CC BY
31
УДК 631.152:633.2
ВЛИЯНИЕ ПОГОДНЫХ УСЛОВИЙ НА КАЧЕСТВО ЗАГОТАВЛИВАЕМЫХ КОРМОВ ИЗ ТРАВ
В.Д. Попов, академик РАН, главный научный сотрудник
А.М. Валге, доктор технических наук, ведущий научный сотрудник
A.И. Сухопарое, кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник
B.А. Ковалёв, инженер
ФГБНУ «Институт агроинженерных и экологических проблем с.-х. производства» E-mail: sukhoparov ai@mail.ru
Аннотация. При плохих погодных условиях сложно получить качественный корм из трав. Для анализа технологий производства кормов из трав была использована модель сушки травы. Эта модель разработана на основе теории цепей Маркова. Все вероятностные состояния высушиваемой травы записываются в виде матрицы, которая решается через уравнение Колмогорова-Чепмена. Решение данного уравнения позволяет получить количество попаданий в каждое состояние; математическое ожидание нахождения в этом состоянии; вероятность перехода из промежуточных состояний в невозвратные. При вероятности хороших погодных условий в Ленинградской области p=0,6 сена без увлажнения будет убрано 21,6%, с одним увлажнением - 16,9%, с двумя увлажнениями - 13,3%, с тремя и более или направлено на получение сенажа и силоса - 48,2%. Максимальное количество сена с одним увлажнением получается при вероятности хорошей погоды p=0,8, а с двумя увлажнениями при p=0,7. При p=0,6 сенажа без увлажнения будет убрано 36,0%, с одним увлажнением - 23,0%, с двумя увлажнениями - 14,7%, с тремя и более или направлено на получение силоса - 26,2%. При p=0,6 силоса без увлажнения будет убрано 60,0%, с одним увлажнением - 24,0%, с двумя увлажнениями - 9,6%, с тремя и более - 6,4%. Наиболее надежным видом корма является силос. В Ленинградской области силоса I и II классов можно заготовить до 80%, сена же I класса в среднем можно получить только 20%.
Ключевые слова: уборка, корма из трав, цепи Маркова, вероятность погодных условий.
Заготовка кормов - сложный и длительный технологический процесс, на протекание которого влияет большое количество факторов. Одними из наиболее существенных факторов, имеющих стохастический характер и неподдающихся управлению, являются погодные условия. При неблагоприятных погодно-климатических условиях производство высококачественных кормов из трав затрудняется.
В некоторых регионах России с избыточным увлажнением, одним из которых является Северо-Запад, возникает необходимость в маневрировании технологиями заготовки кормов в зависимости от вероятности наступления неблагоприятных погодных условий для того, чтобы получить корма высокого качества в достаточном количестве. Низкая питательность, плохая поедаемость и переваримость - это нередко основные характеристики заготавливаемых объемистых кор-
мов. Например, корма, заготовленные в 2013 г. в сельскохозяйственных предприятиях Тихвинского района Ленинградской области, в которых доля силоса составляла 80,7%, сена 11,4% и сенажа 7,9%, не имели партий I класса и до 28-100% были представлены неклассной продукцией [1]. Скармливание животным объемистых кормов низкого качества приводит к их перерасходу, увеличению доли концентрированных кормов, приобретению дорогих кормовых добавок, к удорожанию рациона и, в конечном итоге, повышению себестоимости конечной продукции и снижению срока службы животного.
Потеря кормов происходит, в основном, из-за повторного увлажнения травы осадками в период нахождения скошенной травы в поле при осуществлении операции по ее провяливанию [2]. При неблагоприятных погодных условиях значительное количество травы портится в прокосах и валках, что приво-
дит к получению низкокачественного корма, созданию условий для развития гнилостных бактерий, а также ведет к ухудшению условий для последующего роста травы и ее уборки. Для получения количественной оценки влияния погодных условий на возможное количество повторных увлажнений травы при заготовке основных видов кормов из трав (сено, сенаж, силос) рассмотрим использование вероятностных математических моделей в виде регулярной Марковской цепи [3]. Для вероятностного анализа технологий производства основных видов кормов из трав была использована модель в виде поглощающей Марковской цепи.
Рассмотрим модель операции провяливания и сушки травы на сено при вероятностном характере изменения погодных условий. Заготовка сена довольно-таки длительный технологический процесс по времени. Скошенная трава провяливается в поле до влажности 17% в течение нескольких дней, после чего убирается и транспортируется в хранилище. В течение срока провяливания травы существует высокая вероятность выпадения осадков, что способствует сильному ее увлажнению, после чего время провяливания существенно увеличивается и снижается качество получаемого корма. В результате неоднократного количества увлажнений провяленная скошенная растительная масса становится непригодной для скармливания животным и представляет собой уже биологические потери.
