РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОРОШАЕМОМ ЗЕМЛЕДЕЛИИ

РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОРОШАЕМОМ ЗЕМЛЕДЕЛИИ

Научная статья

Камышова Г.Н.¹, ^*, Терехова Н.Н.²

¹ ORCID: 0000-0002-8569-6259;

² ORCID: 0000-0001-7724-6517;

¹ Финансовый университет при правительстве РФ, Москва, Россия;

² Саратовский государственный аграрный университет, Саратов, Россия

* Корреспондирующий автор (gkamichova[at]mail.ru)

Аннотация

Эффективное управление сельскохозяйственным производством в целом и орошаемым земледелием, в частности, является сложной задачей в следствии зависимости от множества различных факторов, связанных со всевозможными агро-климатическими параметрами, сельскохозяйственной техникой, неоднородностью почвенных ресурсов, стохастическим изменением внешних условий и многим другим. Решение этих проблем возможно только в условиях широкого применения современных технологий и программных продуктов в различных областях сельскохозяйственного производства и управления. Авторы приводят анализ зарубежных систем поддержки принятия решений для нужд орошаемого земледелия. На основе этого анализа предлагается цифровой инструментарий в виде многофункциональной программы для систем поддержки принятия решений в орошаемом земледелии, которая учитывает ключевые требования к программам подобного рода и построена на основе российских региональных агроклиматических условий.

Ключевые слова: цифровой инструментарий, программа, система поддержки принятия решений, орошаемое земледелие.

DEVELOPMENT OF DIGITAL TOOLS TO SUPPORT DECISION-MAKING IN IRRIGATED AGRICULTURE

Research article

Kamyshova G.N.¹, ^*, Terekhova N.N.²

¹ ORCID: 0000-0002-8569-6259;

² ORCID: 0000-0001-7724-6517;

¹ Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia;

² Saratov State Agrarian University, Saratov, Russia;

* Corresponding author (gkamichova[at]mail.ru)

Abstract

Effective management of agricultural production in general and irrigated agriculture is a complex task due to the dependence on many different factors associated with all kinds of agro-climatic parameters, agricultural machinery, heterogeneity of soil resources, stochastic changes in external conditions and many others. The solution of these problems is possible only in the context of the widespread use of modern technologies and software products in various areas of agricultural production and management. The authors provide an analysis of foreign decision support systems for the needs of irrigated agriculture. Based on this analysis, a digital toolkit is proposed in the form of a multifunctional program for decision support systems in irrigated agriculture, which considers the key requirements for programs of this kind and is built on the basis of Russian regional agroclimatic conditions.

Keywords: digital toolkit, program, decision support system, irrigated agriculture.

Введение

Дефицит пресной воды становится все более распространенным явлением во всем мире. Ожидается, что потребность в водоснабжении возрастет из-за роста населения, потребностей в продовольствии и изменений в доступности воды вследствие глобального изменения климата. При этом на орошаемое земледелие приходится до 70% глобального потребления воды в мире [1].

Традиционное планирование полива осуществляется в соответствии с установленным календарным графиком, количеством дней, прошедших с момента последнего полива, визуальным обнаружением изменения цвета урожая или увяданием листьев и/или в зависимости от уровня влаги в почве. Однако ни один из этих традиционных методов не может предоставить информацию о том, «сколько» воды нужно применять. Снижение объемов потребления воды при сохранении урожайности сельскохозяйственных культур возможно только в свете разработки и внедрения современных цифровых технологий и программных продуктов для систем поддержки принятия решений, позволяющих оптимизировать ресурсы орошаемого земледелия.

Необходима разработка простых в использовании методов и инструментов для поддержки принятия решений с учетом большого количества факторов, таких как, наличие воды, конкретные почвенные и погодные условия, потребность сельскохозяйственных культур в воде и многое другое. Исследования, проведенные в последние годы учеными из разных стран [2], показали, что использование цифровых технологий, программных продуктов, управленческих подходов и инструментов моделирования позволяет оптимизировать орошение, сэкономить воду, повысить эффективность сельскохозяйственного производства и снизить экологическую нагрузку.

