Комплексная оценка потенциала развития растениеводства муниципального района

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе рассмотрена комплексная оценка изменчивости природно-климатических и производственно-экономических характеристик для определения потенциала развития растениеводства муниципального района. Такой подход позволяет оптимизировать ресурсы сельскохозяйственного товаропроизводителя, улучшая прогнозы, планы и увеличивая производительность труда.  Целью работы является анализ изменчивости климатических факторов и производственно-экономических характеристик для оценки потенциала развития сельского хозяйства на территории муниципального района. Научная новизна исследования связана с комплексной оценкой климатических и производственно-экономических характеристик с помощью математического моделирования для прогнозирования и планирования продукции на многолетнюю перспективу с учетом различных условий деятельности сельскохозяйственного товаропроизводителя. Для достижения поставленной цели проанализированы многолетние изменения осадков и температур за каждый месяц вегетационного периода. Определено влияние этих факторов на урожайность сельскохозяйственных культур и выявлены наиболее значимые из них. Выделены многоуровневые тренды в рядах биопродуктивности зерновых культур, овощей и картофеля. Определены потери урожайности сельскохозяйственных культур. На основе задачи параметрического программирования с вероятностными характеристиками построены планы получения объемов основных видов сельскохозяйственной продукции до 2026 года с предварительной прогностической и стохастической оценкой урожайности культур. Решения экстремальной задачи получены для усредненных, благоприятных и неблагоприятных условий деятельности сельскохозяйственных товаропроизводителей. Методика комплексной оценки потенциала развития сельского хозяйства применима для предприятий, муниципальных и агроландшафтных районов. В работе она апробирована для Иркутского района.

Об авторах

Ярослав Михайлович Иваньо

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Иркутский государственный аграрный университет имени А.А. Ежевского»

Автор, ответственный за переписку.
Email: iasa_econ@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-4118-7185
SPIN-код: 9654-8057
Scopus Author ID: 57201781356
ResearcherId: E-4197-2014

д-р тех. наук, профессор, проректор по цифровой трансформации, профессор кафедры информатики и математического моделирования

 

Россия, п. Молодежный, Иркутский р-он, Иркутская обл., 664038, Российская Федерация

Софья Андреевна Петрова

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Иркутский государственный аграрный университет имени А.А. Ежевского»

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

канд. тех. наук, доцент, доцент кафедры информатики и математического моделирования

 

Россия, п. Молодежный, Иркутский р-он, Иркутская обл., 664038, Российская Федерация

