Моделирование процесса внедрения технологий точного земледелия в Свердловской области

Количественный анализ внедрения элементов технологий точного земледелия в разрезе отдельных групп товаропроизводителей. Экономические и ресурсные характеристики, ограничивающие уровень внедрения элементов точного земледелия в Свердловской области.

Рубрика Сельское, лесное хозяйство и землепользование
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 19.04.2024
Размер файла 174,1 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ВНЕДРЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ В СВЕРДЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ

Алексей Сергеевич Гусев,

Егор Артемович Скворцов,

Екатерина Геннадьевна Скворцова

Аннотация

На основе обобщения статистического материала проанализировано количество внедрения элементов технологий точного земледелия в разрезе отдельных групп товаропроизводителей. В общей сложности в исследовании приняли участие 47 организаций сельского хозяйства, использующих 533 элемента точного земледелия, в том числе спутникового мониторинга транспортных средств - 432 единицы параллельного вождения - 74 единицы и др. Разработана оптимизационная модель по внедрению элементов точного земледелия в Свердловской области. В качестве переменных модели выбрано количество элементов технологий точного земледелия, применяемых в сельском хозяйстве, Свердловской области в настоящее время. В качестве ограничений модели были использованы затраты на содержание оборудования, используемого для реализации системы точного земледелия, объем инвестиций на приобретение такого оборудования и трудовые затраты при его эксплуатации. В качестве направления оптимизации модели была выбрана максимизация экономического эффекта от внедрения элементов точного земледелия. Модель позволяет прогнозировать количество элементов технологий точного земледелия в зависимости от различных показателей развития отрасти, прежде всего, наличия инвестиционных ресурсов. Органы исполнительной власти, руководители и специалисты организаций сельского хозяйства могут использовать данную модель для прогнозирования количества внедряемых элементов технологий точного земледелия для обоснования управленческих решений в этой области.

Ключевые слова: сельское хозяйство, точное земледелие, технологии точного земледелия, моделирование, математическая модель

Abstract

MODELING THE PROCESS OF INTRODUCTION OF PRECISION FARMING TECHNOLOGIES IN THE SVERDLOVSK REGION

Based on the generalization of statistical material, the number of implementation of elements of precision farming technologies in the context of individual groups of commodity producers has been analyzed. In total, 47 agricultural organizations took part in the study, using 533 elements of precision farming, including satellite monitoring of vehicles - 432 units, parallel driving - 74 units and others. An optimization model has been developed for the introduction of elements of precision farming in the Sverdlovsk region. The number of elements of precision farming technologies used in agriculture, the Sverdlovsk region at the present time was selected as the model variables. As the constraints of the model, we used the costs of maintaining the equipment used to implement the precision farming system, the amount of investment for the purchase of such equipment and labor costs during its operation. As a direction for optimizing the model, the maximization of the economic effect from the introduction of elements of precision farming was chosen. The model makes it possible to predict the number of elements of precision farming technologies, depending on various indicators of the development of the industry, first of all, the availability of investment resources. Executive authorities, heads and specialists of agricultural organizations can use this model to predict the number of elements of precision farming technologies being introduced to justify management decisions in this area.

Keywords: agriculture, precision farming, precision farming technologies, modeling, mathematical model

Основные положения

- наибольшее число технологий точного земледелия в сельском хозяйстве Среднего Урала относится к спутниковому мониторингу транспортных средств (432 единицы), системам параллельного вождения (74 единицы), определению границ земельных угодий (17 единиц);

- для повышения эффективности внедрения технологии точного земледелия предложено выполнить моделирование процесса внедрения этих технологий. В качестве переменных модели выбрано количество элементов технологий точного земледелия, применяемых в сельском хозяйстве Свердловской области;

- в качестве ограничений модели были использованы затраты на содержание оборудования, используемого для реализации системы точного земледелия, объем инвестиций на приобретение данного оборудования и трудовые затраты при его эксплуатации. В качестве направления оптимизации модели была выбрана максимизация экономического эффекта от внедрения элементов точного земледелия;

- получена целевая функция, позволяющая прогнозировать количество элементов технологий точного земледелия в зависимости от различных показателей развития отрасти, прежде всего, наличия инвестиционных ресурсов;

- органы исполнительной власти, руководители и специалисты организаций сельского хозяйства могут использовать полученную модель для прогнозирования количества внедряемых элементов технологий точного земледелия для обоснования управленческих решений в этой области.

