Моделирование продуктивности орошения на мелиоративных системах северного кавказа
| Вид материала | Автореферат |
СодержаниеВ четвертой главе Соя на зерно Т) и механизированных затрат при посеве сельскохозяйственной культуры (М В пятой главе Шестая глава |
- Правозащитный Центр «Мемориал», 418.72kb.
- Распространение ислама началось с Северного Кавказа. В 642 г, 495.44kb.
- Анатолий Чубайс наградил генерального директора ОАО «мрск северного Кавказа» Магомеда, 25.57kb.
- Учебно-методический комплекс по дисциплине "география северного кавказа" для студентов,, 265.46kb.
- Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования, 702.43kb.
- Человек и природа гор в художественной литературе северного кавказа. Эволюция взглядов, 351.19kb.
- Монография: П. А. Кузьминов. Эпоха реформ 50 – 70-х годов XIX в. У народов северного, 706.99kb.
- Методика проведения научных исследований t режим орошения и показатели продуктивности, 183.97kb.
- Пространственно-временное поведение в традиционной культуре народов Северного Кавказа, 911.76kb.
- Название темы, 38.4kb.
Обработка фактических оросительных норм сельскохозяйственных культур с помощью методов регрессионного анализа позволила построить для каждой сельскохозяйственный культуры зависимости оросительной нормы от коэффициента природной увлажненности (Kу) и дефицита водного баланса (таблица 14).
В четвертой главе «Моделирование выбора техники орошения и расчет затрат» производится выбора машины или агрегата, как задача теории игр в условиях полной и частичной неопределенности по технико-экономических показателей с использованием различных критериев выбора. При выборе объекта использовались критерии: аддитивный, мультипликативный, критерий Вальда, Гурвица, Cэвиджа, «на успех», «на риск», «на идеальный объект» на множестве нормированных показателях. Применение метода главных компонент рассмотрено на примере выбора дождевального агрегата для фермерского хозяйства. Выбор сельскохозяйственной техники для проведения агротехнических работ предлагается проводить с помощью решения транспортной задачи линейного программирования по объемам сельскохозяйственный работ.
Таблица 14 - Зависимости оросительных норм сельскохозяйственных культур от Ку и обеспеченности дефицита водного баланса
Культура | Вид зависимости | Корреляция |
| Озимые | M = 68,3 – 145,66 Kу + 3,68 P –2,24 Kу P | 0,98 |
| Кукуруза на зерно | M = 131,83 – 241,84 Kу + 4,48 P – 2,115 Kу P | 0,981 |
| Кукуруза на силос | M = 166,52 – 318 Kу + 2,786 P | 0,975 |
| M = 98,1 – 180,33 Kу + 4,012 P – 2,465 Kу | 0,985 | |
Соя на зерно | M = 201,6 – 421,8 Kу + 3,04 P | 0,964 |
| M = 133,8 – 246,83 Kу + 4,253 P – 3,134 Kу P | 0,985 | |
Люцерна | M = 316,23 – 546,8 Kу + 5,042 P | 0,971 |
| M = 118,55  - 668,5 Kу - 0,019 P2 + 7 P + 315,9 | 0,974 | |
| M = 249,35 – 409,83 Kу + 6,24 P – 2,454 Kу P | 0,973 | |
| Яровые колосовые | M = 65 – 150,25 Kу + 2,475 P | 0,921 |
| M = 112,7 - 267,64 Kу + 0,012 P2 + 1,276P+109,4 | 0,927 | |
| M = 55,93 – 132,03 Kу + 2,64 P – 0,326 Kу P | 0,921 | |
| Картофель | M = 164,41 – 307,8 Kу + 2,76 P | 0,942 |
| M = -204,27 - 145,24 Kу - 0,00256 P2 +3,02P+131 | 0,943 | |
| M = 168,5 – 318,7 Kу + 2,686 P + 0,195 Kу P | 0,942 | |
| Плодовые насаждения | M = 211,34 – 406,55 Kу + 3,61 P | 0,904 |
| M = 105,781 – 125,06 Kу + 5,5 P – 5,042 Kу P | 0,913 | |
Свекла | M = 217,12 – 333,1 Kу + 3,8 P | 0,951 |
| M = 167,05 – 232,4 Kу + 4,68 P –1,804 Kу P | 0,954 |
Расчет трудовых затрат и механизированных работ при производстве ведется на основании плана производства и нормативов. Определяются трудовые и механизированные затраты на проведение посева, полива, внесения удобрений, по уходу за растениями и уборочным работам, стоимостные затраты на проведение посева, по внесению удобрений и уходу за растениями, на проведение поливов с определенной поливной нормой.
