CC BY
2
версии (доработка) рукописи, администрирование данных manuscript, data administration
Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов Conflict of interests The authors declare no conflict of interests regarding the publication of this paper
Авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи к публикации All authors have read and agreed to the published version of the manuscript.
Статья поступила в редакцию: 15.12.2023 Received: 15.12.2023
Одобрена после рецензирования: 25.12.2023 Approved after reviewing: 25.12.2023
Принята к публикации: 26.12.2023 Accepted for publication: 26.12.2023
Научная статья УДК 631.22
ОЦЕНКА ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА РАСХОД ВОДЫ ПРИ УБОРКЕ
ДОИЛЬНОГО ЗАЛА
Татьяна Юрьевна Миронова 1н, Вячеслав Николаевич Миронов2
1 2
' Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия
1 mironova-tat@mail.ru, https://orcid.org/0000-0001-6959-049X mironov-vyacheslav@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0002-5393-1146
Аннотация. Доля ручного труда в выполнении технологических операций при производстве молока достаточно велика, что приводит к влиянию человеческого фактора на выполнение процессов и расход ресурсов. Цель исследований - сравнительная оценка значимости человеческого фактора и уровня загрязненности поверхностей для расхода воды при уборке доильного зала. Оценку проводили по значимости коэффициентов при регрессионном анализе. Человеческий фактор представляли через работающую смену. Общее количество смен - три. Уровень загрязнённости в доильном зале выражали через
количество коров, прошедших через единицу площади. Удельная площадь на одну голову
2 2 при утреннем доении составила около 0,8 м /гол., при дневном - 1 м /гол., при вечернем -
0,9 м /гол. Количественный замер расхода воды проводили каждый час в автоматическом
режиме при помощи четырех электронных расходомеров Пульсар М ДУ-15 (Россия).
Учитывалась вода, затрачиваемая на мытьё пола и загрязнённых навозом поверхностей в
доильном зале с установкой типа «Параллель 2*20», а также преддоильной площадки,
скотопрогонов и санитарной зоны. Массив данных за 31 день мониторнга структурирован по
расходу воды за каждую смену; обобщенные значения представлены в виде средних значений по каждому из дней недели. Построена модель, описывающая расход воды на уборку доильного зала в зависимости от влияния работающей смены и удельной площади на одну корову. Полученные коэффициенты переменных свидетельствуют о том, что на расход воды в доильном зале работающая смена оказывает незначительное влияние по сравнению с удельной площадью на корову. Среднесуточный расход воды на корову за доение составил 8 л и различался между сменами в пределах 2,5 %. Решение оптимизационной задачи из условия минимального удельного расхода воды на голову в сутки показало, что оптимальная удельная площадь доильного зала составляет 0,925 м на голову.
Ключевые слова: доильный зал, расход воды, человеческий фактор, загрязнённость поверхности
Для цитирования: Миронова Т.Ю., Миронов В.Н. Оценка факторов, влияющих на расход воды при уборке доильного зала // АгроЭкоИнженерия. 2023. № 4 (117) С. 141-151 https://doi.org/
Research article
Universal Decimal Code 631.22
ASSESSMENT OF FACTORS AFFECTING WATER CONSUMPTION DURING MILKING
PARLOR CLEANING
Tatiana Yu. Mironova1^, Viacheslav N.Mironov2
1 2
' Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) -branch of FSAC VIM, Saint Petersburg, Russia
1 mironova-tat@mail.ru, https://orcid.org/0000-0001-6959-049X mironov-vyacheslav@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0002-5393-1146
Abstract. The share of manual labour in technological operations of milk production is quite big. This means the human factor affects the execution of processes and consumption of resources. The study aimed to estimate the importance of human factor and surface dirtiness degree for water consumption during the milking parlour cleaning. Estimation was done by significance of coefficients in regression analysis. The human factor was represented by working shifts, with their total number being three. The dirtiness degree in the milking parlor was expressed by the number of
cows passing through a unit area. The specific area during the morning milking was about 0.8
2 2 2 m /head, during the daytime milking - 1 m /head, and during the evening milking - 0.9 m /head.
