Оптимизация структуры посевов с учетом изменчивости климатических параметров и биопродуктивности культур

• Автор: Полковская, Марина Николаевна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Иркутск
• Количество страниц: 138 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ УРОЖАЙНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР

1.1 Особенности многолетних рядов урожайности групп и видов сельскохозяйственных культур
1.2 Определение тенденций изменчивости урожайности сельскохозяйственных культур за многолетний период

1.3 Методы оценки урожайности сельскохозяйственных культур

1.4 Урожайность как параметр управления в задачах оптимизации производства

2 ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННАЯ ИЗМЕНЧИВОСТЬ

МНОГОЛЕТНИХ РЯДОВ УРОЖАЙНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР

2 Л Статистический анализ пространственно-временных колебаний урожайности

2.2 Моделирование изменчивости урожайности сельскохозяйственных культур

2.3 Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур
2.4 Моделирование рядов урожайности с применением метода статистических испытаний
2.5 Факторные модели определения урожайности
3 ИНФОРМАЦИОННОЕ И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА МОДЕЛИРОВАНИЯ
БИОПРОДУКТИВНОСТИ
3.1 Модели оптимизации размещения сельскохозяйственных культур в условиях неполной информации
3.2 Многоэтапные модели оптимизации структуры посевов
3.3 Алгоритмическое обеспечение программного комплекса моделирования биопродуктивности
3.4 Программный комплекс моделирования биопродуктивности культур.
3.4.1 Проектирование программного комплекса моделирования биопродуктивности культур
3.4.2 Реализация программного комплекса
3.4.3 Результаты моделирования структуры посевов
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ
В условиях современного производства растениеводческой продукции производителю необходимо иметь системное представление о влиянии на процесс выращивания сельскохозяйственных культур различных природно-климатических и агротехнических факторов. Знания и учет взаимодействия этих факторов позволяют получать высокие урожаи при одновременном повышении плодородия почв и экономии затрат.
Урожайность сельскохозяйственных культур является основным параметром при решении задач планирования производства продукции в различных отраслях и их сочетании. От ее величины зависит эффективность производства не только растениеводческой, но и животноводческой продукции.
Между тем биопродуктивность является сложным параметром, который зависит от множества природных и агротехнологических факторов. Многочисленные группы сельскохозяйственных культур имеют свои особенности, причем влияние факторов на них различно. Поэтому особую актуальность приобретает комплексное исследование закономерностей многолетней изменчивости урожайности как групп, так и видов сельскохозяйственных культур.
Исследованию факторов, влияющих на урожайность, посвящены работы Г.И. Баскина, А.Г. Буховец, А.И. Вайнштейна, П.И. Колоскова, М.С. Кулика, А. Маннеля, М.И. Мель, В.М. Обухова, A.A. Павловского,
С.А. Сапожниковой, В.А. Смирновой, В.Ф. Тебуевой, Н.В. Тюряковой и др.
Определение закономерностей многолетней изменчивости рядов биопродуктивности предполагает использование полученных знаний при решении оптимизационных задач, связанных с размещением, специализацией и концентрацией аграрного производства; определением оптимальных размеров предприятий по зонам; планированием материально-технического снабжения. Работы JLB. Канторовича, В.А. Кардаша,
A.Ф. Карпенко, А.П. Коваленко, С.М. Колобашкина, В.П. Корнеенко,
B.Г. Кравченко, М.М. Тунеева, С.Н. Смирнова, П. Флеминга, Д.Б. Юдина, Л. Янга, В.П. Булатова и др. посвящены вопросам применения различных задач математического программирования для оптимизации аграрного производства.
Диссертационное исследование развивает идеи перечисленных авторов, расширяя области применения задач математического программирования, связанных с аграрным производством.
Анализ многолетних рядов урожайности сельскохозяйственных культур показывает, что они не являются детерминированными и зачастую характеризуются высокой степенью неопределенности и неоднородности, что предполагает создание адекватных моделей, описывающих изменчивость параметра биопродуктивности. При этом необходимо учитывать переменность климатических параметров, которые оказывают существенное влияние на аграрное производство, особенно в зонах с резко континентальным климатом. Свойства изменчивости производственных и природно-климатических параметров необходимо учитывать в задачах оптимизации производства продовольственной продукции. Наличие неопределенности и неоднородности предполагает при решении задач математического программирования использование метода статистических испытаний. Другими словами, в реальных условиях необходимо решать задачи, связанные с определением множества вариантов оптимальных решений и выделением среди них наиболее целесообразных для управления.
Цель диссертационной работы - является создание математического и алгоритмического обеспечения, позволяющего моделировать изменчивость урожайности сельскохозяйственных культур с учетом колебаний климата, для оптимизации производства продовольственной продукции в условиях неполной информации.
В соответствии с поставленной целью решены следующие задачи:

По первому признаку выделяют микро- и макроэкономические модели. Микроэкономическая модель - отражает функционирование и структуру отдельного элемента экономической системы, взаимодействие его с другими элементами системы в процессе ее функционирования.
Макроэкономическая модель - отражает функционирование народного хозяйства как единого целого.
Согласно второму признаку, при наличии нескольких целевых функций задача (1.16)-(1.18) превращается в многокритериальную. Главная сложность при решении этого вида задач заключается в неоднозначности оптимального решения: в точке, где один из критериев достигает своего максимума, другой может быть очень далек не только от максимума, но и даже от какой-либо приемлемой величины.
Задачу с несколькими целевыми функциями можно свести к задаче с единственным показателем / и стремиться обратить его в максимум, а на остальные, вспомогательные показатели /2, /з • ■ - наложить некоторые ограничения вида
/2>/2°,/з>/з0/„^/„°. (1.19)
Эти ограничения войдут в комплекс заданных условий а,а2,
Третий признак классификации задач математического программирования - по типу параметров модели, в качестве которых используются детерминированные и неопределенные параметры.
Статистическая обработка временных рядов параметров, описывающих
структуру посевов, показывает, что некоторые из них характеризуются значимыми трендами и внутрирядными связями [92], что позволяет моделировать размещение посевов сельскохозяйственных культур с помощью задачи параметрического программирования:
/(х) = Y^CJ ^х] т1п (тах)> (1.20)
2Х (t)xJ =6,(г) (/6/), (1.21)

xJ>0(jeJ), (1.22)