WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

 

На правах рукописи

ИГНАТЬЕВ Виктор Михайлович

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОДУКТИВНОСТИ ОРОШЕНИЯ

НА МЕЛИОРАТИВНЫХ СИСТЕМАХ

СЕВЕРНОГО КАВКАЗА

Специальность 06.01.02 –

Мелиорация, рекультивация и охрана земель

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

Новочеркасск  2008

Работа выполнена в Федеральном государственном образовательном

учреждении высшего профессионального образования

«Новочеркасская государственная мелиоративная академия»

Научный консультант

доктор технических наук, профессор,

член-корреспондент РАСХН,

Заслуженный деятель науки РФ

Ольгаренко Владимир Иванович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор,

академик РАСХН,

Заслуженный деятель науки и техники РФ,

Григоров Михаил Стефанович;

доктор технических наук, ст. научный сотрудник

Городничев Валерий Иванович;

доктор технических наук, профессор

Кравчук Алексей Владимирович

Ведущая предприятие

ФГОУ ВПО «Кубанский государственный

аграрный университет»

Защита состоится 26 декабря  2008 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета ДМ 220.049.01. в ФГОУ ВПО «Новочеркасская государственная мелиоративная академия» по адресу: 346428, г. Новочеркасск, Ростовской области, ул. Пушкинская 111, ауд. 339, факс (86352) 45-164.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО «НГМА», с авторефератом – на сайте Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки Минобразования и науки РФ referat_vak@ministry.ru.

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью предприятия, просим направлять ученому секретарю диссертационного совета.

Автореферат разослан  ___  ноября 2008 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат сельскохозяйственных наук,

профессор, Заслуженный мелиоратор РФ

Г.А. Сенчуков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. 90 % продовольствия на Земле поставляет сельское хозяйство. На долю остальных источников, таких как дикоросы, продукты охоты и моря, приходится всего 10%. Продовольствие – основной регулятор численности населения на Земном шаре, которое увеличилось за последние 40 лет вдвое. Для успешного решения указанной проблемы при таких темпах роста численности населения необходимо, чтобы площадь орошаемой пашни ежегодно увеличивалась на 0,5 %.

За прошедшие 15 лет площадь орошаемых земель в России и на Северном Кавказе сократилась почти на 60 %, в то время как основой стабилизации сельскохозяйственного производства является рост орошаемых земель и повышение эффективности их использования. В Южном Федеральном округе (ЮФО) проживает около 20 % населения Российской Федерации, а запасы пресной воды составляют 1 % от запасов пресных вод страны. Забор воды на нужды орошения в среднем по России составляет 7800 мз воды на 1 га орошаемых земель. На оросительных системах Северного Кавказа значительная часть воды теряется при её транспортировке на поля орошения, что указывает на неэффективность использования водных ресурсов.

Рентабельность производства основных видов растениеводческой продукции на оросительных системах Северного Кавказа за последние 10 лет имеет значительные колебания, что указывает на нестабильность производства. В «Основных направлениях агропромышленной политики Правительства РФ на 2001-2010 годы» стабилизации сельскохозяйственного производства в стране уделяется особое внимание.

Актуальность темы диссертационной работы и выбора объекта научного исследования обоснована необходимостью стабилизации сельскохозяйственного производства, что возможно с помощью адекватного планирования, прогнозирования и программирования этого процесса в первичном звене производства – в хозяйстве. Решению этих проблем и посвящена диссертационная работа, которая имеет важное научно-производственное значение для стабилизации производства продукции орошения в стране.

Степень разработанности проблемы. Отметим, что в настоящее время имеется много научных и научно-методических работ, посвященным проблемам сельскохозяйственного производства на макро и мезо уровнях. Прогнозирование и планирование постоянно используют при управлении сельскохозяйственным производством, а также для прогнозирования продуктивности на орошаемых землях. Исследования в области оценки природных и экономических аспектов сельскохозяйственного производства сопряжено с преодолением больших методологических трудностей, возникающих из-за сложности проблемы, необходимости учёта значительного количества факторов природной среды и ресурсной обеспеченности производственной системы.

Значительный вклад в совершенствование планирования мелиорации и сельскохозяйственное производства при орошении внесли Х.А. Ахмедов, Г.Т. Балакай, С.Я. Безднина, Я.В. Бочкарев, Е.П. Галямин, Г.П. Гельцер, В.И. Городничев, Д.П. Гостищев, М.С. Григоров, А.Д. Гумбаров, Н.А. Иванова, И.Н. Ильинская, Б.М. Кизяев, Л.В. Кирейчева, А.В. Колганов, А.Н. Костяков, А.В. Кравчук, И. П. Кружилин, Б.С. Маслов, М.Ф. Натальчук, В.И. Ольгаренко, Г.В. Ольгаренко, В.П. Остапчик, С. Р. Оффенгенден, Ю.П. Поляков, Л.М. Рекс, Г.А. Сенчуков, А.Ю. Черемисинов, И.А. Шаров, Б.А. Шумаков, Б.Б. Шумаков, В.Н. Щедрин, Р.А. Халбаева, Н.А. Янишевский и другие учёные.

Важные теоретико-методологические аспекты математического моделирования производства отражены в работах отечественных учёных Ю.М. Ермольева, Л.В. Канторовича, В.А. Кардаша, П.Я. Кочиной, В.Л. Макарова, В.С. Немчинова, В.В. Новожилова, В.Г. Пряжинской, О.Г. Соломонии, Н.П. Федоренко и других. Разработкой оптимизационных моделей в сельскохозяйственном производстве на микро уровне занимались М.Е. Браславец, Е.В. Кузнецов, А.Ф. Чудновский, Л.Н. Усенко и другие учёные.

Несмотря на то, что поиск решения упомянутых проблем осуществляется постоянно, до сих пор ещё недостаточно исследован комплекс вопросов, связанных с планированием сельскохозяйственного производства при орошении в условиях производственных организаций различного типа, оценки их продуктивности и оптимальности планирования. Работа выполнена в ФГОУ ВПО «Новочеркасская государственная мелиоративная академия» на кафедре Эксплуатации мелиоративных систем в соответствии с планом научно-исследовательских работ в рамках государственной комплексной программы «Повышение плодородия почв России» на 2000-2010 гг.

Объектом исследования являются продуктивность сельскохозяйственных предприятий на оросительных системах Северного Кавказа.

Цель - установление основных закономерностей, влияющих продуктивность орошения на мелиоративных системах Северного Кавказа, и построение адекватных математических моделей.

Задачи:

  • анализ проблем эффективности орошения в хозяйствах различных форм собственности на оросительных системах Северного Кавказа;
  • индикаторный анализ и оценка влияния различных групп факторов на продуктивность сельскохозяйственных культур орошаемой зоны;
  • обоснование и построение системы технико-экономических показателей, характеризующих взаимодействие ресурсных и природно-климатических факторов на урожайность сельскохозяйственных культур в условиях орошения;
  • обоснование выбора эффективной поливной техники, используемой на оросительных системах;
  • разработка моделей планирования водопользования в хозяйствах;
  • анализ и прогнозирование продуктивности орошения в хозяйствах на мелиорируемых землях Северного Кавказа.

Теоретической и методологической основой исследования явились труды отечественных и зарубежных учёных; монографии, посвященные изучению данной проблемы; материалы научных конференций и семинаров по инженерно-экологическим проблемам сельскохозяйственного производства. При решении научных проблем использовались современные методики организации, проведения и анализа полученных данных и в том числе системный анализ, методы математического программирования, прикладной статистики и моделирования. Автором использован как отечественный, так и зарубежный опыт применения математического моделирования.

Информационно-эмпирическая база исследования. Информационную базу образуют статистические данные Федерального бюро статистики, Росгидромета России, Министерства сельского хозяйства РФ и Ростовской области, а также данные, опубликованные в областных периодических изданиях и электронных средствах информации, данные опытных мелиоративных станций РосНИИПМ, управлений оросительных систем Северного Кавказа.

Использовались процессор MS Excel и пакеты STATISTICA, MathCAD.

Научная новизна:

  • усовершенствована концепция оптимизации продуктивности орошении, обеспечивающая повышение эффективности планирования и прогнозирования сельскохозяйственного производства;
  • усовершенствован методологический подход к построению системы моделей на основе использования статистических методов для оценки влияния различных групп факторов на уровень продуктивности орошения;
  • обоснована и построена система интегральных показателей, характеризующих природу и климат; плодородие почв; качество оросительной воды, воздушной среды, системы водопользования, обеспечивающая адекватную оценку продуктивности орошения на мелиоративных системах Северного Кавказа;
  • уточнена методика прогнозирования динамики урожайности сельскохозяйственных культур и управляющих воздействий в хозяйствах, обеспечивающих стабильность продуктивности сельскохозяйственного производства на орошаемых землях;
  • разработаны модели производственных функций с учётом трудовых и других видов затрат, обеспечивающих повышение эффективности возделывания сельскохозяйственных культур;
  • предложены оптимизационные модели планирования продуктивности орошения с учётом энергетических и стоимостных показателей при  различной обеспеченности интегрированными ресурсами.

На защиту выносятся:

- усовершенствованная концепция оптимизации продуктивности орошения на основе декомпозиционного подхода и имитации работы каждого элемента объединенной модели;

- системы моделей и интегральных показателей, которые оценивают влияние различных групп факторов на продуктивность орошения и обеспечивают стабильность повышения продуктивности орошении на агроэкосистемах;

- усовершенствованная методика прогнозирования динамики урожайности сельскохозяйственных культур;

- модели производственных функций с учётом трудовых и других видов затрат, обеспечивающие рационализацию технологии орошения и проведения хозяйственного плана водопользования;

- оптимизационные модели эффективности производства продукции в хозяйствах при орошении на энергетическом и стоимостном уровне в условиях различной обеспеченности ресурсами.

Практическая значимость полученных результатов диссертационного исследования заключается в возможности применения разработанных моделей, методов, методик и рекомендаций для принятия оптимальных решений, повышающих продуктивность сельскохозяйственного производства при орошении. Водохозяйственным и сельскохозяйственным организациям страны предложены системы моделей, позволяющие оценить состояние сельскохозяйственного производства в хозяйстве и тенденции его развития; интегральные показатели, оценивающие влияния различных факторов на продуктивность орошения; методика прогнозирования урожайности сельскохозяйственной культуры; модели оценки и планирования водопользования в хозяйстве при орошении.

Результаты диссертационного исследования внедрены в практику расчётов водопользования. Результаты работы внедрены в виде нормативных документов, математических моделей и программного обеспечения в Ростовской области, в республике Дагестан и в Краснодарском крае.

Апробация исследования. Результаты диссертационной работы доложены и получили положительную оценку на международных и всероссийских научно-практических конференциях: «Научное обеспечение эффективности использования мелиорируемых земель» (Москва, 1987); «Повышения эффективности мелиоративного состояния орошаемых земель» (Ставрополь, 1987); «Проблемы мелиорации и экономики юга России» (Новочеркасск, 1993); «Экологические аспекты эксплуатации гидромелиоративных систем и использования орошаемых земель» (Новочеркасск, 1996); «Мелиорация, эксплуатация, охрана природы и комплексное использование водных ресурсов» (Новочеркасск, 1998, 1999); научной секции Россельхозакадемии «Эксплуатация гидромелиоративных систем» (1996 - 2002); «Вода: экология и технология» ЭКВАТЭК (Москва, 2002, 2004); Международных конференциях, проводимых ЮРГТУ (Новочеркасск, 1992-2008); «Математические методы в технике и технологиях» (Тамбов, Ростов-на-Дону, Кострома, Казань, Воронеж, 2002-2006).

