CC BY
17
Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2019. No. 3 (100): 114-121 (In Russian)
7. Zilberman M.V., Cherepanov M.V., Pichugin E.A., Shenfeld B.E., Dyakov M.S. Kompleksnaya otsenka vliyaniya sbrosov zagryaznyayushchikh veshchestv ob"ektov negativnogo vozdeistviya na sostoyanie gidrosfery [Comprehensive assessment of the influence of discharges of pollutants from objects of negative impact on the state of the hydrosphere]. Ekologiya urbanizirovannykh territorii. 2021. No. 3, Section 3 (In Russian)
8. Alyoshin M.A. Evaluation of the effect of biological nitrogen of winter vetch on the background of the aftereffect of nitrogen fertilizer on spring wheat // Deutsche internationale Zeitschrift für zeitgenössische Wissenschaft (DIZWW). 2022. No. 26 (In English)
9. Briukhanov A., Vasilev E., Kozlova N., Shalavina E. Assessment of nitrogen flows at farm and regional level when developing the manure management system for large-scale livestock enterprises in North-West Russia. Sustainability, 2021, 13(12): 6614 (In English) DOI: 10.3390/su13126614
10. Berlin Declaration on Sustainable Nitrogen Management for the SDGs. Available at: https://ini2021.com/wp-content/uploads/2021/07/INI2021 Berlin Declaration.pdf (accessed 28.04.2022)
УДК 631.171
КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ОЦЕНКИ ДИФФУЗНОГО
ЗАГРЯЗНЕНИЯ ВОДНЫХ ЭКОСИСТЕМ
Э.А. Папушин, канд. техн наук; С.Н. Матейчик
Э.В. Васильев, канд. техн наук;
Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия
В статье представлена концептуальная модель предметной области оценки диффузного загрязнения водных объектов от сельскохозяйственной деятельности. Это первый этап разработки базы данных и интеллектуальной аналитической программной платформы (ИАПП) экологической безопасности, прогнозирования и управления агроэкосистемами. Анализ предметной области проведен на основе методики оценки биогенной нагрузки от сельскохозяйственных предприятий на неконтролируемые водосборы, разработанной в
13
ИАЭП-филиале ФГБНУ ФНАЦ ВИМ. В качестве основного объекта базы данных выступает сущность «Административный район». Эта сущность связана с семью основными группами объектов (сущностей): «Организации», «Технологии воздействия», «Методы регулирования», «Информация для расчета», «Почвы», «Водные объекты», «Точечные контролируемые источники загрязнения». Первые три сущности можно отнести к справочной информации. Показатели, содержащиеся в этих сущностях, необходимы для проведения расчета и полноценного анализа его результатов. Разработанная концептуальная модель позволяет в дальнейшем определить таблицы базы данных, связи между таблицами и требования поддержки целостности данных. На основании диаграммы «сущность-связь» будет разработана логическая структура системы в виде набора связанных таблиц, что необходимо для дальнейшей разработки базы данных и ИАПП для автоматизации расчетов, связанных с оценкой диффузного загрязнения от сельского хозяйства на водные объекты в зависимости от размера рассматриваемого сельскохозяйственного поля, характеристик почвы, объёмов поступления азота и фосфора с удобрениями, уровня используемых технологий, направления сельхозпроизводства и расстояния между полем и ближайшим водным объектом.
Ключевые слова: концептуальная модель; визуальное моделирование; водный объект; диффузное загрязнение.
