ЦИФРОВИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ РОСТОВЫМИ ПРОЦЕССАМИ ЯЧМЕНЯ

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 эвапотранспирации, 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. Получен 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.

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.

Authors
ЗАХАРОВА О.А.1 , МАШКОВА Е.И.1 , ЕВСЕНКИН К.Н.2 , КУЧЕР Д.Е. 3 , МУСАЕВ Ф.А.1
Publisher
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный агротехнологический университет им. П.А. Костычева"
Number of issue
2
Language
Russian
Pages
21-27
Status
Published
Volume
13
Year
2021
Organizations
  • 1 Рязанский государственный агротехнологический университет имени П.А. Костычева
  • 2 ФГБНУ «Всероссийский государственный научно-исследовательский институт имени А.Н. Костякова»
  • 3 Российский университет дружбы народов (РУДН)
Keywords
digitalization; lysimetric experiment; ameliorant; barley growth processes; forecast; цифровизация; лизиметрический опыт; мелиорант; ростовые процессы ячменя; прогноз
Share

Other records

Лекманов А.У., Петр Иванович Миронов И.М., Александрович Ю.С., Азовский Д.К., Попов Д.А., Пшениснов К.В., Музуров А.Л., Дегтярева Е.А.
Российский вестник детской хирургии, анестезиологии и реаниматологии. Vol. 11. 2021. P. 241-292