Публикации. По результатам выполненных диссертационных исследований опубликовано 150 работ, в том числе 8 статей в журналах, рекомендованные ВАК Министерства образования и науки РФ для публикации материалов докторских диссертаций, шесть монографий, 12 нормативных документов.

Личный вклад. Обоснование, постановка проблемы, формирование научной идеи и задач исследований, а также методологического подхода к их реализации, теоретические и экспериментальные обоснования, анализ и формулировка положений, построение моделей и внедрение в производство осуществлены лично автором.

Структура работы включает введение, шесть глав, выводы и предложения производству. Список использованных источников состоит из 401 наименования. Приложений 2. Общий объем диссертации - 273 страницы, в том числе 16 рисунков и 55 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы, сформулированы цели и задачи исследований; проведен анализ имеющихся методологических подходы к её решению; представлены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе диссертационной работы «Анализ результатов продуктивности орошения» рассматривается хозяйства как сложные открытые системы. Применение и использование теории полезности позволили оценить эффективность хозяйственной системы; предложить проекты развития систем, учитывая случайность отказов, неплановых ремонтов, неполадок и аварий, вызванных природными и технологическими явлениями; оценить продуктивность орошения в хозяйствах в течение всего жизненного цикла.

Анализ динамики объёма производства продукции растениеводства по категориям хозяйств Ростовской области за 2001-2006 гг. (Ростовстат), приведенный в таблице 1, показывает общую тенденцию его увеличения в крупных сельскохозяйственный организациях и в фермерских хозяйствах.

Таблица 1 - Структура сельскохозяйственной продукции в хозяйствах Ростовской области

в 2001-2006 гг. (%)

Категории хозяйств

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Сельскохозяйственные организации

31,2

36,9

42,2

45,7

45,0

41,9

Хозяйства населения

63,5

57,1

49,5

44,6

45,2

49,7

Крестьянские (фермерские) хозяйства

5,3

6,0

8,3

9,7

9,8

8,4

В связи с этим представляет интерес структура объемов производства основных видов сельскохозяйственной продукции в фермерских хозяйствах, приведенная в таблице 2. Анализ данных показывает, что урожайность сельскохозяйственных культур, полученная в фермерских хозяйствах в 2006 г. ниже, чем урожайность крупных предприятий. Так, производя 1,7 т/га зерна после обработки, фермерские хозяйства занимают 19,6 % пашни, отводимой под зерновые в регионе. Производство семян подсолнечника в фермерских хозяйствах области составляет 22,8 % от объема производства, а занимаемая площадь под эту культуру – 29,4 % или 319,3 тыс. га.

Таблица 2 - Структура производства сельскохозяйственной  продукции в фермерских хозяйствах, % от всей продукции Ростовской области

Продукция

1995

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Зерно (после доработки)

5,0

9,9

9,9

13,8

16,7

16,7

15,8

Сахарная свёкла

-

10,0

9,6

6,3

8,8

6,3

16,7

Семена подсолнечника

14,4

14,8

15,9

20,2

20,1

21,1

22,8

Картофель

0

0,2

0,1

0,3

0,3

0,5

1,1

Овощи (всего)

1,2

1,3

3,0

3,2

1,4

1,2

1,5

Сравнение объёмов производства сельскохозяйственной продукции в фермерских хозяйствах и распределения посевных площадей под эти культуры приведены в таблице 3.

Таблица 3 - Распределение посевных площадей в фермерских хозяйствах, тыс. га

Годы

Посевная площадь

в том числе, в  % от пашни хозяйства

Зерновые

Технических

Картофеля и овощей

Кормовых культур

2002

565,4

18,4

28,5

6,4

4,6

2003

611,7

20,1

31,2

5,1

5,5

2004

608,6

20,1

29,4

5

5,5

2005

627,2

19,5

29,2

5,9

6,2

В статистической отчётности Ростовской области за 2007 г. указываются основные финансовые показатели деятельности сельскохозяйственных предприятий (таблица 4), число которых из-за убыточности сокращается, а общая их рентабельность возрастает. Среднегодовая численность работников в хозяйстве также сокращается от 204,9 чел. в 2001 г. до 181,6 чел. в 2005 г.

При успешной финансовой деятельности в хозяйствах населения при выделении земельной пашни и возможности аренды сельскохозяйственной техники образуются новые фермерские хозяйства, в связи с чем, при анализе деятельности последних необходимо учитывать один из основных ресурсов – земельный надел фермерского хозяйства.

Таблица 4 - Основные показатели сельскохозяйственной деятельности предприятий Ростовской области за 2001-2006 гг.

Показатели

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Число сельскохозяйственных предприятий (на конец года), шт.

856

880

924

743

708

640

Среднегодовая численность работников, тыс. чел.

175,4

162,0

153,8

142,0

131,8

116,2

Балансовая прибыль, млн руб.

-1113,7

905,7

1169,7

1723,7

1117,1

2313,9

Среднегодовая численность работников в хозяйстве, чел.

204,9

184,1

166,5

191,1

186,2

181,6

Рентабельность всей хозяйственной деятельности, %

-34,2

22,2

19,1

21,1

10,9

21,3

Число убыточных предприятий, шт

670

315

294

187

188

150

% от общего числа

78,3

35,8

31,8

25,2

26,6

23,4

Все показатели и факторы, влияющие на производство в хозяйстве, являются функциями времени и связаны между собой с помощью функций запаздывания. Поэтому процесс управления сельскохозяйственного производством должен рассматриваться во времени. Схема анализа процесса управления производством в хозяйстве приведена на рисунке 1.

Рисунок 1 - Схема процесса управления сельскохозяйственным производством в хозяйстве

В качестве лица принимающего решение (ЛПР) выступает руководитель или совет хозяйства. В роли входных управляемых переменных выступают все факторы, которые могут изменяться при управлении производством (площадь орошения, культуры, численность работников, объем основных фондов, оборотные средства, почвы и механизмы). В роли внешних воздействий выступают природно-климатические факторы. Регулирование использования ресурсов осуществляется ЛПР. Выходные переменные – продуктивность при орошении. Изображенные на рисунке 1 природно-климатические ресурсы и входные управляемые переменные образуют совокупность факторов, влияющих на процесс сельскохозяйственного производства.

Основная задача при управлении такой динамической системой заключается в следующем: определить основные факторы воздействий на сельскохозяйственное производство; выявить эффективные управляющие ресурсы, оказывающие значительное влияние на продуктивность орошения в хозяйстве.

Проведен анализ существующей системы показателей оценки эффективности сельскохозяйственного производства. На основе методов системного анализа разработаны детальный, аналитический и эмпирический подходы к оценке эффективности, описаны критерии оценки и возникающие риски производства в хозяйственных системах.

Аналитический подход основан на рассмотрении сельскохозяйственного производства в виде «черного ящика», испытывающего влияние различных групп факторов, влияние которых задается в виде установленной последовательности и оценивается не только как одномерная статистическая величина, но и как совокупность многомерных случайных величин.

Проведен анализ различных моделей от простого временного ряда или пары временных рядов до построения сложной оптимизационной модели управления сельскохозяйственным производством с учетом  установления необходимой целесообразности распределении ресурсов и оценки влияния совокупностей факторов на основные показатели продуктивности орошения (рисунок 2).

Проведены проверки выборок на однородность с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. Определено соответствие выборок одному из основных законов распределения.

Предложена методика проведения статистического исследования, включающая следующую последовательность действий:

  • изучение отдельных факторов, как простых выборок;

Рисунок  2 – Влияние совокупностей факторов на продуктивность орошения

  • проведение корреляционного анализа основных показателей продуктивности орошения и исходных факторов, оценка степени взаимосвязи и отсев отдельных факторов;
  • снижения размерности задачи с использованием метода главных компонент;
  • построение и оценка регрессионных зависимостей между группами факторов.

Оценку влияния группы факторов на продуктивность орошения целесообразно проводить с помощью метода главных компонент, позволяющего перейти к латентным ортогональным показателям, количество которых значительно меньше количества исходных факторов.

Проведённый анализ позволил разработать причинно-следственную диаграмму Исикавы влияния факторов на продуктивность орошения, которая приведена на рисунке 3.

Во второй главе «Моделирование влияния факторов на продуктивность орошения» описан процесс оценки влияния природных факторов на продуктивность орошения, которые являются постоянной формой использования природных ресурсов. Почвенно-климатические зоны орошения Северного Кавказа обладают различными возможностями для производства сельскохозяйственной продукции, продуктивность которых зависит от большого количества факторов. Природные условия конкретных территорий в форме используемых ресурсов – солнечной энергии, тепла, влаги, земельных угодий составляют первооснову сельскохозяйственного производства. Развитие агропромышленного комплекса базируется на научно обоснованном учете и рациональном использовании природных, технических, экономических, общественных, организационных и хозяйственных факторов.

По данным Ростовской метеорологической обсерватории за последние 30 лет рассмотрен ряд метеорологических факторов, оценка влияния которых на урожайность сельскохозяйственных культур произведена с помощью кластерного анализа и метода главных компонент.

Факторы упорядочены по степени влияния на урожайность сельскохозяйственных культур с использованием коэффициента вариации метода главных компонент и корреляционного анализа. Результаты расчётов приведены в таблице 5.

Таблица 5 - Влияния метеорологических факторов на урожайности культур

Метод главных компонент

Культура

Достоверность, %

Последовательность уменьшения

влияния факторов

Озимая пшеница

95,2

ΣT,ΣD,E,N,X,W,R,Q,Qф,T,D,B,Yо,V,K

Кукуруза на зерно

95,21

ΣT,ΣD,E,N,X,W,R,Q, Yк, Qф,T,D,B,V,K

Люцерна на корм

95,16

ΣT,ΣD,E,N,X,W,R,Q, Qф,T,D,B, Yл,V,K

Корреляционный анализ

Культура

Последовательность уменьшения

значений коэффициентов факторов

Озимая пшеница

Qф,Q,R,T,ΣT,W,E,K,ΣD,D,X,B,N,V

Кукуруза на зерно

W,K,X,R,Qф,Q,E,ΣD,D,N,B, ΣT,T,V

Люцерна на корм

Qф,Q,R,W,ΣT,T,V,D,B,E,ΣD,D,X,N

Коэффициент вариации

K,V,W,X,ΣD,D,E,R,T,ΣT,N,B, Qф,Q

Исходными данными явились наблюдения Ростовской гидрометеорологической обсерваторией по станциям, расположенным на территории Ростовской области по следующим параметрам: температура воздуха (T), С; относительная влажность воздуха (R), %; скорость ветра (V), м / с; осадки (X), мм; начальная влажность почвы (W), м3 / га; испаряемость (E), мм; солнечная радиация (Q), ккал / см2; фотосинтетическая активная радиация (Qф), ккал/см2; радиационный баланс (B), ккал/см2; продолжительность солнечного сияния (N), час; сумма температур воздуха больше 10 С (ΣT), С; коэффициент увлажнения (К); дефицит влажности воздуха (D), мб; сумма дефицитов влажности воздуха (ΣD), мб. Количество параметров - 14. Число метеостанций - 21. Анализ таблицы 5 указывает степень влияния показателей на урожайность сельскохозяйственных культур. Например, на урожайность озимой пшеницы влияния показатели, расположенные по степени уменьшения корреляции: фотосинтетическая активная радиация, солнечная радиация, относительная влажность воздуха, : температура воздуха, сумма температур воздуха больше 10 С, начальная влажность почвы, испаряемость, коэффициент увлажнения, сумма дефицитов влажности воздуха, дефицит влажности воздуха, осадки, радиационный баланс, продолжительность солнечного сияния и скорость ветра.

