Введение к работе
В диссертационной работе решается актуальная научная задача, состоящая в разработке методов, алгоритмов и технологий поэтапного прогнозирования агрометеорологических факторов и урожайности зерновых культур, основанных на принципе аналогичности, под которым понимается использование информации для текущего прогноза путем выделения лет-аналогов. При решении задачи прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур с использованием математических моделей продуктивности возникает проблема оценки агрометеорологических параметров от даты прогноза до окончания вегетационного периода. Решение данной проблемы является одной из основных в диссертационной работе и базируется на использовании технологии формирования сценариев погодных реализаций с помощью лет-аналогов и генератора погодных данных.
Актуальность исследования. Политика государства в последние годы направлена на подъем и стабильное функционирование сельского хозяйства и агропромышленного производства. Об этом свидетельствуют осуществление приоритетного национального проекта «Развитие агропромышленного комплекса», реализация Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 гг., а также реализация проекта «Комплексное развитие Алтайского Приобья». Кроме того, сами производители сельскохозяйственной продукции и научно-исследовательские институты испытывают новые методы и технологии ведения сельскохозяйственного производства. Примером тому может служить дифференцированная технология точного земледелия, которая базируется на достижениях не только традиционных областей агрономической науки, но и других областей знаний.
Для поддержки сельскохозяйственных производителей и управления ценовыми рисками с сентября 2006 г. в России реализуется проект по организации рынка биржевых торгов зерном с использованием механизма форвардных и фьючерсных контрактов, которые заключаются, начиная с марта каждого года. В связи с этим субъектам аграрной сферы необходимо обладать аналитической информацией о складывающихся погодных условиях, их возможном воздействии на объекты сельскохозяйственного производства и ожидаемую продуктивность зерновых культур.
Сдерживающим моментом в решении этих задач является погодный фактор, компоненты которого (среднесуточные температура воздуха, скорость ветра, атмосферное давление, относительная влажность воздуха, солнечная радиация, суточная сумма осадков) могут изменяться в широком диапазоне от года к году и в течение самого периода вегетации растений. При обосновании стратегии ведения сельского хозяйства экономический эффект должен быть получен на всем множестве возможных погодных реализаций в многолетнем разрезе. Однако на стадии планирования отсутствует необходимая информация о метеорологической ситуации последующего периода, и необходимо принимать решения, исходя из возможного спектра реализаций агрометеорологических факторов для рассматриваемой климатической зоны.
Для решения практических задач оценки урожайности в службах Росгидромета используются достаточно простые по структуре эмпирические и физико-статические модели, с помощью которых сложно учесть реальную изменчивость погодных условий и варьирующих в больших пределах других факторов формирования урожая. В настоящее время разработаны эффективные моделирующие комплексы продукционного процесса, такие как AGRO-TOOL (Афофизический институт, г. Санкт-Петербург, Россия), EPIC (Soil & Water Research Laboratory, USDA-ARS), AGROSIM (Centre for Agricultural Landscape Research, Milncheberg, Germany) и другие, которые способны спрогнозировать последствия агротехнологических мероприятий, встраиваясь непосредственно в технологию принятия решений. Однако их использование сдерживается отсутствием необходимой афометеорологической информации будущего периода.
Цель диссертационного исследования - разработка адаптивных математических моделей, алгоритмов и профамм поэтапного прогнозирования афометеорологических факторов и урожайности зерновых культур в условиях Алтайского края, основанных на принципе аналогичности.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:
-
Разработка метода прогнозирования афометеорологических факторов с помощью технологии определения лет-аналогов.
-
Построение математической модели и алгоритма поэтапного прогнозирования урожайности яровой пшеницы на основе принципа аналогичности.
-
Формирование методики предварительного статистического анализа и оценки достоверности экспериментальных афометеорологических данных.
-
Разработка структуры информационного обеспечения моделей продуктивности, включающего базу афометеорологических данных, систему первичной обработки данных и интерфейс пользователя.
-
Реализация разработанной технологии в виде комплекса профамм-ных средств и апробация предложенного алгоритма для оценки урожайности в условиях Алтайского края в моделях продуктивности зерновых культур (AGROTOOL и EPIC).
Объектом исследования выступает система «Почва-Растение-Атмосфера», статистические закономерности и характеристики погодных явлений и процессов, влияющих на продуктивность зерновых культур.
Предмет диссертационного исследования - многомерные афометео-рологические данные, технологии вычислительных экспериментов, математические методы и модели для обработки и анализа многомерных метеорологических данных.
Методы исследования. Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых, посвященные обработке и анализу многомерных данных, математическому моделированию, посфоению математических моделей продукционного процесса сельскохозяйственных культур, численным методам и современным технологиям вычислительных экспериментов.
В ходе решения поставленных задач использовались методы и подходы математического и имитационного моделирования, системного анализа, математической статистики, теоретической и прикладной информатики.
Информационная база исследования - многолетние ежедневные метеорологические данные, агрометеорологическая информация по сезонам вегетации Агрометеорологической станции г.Барнаула (1927-2010гг.), показатели средней урожайности яровой пшеницы АНИИСХОЗ ОПХ им. В.В. Докучаева (1961-2010 гг.); эмпирико-статистические и динамические имитационные модели продуктивности зерновых культур.
Научная новизна полученных результатов заключается в математическом обосновании технологии определения лет-аналогов для генерирования погодных сценариев с целью оценки урожайности зерновых культур. В ходе работы:
-
Разработана адаптивная математическая модель, алгоритмы и технология прогнозирования агрометеорологических факторов и оценки урожайности яровой пшеницы.
