ЦИФРОВИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ РОСТОВЫМИ ПРОЦЕССАМИ ЯЧМЕНЯ Текст научной статьи по специальности «Сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыбное хозяйство»

УДК 004.6: 633.16 DOI 10.36508/RSATU.2021.50.2.003

ЦИФРОВИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ РОСТОВЫМИ ПРОЦЕССАМИ ЯЧМЕНЯ

ЗАХАРОВА Ольга Алексеевна, д-р с.-х. наук, профессор кафедры агрономии и агротехнологий, ol-zahar.ru@yandex.ru

МАШКОВА Елена Ивановна, канд. экон. наук, доцент кафедры бизнес-информатики и прикладной математики, elena_mashkova@mail.ru

Рязанский государственный агротехнологический университет имени П.А. Костычева

ЕВСЕНКИН Константин Николаевич, канд. техн. наук, вед. научн. сотрудник ФГБНУ «Всероссийский государственный научно-исследовательский институт имени А.Н. Костякова», kn.evsenkin@ yandex.ru

КУЧЕР Дмитрий Евгеньевич, канд. техн. наук, доцент Аграрно-технологического института Российского университета дружбы народов (РУДН), научный руководитель научно-исследовательского и проектного института, dmitr004@gmail.com

МУСАЕВ Фаррух Атауллахович, д-р с.-х. наук, профессор кафедры технологии производства и переработки сельскохозяйственной продукции, Рязанский государственный агротехнологический университет имени П.А.Костычева», musaev@rgatu.ru

Проблема и цель. В настоящее время все больше внедряются в сельскохозяйственное производство информационные технологии, позволяющие в режиме он-лайн воспользоваться необходимой информацией по конкретной теме, прогнозировать процессы и снизить риски последствий предлагаемых мероприятий. В стране уже действует ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство», информационно-коммуникационная платформа «Цифровая мелиорация» и др. Авторами предложен алгоритм управления ростовыми процессами ячменя, возделываемого на торфяных почвах длительного осушения при внесении нового удобрительного мелиоранта на основе козьего навоза. Методология. Исследования включали лизиметрический трехлетний опыт по изучению эффективности нового удобрительного мелиоранта в п. Полково Рязанского района Рязанской области и установлении оптимального варианта. В работе применялись цифровые технологии в виде платформенных решений, доступные его резидентам в интернет-пространстве, Единая федеральная информационная система, содержащая информацию о землях сельскохозяйственного назначения (ЕФИС ЗСН), технология промышленного интернета вещей, автоматизированная метеостанция. Результаты. Для расчета водного баланса территории, величины транспирации и эвапотранспи-рации, аккумуляции азота растениями и его выноса в грунтовые воды использовалась имитационная модель фитоценоза "АМПРА" разработанная во ВНИИГиМе. Для решения поставленной цели нами были собраны данные о мелиоративном объекте, качестве почвы, урожаям за многолетний период, погодным условиям, эффекту от каждого нового приема в технологии возделывания культур. Ппо-лучен непрерывный доступ к информации о погоде через автоматическую метеостанцию; интегрирована система управления данными с применением модели "АМПРА" (Авторегуляторная Модель Почва-Растение-Атмосфера); внедрена система бизнес-аналитики для обработки полученных данных и разработки алгоритмов для подготовки инструкции; использована компьютерная программа Statistica 10 для обработки данных, управления и прогноза процессов. Модель позволила спрогнозировать снижение урожайности зерна ячменя при повышении дозы удобрительного мелиоранта более чем 15 т/га.

Заключение. Решать проблемы сельского хозяйства в настоящее время целесообразно с использованием цифровых технологий. Так, использованная в исследованиях модель роста растений "АМПРА" позволила отследить процессы накопления основных питательных веществ при внесении в почву удобрительного мелиоранта в условиях полива, изменение тургорного давления в разные часы суток; определить влагообеспеченность растений и водный потенциал листьев; получить рассчитанный листовой индекс, высоту растений и площадь корней.

Ключевые слова: цифровизация, лизиметрический опыт, мелиорант, ростовые процессы ячменя, прогноз

Введение

Основной проблемой агроэкосистем, являющихся неустойчивым сообществом и требующих поддержания человеком, является получение

высокого урожая возделываемых культур, соответствующего нормативу качества продукции в условиях проявления признаков деградации почвы [12]. Проявление негативных явлений были,

© Захарова О. А., Машкова Е. И., Евсенкин К. Н., Кучер Д. Е., Мусаев Ф. А., 2021 г.