Данные загрязнения поверхностных вод: растворенный кислород, кислотность, взвешенные вещества, кальций, магний, натрий и калий, гидрокарбонаты, хлориды, сульфаты, сумма ионов, биологическое потребление кислорода, азот аммонийный, азот нитритный, азот нитратный, фосфаты, железо общее, нефтепродукты, никель, цинк, хром общий, алюминий. По убыванию значений дисперсии в главной компоненте получена следующая последовательность влияния веществ по степени загрязнения: сумма ионов, хлориды, сульфаты, гидрокарбонаты, кальций, магний, натрий и калий, биологическое потребление кислорода.

Предлагается модель расчёта экологически безопасных поливных норм дождевания для различных типов почв с учетом гранулометрических свойств и показателя впитывания (по данным Э.В. Гришкова за 1983-1987 гг.). Величину эрозионно-допустимой поливной нормы М (мм) предлагается рассчитывать по следующей эмпирической зависимости        M = A⋅0,33d0,316 i,                         (1)

где d - средний диаметр капель, мм; i - средняя интенсивность дождя, мм/мин.; А = 475,4 для суглинков легких, А = 330,14 для суглинков средних, А = 223,7 для суглинков тяжелых, А = 173,2 для глинистых грунтов.

Влияние физических и химических свойств почвы на продуктивность орошения установлено с использованием метода главных компонент, корреляционного и регрессионного анализов. Оценивается влияние различных мелиоративных мероприятий на плодородие черноземных почв с учетом экономических факторов. Данные о влиянии 18 мелиоративных приемов на почвы в ОПХ "Изобильненское" Ставропольского края (данные Н.С. Скуратова) с помощью метода главных компонент  упорядочиваются следующим образом: Навоз (Н) 50 т/га + Фосфогипс (Ф) + Рыхление (Р) 45 см, Н 50 т/га + Ф + Р 65 см, Н 100 т/га + Ф + Р 45 см, Н 100 т/га + Ф + Р 65 см, Н 100 т/га + Ф, Ф + Р 65 см, Ф + Р 45 см, Н 100 т/га + Р 65 см, Н 100 т/га + Ф, Н 100 т/га + Р 45 см, Н 50 т/га + Р 65 см, Н 50 т/га + Р 45 см, Н 50 т/га, Н 100 т/га, Ф 5,4 т/га, Р 50 см, Р 45. Анализом компонент установлено, что вариант внесения 50 т/га навоза, 5 т/га фосфогипса и рыхления на глубину 45 см является наилучшим.

Производство зерна в мире с 1950 г. увеличилось более чем в 2,8 раза, что обеспечивалось интенсивным применением удобрений в сочетании с развитием ирригации и достижениями селекции сельскохозяйственных культур, наиболее отзывчивых к орошению и минеральным подкормкам. В Российской Федерации урожайность зерновых культур в весе после доработки с 1990 по 2003 гг. снизилась(таблица 6).

Таблица 6 - Урожайность зерновых культур в весе после доработки в Российской Федерации, Южном федеральном округе и Ростовской области с 1985 по 2004 гг. (т/га)

Годы

19985

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

Россия

1,47

1,95

1,41

1,8

1,71

1,53

1,31

1,49

ЮФО

2,05

3,24

3,03

3,01

2,97

2,48

1,92

2,13

Ростовская обл.

1,69

3,21

2,45

2,71

2,53

2,17

1,74

1,68

Годы

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

Россия

1,78

1,29

1,44

1,56

1,94

1,96

1,78

1,85

ЮФО

2,07

1,83

2,2

2,19

2,71

2,87

2,13

2,21

Ростовская обл.

1,72

1,56

1,73

1,73

2,5

2,54

1,78

2,32

Внесение минеральных удобрений в тех же регионах по сравнению с 1990 г. значительно сократилась (таблица 7).

Таблица 7 – Внесение минеральных удобрений (кг/га) в Российской Федерации,

Южном Федеральном округе и Ростовской области с 1990 по 2003 гг.

Годы

1990

1993

1994

1995

1996

1997

Россия

88,2

45,7

23,5

16,9

16,7

18,2

ЮФО

104,4

47,5

25,8

17,6

17,2

22,9

Ростовская обл.

76,3

28,4

8,9

7,3

5,9

9,9

Годы

1998

1999

2000

2001

2002

2003

Россия

15,9

14,9

18,7

19,1

21,4

21,1

ЮФО

19,6

18,1

21,5

25,6

33,2

31,9

Ростовская обл.

7,5

6,4

12,5

20,5

29,8

30,1

Для Ростовской области полученная зависимость урожайности зерновых культур от количества внесенных минеральных удобрений имеет вид

Yз = 1,6354 + 0,022⋅Ud,                                                (2)

где Yз - урожайность зерновых культур, ц/га; Ud – дозы минеральных удобрений, кг/га; при R2скор = 0,7.

На основании исходной информации по эффективности воэделывания сельскохозяйственных культур в различных регионах Северного Кавказа (Ростовская, Дагестанская опытно-мелиоративная станция, Грозненская опытно-мелиоративная станция, Сунженское опытное хозяйство Республики Ингушетия, хозяйства «Золотаревский», "Елкинский", "Янтарный", "Прогресс", имени Ленина Ростовской области) были построены модели выращивания сельскохозяйственных культур с использование метода главных компонент и регрессионного анализа. Основными наблюдаемыми факторами водно-пищевого режима являлись: плотность почвы (ρ), т/м; наименьшая влагоемкость (НВ), %; уровень питания азотом (N), кг/га; уровень питания фосфором (P), кг/га; уровень питания калием (K), кг/га; оросительная норма (M), м3/га; прибавка урожайности культуры (ΔY), т/га; гидротермический коэффициент (G); обеспеченность по дефициту водного баланса (F), %.

Для оценки влияния факторов и достоверности описания процесса выращивания сельскохозяйственных культуры использован метод главных компонент (МГК). Число опытных данных, достоверность главной компоненты, её вид и последовательности влияния факторов приведены в таблице 8, Установлено влияние факторов в следующей последовательности: M, N, F, P, HB, G, ρ. Оросительная норма (M) для всех рассматриваемых культур является фактором наибольшего влияния. Влияние гидротермического коэффициента (G)  незначительно.

Таблица 8 - Результаты построения главных компонент урожайности сельскохозяйственных культур

Культура

Главная компонента

Озимая пшеница

-4,77⋅10-8ρ+0,00041HB+0,012N+0,00227P+M-0,0000587G+0,0075F

Кукуруза на зерно

4,7⋅10-6ρ-0,00013HB-0,00415N-0,0064P-0,008K-M+0,000163G-0,014F

Соя на зерно

6,5⋅10-7ρ+0,00016HB-0,0031N-0,0032P+0,0031K+M-0,00011G+0,012F

Сорго на зерно

-9,2⋅10-6ρ-0,000634HB-0,0037N+0,0037P+M+0,0000193G-0,0015F

Картофель

M+0,0001645G-0,014F

Кукуруза на силос

10-5ρ+0,000175HB-0,033N-0,025P-0,021K-M+0,000313G-0,027F

Люцерна

1,16⋅10-6ρ+0,000765HB-0,013N-0,018P+M-0,000034G+0,00388F

Культура

Число опытов

Достоверность, %

Последовательность

Озимая пшеница

60

99,85

M,N,F,P,HB,G,ρ

Кукуруза на зерно

74

99,83

M,F,K,P,N,G,HB,ρ

Соя на зерно

42

99,75

M,F,P,K,N,HB,G,ρ

Сорго на зерно

13

99,92

M,N,P,F,HB,G,ρ

Картофель

9

99,9

M,F,G

Кукуруза на силос

22

99,65

M,N,F,P,K,HB,G,ρ

Люцерна

60

99,71

M,P,N,F,HB,G,ρ

Определение влияния показателей водопользования позволило модифицировать систему технико-экономических показателей и построить производственные функции продуктивности орошения. К основным показателям оценки эффективности хозяйственного водопользования (по данным В.И. Ольгаренко) относятся: коэффициент полезного действия сети; коэффициент использования воды на поле; коэффициент использования воды на хозяйственной системе; отклонение фактического полива от планового по площади орошения, по гектарополивам, по объему поданной воды; оросительная норма брутто и нетто; отклонение оросительной нормы; ритмичность водоподачи; продуктивность и эффективность орошаемого гектара и 1000 м3 оросительной воды; срок окупаемости мелиоративных фондов; фондоотдача; энергетические и трудовые затраты производства. Среди показателей, характеризующих водопользование при анализе хозяйств Миусской оросительной системы Ростовской области, выявлено, что наибольшее влияние оказывают: продуктивность и эффективность орошаемого гектара, продуктивность и эффективность 1000 м3 оросительной воды, фондоотдача и ритмичность водопользования. Для указанных экономических и технических показателей хозяйств продуктивность гектара имеет вид                                                                (3)

где П - продуктивность гектара, руб./га; Э - эффективность гектара, руб./га; Пв -продуктивность использования оросительной воды, руб./1000 мз, Эв - эффективность использования оросительной воды, руб./ 1000 мз, r - отклонение фактической водоподачи от требуемой; F - фондоотдача, %.

Использование показателей продуктивности гектара позволило получить следующую зависимость удельной рентабельности

                       (4)

Анализ показывает, что влияние рентабельности возрастает при увеличении значений эффективности использования оросительной воды и отклонений водоподачи. Рентабельности снижается при увеличении эффективности гектара, продуктивности использования оросительной воды и значения фондоотдачи.

Для хозяйств Аксайского района Ростовской области продуктивность орошаемого гектара описывается уравнением

                       (5)

где M - оросительная норма брутто, м3/га; Z – затраты на орошение, тыс. руб.; r - ритмичность водоподачи.

Для хозяйств Миусской оросительной системы Ростовской области среднее значение удельной рентабельности равно 32,94, среднеквадратичное отклонение - 29,3, а их отношение - 1,13. В этом случае, чем больше значение отношения среднего значения удельной рентабельности к значению среднеквадратичного отклонения - тем меньше степень риска продуктивности культур.

В третьей главе «Моделирование продуктивности орошения сельскохозяйственных культур» рассматриваются методы прогнозирования временных рядов продуктивности. Предложена методика прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур с помощью выделения нелинейного и циклического трендов и с использованием аппарата Марковских процессов. Алгоритм прогнозирования уточнен выделением рядов метеорологических факторов, что дало уменьшение значения размаха прогнозируемого ряда. Методика апробирована при прогнозировании урожайности риса в хозяйствах Пролетарского района Ростовской области на основе временного ряда за 38 лет (данные М.В. Середы). Построен параболический тренд z(t) = -0,0015t2 – 0,135t+36,782. Циклический тренд- x(t) = -0,847 sin(t – 2,524)-0,00665. Тогда уравнение невязки имеет вид y(t) = β(t) – z(t) – x(t), где β(t) – средние значения фактической урожайности риса в t году – исходный ряд.