Введение

Цифровизация отечественного сельского хозяйства направлена на освоение и переход к современным агротехнологиям, которые уже более 20 лет применяются в развитых странах мира [1, 2, 3]. Понятие Precision agriculture можно определить как характеристику почвенных условий на уровне поля для землеустройства [4]. Существуют и другие подходы, в частности, precision agriculture - это концепция управления, основанная на наблюдении, измерении и реагировании на изменчивость внутри полей в сельскохозяйственных культурах [5]. Одним из компонентов таких технологий является точное земледелие, которое предполагает комплексное использование современных достижений по использованию ГИС технологий, дистанционного зондирования земли, внедрение различных датчиков и системы навигации сельскохозяйственной техники. Преимуществами технологий точного земледелия является ресурсосберегающее производство растениеводческой продукции, основанное на точечном внесении удобрений и средств защиты растений, что позволяет полностью использовать потенциал почвенного покрова и сельскохозяйственных культур. Другим важным преимуществом технологии почвенного покрова является оптимизация технологических сроков возделывания сельскохозяйственных культур на основе составления цифровых карт полей и карт - заданий в сельскохозяйственных организациях. По мнению ряда российских исследователей, Афанасьева и др., «точное земледелие базируется на возможностях современных геоинформационных систем, позволяющих оперативно, в режиме on-line определять координаты работающих сельскохозяйственных машин и таким образом регулировать технологические режимы в соответствии с конкретными условиями в отдельных точках и на отдельных участках поля» [6]. Вместе с тем по состоянию на 2018 лишь 1% организаций отрасли применяет цифровые технологии, что существенно снижает конкурентоспособность отечественного сельского хозяйства. Актуальность темы исследования обусловлена низкими темпами внедрения технологий точного земледелия в сельскохозяйственное производство и необходимость повышения точности прогнозирования данного процесса.

Материалы и методы исследований

Важным является определение условий применения данных технологий в сельском хозяйстве. Согласно гипотезе Нортона и Суинтона [7] технологии точного сельского хозяйства в первую очередь будут применяться в крупных сельскохозяйственных организациях с большим инвестиционным капиталом на гектар [8]. Следует заметить, что техническое перевооружение сельского хозяйства, в том числе внедрение технологий точного земледелия, связано со значительными капитальными вложениями. Однако финансовые возможности российских сельскохозяйственных производителей носят ограниченный характер. Это вызывает необходимость соответствующей поддержки со стороны органов государственной власти. К примеру, на поддержку сельскохозяйственных производителей в Евросоюзе расходуется до 30% бюджета [9]. Можно предположить, что с ростом величины субсидий фермерам будет повышаться уровень технической оснащенности. Однако данное предположение требует отдельного исследования.

Цель исследования - выполнить моделирование процесса внедрения технологий точного земледелия в Свердловской области.

точный земледелие технология свердловский

Задачи

1. Проанализировать использование технологий точного земледелия в Свердловской области.

2. Выявить закономерности использования технологий точного земледелия в сельскохозяйственных организациях различной организационной структуры.

3. Определить экономические и ресурсные характеристики, ограничивающие уровень внедрения элементов точного земледелия в Свердловской области.

4. Разработать оптимизационную модель по внедрению элементов точного земледелия в Свердловской области с учетом ограничивающих факторов.

Результаты исследований и их обсуждение

Полученные результаты доказывают, что в Свердловской области наиболее широко используются системы информатизации и мониторинга транспортных систем, что позволяет сельскохозяйственным организациям повысить качество производимых сельскохозяйственных работ, использовать технику в темное время суток и снизить воздействия «человеческого фактора» [10].