в частности, установлены авторами при проведении почвенно-экологического, мелиоративного мониторинга и геоботанического обследования луга на объекте Тинки-II в зоне длительно осушаемой почвы, организованного с целью обеспечения экологической устойчивости объекта [5, 8, 9]. Обеспечить прогноз и дальнейшее прогрессивное развитие почвенных процессов при высоком физическом и моральном износе мелиоративных систем затруднительно, поэтому на помощь придут инновационные приемы возделывания культур и информационные технологии [7, 10].

На современном этапе оптимизировать работу, открыть доступ к необходимой информации возможно при использовании цифровых, информационных и телекоммуникационных ресурсов, цифровизации процессов в сельском хозяйстве. В стране действует программа «Цифровое сельское хозяйство», цель которой - переход сельского хозяйства на другой качественный уровень при внедрении цифровых технологий [3, 7]. Обобщение разных по важности данных, полученных при приведении мониторинга, при использовании цифровых технологий позволяет сформировать качественно новое знание о проходящих процессах в агроэкосистеме и выявлять достоверные закономерности процессов. В результате использования цифровых, информационных и телекоммуникационных ресурсов есть возможность снизить риски мелиоративного вмешательства и получить экономический эффект от него [11]. Цифровизация управления мелиоративными приемами реальна в рамках информационно-коммуникационной платформы «Цифровая мелиорация», что позволяет осуществление новых условий взаимодействия с товаропроизводителями и продвижение инновационных решений [7, 16]. Goldman Sachs прогнозирует, что внедрение цифровых технологий увеличит производительность мирового сельского хозяйства на 70 % к 2050 году.

Алгоритм управления в проведенных авторами исследованиях предполагал следующие операции:

- сбор данных, анализ, обобщение и разработка шкал оценки;

- выбор вариантов управления процессами;

- проверка варианта и выбор оптимального результата;

- внедрение мероприятия с учетом конкретных ситуаций;

- установление прогноза будущего состояния среды;

- оценка результативности принятого решения.

Все вышеперечисленные составляющие мониторинга: почва, растения, грунтовые воды, состояние осушительной системы в целом взаимосвязаны. Решить технические вопросы с восстановлением осушительной системы в настоящее время не представляется возможным, поэтому внедрение инновационных приемов в технологию возделывания сельскохозяйственных культур с применением цифровых ресурсов является актуальной задачей.

Цель работы - цифровизация управления ростовыми процессами ячменя при внесении нового удобрительного мелиоранта.

Научная новизна заключается в использовании цифровых технологий в мелиорации на конкретном объекте Рязанской Мещеры.

Практическая значимость заключается во введении собранной информации в единую базу данных информационно-коммуникационной платформы «Цифровая мелиорация».

Объекты и методы исследований

Исследования проводились в течение трех лет на территории лизиметрической станции [4] Мещерского отделения Всероссийского научно-исследовательского института гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова в п. Полково на территории мелиоративного объекта Тинки-11.

Материалы исследования - научная литература, практические рекомендации, стандарты, многолетние отчеты ВНИИГиМ и результаты научно-исследовательских работ Рязанского ГАТУ. Методы исследований - анализ, сравнение, логика, системный подход.

Известные и часто применяемые авторами в работе 1Т-технологии включали промышленный интернет вещей, высокоточную навигацию, виртуальную реальность, прогнозирование. С целью привлечения участников для получения обширной информации Министерство сельского хозяйства России ввело Единую федеральную информационную систему, содержащую информацию о землях сельскохозяйственного назначения (ЕФИС ЗСН) в режиме он-лайн [1, 2, 7].

В работе авторами была применена технология промышленного интернета вещей, с помощью которой оценена высота растений ячменя ярового при внесении в почву нового удобрительного мелиоранта в условиях орошения при наличии исходной информации, полученной с помощью различных устройств (сенсоров, видеокамер спектрального диапазона) в режиме реального времени, в едином информационном поле, созданном в цифровом пространстве.

