координат летательного аппарата в моменты съемки и ряд других. Они позволяют одновременно получать больший набор характеристик подстилающей поверхности и агроценоза, обеспеченный составом датчиков, камер, сенсоров, установленных на БПЛА [9]. К
настоящему времени разработан ряд индексов спектральных характеристик растительного покрова, по которым становится возможным определять потребность сельскохозяйственных культур в улучшении минерального питания, поливе или необходимости обработки от вредителей и болезней. Наибольшие успехи достигнуты при дистанционной оценке обеспеченности растений азотом, что позволяет использовать специализированные технические средства для дифференцированного внесения азотных
БПЛА данными [10]. Тем не менее, продолжается активный сбор
экспериментальных данных которые в последующем послужат для адекватного управления продукционным процессом сельскохозяйственных культур. В). Почвенная среда - наиболее сложная для автоматизации исследований. В земледелии основным производственным объектом является почва. Особое свойство почвы это ее лодородие, под которым понимается способность удовлетворять потребность растений в элементах питания, воде, обеспечивать их корневые системы достаточным количеством воздуха, тепла и благоприятной физико-химической средой для нормальной жизнедеятельности. Принципиальное отличие почвы от минеральных или органоминеральных систем — это наличие в ней огромного числа разнообразных биологических объектов. Именно поэтому ряд исследователей называют почву живой системой. В зависимости от условий в почве, на площади в 1 гектар может содержаться около 20 тонн корней различных растений и 10,5 тонн живых объектов включая бактерии, грибы, актиномицеты, простейших, нематод, дождевых червей и других почвенных животных (11)- Почвенные организмы играют важную роль в жизни как диких, так и культурных растений. Можно с
уверенностью говорить об определяющей роли активной жизнедеятельности биологической фазы почвы в обеспечении почвенного плодородия на длительную перспективу и достижения устойчивой продуктивности сельскохозяйственных
культур (12).
Следует отметить, что свойства почвы можно условно распределить на консервативные, изменение которых могут происходит крайне медленно и динамичные, активно изменяющиеся в течение вегетационного периода. Соответственно определение консервативных свойств можно проводить не чаще одного раза в год и отражать в электронной карте территории. К ним относится ряд физических и агрохимических свойств. За динамическими свойствами необходимо вести постоянное наблюдение, но нужно выбрать наиболее
К настоящему времени ряд методов и технических средств, с помощью которых можно определять количественные значения многих динамических почвенных свойств, уже разработан или находиться в стадии разработки. К ним относятся: Физические свойства почвы:
Твердость/плотность. В настоящее время существует пенетрометры,
размещаемые на технических средствах и измеряющих эти показатели при движении этих средств.
Влажность почвы и температура -определяются автоматически и приборы их можно устанавливать в поле.
Электропроводность - позволяет судить как об общей концентрации солей в почве, так, в определенной степени, и о ее структуре. Также есть возможности для автоматического определения.
Агрохимические свойства почвы: • Особо важное это органическое вещество почвы. В почвенном покрове без растительности возможно дистанционное
спектрофотометрическое определение
содержания гумуса.
Ряд почвенных показателей можно
потенциометрических методов.
• Уровень почвенной кислотности и величина окислительно-восстановительного потенциала.
• Содержание элементов минерального питания растений - можно определять содержание их ионных форм в полуавтоматическом режиме.
Но при этом потребуется установление объективных зависимостей, полученных таким путем данных с уровнем обеспеченности растений выбранными химическими элементами.
Биологические свойства почвы
Наиболее сложный объект для автоматизации наблюдений. Отчасти, можно использовать отдельные результаты деятельности биологических объектов почвы, такие как выделение углекислого газа, метана, накопление в почве аммония и нитратов, а также ферментативную активность почвы для предварительной характеристики о биологическом состоянии почвы.
Таким образом, при формировании требований к технологическим операциям необходимо их ориентировать на оказание такого воздействия на физические и физико-химические состояния почвы, которые обеспечат наилучшие условия для устойчивой жизнедеятельности
биологической фазы почвы, что, в свою очередь будет способствовать правильному развитию сельскохозяйственных растений.
исследования и разработать модель функционирования реперных почвенных агрономически ценных почвенных организмов, физического и физико-химического состояний почвенной среды при различных режимах обработки в течение
вегетационного периода. Эта модель будет использована для обучения искусственного интеллекта управлению техническими средствами в соответствии с требованием достижения оптимальных условий почвенный среды в течении всего периода вегетации сельскохозяйственной культуры.