Для прогнозирования ряда использован аппарат Марковских процессов, где размах невязки разбили на 3 интервала: S1 = [10,8; 3,6), S2 = [3,6, -3,6], S3 = (-3,6, -10,8]. Центры интервалов следующие: 7,2; 0; -7,2. Количество переходов из одного интервала в другой интервал равно 37. Матрица переходов имеет вид М = . Число переходов в интервала S1, S2, S3 равно (9; 22; 6). Вероятности перехода в состояния S1, S2, S3 равны: 9/37=0,243; 22/37=0,595; 6/37=0,162. Отсюда - вероятность того, что невязка превысит значение 3,6 ц/га, равна 24,3 %. Анализ данных показывает, что вероятность невязки в 3,6 ц/га, равна 16,2 %. С вероятностью 59,6 % можно утверждать, что невязка не превысит ±3,6 ц/га. Параболический и циклический тренды дали уравнение прогноза урожайности риса p(t) = x(t) + z(t)+ y(t) при t > 38. На основании трендов для 2006 г. получено значение урожайности риса x(t) + z(t) = 3,01 т/га при t = 39. Урожайность риса свыше 3,37 т/га возможна с вероятностью в 24,3 %. Урожайность ниже 2,65 т/га - с вероятностью в 16,2 %.

На основе данных РосНИИПМ (1971-2005 гг.) прибавки урожайности основных сельскохозяйственных культур и факторов водно-пищевого режима были построены эффективные регрессионные модели (таблица 9).

Таблица 9 - Регрессионные зависимости прибавки урожайности культур

Культура

Модель и среднеквадратичные стандартные ошибки

R2скор

Озимая пшеница

ΔY= e21,11 ρ-45,9 N-0,92P-1,85 M0,3F0,73ГТК1,071

  (4,72)(8,53) (0,42)(0,47)  (0,15) (0,113) (0,315)

0,746

Кукуруза на зерно

ΔY=-188,62+48,586lnHB+17,44lnN-13,66lnP-0.064lnK+1,447lnM

  (41,9)  (10,46) (5,19)  (3,5) (0,032) (0,24)

0,535

Соя на зерно

ΔY=e-7P1,41F0,92 (1,42)  (0,311) (0,133)

0,583

Сорго на зерно

ΔY=-2,96-0,01923N+0,00714M-0,000001M2

  (3,56)  (0,0172) (0,00274)  (0,000001)

0,484

Картофель

ΔY=-765+275,6G+5,835lnM+141,25lnF

(240)  (88,15)  (1,85)  (45,1)

0,644

Кукуруза на силос

ΔY= e-10,71 N-0,98 M1,83F1,48ГТК2,16

  (4,17)(0,35)  (0,38)(1,04) (1,12)

0,61

Люцерна

ΔY=e-18,84 ρ11,61P0,7M1,75ГТК-0,77  (2,62)(2,4)(0,255)(0,24)(0,332)

0,595

Выделены основные факторы, влияющие на прибавку урожайности сельскохозяйственных культур, оценена степень их взаимосвязи с прибавкой урожая по каждой культуре. Анализ данных показывает, что урожайность сельскохозяйственных культур или прибавка урожайности подчиняются, гамма - распределению, распределению Максвелла, экстремальному, хи-квадрат распределению. Для большинства участков орошения на оросительных системах Северного Кавказа урожайность сельскохозяйственных культур описываются левосторонними распределениями, т. е. появление урожайности меньше среднего значения урожайности более вероятно.

Основными факторами водно-пищевого режима, с помощью которых можно управлять сельскохозяйственным производством, являются уровни питания азотом, фосфором, калием и оросительная норма. По данным РосНИИПМ (1971-2005 гг.) были построены  эмпирические зависимости прибавки урожайности от указанных факторов управления (таблица 10). Полученные зависимости определяют урожайность от факторов управления и используются в оптимизационных моделях в качестве ограничений.

Таблица 10 - Зависимости прибавки сельскохозяйственных урожайности культур

от факторов управления

Культура

R

Вид регрессионного уравнения

Люцерна

0,608

ΔY=-48-0,0025N2+0,53N-0,0026P2+0,492P-10-6M2+0,009M

Кукуруза на зерно

0,66

ΔY=0,0013N2-0,512N-0,0037P2+0,8P-0,046K2+2,73K-

1,7410-7M2+0,0016M+2,6

Озимая пшеница

0,69

ΔY=-2,622+0,091N-0,0037P-0,0008NP+0,023M-0,0032NM-0,000345PM+0,000005NPM

Кукуруза на силос

0,627

ΔY=-1,18N2+0,91N+1,722P2+0,665P+0,737K2+2,95K-

6,2 10-6M2+0,029M+11,37

Соя на зерно

0,718

ΔY=0,0035/N-60,2/P-0,01K-,0013/M-36,3

Сорго на зерно

0,783

ΔY=-0,95-0,02N2+3,14N-0,013P2+0,86P-1,4 10-6M2+0,007M

Картофель

0,651

ΔY=-0,0064N2+0,65N-0,00154P2+0,241P-0,15K2+3,77K-

2,15 10-7M2+0,00132M+4,663

На рисунке 4 приведен график прибавки урожайности кукурузы на зерно при внесении фосфорных удобрений и изменении оросительной нормы с использование уравнения из таблицы 9.

Для кукурузы на зерно, произрастающей  на обыкновенных черноземах в Ростовской области, максимальную прибавку урожайности даст внесение Р = 108 кг д.в./га и K = 30 кг д.в./га, что видно по поверхности на рисунке 4.

Получены эмпирические зависимости внесения доз минеральных удобрений от уровня содержания азота, фосфора и калия в почве и планируемой урожайности сельскохозяйственной культуры, позволяющие автоматизировать проведение расчётов при программировании урожайности. Результаты расчетов приведены в таблице 11.

Таблица 11 – Уравнения для расчета коэффициента использования элементов питания и

определения выноса питательных веществ с 1га при заданной урожайности Y и содержании элементов в почве П

Культура

Элемент

Питания

Коэффициент использования питания Кэ = f1(Пэ, Yк), %

Вынос элемента питания

Вэ = f2(Пэ, Kэ), кг/га

Озимая пшеница

Азот, N

КN = 10,834 Y /ПN

ВN = 0,3⋅ПN⋅КN

Фосфор, P

КP = 3,823 Y /ПP

ВP = 0,3⋅ПPКP

Калий, K

KK  = 6,68 Y /ПK

ВK = 1,42⋅ПK ⋅1,081Kk.

Кормовая свёкла

Азот, N

KN = 1,17 Y/ПN

Фосфор, P

КР = 0,434 Y /ПP

Калий, K

KK = 1,41 Y/ПK

Картофель

Азот, N

КN = 2.132 1,003Пn Y/ПK

Фосфор, P

KР = -10,83-0,12ПР+ 0,01Y-9,53lnПР+ 9,53lnY

Калий, K

КP = 5 Y/ПK

Рис

Азот, N

КN = 9,378 ⋅ Y /ПN

Фосфор, P

КP = 4.346 ⋅Y /ПP

Калий, K

КK = 11.486 (Y /ПK )0,943

Кукуруза на зеленый корм

Азот, N

КN = 1,275 1,007Пn Y /ПN

Фосфор, P

KP = 0,334 Y /ПP

Калий, K

KK = 1,242 Y /ПK

Овес на зерно

Азот, N

KN= 7,4 (Y/ПN)1,28

Фосфор, P

KP= 18,764 (Y/ПK)0,38

Калий, K

KK= 8,53 (Y/ПK)0,97

Кукуруза на зерно

Азот, N

KN = 10,15 Y/ПN

Фосфор, P

KP = 3,43 Y /ПP

Калий, K

KK = 10,111 Y/ПK1,04

При определении доз внесения удобрений под программируемый урожай использованы модели расчета коэффициента использования питательного вещества в почве конкретной культурой.

По содержанию запаса элемента в почве и урожайности сельскохозяйственной культуры определяется коэффициент использования данного элемента в почве                                        Кэ = f1(Пэ, Yк),                                                (6)

где Кэ - коэффициент использования элемента (азота, фосфора или калия) из почвы; Пэ - содержание элементов в почве, мг/100г; Yк – урожайность k-й культуры.

Вынос элементов питания из почвы с урожаем культуры определяется по зависимости                Вэ = f2(Пэ, Kэ),                                                        (7)

где Вэ - вынос элемента питания (азота, фосфора или калия) из почвы, кг/га; Пэ - содержание элементов в почве, мг/100г; Кэ - коэффициент использования элемента из почвы, %.

Например, программируемая или полученная урожайность озимой пшеницы Y = 40,6 ц/га, содержание азота в почве ПN = 12 мг/100г, содержание фосфора ПP = 14 мг/100г, содержание калия ПK = 8 мг/100г. Зависимости внесения минеральных удобрений для получения определенной урожайности кормовой свеклы приведен на рисунке 5.

Рисунок 5 - Зависимости внесения минеральных удобрений для получения определенной урожайности кормовой свеклы

Для оценки влияния управляющих факторов на продуктивность орошения в регионах России по статистическим данным за 1992-2005 гг. рассмотрены удельные инвестиции на один гектар (in), руб.; внесение минеральных (x) и органических удобрений (z). Результирующий фактор (y)- урожайность культуры в весе после доработки. Получены модели, учитывающие взаимосвязь урожайности сельскохозяйственных культур от основных факторов управления (таблице 12).

Таблица 12 - Зависимости урожайности сельскохозяйственных культур

от факторов управления

Сельскохозяйственные культуры

Вид уравнения

Количество данных

R2скор

Зерновые

y = 0,853 x0,27 z-0,093 in-0,07

592

0,534

Овощные

y =-0,502lnx+1,451lnz-0,855ln in+20,27

592

0,33

Подсолнечник

y = 0,36x 0,16 z0,048 in0,156

312

0,475

Картофель

y = 9,92 x-0,867 z5,722 in9,175

608

0,305

Сахарная свекла

y=1,557lnx+0,321ln z-0,091ln in+11,12

264

0,523

В данных уравнениях используются следующие обозначения: y - урожайность сельскохозяйственной культуры, т/га; x - внесение минеральных удобрений, кг/га; z - внесение органических удобрении, т/га; in - удельные инвестиции, руб./га.

Анализ показывает, что коэффициент детерминации между расчетными и фактическими значениями урожайности для зерновых культур и сахарной свеклы указывает на значительную взаимосвязь этих параметров. Для остальных сельскохозяйственных культур значение коэффициента детерминации соответствует умеренной взаимосвязи параметров. Урожайность зерновых культур увеличивается в большей степени от внесения минеральных удобрений; для картофеля - от внесения органических удобрений и увеличения инвестиций;  овощных культур - от внесения минеральных удобрений и орошения; сахарной свеклы - от внесения всех видов удобрений.

