Comprehensive assessment of the development potential of plant production in the municipal district

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The work examines a comprehensive assessment of the variability of natural-climatic and production-economic characteristics to determine the potential for the development of crop production in a municipal district. This approach allows optimizing the resources of agricultural producers, improving forecasts, plans and increasing labor productivity. The goal of the work is to analyze the variability of climatic factors and production-economic characteristics to assess the potential for agricultural development in the municipal district. The scientific novelty of the study is associated with a comprehensive assessment of climatic and production-economic characteristics using mathematical modeling for forecasting and planning production for a long-term perspective, taking into account various conditions of the agricultural producer's activities. To achieve this goal, long-term changes in precipitation and temperatures for each month of the growing season were analyzed. The influence of these factors on crop yields was determined and the most significant of them were identified. Multi-level trends were highlighted in the series of bioproductivity of grain crops, vegetables and potatoes. Crop yield losses were determined. Based on a parametric programming problem with probabilistic characteristics, plans for obtaining volumes of the main types of agricultural products until 2026 were built. At the same time, predictive and stochastic values of crop yields were previously determined. Solutions to the extreme problem were obtained for average, favorable and unfavorable conditions of activity of agricultural producers. The methodology for a comprehensive assessment of the potential for agricultural development is applicable to enterprises, municipal and agricultural landscape areas. In the article, the methodology was tested for the Irkutsk district.

About the authors

Yaroslav M. Ivanyo

Irkutsk State Agricultural University named after A.A. Ezhevsky

Author for correspondence.
Email: iasa_econ@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-4118-7185
SPIN-code: 9654-8057
Scopus Author ID: 57201781356
ResearcherId: E-4197-2014

Dr. of Eng. Sc., Prof., Vice-Rector for Digital Transformation, Professor Department of Computer Science and Mathematical Modeling

 

Russian Federation, Molodezhny village, Irkutsk district, Irkutsk region, 664038, Russian Federation

Sofya A. Petrova

Irkutsk State Agricultural University named after A.A. Ezhevsky

Email: sofia.registration@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9586-583X
SPIN-code: 7258-4269
Scopus Author ID: 57218917557
ResearcherId: E-4170-2014

Cand. of Eng. Sc., Asc. Prof., Associate Professor Department of Computer Science and Mathematical Modeling

 

Russian Federation, Molodezhny village, Irkutsk district, Irkutsk region, 664038, Russian Federation