Four electronic flow meters Pulsar M DU-15 (Russia) measured the water consumption every hour
in an automatic mode. The study considered the water spent on washing the floor and surfaces
soiled with manure in Parallel 2*20 milking parlor, in the pre-milking area, passages for cows, and
sanitary area. The data array obtained for 31 monitoring day was structured by water consumption
per each shift. The generalized values were presented as averages per each weekday. The study
created a model describing the water consumption for cleaning the milking parlor as a function of
the effect of a working shift and specific area per cow. The obtained coefficients of variables
indicated that the working shift had an insignificant effect on water consumption in the milking
parlor compared to the specific area per cow. The average daily water consumption per cow per milking was 8 liters and differed between shifts within 2.5%. Solving the optimization problem based on the condition of minimum specific water consumption per head per day showed that the optimal specific area of the milking parlor was 0.925 m /head.
Key words: milking parlour, water consumption, human factor, surface soiling degree For citation: Mironova T.Yu., Mironov V.N. Assessment of factors affecting water consumption during milking parlor cleaning. AgroEcoEngineering. 2023;4(117): 141-151. (In Russ.) https://doi.org/
Введение. По данным исследований [1] на уборку и эксплуатацию доильного зала приходится около 14 % воды, используемой на ферме. Расход воды в некоторых технологических операциях, например, промывке доильного
оборудования и танков для охлаждения молока, автоматизирован и
контролируется компьютером. Доля ручного труда в выполнении технологических операций при
производстве молока достаточно велика, что ведет к влиянию человеческого фактора на выполнение процессов, в том числе связанных с доением и уборкой доильного зала, и может отражаться на качестве исполняемых работ и расходе ресурсов на их выполнение.
Влияние человеческого фактора на расход воды при производстве молока возможно уменьшить за счёт автоматизации отдельных
технологических процессов. Однако на фермах КРС не все операции возможно автоматизировать или сделать это довольно трудно. В этих случаях особого внимания требует рациональная организация производства,
обеспечивающая экономное
использование водных ресурсов. Также возможно принять организационные меры, связанные со снижением человеческого фактора на расход воды и направленные на повышение культуры производства и своевременное устранение утечек.
Качество работы персонала, наряду с технико-технологическими факторами, оказывает влияние на количество воды, затрачиваемой на мытьё пола [2]. Ранее проведенные исследования [3] показали, что разница расхода воды на уборку доильного зала под влиянием человеческого фактора, а именно, между подобранными бригадами, работающими в разные смены, может достигать 13 %. Эти данные не дают понимания, насколько человеческий фактор значителен в сравнении с другими факторами, влияющими на расход воды в доильном зале. Хотя человеческий фактор не предполагает количественного измерения, оценить его значимость в общем объеме расхода воды в сравнении с другими факторами, например, уровнем
загрязненности поверхностей, требующих мытья, можно по значимости коэффициентов при регрессионном анализе. Эмпирические результаты полезны для понимания расхода водных ресурсов и потенциальных последствий, а именно объемов образующихся стоков, а также для разработки научно-обоснованных способов их сокращения.
Уровень загрязнений в доильном зале зависит от поголовья дойного стада. По разным оценкам количество экскрементов, оставляемых коровами в доильном зале, составляет 1,6-3 %40 от
40 РД-АПК 1.10.15.02-17*. Методические рекомендации по технологическому
проектированию систем удаления и подготовки к
среднесуточного количества [4]. Чем больше коров пройдет через доильный зал, тем больше останется экскрементов, которые необходимо смыть при его уборке. Следовательно, уровень загрязненности в доильном зале можно выразить как количество коров, прошедших через единицу площади, т.е. удельную площадь на одну голову.
Подробный анализ водопользования на фермах КРС по данным отечественных и зарубежных исследований представлен в [5]. Данные по расходу воды на фермах в отечественных исследованиях
ограничиваются мониторингом
водопотребления животными [6-8]. В зарубежных исследованиях приводятся данные по расходу воды как в целом по ферме [9, 10], так и по основным технологическим операциям [1, 11, 12], в большинстве случаев представленных поением животных, расходом воды в доильном зале и на охлаждение молока. Наиболее детальный расход воды в доильном зале представлен в исследованиях [11, 12] и включает расход воды на промывку доильного оборудования, резервуаров-охладителей молока, уборку помещения и очистку вымени коров перед доением; при этом оценок влияния отдельных факторов на расход воды при выполнении этих операций не представлено.