Затраты труда и механизированные затраты определяются нормативами прямых затрат на 1 га площади сельскохозяйственной культуры в зависимости от урожайности культуры и наличия орошения. На основании корреляционно-регрессионного анализа данных построены уравнения взаимосвязи удельных нормативов затрат труда (Т) и механизированных затрат (М) по уходу за сельскохозяйственной культурой на орошаемых землях от урожайности (y, т/га), приведенные в таблице 15.
Таблица 15 – Уравнения взаимосвязи удельных трудовых и механизированных затрат от урожайности культур
| Культура | Затраты труда, чел.-ч/га | Механозатраты, га м.п. | Границы y |
| Озимая пшеница | T = 21,35+5,076 y | М = 1,033+0,57 y | 3,5-6 |
| Ячмень яровой | T = 16,086+4,312 y | М = 12,118+0,416 y | 3-6 |
| Кукуруза на зерно | T = 24,9974+1,589 y | М = 26,8189+0,715 y | 4-8 |
| Картофель | T = 90,104+2,708 y | М = 32,878 | 10-20 |
| Овощи | T = 215,3273+15,655 y | М = 34,4294+0,155 y | 10-20 |
| Сахарная свекла | T = 88,8592+0,558 y | М = 60,49+0,303 y | 20-50 |
| Кукуруза на силос | T = 24,5351+0,44 y | М = 26,794+0,157 y | 30-60 |
| Кукуруза на зел. корм | T = 24,5564+0,275 y | М = 27,161+0,125 y | 20-55 |
| Суданка | T = 14,6594+0,275 y | М = 14,385+0,125 y | 15-35 |
| Люцерна | T = 22,243+3,878 y | М = 15,332+0,575 y | 5-15 |
В результате исследований получены уравнения зависимости трудовых ( Т) и механизированных затрат при посеве сельскохозяйственной культуры (М) от урожайности (y, т/га). Определены также нормативы затрат труда и механизированных работ при внесении удобрений, при уходе за сельскохозяйственной культурой на орошаемых землях, при проведении сбора урожая. Рассчитаны стоимостные затраты на проведение посева, внесения удобрений и ухода за растениями, проведение поливов определенной поливной нормой (таблица 16).
Таблица 16 – Уравнения зависимости трудовых и механизированных затрат при посеве от урожайности сельскохозяйственных культур
| Культура | Затраты труда, чел. –ч. /га | Механо-затраты, га м.п. | Границы y |
| Озимая пшеница | T = 5,588+0,725 (y-3,5) | М = 21,893+0,695 (y-3,5) | 3,5-6 |
| Ячмень яровой | T = 4,146+0,615 (y-3) | М = 13,366+0,0416 (y-3) | 3-6 |
| Кукуруза на зерно | T = 4,706+0,227 (y-5) | М = 30,394+0,715 (y-5) | 4-8 |
| Картофель | T = 16,741+3,87 (y-10) | М = 32,878 | 10-20 |
| Овощи | T=64,307+2,24 (y-15) | М = 36,751+0,155 (y-15) | 10-20 |
| Сахарная свекла | T = 16,28+0,795 (y-45) | М = 74,138+3,003 (y-45) | 20-50 |
| Кукуруза на силос | T = 6,021+0,063 (y-40) | М= 33,071+0,1563 (y-40) | 30-60 |
| Кукуруза на зеленый корм | T= 4,687+0,0393 (y-30) | М = 30,911+0,125 (y-30) | 20-55 |
| Суданка | T = 2,487+0,393 (y-10) | М = 15,635+0,125 (y-10) | 15-35 |
| Люцерна | T= 87,176+0,554 (y-10) | М = 21,082+0,575 (y-10) | 5-15 |
Для расчета удельной стоимости проведения полива с помощью дождевальных машин (ДМ) использовалась нормативные справочники.
При поверхностных способах полива трудовые затраты определяются по оросительной норме, числу поливальщиков, их производительности и наличию средств автоматизации проведения полива.
В пятой главе «Модели хозяйственного водопользования и водораспределения» предложены модели для уточнения объемов воды на проведение водопользования. При построении хозяйственного плана водоподачи уточняются объемы подаваемой оросительной воды на севооборотные участки или отделения хозяйства, рассчитывается объем машинотракторных, энергетических и стоимостных затрат на выполнение плана поливных работ. Укомплектование планов водоподачи на участки орошения реализуются моделями, использующими математический аппарат теории расписаний. Распределение воды по каналам оросительной сети хозяйства моделируется с помощью задач условной и безусловной оптимизации на нелинейных сетях типа прадерево-граф.
Оптимизационная задача построения плана водоподачи на севооборотный участок сформулирована как задача неактивного расписания с директивными работами – поливами, которые проводятся одним или несколькими поливными машинами или агрегатами.
Необходимо построить расписание проведения поливов на S(t) так, чтобы минимизировать критерий
(9)где n – количество полей;
если Si(t) = 0 на отрезке 
и при ti = tij; R1, R2 – коэффициенты влияния первой и второй части критерия; 
функция штрафа за отклонение, рассчитанных сроков проведения поливов от плановых сроков; Di рекомендуемый директивный срок окончания i-го полива; 
фактический срок окончания i-го полива; ei приоритет проведения i-го полива; ti – длительность проведения i–го полива; ; bi – удельная стоимость проведения i–го полива выбранной техникой.Используемые модели позволяют снизить погрешность плановых расчетов на участок до 30 %. Для распределения воды в условиях дефицита строится модель минимизации рассогласований между требуемыми и возможными расходами (или объемами водоподачи) в водовыпуски на поля, занятые определенными сельскохозяйственными культурами.
Задача построения плана распределения воды требует уменьшить значения расходов воды дождевальным агрегатам или севооборотным участкам. Рассматривается распределительная сеть, которая описывается деревом - графом.
Необходимо минимизировать критерий
(10)при ограничениях
и 
где k – количество узлов распределительной сети; i- коэффициент значимости i–го водовыпуска;
- функция рассогласования; 
- расчетное значение расхода в i-м водовыпуске; Qнi - требуемое значение расхода в i-м водовыпуске, взятое из графика водоподачи на севооборотный участок; ()- функция фильтрационных потерь воды в j-м канале; br - лимитированный водозабор из r-го источника или точки выдела воды в хозяйство; 
- минимально и максимально допустимые расходы в i–м узле распределительной сети.Откорректированное с помощью модели водораспределения (10) и приближенное значение коэффициента ритмичности водоподачи в ОАО «Пригородное» Аксайского района Ростовской области за 2000-2005 гг. приведены на рисунке 7. Точность расчетов, при использовании модели, повышается на 15 %.
При реализации оптимизационной модели на дереве-графе использован метод штрафных функций, который минимизирует экономический ущерб от недополива сельскохозяйственных культур. При достаточных запасах водных ресурсов предложена модель минимизации суммы эксплуатационных потерь оросительной воды в хозяйственной сети открытых каналов. С точки зрения теории управления запасами рассмотрено стоимостное моделирование водоподачи на севооборотный участок или в точку подачи воды в хозяйстве. Построена стоимостная модель каскадной схемы водоподачи на участок или в бассейны регулирования, которые обеспечивают водой несколько севооборотных участков или поливных агрегатов. В результате моделирования водопользования получены значения трудовых, механизированных затрат и условной стоимости подачи воды на поля, занятые сельскохозяйственными культурами.
Годы
%
Откорректированный
Приближенный
Рисунок 7 - Значения коэффициентов ритмичности водоподачи в ОАО «Пригородное»
Аксайского района Ростовской области за 2000-2005 гг.
Шестая глава – «Оптимизация продуктивности орошаемого сельскохозяйственного производства» - посвящена построению и исследованию моделей продуктивности сельскохозяйственного производства при орошении. Для определения стратегии выбора управляющих факторов влияния на урожайность культур использованы предельные значения зависимостей прибавки урожайности сельскохозяйственных культур от объемов внесения удобрений и оросительной нормы. С помощью производственных функций определены оптимальные значения параметров эффективности орошения основных сельскохозяйственных культур, приведенные в таблице 17.
На основе производственных функций урожайности предложен ряд оптимизационных моделей сельскохозяйственного производства. Функции продуктивности, удельных затрат и эффективности выражаются в энергетическом эквиваленте.
На первом этапе решена оптимизационная задача получения наибольшего энергетического эффекта Э, которая сформулирована следующим образом:
Таблица 17 - Оптимальное значение ресурсов прибавки урожайности культур в условиях орошения
| Культура | Последовательность включения ресурсов | Оптимальное значение ресурса | |||
| N | P | K | M | ||
| Озимая пшеница | M P N | 160,0 | 60,73 | - | 4,0 |
| Кукуруза на зерно | M N P K | 210,50 | 193,63 | 10,73 | 26536 |
| Соя на зерно | M N K P | 464,72 | 117,38 | 201,88 | 1450 |
| Сорго на зерно | M P N | 262,56 | 111,6 | - | 5904 |
| Картофель | M N P K | 190,13 | 95,31 | 64,68 | 1421 |
| Кукуруза на силос | M P N K | 60,01 | 63,98 | 30,17 | 7872,5 |
| Люцерна на корм | M P N | 91,72 | 104,67 | - | 10 |