14872 (585547), страница 5

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 5)

Для рано созревающих яровых культур (горох, вико-овсяная смесь) величина данного коэффициента корреляции еще ниже и колеблется от минус 0,36 до минус 0,45.

Подведем итог. Количество осадков за вегетационный период сильно влияет на изменение урожайности сельскохозяйственных культур. Корреляционный анализ показал зависимость урожайности от количества июльских осадков. Выделение из длинного ряда влажных и засушливых лет позволило разработать модель устойчивого земледелия для стабильного функционирования предприятия независимо от сложившихся погодных условий года. По результатам статистических данных можно сделать следующие выводы:

1.Одним из основных факторов неустойчивости сельскохозяйственного предприятия является колебания урожайности, которые в свою очередь зависят от количества выпадающих за вегетационный период осадков и поступающего на земную поверхность тепла.

2. Анализ 31-летнего ряда данных показал, что на Южном Урале в среднем 1 раз за десятилетие бывает избыточно увлажненный (220-337), на каждые 15 лет приходится один год с засухой, за вегетационный период выпадает не более 81 мм. При этом майская засуха наблюдается каждые 4 года, количество выпавших осадков за этот месяц колеблется от 8 до 30 мм.

3. В целях уменьшения колебаний урожайности сельскохозяйственных культур, сельскохозяйственные предприятия должны предусмотреть возможность уменьшения зависимости урожайности от погодных условий.

3.2 Описание модели

Целью математического моделирования устойчивого земледелия является нахождение таких количественных параметров системы земледелия, при которых обеспечивается экономически эффективное функционирование предприятия при определенных агроэкологических характеристиках земель и культур, заданном природно-ресурсном и производственно-ресурсном потенциале, соблюдении требований по охране окружающей среды.

Модель устойчивого земледелия разработана руководителем дипломного проекта Фруминым Игорем Лазаревичем. Модель состоит из блоков. Первый блок содержит переменные по данным культурам и технологии их возделывания. Также в состав первого блока входят основные ограничения по ресурсам и вспомогательные по формированию севооборотов и половозрастной структуры стада. Число остальных блоков определяется количеством исходов ода в модели. В реализации этой модели было задействовано три погодных сценария, причем вероятность каждого принята одинаковой. По составу переменных и ограничений второй и все последующие блоки приведены к единому виду. Переменные включают тот же набор культур, что и первый блок, но каждая из них различается по способам использования. Например, переменная первого блока ″Овес, размещаемый после зерновых третьей культурой 4-польного зернопарового севооборота″, различается по использованию – на товарное зерно, на фуражное зерно, на зерносенаж. Переменные по животноводству делятся по типам кормления, определяемым в соответствии с принятыми рационами. Ограничения второго и остальных блоков определяется использованием машинно-тракторного парка и других ресурсов. Дополнительные переменные и вспомогательные ограничения этих блоков позволяют произвести связь между накоплением (при благоприятном и среднем сценарии года) и расходованием (при неблагоприятном исходе) переходящего запаса кормов.

Необходимо формализовать задачу, для этого нужно найти значения x_ijkl и x_iqr, максимизирующие целевую функцию:

(10)

i I; j J; k K; l L; q Q; r R.

здесь x_ijkl есть переменная обозначающая площадь посева в год с i-м сценарием погодных условий j-й культуры, размещенной по k-му предшественнику, используемую для получения l-го вида продукции; c_ijkl – прибыль, получаемая с 1 га; x_iqr – переменная, обозначающая численность сельскохозяйственных животных, относящихся к q-й половозрастной группе при r-м типе кормления; c_iqr – прибыль, получаемая от одной головы КРС; I – множество индексов исходов по степени благоприятности погодных условий; J – множество индексов видов сельскохозяйственных культур; K – множество индексов видов предшественников; L – множество индексов вида продукции растениеводства; Q – множество индексов половозрастных групп сельскохозяйственных животных; R – множество индексов типов кормления КРС.

После того как мы формализовали задачу, необходимо ввести ограничения.

1. Ограничение по площади пашни S

,(11)

где x_jk – площадь посева j-й культуры по k-му предшественнику

1. ограничение по прямым затратам

,(12)

где b_ijkl – прямые затраты в год с i-м сценарием на 1 га j-й культуры, размещенной по k-му предшественнику и используемую для получения l-го вида продукции; b_q – прямые затраты на содержание одной головы КРС q-й половозрастной группы, x_q – численность сельскохозяйственных животных, относящихся к q-й половозрастной группе; B – наличие средств на прямые затраты.

1. По ресурсам времени на выполнение механизированных работ

(13)

Здесь t_ijklu обозначает объем u-го вида механизированных работ в год с i-м исходом погодных условий на 1 га j-й культуры, размещаемой по k-му предшественнику и используемую для получения l-го вида продукции; T_iu – общий ресурс рабочего времени, который рассчитывают по формуле:

,(14)

где α_iu – погодный коэффициент в год с i-м сценарием, численно равный доле дней с погодой, позволяющей вести полевые работы, τ_u – нормативная сезонная производительность всех агрегатов в хозяйстве на u-м виде полевых работ при их выполнении в оптимальные сроки, этот показатель варьирует т 0,5 до 0,8.

1. Ограничение по размещению культур по предшественникам

(15)

Здесь x_jk – площадь j-й культуры, размещаемой по k-му предшественнику; x_kj – площадь k-го предшественника после j-й культуры.