Цель исследований -
сравнительная оценка значимости человеческого фактора и уровня загрязненности поверхностей для расхода воды при уборке доильного зала.
Материалы и методы.
Исследования проводили в 2021 г. на молочно-товарной ферме с общим поголовьем дойного стада 663 коровы, где доение осуществлялось в доильном зале на
использованию навоза и помета. М.: Росинформагротех, 2021. 172 с.
установке типа «Параллель 2*20» общей площадью 522 м , включая преддоильную площадку, санитарную зону и скотопрогоны. Доение основного стада трёхкратное, новотельных коров первые 7 дней доят 1 раз в сутки, коров перед запуском - 2 раза. Таким образом, через доильный зал за каждое доение проходит разное количество коров. Удельная площадь на голову при утреннем доении
составляет около 0,8 м /гол., при дневном
2 2 - 1 м /гол., при вечернем - 0,9 м /гол.
Исследовали влияние человеческого фактора и уровня загрязнённости на расход воды в доильном зале. Человеческий фактор представляли через работающую смену, общее количество которых три. В каждую смену работает по две бригады: одна - операторы машинного доения, работающие в доильной яме, другая организует движение коров на дойку. Каждая бригада в конце смены моет свою рабочую зону. В доильной яме для мытья используются шланги D 20 мм и пистолеты - шланги со специальными насадками для подмыва вымени. Для уборки доильного зала, преддоильной площадки, скотопрогонов и санитарной зоны используют шланги D 20 мм и высоконапорные установки
Karcher НО 6/15. Для уменьшения количества загрязнений на преддоильной площадке после каждой группы животных счищают экскременты лопатой в навозный канал. Исследования проводили с использованием статистических методов планирования эксперимента. Применено планирование двухфакторного
эксперимента по трехуровневому плану второго порядка Бокса-Бенкина [13]. Для получения достоверных математических моделей в опытах использовалась рандомизированная матрица. Уровни и интервалы варьирования факторов представлены в таблице 1.
Таблица 1. Уровни факторов и интервалы варьирования Table 1. Factor levels and variation ranges
Факторы Кодовое Интервал Уровни варьирования
обозначение варьирования -1 0 +1
Удельная площадь на голову, м2 0,1 0,8 0,9 1
Номер смены 1 3 2 1
Количественное измерение расхода воды осуществлялось за каждый час в автоматическом режиме при помощи электронных расходомеров
Пульсар М ДУ-15 (Россия), установленных в четырёх точках, перед узлами подключения используемого
оборудования. Пределы допускаемой относительной погрешности измерений -2-5 %.
В зависимости от дня недели средний суточный расход воды в доильном зале может изменяться до 18 % [14]. Это связано с тем, что несколько раз в неделю в доильном зале проводят обработку копыт и есть санитарные дни, когда проводится более тщательная уборка, что сопровождается большим расходом воды. С целью исключения влияния дня недели, как фактора, была проведена выборка из массива данных расхода воды по каждому сочетанию факторов для каждого дня недели в одинаковых количествах повторностей.
Количественное обоснование
поголовья дойного стада по критерию минимального расхода воды в доильном зале проводили исходя из решения оптимизационной задачи, в которой определяли оптимальное значение удельной площади доильного зала на голову. Для получения математической модели, построения диаграмм и решения оптимизационной задачи использовано приложение Statgraphics Plus [15]. Достоверность полученной модели определяли по уровню значимости
критерия Фишера - р, который должен быть меньше, чем 0,05.
В обработку вошли данные за 31 день мониторинга, проведенного в ноябре-декабре. Исследования были частью мониторинга фактически расходуемой в доильном зале воды, поступающей впоследствии в систему навозоудаления. Методика мониторинга и общие результаты, включающие распределение расхода воды по часам суток и дням недели, подробно изложены в [14].