В среднем трава провяливается в течение трех дней, поэтому представим операцию провяливания в виде регулярной Марковской цепи [3] с четырьмя поглощающими состояниями. Граф-схема модели приведена на рис. 1, где цифрами 0-12 обозначены состояния очередной порции травы. После первого дня провяливания скошенная трава с вероятностью р переходит на второй день провяливания (состояние 3), после второго дня провяливания она с вероятностью р переходит на третий день провяливания (состояние 6), после третьего дня трава с вероятностью р будет подобрана и заложена на хранение в виде сена (поглощающее состояние 9).
Рис. 1. Граф-схема Марковской цепи состояний при провяливании и сушке травы на сено:
0 - трава после скашивания и одного дня провяливания; 1- трава после одного увлажнения; 2 - трава после двух увлажнений; 3 - трава без увлажнения и после двух дней провяливания; 4 - трава после одного увлажнения и одного дня провяливания; 5 - трава после двух увлажнений и одного дня провяливания; 6 - трава без увлажнения и после трех дней провяливания; 7 - трава после одного увлажнения и двух дней провяливания; 8 - трава после двух увлажнений и двух дней провяливания; 9 - поглощающее состояние для травы, высушенной без увлажнения осадками; 10 - поглощающее состояние для травы, высушенной при одном увлажнении; 11 - поглощающее состояние для травы,
высушенной при двух увлажнениях; 12 - поглощающее состояние для травы, получившей три и более увлажнений
Здесь р - вероятность благоприятных погодных условий. В случае выпадения осадков трава с вероятностью 1 -р возвращается в начальное состояние, и операция провяливания повторяется. При этом происходит потеря значительной части питательных веществ.
Цепь имеет четыре невозвратных (поглощающих) состояния, попав в которые трава покидает операцию провяливания и оказывается или в хранилище, или в потерях. Невозвратное состояние 9 характеризует вероятность проведения провяливания в течение трех дней без увлажнения осадками. Невозвратное состояние 10 - получение корма с одним увлажнением. Невозвратное состояние 11 - получение корма с двумя увлажнениями. Невозвратное состояние 12 - получение корма с тремя увлажнениями. Сено, по-
лученное с тремя и более увлажнениями, имеет низкое качество и может характеризоваться как потери.
В соответствии с методом исследования Марковских цепей представим рис. 1 в виде табл. 1 и, используя метод декомпозиции, представим табл. 1 в виде совокупности матриц (1). Матрица (1) называется фундаментальной и состоит из 4-х составляющих: Q -матрицы вероятностей; Я - матрицы перехода; 0 - нулевой матрицы; Е - единичной матрицы.
Таблица 1. Вероятности состояний травы
Состояния травы
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0 1-Р Р
1 1-Р Р
2 Р 1-Р
3 3 1-Р Р
g 4 1-Р Р
& 5 Р 1-Р
я 6 1-Р Р
« о 7 1-Р Р
о о 8 Р 1-Р
и 9 1
10 1
11 1
12 1
0 1-P 0 P 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1-P 0 P 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 P 0 0 0 0 0 0 1-P
0 1-P 0 0 0 0 P 0 0 0 0 0 0
0 0 1-P 0 0 0 0 P 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 P 0 0 0 1-P
0 1-P 0 0 0 0 0 0 0 P 0 0 0
0 0 1-P 0 0 0 0 0 0 0 P 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 P 1-P
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
\в R
O E
(1)
Такая запись приводит матрицу к уравнению Колмогорова-Чепмена, решение которого позволяет получить ряд показателей для стационарного состояния Марковской цепи: - число попаданий в каждое из состояний
N = (Е - 0-1; (2)
- математическое ожидание длительности пребывания порции травы в каждом из состояний
M = N х1; (3)
- вероятность перехода из промежуточных состояний в поглощающее
B = N х R . (4)
Выражения (2), (3), (4) представляют собой матричные операции и применительно к операции провяливания травы означают следующее: если принять за одну порцию количество травы, скошенной за один день, то уравнение (2) дает стационарное количество порций травы в каждом из возможных состояний: (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 и т.д.), пока она не перейдет в поглощающее состояние.
Матрица Bf представляет собой вектор -столбец, составляющие которого дают вероятность перехода из любого промежуточного состояния в поглощающее состояние при получении /-вида корма при определенной вероятности р благоприятных погодных условий.