Для организации орошения в условиях дефицита оросительной воды в хозяйствах Северного Кавказа разработана модель расчёта оросительных норм сельскохозяйственных культур в зависимостям от коэффициента природной увлажненности и дефицита водного баланса, который определен для каждой метеостанции регионов Северного Кавказа по рядам наблюдений за 50 лет. Ряды дефицитов водного баланса по каждой метеостанции упорядочены в убывающем порядке и по этим рядам определена обеспеченность дефицита водного баланса P для каждого ряда по формуле        P = 100 (m / n + 1),                (8)

где P - обеспеченность дефицита водного баланса, %; m – номер члена ряда; n - число членов в ряду.

Для коэффициента природной увлажненности в зависимости от обеспеченности дефицита водного баланса P для каждого ряда метеостанции были получены уравнения, приведенные в  таблице 13.

Таблица 13 - Зависимости коэффициента природной увлажненности Kу от обеспеченности дефицита водного баланса P по наблюдаемым метеостанциям

Местоположение

метеостанции

Вид зависимости

Местоположение

метеостанции

Вид зависимости

Ростовская область

Зимовники

Kу = 0,77 - 0,115 ln P

Матвеев Курган

Kу = 1/(0,023 P+1,353)

Цимлянск

Kу = 0,812 - 0,122 ln P

Таганрог

Kу = 1/(0,018 P+1,046)

Ремонтное

Kу = 1/(0,032 P + 1,9)

Большая Крепкая

Kу = 1/(0,027 P + 1,6)

Азов

Kу = 1/(0,022 P + 1,31)

Ростов н/Д

Kу = 0,97 - 0,145 ln P

Тарасовка

Kу = 1/(0,02 P + 1,353)

Чертково

Kу =1,03 - 0,155 ln P

Чечня и Ингушетия

Каменск

Kу = 0,77 - 0,115 ln P

Орджоникидзевская

Kу = 1,33 - 0,2 ln P

Зерноград

Kу = 0,85 - 0,126 ln P

Наурская

Kу = 0,757 - 0,113 ln P

Миллерово

Kу = 1/(0,022 P + 1,31)

Грозный

Kу = 1,144 - 0,172 ln P

Веселый

Kу = 0,9 - 0,133 ln P

Советское

Kу = 1,875 - 0,281 ln P

Целина

Kу = 0,854 - 0,128 ln P

Терекли-Мектеб

Kу = 1/(0,041 P+2,346)

Константиновск

Kу = 0,705 - 0,105 ln P

Гудермес

Kу = 0,933 - 0,14 ln P

Казанская

Kу = 0,84 - 0,126 ln P

Дагестан

Сальск

Kу = 0,785 - 0,117 ln P

Кизляр

Kу = 0,891 - 0,133 ln P

Мартыновка

Kу = 0,839 - 0,126 ln P

Махачкала

Kу = 0,9 - 0,135 ln P

Пролетарская

Kу = 0,77 - 0,115 ln P

Дербент

Kу = 0,624 - 0,094 ln P

Морозовск

Kу = 0,77 - 0,115 ln P

Обработка фактических оросительных норм сельскохозяйственных культур с помощью методов регрессионного анализа позволила построить для каждой сельскохозяйственный культуры зависимости оросительной нормы от коэффициента природной увлажненности (Kу) и дефицита водного баланса (таблица 14).

В четвертой главе «Моделирование выбора техники орошения и расчет затрат» производится выбора машины или агрегата, как задача теории игр в условиях полной и частичной неопределенности по технико-экономических показателей с использованием различных критериев выбора. При выборе объекта использовались критерии: аддитивный, мультипликативный, критерий Вальда, Гурвица, Cэвиджа, «на успех», «на риск», «на идеальный объект» на множестве нормированных показателях. Применение метода главных компонент рассмотрено на примере выбора дождевального агрегата для фермерского хозяйства. Выбор сельскохозяйственной техники для проведения агротехнических работ предлагается проводить с помощью решения транспортной задачи линейного программирования по объемам сельскохозяйственный работ.

Таблица 14 - Зависимости оросительных норм сельскохозяйственных культур от Ку  и обеспеченности дефицита водного баланса

Культура

Вид зависимости

Корреляция

Озимые

M = 68,3 – 145,66 Kу + 3,68 P –2,24 Kу P

0,98

Кукуруза на зерно

M = 131,83 – 241,84 Kу + 4,48 P – 2,115 Kу P

0,981

Кукуруза на силос

M = 166,52 – 318 Kу + 2,786 P

0,975

M = 98,1 – 180,33 Kу + 4,012 P – 2,465 Kу

0,985

Соя на зерно

M = 201,6 – 421,8 Kу + 3,04 P

0,964

M = 133,8 – 246,83 Kу + 4,253 P – 3,134 Kу P

0,985

Люцерна

M = 316,23 – 546,8 Kу + 5,042 P

0,971

M = 118,55 - 668,5 Kу - 0,019 P2 + 7 P + 315,9

0,974

M = 249,35 – 409,83 Kу + 6,24 P – 2,454 Kу P

0,973

Яровые колосовые

M = 65 – 150,25 Kу + 2,475 P

0,921

M = 112,7 - 267,64 Kу + 0,012 P2 + 1,276P+109,4

0,927

M = 55,93 – 132,03 Kу + 2,64 P – 0,326 Kу P

0,921

Картофель

M = 164,41 – 307,8 Kу + 2,76 P

0,942

M = -204,27 - 145,24 Kу - 0,00256 P2 +3,02P+131

0,943

M = 168,5 – 318,7 Kу + 2,686 P + 0,195 Kу P

0,942

Плодовые насаждения

M = 211,34 – 406,55 Kу + 3,61 P

0,904

M = 105,781 – 125,06 Kу + 5,5 P – 5,042 Kу P

0,913

Свекла

M = 217,12 – 333,1 Kу + 3,8 P

0,951

M = 167,05 – 232,4 Kу + 4,68 P –1,804 Kу P

0,954

Расчет трудовых затрат и механизированных работ при производстве ведется на основании плана производства и нормативов. Определяются трудовые и механизированные затраты на проведение посева, полива, внесения удобрений, по уходу за растениями и уборочным работам, стоимостные затраты на проведение посева, по внесению удобрений и уходу за растениями, на проведение поливов с определенной поливной нормой.

Затраты труда и механизированные затраты определяются нормативами прямых затрат на 1 га площади сельскохозяйственной культуры в зависимости от урожайности культуры и наличия орошения. На основании корреляционно-регрессионного анализа данных  построены уравнения взаимосвязи  удельных нормативов затрат труда (Т) и механизированных затрат (М) по уходу за сельскохозяйственной культурой на орошаемых землях от урожайности (y, т/га), приведенные в таблице 15.

Таблица 15 – Уравнения взаимосвязи удельных трудовых и механизированных затрат от урожайности культур

Культура

Затраты труда, чел.-ч/га

Механозатраты, га м.п.

Границы y

Озимая пшеница

T = 21,35+5,076 y

М = 1,033+0,57 y

3,5-6

Ячмень яровой

T = 16,086+4,312 y

М = 12,118+0,416 y

3-6

Кукуруза на зерно

T = 24,9974+1,589 y

М = 26,8189+0,715 y

4-8

Картофель

T = 90,104+2,708 y

М = 32,878

10-20

Овощи

T = 215,3273+15,655 y

М = 34,4294+0,155 y

10-20

Сахарная свекла

T = 88,8592+0,558 y

М = 60,49+0,303 y

20-50

Кукуруза на силос

T = 24,5351+0,44 y

М = 26,794+0,157 y

30-60

Кукуруза на зел. корм

T = 24,5564+0,275 y

М = 27,161+0,125 y

20-55

Суданка

T = 14,6594+0,275 y

М = 14,385+0,125 y

15-35

Люцерна

T = 22,243+3,878 y

М = 15,332+0,575 y

5-15

В результате исследований получены уравнения зависимости трудовых (Т) и механизированных затрат при посеве сельскохозяйственной культуры (М) от урожайности (y, т/га). Определены также нормативы затрат труда и механизированных работ при внесении удобрений, при уходе за сельскохозяйственной культурой на орошаемых землях, при проведении сбора урожая. Рассчитаны стоимостные затраты на проведение посева, внесения удобрений и ухода за растениями, проведение поливов определенной поливной нормой (таблица 16).

Таблица 16 – Уравнения зависимости трудовых и механизированных затрат при посеве от урожайности сельскохозяйственных культур

Культура

Затраты труда, чел. –ч. /га

Механо-затраты, га м.п.

Границы y

Озимая пшеница

T = 5,588+0,725 (y-3,5)

М = 21,893+0,695 (y-3,5)

3,5-6

Ячмень яровой

T = 4,146+0,615 (y-3)

М = 13,366+0,0416 (y-3)

3-6

Кукуруза на зерно

T = 4,706+0,227 (y-5)

М = 30,394+0,715 (y-5)

4-8

Картофель

T = 16,741+3,87 (y-10)

М = 32,878

10-20

Овощи

T=64,307+2,24 (y-15)

М = 36,751+0,155 (y-15)

10-20

Сахарная свекла

T = 16,28+0,795 (y-45)

М = 74,138+3,003 (y-45)

20-50

Кукуруза на силос

T = 6,021+0,063 (y-40)

М= 33,071+0,1563 (y-40)

30-60

Кукуруза на зеленый корм

T= 4,687+0,0393 (y-30)

М = 30,911+0,125 (y-30)

20-55

Суданка

T = 2,487+0,393 (y-10)

М = 15,635+0,125 (y-10)

15-35

Люцерна

T= 87,176+0,554 (y-10)

М = 21,082+0,575 (y-10)

5-15

Для расчета удельной стоимости проведения полива с помощью дождевальных машин (ДМ) использовалась нормативные справочники.

При поверхностных способах полива трудовые затраты определяются по оросительной норме, числу поливальщиков, их производительности и наличию средств автоматизации проведения полива.

В пятой главе «Модели хозяйственного водопользования и водораспределения» предложены модели для уточнения объемов воды на проведение водопользования. При построении хозяйственного плана водоподачи уточняются объемы подаваемой оросительной воды на севооборотные участки или отделения хозяйства, рассчитывается объем машинотракторных, энергетических и стоимостных затрат на выполнение плана поливных работ. Укомплектование планов водоподачи на участки орошения реализуются моделями, использующими математический аппарат теории расписаний. Распределение воды по каналам оросительной сети хозяйства моделируется с помощью задач условной и безусловной оптимизации на нелинейных сетях типа прадерево-граф.

Оптимизационная задача построения плана водоподачи на севооборотный участок сформулирована  как задача неактивного расписания с директивными работами – поливами, которые проводятся одним или несколькими поливными машинами или агрегатами.

Необходимо построить расписание проведения поливов на S(t) так, чтобы минимизировать критерий                                (9)

где n – количество полей; если Si(t) = 0 на отрезке и при ti = tij; R1, R2 – коэффициенты влияния первой и второй части критерия; функция штрафа за отклонение, рассчитанных сроков проведения поливов от плановых сроков; Di - рекомендуемый директивный срок окончания i-го полива; - фактический срок окончания i-го полива; ei - приоритет проведения i-го полива; ti – длительность проведения i–го полива; ; bi – удельная стоимость  проведения i–го полива выбранной техникой.

Используемые модели позволяют снизить погрешность плановых расчетов на участок до 30 %. Для распределения воды в условиях дефицита строится модель минимизации рассогласований между требуемыми и возможными расходами (или объемами водоподачи) в водовыпуски на поля, занятые определенными сельскохозяйственными культурами.