Результаты. За время проведения исследований среднесуточный расход воды в доильном зале составил 14,3±1,6 м /сут. Основная часть -9,2±1,1 м /сут. расходовалась бригадой, работающей в доильной яме, на смыв экскрементов в доильных постах при смене животных, мытьё стен и пола доильной ямы, наружной части доильных аппаратов, смыв экскрементов с подхвостового защитного лотка доильной установки после доения каждой группы животных. Для уборки после окончания доения преддоильной площадки, доильного зала, скотопрогонов и санитарной зоны расходовалось 5,1±1,1 м/сут., из них около 30 % приходилось на расход воды из высоконапорных установок.
Для оценки влияния человеческого фактора и уровня загрязнённости на расход воды в доильном зале были получены значения расхода воды на одну корову за доение для каждого сочетания факторов (таблица 2).
Таблица 2. Результаты эксперимента Table 2. Experiment results
Номер опыта Факторы в кодированном виде Расход воды на корову за доение, Q, л/гол.
Удельная площадь на голову, Х1 Номер смены, Х2
1 0 +1 6,2
2 +1 0 7,4
3 0 0 6,6
4 -1 -1 9,9
5 -1 0 9,6
6 +1 +1 7,9
7 -1 +1 9,8
8 +1 -1 7,5
9 0 -1 6,8
Среднесуточный расход воды на корову за доение составил около 8 л; наименьший расход наблюдался у смены №2 - 7,9 л/гол., у других смен он отличался в пределах 0,2 л/гол., т.е. 2,5%.
В ходе множественного
регрессионного анализа влияния
исследуемых факторов на расход воды в доильном зале была получена математическая модель (1) в кодированном виде и построена трехмерная поверхность отклика и контуры её сечений (рис. 1).
Q = 6,432 - 1,079X1- 0,043Х2+ 2,129Х}2- 0,138ХгХ2+ 0Д58Х"/;
R2 = 0,983;
(1)
где Q - удельный расход воды в доильном зале за разовое доение, л/гол.;
Х1 - кодированное значение удельной площади доильного зала на голову;
Х2 - кодированное значение номера
работающей смены;
2
Я - коэффициент детерминации.
Х2
Xi
Рис. 1. Поверхность отклика и контур её сечения, показывающие влияние номера работающей смены (человеческого фактора) и удельной площади
Fig. 1. Response surface and the contour of its section, showing the influence of the number of working
shifts (human factor) and specific area
Коэффициент множественной
корреляции математической модели близок к единице, что говорит о её высокой воспроизводимости.
Достоверность всей модели по уровню значимости критерия Фишера составляет 0,0072, что существенно меньше 0,05, и указывает на её адекватность. Полученные коэффициенты переменных
свидетельствуют о том, что на расход воды в доильном зале работающая смена оказывает незначительное влияние по сравнению с удельной площадью на голову.
Обсуждение. Из полученных данных видно, что расход воды, в зависимости от смены, изменяется незначительно и свидетельствует о схожести работы смен. Оба фактора оказывают нелинейное влияние, при этом подтверждается наибольшее влияние фактора удельной площади на голову Х}. При наименьшей удельной площади на голову расход воды в доильном зале имеет максимальное значение. При увеличении удельной площади на голову расход воды уменьшается до экстремума, а затем снова немного увеличивается. Это может объясняться тем, что при большом количестве дойных коров, пол и другие поверхности сильнее загрязнены, а также тем, что более длительное время доения способствует застыванию загрязнений, в частности навоза, поэтому требуется значительное количество воды для размачивания и смыва их с поверхностей. При слишком маленьком поголовье дойного стада становится нерациональным расход воды на мытьё части поверхностей, которые запачканы не сильно, но всё равно необходимо мыть.
Для рассматриваемого доильного зала, решение оптимизационной задачи из условия минимального удельного расхода воды на голову в сутки показало, что оптимальная удельная площадь в кодированном виде - 0,252 и составляет 0,925 м2 площади доильного зала на голову, что соответствует 562 головам за доение для общей площади доильного зала.
Выводы. Мониторинг расхода воды, затрачиваемой на уборку доильного зала с установкой типа «Параллель 2х20», показал, что основное количество воды расходуется в доильной яме и составляет около 64 %. Для уборки преддоильной площадки, доильного зала, скотопрогонов и санитарной зоны расходовалось 36% и составляло 5,1 ±1,1 м /сут., из них около 30% приходилось на расход воды из высоконапорных установок.