Разработанный удобрительный мелиорант (УМ) на основе козьего навоза, осадка сточных вод коммунального хозяйства Рязанского района, измельченной соломы и комплекса эффективных микроорганизмов Байкал ЭМ-1 использовался на длительно осушаемой торфяной почве мелиоративного объекта Тинки-11 близ п. Полково Рязанского района Рязанской области для восстановления плодородия и повышения урожайности ярового ячменя, используемого на кормовые цели. Соотношение С^ (20-30):1 обеспечивало оптимальное разложение органического вещества, в УМ ^N=22:1.

Схема лизиметрического опыта включала систематическое размещение вариантов в четырехкратной повторности в одном ярусе. Внесение УМ однократное.

Нормы внесения мелиоранта - из расчета на сухое вещество: контроль;

вариант 1 - УК 5 т/га; вариант 2 - УК 10 т/га; вариант 3 - УК 15 т/га.

Почва отличалась неблагоприятными водно-физическими и агрохимическими свойствами, развившимися в результате 65-летнего воздействия осушительной (а в 1980-х гг. осушительно-увлаж-нительной) мелиорации. В опыте производились поливы природной водой с использованием комплекта ирригационного КИ-5 при снижении влажности почвы до 70 % от НВ (рис. 1).

Тепловлагообеспеченность рассчитывалась самостоятельно по показаниям автоматической метеостанции на лизиметрической станции п. Полково. В среднем температура воздуха и количество выпавших осадков соответствовали среднемноголетним показателям с чередованием засушливых и влажных, теплых и холодных периодов, что является климатической особенностью региона [6]. Гидротермический коэффициент по Селянинову был равен от 0,9 до 1,1.

Результаты исследований

Производство сельскохозяйственных культур является незащищенным бизнесом вследствие подчинения агротехнических приемов погодным условиям [7, 15], их структурирование заранее невозможно, что будет сопровождаться оперативным пересмотром (рис. 2).

Рис. 1 - Полив КИ-5

Рис. 2 - Схема бизнес-процесса управления ростом ячменя при внесении удобрительного мелиоранта

Предлагаемые технологии возделывания сельскохозяйственных культур остаются недейственными вследствие общих факторов без учета конкретных особенностей хозяйств, что ведет не только к недополучению урожая, но и перерасходу ресурсов.

Итак, для решения поставленной цели нами были

• собраны данные о мелиоративном объекте, качестве почвы, урожаям за многолетний период, погодным условиям, эффекту от каждого нового приема в технологии возделывания культур;

• получен непрерывный доступ к информации о погоде черед автоматическую метеостанцию;

• использована система управления данными с применением модели "АМПРА" (Авторегуля-торная Модель Почва-Растение-Атмосфера);

• внедрена система бизнес-аналитики для обработки результатов исследований и разработки алгоритмов для подготовки рекомендаций;

• использована компьютерная программа Statistica 10 для обработки данных, управления и прогноза процессов.

Измерение высоты растений по методике До-спехова один раз в декаду показало максимальный рост на варианте 3, когда ячмень достиг высоты перед уборкой в среднем 31 см, что по сравнению с контрольными растениями было выше на 15 %. Это привело к увеличению урожайности зерна и

соломы на 54 и 57 % соответственно.

Для расчета водного баланса территории, величины транспирации и эвапотранспирации, аккумуляции азота растениями и его выноса в грунтовые воды использовалась имитационная модель фитоценоза "АМПРА", разработанная во ВНИИ-ГиМ Ю.П. Добрачевым (рис. 3).

Модель "АМПРА" (Авторегуляторная Модель Почва-Растение-Атмосфера) включает два блока: блок, характеризующий современное состояние среды, и блок, отзывающийся на рост и развитие растений с учетом экологических режимов. Математическая структура модели построена как комплекс теоретических и экспериментальных уравнений, полученных на основе многолетних полевых экспериментов и классических основ физиологии растений. Функциональная структура модели является отражением современных научных представлений о физиологических, морфологических, пищевых аспектах растений и их строения.

Расчеты продуктивности агрофитоценоза и динамических характеристик состояния внешней среды выполнялись с использованием информации, характеризующей качество почвы и поливной воды, бактериальный и химический состав удобрительного мелиоранта, метеосведения, регистрируемые автоматической метеостанцией.

Методологизмом теоретических расчетов всей совокупности проведенных исследований с использованием имитационной модели является концепция постановки опытов при получении количественных и качественных изменений под действием разнообразных внешних факторов (тепла, осадков и др.) в данной местности [9, 14].

