"APEX-AGROTOOL" в задачах среднесрочного планирования

реклама
Научная сессия Агрофизического НИИ - 2015
Комплекс имитационного моделирования
APEX-AGROTOOL
в задачах среднесрочного планирования
сельскохозяйственного производства
Медведев С.А., Захарова Е.Т.
Уровни принятия решений в
программировании урожаев
Уровень
Решения
Временной
интервал
1
Стратегический
(Проектный)
Тактический
(Плановый)
Оперативный
10 лет и более
2
3
1 год
Сутки, недели
декады
Использование моделей для
принятия решений

На оперативном уровне


Оперативное сопровождение производственных
посевов
На тактическом уровне


Модели формирования урожая.
Модели продуктивности посевов.
Оптимизация агротехнических мероприятий
На стратегическом уровне

Модели почвенного плодородия
Используются упрощённые статические модели, в
которых игнорируются климатические,
технологические и физические процессы.
Критическая неопределённость входных данных
Преимущества динамических
моделей в задачах планирования





повышение точности и адекватности расчетов благодаря
учету большего количества факторов
многовариантность расчетов, обуславливаемая широким
набором возможностей по варьированию входных
данных
получение результатов в виде распределений
показателей на вероятностных выборках внешних
условий с выходом на анализ рисков
неограниченное расширение числа отслеживаемых в
модели показателей состояния агроэкосистемы
(продуктивность, экология, плодородие и пр.)
снижение степени неопределенности модельных
расчетов
Информационное обеспечение
динамической модели

Динамическая модель требует большого
количества входных данных


Объём данных
Детализация данных


Например, суточные погодные метеоданные вместо
обобщённых гидротермических показателей
Для того, чтобы использовать динамическую
модель в практических задачах, необходимы
современные информационные технологии


Средства информационной поддержки моделей
Специальные инструменты стратегического
планирования
Учёт севооборотов


Как правило, динамическая модель
продукционного процесса считает один
вегетационный сезон
В реальности для задач среднесрочного
планирования требуется расчёт нескольких лет
вегетации подряд в севообороте


Модель должна поддерживать возможность считать
разные культуры и учитывать процессы,
происходящие в агроэкосистеме вне вегетационного
периода
Среда выполнения модели должна поддерживать
поливариантный расчёт с переносом данных от
одного вегетационного сезона к другому
Что сделано в модели AGROTOOL

Универсальный характер модели


Учёт перезимовки




Раздельный учёт подстилки и корневых остатков в
блоке азотно-углеродного взаимодействия в почве
Описание технологий с обратной связью



Усовершенствованное описание процесса таяния
снега по модели Е.Г. Попова
Блок описания теплового режима почвы
Раздельный расчёт испарения и транспирации
Учёт культуры-предшественника


Модель AGROTOOL может считать любую культуру по
общему алгоритму, настраиваемому с помощью
физиологических параметров
Реактивное управление поливом
Автоматическое определение сроков сева и уборки
Подмодель симбиотической азотфиксации и
трансформации клубенькового азота для бобовых
Что сделано в системе APEX

Поливариантный расчёт


Инструмент для создания проекта неполного факторного
эксперимента



Механизм управления порядком расчёта сценариев в проекте
Механизм переноса результатов модельных расчётов в
исходные данные следующего сценария расчётов
Интеграция с ГИС



«Сцепление» факторов
Поддержка севооборота


Базовая функциональность системы APEX, заложенная при
постановке задачи на разработку
Импорт градаций фактора «Почва» из карт MapInfo
Экспорт результатов модельных расчётов в карты MapInfo
Поддержка прогнозирования


Генератор суточных погодных метеоданных с поддержкой
моделей изменения климата
Инструмент оперативного сопровождения полевого опыта
Что ещё планируется сделать
в системе APEX

Интеграция с с внешней экономической
моделью FECG (Farm Economy Coefficient
Generator)



Изучение модели
Постановка задачи на интеграцию
Собственно интеграция
Функционал APEX для проведения
последовательных расчетов

«Сцепление факторов»
(неполный факторный
эксперимент). Если при
создании проекта более
чем у одного фактора
выбрано несколько
градаций, эти факторы
можно «сцепить»

Задание порядка
сценариев при расчёте

Настройка переноса
данных из результатов
просчитанного
сценария во входные
данные следующего
сценария
Плагин анализа севооборота в
системе APEX
selection
tool
dividing
factor
ordering
tool
Результаты модельных расчётов
в режиме «Год Сурка»
SPIN-UP
STEADY
STATE
Crop growth and soil processes modeling - the use of multi-model
ensembles for crop rotations under recent and future climatic
conditions
Участники проекта
Модели: HERMES, MONICA, DSSAT, DAISY, CROPSYST, STICS,
FASSET, AQUACROP, AGROTOOL, SWAP
Персоны: Christian K. Kersebaum, Claas Nendel, Gerrit Hoogenboom,
Vakhtang Shelia, Margarita Ruiz-Ramos, Domenico Ventrela, Jozef Takáč,
Marco Bindi, Marco Moriondo, Roberto Ferrise, Francoise Ruget, Isik Ozturk,
Behzad Sharif, Jorgene Olesen, Ana Gobin, Reimund Rötter, Alex Topaj,
Josef Eitzinger
Страны: Чехия, Германия, США, Испания, Италия, Словакия, Франция,
Турция, Дания, Россия, Бельгия, Нидерланды.
Культуры:
Spring barley, winter wheat, silage maize, oil seed rape (canola) –
calculated as continuous 5-year crop rotation (with winter wheat being
repeated twice in the sequence)
Target parameters/processes:
Long-term dynamic of soil organic carbon content, Nitrogen balance, soil
water balance, drought stress, crop development, crop growth and yields.
Исследуемые схемы севооборота
2 схемы x 5 культур *
100 лет * 3 места =
3000 вариантов
Спасибо за внимание!
Скачать