Для поиска темы - пользуйтесь СИСТЕМОЙ ПОИСКА


Стоимость дипломной работы


Home Наука ТНВ Огляд літератури

Огляд літератури
Рейтинг пользователей: / 0
ХудшийЛучший 
Индекс материала
Огляд літератури
Страница 2
Страница 3
Страница 4
Страница 5
Страница 6
Страница 7
Страница 8
Страница 9
Страница 10
Страница 11
Страница 12
Страница 13
Страница 14
Страница 15
Страница 16
Все страницы

Огляд літератури

Управління технологічними процесами вирощування культур потребує наявності об’єктивної, науково-обгрунтованої оцінки стану конкретного посіву, прогнозів росту і розвитку у мінливих умовах зовнішнього середовища.
На сучасному етапі розвитку сільськогосподарського виробництва, ви-рішення проблеми контролю стану розвитку культур і управління технологіч-ними процесами, підвищення їх продуктивності  можливе лише на підставі по-глибленого дослідження зв’язків у системі “рослина-зовнішнє середовище”. Пі-знання і формальний опис цих зв’язків надасть змоги вирішувати питання роз-робки методів і способів прогнозування стану посіву, призначення і коригуван-ня управляючими діями по підвищенню ефективності технологій вирощування культур.
Кількісна оцінка впливу факторів зовнішнього середовища дає можли-вість створювати математичні моделі прогнозу тривалості проміж фазних пері-одів і строків настання наступних фаз розвитку, що наблизить до вирішення проблеми управління розвитком культур, технологічними процесами у автома-тизованому режимі. Тобто, дослідження розвитку рослин і, зокрема, питань пов’язаних з тривалістю вегетаційного періоду, має велике значення для вирі-шення низки теоретичних і практичних завдань, у тому числі завдань прогнозу-вання строків проходження фенофаз і оперативного планування технологічних  операцій [106,39,100,96, 136,193,42,173 ,190].
Для виявлення основних взаємозв’язків, залежностей і закономірностей при проходженні вегетаційного періоду і прогнозування розвитку посіву, етапи вегетації слід представити у формалізованому вигляді, що є основною умовою  системного рішення задачі по автоматизації процесу прогнозування і призна-чення технологічних операцій, особливо при інтенсивному землеробстві, яким і вважається зрошуване землеробство.
Багаторічними дослідами доведено і у літературі неодноразово відзнача-лося, що тривалість вегетаційного періоду обумовлена і контролюється як гене-тичною складовою, так і конкретними умовами,  що характерні для термінів в які рослина проходить етапи свого розвитку [39,100,14,162,128,13,92,95,93,94, 88,91].
Тобто встановлено, що тривалість окремих етапів  розвитку культури залежить від біологічних особливостей культури, умов проходження поперед-ніх фаз розвитку і впливу факторів навколишнього середовища в період прохо-дження фенофази [162,29].
Відповідно до думки, висловленої в [191], тривалість розвитку біологіч-них об’єктів(індивідуальний
час), що складається з декількох послідовних біо-логічних станів можна записати як суму часу по кожному періоду (фазі розвит-ку): Тj= t1+t2+t3+…+ti+…+tn, де Tj-індивідуальний період вегетації культури (загальний термін  онтогенезу);
Такий формальний запис припускає роздільність часу розвитку біологі-чних об’єктів, важливість якого часто підкреслювалася Д.А.Сабініним [162]. Такий підхід до дослідження великих і складних систем [154], якими і є зрошу-вані, вважається одним з основних у сучасній практиці створення процедур ав-томатизованого вибору найбільш придатних в конкретній ситуації рішень серед множини альтернатив.
З наведеного загально-формального запису зрозуміло, що взаємодія між фенофазами є векторним процесом, спрямованим від t1  до tn і кількість впливів  попередніх фаз на наступні може бути описана як N = n-1, де N- множина ета-пів розвитку культури (nN).
Щоб кількісно відбити значення таких впливів, у формальне описування  вегетаційного періоду вводяться коригуючи коефіцієнти, що характеризують зміну тривалості окремих фенофаз в залежності від факторів впливу [106,162]. У такому випадку рівняння зв'язку буде мати такий вигляд:
Tj = r1 t1 + r2 t2+r3 t3+…+ri ti+....+rn tn ,
де: r - коефіцієнт, що відбиває вплив зовнішніх умов у період прохо-дження i – ї фази і наслідки вплив попередньої фази;
t - генетично визначена тривалість і-ї фази розвитку.
Аналіз практичних спостережень показав, що межі в який змінюється тривалість вегетаційного періоду у культур і сортів різного походження неод-накові і можуть коливатись в значних межах [106,88].