Анализ метеоусловий в годы проведения исследований показал, что периоды исследования охватили наиболее характерные и типичные климатические условия для данного региона по те-пловлагообеспеченности.

ПлСПОЩЕШе ИСК"Б. ¡ШТНЕКЫИ

ПОЧВА транспорт, д кффуг ия

С - водная концентрация; а - ассимиляты, N - азот, К - калий; L, S, R - листья, стебли, корни; Р - тур-горное

давление; RWC - относительное водное содержание; Ф - водный потенцал листьев;

Lai - листовой индекс; Н - высота растений; Az -

площадь корней Рис. 3 - Блок-схема ав-торегуляторной модели роста растений "АМПРА" (Ю.П.Добрачев)

Минеральное питание и полив являются действенными абиотическими факторами, от которых зависит рост растений [13]. При внесении удобрительного мелиоранта в почву возникают очаги повышенного содержания питательных веществ, изменяется микробиоценоз почвы и скорость минерализации органических остатков.

До настоящего времени мнение физиологов и биохимиков о влиянии локального питания на рост и развитие растений неоднозначно. Так, максимальная высота растений ячменя установлена на варианте 3 - внесение удобрительного мелиоранта (УМ) дозой 15 т/га. Однако прогноз урожайности на модели «АМПРА» показал изменение теоретической кривой показателя при дальнейшем повышении дозы УМ; кривая носит S-образный характер, свидетельствующий о стабилизации показателя, а затем и снижении, то есть повышать дозу мелиоранта свыше 15 т/га уже не целесообразно.

Широкое использование цифровых технологий будет способствовать организационным изменениям в бизнесе и кардинально влиять на прибыль и конкурентное преимущество продукции. У товаропроизводителей появляется больше шансов получить высокие стабильные урожаи при предоставлении результатов анализа множественных факторов и прогнозировании процессов.

Установлена зависимость: чем больше производителей и потребителей объединены в единую сеть и у них есть контакты через облако, тем больше полезной информации получат партнеры. И вот тогда производители могут проводить мониторинг природных факторов, проектировать точные бизнес-процессы и предсказывать обоснованные итоги.

Выводы

1. Измерение высоты растений в опыте мерной линейкой по методике Доспехова один раз в декаду показало максимальный рост на варианте 3, однако данная классическая методика может быть усилена введением цифровизации.

2. Решать проблемы сельского хозяйства в настоящее время целесообразно с использованием цифровых технологий. Так, использованная в исследованиях модель роста растений «АМПРА» позволила отследить процессы накопления основных питательных веществ при внесении в почву удобрительного мелиоранта в условиях полива, изменение тургорного давления в разные часы суток, определить влагообеспеченность растений и водный потенциал листьев, получить рассчитанный листовой индекс, высоту растений и площадь корней.

3. Модель «АМПРА» позволила спрогнозировать снижение урожайности зерна ячменя при повышении дозы удобрительного мелиоранта более чем 15 т/га.

Список литературы

1.Белоусова, О.Ю., ГЧП в IT: новые возможности. Фонд развития интернет-инициатив / О.Ю. Белоусова, С.В. Мокин, У.С. Огородова, А.В.. Оре-хович - ФРИИ и UNITY, 2018. - 41 с. URL: https:// cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-vozmozhnosti-

sozdaniya-obektov-tsifrovoy-meNoratsii-v-rossiyskoy-federatsii

2.Боровиков, В. П. Statistica: искусство анализа данных на компьютере / В. П. Боровиков. -СПб.: Питер, 2001. - 656 с. URL: http://kingmed. info/knigi/ Meditsinskaya_informatika_i_biostatistika/ book_1005/STATISTICA_Iskusstvo_analiza_dannih_ na_kompyutere-Borovikov_V-2003-djvu

3.Ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство»: официальное издание. - М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2019. - 48 с

4.Захарова, О.А. Лизиметрические исследования в мелиорации / О.А. Захарова, К.А. Абиров, К.Н. Евсенкин// В книге: Инновации в сельском хозяйстве и экологии: Материалы Международной научно-практической конференции. - Рязань, РГА-ТУ, 2020. - С. 183-188. URL: https://elibrary.ru/item. asp?id=44053551