Для цитирования: Папушин Э.А., Васильев Э.В., Матейчик С.Н. Концептуальная модель предметной области оценки диффузного загрязнения водных экосистем // АгроЭкоИнженерия. 2022. № 2(111). С.13-23
CONCEPTUAL MODEL OF THE SUBJECT DOMAIN OF DIFFUSE POLLUTION ASSESSMENT OF WATER ECOSYSTEMS
E. A. Papushin, Cand.Sc (Engineering) S.N. Mateichik
E.V. Vasilev, Cand. Sc. (Engineering),
Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production - branch of FSAC VIM, Saint Petersburg, Russia
The article presents a conceptual model of the subject area for assessing the diffuse pollution of water bodies by agricultural activities. This is the first stage in the development of a database and an intelligent analytical software platform for environmental safety, forecasting and management of agroecosystems. The subject area was considered following the methodology for assessing the nutrient load from agricultural enterprises on uncontrolled catchment areas, developed at IEEP -branch of FSAC VIM. The entity "Administrative District" acts as the main object of the database. This entity is associated with seven key groups of objects (entities): "Organizations", "Influencing technologies", "Regulation methods", "Data for calculations", "Soils", "Water bodies", and "Point pollution sources under control". The first three entities can be attributed to reference information. The indicators they contain are needed for calculations and a whole analysis of the results. The developed conceptual model allows for future defining the database tables, relationships between
14
tables, and requirements for maintaining the data integrity. Based on the "entity-relationship" diagram, the logical structure of the system will be developed in the form of a set of linked tables. This is a precondition for further development of the database and the analytical software platform for automatic calculations related to the assessment of diffuse pollution from agriculture to water bodies, depending on the size of the considered agricultural field, soil characteristics, nitrogen and phosphorus inputs with fertilisers, the level of technology used, the direction of agricultural production, and the distance between the field and the nearest water body.
Key words: conceptual model; visual UML modelling; water body; diffuse pollution.
For citation: Papushin E.A., Vasilev E. V., Mateichik S.N. Conceptual model of the subject domain of diffuse pollution assessment of water ecosystems. AgroEkoInzheneriya. 2022. No. 2(111): 13-23 (In Russian)
Введение
Диффузное загрязнение водных экосистем - это рассредоточенное по водосборной территории загрязнение от неточечных источников. Наиболее распространёнными неточечными источниками диффузного загрязнения являются сельскохозяйственные угодья, а веществами загрязнителями - азот и фосфор [1]. Загрязнение азотом и фосфором зависит от многих факторов: климатических условий, типа почв, удалённости сельскохозяйственных полей от водных объектов и агротехнических факторов [2,3]. Управление возможно только агротехническими факторами, поэтому их влияние на загрязнение представляет наибольший практический интерес.
Исследуемые процессы диффузного загрязнения от сельского хозяйства на водные объекты [4]- это, прежде всего, совокупность поступления в водный объект биогенных веществ от диффузных источников :□ поверхностный сток; □ эрозия; □ грунтовые воды; □ почвенные воды; □ дренажные воды; □ осаждение из атмосферы. Многообразие информации, характеризующей и описывающей диффузное загрязнения и их протекание, требует ее детализации.
До начала разработки программных продуктов для оперативной аналитической обработки данных необходимо представить модель предметной области для разрабатываемой базы данных и определить ее границы. Это позволит более полно использовать в дальнейшем необходимую информацию для поддержки принятия решений.
База данных является составной частью ИАПП, предполагающей не только хранение данных, но и их обработку.
Цель исследования - исследовать информационную структуру предметной области диффузного загрязнения от сельского хозяйства на водные объекты и построить концептуальную модель его оценки.
Материалы и методы
Перед разработкой концептуальной модели оценки диффузного загрязнения от сельского хозяйства на водные объекты необходимо выполнить следующие задачи:
- обследовать предметную область, изучить ее информационную структуру;
- выделить информационные объекты и связи между ними;
По окончании этапа концептуального проектирования базы данных получена концептуальная модель, инвариантная к структуре базы данных.
Предметная область разрабатываемой базы данных достаточно обширная, поэтому ее необходимо разбить на ряд локальных предметных областей. В данной статье рассматривается та область, которая связана с оценкой (обработкой данных).
Анализ предметной области оценки диффузного загрязнения проведен на основе методики биогенной нагрузки на неконтролируемые водосборы, сформированной сельскохозяйственными предприятиями разработанной в ИАЭП [1].
