CC BY
42
УДК 347
СИНТЕЗ СИСТЕМНО-КОГНИТИВНОЙ МОДЕЛИ ПРИРОДНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ, ЕЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ В ЗЕРНОВОМ ПРОИЗВОДСТВЕ (Часть 3 -прогнозирование и принятие решений)
Луценко Евгений Вениаминович д.э.н., к.т.н., профессор
Кубанский государственный аграрный университет, Россия, 350044, Краснодар, Калинина, 13, prof.lutsenkoiSlgmail.com
UDC 347
SYNTHESIS OF THE SYSTEM-COGNITIVE MODELS OF A NATURAL-ECONOMIC SYSTEM, ITS USE FOR FORECASTING AND MANAGEMENT IN GRAIN PRODUCTION (Part 3 - forecasting and decision-making)
Lutsenko Evgeny Veniaminovich
Dr.SciEcon., Cand.Tech.Sci., professor
Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia
Горпинченко Ксения Николаевна к.э.н., доцент
Кубанский государственный аграрный университет, Россия, 350044, Краснодар, Калинина, 13, киЪкпя.(а)тай. ги
В работе осуществлено прогнозирование и принятие управленческих решений по выбору агротехнологий посредством применения метода системно-когнитивного анализа
Ключевые слова: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, КЛАСС, ФАКТОР, ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОРТРЕТ
Gorpinchenko Ksenia Nikolaevna assistant professor
Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia, kubkngUhmail. ru
In this article, the authors analyze forecasting and adoption of administrative decisions of a choice of agro technologies by means of application of the method of system-cognitive analysis
Keywords: FORECASTING, CLASS, FACTOR, INFORMATION PORTRAIT
Данная статья является продолжением работ [2-3] и посвящена решению задач прогнозирования и принятия решений на основе ранее созданных моделей.
Решения задач идентификации и прогнозирования
Идентификация - количественная оценка степени сходства конкретного объекта или его состояния с классом по признакам, которые относятся к тому же моменту времени, что и состояние [1].
Прогнозирование - количественная оценка степени сходства конкретного объекта или его состояния с классом по признакам, причем признаки относятся к более раннему времени, чем состояние [1].
В нашей работе задача прогнозирования сводится к тому, чтобы по планируемым к применению или уже применяемым технологиям выращивания зерна озимой пшенины спрогнозировать наиболее вероятные хозяйственные и
экономические результаты (таблица 1). Кроме прогнозирования инструментарий «Эйдос-Х++» обеспечивает оценку достоверности этого прогнозирования.
На рисунке 1 представлены девять классов, с которыми данная конкретная ситуация наиболее сходна (красный цвет) или наиболее различна (синий цвет).
Классы, к которым объект действительно относится, отмечены символом: <Л ^ ». Если по классу результаты идентификации в данной модели недостоверны, т.е. уровень сходства отрицательный, то не следует доверять такому результату.
£) 4.1,3.1. Визуализация результатов распознавания в отношении: "Объект-классы". Текущая модель: "ШРЗ"
.¡¡има»Г
Распознаваемые объекты Интегральный критерий сходства: "Семантический резонанс знаний"
Код Наим.о|5ьекта Код Наименование класса Сходство |ф... Сходство —
В1 I * 1 ; СОДЕРЖАНИЕ КЛЕЙ КО В И Н Ы,%-4/ 4-{25.9000000,30.4000000... 55,55...