5.Захарова, О.А. Мониторинг осушаемых объектов на территории Рязанской Мещеры с использованием дронов / О.А. Захарова, К.Н. Евсенкин // В сборнике: Экологическое состояние природной среды и научно-практические аспекты современных агротехнологий: Материалы IV Международной научно-практической конференции. Министерство сельского хозяйства РФ, Рязанский государственный агротехнологический университет им. П.А. Костычева, 2020. - С. 125-129. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42796463

6.Кривцов, В.А. Природа Рязанской области / В.А. Кривцов, Е.И. Алёшина, С.И. Ананьева, [и др.]. - Рязань: РГУ, 2001.- 215 с. URL: https://www. rsu.edu.ru/wp-content/uploads/2020/01/Priroda_ Ryazanskoy_oblasti.pdf

7.Манжина, С.А. Исследование возможности создания объектов цифровой мелиорации в Российской Федерации / С.А. Манжина, П.Д. Ванеева // Beneficium, 2019. - 2(31). - С. 34-46. URL: https:// cyberleninka.ru/artide/n/issledovanie-vozmozhnosti-sozdaniya-obektov-tsifrovoy-meNoratsii-v-rossiyskoy-federatsii

8.Мусаев, Ф.А. Современный и ретроспективный анализ состояния ландшафтов Рязанской области / Ф.А. Мусаев, О.А. Захарова. - Рязань: РГАТУ, 2014. - 257 с. URL: https://expeducation.ru/ ru/article/view?id=7618

9.Мусаев, Ф.А. Мониторинг сработанных торфяных почв Рязанской Мещеры / Ф.А. Мусаев, С.Н. Борычев, М.Г. Мустафаев, К.Н. Евсенкин, О. А. Захарова. - Рязань-Баку,«MSV N9§R» OOO, 2019. -196 с. URL: https://elibrary.ru/item. asp?id=36798194

10.Научные основы создания и управления мелиоративными системами в России/под редакцией Л. В. Кирейчевой. - М: «ФГБНУ ВНИИ агрохимии», 2017.-296 с. URL: http://www.spsl.nsc.ru/fulltext/ OKOL/Выставка/119/17-69367.pdf

11.Новые технологии проектирования, обоснования строительства, эксплуатации и управления мелиоративными системами/под ред. Л.В. Ки-рейчевой. -М.: ВНИИА, 2010. -240с. URL: https:// search.rsl.ru/ru/record/01004832928.

12.Полуэктов Р.А. Имитационные модели

продуктивности агроэкосистем в кн.: Теоретические основы и количественные методы программирования урожаев. - М.: Агропромиз-дат. 2015 — 235 с. URL: https://cyberleninka.ru/ article/n/avtomatizatsiya-upravleniya-formirovaniem-meliorativnogo-sostoyaniya-agroekosistem.

13.Усманов, И.Ю. Экологическая физиология растений / И.Ю. Усманов, З.Ф. Рахманкулова, А.Ю. Кулагин. - М.: Логос, 2001. - 224 с. URL: https:// www.studmed.ru/usmanov-i-yu-rahmankulova-z-f-kulagin-a-yu-ekologicheskaya-fiziologiya-rasteniy_ c03c8e1e806.html

14.Шевченко В.А. Совершенствование мониторинга мелиорированных сельскохозяйственных земель / В.А. Шевченко, С.Д. Исаева //Известия Нижневолжского агроуниверситетского

комплекса: наука и высшее профессиональное образование, 2018. - №2(50). - С. 72-77. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovershenstvovanie-monitoringa-meliorirovannyh-selskohozyaystvennyh-zemel/viewer.

15.Шуравилин А.В., Кибека А.И. Мелиорация. -М.: ЭКСМОС, 2006. - 944 с. URL: https://repository. rudn.ru/ru/authors/author/5440/

16.Юрченко, И.Ф. Цифровизация технологий регулирования мелиоративного режима агро-экосистем / И.Ф. Юрченко // Московский экономический журнал, 2019. - №12. - С.229-244. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-tehnologiy-regulirovaniya-meliorativnogo-rezhima-agroekosistem/viewer.