References

  1. Barsukova, M. N., & Ivanyo, Ya. M. (2017). Applications of parametric programming for solving optimization problems of food production. Bulletin of Irkutsk State Technical University, 21(4), 57-66. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2017-4-57-66 EDN: https://elibrary.ru/yljjgf
  2. Svetlov, N. M., Sipts, S. O., Romanenko, I. A., & Evdokimova, N. E. (2019). Impact of climate change on the location of agricultural industries in Russia. Problems of Forecasting, (4), 59-74. https://doi.org/10.1134/S1075700719040154 EDN: https://elibrary.ru/ztsibe
  3. Druzhinin, I. P., Smaha, V. R., & Shevny, A. N. (1991). Dynamics of long-term fluctuations in river runoff. Moscow: Nauka. 176 p.
  4. Evdokimov, M. G., Yusov, V. S., & Pakhotina, I. V. (2020). Dependence of yield and quality of durum spring wheat on meteorological factors in the southern forest-steppe of Western Siberia. Grain Farming of Russia, 5(71), 26-31. https://doi.org/10.31367/2079-8725-2020-71-5-26-31 EDN: https://elibrary.ru/owkiuo
  5. Ivanyo, Ya. M. (2009). Variability of climatic characteristics of Eastern Siberia and agricultural production. In Climate, Ecology, Agriculture of Eurasia: Proceedings of the International Scientific and Practical Conference (pp. 31-38). Irkutsk: NC RNH VSNRC RAMS.
  6. Ivanyo, Ya. M., & Stolopova, Yu. V. (2019). Climate variability and agrometeorological conditions of Pre-Baikalia: experimental studies and modeling of grain crop yields. Meteorology and Hydrology, (10), 117-124.
  7. Ivanyo, Ya. M., & Petrova, S. A. (2022). On one algorithm for detecting anomalous levels of a time series for risk assessment. Current Issues of Agricultural Science, (42), 48-57.
  8. Sanzhina, O. P., Itigilova, E. Yu., Vanchikova, E. N., et al. (2022). Study of approaches to assessing the factors of digital transformation of agriculture. Bulletin of Kazan State Agrarian University, 17(3), 163-169. https://doi.org/10.12737/2073-0462-2022-167-173 EDN: https://elibrary.ru/xcarle
  9. Kolyada, V. V. (2022). Impact of climate trends on the dynamics of grain crop yields in Minsk and Mogilev regions. Nature Management, (1), 36-44. https://doi.org/10.47612/2079-3928-2022-1-36-44 EDN: https://elibrary.ru/nnxtim
  10. Kundyus, V. A., Perova, T. N., & Galkin, D. G. (2022). Study of the impact of climate change on the efficiency of agriculture in the region. Economics of Agriculture of Russia, (3), 27-31. https://doi.org/10.32651/223-27 EDN: https://elibrary.ru/dxmmvw
  11. Ovcharov, A. O., & Terekhov, A. M. (2022). Impact of economic crises on the development of agriculture: theoretical approaches and multifactorial analysis. Bulletin of Voronezh State Agrarian University, 15(3), 129-140. https://doi.org/10.53914/issn2071-2243_2022_3_129 EDN: https://elibrary.ru/almgws
  12. Dmitriev, N. N., Solodun, V. I., Sultanov, F. S., Zaitsev, A. M., et al. (2018). Features of agricultural crop cultivation technologies taking into account the moisture supply of arable land in the Irkutsk region: scientific and practical recommendations. Irkutsk. 62 p.
  13. Otambekova, M. G., Solikhov, B. T., Khusenov, B. Yu., & Muminjanov, Kh. A. (2020). Limiting factors and prospects for sustainable yield increase of wheat in Tajikistan. Bulletin of Kazan State Agrarian University, 15(3), 31-36. https://doi.org/10.12737/2073-0462-2020-31-36 EDN: https://elibrary.ru/lnojnr
  14. Khan, V. M., Vilfand, R. M., Tishchenko, V. A., Emelina, S. V., et al. (2023). Assessment of temperature regime changes in Northern Eurasia over the next five years based on the RAS Earth System Model forecasts and their possible consequences for agriculture. Meteorology and Hydrology, (9), 14-28. https://doi.org/10.52002/0130-2906-2023-9-14-28 EDN: https://elibrary.ru/fdioum
  15. Pavlova, V. N., & Karachenkova, A. A. (2023). Changes in agroclimatic resources of grain-producing regions of Russia and grain crop productivity in the new climate period of 1991-2020. Meteorology and Hydrology, (9), 29-42. https://doi.org/10.52002/0130-2906-2023-9-29-42 EDN: https://elibrary.ru/epvmpc
  16. Perevedentsev, Yu. P., & Vasilyev, A. A. (2023). Climate change and its impact on agriculture. Meteorology and Hydrology, (9), 5-13. https://doi.org/10.52002/0130-2906-2023-9-5-13 EDN: https://elibrary.ru/ingeqc