В этой связи все большее внимание уделяется разработке цифрового инструментария по планированию различных нужд в принятии решений для орошения и имеющих различную реализацию.

Основные результаты

В сельском хозяйстве в целом и, в орошаемом земледелии в частности, за последние годы информационные технологии вышли на новый уровень достижений [3]. Они включают в себя новейшие облачные технологии для сбора, передачи и управления данными на местах, мониторинга состояния почвы, сельскохозяйственных культур, метеорологических параметров, а также спутниковых и наземных приложений дистанционного зондирования, водного баланса почвы и урожая, дистанционного управления процессом орошения. Разработка систем поддержки принятия решений (СППР) при этом является одним из ключевых направлений. Их использование является многоцелевым от сравнения инвестиционных решений в ирригационной инфраструктуре до анализа агрономических эффектов на прибыль или затраты сельскохозяйственного предприятия, до стратегий повышения эффективности водопользования или продуктивности воды. Разработка таких систем для нужд орошаемого земледелия имеет свои особенности и зависит от исходных условий. Например, маловероятно, что культура будет реагировать на полив, если профиль влажности почвы уже полный: таким образом, при построении СППР важно учитывать базовые условия. Анализ показывает, что многие СППР в орошаемом земледелии были разработаны с фокусом на конкретные региональные условия, что говорит об их ограниченной переносимости между средами. Отсутствие такой возможности переноса СППР между регионами может быть вызвано многими причинами, такими как их несоответствующая функциональность, отсутствие расширения, поддержки обучения или отсутствие исследований/повышения осведомленности предыдущими разработчиками. Текущая разработка и проблемы со структурой или обслуживанием программного обеспечения кажутся ключевыми: анализ показывает, что многие из ранее разработанных СППР в орошаемом земледелии больше не существуют или не используются.

Наиболее популярными в настоящее время становятся всевозможные калькуляторы орошения, используемые как в личных целях, так и при выращивании больших объемов сельскохозяйственных культур. Некоторые исследователи использовали ресурсы баз данных о погоде для разработки веб-инструментов планирования орошения [4]. Однако веб-инструменты, которые были разработаны ранее, мало взаимодействовали между пользователем и инструментами и в значительной степени зависели от пользователя, который не забывал возвращаться на веб-сайт и взаимодействовать с ним. Кроме того, пользователи обычно обращались к веб-инструменту с настольного компьютера или ноутбука. Еще одним типом электронного общения, который предлагает большую гибкость и более легко доступен, является приложение для смартфона/устройства. Функциональность приложения отличается от веб-инструмента, поскольку приложения постоянно находятся рядом с пользователем (через смартфон) и легко доступны, а приложения привлекают пользователя через уведомления. Уведомления, похожие на текстовые сообщения, побуждают пользователей реагировать на критические события. Таким образом, уведомления могут быть разработаны для выполнения определенных действий пользователями. Кроме того, приложения обеспечивают идеальную среду для планирования орошения из-за необходимости постоянного многократного использования и доступности в полевых условиях.

Растущее использование смартфонов и доступность данных о погоде привели к идеальной ситуации для разработки и внедрения web и мобильных приложений для планирования полива. Используя эту концепцию, было разработано несколько приложений. Остановим свое рассмотрение на некоторых из них. SmartIrrigation во Флориде – это приложения для интеллектуального орошения, которые обеспечивают планирование орошения в режиме реального времени для выбранных культур (например, авокадо, цитрусовых, хлопка, арахиса, клубники и овощей). Планирование орошения основано на эвапотранспирации культур (ETc) или методологии водного баланса с использованием данных о погоде в реальном времени. Ограничением для графиков орошения приложения является пространственное изменение количества осадков, учитывая конечное множество метеостанций.

Приложение IrrigatePump от Университета штата Небраска, также называемое приложением «Калькулятор эффективности ирригационных насосных установок», помогает определить неэффективные ирригационные насосные агрегаты, которые необходимо отрегулировать, отремонтировать или заменить на более совершенную конструкцию.