Задача построения плана распределения воды требует уменьшить значения расходов воды дождевальным агрегатам или севооборотным участкам. Рассматривается распределительная сеть, которая описывается деревом - графом.

Необходимо минимизировать критерий         (10)

при ограничениях        и

где k – количество узлов распределительной сети; γi- коэффициент значимости i–го водовыпуска; - функция рассогласования; - расчетное значение расхода в i-м водовыпуске; Qнi - требуемое значение расхода в i-м водовыпуске, взятое из графика водоподачи на севооборотный участок; ψ()- функция фильтрационных потерь воды в j-м канале; br - лимитированный водозабор из r-го источника или точки выдела воды в хозяйство; - минимально и максимально допустимые расходы в i–м узле распределительной сети.

Откорректированное с помощью модели водораспределения (10) и приближенное значение коэффициента ритмичности водоподачи в ОАО «Пригородное» Аксайского района Ростовской области за 2000-2005 гг. приведены на рисунке 7. Точность расчетов, при использовании модели, повышается на 15 %.

При реализации оптимизационной модели на дереве-графе использован метод штрафных функций, который минимизирует экономический ущерб от недополива сельскохозяйственных культур. При достаточных запасах водных ресурсов предложена модель минимизации суммы эксплуатационных потерь оросительной воды в хозяйственной сети открытых каналов. С точки зрения теории управления запасами рассмотрено стоимостное моделирование водоподачи на севооборотный участок или в точку подачи воды в хозяйстве. Построена стоимостная модель каскадной схемы водоподачи на участок или в бассейны регулирования, которые обеспечивают водой несколько севооборотных участков или поливных агрегатов. В результате моделирования водопользования получены значения трудовых, механизированных затрат и условной стоимости подачи воды на поля, занятые сельскохозяйственными культурами.

Рисунок 7 - Значения коэффициентов ритмичности водоподачи в ОАО «Пригородное»

  Аксайского района Ростовской области за 2000-2005 гг.

Шестая глава – «Оптимизация продуктивности орошаемого сельскохозяйственного производства» - посвящена построению и исследованию моделей продуктивности сельскохозяйственного производства при орошении. Для определения стратегии выбора управляющих факторов влияния на урожайность культур использованы предельные значения зависимостей прибавки урожайности сельскохозяйственных культур от объемов внесения удобрений и оросительной нормы. С помощью производственных функций определены оптимальные значения параметров эффективности орошения основных сельскохозяйственных культур, приведенные в таблице 17.

На основе производственных функций урожайности предложен ряд оптимизационных моделей сельскохозяйственного производства. Функции продуктивности, удельных затрат и эффективности выражаются в энергетическом эквиваленте.

На первом этапе решена оптимизационная задача получения наибольшего энергетического эффекта Э, которая сформулирована следующим образом:

Таблица 17 - Оптимальное значение ресурсов прибавки урожайности культур в условиях орошения

Культура

Последовательность включения ресурсов

Оптимальное значение ресурса

N

P

K

M

Озимая пшеница

M → P → N

160,0

60,73

-

4,0

Кукуруза на зерно

M → N → P → K

210,50

193,63

10,73

26536

Соя на зерно

M → N → K → P

464,72

117,38

201,88

1450

Сорго на зерно

M → P → N

262,56

111,6

-

5904

Картофель

M → N → P → K

190,13

95,31

64,68

1421

Кукуруза на силос

M → P → N → K

60,01

63,98

30,17

7872,5

Люцерна на корм

M → P → N

91,72

104,67

-

10

Найти        Э = ( Ai ⋅Yi – B ⋅ Ni – C ⋅ Pi – D ⋅ Ki – E ⋅ Mi )→ max,        (11)

при ресурсных ограничениях

,,,, (12)

где m – количество полей хозяйства, Ai – энергетический эквивалент урожая i–ой культуры, ккал/т; B = 19100 ккал/кг, C = 3800 ккал/кг, D = 2100 ккал/кг – энергетический эквивалент внесения действующего вещества азотных, фосфорных и калийных удобрений соответственно; E = 1565800 ккал/1000м3  - энергетический эквивалент подаваемой оросительной воды; Si – площадь, занятая i-ой культурой, га; Yi – функция прибавки урожайности i–ой культуры (т/га), определенная формулой (таблица 10); Ni , Ki, Pi – значения вносимых азотных, фосфорных, калийных удобрений на i–м поле, кг д.в./га; Mi – оросительная норма для i–го поля, тыс. м3; Nзап , Kзап, Pзап - запасы азотных, фосфорных, калийных удобрений, кг д.в./га; Mлим – лимитированная подача воды в хозяйство, тыс. м3; Sоб – общая площадь орошения в хозяйстве, га.

Оптимизация критерия (11) при исключении ограничений (12) и положительных значениях Si, Ni, Pi, Ki и Mi дала рациональные значения объемов минеральных удобрений и оросительной воды. В таблице 18 приведены исходные данные модели (1) а в таблице 19 - результаты расчета.

Предложенная оптимизационная модель позволила определить максимальное значение функции эффективности производства, как при достаточных ресурсах, так и при их дефиците, а также уточнить оптимальные параметры сельскохозяйственного производства в хозяйстве при приближенном планировании и управлении.

Таблица 18 - Исходные данные для оптимального выбора ресурсов при выращивании сельскохозяйственных культур в условиях орошения

Культура

Число опытов

Энергетический эквивалент,

кДж / т

Интервалы изменения для

N, кг/га

P, кг/га

K, кг/га

M, м3/га

Озимая пшеница

60

133242·102

50-120

50-80

-

260-3720

Люцерна

60

35196·102

50-190

40-150

-

290-5000

Кукуруза на зерно

74

141622·102

90-120

60-120

0-60

180-4725

Кукуруза на силос

22

35190·102

25-120

20-90

0-60

300-2850

Соя на зерно

42

165505·102

90-120

60-120

0-30

720-3720

Сорго на зерно

13

135337·102

120-140

100-120

-

1420-3120

Картофель

9

34777·102

0-90

0-60

0-30

1000-2400

Таблица 19 - Эффективность производства сельскохозяйственных  культур при оптимальных значениях материальных ресурсов

Культура

Энергетическая эффективность,  кДж / га

Оптимум факторов

N, кг/га

P, кг/га

K, кг/га

M, м3/га

Озимая пшеница

18423⋅ 103

55,9

71,7

-

727

Люцерна

4579⋅ 104

101,9

95,15

-

3374

Кукуруза на зерно

7211⋅ 105

90

106,9

29,6

3338

Кукуруза на силос

5.69 ⋅ 1010

25

90

60

2183

Соя на зерно

6143⋅ 104

90

60

12,55

720

Сорго на зерно

4894⋅ 104

120

100

-

1420

Картофель

17946⋅ 104

49,2

60

12,56

1000

На втором этапе решена задача максимизации прироста дохода от проведения орошения и внесения удобрений. Разработанная оптимизационная модель производства имеет вид

П = → max,                (13)

при ресурсных ограничениях

, , , , (14)

при стоимостных ограничениях ≤ R1, ≤ R2, ≤ R3,  R1 + R2 + R3 ≤ R,  (15)

при ограничения Yi ≤ f(Mi, NPKi)                                                       (16)

где П – прибавка дохода от производства, руб.: Di – удельный доход от реализации продукции i–ой культуры, руб./га; ZYi – удельные затраты по доводке i–ой культуры к кондиционной норме, руб/т; ZNPKi - удельные затраты по приобретению, доставке, хранению и внесению удобрений, руб./кг; ZMi – удельные затраты на проведение поливных работ, руб./1000м3; Ti – удельные затраты труда на i–м поле, чел.- час/га; Ty – трудовые ресурсы хозяйства, чел.- час; Hi – удельные затраты механизированного труда на i–м поле, га мягкой пахоты (м.п.); Hy – механизированные ресурсы хозяйства, га м.п.; NPKi – объем минеральных удобрений, необходимый на i–м поле, кг д.в.;  NPKзап - запасы минеральных удобрений, кг д.в.;R1 – денежные ресурсы на подготовку производства в следующем году, руб.; R2 – денежные ресурсы в вегетационный период для проведения поливных работ, руб.; R3 - денежные ресурсы на уборку и доработку дополнительного урожая, руб.; f(Mi, NPKi) – ограничение на прибавку урожайности i-й сельскохозяйственный культуры, приведенные в таблице 20.

Таблица 20 – Вид ограничения на урожайность сельскохозяйственной культуры юга России

Культура

Вид ограничения

Люцерна

ΔY≤-366,9-0,447NPK+79lnNPK+6,6lnM

lnΔY≤-54,9-0,0005M-0,0495NPK+8,97lnNPK+2,7lnM

Кукуруза на зерно

ΔY≤-97,015+0,0009M-0,1244NPK+23,35lnNPK

lnΔY≤27,5-0,0335NPK+5,78lnNPK+0,6327lnM

Озимая пшеница

lnΔY≤27,68-0,0061M+0,1044NPK-13,8lnNPK+4,523lnM

ΔY≤39,81-0,0049M+0.1162NPK-16,12lnNPK+4,2lnM

Кукуруза на силос

ΔY≤ -37,14 -5,745lnNPK +11,55lnM

lnΔY≤-8,57-0,00095M-0,93 lnNPK+2,445lnM

Соя на зерно

ΔY≤-18,98-0,0004M+1,82lnNPK+1,481lnM

lnΔY≤-24,2-0,0007M+1,68lnNPK+2,213lnM

В общем случае, значения коэффициентов Di, ZYi, ZNPKi, ZMi носят случайный (вероятностный) характер из интервала допустимых значений. Денежные ресурсы на подготовку производства в следующем году (R1), для проведения поливных работ (R2), на уборку и доработку дополнительного урожая (R3) могут являться случайными величинами, для которых задан закон распределения.

Искомые величины - Yi,, NPKi,, Mi,, Si – принимают только положительные значения. Ограничение по площади орошения в хозяйстве Sоб (4) часто требует знака равенства для полного использования земельных ресурсов орошаемой пашни. Его можно исключить, т. к. площади полей Si имеют постоянные значения и определенную привязку к севообороту культур.

Тогда искомыми величинами оптимизационной задачи (13)-(16) являются переменные - Yi,, NPKi,, Mi, которые обеспечат максимальное значение прироста производства при орошении.

Затем в качестве критерия выбрана эффективность, так как в затраты на производство входят в слагаемые (3) с отрицательным знаком Э = (Д-З)/Д,

где Э – эффективность сельскохозяйственного производства при орошении; Д – доход от всего производства за год, З – затраты производства.

В этом случае критерий задачи (3) заменен следующим критерием эффективности сельскохозяйственного производства:

Э = → max.        (17)

После решения оптимизационной задачи (14) – (17) для рационального ведения производства в хозяйстве необходимо снова просчитать трудовые, механизированные и стоимостные затраты по календарным планам выращивания каждой сельскохозяйственной культуры и каждого поля хозяйства.

Для оценки оборотных средств и их планирования предложено строить производственную функцию зависимости объемов сельскохозяйственного производства от трудовых затрат, основных фондов и оборотных средств.


ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ
  1. Анализ сельскохозяйственного производства на оросительных системах Северного Кавказа показал, что рентабельность производства основных сельскохозяйственных культур  за прошедшие 10 лет с 1998 по 2007 гг. снизилась: и составила по группе зерновых культур от 56,2 до 10,4 %;  картофеля - 43,8…21,1 %; овощей - 36…13,7 %; подсолнечника - 53,4…7,9 %; сахарной свеклы - 11,1…1,5 %. Значительные колебания рентабельности указывают на нестабильность производства. В общем, продуктивность орошаемых земель на Северном Кавказе за последние 16 лет снизилась с 4,2 до 1,42 т/га кормовых единиц. Проведённый анализ обосновал необходимость разработки системы математических моделей, обеспечивающих реализацию комплекса мероприятий  направленных на повышение продуктивности орошения, улучшения мелиоративного состояния орошаемых земель и сохранение окружающей природной среды.
  2. Разработана концепция прогнозирования и планирования повышения продуктивности орошения на основе декомпозиционного подхода, при котором расчёты проводятся в разрезе выращиваемых сельскохозяйственных культур на каждом поле орошаемого участка. Концепция даёт мобильность в принятии решений по использованию новых технологий и уточняет расчеты на 10…15 %.
  3. Предложена система моделей на основе использования статистических методов, оценивающая влияния групп факторов на производство основных видов растениеводческой продукции, включающих климатически-метеорологические, плодородия почвы, водно-пищевого режима, качества оросительной воды, водопользования, качества воздушной среды. На основе анализа моделей оценено влияние каждой из групп факторов и установлена степень их воздействия на продуктивность орошения, эффективность которой характеризуется коэффициентом детерминации.
  4. Разработана система интегральных показателей с использованием методов многомерной статистики на основе усовершенствования системы представления  исходной информации без ущерба адекватности моделирования продуктивности орошения на 10 % уровне значимости.
  5. Предложена модель, описывающая физические и химические свойства почвы, которая объединяет их в латентные показатели с помощью метода главных компонент и оценивает влияние различных мелиоративных приемов на плодородие почв, стабилизирующих её продуктивность.
  6. Разработана модель расчета оросительных норм сельскохозяйственных культур на основе данных метеорологических станций с определением коэффициентов природной увлажненности и дефицита водного баланса, на основе которых проведено районирование территорий Северного Кавказа по величинам оросительных норм.
  7. Получены регрессионные уравнения прибавки урожайности основных сельскохозяйственных культур, учитывающие факторы водно-пищевого режима и обеспечивающие рациональное использование интегральных ресурсов при прогнозирование продуктивности орошения. На основе уравнений построены номограммы для различных природно-климатических зон. В частности, для кукурузы на зерно на обыкновенных черноземах в Ростовской области максимальную прибавку урожайности даст внесение Р = 108 кг д.в./га и K = 30 кг д.в./га.
  8. Усовершенствована методика прогнозирования продуктивности на основе построения распределения, Марковских процессов и оценки управляющий воздействий, которая даёт возможность выявить тенденций их изменения и оценить их влияние на продуктивность орошения. Например, для урожайности риса в хозяйствах Пролетарского района Ростовской области построены параболический и циклический тренд и определено, что вероятность появление урожайности выше 3,4 т/га на следующий год составляет 24,3 %, появление урожайности ниже 2,6 т/га вероятно на 16,2 %.
  9. Предложенные производственные функции продуктивности и эффективности использования оросительной воды, орошаемого гектара, которые позволяют оценить эффективность хозяйственного водопользования и упорядочить показатели по степени их влияния: ритмичность (10…13 %), отклонения оросительных норм (18…22 %), основные фонды (9…11 %), коэффициент использования оросительной воды (6..9%).
  10. Получены эмпирические зависимости для стоимостных, трудовых и механизированных издержек и затрат по выполнению работ по посеву сельскохозяйственных культур, внесению удобрений, проведению уходных работ и поливов.
  11. Получены эмпирические зависимости внесения доз минеральных удобрений от уровня содержания азота, фосфора и калия в почве и планируемой урожайности сельскохозяйственной культуры, позволяющие автоматизировать проведение расчётов при программировании урожайности.
  12. Разработаны модели эффективности реализации планового водопользования в хозяйстве, включающие укомплектование планов водоподачи на севооборотные участки орошения и распределение воды по каналам оросительной сети хозяйства, которые позволяют экономить до 15 % оросительной воды от величины водозабора.
  13. Разработана оптимизационная модель повышения продуктивности орошения в хозяйстве с энергетическим критерием в условиях различной обеспеченности ресурсами. Реализована стоимостная модель с ограничениями на стоимостные, трудовые и механизированные ресурсы, учитывающая объемы внесения удобрений и проведение поливов. Оптимальное стоимостное значение продуктивности орошения превышает обычное плановое значение на 9 %.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК для опубликования основных результатов диссертации

  1. Игнатьев, В.М. Моделирование рисков хозяйственного водопользования / В.М. Игнатьев // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. – 2000. – №2. – С. 18-20.
  2. Игнатьев, В.М. Оценка появления величины, распределённой асимметрично / В.М. Игнатьев, И.А. Макарова // Изв. вузов Сев.-Кавк. Регион. Техн. науки. - 2001. – №2. – С. 3-5 (80% автора.).
  3. . Ильинская, И.Н. Нормирование потребности орошения – основа экосистемного водопользования / И.Н. Ильинская, В.М. Игнатьев // Мелиорация и водное хозяйство. – 2003. – №5. – С.28-29 (50% автора).
  4. Ильинская, И.Н. Расчет экологически безопасных норм водопотребности для орошения сельскохозяйственных культур / И.Н. Ильинская, В.М. Игнатьев // Вестник РАСХН. – 2003. -№ 5  – С .26-28 (50% автора).
  5. . Игнатьев, В.М. Определение энергетической эффективности сельскохозяйственного производства / В.М. Игнатьев, В.П. Шевченко // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. Прил. – 2003. – № 5 – С.182-183 (80% автора).
  6. Игнатьев, В.М. Моделирование потребности воды для орошения / В.М. Игнатьев // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. Прил. – 2003. – № 5. – С.159-163
  7. Игнатьев, В.М. Моделирование прогноза урожайности сельскохозяйственного культур В.М. Игнатьев // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. Прил. – 2005. - №4. – С.100-105.
  8. Щедрин, В.Н. Энергетическая эффективность сельскохозяйственного производства в условиях различной обеспеченности ресурсами / В.Н. Щедрин, В.М. Игнатьев, И.Н.  Ильинская  // Доклады РАСХН.- № 4 - 2004. – С. 66-67 (50% автора).

Монографии

  1. Волосухин, В.А. Оптимизация решений в водохозяйственном строительстве / В.А. Волосухин, В.М. Игнатьев, И.А. Русин. – Ростов-на-Дону: Изд-во СКНЦ ВШ, 2003. – 136с. (80% автора).
  2. Волосухин, В.А. Производственные функции в гидромелиорации / В.А. Волосухин, В.М. Игнатьев. – Новочеркасск: НГМА, 2000. – 36с. (80% автора).
  3. Волосухин, В.А. Моделирование. Оценка эффективности хозяйственного водопользования / В.А. Волосухин, В.М. Игнатьев. – Новочеркасск: НГМА, 1999. – 60с. (80% автора).
  4. Волосухин, В.А. Моделирование хозяйственного водопользования / В.А. Волосухин, В.М. Игнатьев. – Новочеркасск: НГМА, 1999. – 62с. (80% автора).
  5. Волосухин, В.А. Методика принятия решения / В.А. Волосухин, В.М. Игнатьев. – Новочеркасск: НГМА, 1999. – 26с. (80% автора).
  6. Волосухин, В.А. Оценка эффективности в мелиорации / В.А. Волосухин, В.И. Воропаев, В.М. Игнатьев. – Ставрополь, 2001. – 160с. (80% автора).
  7. Волосухин В.А., Игнатьев В.М., Русин И.А. Оптимизация решений в мелиоративном и водохозяйственном строительстве. / В.А. Волосухин, В.М. Игнатьев, И.А. Русин. – Новочеркасск: Темп, 2002. – 91с. (80% автора).
  8. Волосухин, В.А. Статистические расчеты речного стока Ставрополья / В.А. Волосухин, Ю.А. Гнездилов, В.М. Игнатьев, К.Н. Носов. – Пятигорск: Севкавгипроводхоз, 2005. – 210с. (80% автора).