DIGITALIZATION OF BARLEY GROWTH MANAGEMENT

Zakharova Olga A., Doctor of Agricultural Science, Professor of the Department of Agronomy and Agrotechnology, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Ryazan State Agrotechnological University Named after P.A. Kostychev", ol-zahar.ru@yandex.ru

Mashkova Elena I., Candidate of Economic Science, Associate Professor of the Department of Business Informatics and Applied Mathematics, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Ryazan State Agrotechnological University Named after P.A. Kostychev", elena_mashkova@mail.ru

Evsenkin Konstantin N, Candidate of Technical Science, Leading Researcher, FSBSI "The All-Russian State Scientific Research Institute Named after A.N. Kostyakov", kn.evsenkin@yandex.ru

Kucher Dmitry E., Candidate of Technical Science, Associate Professor of the Agricultural and Technological Institute of Peoples' Friendship University of Russia (RUDN), Scientific Director of the Research and Design Institute, dmitr004@gmail.com

Musaev Farrukh A., Doctor of Agricultural Science, Professor of the Department of Agricultural Production and Processing Technology, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Ryazan State Agrotechnological University Named after P.A. Kostychev", musaev@rgatu.ru

Problem and purpose. At present, more and more information technologies are being introduced into agricultural production, which make it possible to use the necessary information on a specific topic on-line, predict processes and reduce the risks of the consequences of the proposed measures. The country has departmental project "Digital Agriculture", information and communication platform "Digital Melioration", etc. The authors have proposed an algorithm for managing the growth processes of barley cultivated on peat soils for long-term drainage with the introduction of a new fertilizing ameliorant based on goat manure. Methodology. Investigations included a lysimetric three-year experiment to study the effectiveness of a new fertilizer ameliorant in the settlement of Polkovo, Ryazan district, Ryazan region, and to determine the optimal option. The work used digital technologies in the form of platform solutions available to its residents in the Internet, the Unified Federal Information System containing information on agricultural land (UFIS AL), the technology of the Industrial Internet of Things, an automated weather station.

Results. To calculate the water balance of the territory, the amount of transpiration and evapotranspiration, the accumulation of nitrogen by plants and its removal into the groundwater, a simulation model of the phytocenosis "AMPRA" developed at VNIIGiM was used. To achieve this purpose, we collected data on the reclamation facility, soil quality, yields over a long period, weather conditions, the effect of each new technique in the technology of crop cultivation. The continuous access to weather information through an automatic weather station was obtained. A data management system was integrated using the AMPRA model (Autoregulatory Model Soil-Plant-Atmosphere), a business intelligence system was introduced to process the data obtained and develop algorithms for preparing instructions. Computer program Statistica 10 was used for data processing, control and forecasting of processes. The model made it possible to predict a decrease in the yield of barley grain with an increase in the dose of a fertilizer ameliorant of more than 15 t/ha. Conclusion. It is now advisable to solve agricultural problems using digital technologies. Thus, the AMPRA plant growth model used in the research made it possible to track the processes of accumulation of the main nutrients when a fertilizing ameliorant was introduced into the soil under irrigation conditions, the change in turgor pressure at different time of the day, to determine the moisture supply of plants and the water potential of leaves, to obtain the calculated leaf index, height plants and root area.

Key words: digitalization, lysimetric experiment, ameliorant, barley growth processes, forecast

Literatura

I.Belousova, O.YU., GCHP vIT: novye vozmozhnosti. Fondrazvitiya internet-iniciativ/O.YU. Belousova,

S.V. Mokin, U.S. Ogorodova, A.V.. Orekhovich - FRII i UNITY, 2018. - 41 s. URL: https://cyberleninka.ru/ article/n/issledovanie-vozmozhnosti-sozdaniya-obektov-tsifrovoy-melioratsii-v-rossiyskoy-federatsii

2.Borovikov, V. P. Statistica: iskusstvo analiza dannyh na komp'yutere / V. P. Borovikov. - SPb.: Piter, 2001.

- 656 s. URL: http://kingmed.info/knigi/Meditsinskaya_informatika_i_biostatistika/book_1005/STATISTICA_ Iskusstvo_analiza_dannih_na_kompyutere-Borovikov_V-2003-djvu

3.Vedomstvennyj proekt «Cifrovoe sel'skoe hozyajstvo»: oficial'noe izdanie. - M.: FGBNU «Rosinformagrotekh», 2019. - 48 s

4.Zaharova, O.A. Lizimetricheskie issledovaniya vmelioracii/O.A. Zaharova, K.A. Abirov, K.N. Evsenkin//V knige: Innovacii v sel'skom hozyajstve i ekologii: Materialy Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii.