Расчеты по формулам (2), (3), (4) представляют значительные трудности, так как необходимо обращать матрицу большой размерности. Поэтому расчеты осуществлялись на ПК в компьютерной системе Mathcad. Расчетная матрица (5) вероятностей перехода в поглощающее состояние порций сена при вероятности благоприятных погодных условий, характерных для Ленинградской
п0,6 _ ВСено
в июне, p=0,6-0,216 0,169 о 0,6 . Сено • 0,133 0,482
0 0,216 0,169 0,615
0 0 0,216 0,784
0,36 0,138 0,108 0,393
0 0,36 0,138 0,502
0 0 0,36 0,64
0,6 0,086 0,068 0,246
0 0,6 0,086 0,314
0 0 0,6 0,4
(5)
При вероятности благоприятных погодных условий р=0,6 в период заготовки сена без увлажнения будет убрано 21,6%
скошенной травы, с одним увлажнением - 16,9%, с двумя увлажнениями - 13,3%, с тремя и более, а также направлено на получение сенажа либо силоса - 48,2%.
Для оценки влияния вероятностей благоприятных погодных условий на показатели вероятности состояний корма, подвергшемуся воздействию осадков в процессе заготовки (провяливания травы), на ПК в программе были выполнены расчеты для вероятностей благоприятных погодных условий, изменяющихся в интервале 0-1,0 с шагом 0,1. Результаты расчетов приведены на рисунке 2.
Рис. 2. Изменение вероятностного состояния
провяливания травы при заготовке сена в зависимости от вероятности благоприятных погодных условий р
Из приведенных данных видно, что вероятность благоприятных погодных условий оказывает существенное влияние на количество увлажнений травы, например, 50% сена высокого качества без увлажнения осадками получается при вероятности благоприятных погодных условиях р>0,8. Две кривые имеют экстремум. Максимальное количество сена с одним смачиванием получается при р=0,8, а с двумя смачивании при р=0,7. При приготовлении сенажа трава провяливается до 5055%, подбирается с измельчением и закладывается в траншею с трамбовкой. Время провяливания травы для сенажа меньше, чем для сена, и составляет 1-2 дня.
Граф-схема Марковской цепи провяливания травы для сенажа приведена на рис. 3.
Рис. 3. Граф-схема Марковской цепи состояний при провяливании скошенной травы на сенаж:
0 - трава после скашивания и одного дня провяливания; 1- трава после одного увлажнения; 2 - трава после двух увлажнений; 3 - трава без увлажнения и после двух дней провяливания; 4 - трава после одного увлажнения и одного дня провяливания; 5 - трава после двух увлажнений и
одного дня провяливания; 6 - поглощающее состояние для травы, высушенной без увлажнения осадками; 7 - поглощающее состояние для травы, высушенной при одном увлажнении; 8 - поглощающее состояние для травы, высушенной при двух увлажнениях; 9 - поглощающее состояние для травы, получившей три и более увлажнений
Для исследования граф-схемы по вышеприведенному методу были разработаны математическая модель и расчетная программа. Результаты расчета, представленные матрицей (6), вероятностей перехода порций корма при получении сенажа в поглощающее состояние порций сенажа при р=0,6- В0'6аж:
В
0,6
Сен а .ж
0,36 0,23 0,147 0,262
0 0,36 0,23 0,41
0 0 0,36 0,64
0,6 0,144 0,092 0,164
0 0,6 0,144 0,256
0 0 0,6 0,4
. (6)
При благоприятных погодных условиях, характеризующихся р=0,6, скошенной растительной массы при заготовке сенажа без увлажнения будет убрано 36,0%, с одним увлажнением - 23,0%, с двумя увлажнениями - 14,7%, с тремя и более (или будет на-
правлено на получение силоса) - 26,2%. В последние годы в Ленинградской обл. широкое распространение в кормовых рационах животных получил подвяленный силос (влажностью 60-75%). Провяливание травы при заготовке силоса, как правило, ограничивается одним днем.
Граф-схема Марковской цепи провяливания травы для приготовления подвяленного силоса приведены на рис. 4.
Рис. 4. Граф-схема Марковской цепи состояний при провяливания травы на силос: 0 - трава после скашивания и одного дня провяливания; 1 - трава
после одного увлажнения; 2 - трава после двух увлажнений; 3 - поглощающее состояние для травы, высушенной без увлажнения осадками; 4 - поглощающее состояние для травы, высушенной при одном увлажнении; 5 - поглощающее состояние для травы, высушенной при двух увлажнениях; 6 - поглощающее состояние для травы, получившей три и более увлажнений
лажнением - 24,0%, с двумя увлажнениями -9,6%, с тремя и более (или при получении не подвяленного силоса) - 6,4%.