Список литературы

  1. Барсукова, М. Н., & Иваньо, Я. М. (2017). Приложения параметрического программирования для решения задач оптимизации получения продовольственной продукции. Вестник Иркутского государственного технического университета, 21(4), 57-66. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2017-4-57-66 EDN: https://elibrary.ru/yljjgf
  2. Светлов, Н. М., Сиптиц, С. О., Романенко, И. А., & Евдокимова, Н. Е. (2019). Влияние изменения климата на размещение отраслей сельского хозяйства России. Проблемы прогнозирования, (4), 59-74. https://doi.org/10.1134/S1075700719040154 EDN: https://elibrary.ru/ztsibe
  3. Дружинин, И. П., Смага, В. Р., & Шевнин, А. Н. (1991). Динамика многолетних колебаний речного стока. Москва: Наука, 176 с.
  4. Евдокимов, М. Г., Юсов, В. С., & Пахотина, И. В. (2020). Зависимость урожайности и качества зерна твердой яровой пшеницы от метеорологических факторов в южной лесостепи Западной Сибири. Зерновое хозяйство России, 5(71), 26-31. https://doi.org/10.31367/2079-8725-2020-71-5-26-31 EDN: https://elibrary.ru/owkiuo
  5. Иваньо, Я. М. (2009). Изменчивость климатических характеристик Восточной Сибири и аграрное производство. В Климат, экология, сельское хозяйство Евразии: Материалы международной научно-практической конференции (с. 31-38). Иркутск: НЦ РВХ ВСНЦ СО РАМН
  6. Иваньо, Я. М., & Столопова, Ю. В. (2019). Климатическая изменчивость и агрометеорологические условия Предбайкалья: экспериментальные исследования и моделирование урожайности зерновых культур. Метеорология и гидрология, (10), 117-124.
  7. Иваньо, Я. М., & Петрова, С. А. (2022). Об одном алгоритме выделения аномальных уровней временного ряда для оценки рисков. Актуальные вопросы аграрной науки, (42), 48-57.
  8. Санжина, О. П., Итыгилова, Е. Ю., Ванчикова, Е. Н. и др. (2022). Исследование подходов к оценке факторов цифровой трансформации сельского хозяйства. Вестник Казанского государственного аграрного университета, 17(3), 163-169. https://doi.org/10.12737/2073-0462-2022-167-173 EDN: https://elibrary.ru/xcarle
  9. Коляда, В. В. (2022). Влияние климатических трендов на динамику урожайности зерновых культур в Минской и Могилёвской областях. Природопользование, (1), 36-44. https://doi.org/10.47612/2079-3928-2022-1-36-44 EDN: https://elibrary.ru/nnxtim
  10. Кундиус, В. А., Перова, Т. Н., & Галкин, Д. Г. (2022). Исследование воздействия изменений климата на эффективность сельского хозяйства в регионе. Экономика сельского хозяйства России, (3), 27-31. https://doi.org/10.32651/223-27 EDN: https://elibrary.ru/dxmmvw
  11. Овчаров, А. О., & Терехов, А. М. (2022). Влияние экономических кризисов на развитие сельского хозяйства: теоретические подходы и многофакторный анализ. Вестник Воронежского государственного аграрного университета, 15(3), 129-140. https://doi.org/10.53914/issn2071-2243_2022_3_129 EDN: https://elibrary.ru/almgws
  12. Дмитриев, Н. Н., Солодун, В. И., Султанов, Ф. С., Зайцев, А. М. и др. (2018). Особенности технологий возделывания сельскохозяйственных культур с учетом влагообеспеченности пашни в Иркутской области: научно-практические рекомендации. Иркутск, 62 с.
  13. Отамбекова, М. Г., Солихов, Б. Т., Хусенов, Б. Ю., & Муминджанов, Х. А. (2020). Ограничивающие факторы и перспективы устойчивого повышения урожайности пшеницы в Таджикистане. Вестник Казанского государственного аграрного университета, 15(3), 31-36. https://doi.org/10.12737/2073-0462-2020-31-36 EDN: https://elibrary.ru/lnojnr
  14. Хан, В. М., Вильфанд, Р. М., Тищенко, В. А., Емелина, С. В. и др. (2023). Оценка изменений температурного режима в Северной Евразии на предстоящее пятилетие по прогнозам модели земной системы ИВМ РАН и их возможных последствий для сельского хозяйства. Метеорология и гидрология, (9), 14-28. https://doi.org/10.52002/0130-2906-2023-9-14-28 EDN: https://elibrary.ru/fdioum
  15. Павлова, В. Н., & Караченкова, А. А. (2023). Изменение агроклиматических ресурсов зернопроизводящих регионов России и продуктивности зерновых культур в новом климатическом периоде 1991-2020 гг. Метеорология и гидрология, (9), 29-42. https://doi.org/10.52002/0130-2906-2023-9-29-42 EDN: https://elibrary.ru/epvmpc
  16. Переведенцев, Ю. П., & Васильев, А. А. (2023). Изменение климата и его влияние на сельское хозяйство. Метеорология и гидрология, (9), 5-13. https://doi.org/10.52002/0130-2906-2023-9-5-13 EDN: https://elibrary.ru/ingeqc
  17. Солодун, В. И., & Луговнина, В. В. (2023). Агроэкологические аспекты формирования структуры использования пашни в Иркутской области. География и природные ресурсы, 44(3), 111-116. https://doi.org/10.15372/GIPR20230311 EDN: https://elibrary.ru/jtmtas
  18. Шарипов, Ш. И., Мутуев, Ч. М., & Курбанов, З. М. (2019). Цифровая трансформация сельского хозяйства: тенденции и пути стимулирования. Достижения науки и техники АПК, 33(11), 88-90. https://doi.org/10.24411/0235-2451-2019-11119 EDN: https://elibrary.ru/glekba
  19. Шпанев, А. М., & Смук, В. В. (2022). Влияние абиотических и антропогенных факторов на формирование урожайности ярового рапса на Северо-Западе Российской Федерации. Аграрная наука Евро-Северо-Востока, 23(3), 351-359. https://doi.org/10.30766/2072-9081.2022.23.3.351-359 EDN: https://elibrary.ru/xxzcov
  20. Яроменко, Н. Н., Кулак, А. А., & Овсиенко, А. А. (2020). Эконометрический анализ факторов, влияющих на урожайность зерновых (на примере сельскохозяйственных организаций центральной зоны Краснодарского края). Естественно-гуманитарные исследования, 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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».