2 2 17 СТОИМОСТЬ ЗЕРНА, РУБ./ГА-1 /4-{13482.0000000, 23149.8000... 45,69... V |||||||||||||||||||||||||||1|||||||||||||
3 3 29 ПРИРАЩЕНИЕ ЭНЕРГИИ, ГДЖ/ГА-1 /4-{55.0270000, 92.01925... 41,69... V |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
4 4 1 УРОЖАЙНОСТЬ, Ц/ГА 1 М-{24.3000000,38.0250000} 41,54... т- |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
5 5 21 ЧИСТЫЙ ДОХ (УБЫТОК), РУБ.Л”А-1/4-{-7066.3000000,1918.2... 35,80... V |||||||||||||||||||||||||||||||||||
е; 6 22 ЧИСТЫЙ ДОХ (УБЫТОК), РУБ.Л”А-2/4-{1918.2875000,10802.8... -37,65... |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
7 7 14 НАТУРА ЗЕРНА, Г/Л-2/4-{773.0000000,800.0000000} -43,51... |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
8 8 26 УРОВЕНЬ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ (УБЫТОЧНОСТИ), %-2/4-{14.12... -44,02... ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Э Э 45 ОКУПАЕМОСТЬ УДОБРЕНИЙ ЗЕРНОМ, КГ/КГ-1 /4-{2.2160643... -50,07... II1111111111Л1111Л1111111111111111.111111.1 ▼
10 10 ч ±_ г
11 11 Интегральный критерий сходства: "Сумма знаний"
12 12 Код Наименование класса Сходство К- Сходство
13 13 48 ОКУПАЕМОСТЬ УДОБРЕНИЙ ЗЕРНОМ, КГ/КГ-4/4-{53.208673... 36,75... II1111111111111111111111111111
14 14 12 СОДЕРЖАНИЕ КЛЕЙ КО В И Н Ы,%-4/4-{25.9000000,30.4000000... 27,50... |||||||||||||||||||||||||||
15 15 16 НАТУРА ЗЕРНА, Г/Л-4/4-{827.0000000,854.0000000} 24,54... ||||||||||||||||||||||||
16 16 1 УРОЖАЙНОСТЬ, Ц/ГА-1 /4-{24.3000000,38.0250000} 23,44... V 11111 II
17 17 29 ПРИРАЩЕНИЕ ЭНЕРГИИ, ГДЖ/ГА-1 /4-Й5.0270000, 92.01925... 22,77... V 1111111111111111111
18 18
19 19
20 20
21 21 — ж
ПмЦПЦЬ н || I'I УрСл | лI’I Е СЕг.'И'^Ь. | З’.Л Р'И1Ь[р Ь || 8:р КЛ +а1МЬ[р Т|Ц К Мси1: Щ>:,с1Ь | Г|
Рисунок 1 - Экранная форма результатов прогнозирования
Генерации информационных портретов классов и факторов
Информационный портрет класса - это список факторов, ранжированных в порядке убывания силы их влияния на переход объекта управления в состояние, соответствующее данному классу [1]. Информационный портрет класса отражает систему его детерминации.
Генерация информационного портрета класса или задача поддержки принятия
решений представляет собой решение обратной задачи прогнозирования, т.к. по заданному будущему состоянию объекта управления определяем систему факторов, детерминирующих это состояние, т.е. вызывающих переход объекта управления в это состояние.
В начале информационного портрета класса расположены факторы, положительно влияющие на переход объекта управления в заданное состояние, затем факторы, не оказывающие на это существенного влияния, и далее - факторы, препятствующие переходу объекта управления в это состояние (в порядке возрастания силы препятствования). Информационные портреты классов могут быть отфильтрованы по диапазону факторов, т.е. мы можем отобразить влияние на переход объекта управления в данное состояние не всех отраженных в модели факторов, а только тех, коды которых попадают в определенный диапазон (описательные шкалы).
