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!