Из приведенных выше результатов видно, что в полевых условиях вероятность получения высококачественного (не попавших под осадки) сенажа и подвяленного силоса выше, чем сена. Результаты расчетов в графическом виде приведены на рис. 5. Как видно из приведенных результатов, наиболее надежным видом корма является силос из подвяленной травы. Без увлажнения осадками убирается 55,2% корма, с одним увлажнением - 22, 3%, с двумя увлажнениями 11,0%, с тремя и более увлажнениями - 9,0%.
При провяливании травы до 60% вероятность попадания ее под осадки значительно меньше, чем при сушке ее до 17-20%, что способствует сохранению питательных веществ и получению корма с большей энергетической ценностью.
я 0.7 ,
о ■л 0.6 -
1> ч ■д> 0.5 -
я О.А ■
о С 0.3 -
н о о 0,2 -
£ 0.1 -
о м П -
СИЛОС
сено
Сена>
Сено
Сенаж Силос Сено
Сенэж Сено Силос
Сенаж
Силос
Без увлажнения Уэлажнение 1 раз Увлажнение 2 раза Увлажнение 3 раза
Для исследования граф-схемы на основании выражений (1)-(4) были разработаны математическая модель и расчетная программа. Результаты расчета, описываемые матрицей (7), вероятностей перехода в поглощающее состояние порций провяливаемой травы при заготовке силоса из подвяленных трав при р =0,6 - £0:1
"0,6 0,24 0,096 0,064 "
В 0,6 — Силос 0 0,6 0,24 0,16 . (7)
0 0 0,6 0,4
При благоприятных погодных условиях, вероятность которых составляет р=0,6 для Ленинградской области, скошенной травы при заготовке подвяленного силоса без увлажнения будет убрано 60,0%, с одним ув-
Рис. 5. Изменение вероятности увлажнения травы в процессе провяливания при заготовке основных
видов кормов из трав в погодных условиях Северо-Запада России
Таким образом, в условиях Ленинградской области практически при любых среднестатистических погодных условиях до 80% подвяленного силоса возможно заготовить I и II классов, сена же I класса в среднем можно получить только 20%. Для получения больших объемов качественного сена возможно уменьшать время сушки травы в полевых условиях и осуществлять прессование растительной массы при повышенной влажности (25-40%) с внесением консервирующих препаратов и последующим досушиванием.
Литература:
1. Методологические и информационно-технологические основы развития кормопроизводства в СевероЗападном регионе РФ / М.В. Архипов и др. СПб., 2015.
2. Зубрилин А.А. Научные основы консервирования зеленых кормов. М., 1946. 368 с.
3. Раскин Л.Г. Анализ сложных систем и элементы теории оптимального управления. М., 1976. 344 с.
Literatura:
1. Metodologicheskie i informacionno-tekhnologicheskie osnovy razvitiya kormoproizvodstva v Severo-Zapadnom regione RF / M.V. Arhipov i dr. SPb., 2015.
2. Zubrilin A.A. Nauchnye osnovy konservirovaniya ze-lenyh kormov. M., 1946. 368 s.
3. Raskin L.G. Analiz slozhnyh sistem i ehlementy teorii optimal'nogo upravleniya. M., 1976. 344 s.
THE GRASSES HARVESTED FORAGE QUALITY CONDITIONS WEATHER INFLUENCE V.D. Popov, RAN academician, general research worker A.M. Valge, doctor of technical sciences, leading research worker A.I. Suhoparov, candidate of technical sciences, leading research worker V.A. Kovalev, engineer
FGBNY "Institute of agroengineering and environmental problems of agricultural industry" Abstract. At poor weather conditions it is difficult to get quality grasses harvested forage. For the grasses forage production technologies analysis was used a model of the grass drying. This model was developed base on the Markov chains theory. All dried herb probability states are written in matrix form that is solved by the Kolmogorov-Cha-pman equation using. This equation's solution allows to obtain the number of hits in each condition; the mathematical expectation of this state finding; the intermediate states in non-refundable ones transition probability. At the good weather conditions probability in the Leningrad region p=0,6 hay without moisture it will be removed 21,6%, with one moisture - 16,9%, with two moistures - 13,3%, with three or more it directed to the haylage and silage production - 48,2%. The maximum amount of hay with one moisture is obtained at the of good weather probability p=0,8 and with two moistures at p=0,7. At p=0,6 it will be removed haylage without moisture 36,0%, with one moisture - 23,0%, with two moistures - 14,7%, with three or more ones, it be directed to the silage obtaining - 26,2%. At p=0,6 of silage without moisture it will be removed 60,0% with one moisture - 24,0%, with two moistures 9,6%, with three or more 6,4%. The most reliable type of feed is silage. There in Leningrad region the I and II classes silo it can remove up to 80%, I class hay in average it can be obtained only 20%. Keywords: harvesting, grasses forage, Markov chains, weather conditions probability.