t) 4.2.1. Информационные портреты классов JJ 1
Инф.портрет класса: 12 "СОДЕРЖАНИЕ КЛЕЙКОВИНЫ.%-4/4-{25.9000000. 30.4000000}" в модели: 6 "INF3"
Код 1 Наименование класса d —
1 УРОЖАЙНОСТЬ, Ц/ГА-1 /4-{24.3000000, 38.025... СР. ТЕМП. НА ПЕРИОД ОСЕН. ВЕГЕТАЦИИ. *С-1/4 {9.8000000,10.7500000} ... 25.574
2 УРОЖАЙНОСТЬ, Ц/ГА-2/4-{38.0250000, 51.750... 45 СР. ТЕМП. ЗА П-Д ОТ КОЛОШЕНИЯ ДО СОЗРЕВАНИЯ-2/4-Ш4250000, 20.9... 25.874
3 УРОЖАЙНОСТЬ, Ц /ГА-3/4-{51.7500000,65.475. 21 К-ВО ОСАДКОВ НА ПЕРИОД ОСЕН. ВЕГ., ММ-2/4-{124 3750000,165.5500000}... 19.937
4 УРОЖАЙНОСТЬ, и/ГА-4/4-{65.4750000, 79.200... 34 СР. ТЕМПЕРАТУРА ЗА ГОД, *С-3/4-{11.2500000,11.7250000} 19.937
5 СОДЕРЖАНИЕ БЕЛКА, ХЛ/4-{7.1000000. 9.125... 42 СР. ТЕМП. НАПЕРИОДВЕС.-ЛЕТНЕЙВЕГ., *С-3/4-{16.7000000,17.1000000}... 19.937
Є СО ДЕ РЖАН И Е Б Е Л КА, %-2/4-{9.1250000,11.15... 93 СОД. ВЛАГИ В СЛОЕ ПОЧВЫ 0-100 СМ НА П-Д ВЕС ВЕГ., ММ-2/4-{104.00000... 17.682
7 СОДЕРЖАНИЕ БЕЛКА, %-3/4-{11.1500000,13.1... 49 СОД-Е ВЛАГИ В СЛОЕ ПОЧВЫ 0-10 СМ НА ПЕРИОД СЕВА, ММ-2/4-{7.350000... 12.913
8 СОДЕРЖАНИЕ БЕЛКА, %-4/4-{13.1750000,15.2... 26 К-ВО ОСАДКОВ НА ПЕРИОД ВЕС.-ЛЕТ. ВЕГ., ММ-3/4-{164.9000000, 205.3000... 12.810
9 СО ДЕ РЖАН И Е КЛ Е ЙК0 В И Н Ы ХЛ /4-{12 40000. 133 СОД. МИН. АЗОТА В ПОЧВЕ В ФАЗУ ВЫХ. РАСТ. В ТРУБКУ, МГ/КГ-2/4-{10... 12.381
10 СО ДЕ РЖАН И Е КЛ Е ЙКО В И Н Ы ,%-2/4-{16.90000... 89 СОД. ВЛАГИ В СЛОЕ ПОЧВЫ 0-100 СМ НА П-Д СЕВА, ММ-2/4-{62.5000000,1... 11.905
11 СОДЕРЖАНИЕ КЛЕЙКОВИНЫ.£-3/4-{21 40000... 114 СОД. ВЛАГИ В СЛОЕ ПОЧВЫ 0-200 СМ НА П-Д ВЕС. ВЕГ., ММ-3/4-{217.10000... 11.897
12 СОДЕРЖАНИЕ К Л Е ЙКО В И Н Ы 4/4-{25 90000... 85 СОД. ВЛАГИ В СЛОЕ ПОЧВЫ 0-30 СМ НА П-Д ПОЛНОЙ СПЕЛОСТИ, ММ-2/4-... 11.882
13 НАТУРА ЗЕРНА. Г/Л-1 /4-{746.0000000, 773.000... 17 К-ВО ОСАДКОВ ЗА ГОД , ММ-2/4-{565.4500000. 631.7000000} 11.874
14 НАТУРА ЗЕРНА, Г/Л-2/4-{773.0000000, 800.000... 94 СОД. ВЛАГИ В СЛОЕ ПОЧВЫ 0-100 СМ НА П-Д ВЕС. ВЕГ., ММ-3/4-{177.10000... -11.197
15 НАТУРА ЗЕРНА, Г/Л-3/4-{800.0000000,827.000... 177 В ЫХ0 Д Э Н Е РГИ И, ГДЖ/ГА-2/4-{109.8922500,149.5575000} -11.876
16 НАТУРА ЗЕРНА, Г/Л-4/4-{827.0000000, 854.000... 39 СР. Т Е МП. НА П ЕРИ О Д 0 СЕ Н. В Е ГЕ ТАЦ И И, Х-4/4-{12.6500000,13.6000000}... -12.190
17 СТОИМОСТЬ ЗЕРНА, РУБ./ГА-1 /4-{13482.0000... 136 СОД. МИН. АЗОТА В ПОЧВЕ В ФАЗУ КОЛОШ., МГ/КГ1 /4 {3.1000000, 7.8250... -12.284
18 СТОИМОСТЬ ЗЕРНА, РУБ./ГА-2/4-{23149.8000... 132 СОД. МИН. АЗОТА В ПОЧВЕ В ФАЗУ ВЫХ. РАСТ. В ТРУБКУ. МГ/КГ-1/4-{3.7... -12.907
19 СТОИМОСТЬ ЗЕРНА, РУБ./ГА-3/4-{32817.6000... 41 СР. ТЕМП. НА ПЕРИОД ВЕС.-ЛЕТНЕЙ ВЕГ., *С-2/4-{16.3000000,16.7000000}... -13.126