разнообразие почв сельскохозяйственных угодий, необходимо в модели рассматривать ряд основных почвенных разностей, используемых в сельском хозяйстве. Для установления базовых и оптимальных значений основных параметров почвенных условий, в соответствии с агрологической типизацией будут отобраны основные разновидности почв, используемые в производстве, в первую очередь для пилотного региона, а затем и более широко. Если перейти к более практическому аспекту
сельскохозяйственного предприятия
остановимся на рассмотрении
растениеводческого автоматизированного модуля. Управление данным модулем будет осуществлять Информационная система управления агроэкосистемой - (ИСУА). ИСУА будет содержать базу данных с информацией о свойствах почв на всех полях в форме электронных карт, схемах севооборотов, технологических картах возделывания запланированных культур. Данные об изменяющихся параметров окружающей среды и почвенно-растительного покрова будут постоянно поставляться системой датчиков,
включающих автоматизированную
метеостанцию, технические средства для определения почвенных параметров в
летательные аппараты с информацией о состоянии почвенно-растительного покрова. ИСУА будет управлять комплексом
автоматизированных технических средств,
осуществляющих последовательность
технологических операции на каждом поле
коррективы, в зависимости от изменяющихся условий, с целью получения
сельскохозяйственных культур с заданными качественными показателями.
В свою очередь, на региональном уровне должна действовать свой вариант ИСУА, в которой будет накапливаться актуальная нормативная и технологическая
информация. Региональные ИСУА будут связаны с ИСУА сельскохозяйственных предприятий, обеспечивая оперативный обмен информацией.
В результате приведенного выше анализа и обсуждения информации становиться очевидным сложный характер взаимодействия почвенной среды,
сельскохозяйственного поля и
технологических средств, выполняющих запланированные операции. Эти
взаимодействия необходимо понять для формирования алгоритмов управления ими. Одним из основных способов для этого является полевой опыт, который позволяет собрать экспериментальные данные описывающие отдельные взаимодействия в этой почвенно-растительно-технологической системе, которые приближают нас к более четкому пониманию всей картины жизни агоэкосистемы.
Разработана структура информационно-измерительной системы мониторинга параметров почвы, она построена на основе анализа современных научных и методических подходов к построению распределенных в пространстве
информационно-измерительных систем, а также анализа рынка цифровых и аналоговых элементов, имеющихся в
информационно-измерительной системы
мониторинга параметров почвы проводится с целью автоматизации сбора, хранения и обработки информации, полученной при проведении полевых исследований параметров почвенного состояния при исследованиях технологических процессов на опытном поле.
Для целей получения оперативной информации о метеорологической ситуации в районе «Красной Славянки» была установлена метостанция DAVIS VANTAGE PR02 и разработана программа, обеспечивающая автоматическое получение метеоданных [13]. Компьютерная программа (рис. 1), включает в себя автоматизированную систему сбора, обработки и отображения информации метеоданных (рис.
программы для сбора, обработки и отображения метеоданных с метеостанции Vantage рго2, был использован пакет программ Visual Foxpro 9.0. Данная программа реализована и используются в оперативной работе с мая 2018 года, что позволяет провести обширный анализ многих метеопроцессов, проходящих на территории покрытия метеостанции и
определение закономерностей влияния погодных условий на рост растений.
характеризовались отсутствием дождей с начала мая и до середины июня и повышенной температурой в тот же период, что обусловило проявления явлений характерных засушливым условиям в эти месяцы (рис. 3, 4), ГТК составил соответственно 0,64 и 1,02 (Табл. 3). В связи с этим отмечалась пониженная влажность почвы в начале лета, что, в свою очередь, затормозило минерализационные процессы, как в самой почве, так и во внесенных компостах.
Рис. 1. Интерфейс программы получения оперативного информации о метеорологической ситуации
Рис. 2. Пример метеоданных полученных с метеостанции
На 5 июня в почве опыта накопилось от 12 до 15 мг/кг минерального азота, преимущественно в нитратной форме (табл.1). Чуть большую концентрацию азота (около 2 мг/кг почвы) демонстрировал вариант со второй дозой компоста. Через месяц, в связи с прошедшими дождями, содержание влаги в почве повысилось. Результаты анализа почвенных образцов отобранных 4 июля свидетельствуют о достаточно высоком накоплении
минеральных форм азота, несмотря на начавшуюся вегетацию картофеля и его потребление азота. Отмечается тенденция большего накопления минеральных форм азота с увеличением дозы компоста, что должно способствовать лучшему
обеспечению картофеля как азотом, так и другими элементами, содержащимися в компосте.