CropWater – это приложение предоставляет простой способ определить состояние воды в почве на основе датчиков водяных знаков, установленных на глубине 1, 2, 3 и 4 фута. Вы вводите показания датчика и стадию роста, и вы получаете оценку количества использованной воды и присутствующей в профиле почвы для восьми текстур почвы, найденных в Небраске и штатах с похожими почвами.

В Италии новое приложение для смартфонов Bluleaf® было разработано в сотрудничестве между исследовательскими институтами и частным сектором. Это приложение основан на платформе системы поддержки принятия решений, которая объединяет погодные и почвенные датчики с моделями водного баланса почвы и планирования орошения, которые полностью адаптированы к конкретным условиям орошаемых участков и подробно описывают фенологические стадии урожая и характеристики урожая. внутрихозяйственные оросительные системы. Это позволяет оптимизировать затраты на орошение и повысить эффективность применения ирригации [5].

Помимо этого, ведущие мировые производители дождевальной техники разрабатываю свои программные продукты и приложения, которые, как интегрируются в систему управления дождевальной техникой, так и используются как самостоятельные решения. Это, например, калькулятор времени работы от Valley [6], который работает со всеми марками дождевальных машин, он также позволяет хранить данные журнала прогонов и всегда иметь при себе информацию о расчетах на своем телефоне [7].

Ключевыми факторами, которые можно использовать для оценки потенциальных путей внедрения, существующих при разработке будущих СППР для орошения, являются атрибуты самой технологии — относительное преимущество, совместимость, сложность, пригодность для испытаний, наблюдаемость [8]. Важность совместимости (гибкость, воспринимаемая полезность, достоверность) и пригодности для испытаний или простота использования отражены работах [9], [10].

Гибкость СППР — это возможность для конечных пользователей сравнивать различные сценарии и адаптировать систему к конкретным ситуациям на сельхозпредприятии, что также позволяет оценить относительное преимущество принятия решений на основе этой системы. Относительное преимущество также имеет значение для первоначальных решений, касающихся инвестирования или использования СППР в орошаемом земледелии.

Так, например, web-система DOMIS помогает фермерам принимать решения относительно конструкции и стоимости систем микро орошения, предоставляя различные сценарии для рассмотрения и определения приоритетов [11]. В ее конструкцию была заложена гибкость, позволяющая вводить различные уровни данных в зависимости от знаний пользователя, а упрощенная система позволяет использовать ее без помощи профессиональных знаний в области сельскохозяйственной инженерии и проектирования систем микро орошения.

Проблемой для систем поддержки принятия решений, которые обеспечивают гибкость и достоверное представление сложных сельскохозяйственных систем, заключается в простоте использования. Многие СППР не реализованы в небольших фермерских системах, управляемых владельцами, потому что они слишком сложны — от пользователей требуется понимание незнакомого языка и переменных для основного ввода (для которых у них может не быть связанных данных) и владение существующими знания и навыки.

Применение современных интернет-технологий в орошении невозможно без использования современных высокоуровневых, объектно-ориентированных языков программирования. Некоторое представление таких решений приведено в таблице 1.

Таблица 1 – Реализация цифрового инструментария по типам орошения и используемым языкам программирования

Функционал	Тип орошения	Язык программирования
Нечеткое управление автоматического полива теплицы [12]	Капельный полив	Matlab, Delphi
Орошение и фертигация в сети изолированных борозд [13]	Полив по бороздам	С++

Как показывает предыдущий анализ, при разработке СППР в орошаемом земледелии используется широкий круг цифровых инструментов.

Перед нами стояла задача разработки такого цифрового инструмента (программы), который бы учитывал требования гибкости, совместимости, адаптируемости и относительного преимущества. Относительным преимуществом предлагаемого нами решения является выбор в качестве функционала – расчета оптимальных параметров увлажнения почвы в расчетном слое.