-
Определены и обоснованы методы моделирования агрометеорологических факторов в качестве входных данных имитационно-моделирующих комплексов AGROTOOL и EPIC.
-
Разработан и апробирован программный комплекс прогнозирования агрометеорологических параметров, основанный на технологии определения лет-аналогов, для проведения расчетов по оперативной оценке урожайности зерновых культур.
Обоснованность и достоверность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационном исследовании, обеспечивается использованием современной теории, апробированных методов и средств моделирования сложных систем, технологий вычислительных экспериментов, соответствием фактических значений агрометеорологических показателей расчетным, сравнением результатов оценки урожайности зерновых культур с фактическими данными на территории Алтайского края в период 2007-2010 гг.
Теоретическая и практическая значимость. Теоретическая значимость проведенных в диссертации исследований определяется обоснованием возможности применения принципа аналогичности к решению задач прогнозирования агрометеорологических факторов и оценке урожайности зерновых культур.
Практическая значимость состоит в разработке математической модели, алгоритмов обработки и прогнозирования агрометеорологических факторов, что будет способствовать дальнейшему развитию и применению методов математического моделирования и современных информационных технологий для установления количественных зависимостей формирования урожая от агрометеорологических факторов, а также в области упреждающего прогнозирования урожайности зерновых культур.
Материалы исследований, представленные в диссертационной работе, могут быть использованы опытными хозяйствами, занимающимися внедрением современных информационных технологий; научными учреждениями сельскохозяйственного профиля для проведения теоретических и прикладных ис-
следований; высшими учебными заведениями для обучения студентов и аспирантов по современным проблемам математического моделирования. Основные положения, выносимые на защиту:
-
Математическая формализация принципа аналогичности и алгоритм формирования сценариев агрометеорологических параметров текущего года на основе погодных реализаций лет-аналогов.
-
Комплекс инструментальных программных средств обработки экспериментальных агрометеорологических данных для информационного обеспечения моделей продуктивности зерновых культур.
-
Результаты совместного применения технологии определения лет--аналогов и имитационно-моделирующих комплексов AGROTOOL и EPIC для оценки урожайности зерновых культур в условиях Алтайского края.
Апробация результатов исследования. Основные теоретические и практические результаты работы представлены автором на следующих научных конференциях, семинарах и научных школах:
Международные: Международная научная студенческая конференция «Студент и научно-технический прогресс» (Новосибирск, 2007-2009, 2011); Международная научно-практическая конференция «Информационные технологии, системы и приборы в АПК: «АГРОИНФО-2009» (Новосибирск, 2009); IV Международная студенческая научно-практическая конференция «Традиции, тенденции и перспективы в научных исследованиях» (Чистополь, 2009); Международная конференция «Математика. Компьютер. Образование» (Пушино, 2011), Международная научно-практическая конференция «Телекоммуникационные системы и компьютерные сети: перспективы развития» (Санкт-Петербург, 2011).
Всероссийские: Всероссийская научно-техническая конференция «Интеллектуальный потенциал ученых России» (Барнаул, 2008); IX Всероссийский симпозиум по прикладной и промышленной математике (весенняя сессия, Кисловодск, 2008); X Всероссийский симпозиум по прикладной и промышленной математике (весенняя сессия, Санкт-Петербург, 2009); Всероссийская конференция (с международным участием) «Математические модели и информационные технологии в сельскохозяйственной биологии: итоги и перспективы» (Санкт-Петербург, 2010); XI Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (Красноярск, 2010), Вторая Национальная конференция с международным участием «Математическое моделирование в экологии» (Пущино, 2011).
Межрегиональные и региональные: ежегодная студенческая конференция, проводимая в рамках дней молодежной науки в Алтайском государственном университете (Барнаул, 2004-2009); региональная (краевая) конференция по математике МАК (Барнаул, 2007-2011); городская научно-практическая конференция молодых ученых «Молодежь - Барнаулу» (Барнаул, 2006, 2009); региональная конференция «Математическое образование на Алтае» (Барнаул, 2006); юбилейная окружная конференция молодых ученых «Наука и инновации XXI века» (Сургут, 2010); городской семинар «Задачи прикладной и индустриальной математики» (Барнаул, 2010); межрегиональная школа-семинар
«Ломоносовские чтения на Алтае» (Барнаул, 2010). Личный вклад автора состоит:
в разработке алгоритма и технологии прогнозирования агрометеорологических факторов, основанной на принципе аналогичности;
в компьютерной реализации программного комплекса прогнозирования агрометеорологических параметров;
в проведении вычислительных экспериментов и обобщении полученных результатов.
Реализация и внедрение результатов работы. Основные результаты получены и реализованы в соответствии с заданием ведомственно-аналитической программой «Развитие научного потенциала Высшей школы 2009-2011» №2.2.2.4/4278.
Материалы, основные положения и результаты диссертационной работы используются в учебном процессе кафедры теоретической кибернетики и прикладной математики математического факультета Алтайского государственного университета.
Результаты диссертационного исследования по прогнозированию агрометеорологических факторов и урожайности яровой пшеницы переданы для использования в Алтайский центр по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, что подтверждается соответствующей справкой.
Публикации. По теме диссертационной работы автором опубликовано 38 работ, в том числе 6 статей в ведущих реферируемых научных журналах, рекомендованных ВАК для публикации результатов диссертационных работ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, 2 приложений и списка используемых источников и литературы (184 наименования). Основной материал изложен на 163 страницах, включая 22 таблицы, 45 рисунков.