Нагрузка, сформированная на полях сельхозпредприятий Lagr (т/год), рассчитывается отдельно по азоту и фосфору по формуле:
Кёг = 14 (м^К + (О Мтп, +а2 Ыогё1) К6) К2К3К4К5/Ш (1)
1
- где Ai - площадь угодий /-го сельхозпредприятия [га]; а1 - коэффициент, учитывающий усвоение минеральных удобрений сельхозкультурами; а2 - коэффициент, учитывающий усвоение органических удобрений сельхозкультурами; К1 - коэффициент, учитывающий эмиссию азота (фосфора) из почвенных запасов; К2 - коэффициент, учитывающий удалённость сельскохозяйственных угодий от водных объектов и водность года; К3 - коэффициент, учитывающий тип почв; К4 - коэффициент, учитывающий механический состав почв; К5 - коэффициент по типу сельхозпредприятия, учитывающий структуру сельхозугодий (соотношение площадей пашни, многолетних травы, лугов, пастбищ и т.д.); К6 - коэффициент, учитывающий соответствие технологий применения органических и минеральных удобрений наилучшим доступным технологиям; М 80ш - общее содержание азота (фосфора) в почве, кг/га; М - масса азота (фосфора), поступившая с мин. удобрениями, кг/га; М 0Гё; - масса азота (фосфора), поступившая с орг. удобрениями, кг/га
Выход навоза, а также содержание общего азота и фосфора в нём определяется в соответствии с РД-АПК 1.10.15.02-17 «Методическими рекомендациями по технологическому проектированию систем удаления и подготовки к использованию навоза и помета», утвержденных Министерством сельского хозяйства и с учётом методики оценки выхода навоза, разработанной в ФГБНУ ИАЭП [4 - 6].
Требования к разрабатываемому блоку интеллектуальной аналитической платформы преобразованы в форму, которую можно легко понять и реализовать. На основе этих требований будет сгенерирован код. Формально преобразование требований в код гарантирует их соответствие друг другу, а также предоставляет возможность в любой момент вернуться от кода к породившим его требованиям. Этот процесс называется моделированием.
При разработке концептуальной модели «Оценки диффузного загрязнения водных экосистем» использован метод визуального моделирования.
Визуальное моделирование - это процесс графического представления модели с помощью некоторого стандартного набора графических элементов.
Унифицированный язык моделирования (UML) - своего рода вариант чертежа принятый в индустрии информационных технологий. Это метод детального описания архитектуры системы. С помощью такого чертежа легче создавать и сопровождать систему, вносить в нее требуемые изменения.
Rational Rose представляет собой один из немногих инструментов, обеспечивающих быструю разработку приложений с использованием языка UML. В нем отражен универсальный стандартизированный подход к построению моделей, позволяющий моделировать логику приложений, моделировать взаимодействие между пользователем и системой, взаимодействие объектов внутри системы [7-9].
Результаты и обсуждение
В результате изучения информационной структуры предметной области диффузного загрязнения от сельского хозяйства на водные объекты был определен перечень сущностей (таблица 1).
В качестве основного объекта базы данных выступает сущность «Административный район». Эта сущность связана с 7 основными группами объектов (сущностей): «Организации», «Технологии воздействия», «Методы регулирования», «Информация для расчета», «Почвы», «Растительный покров», «Водные объекты», «Точечные контролируемые источники загрязнения». Первые три сущности можно отнести к справочной информации. Показатели, содержащиеся в этих сущностях необходимы для проведения расчета и полноценного анализа его результатов.