Наибольшее число технологий точного земледелия в сельском хозяйстве Среднего Урала относится к спутниковому мониторингу транспортных средств (432 единиц), системам параллельного вождения (74 единицы), определению границ земельных угодий (17 единиц%). Спутниковый мониторинг транспортных средств широко используется в сельском хозяйстве для контроля перемещения транспортных средств и управления производством на больших территориях. В сельском хозяйстве Среднего Урала спутниковый мониторинг транспортных средств осуществляется с использованием GNSS на базе системы Г лонасс. Спутниковые приемники устанавливаются на транспортные средства, в том числе трактора, комбайны, автобусы и грузовые автомобили, что позволяет контролировать перемещения этих транспортных средств. Системы параллельного вождения широко используются на комбайнах и тракторах для снижения количества ошибок водителей за счет точного определения местоположения на поле (которое зачастую трудно точно определить визуально) и компенсировать усталость водителей. Определение границ полей с использованием спутниковых систем навигации позволяет получить актуальные данные о размере земельных участков. Для определения границ полей использованы спутниковые приемники: Глонасс «WialonHosting, Глонасс Trimble ES 250; Глонасс «Wialonloka 1» и многие другие. Таким образом, в большинстве случаев используются встроенные сенсоры, прикрепленные к оборудованию (тракторам, комбайнам и т.д.), а также оптические датчики, смарт -камеры, GNSS датчики и другие устройства (рисунок 1).

По данным аналитического обзора Кубанского ГАУ [10] Свердловская область занимает 14 место по количеству хозяйств и 17 место по площади, где используются элементы технологии точного земледелия. На основе изучения статистических данных 47 ведущих сельскохозяйственных предприятий Свердловской области, в том числе 16 сельскохозяйственных кооперативов, 19 обществ с ограниченной ответственностью, 8 акционерных обществ, 4 крестьянских (фермерских) хозяйств, выявлено, что наибольшая доля из выбранных элементов точного земледелия приходится на спутниковый мониторинг транспортных средств (более 80%) и на оборудование для параллельного вождения (около 14%). На долю оборудования для определения границ полей с использованием спутниковых систем навигации приходится 3%. Совокупная доля остальных элементов точного земледелия не превышает 2% (рисунок 1).

Рисунок 1 Количество используемых на территории Свердловской области элементов точного земледелия

Можно выделить структуру отдельных групп сельскохозяйственных товаропроизводителей, применяющих технологии точного земледелия. В обществах с ограниченной ответственностью и сельскохозяйственных кооперативах доля оборудования для спутникового мониторинга транспортных средств составляет 76-78%, а оборудование для параллельного вождения составляет 16,9-17,8%. Доля оборудования для определения границ полей с использованием спутниковых систем навигации составляет 3,7-4,1%. В акционерных обществах доля оборудования для спутникового мониторинга транспортных средств увеличивается до 94,5%, а доля оборудования для параллельного вождения и оборудования для определения границ полей с использованием спутниковых систем навигации снизилась до 4,1 и 0,7%, соответственно. В крестьянских (фермерских) хозяйствах наблюдается несколько иная структура. Наибольшая доля для этих предприятий составила по оборудованию для параллельного вождения (66,7%), на долю оборудования спутникового мониторинга транспортных средств и оборудования для определения границ полей с использованием спутниковых систем навигации приходится по 16,7% (рисунок 2).

Рисунок 2 Доля используемых элементов точного земледелия в разрезе отдельных групп сельскохозяйственных товаропроизводителей Свердловской области

Для анализа эффективности внедрения элементов точного земледелия в сельскохозяйственных предприятиях Свердловской области была построена оптимизационная модель.

В модели использовались следующие основные переменные:

Х1 - оборудование для спутникового мониторинга транспортных средств;

Х2 - оборудование для определения границ полей с использованием спутниковых систем навигации;

Х3 - оборудование для параллельного вождения;

Х4 - оборудование для дифференцированного опрыскивания сорняков;

Х5 - оборудование по составлению цифровых карт урожайности;

Х6 - оборудование для дифференцированного посева;

Х7 - оборудование для дифференцированного внесения удобрений;

Х8 - оборудование для локального отбора почвы в системе координат.

При составлении модели использовались среднестатистические данные по Свердловской области по эксплуатации и обслуживанию оборудования для точного земледелия (таблица 1).