20 СТОИМОСТЬ ЗЕРНА, РУБ /ГА 4/4 {42485.4000... 46 СР. ТЕМП. ЗА П-Д ОТ КОЛОШЕНИЯ ДО СОЗРЕВАНИЯ-3/4-{20.9500000, 21.4... -13.126
21 ЧИСТЫЙ ДОХ (УБЫТОК), РУБ./ГА-1 /4-{-7066.3... 60 СОД. ВЛАГИ В СЛОЕ ПОЧВЫ 0-10 СМ НА П-Д КОЛШЕНИЯ.ММ-1/4-{0.30000.. -13.158
22 ЧИСТЫЙ ДОХ (УБЫТОК], РУ Б ./ГА-2/4-{1918.2... 22 К-ВО ОСАДКОВ НА ПЕРИОД ОСЕН. ВЕГ., ММ-3/4-{165 5500000,206.7250000}... -14.126
23 ЧИСТЫЙ ДОХ ҐУ Б Ы Т О К1. РУ Б /ГА-3/4-І10902.... - 35 СР. ТЕМПЕРАТУРА ЗА ГОД. *С 4/4 111.7250000.12.2000000) -16.253, -
і > « 1 ►
Помощь
Abs Prc1 Prc2 Infi Inl2 Inf3 hf4 Inf5 Inf6 Inf7 MS Excel ВКЛ.Фильтр по Фактору ВЫКЛ.Фильтр по Фактору Вписать в окно
Рисунок 2 - Информационный портрет класса 12: «Содержание клейковины%,-4/4»
Из информационного портрета класса, представленного на рисунке 2, видно, что высокое содержание клейковины, согласно модели ШБЗ, обеспечивает определенные температурный режим, содержание влаги в почве и баланс питательных веществ. Так, наибольшую значимость имеют: среднесуточная
температура (9,8-10,7 С0) и количество осадков (124-165 мм) на период осенней вегетации; среднесуточная температура в течение года, составляющая 11,2-11,7С0 и за период от колошения до созревания -20,4-25 С0. Достаточно большое влияние на качество зерна имеет содержание влаги в слое почвы 0-100 см на период весенней вегетации (104-177 мм), содержание влаги в почве 0-10 см на период сева - 217-307 мм, а также содержание минерального азота в почве в фазу выхода растения в трубку (10,5-17,2 мг/кг).
При выращивании зерна озимой пшеницы с высоким содержанием клейковины рекомендуется повышенные дозы удобрений полного комплекса, в качестве предшественника использовать горох.
В то же время на содержание клейковины не оказывает влияние содержание минерального азота в фазу колошения (3,1-3,8 мг/кг) и в фазу выхода растений в трубку объемом 3,1-7,8 мг/кг, содержание влаги в почве 0-100 на период весенней вегетации, составляющая 177-250 мм.
Рассмотрев информационные портреты, определено, что для получения зерна озимой пшеницы высокой урожайности наибольшее положительное влияние оказывают природные факторы: количество осадков; средняя температура,
содержание влаги в почве (значимость 29-15%). Также рекомендовано использовать предшественник горох и эспарцет, вносить повышенные и высокие дозы полного комплекса удобрений, но их сила влияния значительно ниже (13-5%), чем у природных факторах. Рост урожайности обеспечивает содержание фосфатов, калия, азота в слое почвы 0-30 см в фазу полной спелости и весенней вегетации (значимость
Научный журнал КубГАУ, №90(06), 2013 года 9-7%).