- Ryazan', RGATU, 2020. - S. 183-188. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=44053551

5.Zaharova, O.A. Monitoring osushaemyh ob"ektov na territorii Ryazanskoj Meshchery s ispol'zovaniem dronov/O.A. Zaharova, K.N. Evsenkin // Vsbornike: Ekologicheskoe sostoyanie prirodnoj sredy i nauchno-prakticheskie aspekty sovremennyh agrotekhnologij: Materialy IV Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii. Ministerstvo sel'skogo hozyajstva RF, Ryazanskij gosudarstvennyj agrotekhnologicheskij universitet im. P.A. Kostycheva, 2020. - S. 125-129. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42796463

6.Krivcov, V.A. Priroda Ryazanskoj oblasti / V.A. Krivcov, E.I. Alyoshina, S.I. Anan'eva, [i dr.]. - Ryazan': RGU, 2001.-215 s. URL: https://www.rsu.edu.ru/wp-content/uploads/2020/01/Priroda_Ryazanskoy_oblasti. pdf

7.Manzhina, S.A. Issledovanie vozmozhnosti sozdaniya ob"ektov cifrovoj melioracii v Rossijskoj Federacii /S.A. Manzhina, P.D. Vaneeva //Beneficium, 2019. - 2(31). - S. 34-46. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ issledovanie-vozmozhnosti-sozdaniya-obektov-tsifrovoy-melioratsii-v-rossiyskoy-federatsii

8.Musaev, F.A. Sovremennyj i retrospektivnyj analiz sostoyaniya landshaftov Ryazanskoj oblasti / F.A. Musaev, O.A. Zaharova. - Ryazan': RGATU, 2014. - 257 s. URL: https://expeducation.ru/ru/article/ view?id=7618

9.Musaev, F.A. Monitoring srabotannyh torfyanyh pochv Ryazanskoj Meshchery / F.A. Musaev, S.N. Borychev, M.G. Mustafaev, K.N. Evsenkin, O. A. Zaharova. - Ryazan'-Baku,«MSVNO§R» OOO, 2019. -196 s. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=36798194

10.Nauchnye osnovy sozdaniya i upravleniya meliorativnymi sistemami v Rossii/pod redakciej L. V. Kirejchevoj. - M: «FGBNU VNII agrohimii», 2017.-296 s. URL: http://www.spsl.nsc.ru/fulltext/OKOL/ Vystavka/119/17-69367.pdf

11.Novye tekhnologii proektirovaniya, obosnovaniya stroitel'stva, ekspluatacii i upravleniya meliorativnymi sistemami/podred. L.V. Kirejchevoj. -M.: VNIIA, 2010. -240s. URL: https://search.rsl.ru/ru/record/01004832928.

12.Poluektov R.A. Imitacionnye modeli produktivnosti agroekosistem v kn.: Teoreticheskie osnovy i kolichestvennye metody programmirovaniya urozhaev. - M.: Agropromizdat. 2015 — 235 s. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatizatsiya-upravleniya-formirovaniem-meliorativnogo-sostoyaniya-agroekosistem.

13.Usmanov, I.YU. Ekologicheskaya fiziologiya rastenij / I.YU. Usmanov, Z.F. Rahmankulova, A.YU. Kulagin. - M.: Logos, 2001. - 224 s. URL: https://www.studmed.ru/usmanov-i-yu-rahmankulova-z-f-kulagin-a-yu-ekologicheskaya-fiziologiya-rasteniy_c03c8e1e806.html

14.SHevchenko V.A. Sovershenstvovanie monitoringa meliorirovannyh sel'skohozyajstvennyh zemel' / V.A. SHevchenko, S.D. Isaeva //Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional'noe obrazovanie, 2018. - №2(50). - S. 72-77. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ sovershenstvovanie-monitoringa-meliorirovannyh-selskohozyaystvennyh-zemel/viewer.

15.SHuravilin A.V., Kibeka A.I. Melioraciya. - M.: EKSMOS, 2006. - 944 s. URL: https://repository.rudn.ru/ ru/authors/author/5440/

16.YUrchenko, I.F. Cifrovizaciya tekhnologij regulirovaniya meliorativnogo rezhima agroekosistem / I.F. YUrchenko //Moskovskij ekonomicheskij zhurnal, 2019. - №12. - S.229-244. URL: