Модели продукционного процесса растений

Модели продукционного процесса растений

Методы планирования и организации фундаментальных и прикладных исследований продукционного процесса растений, направленные на решение задач прогнозирования и программирования урожая, отличаются от традиционных. Это, прежде всего, комплексные исследования, для которых характерен системный подход, позволяющий связать совокупности различных экспериментов растениеводов, физиологов, селекционеров, агрохимиков, агрометеорологов, математиков и инженеров в единую систему взаимосвязанных теоретических и экспериментальных работ, направленных на достижение единой цели – прогнозирования величины урожая с достаточно высокой точностью для конкретных производственных условий.

При разработке балансовых уравнений исследования должны основываться на балансовом принципе. Изучению подлежат все статьи прихода и расхода каждого из изучаемых факторов. Поэтому при составлении схемы опытов нужно включать такие варианты, которые позволяют выявить предельные значения коэффициентов использования изучаемого ресурса на формирование урожая. Это возможно только в условиях, когда ни один из факторов не лимитирует урожай, кроме изучаемого.

Для получения необходимой информации в целях построения производственных функций опыты должны быть соответствующим образом организованы. Одним из наиболее рациональных методов такой организации является математическое планирование эксперимента

Воздействуя эту систему определенными факторами (внесение различных доз удобрений, изменение влажности почвы, густоты посева и т. д.), можно управлять результатами ее функционирования, о чем можно судить по изменению величины урожая, показателей качества продукции, ее себестоимости и т. д. Можно найти определенную зависимость между воздействующими на входе системы факторами (х,, X2, . χ ) и ответной реакцией на выходе (У1, Y2, . У), т. е. построить математическую модель объекта исследовании, под которой понимают уравнение, связывающее величину урожая (У) с воздействующими факторами. Полный перебор комбинаций по изучаемым факторам и уровням их варьирования (N) рассчитывается по формуле (1)

где P — число уровней каждого фактора; k — число изучаемых факторов.

Сначала определяются параметры модели, связанные с наследственными свойствами культуры, такие как зависимости относительной скорости роста от температуры, содержания N, P, К и др. Эта работа может быть проведена как по литературным источникам, так и путем постановки серии физиологических и полевых опытов. После включения данных функций в модель в явном виде делается идентификация других, оставшихся неопределенными, параметров. Собственно, при выполнении идентификации происходит привязка модели к конкретным почвенно-климатическим условиям. Она проводится на основании полевых опытов по учету динамики накопления сухого вещества, развития органов растения, изменению его качественного состава и ежесуточных данных о климатических факторах и периодических данных о почвенных условиях.

Метеорологическая: температура воздуха, температура почвы, влажность воздуха, осадки, скорость ветра, снежный покров, атмосферные явления.
Агрометеорологическая: запасы продуктивной влаги в почве, фенологические наблюдения, неблагоприятные явления.

Предупреждения об ОЯ. Краткосрочные и среднесрочные прогнозы. Прогноз запасов продуктивной влаги в почве. Прогноз теплообеспеченности. Прогноз перезимовки. Прогноз урожайности. Гидрологические прогнозы.

Метеорологическая. Агрометеорологические обзоры.

Хозяйственные решения

На стадии оперативногоуправления

На стадии планирования

1. Подготовка к севу яровых, пересеву озимых, изменение структуры посевных площадей.
2. Выбор оптимальных сроков сева яровых культур, доз внесения удобрений.
3. Корректировка норм высева, глубины заделки семян.
4. Корректировка мер по уходу за посевами.
5. Определение сроков начала уборки различных видов с/х культур.
6. Оценка условий и корректировка сроков уборки с/х культур.
7. Выбор оптимальных сроков сева озимых культур осенью.
8. Корректировка мер по уходу за посевами в период осенней вегетации.
9. Определение сроков начала выпаса скота и урожая кормов.
10. Уточнение сроков и маршрутов перегона скота.

1. Перспективное планирование размещения с/х производства.
2. Планирование размещения с/х культур, новых способов их возделывания и уборки.
3. Планирование работ на вегетационный период, на период перезимовки с/х культур, а также на периоды полевых работ, уборки урожая, проведения сева.

Социально-экономический эффект

1. Уменьшение потерь при уборке.
2. Выработка более рациональных агротехнических приемов по отдельным районам страны.
3. Принятие предупредительных мер в зависимости от ожидаемых условий погоды для предотвращения или уменьшения возможных убытков.
4. Наиболее рациональное планирование текущих работ.

Источник

XV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум — 2023

АРХИТЕКТУРНЫЕ ОПИСАНИЯ В ТЕРМИНАХ ARCHIMATE НЕКОТОРЫХ АСПЕКТОВ РАЗРАБОТКИ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИМИТАЦИОННЫX МОДЕЛЕЙ РОСТА РАСТЕНИЙ

Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке «Файлы работы» в формате PDF

Продукционный процесс растений – это совокупность взаимосвязанных процессов, происходящих в растении, которые формируют урожай растений. Ключевыми процессами являются фотосинтез, дыхание, рост, экологическое воздействие и состояние грунта: его водно-тепловой режим, а также перемещение и трансформация элементов питания. Модели продукционного процесса растений используются для выявления оптимальной стратегии проведения сельскохозяйственных мероприятий: орошения, полива, поддержания температурного режима, внесения удобрений и др. с целью получения наибольшего урожая [1].

Имитационные модели широко используются для описания продукционного процесса животных и растений, применяются для разработки оптимального режима выращивания растений с целью получения максимального урожая.

Большая часть сельскохозяйственных земель нашей страны находится в районах с неустойчивым увлажнением или недостаточными ресурсами тепла и освещения, поэтому велики ежегодные колебания урожаев, вызванные складывающимися гидрометеорологическими условиями. С внедрением новых сортов растений повышаются требования к условиям внешней среды. Поэтому повышение продуктивности сельскохозяйственных культур с помощью имитационных моделей, учитывающих влияние на урожай почвенно-климатических факторов и позволяющим вовремя корректировать условия роста растения, является актуальным на сегодня вопросом для растениеводческих хозяйств.

Однако разработка имитационных моделей роста растений – это сложная работа коллектива, состоящего из экспертов продукционных процессов роста культурных растений и разработчиков имитационных моделей, конечно такой состав могут позволить только крупные растениеводческие хозяйства – агрохолдинги, а средние и мелкие растениеводческие хозяйства могут обратиться за услугой в организации, специализирующиеся на услугах имитационного моделирования роста растений и животных, модель подобной организации представлена в виде бизнес-модели Остервальдера в терминах A rchiMate на рисунке 1, модель разработана в среде Archi 4.10.

Рисунок 1 – Бизнес-модель Остервальдера в терминах A rchiMate организации, предоставляющей услуги имитационного моделирования роста растений

Бизнес-модель Остервальдера представляет организацию как структурированную концептуальную карту из девяти блоков, отображающих ключевые элементы бизнеса, и показывает, как организация создает, поставляет и получает ценность (рисунок 1).

В бизнес-модели Остервальдера организации, предоставляющей услуги имитационного моделирования роста растений, представлены следующими ключевыми элементами [2]:

ключевые партнеры – это компании, с которыми организация сотрудничает на постоянной основе для создания ценностного предложения,

ключевая деятельность – действия, направленные на реализацию ценностного предложения,

ключевые ресурсы – ресурсы, помогающие доносить до клиентов ценностное предложение, поддерживать с ними связь и получать прибыль от деятельности,

ценностное предложение – совокупность преимуществ, которые компания готова предложить потребителю,

взаимоотношения с клиентами – способы взаимодействия с целевой аудиторией,

каналы сбыта – точки контакта с потребителями.

издержки – затраты, которые несет организация при создании ценностных предложений,

доходы – способы заработка.