Майже в кожній видовій групі можна знайти сорти і рослини в який змі-ни тривалості вегетаційного періоду під впливом факторів впливу досягають 10 і більш днів. В багатьох випадках за роки спостережень зафіксовано, що у сор-тів і рослин, які стійко зберігають тривалість вегетаційного періоду в певних межах, сполучення впливаючих факторів зовнішнього середовища наближало тривалість вегетаційного періоду до незмінного періоду, тобто Lim f(xi) 0  і  tti min  [106,162,88].

Тому деякі дослідники [61] пропонують у загальній тривалості вегета-ційного періоду для зручності формального описування періоду в цілому і окремих його етапів виділяти незмінну  частину, нижче якої тривалість вегета-ційного періоду скоротиться не може, і ту частину, що змінюється в залежності від зовнішніх умов. У формальному виразі це можна записати: 
ti=riqi=ti min+f(xi),
де: ti min  - незмінна частина фази або терміну розвитку вегетаційного пе-ріоду в цілому, нижче якої скорочення періоду неможливе.
Однак, для найбільш повного опису вегетаційного періоду в ряді випад-ків у моделях застосовують підхід (на наш погляд виправданий), де відбивають таку особливість вегетаційного періоду як те, що окремі фази розвитку і вегета-ційний період у цілому змінюються у визначених межах [106,61,88].
Проте, надійних відомостей про значення таких порогів у даний час об-маль, а для деяких культур і сортів практично немає зовсім. До того ж тi дані, що вдається знайти в літературі [79], отримані на дуже обмеженій вибірці i, як правило, не диференційовані по сортах. Більш того, є культури де сортові особ-ливості не проявляються [134].
Зрозуміло, що це істотно знижує статистичну цінність даних i робить сумнівним переваги їхнього використання перед величинами, заснованими на відліку від фіксованого порогу, яким є температури 0,+5 або +100С.
Нам здається цілком прийнятним для порівняльної оцінки післядії попе-редніх періодів розвитку на підставі регресивного аналізу, використовувати ча-сткові коефіцієнти множинної регресії по етапах розвитку культури від сходів до воскової стиглості .
Дослідженнями впливу зовнішніх факторів на фенологічні процеси встановлено, що тривалість проміж-фазних періодів у культур тісно пов’язана з метеорологічними показниками, типами грунтів, агротехнічними заходами [57,173, 190].
Ще в кінці 19 століття у роботах П.І.Броунова були сформульовані, як основні, задачі вивчення зв’язків врожаю з погодними факторами і виявлені критичні періоди, що мають вирішальний вплив на величину продуктивності культур [76].
Дослідженню зв’язків нагромадження біомаси і розвитку рослин з різ-ними метеорологічними
факторами впливу присвячена велика кількість робіт як на Україні так і за її межами. До ранніх робіт, де розглянуті напрямки і про-аналізовані результати таких досліджень, можна віднести роботи П.І. Колоско-ва, Р.Е. Давіда і Г.Т. Селянінова, а пізніше О.М. Алпат’єва, І.О. Гольцберга, Ф.Ф. Давітая, С.О. Сапожнікової.
Вагомий внесок у рішення проблем дослідження зв’язків врожаю з по-годними факторами на думку [76] зробили С.О. Веріго, М.М. Кулєшов, М.С. Кулік, В.А. Моисейчик , Л.А. Разумова, Е.С. Уланова, А.П. Федосєєва, Е.А. Цу-бербиллер, Ю.И. Чирков, Д.А. Шишко, А.М. Шульгін і ін. Інформація про ре-зультати досліджень цих вчених з різним ступенем деталізації відбита в літера-турі [100,51,26,171,157,152,38,165,168,169,199]. Аналогічні по постановці задачі вирішувались і за кордонами України. Результати цих досліджень наводяться у роботах Х. Жаслина [212], В. Хессе [215], Х.Л. Пенмана [135], Л. Тюрка [185], Р. Слайтера і П. Макилроя [175], та ін.
У більшості перерахованих робіт аналіз результатів супроводжується формальним описом зв’язків, розглянуті можливі підходи до рішення задач пошуку значень залежності параметрів стану культур, приросту їхньої біомаси, продуктивності від різних гідрометеорологічних факторів впливу. Однак, у цих роботах найчастіше досліджувався вплив одного-двох факторів при постійних значеннях інших, що як правило, знижує цінність результатів апроксимації і не дозволяє трансформувати результати на інші умови.