1. Зависимость урожайности от предшественников и сценария года

,(16)

где u_ijkl – коэффициент, обозначающий производство l-го вида продукции в год с i-м сценарием на 1 га j-й культуры, размещаемой по k-му предшественнику; U_il – вспомогательная переменная, обозначающая валовой сбор l-го вида продукции в год с i-м сценарием.

1. По балансу кормов

,(17)

Здесь ω_l´ - коэффициент выхода готового корма l´-го вида из l-го вида продукции растениеводства,m_qrl´ - годовой расход корма l´-го вида животным q-й половозрастной группы по r-му типу кормления.

1. Введем дополнительные ограничения по соблюдению пропорциональности между половозрастными группами КРС.

(18)

В этой формуле обозначает коэффициент пропорциональности между группами КРС; - численность сельскохозяйственных животных относимой к первой или второй q-й половозрастной группе.

8) Условие стабильности посевных площадей

(19)

где и x_ajk – обозначают площадь посева j-й культуры, размещаемой по k-му предшественнику в разные годы – соответственно с (а-1)-м с а-м сценарием погодных условий.

1. Условие стабильности поголовья

(20)

где и x_aq – являются переменными, которые обозначают численность животных q-й половозрастной группы в годы с разными сценариями погодных условий.

1. Условие стабильности доходности растениеводства

(21)

В этой формуле коэффициент ρ обозначает допустимое соотношение доходности растениеводства в годы с разными сценариями погодных условий – (а-1)-м и а-м. Разность между максимальным и минимальным значением доходности не должна превышать 40 процентов.

11) Условие неотрицательности переменных

(22)

Информационная и нормативная база устойчивого земледелия схожа с другими моделями, такими как модель адаптивно-ландшафтного земледелия, модель кормопроизводства и кормоиспользования.

Наиболее сложной проблемой в построении модели является определение исходов погодных условий и разработки связанных с ним нормативов урожайности.

Культуры не одинаково реагируют на разные погодные условия. Так например, для формирования урожая пшеницы ей необходимо в первую очередь достаточно влаги, а затем теплообеспеченность, в то время как для кукурузы главным является обеспеченность теплом. Это и создает трудности для формализации их сценариев как схожего признака нормативной базы модели. При решении данной проблемы используют два подхода. При первом подходе, в качестве идентификационного признака, принимается обобщенная характеристика погодны условий, при втором – изменение урожайности культур.

Для выявления связи между урожайностью культур и погодными условиями используются длинные ряды не менее 20-25 лет. Изначально в качестве исходной информации использовались данные сельскохозяйственных предприятий за несколько последних десятилетий. Экстенсивные технологии, к которым в 1990-е годы переходили сельхозпроизводители, не привели к резкому повышению урожайности, а наоборот. Попытка разложения ряда урожайности на составляющие – тренд, связанный с изменением технологий, и случайную составляющую, связанную с колебаниями погодных условий, - не дала удовлетворительного результата. Причина этого – изменение технологий разных культур – высокозатратных (кукурузы, подсолнечника) и экстенсивных (сенокосы, пастбища) - оказалось неодинаковым. Это ограничило использование данных сельскохозяйственных предприятий и их группам в качестве исходной информации для анализа.

Для разработки нормативов за основу нами были приняты длинные ряды стационарных опытов отдела земледелия Курганского НИИ сельского хозяйства. Экспериментальные данные характеризуются высокой надежностью. Данные по урожайности культур были любезно предоставлены заведующим отделом земледелия КНИИСХ М.А.Глухих.

В качестве источника информации были использованы данные за 1967-1998 годы по стационарному опыту, посвященному исследованию севооборотов, исполнитель – старший научный сотрудник М.Н. Сметанина.

Для того чтобы сгруппировать данные по урожайности сельскохозяйственных культур, необходимо знать степень согласованности их изменений. Она характеризуется коэффициентами парной корреляции. Близкие значения этого коэффициента (все они находятся в интервале от 0,6 до 0,8), что подтверждает сходство в реакции культур на внешние условия (таблица 8).

Уравнение регрессии описывается уравнением прямой и модифицированной экспоненциальной кривой.

Таблица 8 – Уравнении регрессии, отписывающие сопряженную динамику урожайности культур по данным стационарного опыта КНИИСХ

Такие коэффициенты корреляции позволяют при обоснованном выборе критерия группировки, в данном случае это урожайность культур, определить значения нормативов.

Выбор культуры зависит от задач поставленных перед моделью устойчивого земледелия. Если задачей является поиск путей стабилизации животноводства, то критерием группировки должна быть урожайность кормовых культур (кукуруза, однолетние травы в степи и южной лесостепи Южного Урала; многолетние травы в северной лесостепи). Если задача направлена на стабилизацию зернового производства, то критерием группировки являются зерновые культуры, либо ведущая культура – яровая пшеница. В качестве критерия группировки может быть не только урожайность культур, но и сумма осадков за июнь и июль.

Выбор критерия группировки значительно изменяет соотношение между значениями урожайности для разных лет по степени благоприятности (таблица 9).

Таблица 9 – Значение нормативов урожайности культур при разных критериях группировки по данным стационарного опыта КНИИСХ в южнолесостепном агроландшафтном районе левобережья Тобола, т/га

Полученные нормативы урожайности могут быть изменены в соответствии с некоторыми факторами, а именно уровнем интенсификации, качеством выполнения механизированных работ.

Характеристики

Список файлов ВКР