Таблица 1
Перечень сущностей
№ Название сущности Данные
1 «Угодья» Список и структура сельхозугодий в организации
2 «Технологии воздействия» Данные о применяемых технологиях
3 «Севооборот» Данные о возделываемых культурах
4 «Методы ведения хозяйственной Данные о методах ведения хозяйственной деятельности
5 «Организации» Список сельскохозяйственных организаций, крестьянских (фермерских) хозяйств, личные подсобные
6 «Точечные источники загрязнения» Перечень точечных источников загрязнения
7 «Водные объекты» Список водоемов расположенных в административных районах
8 «Почвы» Данные по почвам
9 «Расчет» Расчет текущих значений различных параметров диффузного загрязнения водных объектов
10 «Административный Перечень административных районов
Таким образом, результат исследования предметной области диффузного загрязнения от сельского хозяйства на водные объекты представлен в виде укрупненной концептуальной
17
модели предметной области - диаграммы вариантов использования высокого уровня, на которой указаны только пакеты (группы) вариантов использования (рис. 1).
Административные районы
Рис. 1. Концептуальная модель предметной области оценки диффузного загрязнения от сельского хозяйства на водные объекты.
Модель является основой для разработки информационной системы «Оценки диффузного загрязнения от сельского хозяйства на водные объекты». База Данных «Диффузного загрязнения от сельского хозяйства на водные объекты» является ее составной частью.
На основании исследуемых данных была разработана «Диаграмма вариантов использования» для оценки диффузного загрязнения от сельского хозяйства на водные объекты. Вариант использования - это последовательность действий, которые выполняет система в ответ на событие, инициируемое некоторым внешним объектом. Действующее лицо - это роль, которую пользователь играет по отношению к системе. Действующие лица представляют собой роли, а не конкретных людей или наименования работ. Действующее лицо может также быть внешней системой, которой необходима некоторая информация от данной системы. Чтобы наглядно представить варианты использования в процессе разработки программного обеспечения применяют диаграммы вариантов использования. На такой диаграмме человеческие фигурки обозначают действующих лиц, линии и стрелки -различные связи между действующими лицами и вариантами использования. Отдельный вариант использования обозначается на диаграмме эллипсом, под которым содержится его краткое название или имя в форме глагола с пояснительными словами (рисунок 2).
Рис. 2. Диаграмма вариантов использования оценки диффузного загрязнения от сельского хозяйства на водные объекты
Варианты использования предназначены для моделирования процессов и требований к создаваемой системе, и дают возможность понять, что будет делать система. Вариант использования, по сути, основной элемент разработки и планирования проекта. Конкретная цель Диаграмм Вариантов Использования - это документирование вариантов использования (все, входящее в сферу применения системы), действующих лиц (все вне этой сферы) и связей между ними.
Перечень связей между объектами (варианты использования).
1. В административном районе содержатся сельскохозяйственные предприятия.
2. В административном районе содержатся крестьянские (фермерские) хозяйства и ИП.
3. В административном районе содержатся личные подсобные хозяйства.
4. В сельскохозяйственной организации существуют угодья.
5. В крестьянских (фермерских) хозяйствах и ИП существуют угодья.
6. В личных подсобных хозяйствах существуют угодья.
7. В сельскохозяйственном предприятии существует севооборот.
8. В крестьянских (фермерских) хозяйствах и ИП существует севооборот.
9. В личных подсобных хозяйствах существует севооборот.
10. В административном районе существуют технологии воздействия.
11. В административном районе существуют методы регулирования.
12. Технологии воздействия включают в себя методы ведения хозяйственной деятельности.
13. Технологии воздействия включают в себя типы применяемых практик землепользования.
14. Технологии воздействия включают в себя минеральные удобрения.
15. Технологии воздействия включают в себя органические удобрения
16. Методы регулирования разделены на нормативно-правовое регулирование.
17. Методы регулирования разделены на нормативно-техническое регулирование.
18. В административном районе накапливается информация для расчета диффузного загрязнения от сельского хозяйства на водные объекты.
19. Информация для расчета представлена перечнем коэффициентов.
20. Информация для расчета представлена органами статистики.
21. Административный район имеет водоемы.
22. Административный район имеет почвы.
23. Административный район имеет точечные (контролируемые) источники.
Выводы
Разработанная концептуальная модель позволяет в дальнейшем определить: - таблицы базы данных; -связи между таблицами; -требования поддержки целостности данных.