Аналіз даних експериментів і формальний опис процесів впливу зовні-шніх факторів свідчить про наявність залежності кожного наступного етапу від більшої кількості факторів у порівнянні з попереднім. Як вважає О.І.Носатов-ський це, ймовірно, повинно виразиться в більшій мінливості тривалості більш пізніх етапів у порівнянні з більш ранніми [129]. Проблеми впливу попередніх фаз розвитку на наступні присвячені дослідження А.И. Носатовського, Дж. Ац-ци, Н.И. Вавилова і наведені в [13,29,129].
Стосовно набору факторів впливу зовнішнього середовища на вегета-ційний процес, то на підставі великої кількості досліджень встановлено, що не-регульовані впливи зовнішніх умов на розвиток культур визначаються перева-жно параметрами гідрометеорологічних факторів [158,111,41,138,78,91,136, 201,57,173]. До складу цих факторів впливу у якості основних параметрів зде-більшого включають тепло і вологозабезпеченість, а також ФАР і концентрацію
вуглекислого газу в межах приземного шару повітря. Так, при низькій темпера-турі повітря (до 50 С) біологічні процеси гальмуються і цілком припиняється фі-зіологічна активність [164]. При високих температурах (вищих за 30-350С) рос-лини гнітяться, послабляється тургор, припиняється фотосинтез.
Аналогічну ситуацію можна спостерігати і при різких коливаннях воло-гозабезпеченості грунтів. У разі наявності 5 мм продуктивної вологи в грунті, сходів зернових культур не було, при 6-10мм-стан сходів поганий, при 30-60мм-добрий [136].
Буде цілком слушно, якщо відповідно до мети наших досліджень, беру-чи до уваги вище висловлене і дані наведені у літературі [151,15,105,124,132,173], серед набору численних гідрометеорологічних факто-рів, що впливають на рослини і посів у цілому, виділимо в якості основних - температуру повітря і вологозабезпеченість грунту.
Безпосередньо як фактор, тривалість періоду розвитку культур вважа-ється непрямим фактором, а сутність процесу складають тепло і вологозабезпе-ченість [98], які характеризуються комплексом значень, таких як температури повітря і запаси продуктивної вологи у кореневому шарі грунту.
Температура повітря і запаси вологи в грунті вважаються основними і се-ред тих факторів, що впливають на інтенсивність розвитку культур [99].
До того ж, ці фактори цілком прийнятні для використання їх з метою створення системи управління технологіями, наприклад, ячменю і кукурудзи оскільки встановлені тісні зв’язки етапів розвитку цих культур з агрометеоро-логічними параметрами, зокрема термічними, і наявністю в різних шарах грун-ту продуктивної вологи [180].
Стосовно дії кожного з факторів окремо, то зв’язок станів розвитку і продуктивності рослин із вологозапасами грунту встановлено і широко пред-ставлено в літературі [76,192,51,71,50,31,54], де підкреслюється, що найбіль-ший  врожай можливий при наявності оптимальних вологозапасів до початку весняної вегетації. При запасах продуктивної вологи в шарі 0-100 см у межах 100-150 мм - поява сходів не затримується. При вологості ґрунту нижче 90 мм і вище за 400 мм настає гальмування ростових і морфогенетичних процесів, збі-льшуючи тривалість фенофаз і періоду розвитку в цілому. Дійсно, є роботи [128,138], де показано, що умови вологозабезпечення на
ранніх етапах розвитку помітно впливають на строки  диференціації конусу наростання головного па-гону. Тобто даний чинник безперечно має відношення до строку появи чергової фази розвитку [41].
Таким чином, на підставі даних наведених у [179,41,195,64,38,72,103] будемо вважати доведеним, що вологість грунту, особливо на ранніх етапах ро-звитку культур, є важливим фактором впливу на їх продуктивність і терміни вегетації.
Зауважимо при цьому, що на півдні України у весняний період вологість ґрунту буває значно нижчою за зазначених вище оптимальних меж [41,190].
Джерел, що містять дані про вплив вологості грунту на розвиток і стан культур значно більше, ніж нами наведено, але для всіх характеристик, які роз-глядались, існує значний розкид значень експериментальних спостережень. І хоча розкид обумовлений об’єктивними труднощами досліджень, відсутністю різнобічних комплексних спостережень за вологозабезпеченістю, температур-ним режимом ґрунту і повітря, вважаємо, що ці фактори  можна віднести до ос-новних, які впливають на розвиток і продуктивність рослин.
Відносно значень термічних факторів впливу, встановлено, наприклад, що на початку вегетації при посіві в оптимально зволожений ґрунт визначаль-ним фактором було тепло [201,124].
У 1976 році В.П. Дмитренко оцінив значення температури повітря для рослин через коефіцієнт користі як:          
[54].