Так как в основе имитационных моделей роста растений – модели продукционного процесса растений, то необходимо концептуальное представление продукционного процесса роста растения в форме, понятной неспециалистам в этой предметной области, какими являются разработчики имитационных моделей. Используем для этого представления архитектурный язык ArchiMate [3].

На рисунке 2 представлена диаграмма ArchiMate мотивационного слоя использования продукционных моделей роста растений, диаграмма разработана в среде Archi 4 [4].

Рисунок 2 – Диаграмма концептуального представления продукционных моделей роста растений на языке ArchiMate

Элементы мотивационного слоя ArchiMate (рисунок 2) позволяют представить продукционный процесс роста растений в виде драйвера (движущей силы) «Достижение максимальной урожайности» посредством реализации двух целей – развитие корневой части растения, а также развитие надземной части растения. Элемент «Грунты» содержит в себе два требования «Водно-тепловой режим» и «Перемещение и трансформация элементов питания», которые в свою очередь реализуют рост корневой части растения, а требования «Экологическое воздействие» и «Фотосинтез, дыхание» реализуют рост надземной части растения.

Концептуальная модель продукционного процесса роста растений (рисунок 2) служит отправной точкой разработки имитационной модели роста растений, использование которых растениеводческими хозяйствами представлено диаграммой ArchiMate на рисунке 3.

На рисунке 3 представлена модель архитектуры растениеводческого хозяйства в части сервиса «Контроль роста растений» на языке ArchiMate, модель разработана в среде Archi 4.10.

Рисунок 3 – Модель архитектуры растениеводческого хозяйства в части сервиса «Контроль роста растений»

Согласно архитектуре растениеводческого хозяйства в части сервиса «Контроль роста растений» (рисунок 3), бизнес-роль «Агроном» использует бизнес-сервис «Контроль роста растений», который в свою очередь использует сервис «Мониторинг роста растений» приложения «Имитационная модель роста растений». Бизнес-роли «Агроном» доступно приложение «Имитационная модель роста растений» через использование интерфейса этого приложения. На технологическом уровне приложение поддержано использованием технологического интерфейса, которому назначен сервис «Обеспечение стабильного уровня программно-аппаратного сервиса», реализованным узлом «Рабочее место агронома», который содержит соответствующий технологический интерфейс.

Таким образом нами описаны в единых терминах архитектурного языка ArchiMate такие аспекты разработки и использования имитационных моделей роста растений как: модель организации, предоставляющей услуги имитационного моделирования роста растений; модель концептуального представления продукционных моделей роста растений; модель архитектуры растениеводческого хозяйства в части сервиса «Контроль роста растений». Эти три модели дают ответы на вопросы – кто занимается разработкой имитационных моделей роста растений, что представляют собой имитационные модели роста растений; кем и как будут использоваться имитационные модели роста растений – что необходимо для дальнейшей работы с темой имитационного моделирования роста растений.

Список используемых источников

Коломейченко В.В., Беденко В.П. Теория продукционного процесса растений и фитоценозов // Вестник ОрелГАУ. 2008. –№4. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/teoriya-produktsionnogo-protsessa-rasteniy-i-fitotsenozov (дата обращения: 05.01.2023).

Бизнес-модель Остервальдера: что это такое? // © 2006–2023, Habr: сайт. – URL: https://habr.com/ru/company/productstar/blog/508926/ (дата обращения: 05.01.2023).

Моделирование архитектуры предприятия. Обзор языка ArchiMate // Корпоративный менеджмент: сайт. – URL: https://www.cfin.ru/itm/standards/ArchiMate.shtml (дата обращения: 05.01.2023).

Ширяева Е.В. Моделирование архитектуры сельскохозяйственного предприятия в среде ARCHI 4 // Материалы конференции «Оптимизация сельскохозяйственного землепользования и усиление экспортного потенциала АПК РФ на основе конвергентных технологий». – Волгоград: ФГБОУ ВО Волгоградский ГАУ, 2020. – С. 299-307.

Источник