На основании диаграммы вариантов использования будет разработана логическая структура будущей ИАПП в виде набора связанных таблиц.
Предложенная концептуальная модель имеет практическую значимость и будет использована в дальнейшем для разработки базы данных и ИАПП, реализующей оценку диффузного загрязнения от сельского хозяйства на водные объекты и использования в целях инженерной экологии для оценки и прогнозирования биогенного загрязнения от сельскохозяйственных полей, для выбора наиболее рациональной технологии внесения удобрений, для определения влияния доз внесения удобрений на уровень загрязнения водных объектов.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Брюханов А.Ю., Кондратьев С.А., Обломкова Н.С., Огуздин А.С., Субботин И.А. Методика определения биогенной нагрузки сельскохозяйственного производства на водные объекты // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2016. № 89. С. 175-183.
2. Минакова Е.А., Шлычков А.П., Кондратьев С.А., Брюханов А.Ю. Влияние сельского хозяйства на формирование биогенной нагрузки Куйбышевского водохранилища / Аграрные ландшафты, их устойчивость и особенности развития. Сб. науч. тр. по материалам Международной научной экологической конференции (24-26 марта 2020 г., Краснодар). Сост. Л. С. Новопольцева. Под ред. И.С. Белюченко. Краснодар: КубГАУ. 2020. С. 61-63.
3. Поздняков Ш.Р., Брюханов А.Ю., Кондратьев С.А., Игнатьева Н.В., Шмакова М.В., Минакова Е.А., Расулова А.М., Обломкова Н.С., Васильев Э.В., Терехов А.В. Перспективы сокращения выноса биогенных элементов с речных водосборов за счет внедрения наилучших
20
доступных технологий сельскохозяйственного производства (по результатам моделирования). Водные ресурсы. 2020. Т. 47. № 5. С. 588-602.
4. Barrows H.L., Kilmer V.J. Plant nutrient losses from soil by water erosion // Advances in Agronomy 1963. Vol.15, pp. 303-316.
5. Брюханов А.Ю. Рекомендации по обоснованию экологически безопасного размещения и функционирования животноводческих и птицеводческих предприятий // Перспективы инновационного развития агропромышленного комплекса и сельских территорий". Материалы для обсуждения Международного Агропромышленного конгресса. СПб: ООО "ЭФ-Интернэшнл". 2014. С. 48-49.
6. Брюханов А.Ю., Шалавина Е.В., Васильев Э.В. Методика укрупненной оценки суточного и годового выхода навоза/помета // Молочнохозяйственный вестник. 2014. № 1 (13). С. 7885.
7. Вендров А. М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: учебник. М.: Финансы и статистика, 2005. 543 с.
8. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя. М., СПб.: ДМК Пресс, ПИТЕР, 2004. 432 с.
9. Буч Г., Якобсон А., Рамбо Дж. UML. Серия «Классика CS». 2-е изд. / Под общей редакцией проф. С. Орлова. СПб: ПИТЕР, 2006. 736 с.
REFERENCES
1. Briukhanov A.Yu., Kondratiev S.A., Oblomkova N.S., Oguzdin A.S., Subbotin I.A. Metodika opredeleniya biogennoi nagruzki sel'skokhozyaistvennogo proizvodstva na vodnye ob"ekty [Calculation method of agricultural nutrient load on water bodies]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produk-tsii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2016. No. 89: 175-183 (In Russian)
2. Minakova E.A., Shlychkov A.P., Kondratyev S.A., Bryukhanov A.Yu. Vliyanie sel'skogo khozyaistva na formirovanie biogennoi nagruzki Kuibyshevskogo vodokhranilishcha [Influence of agrolandscapes on formation of biogenic load of the Kuibyshev Reservoir]. Agrarnye landshafty, ikh ustoichivost' i osobennosti razvitiya [Agrarian landscapes, their sustainability and features of development]. Coll.of Sci. Papers of Int, Sci. Ecol. Conf. (24-26 March 2020, Krasnodar). Sost. L. S. Novopol'tseva. Pod red. I S. Belyuchenko. Krasnodar: KubGAU. 2020. S. 61-63.