На підставі 20-ти річних спостережень, дані яких наведені в [173,190] отримано низку прямо і криволінійних рівнянь регресії, на підставі яких зроб-лено відбір основних факторів впливу. Найбільш важливим з них визначено суму активних температур. Оцінку, при цьому проведено переважно по кожно-му фактору впливу окремо. За відсутністю аналізу і оцінки сумісної дії компле-ксу факторів, інформативність наведених рівнянь зменшується, що слід вважа-ти недоліком підходу. При цьому і серед даних, які характеризують вплив тем-ператури повітря і ґрунту на міжфазовий період розвитку культур існує багато розбіжностей у результатах впливу [157].
Суму ефективних температур у якості основного фактора впливу на тер-мін проходження
фенофаз при прогнозування використовував ще О.О. Шиго-лєв [159], роботи якого були покладені в основу методів фенологічного прогно-зування. Метод, запропонований О.А. Шиголєвим [201], де тривалість проміж фазних періодів залежить від сум ефективних температур:
,
був найбільш поширеним. При цьому заздалегідь розраховані суми ефективних температур повітря у вигляді констант наводились у відповідних довідниках [159].
Недоліками таких підходів можна вважати:
- не враховуються інші значущі фактори впливу;
- суми ефективних температур в свою чергу змінюються залежно від інших факторів впливу і тому константними можуть вважатись лише умовно;
- швидкість розвитку культур не лінійна і змінюється у часі, тому такі підходи до прогнозування можна вважати застарілими, що не відповідають часу.
Все це обмежувало можливість коректного формального опису процесу і гальмувало побудову загальної математичної моделі[81,83].
В цьому сенсі у якості константних значень при автоматизації розрахун-ків і використання їх в системах керування в зоні зрошення ми пропонуємо ви-користовувати розраховані нами біокліматичні константи і технологічні індек-си [118,116,83,86,120, додаток Б].
Перші дослідження залежності інтенсивності приросту надземної маси рослин (П/Пmax) від відносної температури повітря (Т/Топт) можна віднести до 1937 року, коли Лундегорт зобразив цю залежність кривою у вигляді параболи другого порядку з чітко вираженим максимумом і мінімумами.
Подальшими дослідженнями УкрНІГМІ встановлено, що цей звязок вимальовується досить чітко і підтверджує наявність оптимального температу-рного діапазону вегетаційного періоду [76].
При цьому на підставі великої кількості результатів спеціальних дослі-джень встановлено, що існує ряд досить тісних залежностей тривалості міжфа-зових періодів розвитку культур від сум позитивних, ефективних і активних температур [158,157,45,152,198,27,179,25]. На підставі статистичного аналізу було встановлено, що залежність між температурою повітря і швидкістю про-ходження фаз розвитку, наприклад, просапних вважається нелінійною [16,110,109,111]. При
цьому, помітна динаміка впливу на розвинення культур значень температурних факторів на протязі вегетаційного періоду у добовому циклі [25,27,199].
Такі висновки співпадають з даним наведеним Н.И. Володарським [34] i Н.И. Гойса [41], отриманими на підставі прямого експериментування в польо-вих умовах. Роботами цих авторів також підтвердилися раніше висловлені по-ложення про пріоритет теплового чинника, але не тільки середньодобових тем-ператур повітря.
Наявність зв’язку між декадним приростом біомаси рослин, середніми декадними температурами повітря і запасами продуктивної вологи при систем-них дослідженнях спостерігалася в численних експериментах [18,146, 196,198,50,167]. В усіх випадках спостережень має місце наявність визначеного діапазону зміни температурних умов і умов вологозабезпечення при яких при-ріст біомаси культур може бути максимізований.
Тому справедливою особливо у богарному землеробстві слід вважати тезу про необхідність одночасного обліку поряд із вологозапасами ґрунту і те-рмічних факторів, хоча відзначимо відразу, що повну схему обліку всіх більш-менш важливих факторів реалізувати дуже важко. З цього приводу використо-вуються, як правило, загрублені схеми спостереження за факторами впливу при обов’язковому виділенні найбільш значимих, надійних і контрольованих фак-торів. Найчастіше це температурні і водяні параметри погоди. При цьому для умов зрошення  за головні фактори впливу будемо вважати теплові, зокрема, середні добові температури повітря [115,116].
Окрім впливу основних метеорологічних факторів на строки настання і тривалість фаз вегетації (теплових чинників і факторів вологозабезпеченості) помітно впливають також строки висіву, технологічні операції, норми висіву, рельєфні і мікрорельєфні властивості ділянки [200,135,216,48,77,78]. Ф.Ф. Даві-тая, наприклад, спостерігав тісний зв’язок між характеристиками весняного пе-ріоду, строками сівби, інтенсивністю наростання температур повітря і триваліс-тю періодів між фенофазами [48].