Статьи в других изданиях и нормативные документы

  1. Игнатьев, В.М. Производственная функция эффективности хозяйственного водопользования / В.М. Игнатьев, В.П. Шевченко // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Обществ. науки. –2000. – №3. – С.45-48 (80% автора).
  2. Игнатьев, В.М. Оценка эффективности внесения почвенных мелиорантов / В.М. Игнатьев, А.Б. Пелевина // Экологические системы и приборы. – М., 2002. – №10. – С.38–39 (80% автора).
  3. Игнатьев В.М., Гутенев В.В. Моделирование урожайности сельскохозяйственных культур / В.М. Игнатьев, В.В. Гутенев // Экономика природопользования. – М., 2003. – №2. – С.70-77 (80% автора).
  4. Игнатьев, В.М. Анализ показателей орошаемых черноземов / В.М. Игнатьев // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Естеств. науки. Прил. – 2003. – №6. – С.53-58.
  5. Игнатьев, В.М. Выбор ресурсов регулирования сельскохозяйственного производства / В.М. Игнатьев // Экономика природопользования. – М., 2004. – №2. – С.86-93.
  6. Игнатьев, В.М. Концепция моделирования урожайности сельскохозяйственных культур В.М. Игнатьев, В.П. Шевченко // Изв. вузов. Сев.- Кавк. регион. Естеств. науки. Прил. – Ростов-на-Дону, 2006. – №2. – С.102-106 (80% автора).
  7. Ольгаренко, В.И. Алгоритм составления внутрихозяйственного плана водопользования / В.И. Ольгаренко, В.М. Игнатьев // Механизация и автоматизация управления. – Киев: УкpНИИНТИ, 1981. – №2. – С.13–17 (80% автора).
  8. Игнатьев, В.М. Математическое обеспечение подсистемы оперативно календарного планирования на оросительной системе / В.М. Игнатьев // АСУ: Проблемно–ориентированные комплексы. - Киев: Институт кибернетики АН УССР, 1981. – С.39–42.
  9. Игнатьев, В.М. Показатели оценки сельскохозяйственного производства / В.М. Игнатьев, В.П. Шевченко // Научная мысль Кавказа. Прил. –2000. – №7. – с.52-56 (80% автора).
  10. Игнатьев В.М., Шевченко В.П. Построение функция урожайности винограда / В.М. Игнатьев, В.П. Шевченко // Научная мысль Кавказа. Прил. – 2000. – №4. – С.64-69 (80% автора).
  11. Сумцова, Л.Г. Исследование основных факторов производства / Л.Г. Сумцова, В.М. Игнатьев, Г.М. Сукало // Научная мысль Кавказа. Прил. – 2000. – №8. – с.33-40 (33% автора).
  12. Игнатьев, В.М. Проведение классификации хозяйственных систем / В.М. Игнатьев // Научная мысль Кавказа. Прил. – 2000. –  №8. – С.28-32.
  13. Игнатьев, В.М. Расчёт надежности дождевальной техники / В.М. Игнатьев, В.Н. Балаклеев / Научная мысль Кавказа. Прил. – 2001. – №5. – С.64-68 (80% автора).
  14. Москаленко, А.П. Методика расчёта инвестиций в оросительные мелиорации / А.П. Москаленко, В.М. Игнатьев // Научная мысль Кавказа. Прил. – 2001. – №11. – С.53-60 (50% автора).
  15. Игнатьев, В.М. Критерии оценки водопользования в хозяйстве / В.М. Игнатьев // Научная мысль Кавказа. Прил. – 2001. – №5. – С.59-63.
  16. Игнатьев, В.М. Распределения значений доходности производства / В.М. Игнатьев, В.П. Шевченко // Научная мысль Кавказа. Прил. – 2001. – №1. – С.28-32 (80% автора).
  17. Игнатьев, В.М. Затраты на устранение отказов поливной техники / В.М. Игнатьев, В.П. Шевченко // Научная мысль Кавказа. Прил. – 2001. – №1. – С.36-39 (80% автора).
  18. Игнатьев, В.М. Эффективность применения дождевальных машин / В.М. Игнатьев, В.П. Шевченко // Научная мысль Кавказа. Прил. – 2001. – №4. – С.63-66 (80% автора).
  19. Игнатьев, В.М. Алгоритмы задач выполнения упорядоченных сетью требований на параллельных приборах / В.М. Игнатьев // Теоретические и прикладные вопросы проектирования систем управления. - Киев: Наукова думка, 1980 – С.55–58.
  20. Ольгаренко, В.И. Приближенные эффективные алгоритмы задач неактивных расписаний / В.И. Ольгаренко, В.М. Игнатьев // Автоматизация процессов планирования и управления. - Вильнюс: Институт математики и кибернетики АН ЛитССР, 1982. - Вып.9. – С.22-32 (80% автора).
  21. Игнатьев, В.М. Некоторые алгоритмы неактивных расписаний / В.М. Игнатьев // Новые направления АСУП. – Киев: Институт кибернетики АН УССР, 1984. – С.32–36.
  22. Игнатьев, В.М. Алгоритм внутрихозяйственного водораспределения / В.М. Игнатьев, К.И. Шевченко // Механизация и автоматизация управления. – Киев: УкpНИИНТИ, 1986. – С.44 (80% автора).
  23. Игнатьев, В.М. Расчет энергозатрат на проведение хозяйственного водопользования / В.М. Игнатьев // Мелиорация и водное хозяйство. Эксплуатация мелиоративных систем. Экспpесс-инфоpмация ЦБНТИ Минводстpоя СССР. – М., 1990. – С.20–22.
  24. Игнатьев, В.М. Модель ущерба от недополива в хозяйстве / В.М. Игнатьев // Рациональное природопользование. Математическое моделирование. Межвуз. сб. тр. – Новочеркасск: НИМИ, 1990. – С.74–78.
  25. Инструкция по определению коэффициента полезного действия внутрихозяйственной лотковой сети. Нормативный документ / Н.Ф Чередниченко, В.М. Игнатьев, В.И. Чуприна, К.И. Шевченко. – Новочеркасск: ЮжНИИГиМ, 1985. – 22с. (60% автора).
  26. Методика оперативного планирования внутрихозяйственного водопользования с применением ЭВМ. Нормативный документ / В.И. Ольгаренко, В.М. Игнатьев, У.Х. Енилеев, М.У. Магомедов. – Новочеркасск: ЮжНИИГиМ, 1987. – 45с. (80% автора).
  27. Временные рекомендации по определению КПД внутрихозяйственной лотковой сети. Нормативный документ / В.И. Ольгаренко, Н.Ф. Чередниченко, В.М. Игнатьев, В.И. Чуприна. – Новочеркасск: ЮжНИИГиМ, 1988. – 8с. (80% автора).
  28. Указания по оценке эффективности планирования водопользования в хозяйстве. Нормативный документ / В.И. Ольгаренко, В.М. Игнатьев, Т.Н. Шульга. – Новочеркасск: НПО «Югмелиоpация», 1990. – 13с. (80% автора).
  29. Инструкция по планированию и осуществлению внутрихозяйственного водопользования. Нормативный документ / В.И. Ольгаренко, В.М. Игнатьев, У.Х. Енилеев, М.В. Рыбкина. – Новочеркасск: НПО «Югмелиоpация», 1989. – 44с. (80% автора).
  30. Методика оптимизации оперативного планирования хозяйственного водопользования. Нормативный документ / В.И. Ольгаренко, Т.Я. Гельман, В.М. Игнатьев, К.И., Сорочан, М.У. Магомедов. - Новочеркасск: НГМА, 1992. – 48с. (30% автора).
  31. Игнатьев, В.М. Анализ поведения хозяйственных систем / В.М. Игнатьев // Анализ и моделирование развивающихся интеллектуальных систем. Межвуз. сб. тр. – Ростов-на-Дону: Изд-во СКНЦ ВШ, 2000. – Вып.3. – С.45-50.
  32. Игнатьев, В.М. Сравнение эффективности хозяйственного водопользования / В.М. Игнатьев // Плодородие почв и управление его составляющими / Межвуз. сб. тр. ДонГАУ. – Пос. Персиановский, 2000. – С.89-95.
  33. Игнатьев, В.М. Оценка эффективности и планирования хозяйственного водопользования / В.М. Игнатьев // Мелиорация земель и повышение эффективности технических средств при орошении. – Краснодар: Кубанский ГАУ, 2000. – С.25-26.
  34. Игнатьев, В.М. Модели «риск-доход» при оценке водопользования / В.М. Игнатьев // Материалы международной конф. «Моделирование. Теория, методы и средства». – Новочеркасск: Набла, 2001. – Ч.3. – С.9-12.
  35. Игнатьев, В.М. Моделирование основных факторов сельскохозяйственного производства / В.М. Игнатьев, В.П. Шевченко // Перспективы современного экономического развития / Сб. тр. КубГАУ. – Краснодар, 2001. – Ч.2. – С.113-118 (80% автора).
  36. Москаленко, А.П. Оценка инвестиций в мелиорацию / А.П. Москаленко, В.П. Санников, В.М. Игнатьев // Материалы науч. секции Россельхозакадемии «Проблемы мелиорации и орошаемого земледелия Юга России». – М.: Россельхозакадемия, 2001. – С.232-239 (40% автора).
  37. Игнатьев, В.М. Статистическое оценивание эффективности внесения мелиорантов в черноземы / В.М. Игнатьев, А.Б. Пелевина, Т.Б. Белова // Сб. трудов 15-й междунар. конф. «Математические методы в технике и технологиях». – Тамбов, 2002. – Т.6. - С.162-164 (40% автора).
  38. Игнатьев, В.М. Критерии риска сельскохозяйственного производства при орошении / В.М. Игнатьев, В.П. Шевченко // Материалы Всер. конф. «Социально-экономическое развитие России в ХХI веке». – Пенза, 2002. – С.39-42 (80% автора).
  39. Игнатьев В.М., Гутенев В.В. Критерии оценки водопользования в фермерских хозяйствах / В.М. Игнатьев, В.В. Гутенев // Материалы междун. конф. «Вода: экология и технология» ЭКВАТЭК – 2002 – М., 2002. – С.83-83 (80% автора).
  40. Игнатьев, В.М. Моделирование сельскохозяйственного производства культуры / В.М. Игнатьев, И.А. Макарова // Материалы V междун. конф. «Экология и жизнь». – Пенза, 2002. – С.235-238 (80% автора).
  41. Игнатьев, В.М. Сравнение эффективности применения дождевальной техники / В.М. Игнатьев, В.П. Шевченко // Материалы науч. секции Россельхозакадемии «Проблемы мелиорации и орошаемого земледелия Юга России». – М.: Россельхозакадемия, 2001. – С.117-122 (80% автора).
  42. Ильинская, И.Н. Совершенствование методики экономического обоснования водного и пищевого режима сельскохозяйственный культур / И.Н. Ильинская, В.М. Игнатьев // Экономическое развитие АПК Юга России: концепции и механизмы. – Ростов-на-Дону: ВНИИ экономики и нормативов, 2002. – Вып.2. – С.118-120 (50% автора).
  43. Игнатьев, В.М. Моделирование эффективности сельскохозяйственного производства // Материалы II Всероссийской конф. «Проблемы и перспективы Российской экономики». – Пенза, 2003. – с.89-92 (0,2 п. л.).
  44. Игнатьев, В.М. Оптимизация сельскохозяйственного производства по критерию энергетической эффективности / В.М. Игнатьев // Сб. тр. 16-й междун. конф. «Математические методы в технике и технологиях». – Ростов-на-Дону, 2003. – Т.5. – С.133-134.
  45. Игнатьев, В.М. Моделирование сельскохозяйственный производства при орошении / В.М. Игнатьев // Проблемы агропромышленного комплекса. Инженерные науки. – Волгоград: ВГСХА, 2003. – С.176-179.
  46. Игнатьев В.М., Гутенев В.В., Хасанов М.Б. Минимизация стоимостных затрат при каскадной схеме водоснабжения / / В.М. Игнатьев, В.В. Гутенев, М.Б. Хасанов // Вода и экология: проблемы и решения. – СПб., 2003. – №1. – С.43-48 (80% автора).
  47. Игнатьев, В.М. Модель управления ресурсами сельскохозяйственного производства / В.М. Игнатьев // Сб. тр. 17-й междун. конф. «Математические методы в технике и технологиях». – Кострома, 2004. – №4 – С.185-187.
  48. Игнатьев, В.М. Моделирование состояния воздушной среды // Сб. тр. 18-й междун. конф. «Математические методы в технике и технологиях». – Казань, 2005. – Т.4 - С.63-66.
  49. Ильинская, И.Н. Статистические модели прибавки урожайности сельскохозяйственных культур / И.Н. Ильинская, В.М. Игнатьев // Материалы междунар. конф. «Методы и алгоритмы прикладной математики в технике, медицине и экономике» / ЮРГТУ - Новочеркасск: НПО «Темп», 2002. - Ч. 3. – С.11-12 (80 % автора).
  50. Ильинская, И.Н. Модели урожайности сельскохозяйственных культур при определённых метеоусловиях / И.Н. Ильинская, В.М. Игнатьев // Материалы междунар. конф. «Моделирование. Теория, методы и средства» / ЮРГТУ - Новочеркасск: НПО «Темп», 2002. – Ч. 2. – С.21-24  (80 % автора).
  51. Ильинская, И.Н. Модели урожайности сельскохозяйственных культур / И.Н. Ильинская, В.М. Игнатьев // Материалы междунар.  конф. «Организация и управление производительностью производственных систем» / ЮРГТУ - Новочеркасск: НПО «Темп», 2002. – С.8-16 (80 % автора).
  52. Игнатьев, В.М. Моделирование производства продукции растениеводства // Сб. тр. 19-й междун. конф. «Математические модели в технике и технологиях». – Воронеж, 2006. – Т.9. – С.156-157.
  53. Игнатьев, М.В. Компонентный анализ качества поверхностных вод / М.В. Игнатьев, В.М. Игнатьев // Зб. наукових праць «Автома-тизацiя технологiчних об’eктiв та процесiв». – Донецк: ДонНТУ, 2007. – С.255-257 (50 % автора).
 





© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.