Среднесуточный расход воды на корову за доение составил около 8 л, наименьший расход наблюдался у смены №2 -7,9 л/гол., у других он отличался в пределах 2,5 %. На расход воды в доильном зале работающая смена (человеческий фактор) оказывает незначительное влияние по сравнению с удельной площадью на голову, от которой зависит уровень загрязнённости поверхности. Конечно, количественная оценка человеческого фактора лишь частично отражает объективные данные расхода воды при выполнении рассматриваемого технологического
процесса. Необходим качественный анализ влияния сущности выполняемых процессов.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Le Riche E.L., VanderZaag A.C., Burtt S., Lapen D.R., Gordon R. Water use and conservation on a free-stall dairy farm // Water. 2017. Vol. 9 (12), 977. https://doi.org/10.3390/w9120977
2. Гордеев В.В., Миронова Т.Ю., Миронов В.Н. Методика определения количества навозосодержащих стоков доильных залов // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2018. № 97. С. 241-250. https://doi.org/10.24411/0131-5226-2018-10112
3. Гордеев В.В., Миронова Т.Ю., Гордеева Т.И., Ильин Р.М., Миронов В.Н. Расход водных ресурсов для уборки доильного зала типа «Параллель» // АгроЭкоИнженерия. 2021. № 4 (109). С. 117-125. https://doi.org/10.24412/2713-2641-2021-4109-117-124
4. Damasceno F.A., Monge J.L., Nascimento J.A.C., Andrade R.R., Barbari M., Saraz J.A.O., Ferraz G.A.S. Estimate of manure present in compost dairy barn systems for sizing of manure storage // Agronomy Research. 2020. Vol. 18. Special Issue 2. P. 1213-1219. https://doi.org/ 10.15159/AR.20.105
5. Ковалев С.В., Гордеев В.В., Миронова Т.Ю. Анализ водопользования на фермах КРС // АгроЭкоИнженерия. 2023. №2 (115). С. 108-123. https://doi.org/10.24412/2713-2641-2023-2115-108-122
6. Гордеев В.В., Хазанов В.Е., Вторый С.В., Ильин Р.М. Анализ организации водообеспечения коров летом при беспривязном содержании // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2019. №3(100). С.146-153. https://doi.org/10.24411/0131-5226-2019-10197
7. Вторый В.Ф. Вторый С.В., Ильин Р.М. Оценка влияния основных факторов на водопотребление дойных коров // АгроЭкоИнженерия. 2021. №2 (107). С.106-115. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=46302062
8. Шматко Н.Н., Музыка А.А, Кирикович С.А., Москалев А.А., Тимошенко М.В. Водообеспечение коров на селекционно-племенной молочной ферме // Зоотехническая наука Беларуси. 2016. Т.51 №2. С. 325-333. URL: https://zootech.belal.by/jour/article/view/1186
9. Robinson A.D., Gordon R.J., Vanderzaag A.C., Rennie T.J., Osborne V.R. Usage and attitudes of water conservation on Ontario dairy farms // The Professional Animal Scientist. 2016. Vol. 32 (2). P. 236-242. https://doi.org/10.15232/pas.2015-01468
10. Al-Bahouh M., Osborne V., Wright T., Dixon M., Gordon R. Blue and grey water footprints of dairy farms in Kuwait // Journal of Water Resource and Protection. 2020. Vol. 12 (7). P. 618-635. https://doi.org/10.4236/jwarp.2020.127038
11. Hodur C., Nagypal V., Fazekas A., Miko E. Blue and gray water footprint of some Hungarian milking parlors // Water Practice and Technology. 2022. Vol. 17 (7). P. 1378-1389. https://doi.org/10.2166/wpt.2022.073
12. KrauB M., Drastig K., Prochnow A., Rose-Meierhofer S., Kraatz S. Drinking and cleaning water use in a dairy cow barn // Water. 2016. Vol. 8 (7), 302. https://doi.org/10.3390/w8070302
13. Хайлис Г.А., Ковалев М.М. Исследование сельскохозяйственной техники и обработка опытных данных. М.: Колос. 1994. 169 с.