Зафіксовані результати прямих впливів комплексу технологічних опера-цій на строки і тривалість міжфазних періодів впродовж вегетації кукурудзи в умовах зрошення. Дослідження і опис цих зв’язків у вигляді низки регресійних рівнянь дозволили встановити вагомість технологічного впливу в залежності від розвинення посіву [116, 121,65].

На підставі прогнозу строків появи сходів  картоплі і спостережень було визначено, що під впливом метеорологічних факторів найбільше змінюється період посадка-сходи, що надає можливості правильного вибору строків прове-дення потрібних технологічних заходів [30].
Окрім наведених результатів була підкреслена важливість для вирішен-ня задач управління процесами розвитку культур прогнозування швидкості цього розвитку, оскільки з датами настання фаз пов’язані всі особистості про-ведення агрозаходів [99].
Також помічено, що на розвинення посіву і формування врожаю суттєво впливають мікрокліматичні особливості поля, що обумовлені рельєфом місце-вості, розташуванням на схилі, механічним складом ґрунту, наявністю лісових масивів, водоймищ [1].
Однак слід зауважити, що в процесі росту культур мікрокліматичні роз-біжності між посівами згладжуються [160,213]. Тому, у першу чергу, ці розбіж-ності слід враховувати на початкових етапах розвитку.
Встановлені і досить стисло наведені нами приклади наявності зв’язків між факторами, що впливають на розвиток культур і посівів при їх практично-му використанні, були покладені в основу розробки і використання методів фе-нологічного прогнозування багатьма дослідниками.
Всю сукупність методів прогнозування умовно поділяють на 2 групи: методи, що базуються на пізнанні об’єктивних закономірностей об’єкту чи явища і методи прогнозування за аналогією з існуючим станом об’єкту чи яви-ща [173]. Перша група методів надає змоги мати прогнози з високою вірогідні-стю, оскільки враховують умови дискретності процесів. Такі методи відносно складні, потребують достатності якісної інформації [184].
Оскільки автор прибічник аналітичних методів прогнозування є сенс зробити деякі зауваження стосовно другого підходу.
Спеціальні дослідження і спостереження дозволили в багатьох дослі-дженнях виявити й встановити для кожної сільськогосподарської зони календа-рні строки наступу фаз вегетації і приблизні терміни проведення технологічних операцій [138,133,28,44,210]. На цій основі були розроблені спеціальні кален-дарі для багатьох культур і сортів.
І на часі фахівці сільськогосподарського виробництва на практиці у спо-стереженні за посівами здебільшого використовують календарні строки прохо-дження фаз вегетації. Ці календарі
показують лише усереднені терміни і корис-туватись ними для кожного конкретного поля потрібно обережно.
Причина в тому, що природна мінливість погоди рік від року робить не-доцільним спроби орієнтуватись на середні строки, що дають календарі, - необ-хідна схема, яка поєднує біологічний вік посіву і поточний календарний час. А це, неможливо без моделювання фенології посіву, що враховує біологічні особ-ливості культури й умови зовнішнього середовища, тобто чинники, які дослі-джені далеко не повністю і потребують при роботі з ними притягнення експер-тних евристичних знань, що складають найважливіший аспект автоматизованих систем підтримки рішень і систем штучного інтелекту (ШІ) [182,104,142]. Зде-більшого такі підходи до вибору засобів прогнозування засновані на статистич-ному обліку існуючих закономірностей між чинниками і тривалістю періодів розвитку культур [138,34].
В цьому ракурсі існуючи на часі статистичні методи прогнозування слід розглядати як перший етап реалізації такого підходу.
На цьому етапі у залежності від мети, стану об’єкту, тимчасового періо-ду досліджень, якості й об’єму даних використовуються різні підходи і методи пошуку зв’язків.
Відомо, що традиційним способом одержання інформації про ефектив-ність системи є аналіз і організація інформаційних потоків, що протікають у цій системі і складають суть процесу моделювання. З метою організації таких по-токів використовуються статистичні моделі зв’язку довжини міжфазних періо-дів з факторами впливу, що вважаються найбільш поширеними.
В основі підходу до їх створення - статистичний аналіз чинників, що ви-значають строки наступу фаз розвитку культур.
Найбільш розповсюдженими із групи статистичних методів є кореляцій-ний аналіз, який дозволяє оцінити якісні відхилення.
Але більш поглиблену інформацію про характер зв’язків між величина-ми, придатними для обчислень приблизних значень однієї величини за значен-нями іншої, можна  отримати за допомогою регресійного аналізу.
На цьому етапі у залежності від мети, стану об’єкту, тимчасового періо-ду досліджень, якості й об’єму даних, використовуються різні підходи і методи пошуку зв’язків.

