Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему
НАУЧНОЕ ОБОСНОВАНИЕ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В АПК НА ОСНОВЕ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
ВАК РФ 06.01.12, Кормопроизводство и луговодство
Автореферат диссертации по теме "НАУЧНОЕ ОБОСНОВАНИЕ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В АПК НА ОСНОВЕ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ"
4-зшз
На правах рукописи
Гарлев Яхя Гусан оглы
НАУЧНОЕ ОБОСНОВАНИЕ Н СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В АПК НА ОСНОВЕ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
Специальность 06,01.12 - кормопроизводство
и луговодство
АВТОРЕФЕРАТ диссертации в виде опубликованной монографии на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук
На правах рукописи
Гараев Яхя Гусан оглы
НАУЧНОЕ ОБОСНОВАНИЕ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В АПК НА ОСНОВЕ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
Специальность 06.01.12 - кормопроизводство
и луговодство
АВТОРЕФЕРАТ диссертации в виде опубликованной монографии на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук
Работа выполнена в Обществе с ограниченной ответственностью «Научно-исследовательский институт информационных технологий в АПК».
Официальные оппоненты:
доктор биологических наук, профессор, академик РАСХН Дегтярев Владимир Павлович
доктор сельскохозяйственных наук, профессор
Кшннкаткнма Анна Николаевна
доктор физико-математических наук Агасандмц Геннадий Аршавнровнч
Ведущая организация - Государственное научное учреждение
«Всероссийский научно-исследовательский и проектно-технологический институт механизации животноводства» РАСХН
Защита состоится 1 июня 2005 г. в 13 ч. 30 мин. на заседании диссертационного совета Д 006.019.01 при Государственном научном учреждении «Всероссийский научно-исследовательский институт кормов имени В.Р. Вильямса» по адресу: 141055, п/о Луговая, Московская область, г. Лобня, Научный городок.
Просим Вас принять участие в работе совета или прислать письменный отзыв о данном автореферате (в двух экземплярах, заверенных печатью).
С диссертацией в виде опубликованной монографии можно ознакомиться в библиотеке ГНУ ВНИИ кормов имени В.Р. Вильямса.
Автореферат разослан « лз» апреля 2005 г.
Ученый секретарь диссертационного совета
Трофимова Л.С.
Общая характеристика, гавоты
Актуальность проблемы. Для производства кормов в России используется около 75% всех сельскохозяйственных угодий и более половины валового сбора зерна. Однако отсутствие эффективных методов прогнозирования в отрасли, применение несовершенных технологий и техники привело к значительному снижению продуктивности кормовых культур и качества производимых кормов. Кроме того, рационы кормления животных во многих хозяйствах не сбалансированы по белку, что приводит к перерасходу кормов и снижению эффективности производства животноводческой продукции.
В этих условиях поиск системных решений вывода отрасли из кризисного положения ц повышения эффективности кормопроизводства, как одной из основных отраслей агропромышленного комплекса, требует новых подходов. Следует отметить также, что процессы производства кормов тесно связаны с окружающей средой: с одной стороны они зависят от природных условий (наличия и качества земель, водных ресурсов и т.д.), а с другой стороны могут существенно влиять на окружающую среду - изменять качество почвы, поверхностных и грунтовых вод и даже изменять экосистемы и микроклимат территории, что усложняет решение и повышает сложность решаемых задач.
В настоящее время разработаны и рекомендованы к внедрению многочисленные научные разработки по повышению эффективности и устойчивости кормопроизводства,
ГЛ. Благовещенский, A.A. Зотов, Н.И. Кашеваров, В Л. Кирсев, H.A. Корнеев,
A.A. Кутузова, Г.П. Кутузов, А.Н. Кшннкаткина, А.Ф. Ларин, U.C. Лебедев, A.C. Новоселова, Ю.К. Новоселов, Л,С. Трофимова, U.A. Трофимов, A.C. Образцов, Ю.М. Писковацкий, М.И. Рубцов, И.В. Савченко, Д.М, Тебердиев, Г.Д. Харьков, З.Ш, Шамсутдинов, И.С. Шатилов и A.C. Шпаков предложили ресурсосберегающие технологии рационального использования сенокосов и пастбищ, перспективные севообороты и технологии возделывания многолетних трав, зернобобовых и других кормовых культур.