Рис. 3. Средние значения температуры воздуха по месяцам в летний период 2018 г. на опытном поле в Красной Славянке (данные получены с метеостанции Davis Vantage pro2)
Рис. 4. Средние значения влажности воздуха по месяцам в летний период 2018 г. на опытном поле в Красной Славянке (данные получены с метеостанции Davis Vantage pro2)
Данные о накоплении биомассы клубней также в определенной степени отражают картину агрометеорологических условий. Учет продуктивности картофеля в конце июля показал некоторую задержку в развитии картофеля, что было связано с предшествующим сухим периодом. Тем не менее, улучшение погодных условий во второй половине лета позволило активизировать накопление биомассы растениями картофеля. К началу сентября была накоплено до 25 - 30 тонн клубней картофеля (стандартной фракции). Внесение компоста достоверно повысило
продуктивность картофеля. Однако растения картофеля не смогли в полной мере реализовать свой потенциал на второй дозе компоста, по всей видимости, из-за имевшей место задержкой развития в начале лета.
Таблица 1
Динамика содержания минеральных форм азота и влажности почвы в опыте с картофелем
N-NO3/mg/Kr почвы Сумма N минер, mg/кг почвы Влажность почвы, %
05.06.2018 04.07.2018 05.06.2018 04.07.2018 05.06.2018 04.07.2018
Контроль 12,5 29,8 12,8 30,2 15,2 18,9
Компост 1 доза 13,1 32,4 13,7 33,2 14,6 18,5
Компост 2 доза 14,3 38,2 15,3 39,1 15,1 18,3
2,2 1,7 2,5 2,2 2,9 Различия не достоверны Различия не достоверны
ISSN 0131-5226. Теоретический и научно-практический журнал.
_ИАЭП. 2018. Вып. 97_
Таблица 2
Влияние компоста на продуктивность картофеля в опыте 2018 года, т/га
Вариант 26.07.2018 6.09.2018
клубни Клубни стандарт
контроль 3,7 25,3
1 доза компоста 3,4 29,3
2 доза компоста 3,7 29,6
НСР0,95 Различия не достоверны 1,8
Таблица 3
Величина ГТК в летние месяцы 2018 года по данным метеостанции Davis Vantage pro2
Месяц ГТК
Май 0,64
Июнь 1,02
Июль 2,85
Август 2,02
В дальнейшем, для получения экспериментальных данных на опытном поле предусматривается система
технологического мониторинга на основе беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), которая имеет стационарную агроэкологическую лабораторию, связанную радиоканалами с мобильным пунктом управления и с беспилотным летательным аппаратом вертикального взлета и посадки, оснащенным устройством видеообзора зоны полета и сканирования поверхности земли, системой позиционирования на местности с использованием GPS, ГЛОНАСС, датчиками для экспресс-анализа состояния воздушной среды и зондами для забора проб почвы, устройством сбора, хранения и передачи информации. На начальном этапе для определения твердости почвы использовался пенетроллогер Eijkelkamp.
Выводы
1. Для развития интеллектуального конкурентного производства органической растениеводческой продукции необходимо использовать достижения информационно-коммуникационных технологий. С этой целью предусматривается создание информационной системы управления агроэкосистемой (ИСУА), собирающей
оперативную информацию о состоянии окружающей среды и почвенно-растительного покрова, и руководящей комплексом роботизированных технических средств, выполняющих технологические
сельскохозяйственных культур.
2. В рамках реализации этой концепции в ИАЭП проводятся работы по созданию информационной системы: разработана база данных экспериментальной информации, осуществляется подбор датчиков для автоматического мониторинга окружающей среды и почвенно-растительного покрова. Ведутся полевые исследования для сбора экспериментальной информации и установления зависимостей между характеристиками почвенной среды и агротехнологическими воздействиями.
3. Начато формирование базы знаний о процессах, идущих в агроэкосистеме. способах их регулирования, и перевод их в формат для последующего использования ИСУА.
предусматривать разработку и обучение роботизированных технически средств, которые обеспечат выполнение всего комплекса технологических операций в
севообороте сельскохозяйственных культур под управлением ИСУА.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
безопасность России и шестой
агропромышленном комплексе. // Известия КГТУ. 2015. №39. С.77-84. 2.Иванов А.Л. Почвенные ресурсы и биологический потенциал в системе мер адаптации сельского хозяйства России к
Плодородие. 2018. № 1 (100). С. 42-47
адаптивной стратегии устойчивого развития
сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. -2011. - №8, - С. 1-3
4.Кирюшин В.И. Теория адаптивно-ландшафтного земледелия и проектирование агроландшафтов. - М.: Колос, 2010 - 740 с.
5.Минин В.Б., Логинов Г.А., Мбайхолойель Э.. Перспективы технического и технологического обеспечения производства органического картофеля в Северо-Западной зоне Российской Федерации//Известия Международной академии аграрного образования. 2017. № 35. С. 83-87
6. Минин В.Б., Максимов Д.А., Устроев A.A., Мбайхолойель Э. Системный подход к технологическому обеспечению развития органического земледелия // Экологически устойчивое земледелие: состояние, проблемы и пути их решения: Сб. науч. тр. Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. -ВНИИОУ - филиал ФГБНУ «Верхневолжский ФАНЦ». Иваново: ПресСто, 2018. С. 331-338.
7.Папушин Э.А. Обоснование структуры информационно-измерительной системы для мониторинга параметров почвы // Технологии и технические средства механизированного производства продукции
растениеводства и животноводства. 2018. №
https://doi.org/10.24411/0131-5226-2018-10011 8.Черноусько Ф.Л., Ермолов И.Л., Афанасьев Р.А. Основные направления роботизации земледелия. Плодородие. 2018. № 1 (100). С. 48-52
9.Хомяков Д.М., Гогмачадзе Г.Д., Жуков Р. А., Жукова А. Д. Правовые основы использования беспилотных летательных аппаратов в воздушном пространстве Российской Федерации для проведения мониторинга состояния и использования земель сельскохозяйственного назначения. Сообщение 2. Проблемы и перспективы использования беспилотных летательных аппаратов в АПК и для экологического мониторинга // АгроЭкоИнфо. 2017, №4. http://agroecoinfo.narod.ru/journal/STATYI/20 17/4/st 446.doc (дата обращения 23.11.2018) Ю.Измайлов А.Ю., Годжаев З.А., Сычев
.
2018. № 1 (100). С. 53-57. 11.Mazoyer Marcel, Roudart Laurence. A history of world agriculture: from the neolithic age to current crisis. London - Sterling, VA: Earthscan. 2006. 526 p. [Электронный
http://base.dnsgb.com.ua/files/book/Agriculture/ History-of-Agriculture/A-History-of-World-Agriculture.pdf. (дата обращения 23.11.2018) 12.Simansky Vladimir. Is the Period of 18 Years Sufficient for an Evaluation of Changes in Soil Organic Carbon under a Variety of Different Soil Management Practices? Communications in Soil Science and Plant Analysis. 2017. vol. 48, N 1, pp. 37-42 http://.doi.org/10.1080/00103624.2016.1253717
Компьютерная программа для сбора,
ISSN 0131-5226. Теоретический и научно-практический журнал. _ПАЭП. 2018. Вып. 97_|_
обработки и отображения метеоданных с механизированного производства продукции метеостанции DAVIS VANTAGE PR02 // растениеводства и животноводства. 2018. № Технологии и технические средства 3(96). C. 33-38.
REFERENCES
l.Panfilov V.A. Prodovol'stvennaya bezopasnost' Rossii i shestoi tekhnologicheskii uklad v agropromyshlennom komplekse [Food security of Russia and the sixth technological mode in agro-industrial complex]. Izvestiya KGTU. 2015. N 39: 77-84. (In Russian) 2.Ivanov A.L. Pochvennye resursy i biologicheskii potentsial v sisteme mer adaptatsii sel'skogo khozyaistva Rossii k prirodno-klimaticheskim izmeneniyam [Soil resources and biological potential in the system of measures for adaptation of Russian agriculture to natural-climatic changes]. Plodorodie. 2018. N 1 (100): 42-47. (In Russian)
3.Zhuchenko A.A. Osnovy perekhoda k adaptivnoi strategii ustoichivogo razvitiya APK Rossii [Basics of the transition to an adaptive strategy for sustainable development of the agro-industrial complex of Russia]. Ekonomika sel'skokhozyaistvennykh i pererabatyvayushchikh predpriyatii. 2011. N 8: 1-3. (In Russian)
4.Kiryushin V.I. Teoriya adaptivno-landshaftnogo zemledeliya i proektirovanie agrolandshaftov [Theory of adaptive landscape farming and agrolandscape design]. Moscow: Kolos. 2010: 740. (In Russian)
5.Minin V.B., Loginov G.A., Mbaikholoiel' E.. Perspektivy tekhnicheskogo i tekhnologicheskogo obespecheniya proizvodstva organicheskogo kartofelya v Severo-Zapadnoi zone Rossiiskoi Federatsii [Perspectives of technical and technological provision of organic potato production in the Northwestern zone of the Russian Federation]. Izvestiya Mezhdunarodnoi akademii agrarnogo obrazovaniya. 2017. N 35: 83-87. (In Russian)
6.Minin V.B., Maksimov D.A., Ustroev A.A., Mbaikholoiel' E. Sistemnyi podkhod k tekhnologicheskomu obespecheniyu razvitiya organicheskogo zemledeliya [A systematic approach to technological development of organic agriculture], "Environmentally sustainable agriculture: state. Problems and ways to solve them ". Proc. Rus. Sc. Prac. Conf. Ivanovo: PresSto. 2018: 331-338. (In Russian)
7.Papushin E.A. Obosnovanie struktury informatsionno-izmeritel'noi sistemy dlya monitoringa parametrov pochvy [Justification of information measuring system for soil parameter monitoring]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2018. 1(94): 101-105. (In Russian)
https://doi.org/10.24411/0131-5226-2018-10011
8.Chernousko F.L., Ermolov I.L., Afansev R.A.. Osnovnye napravleniya robotizatsii zemledeliya [Principal directions of agricultural robotics development]. Plodorodie. 2018. N 1 (100): 4852. (In Russian)
9.Khomyakov D.M., Gogmachadze G.D., Zhukov R.A., Zhukova A.D. Pravovye osnovy ispol'zovaniya bespilotnykh letatel'nykh apparatov v vozdushnom prostranstve Rossiiskoi Federatsii dlya provedeniya monitoringa sostoyaniya i ispol'zovaniya zemel' sel'skokhozyai stvennogo naznacheniya. Soobshchenie 2. Problemy i perspektivy ispol'zovaniya bespilotnykh letatel'nykh apparatov v APK i dlya ekologicheskogo monitoring [Legal framework for application of drone aircrafts in the aerial domain of the Russian Federation to monitor the status and use of agricultural land. Report 2. Problems and prospects for the use of drone aircrafts in the
Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства_
agricultural sector and for environmental monitoring]. AgroEkoInfo. 2017. N 4. Available at:
http://agroecoinfo. narod. ru/j ournal/S TATYI/20 17/4/st 446.doc (accessed 23.11.2018) (In Russian)
10.Izmailov A.Yu., Godzhaev Z.A., Sychev V.G., Afanasev R.A. Robototekhnika v agrokhimii tochnogo zemledeliya [Robotics in agrochemistry of precision agriculture]. Plodorodie. 2018. N 1 (100): 53-57. (In Russian)
11.Mazoyer Marcel, Roudart Laurence. A history of world agriculture: from the neolithic age to current crisis. London-Sterling, VA: Earthscan. 2006: 526. Available at: http://base.dnsgb.com.ua/files/book/Agriculture/ History-of-Agriculture/A-History-of-World-Agriculture.pdf. (accessed 23.11.2018)
12.Simansky Vladimir. Is the Period of 18 Years Sufficient for an Evaluation of Changes in Soil Organic Carbon under a Variety of Different Soil Management Practices? Communications in Soil Science and Plant Analysis. 2017. vol. 48, N 1: 37-42. http://.doi.org/10.1080/00103624.2016.1253717 13.Papushin E.A., Mateichik S.N. Komp'yuternaya programma dlya sbora, obrabotki i otobrazheniya meteodannykh s meteostantsii DAVIS VANTAGE PRO2 [Software for acquisition, processing and visualisation of data from DAVIS VANTAGE PRO2 weather station]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produkcii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2018. 3(96): 33-38. (In Russian)
УДК 631.316.022.4:004.048 DOI 10.24411/0131-5226-2018-10087
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ЭНЕРГООЦЕНКА ПОЧВООБРАБАТЫВАЮЩИХ РАБОЧИХ ОРГАНОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИЗМЕРИТЕЛЬНО-ИНФОРМАЦИОННОГО КОМПЛЕКСА
Н.И. Джабборов, д-р техн. наук; В.И. Шамонин, канд. техн. наук;
A.B. Сергеев, канд. техн. наук; Г.А. Семенова
Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) -филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия
Повышение эффективности технологических приёмов обработки почвы в значительной мере связано с созданием новых рабочих органов и их совершенствованием. Использование современных измерительных цифровых систем позволяет существенно сократить затраты и время на разработку новых перспективных рабочих органов почвообрабатывающих машин. В Институте агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства - филиале ФГБНУ ФНАЦ ВИМ был создан и изготовлен измерительный информационный комплекс (ИИК-ИАЭП), состоящий из навесной установки с тензометрическими тележками и измерительно-информационной системы ИП 264 РосНИИТиМ, позволяющей проводить сравнительную энергооценку почвообрабатывающих рабочих органов, в одинаковых почвенных условиях и режимах выполнения технологического процесса. При проведении исследований применялись методы теории вероятностей, математической статистики и статистической динамики. В процессе исследований установлено, что динамичные