Досить ємний огляд застосування статистичних методів зроблений у ранніх роботах Уланової Е.С. і Сиротенко О.Д. [188] , Сиротенко О.Д. і Хвале-нский Ю.А. [172]. Однак методи, що використовувались цими дослідниками в ранні періоди розвитку напрямку моделювання і автоматизованого прогнозу-вання, коректні лише в межах конкретних вихідних вибірок  і тому мало прида-тні для включення інших варіантів розрахунків.
Статистичні ряди агрометеорологічних спостережень, як правило, об-межені, а самі члени вибірки характеризуються великою зв’язаністю, що зни-жує число еквівалентно незалежних спостережень. Це знижує і значення коефі-цієнтів кореляції, як оцінки коректності моделі. Отже, методи формальної ста-тистики вимагають корекції, включення процедур, що автоматично враховують зв’язаність членів вибірки.
Як правило, у даний час, як вже було помічено, при обробці даних польових спостережень на перших етапах їхньої організації у виді моделей, ви-користовуються методи статистичного аналізу (кореляційний, регресійний) з використанням офісних додатків типу Ехсеl чи Маthсаd. При цьому, часто ем-піричне рішення задачі коректного опису зв’язку продуктивності рослин з фак-торами впливу такими методами, утруднює недолік статистично незалежних експериментальних даних.
Частково проблема незалежних спостережень вирішується застосуван-ням залишкового методу аналізу. Помітимо, що дані агрометеорологічних спо-стережень відрізняються великим розкидом. Ці відхилення від середніх обумо-влені впливом факторів, що не піддаються обліку і насамперед суб’єктивізмами у визначенні термінів початку і кінця міжфазних періодів, помилками спосте-режень і вимірів. Тому при такому підході до регресійного аналізу переважніше мінімізувати не суму квадратів, а суму відхилень, що легко здійснити при вико-ристанні графічних регресій, вбудованих в офісні додатки персональних комп’ютерів (Excel, Mathcad).
Навпроти, так названий залишковий метод, практичне використання якого викладено в роботах [55,134,176,70], дозволяє розширити можливості статистичного аналізу.
Агрометеорологічні фактори, що впливають на розвиток культур, зок-рема термічні, не є незалежними, що знижує ефективність роздільного їхнього обліку. Але при використанні залишкового методу і зворотному ході обліку з’являється можливість визначати прямий чи безпосередній вплив кожного з факторів окремо. Крім того, залишковий метод допускає
використання і інфор-мації з якісними значеннями.
Предикати в схемі аналізу можуть бути обрані для кожної культури окремо відповідно до її біологічних особливостей і наявних кількісних характе-ристик вихідних параметрів. Критерієм обліку і нехтування впливу фактора є наявність чи відсутність значимого статистичного зв’язку.
В останнє десятиріччя минулого століття на Україні в напрямку пошуку підходів і розробки методів прогнозування розвитку культур на підставі агро-метеорологічних факторів впливу були виконані об’ємні дослідження.
Так в УНДПТІ “Агроресурси” розроблено комплекс статистичних моде-лей у вигляді рівнянь регресії для прогнозування формування врожаю [57, 190].
На підставі аналізу багаторічних спостережень (1970-1984рр) статисти-чні моделі зв’язків, що розроблені в інституті надали змоги оцінити всі періоди розвитку основних культур [173,57,190]. Наприклад, створено комплекс статис-тичних моделей, які дозволяють моделювати строки тривалості фаз розвитку озимої пшениці, зробити оцінки впливу агрометеорологічних факторів на про-дуктивність по фазам вегетації і на формування елементів продуктивності [141].
Запропоновано і графічний інструмент реалізації таких моделей у вигля-ді номограм.
При цьому визначено важливий для інструментального вирішення задачі фактор, що сортові ознаки виявились не суттєвими. Традиційно для практично-го застосування запропоновано інструмент у вигляді номограм [134].
Значні за обсягом спостереження дозволили визначити математичні па-раметри, що характеризують міжфазні періоди (значення моди, середні квадра-тичні відхилення, варіації ознак). На підставі даних встановлено, що тривалість етапів розвитку мінлива і більш значуща в першій половині вегетації [181]. Та-кож зазначено, що на основі статистичного аналізу може бути зроблена оцінка проміж фазних періодів в балах [98].
Однак доречним буде зауважити, що з точки зору практичного застосу-вання оглянуті підходи до прогнозування строків наступу чергової  фази веге-тації, як правило, не відбивають комплексний характер впливу, і враховують лише один-два чинники.
Мали місце і спроби комплексного підходу до створення прогнозних моделей на підставі врахування декількох факторів, наприклад середні добових температур повітря і вологості грунту
[131]. Але для реалізації таких моделей замість автоматизованих процедур розрахунків, запропоновані спеціальні гра-фічні методи у вигляді номограми.