На высокие экономические показатели (чистый доход на 1 га и уровень рентабельности) оказывают, как и в предыдущем случае, природные факторы, но их значимость ниже, чем на урожайность (17-11%). В то же время большое влияние имеют затраты на удобрения и производственные затраты (14-15%).
На рисунке 3 видно, что наибольший коэффициент энергетической эффективности обеспечивает содержание влаги в слое почвы от 0-100 на период полной спелости 120-158 мм, а также на период выхода растений в трубку - 149-196 мм, содержание калия в почве в фазу выхода растений в трубку 238-298 мг/кг, из предшественников рекомендуется горох и минимальная доза ЫРК.
CopyRight (с) Scientific б! industrial enterprise AIDOS, Russia, 1981-2007. Russian Patent Mo 940217. All Rights Reserued.
Информационный портрет класса распознавания:
[36]-К-Т ЧИСТОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ-4/4-{9.0894523,
11.4042697)
Positiue. Filter code: 1-191. Filter Inf: 0.600 бит.
[ L7 91-4^4-<189 . 22275 E13-I-OPOX
A?
4Ш t 106 J-3/4--C120 . 0500000, 158.6750000}
Щ [164]-l/4-{238.0000000, 298.5000000>
Щ С 7] — минимальная доза NPK
[1791-4/4-<189.2227500, 2 2 8 . 8 8 8 0000>ÜR [lJ-горок
Рисунок 3 - Круговая диаграмма информационного портрета класса 36: «Коэффициент чистой эффективности - 4/4».
Информационный портрет фактора (семантический портрет) - это список классов, ранжированный в порядке убывания силы влияния данного фактора на переход объекта управления в состояния, соответствующие данным классам [1]. В соответствии с концепцией смысла системно-когнитивного анализа, являющейся обобщением концепции смысла Шенка-Абельсона, смысл фактора состоит в том, какие будущие состояния объекта управления он детерминирует. Сначала в этом списке идут состояния объекта управления, на переход в которые данный фактор оказывает наибольшее влияние, затем состояния, на которые данный фактор не оказывает существенного влияния, и далее состояния - переходу в которые данный фактор препятствует. Информационные портреты факторов могут быть отфильтрованы по диапазону классов, т.е. мы можем отобразить влияние данного фактора на переход объекта управления не во все возможные будущие состояния, а только в состояния, коды которых попадают в определенный диапазон (классификационные шкалы).Семантический портрет факторов отражен на рисунке 4.
1 4.3.1, Информационные портреты признаков
| Инф.портрет признака: В "ДОЗА ЫДОБРЕНИЙ-неудобренный' 1 в модели: 6 "ІМРЗ"
■I Код | Наименование признака - —
1 ПРЕДШЕСТВЕННИК-горох щ! СТОИМОСТЬ ЗЕРНА, РУБ./ГА-1/4-{13482.0000000,23149.8000000} 26.251
2 ПРЕДШЕСТВЕННИК-кукуруза на зерно і УРОЖАЙНОСТЬ, Ц/ГА-1/4-{24.3000000.38.0250000} 25.094