Таблица 1

Экономические показатели по эксплуатации и обслуживанию оборудования для точного земледелия в Свердловской области

Элементы точного земледелия

Общий эффект на 1 единицу, руб.

Затраты на 1 единицу, руб.

Инвестиции, руб-

Затраты труда, чел.час

Спутниковый мониторинг транспортных средств

60769,4

39000

1296000

289440

Определение границ полей с использованием спутниковых систем навигации

8120,0

32500

54400

850

Параллельное вождение

52750,0

35500

185000

49580

Дифференцированное опрыскивание сорняков

63242,2

55500

12000

120

Составление цифровых карт урожайности

16240,0

45200

4000

2000

Дифференцированный посев

100454,4

95000

90000

2080

Дифференцирование внесение удобрений

57498,1

45200

8000

1200

Локальный отбор почвы в системе координат

12180,0

45200

4000

2500

Анализ экономических показателей технологии точного земледелия показал, что наибольший экономический эффект может быть получен при внедрении оборудования для дифференцированного посева, при этом самыми трудозатратными являются такие элементы точного земледелия, как спутниковый мониторинг транспортных средств, параллельное вождение, но вместе с тем эти элементы имеют минимальные значения по ежегодным текущим затратам на их обслуживание.

В качестве направления оптимизации модели была выбрана максимизация экономического эффекта от внедрения элементов точного земледелия. Таким образом, целевая функция модели имеет следующий вид:

Z = 60,77Х1 - 8,12Х7 - 52,75Хз - 63,24Х4 - 16,24Х5 - 100,45Хб - 57,50Х7 - 12,18Х8--max

В качестве ограничений модели были использованы затраты на содержание оборудования, используемое для реализации системы точного земледелия, объем инвестиций на приобретение такого оборудования и трудовые затраты при его эксплуатации (таблица 2).

Таблица 2

Система ограничений оптимизационной модели

№ п/п

Наименование ограничения

Основные переменные

Тип ограничения

Правая часть

Х1

Х2

хз

Х4

Х5

Х6

Х7

Х8

1

Затраты на 1 единицу, т. руб.

39,0

32,5

35,5

55,5

45,2

95,0

45,2

45,2

<

2650

2

Инвестиции, т. руб.

1296,0

54,4

185,0

12,0

4,0

90,0

8,0

4,0

<

31000

3

Затраты труда, чел. час

289440

850

49580

120

2000

2080

1200

2500

<

7200000

При решении оптимизационной задачи по внедрению элементов точного земледелия для Свердловской области были получены результаты, представленные в таблице 3.

Таблица 3

Результат решения оптимизационной задачи

№ п/п

Основная переменная

Обозначение

Значение, ед.

1

Оборудование для спутникового мониторинга транспортных средств

Х1

15

2

Оборудование для параллельного вождения

Х3

58

Разработанная оптимизационная модель отражает общую тенденцию, направленную на приоритетное использование систем мониторинга и контроля транспортных средств на территории Свердловской области. Такая закономерность во многом обусловлена достаточно низким значением текущих затрат на обслуживание таких систем и достаточной очевидностью на их преимущества, связанные с экономией времени и повышением качества выполненных работ. Выполненные исследования являются попыткой систематизировать имеющееся сведения о состоянии дел по применению технологии точного земледелия в Свердловской области и могут быть использованы при дальнейшей работе по составлению «дорожной карты» внедрения технологий точного земледелия в регионе.

Заключение

Таким образом, реализация модели позволит получить ежегодный экономический эффект в размере 3,98 млн руб. при этом достаточно внедрение оборудования для спутникового мониторинга транспортных средств и параллельного вождения. Недоиспользованным остается трудовой ресурс в размере 917,89 чел./ч. Органы исполнительной власти, руководители и специалисты организаций сельского хозяйства могут использовать данную модель для прогнозирования количества внедряемых элементов технологий точного земледелия для обоснования управленческих решений в этой области.

Список источников

1. Anselin L., Bongiovanni R., Lowenberg-DeBoer J. A spatial econometric approach to the economics of site-specific nitrogen management in corn production // American Journal of Agricultural Economics. 2004. No 86 (3). Р. 675-687. DOI: 10.1111/j.0002-9092.2004.00610.x.