Гибкость и адаптируемость, предполагающая возможность для конечных пользователей сравнивать различные сценарии и адаптировать систему к конкретным ситуациям на сельскохозяйственном предприятии, достигается за счет интеграции широкого спектра поливных культур, таких как картофель ранний и средний, просо, соя; сахарная свекла, суданская трава и сорго, козлятник восточный на сено и зеленый корм, викоовсяная травосмесь на зеленый корм, кострец безостый на сено и зеленый корм, озимая и яровая пшеница, кукуруза на силос, люцерна на сено и зеленый корм, соя. Помимо этого, это девять типов почв с различными гранулометрическими составами.

При разработке программы нами был использован язык программирования Python (Питон) [14], как наиболее активно развивающийся, высокоуровневый, с большим количеством стандартных библиотек, интерпретируемый язык программирования. Использование именно его позволяет достигать значительной совместимости.

Состав баз данных и знаний программы

Программа, разрабатывалась для основных поливных культур и почвенных разностей Поволжского региона и может быть адаптирована для других агроклиматических условий. Базы данных и знаний содержат в своей структуре [15]:

• Данные локальных метеостанций
• Данные об основных типах почв
• Данные о гранулометрических составах почв
• Данные по водно-физическим свойствам почв
• Данные по основным поливным сельскохозяйственным культурам

Структуры файлов базы данных и знаний приведены на рисунке 1.

Рис. 1 – Структура файлов базы данных (вверху) и знаний (внизу) программы

Помимо этого, важным компонентом вычислительного модуля программы, являются, заложенные правила дифференциации режимов орошения полевых культур, включающий в себя описания фаз роста и развития, предполивные пороги влажности, глубины увлажняемых слоев почвы, формулы расчета водопотребления растений и др. в соответствии с агромелиоративными нормами [16].

Условия конкретного хозяйства или оросительной системы, заложенные в программу могут меняться, что влечет изменение дифференцированных режимов орошения, содержащиеся в базе знаний.

Алгоритм и специфика программы

Блок-схема алгоритма программы определения оптимальных параметров увлажнения показана на рисунке 2.

Рис. 2 – Блок-схема алгоритма программы

В процессе работы консольной версии программы, реализующей приведенные выше алгоритмы расчета оптимальных параметров увлажнения на основе разработанных баз данных и знаний, выполняются следующие шаги:

1. Из базы данных загружается текущая метеорологическая информация.
2. Из базы данных выбирается тип почвы.
3. Из базы данных выбирается гранулометрический состав почвы.
4. Выбирается сельскохозяйственная культура.
5. Выбирается фаза роста и развития сельскохозяйственной культуры.
6. Полученный запрос обрабатывается и происходит исполнение программного кода и формирования ответа об оптимальных поливных нормах и дополнительной информации (рисунок 3).

Рис. 3 –Экранная форма вывода оптимальных параметров увлажнения

На экранной форме:

• MАХ – максимальная поливная норма, м3/га;
• POROG_NW – предполивной порог влажности, % от наименьшей влагоемкости;
• m – расчетная поливная норма, м3/га.

Элемент программного кода приведены на рисунке 4.

Рис. 4 – Элемент программного кода

На данную программу получено свидетельство о государственной регистрации [17].

Заключение

Проведя анализ разработок программных продуктов для систем поддержки принятия решений в орошаемом земледелии, нами была разработана программа, учитывающая ключевые требования к программным продуктам такого рода. Ее реализация на языке программирования Python, позволяет в значительной мере предложить ее использование как многофункционального программного продукта. А именно, предложить ее реализацию в виде калькулятора расчета параметров увлажнения, масштабировать ее как web или мобильное приложения. Помимо этого, она может быть использована как отдельный модуль поддержки принятия решений по орошению в составе самостоятельных систем управления агробизнесом (таких, например, как Агросигнал). А так же, как элемент интеллектуальных систем управления при разработке новых образцов дождевальных машин. Представление таких решений по реализации рассмотрено в работах [18], [19].

Конфликт интересов Не указан.

Conflict of Interest None declared.