3 П РЕ ДШ ЕСТВЕННИ К-озимая пшеница 29 ПРИРАЩЕНИЕ ЭНЕРГИИ, ГДЖ/ГА-1 /4-{55.0270000,92.0192500} 24.865
4 ПРЕДШЕСТВЕННИК-сахарная свекла 21 ЧИСТЫЙ ДОХ [УБЫТОК). РУ Б. /ГА-1 /4-{-7066.3000000.1918.2875000} 15.666
5 ПРЕДШЕСТВЕННИК-эспарцет 25 УРОВЕНЬ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ [УБЫТОЧНОСТИ], %-1/4-{-30.1115820.14.120... 13.819
Є ДОЗА У ДОБРЕ НИЙ-высокая доза ИРК 10 СОДЕРЖАНИЕ КЛЕЙ КОВИНЫ А-2/4-{16.9000000.21.4000000} 8.754
7 ДОЗАУДОБРЕНИЙ -минимальная доза N РК ... 49 Ц Е Н А ЗЕ РНА, РУ Б. /КГ-1 /4-{5.3500000.5.6587500} 8.595
8 ДОЗА У ДОБРЕ НИЙ-неуцобренный 5 СОДЕРЖАНИЕ БЕЛКА, %-1/4-{7.1000000, 9.1250000} 8.312
9 ДО ЗА У ДО Б РЕ Н И Й -повышенная доза N РК 9 СОДЕРЖАНИЕ КЛЕЙ КОВИНЫ.%-1 /4-{12.4000000,16.9000000} 7.967
10 ДОЗА У ДОБРЕ НИЙ-срадняя доза МК 13 НАТУРА ЗЕРНА, Г/Л-1/4-{746.0000000.773.0000000} 6.401
11 ДОЗА У ДОБРЕ НИЙ-средняя доза ИР 50 ЦЕНА ЗЕРНА, РУБ./КГ-2/4-{5.6587500,5.9675000} 5.897
12 ДОЗА У ДОБРЕ НИЙ-срадняя доза МРК 33 К-Т ЧИСТОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ-1/4-{2.1450000.4.4598174} 5.815
13 ДОЗА У ДОБРЕ НИЙ-средняя доза РК 37 К-Т ОТНОШЕНИЯ ПО ЛУЧ. И ЗАТРАЧ. Э Н Е РГИ И -1 /4-{3.1450000,5.4598174} ... 5.815
14 СЕВООБОРОТ -зернопропашный 41 ВЫХОД ЗЕРНА В РАСЧЕТЕ НА 1 ГДЖ ЗАТРАЧ. ЭНЕРГИИ. КГ-1 /4-{108.3235. 5.615
15 СЕВООБОРОТ -Зернотравянопропашный 7 СОДЕРЖАНИЕ БЕЛКА, 2-3/4-{11.1500000.13.1750000} -6.377
16 К-В0 ОСАДКОВ ЗА ГОД. ММ-1/4-{499.2000000,... 32 ПРИРАЩЕНИЕ ЭНЕРГИИ, ГДЖ/ГА-4/4-{166.0037500,202.9960000} -6.947
17 К-ВО ОСАДКОВ ЗА ГОД, ММ-2/4-{565.4500000.... 4 У РОЖАЙ Н 0 СТ Ь. Ц /ГА-4/4-{65.4750000.79.2000000} -7.291
18 К-ВО ОСАДКОВ ЗА ГОД. ММ-3/4Ч631.7000000.... 11 СОДЕРЖАНИЕ КЛЕЙ КО ВИНЫ ,%-3/4-{21.4000000,25.9000000} -7.329
19 К-ВО ОСАДКОВ ЗА ГОД, ММ-4/4-{697.9500000.... 31 ПРИРАЩЕНИЕ ЭНЕРГИИ. ГДЖ/ГА-3/4-{129.0115000.166.0037500} -10.212
20 К-ВО ОСАДКОВ НА ПЕРИОД ОСЕЙ. ВЕГ.. ММ-1... 52 ЦЕНА ЗЕРНА, РУ Б./КГ-4/4-{6.2762500,6.5850000} -10.676
21 К-ВО ОСАДКОВ НА ПЕРИОД ОСЕЙ. ВЕГ.. ММ-2... 3 УРОЖАЙНОСТЬ, Ц/ГА-3/4-{51.7500000,65.4750000} -13.206
22 К-ВО ОСАДКОВ НА ПЕРИОД ОСЕЙ. ВЕГ., ММ-3... 19 СТОИМОСТЬ ЗЕРНА, РУБ./ГА-3/4-{32817.6000000.42485.4000000} -14.514
■I ■ ЦЙ оилгев на пери о л осен. вег. . мм-4... Г 45 ОКУПАЕМОСТЬ УДОБРЕНИЙ ЗЕРНОМ. КГ/КГ-1/442.2160643.19.2136007} ... -41.127 '
И
||| Помощь | [-г- | - :: | ¡Щ | |п|5 | ІпІЄ 1 1п(7 | М8 ЕхсеІ | В К Л. Фильтр по к л. шкале | ВЫКЛ.Фильтр по кл.шкале | і Вписать в окно =| Показать ВСЕ
■
Рисунок 4 - Информационный портрет признака: «доза удобрений-неудобренный» в модели ШБ-З
Так, если при выращивании зерна озимой пшеницы не применять удобрения, то с высокой значимостью урожайность будет низкая (25-38 ц/га). Кроме того, производство зерна будет неэффективным (рисунок 4).
Использование в качестве предшественника сахарной свеклы, согласно информационному портрету данного признака, с высокой значимостью (19-15%) обеспечит получение низкой урожайности зерна, низкого качества с наименьшими значениями экономических показателей и показателей энергетической эффективности.
Применение зернотравянопрашного севооборота обеспечит получение достаточного большого чистого дохода на 1 га (10902-1919887 руб.), наибольшего значения коэффициента чистой эффективности, а также зерна содержанием клейковины -21-25% и урожайностью - 51,7-65,5 ц/га. Причем, силы влияния данного фактора на переход объекта управления в состояния, соответствующие данным классам составили 18-10%.
Низкие производственные затраты, значимость которого составила 16%, гарантирует получение сравнительно больших значений коэффициента чистой энергетической эффективности (6,8-9), выхода зерна в расчете на 1 ГДж затраченной энергии (269-349 кг), максимального уровня рентабельности.
Круговая диаграмма (рисунок 5) свидетельствует, что плохо увлажненная почва на период сева приводит к получению зерна низкого качества и урожайности, и соответственно, чистого дохода и уровня рентабельности.
CopyRight (с) Scientific 8 industrial enterprise AIDOS, Russia, 1981-2007. Russian Patent Mo 340217. All Rights Reserued.
Информационный портрет признака:
[17]-СОД. ВЛАГИ В СЛОЕ ПОЧВЫ 0-30 СМ НА П-Д
СЕВА, т: = [68]-1/4-<0 . 7000000 , 17. 1750000)
Positiue. Filter code: 1-52. Filter Inf: ALL.
Ï 2 9] — ПРИРАЩЕНИЕ
9 ■ 5У,
[ 9 3-СОДЕРЖАНИЕ 12.0Я
[ Ж?з-стоимость
? . Н К
[ a 1-СОДЕРЖАНИЕ
5 . 4X
[213-ЧИСТЫИ ДОХ i 8 , 9У.
-НАТУРА ЗЕР 5.5K
£ 4A] -ВЫХОД ЗЕРН 6.6V!
[37]— К— T ОТНОШЕ
G . &У,
[i]-урожайность s . IV.
С 253-УРОВЕНЬ РЕ E.Sï.
^ззз -к-т чисток в, ьу.
[93—СОДЕРЖАНИЕ К/1ЕИКОВИНЫ , V.- 1 /4-< 1 2 . 4000Й00 , 16.9000000}
[213 —ЧИСТЫ И ДОХ (УБЫТОК) , РУБ . /Т А—1/'4 — <-7066 . 3000000, 1918.287
[491-ЦЕНА ЗЕРНА, РУ Б . /'КГ-1 ^4 — < 5 . 3 5 00000 , 5.6587500}
Я с 29 3-ПРИРАЩЕНИЕ ЭНЕРГИИ, Г ДЖ/'Г А — 1 /4-< 5 5 . 02 7 0000 , 92.0192500}
в [171-СТОИМОСТЬ ЗЕРНА, РУБ. У Гrt-l/4-<13482 .0000000, 23149.800000
Рисунок 5 - Круговая диаграмма информационного портрета признака 17: «Содержание влаги в слое почвы 0-30 см на период сева, мм - 1/4»
Положительное влияние с высокой значимостью на природно-экономическую систему оказывают: на период осенней вегетации - хорошо увлажненная почва, невысокий температурный режим (2,5-7,3 С°), высокое содержание минерального азота (24,3-30,4 мг/кг); на период весенней вегетации - умеренное количество осадков (124-164 мм), невысокие температуры ( 9,8-10,7 С°), увлажненная слой 0-10 см почвы (19,6-28,5 мм), высокое содержание азота: на период от колошения до созревания -незначительное количество осадков (158-179 мм), невысокие температуры (15,9-16,3 С°), увлажненная почва и высокое содержание питательных веществ (азота, фосфора и калия).