14. Gordeev V., Mironova T., Gordeeva T., Ilin R., Mironov V. Monitoring of water amount going to manure removal system from milking parlour // Engineering for Rural Development. Proc.
20th Int. Sci. Conf. (Jelgava, 26.-28.05.2021). 2021. Vol. 20. P. 725-730. https://doi.org/10.22616/ERDev.2021.20.TF158
15. Валге А.М., Джабборов Н.И., Эвиев В.А. Основы статистической обработки экспериментальных данных при проведении исследований по механизации сельскохозяйственного производства с примерами на Statgraphics и Excel. Санкт-Петербург -Элиста, 2015. 140 с.
REFERENCES
1. Le Riche E.L., VanderZaag A.C., Burtt S., Lapen D.R., Gordon R. Water use and conservation on a free-stall dairy farm. Water. 2017; 9 (12), 977. (In Eng.) https://doi.org/10.3390/w9120977
2. Gordeev V.V., Mironova T.Yu., Mironov V.N. Method to determine the amount of manure-bearing wastewater from milking parlours. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenievodstva i zhivotnovodstva = Technologies, machines and equipment for mechanised crop and livestock production. 2018;97:241-250. (In Russ.) https://doi.org/10.24411/0131-5226-2018-10112
3. Gordeev V.V., Mironova T.Yu., Gordeeva T.I., Ilyn R.A., Mironov V.N. Consumption of water resources for cleaning "Parallel" milking parlour. AgroEkoInzheneriya = AgroEcoEngineering. 2021; 4(109):117-125. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2713-2641-2021-4109-117-124
4. Damasceno F.A., Monge J.L., Nascimento J.A.C., Andrade R.R., Barbari M., Saraz J.A.O., Ferraz G.A.S. Estimate of manure present in compost dairy barn systems for sizing of manure storage. Agronomy Research. 2020; 18 (2): 1213-1219. (In Eng.) https://doi.org/ 10.15159/AR.20.105
5. Kovalev S.V., Gordeev V.V., Mironova T.Yu. Analysis of water use on cattle farms. AgroEkoInzheneriya = AgroEcoEngineering. 2023; 2(115): 108-123. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2713-2641-2023-2115-108-122
6. Gordeev V.V., Khazanov V.E., Vtoryi S.V., Ilyn R.A. Organization of summer water supply of cows under the loose housing system. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenievodstva i zhivotnovodstva = Technologies, machines and equipment for mechanised crop and livestock production. 2019. №3(100). С.146-153. (In Russ.) https://doi.org/10.24411/0131-5226-2019-10197
7. Vtoryi V.F., Vtoryi S.V., Ilyn R.A. Assessment of main factors effect on water consumption of milking cows. AgroEkoInzheneriya = AgroEcoEngineering. 2021;2 (107):106-115. (In Russ.) URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=46302062
8. Shmatko N.N., Muzyka А.А., Kirikovich S.A., Moskalev А.А., Timoshenko M.V. Water supply for cows at breeding dairy farm. Zootekhnicheskaya nauka Belarusi = Zootechnical Science of Belarus. 2016;51(2):325-333. (In Russ.) URL: https://zootech.belal.by/jour/article/view/1186
9. Robinson A.D., Gordon R.J., Vanderzaag A.C., Rennie T.J., Osborne V.R. Usage and attitudes of water conservation on Ontario dairy farms. The Professional Animal Scientist. 2016; 32 (2): 236-242. (In Eng.) https://doi.org/10.15232/pas.2015-01468
10. Al-Bahouh M., Osborne V., Wright T., Dixon M., Gordon R. Blue and grey water footprints of dairy farms in Kuwait. Journal of Water Resource and Protection. 2020; 12 (7): 618-635. (In Eng.) https://doi.org/10.4236/jwarp.2020.127038
11. Hodur C., Nagypal V., Fazekas A., Miko E. Blue and gray water footprint of some Hungarian milking parlors. Water Practice and Technology. 2022; 17 (7): 1378-1389. (In Eng.) https://doi.org/10.2166/wpt.2022.073
12. KrauB M., Drastig K., Prochnow A., Rose-Meierhofer S., Kraatz S. Drinking and cleaning water use in a dairy cow barn. Water. 2016; 8 (7), 302. (In Eng.) https://doi.org/10.3390/w8070302
13. Khailis G.A., Kovalev M.M. Research of agricultural machinery and processing of experimental data. Moscow: Kolos Publ. 1994. 169 p. (In Russ.)