Agrarian landscapes, their sustainability and features of development. Sat. scientific tr. Based on the materials of the International Scientific Ecological Conference (March 24-26, 2020, Krasnodar). Complier L. S. Novopoltseva. Ed. I S. Belyuchenko. Krasnodar: KubSAU. 2020: 61-63 (In Russian)
3. Pozdnyakov Sh.R., Bryukhanov A.Yu., Kondrat'ev S.A., Ignat'eva N.V., Shmakova M.V.,
Minakova E.A., Rasulova A.M., Oblomkova N.S., Vasilev E.V., Terekhov A.V. Perspektivy
sokrashcheniya vynosa biogennykh elementov s rechnykh vodosborov za schet vnedreniya
nailuchshikh dostupnykh tekhnologii sel'skokhozyaistvennogo proizvodstva (po rezul'tatam
21
modelirovaniya) [Perspectives of the reduction of nutrient export from river watersheds through the introduction of best available technologies for agricultural production: based on modeling results]. Water Resources. 2020. Vol. 47. No. 5: 771-784 (In English)
4. Barrows H.L., Kilmer V.J. Plant nutrient losses from soil by water erosion. Advances in Agronomy 1963. Vol.15: 303-316.
5. Bryukhanov A.Yu. Rekomendatsii po obosnovaniyu ekologicheski bezopasnogo razmeshcheniya i funktsionirovaniya zhivotnovodcheskikh i ptitsevodcheskikh predpriyatii [Recommendations for justifying the environmentally friendly placement and operation of livestock and poultry enterprises]. "Perspektivy innovatsionnogo razvitiya agropromyshlennogo kompleksa i sel'skikh territorii". Materialy dlya obsuzhdeniya Mezhdunarodnogo Agropromyshlennogo kongressa [Prospects for innovative development of agro-industrial complex and rural territories. Materials for discussion of Int. Agro-Industrial Cong.]. Saint Petersburg: EF- International Publ. 2014: 48-49 (In Russian)
6. Briukhanov A.Yu., Shalavina E.V., Vasil'ev E.V. Metodika ukrupnennoj ocenki sutochnogo i godovogo vyhoda navoza/pometa [Methodology of integrated estimation of daily and annual output of animal/poultry manure]. Molochnohozyajstvennyj vestnik. 2014; 1 (13): 78-85 (In Russian)
7 Vendrov A. M. Proektirovanie programmnogo obespecheniya ekonomicheskikh informatsi-onnykh sistem: uchebnik [Designing software for economic information systems: textbook]. Moscow: Finansy i statistika, 2005. 543 p. (In Russian)
8 Booch G., Rumbaugh J., Jacobson I. The Unified Modeling Language User Guide. Reading, Mass., USA: Addison-Wesley, 1999, 512 p. [Russ. ed: Booch G., Rumbaugh J., Jacobson I.. Yazyk UML. Rukovodstvopol'zovatelya . Moscow, Saint Petersburg: DMK Press Publ., Piter Publ., 2004. 432 p.]
9. Booch G., Jacobson I., Rumbaugh J. UML. Seriya «Klassika CS» [The unified modelling language. Classical Computer Science Series]. (Ed. S. Orlov). Saint Petersburg: PITER, 2006. 736 p. (In Russian)
УДК 58.02: 573.7
ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТИ БИОИНДИКАЦИИ АГРОЭКОСИСТЕМ ПО РАСТЕНИЯМ СО СПИРАЛЬНЫМ ФИЛЛОТАКСИСОМ
С.А. Ракутько, д-р техн.наук; Е.Н. Ракутько;
А.П. Мишанов; А.Е. Маркова, канд.с.-х. нау
Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия
Важной задачей биомониторинга является определение качества среды, показателем которого может служить стабильность развития растений в агроэкосистеме. Как
22