Научный журнал КубГАУ, №90(06), 2013 года Вывод
По результатам проделанной работы, с помощью системы «Эйдос», нами было определено, что наибольшее влияние, из рассмотренных признаков, на природно-экономическую систему оказывают природные факторы. Для получения лучших хозяйственных результатов рекомендовано повышенные дозы удобрений полного комплекса, в качестве предшественника использовать горох и эспарцет.
Литература
1. Луценко, Е. В. Прогнозирование и принятие решений в растениеводстве с применением технологий искусственного интеллекта: Монография (научное издание) / Е. В. Луценко, В. И. Лойко, Л. О. Великанова. - Краснодар: КубГАУ, 2008. - 257 с.
2. Луценко Е.В. Синтез системно-когнитивной модели природно-экономической системы и ее использование для прогнозирования и управления в зерновом производстве (Часть 1 - постановка задачи) / Е.В. Луценко, К.Н. Горпинченко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2013. - №05(089). С. 1280 - 1293. - IDA [article ID]: 0891305089. - Режим доступа: http://ej.knbagro.ru/2013/05/pdf/89.pdf, 0,875 у.п.л., импакт-фактор РИНЦ=0,577
3. Луценко Е.В. Синтез системно-когнитивной модели природно-экономической системы и ее
использование для прогнозирования и управления в зерновом производстве (Часть 2 -преобразование эмпирических данных в информацию) / Е.В. Луценко, К.Н. Горпинченко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2013. -№05(089). С. 1294 - 1312. - ША [article ID]: 0891305090. - Режим доступа:
http://ej.kubagro.ru/2013/05/pdf/90.pdf, 1,188 у.п.л., импакт-фактор РИНЦ=0,577
References
1. Lucenko, E. V. Prognozirovanie i prinjatie reshenij v rastenievodstve s primeneniem tehnologij iskusstvennogo intellekta: Monografija (nauchnoe izdanie) / E. V. Lucenko, V. I. Lojko, L. O. Velikanova. -Krasnodar: KubGAU, 2008. - 257 s.
2. Lucenko E.V. Sintez sistemno-kognitivnoj modeli prirodno-jekonomicheskoj sistemy i ее ispol'zovanie dlja prognozirovanija i upravlenija v zernovom proizvodstve (Chast1 1 - postanovka zadachi) / E.V. Lucenko, K.N. Gorpinchenko // Politematicheskij setevoj jelektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta (Nauchnyj zhurnal KubGAU) [Jelektronnyj resurs], - Krasnodar: KubGAU, 2013. - №05(089). S. 1280 - 1293. - ША [article ID]: 0891305089. - Rezhim dostupa: http://ej.kubagro.ru/2013/05/pdf/89.pdf, 0,875 u.p.l., impakt-faktor RINC=0,577
3. Lucenko E.V. Sintez sistemno-kognitivnoj modeli prirodno-jekonomicheskoj sistemy i ее ispol'zovanie dlja prognozirovanija i upravlenija v zernovom proizvodstve (Chast1 2 - preobrazovanie jempiricheskih dannyh v informaciju) / E.V. Lucenko, K.N. Gorpinchenko // Politematicheskij setevoj jelektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta (Nauchnyj zhurnal KubGAU) [Jelektronnyj resurs], - Krasnodar: KubGAU, 2013. - №05(089). S. 1294 - 1312. - IDA [article ID]: 0891305090. - Rezhim dostupa: http://ej.kubagro.ru/2013/05/pdf/90.pdf, 1,188 u.p.l., impakt-faktor
Научный журнал КубГАУ, №90(06), 2013 года МЖМ),577