14. Gordeev V., Mironova T., Gordeeva T., Ilin R., Mironov V. Monitoring of water amount going to manure removal system from milking parlour. In: Engineering for Rural Development. Proc. 20th Int. Sci. Conf. (Jelgava, 26.-28.05.2021). 2021; 20: 725-730. (In Eng.) https://doi.org/10.22616/ERDev.2021.20.TF158
15. Valge A.M., Dzhabborov N.I., Eviev V.A. Fundamentals of statistical processing of experimental data for research in mechanisation of agricultural production with examples in STATGRAPHICS and EXCEL. Saint Petersburg; Elista: Kalmyk Univ. Publ., 2015: 140. (In Russ.)
Об авторах About the authors
Миронова Татьяна Юрьевна, канд. техн. наук, научный сотрудник Отдела агроэкологии в животноводстве, Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства -филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ» (196634, Россия, г. Санкт-Петербург, п. Тярлево, Фильтровское ш., д. 3) mironova-tat@mail.ru, 8(812)466 28 78 ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6959-049Х Tatiana Yu. Mironova, Cand. Sc. (Engineering), research associate, Department of Agroecology in Livestock Production, Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production - branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIM; 3, Filtrovskoje Shosse, Tiarlevo, Saint Petersburg, 196634, Russia mironova-tat@mail.ru, 8(812)466 28 78 ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6959-049X
Миронов Вячеслав Николаевич, канд. техн. наук, учёный секретарь, Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства - филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ» (196634, Россия, г. Санкт-Петербург, п. Тярлево, Фильтровское ш., д. 3) mironov-vyacheslav@yandex.ru, 8(812)466 28 78 ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5393-1146 Viacheslav N. Mironov, Cand. Sc. (Engineering), Academic Secretary, Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production -branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIM; 3, Filtrovskoje Shosse, Tiarlevo, Saint Petersburg, 196634, Russia mironov-vyacheslav@yandex.ru, 8(812)466 28 78 ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5393-1146
Заявленный вклад авторов Authors' contribution
Все авторы статьи принимали непосредственное участие в планировании, выполнении и поиске литературы. All authors of this paper have directly participated in the study planning and execution, and literature survey.
Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Conflict of interests The authors declare no conflict of interest.
Все авторы настоящей статьи ознакомились и одобрили представленный окончательный вариант All authors have read and approved the final version of the manuscript submitted.
Статья поступила в редакцию: 03.12.2023 Received: 03.12.2023
Одобрена после рецензирования: 22.12.2023 Approved after reviewing: 22.12.2023
Принята к публикации: 26.12.2023 Accepted for publication: 26.12.2023
Научная статья УДК 636/639
ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ПРОИЗВОДСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ В АПК ВОЛОГОДСКОЙ ОБЛАСТИ
1 2 Алексей Васильевич Маклахов н, Геннадий Александрович Симонов , Вячеслав Викторович
1 3
Приятелев , Екатерина Алексеевна Марценюк
1Вологодский государственный университет, Вологда, Россия Вологодский научный центр РАН, СЗНИИМЛПХ, Вологда, Россия
Комитет по экономической политике и стратегическому планированию г. Санкт-Петербурга, Россия
11еоп1906@уапх.ги
2§еппа&у0007@шаП.ги, https://orcid.org/0000-0003-4559-233X
"3
mak1ahowa.k@yandex.ru
Аннотация. Изучены показатели производства сельскохозяйственной продукции в АПК Вологодской области за ряд лет. Установлено, что Вологодский регион в Российской Федерации по производству молока занимает 4-е место, а по валовому надою - 11-е. В 2022 г. производство молока в АПК области достигло уровня 607,7 тыс. тонн, что больше 2021 г. на 18,7 тыс. т или 3,2 %. Это самый высокий показатель за 29 лет по производству молока в области. В настоящее время область перекрывает собственную потребность в молоке в 2 раза, в яйце - в 1,7 раза, в картофеле - в 2 раза. Дальнейшее развитие агропромышленного