До того ж, як показала практика, такому підходу бракує точності, а не обмежене підключення додаткової інформації робить метод мало придатним для машинної реалізації, оскільки виникає проблема здобуття, адекватності та-кої інформації. В таких умовах система прогнозування стає ненадійною при ви-користанні у виробничо-експлуатаційному режимі [82].
Тому в основу сучасних підходів до контролю за станом розвитку куль-тур і прогнозування покладено формальні підходи і зокрема методи моделю-вання [86, 120].
Для забезпечення коректності вибору методу опису агросистем можливі два підходи вирішення проблеми багатокритеріальності. При цьому повинна бути забезпечена коректність самих даних і їхній об’єм.
На основі фактичних даних виявляються закономірності зв’язків за до-помогою рівняння регресії і по величині коефіцієнта довіри вибирають ту чи іншу модель для практичного застосування.
Кращою з числа випробовуваних моделей вважається модель з найбіль-шим значенням критерію довіри. При формуванні коефіцієнта довіри необхідно враховувати точність моделі (характеризується значенням середнього квадрат-ного відхилення і середнього відносного відхилення), її адекватність (може бу-ти використаний критерій Дарвіна-Уотсона).
Методи моделювання, що розвиваються останнім часом органічно поєд-нують кількісні розрахунки значень з логічним аналізом, останніми досягнен-нями теорії штучного інтелекту [102], машинним імітуванням.
Над розвитком такого напрямку у свій час досить ефективно працювали в ІЕМ [170,171,172], УкрНІГМІ [52, 53], Інституті фізіології України, Інституті агроресурсів, закордонні вчені [205,220,222]. Так у практиці оцінки агрокліма-тичних ресурсів добре себе зарекомендувала біофізична модель зв’язку вро-жайності з факторами впливу, розроблена в УкрНІГМІ і ІЕМ під керівництвом А.Р. Константінова [74,75].
Цілеспрямоване використання формальних методів опису зв’язків у сис-темі “врожай-погода” дозволило створити значну кількість статистичних моде-лей зв’язків і кілька повних динамічних моделей розвитку агрофітоценозів [26,222,171,150,156,211]. У цих моделях глибоко аналізуються основи процесів утворення фітомаси і роль погодних факторів впливу.

В даний час через складність, специфічність досліджуваних об’єктів і задач практичного спрямування, що вирішуються найбільш широко, як інстру-ментарій дослідження використовуються емпіричні і напівемпіричні моделі формування врожаю. З одного боку, такі моделі виходять із загальних законо-мірностей формування біомаси і продуктивності культур з урахуванням фізики приземного шару, а з іншого, дозволяють усіляко використовувати наявні екс-периментальні дані, що характеризують цей процес. Крім того, моделі відносно легко алгоритмізуються, а тому прості в машинній реалізації.
Якщо виходити з того, що предметом нашого системного дослідження є об’єкт, який становить складну систему, то можна стверджувати, що для надій-ності автоматизованої системи при вивченні слід фіксувати найбільш важливі характеристики об’єкту (у нашій нагоді культури, температура) [219,140, 46,206].
Напрямок модельного дослідження, який є дуже перспективним, ще не-давно мав труднощі в практичній реалізації, насамперед, через недостатність наших знань, слабкої інформаційної і технічної бази для їхньої реалізації. Од-нак, труднощі машинної постановки і реалізації поступово переборюються і, як показав наш досвід розробки СППР, СПТР з цим напрямком  у перспективі ціл-ком обґрунтовано можна зв’язувати зростання наукового внеску в підвищення керованості й ефективності сільськогосподарського виробництва [84,85,120].
В дослідженнях зв’язків між факторами впливу і процесами, що проті-кають під час вегетації найбільш перспективним, і як показала сучасна практи-ка використання, ефективним, все ж вважається теоретичний аналіз зв’язку ро-звитку культур з визначальними факторами. Головне, що стримувало широке практичне використання методу, як вже відзначалося, це труднощі математич-ної інтерпретації процесів, відсутність спеціальних експериментальних даних і недостатні ресурсні можливості технічних засобів організації інформації.
