CC BY
56
УДК 681.3
СОЗДАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА, ПРОГНОЗА И УПРАВЛЕНИЯ ПРОДУКТИВНОСТЬЮ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
А.В. Кочегаров, И.Ю. Малышев
В статье рассматриваются вопросы создания автоматизированной системы оценки биологических показателей Ключевые слова: биологизированные системы, генотип, неоднородность биологических объектов
Леса оказывают огромное воздействие на экологическое состояние природных комплексов, выполняя также биоэкологические функции, как регулирование и фильтрация водного стока, предотвращение эрозии почв, сохранение и повышение плодородия почв, обогащение атмосферы кислородом и связывание углерода, благоприятное влияние на формирование климата и предотвращения загрязнения воздушного бассейна.
Воронежская область относится к числу лесозащитных. Лесистость территории составляет 9,5% с учетом лесных насаждений на землях сельхозназначения 12,4%.
Дальнейший прогресс экологической безопасности возможен при отказе от интенсивнозатратных агротехнологий и переходе на ресурсо и энергосберегающие биологизированные системы. Это более наукоемкие системы, основанные на ландшафтно-адаптивных принципах.
Эффективная реализация этих систем осуществляется при постоянном управлении состояния всех компонентов экосистемы (почва, рельеф, климат, растительность, социум и т.д.)
Только системный, интегрированный подход к исследованию основных блоков генотип и среда, установление функциональных математических зависимостей между элементами системы, реализованных на ЭВМ, позволит продвинуть вперед проблему управления продуктивностью лесных биологических объектов, в частности по наиболее важным микроэлементам, влияющим на выделение кислорода.
В математической статистике создана теория планирования эксперимента моделирования и анализа причинно-следственных связей между биологическими объектами и меняющимися условиями среды их местопроизрастания. Поэтому необходимо оценивать фактор среды и их взаимодействие. На данном этапе применение генотипов биологических объектов почвы и т.д., для качественной и количественной оценки биологических свойств на разных уровнях сложных систем, поиска экстремумов, методов оптимизации выхода конечного продукта, даст возможность разработать методологию оценки [1],
Кочегаров Алексей Викторович - ВГТУ, д-р техн. наук, профессор, тел. (4732) 55-32-00 Малышев Игорь Юрьевич - ВГТУ, ассистент, тел. (4732)52-39-85
биологических объектов. Изучение свойств биологических систем и управление продукционным процессом является одной из наиболее важных задач биологических наук. Сбалансированность производства в целом возможна лишь на основе накопления и обобщения обширного научно экспериментального материала, полученного на основе экологического мониторинга исследования биологических объектов.
Идея компьютерной автоматизации
селекционного процесса, исследовательской работы, оптимизации размещения лесных культур,
управления продукционным процессом
разрабатывается уже давно [2]. Концептуальная сторона идеи проста:
- оценить биохимическое содержание на генетический потенциал;
- изучить влияние массы, размеров, плотности биологических объектов на энергию произрастания, всхожесть в вегетативный период;
- для оптимального размещения и
выращивания найти наилучшее совпадение
генетических потребностей сорта с возможностями зоны произрастания и дополнить их необходимыми технологическими мероприятиями.
В ходе исследований отслеживаются десятки и сотни биологических показателей растений, характеристик, описывающих условия их произрастания. Учитывая показатели условно можно разделить на группы: (погодно-
климатические, почвенные, агротехнические), влияющие на формирование изучаемых признаков, зависимых от генетических особенностей и внешних факторов.
При неоднородности изучаемых признаков необходимо применение вычислительной техники и определение математического аппарата. Однако основной объем исходной информации об объекте исследования, как правило, находится в бумажной форме. Эта информация характеризуется большой размерностью, неоднородностью выходных данных.
Исходную информацию об объекте исследования необходимо преобразовать в электронную форму, позволяющую
автоматизированную количественную обработку, т.е. в форму баз данных. Для этого необходимо создать соответствующий инструмент
алгоритмизации оценки биологических объектов, обеспечивающих поддержку этих баз данных. Поэтому математическая модель и методика
численных расчетов, реализуемые программным инструментарием, должны обеспечивать
корректную обработку неоднородных процессов.
Для решения поставленной проблемы,
основанной на применении автоматизированного системного анализа, включающего следующие
основные компоненты необходимо разработать:
- математическую модель, обеспечивающую управление неоднородными объектами;
- методику численных расчетов,
включающую способы формализации предметной
области, структуры баз данных и алгоритмы их обработки и анализа;
- программный инструментарий,
реализующий математическое моделирование и методику численных расчетов.
Для этого необходимо провести декомпозицию математического описания оценки биологических объектов.
1. Формализация предметной области: проектирование информационной модели, обеспечивающей оптимальность формализованного представления факторной информации. Выбор исследуемой системы факторов на основе системного подхода [3], основное требование которого - адекватная оценка объекта исследования.
2. Организация источников исходной
информации: разработка формализованного
паспорта для подготовки исходной информации, организации сбора и поступления информации для ввода в автоматизированную систему.
3. Мониторинг: накопление в электронной форме информации по условиям и результатам выращивания с использованием верификации исходной информации.
4. Анализ: выявление и количественное
изучение направленности причинно-следственных зависимостей между свойствами биологических объектов и условиями их выращивания, с одной стороны, и количественными и качественными результатами их выращивания, — с другой.
Оптимизация, т. е. устранение избыточности, системы факторов.
5. Прогнозирование продуктивности и качества выращивания растений в заданных зонах:
- поддержка принятия решений по выбору оптимальных зон максимально приближенных к генетическим требованиям условий выращивания заданных лесных культур;
- поддержка принятия решений по выбору оптимальных культур для имеющихся зон выращивания.
6. Картографическая визуализация
результатов прогнозирования и рекомендаций по управлению.
Блок программ математического
моделирования обеспечивает решение
сформулированных задач оценки неоднородности биологических объектов (рис.1), основанных на системе алгоритмизации. Предложена величина энтропии, подтверждающая наличие
неоднородностей в группе биологических объектов.
Банк биологических данных состоит из двух взаимосвязанных баз данных:
1. База данных однородных объектов по совокупности признаков.
2. База результатов выращивания лесных культур, состоящая из разделов: развитие, рост, адаптация,агротехника.
Трудоемкость создания программного продукта зависит от того, насколько правильно выбран способ его реализации и, прежде всего тип инструментального средства, используемого для разработки программного обеспечения, а так же другие программные и технические средства, окружающие систему или обеспечивающие ее работу.
Разработанное программное обеспечение представляет собой специализированную подсистему оценки биологических объектов на неоднородность. При работе системы возникает необходимость хранения больших массивов информации, работы в режиме реального времени, высокая скорость обработки данных и логических структур. В силу перечисленного для реализации программного обеспечения указанной подсистемы была выбрана персональная ЭВМ на базе процессора Intel Core 2 Duo.
Для разработки элементов программного обеспечения системы была выбрана широко известная система визуального объектноориентированного программирования Delphi 200б. Эта система позволяет создавать законченные программы для операционной системы Windows на языке Object Pascal, а так же создавать приложения любой сложности для работы с базами данных.
Интегрированная среда Delphi дает разработчику истинную гибкость. Это особенно относится к тому виду, в котором приложение должно предстать перед пользователем. Для индивидуального разработчика программного продукта важно, чтобы его приложение было передано конечному пользователю в виде одного исполняемого файла. Это наиболее простой для индивидуального разработчика путь
распространения своего продукта. Наличие единственного исполняемого файла означает так же, что можно создать простую программу инсталляции (установки приложения на компьютере). Эта возможность реализуется путем создания одного исполняемого файла, не обращающегося в своей работе к другим файлам или динамическим библиотекам. Delphi обладает оптимизирующим компилятором, который позволяет создавать компактные и быстрые приложения без тяжелой работы программиста по оптимизации программы. Для пользователей среды Delphi так же очень важно, что она предоставляет возможность быстрой разработки программ - RAD(Rapid Application Development). Методология быстрой разработки приложений характерна для современных систем программирования. С помощью RAD программисты
получили наглядный и интуитивно понятный инструментарий. Интегрированная среда Бе1рЫ является великолепным средством для создания пользовательского интерфейса.
Схема алгоритмизации процедуры оценки объектов
на неоднородность ивыдея§ния2рядоа-объйквов
1. Выбору пунктов выращивания для
заданных культур в соответствии с требованиями генотипа.
2. Выбору культур, генотип которых
соответствует заданным пунктам выращивания.
3. Подбору агротехнологий,
обеспечивающих заданные количественные и
качественные результаты выращивания лесных культур с учетом типа почв и климатических факторов среды в каждом конкретном пункте выращивания
Для селекции:
1. Поиск доноров по определённо
заданными характеристиками по генотипу.
2. Поиск аналогов в заданных пределах по всем или ведущим признакам, или по их сочетанию.
3. Сравнение вновь выведенных или
приобретенных генотипов с уже имеющейся коллекцией (с указанием их преимуществ или недостатков).
Использование единой компьютерно-аналитическойассдстеэдип ирклюяшщей в себя управление базамипедёМых,2 формализацию причинно-следственных связей в системе генотип и среда при предварительной оценке экологии, технологии выращивания и метеоусловий по фазам развития растений вооружает исследователя или производственник® деснвк2кулщу!р) шзможностью прогноза прдж0ввемосяи, .^ч^ст^а. выращиваемого посадочного материала и управления продуктивностью лесных культур.
UAni\/IMnnDQUUUV
Расчет F - критерия
Литература г
оао
1. Кочегаров А.В., Фролов В.Н. Разработка
методологических основ проектирования и
исследование бункеров-дозаторов семян хвойных
город с оцешамаёъдамиы рконструктивно-
технологическими рлараметрами: монография.
Воронеж: ВГТУ, 2008. 216 с.
2. Свиридов Л.Т. Сортирование лесных
семян.- Воронеж: ВГЛТА, 2002. - 298 с.
3. Кочегаров А.В., Фролов В.Н.
Математическая РродейкЕ крит неоднородности
биологических объектов с использованием
элементов теории информ^ц^и // Наука -
производству: науч.-техн. журнал. М., 2006. № 4(90).
Перспективы применения банка данных биологических объектов связаны с обеспечением совместного использования информации с банками данных, содержащих качественно другую информацию, в частности:
- метеоданные;
- данные по агротехнологням;
- логистические данные.
Принцип компьютерного изучения свойств сортов растений позволяет выявить причинноследственные взаимосвязи между
агротехнологическими и метеофакторами с одной стороны, и количественными и качественными результатами выращивания лесных культур, с другой сто роны.
В перспективе это позволит выработать научно обоснованные рекомендации в производстве по:
Воронежский государственный технический университет
D Формирование
creatION'OFTHE AUTOMated system of the ANALYSE THE FORECAST
and management of efficiency of biologiCAl Objects ку q
A.V. Kochegarov, I.Y. Malyshev
In article questions of creation of the automated sy§t§m> indicators are considered
Keywords: biologicafsystemsfgenotype, heterogeneity ofbo^Sgical^blo:.ts °
совокупности признаков
Да
Объекты в подгруппе