  17. Solodun, V. I., & Lugovnina, V. V. (2023). Agroecological aspects of the formation of arable land use structure in the Irkutsk region. Geography and Natural Resources, 44(3), 111-116. https://doi.org/10.15372/GIPR20230311 EDN: https://elibrary.ru/jtmtas
  18. Sharipov, Sh. I., Mutuyev, Ch. M., & Kurbanov, Z. M. (2019). Digital transformation of agriculture: trends and ways of stimulation. Achievements of Science and Technology of Agroindustrial Complex, 33(11), 88-90. https://doi.org/10.24411/0235-2451-2019-11119 EDN: https://elibrary.ru/glekba
  19. Shpanev, A. M., & Smyk, V. V. (2022). Influence of abiotic and anthropogenic factors on spring rapeseed yield formation in the North-West of the Russian Federation. Agrarian Science of Euro-North-East, 23(3), 351-359. https://doi.org/10.30766/2072-9081.2022.23.3.351-359 EDN: https://elibrary.ru/xxzcov
  20. Yaromenko, N. N., Kulak, A. A., & Ovsyenko, A. A. (2020). Econometric analysis of factors affecting grain yield (on the example of agricultural organizations of the central zone of the Krasnodar Territory). Natural and Humanitarian Studies, 30(4), 269-274. https://doi.org/10.24411/2309-4788-2020-10428 EDN: https://elibrary.ru/liswuu
  21. Zakrutkin, V. E., Ryshkov, M. M., Shishkina, D. Yu., & Tsvylev, E. M. (2002). Agricultural ecosystems of extreme natural conditions, their economic capacity and the prospects of stable functioning. Izvestiya Rossiiskoi Akademii Nauk. Seriya Geograficheskaya, (3), 69-78. EDN: https://elibrary.ru/mpmkcd
  22. Rogatnev, Y. M., Dolmatova, O. N., Aleschenko, V. V. et al. (2018). Evaluation of conditions for effective agricultural land-use as a basis for sustainable development of plant-growing production in the Omsk Region. Ecology, Environment and Conservation, 24(4), 1546-1554. EDN: https://elibrary.ru/auhtlm
  23. Ivanyo, Ya. M., Asalkhanov, P. G., & Bendik, N. V. (2019). Management of the agro-industrial enterprise: optimization uncertainty expert assessments. International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies, FarEastCon 2019. P. 8934788.
  24. Ivanyo, Ya. M., & Petrova, S. A. (2019). Optimization models of food processing wild-growing products with expert assessments. Critical infrastructures: contingency management, intelligent, agent-based, cloud computing and cyber security (IWCI 2019). Proceedings of the VIth International Workshop, pp. 108-113.
  25. Ivanyo, Ya. M., Petrova, S. A., & Kovaleva, E. A. (2022). Ecological-Mathematical Modeling in Planning Production of Agricultural Products in Conditions of Risks. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 022083. https://doi.org/10.1088/1755-1315/988/2/022083 EDN: https://elibrary.ru/guydcd
  26. Kotliarov, I. D. (2022). Heterogeneity of stakeholders as an obstacle to the development of agricultural cooperatives in Russia. Russian Peasant Studies, 7(4), 20-32. https://doi.org/10.22394/2500-1809-2022-7-4-20-32 EDN: https://elibrary.ru/ljkeen
  27. Ivanyo, Ya. M., Petrova, S. A., Polkovskaya, M. N., & Fedurina, N. I. (2018). Modeling of the production of agrarian products under the conditions of influence of droughts, rainfall and their combinations. Critical infrastructures: Contingency management, Intelligent, Agent-based, Cloud computing and Cyber security. Proceedings of the Vth International workshop, pp. 78-84. https://doi.org/10.2991/iwci-18.2018.14 EDN: https://elibrary.ru/idrnl
  28. Plotnikov, V., Nikitin, Y., Maramygin, M., & Ilyasov, R. (2021). National food security under institutional challenges (Russian experience). International Journal of Sociology and Social Policy, 41(1-2), 139-153. https://doi.org/10.1108/IJSSP-03-2020-0074 EDN: https://elibrary.ru/ffrhyz
  29. Bakharev, V. V., Mityashin, G. Yu., Stelmashonok, E. V. et al. (2023). Trends of evolution of food security: digital transformation, social entrepreneurship and human dignity. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(2), 363-391. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-2-363-391 EDN: https://elibrary.ru/kbwsda

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».