На протязі останнього десятиріччя дослідження в напрямку моделюван-ня і створення автоматизованих систем проводились відповідно до державної програми “Агрокомплекс” основною метою якої було створення автоматизова-ної системи комплексного прогнозування і управління продукційним процесом під назвою АСУ “Агроресурс”. Структурно АСУ повинно було складати чоти-ри підсистеми: “Погода”, “Фенолог”, “Захист рослин” і “Технолог”, а в основі інформаційного забезпечення параметри метеоспостережень – середні добові температури повітря, мінімальні і максимальні температури повітря і опади [80, 173]. Помітимо, що з причин складності задачі, методичних і методологічних прорахунків, ряду об’єктивних причин систему до
практичної реалізації довес-ти не вдалося. Основними суб’єктивними причинами, на наш погляд, можна вважати:
- прикладний програмний комплекс було орієнтовано на використання в сере-довищі старих операційних систем (ОС) без урахування перспективи розвитку технічних засобів реалізації;
- обрана методологія і методичні підходи не дозволяли коректно і в повній мі-рі враховувати текучу інформацію, не були своєчасно переорієнтовані на вирі-шення задач в умовах невизначеності.
З цих причин  розробниками не було знайдено засобу методичної і про-грамної прив’язки прогнозованих строків настання фенофаз до періодів прове-дення технологічних операцій.
В основу вирішення питань автоматизованого прогнозування свого часу були закладені спеціальні методи моделювання, які на підставі багатолітніх ме-теорологічних спостережень дозволяють розробити низку різнорівневих емпі-ричних і аналітичних моделей [140,142,166,154].
На сучасному етапі, з появою могутніх засобів організації інформації, моделювання і створення на цій основі автоматизованих систем машинної імі-тації, систем підтримки прийняття рішень і експертних систем, такий напрямок у світової практики поступово висувається в ряд найбільш перспективних як у теоретичному так і в прикладному спрямуванні.
Тобто у практиці удосконалення процесів вирощування культур, під-вищення їх продуктивності і економічної ефективності процесу найбільш перс-пективним напрямком є створення комплексних моделей, у яких сполучаються динамічні моделі культури і технологічні схеми вирощування.
Без розвинутих засобів прогнозування в сучасних умовах дуже важко створити ефективну систему планування агрономічних дій [117,115, 122]. Тоб-то створити ефективну систему планування технологій у відсутності засобів прогнозування практично неможливо [125]. В цьому сенсі прогнозування стану посіву необхідне для створення технологічних проектів, оперативного плану-вання й управління технологіями.
У свою чергу створення таких систем, як вже було визначено, нереальне без моделювання фенології посіву, яке б враховувало біологічні особливості культури і умови зовнішнього середовища, тобто чинники, які досліджені дале-ко не повністю i потребують при роботі з ними притягнення експертних еврис-тичних знань, що значно ускладнює процес комп’ютерної
реалізації.
В основу вирішення питань автоматизованого прогнозування закладені методи моделювання, які на підставі багатолітніх метеорологічних спостере-жень дозволяють розробити низку різнорівневих емпіричних і аналітичних мо-делей [140,142,163,154].
Як відмічалось раніше значний вплив на строки проходження фаз веге-тації виявляють мікрокліматичні особливості конкретного поля, механічний склад грунтів, деякі агрозасоби. У деяких випадках цей вплив значніше за вплив загальнозональних характеристик [160,213]. Отже, як очевидною, поста-ла потреба в моделюванні фенологічних процесів вирощування культур з ура-хуванням їх біологічних особливостей і умов зовнішнього середовища [138,133,140].
Стосовно вибору алгоритму представлення знань. При роботі агроном залучає масу відомостей, багато з яких лише побічно пов’язані з задачами про-гнозу, а представлення саме таких складних знань [84] являється головним на-прямком при створенні СППР, ЕС і систем штучного інтелекту [104,59].
Методи побудови таких інтерфейсів розробляються в теорії штучного інтелекту [182].
Найбільш важливою складовою і досить складною при реалізації таких підходів до організації і представлення погано структурованих знань, вважаєть-ся фреймове представлення алгоритмів [84].
Відомо, що фрейми моделюють поняття i відношення між ними i явля-ються мінімальною структурою інформації, необхідної для представлення кла-сів об’єктів, процесів або явищ [161]. Фрейм загального поняття декомпозуєть-ся в мережу підфреймiв (субфреймів), кожний з яких вiдзеркалює визначені сторони, властивості відображати поняття. В такій мережі, субфрейми нижчих рівнів являються термінальними.
Однак, як показала практика, такий підхід виявився мало придатним для машинної реалізації, обтяжений необхідністю пошуку великої кількості додат-кової інформації, що робило б систему не надійною при використанні у вироб-ничо-експлуатаційному режимі.
Більшість цих вимог може бути виконано лише при застосуванні методів штучного інтелекту (ШІ) в контексті експертних систем інтегрованого (гібрид-ного) типу [59,145], що поєднують імітаційне моделювання розвитку посіву і представлення знань про об’єкти моделювання у вигляді продукційних правил i процедур обробки даних [144,221].


 

You have no rights to post comments