2. Bongiovanni R., Lowenberg-DeBoer J. Economics of Variable Rate Lime in Indiana // Precision Agriculture. 2000. No 2 (1). Р. 55-70.

3. Bullock D., Lowenberg-DeBoer J. Using Spatial Analysis to Study the Values of Variable Rate Technology and Information // Journal of Agricultural Economics. 2007. No 58(3). P. 517-535.

4. Robert P. C. Characterisation of soil conditions at the field level for soil specific management // Geodermа. 1993. No 60 P. 57-72.

5. Pallottino F., Biocca M., Nardi P., Figorilli S., Menesatti P., Costa C. Science mapping approach to analyze the research evolution on precision agriculture: world, EU and Italian situation Precision agriculture. Vol. 19. Issue С.6-.: 1011-1026.

6. Афанасьев Р.А. Агрохимическое обеспечение точного земледелия / Проблемы агрохимии и экологии. 2008. № 3. С. 46-52.

7. Norton G., Swinton S. Precision Agriculture: Global Prospects and Environmental. 2000. P. 18. DOI: 10.22004/ag.econ.197207.

8. Casa R., & Castrignano A. Analysis of spatial relationships between soil and crop variables in a durum wheat feld using a multivariate geostatistical approach // European Journal of Agronomy. 2008. 28 (3). P. 331-342.

9. Алтухов А.И., Семин А.Н., Семенова Е.И., Кислицкий М.М., Бородкин А.Е. Агропродовольственный сектор россии в условиях "больших вызовов": проблемы, риски, новые возможности. М.: Изд-ство: Фонд «Кадровый резерв», 2019. 416 с.

10. Труфляк Е. В., Курченко Н.Ю., Креймер А.С. Мониторинг и прогнозирование в области цифрового сельского хозяйства по итогам 2018 г. Краснодар: КубГАУ, 2019. 100 с.

References

1. Anselin, L., R. Bongiovanni and J. Lowenberg-DeBoer. A spatial econometric approach to the economics of site-specific nitrogen management in corn production. American Journal of Agricultural Economics, 2004, no. 86 (3), pp. 675-687. DOI: 10.1111 / j.0002-9092.2004.00610.x.

2. Bongiovanni, R. and J. Lowenberg-DeBoer. Economics of Variable Rate Lime in Indiana. Precision Agriculture, 2000, no. 2 (1), pp. 55-70.

3. Bullock, D. and J. Lowenberg-DeBoer. Using Spatial Analysis to Study the Values of Variable Rate Technology and Information. Journal of Agricultural Economics, 2007, no. 58 (3), pp. 517-535.

4. Robert P.C. Characterization of soil conditions at the field level for soil specific management. Geoderma, 1993, no. 60, pp. 57-72.

5. Pallottino, F., M. Biocca, P. Nardi, S. Figorilli, P. Menesatti and C. Costa. Science mapping approach to analyze the research evolution on precision agriculture: world, EU and Italian situation Precision agriculture, Vol. 19, Issue: 6-.: 1011-1026.

6. Afanasyev, R.A. Agrochemical support of precision farming. Problems of agrochemistry and ecology, 2008, no. 3, pp. 46-52.

7. Norton, G. and S. Swinton. Precision Agriculture: Global Prospects and Environmental, 2000, P. 18. DOI: 10.22004/ag.econ.197207.

8. Casa, R. and A. Castrignano. Analysis of spatial relationships between soil and crop variables in a durum wheat feld using a multivariate geostatistical approach. European Journal of Agronomy, 2008, no. 28 (3), pp. 331-342.

9. Altukhov, A.I., A.N. Semin, E.I. Semenova, M.M. Kislitsky and A.E. Borodkin. The agri-food sector of Russia in the face of "big challenges": problems, risks, new opportunities. Moscow: Publishing house: Fund "Personnel reserve", 2019. 416 p.

10. Truflyak, E.V., N.Yu. Kurchenko and A.S. Kreimtr. Monitoring and forecasting in the field of digital agriculture at the end of 2018. Krasnodar: KubSAU, 2019. 100 p.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.