НГ. Андреев, Г.В. Благовещенский, И.С. Дмитриева, С.Д. Комарова, A.A. Кутузова, Г.Е. Мерзлая, С.М. Нечушкина, А.Д. Прудников, В.В. Тельбиз, В.А. Тюлнн,
B.А, Тюльдюков, Г.Д. Харьков и B.C. Юшак разработали приемы многоукосного использования травостоев,
Ю.Д. Ахламов, В.А, Бондарев, В.М, Дуборезов, A.A. Панов, BJC. Скоркин,
B.М. Соколов н A.B. Шевцов предложили новые высокоэффективные технологии заготовки и хранения высокопротеиновых, энергонасыщенных, объемистых кормов.
АЛ. Алиев, Н.Г. Григорьев, В Л, Дегтярев, А.П. Калашников, Б.Д. Кальницкий, H.H. Скоробогатых, Н.И. Стрекозой, АЛ. Фицев и В.В. Щеглов разработали современные нормы, рационы и системы кормления животных, ориентированные на наиболее полное обеспечение потребностей животных в энергетической и протеиновой питательности, витаминах и других биологически активных веществах.
Большой вклад в разработку математических моделей и методов решения разнообразных задач агропромышленного производства внесли многие отечественные ученые: ГЛ. Агасандян, Г .В. Беспахотный, М.Е. Браславец, AJvI, Гатаулин, Ф,И. Ерешко, В Г. Киселев, В.И. Киселев, Р.Г. Кравченко, Э.Н. Крылатых, A.B. Лотов, В.В, Милосердое, В.П. Можин, HJvT. Морозов, H.H. Моисеев, A.C. Образцов,
C.Б. Огнивцев, И.Г. Попов, С.О. Сиптиц и ВЛ, Узун. Анализ их работ показал, что совершенствование технологических процессов на основе оптимизационных моделей
может быть очень важным инструментом по научному обеспечению и организации эффективных способов ведения кормопроизводства.
Вышеизложенное подтверждает актуальность исследований по совершенствованию технологических, процессов в кормопроизводстве на основе математических моделей и методов, направленных на оптимизацию основных параметров системы кормопроизводства, включая соотношение полевых и лугопастбихцных угодий, структуры посевных площадей и размещение культур в системе севооборотов, технологии приготовления объемистых кормов, рациональное использование удобрений и известковых материалов, с целью снижения затрат на производство кормов, улучшения их качества и повышения эффективности производства животноводческой продукции.
Настоящая работа устраняет существующий пробел в системных исследованиях по совершенство вани» технологических процессов в кормопроизводстве на основе оптимизационных моделей.
Целы» исследований являлось совершенствование на основе оптимизационных моделей технологических процессов и параметров в кормопроизводстве, направленное на повышение эффективности использования земельных ресурсов, выращенного урожая кормовых культур, производства животноводческой продукции в зависимости от уровня материально-технического обеспечения предприятий.
В задачу исследований входило:
- разработать основные положения оптимизации создания кормовой базы в АПК, как основы производства продукции животноводства;
- на основе математического моделирования провести оптимизацию технологий производства кормов заданного количества и качества в зависимости от наличия пашни и естественных кормовых угодий;
- разработать систему математических моделей рационального использования удобрений в сельскохозяйственном производстве, в том числе в кормопроизводстве;
- предложить математические модели формирования научной структуры и конкурсного отбора научно-технических и инновационных проектов и оперативного управления ими с целью совершенствования научного обеспечения кормопроизводства.
Научная новизна исследований. На основании проведенных исследований впервые разработана совокупность математических моделей оптимизации кормовой базы и структуры производства в животноводческих хозяйствах в зависимости от почвенно-климатических условий возделывания кормовых культур, наличия материально-технических средств и других факторов.
Предложены экспертно-математнческие методы сравнительной оценки технологий заготовки объемистых кормов, использование которых дает возможность, с высокой долей достоверности, определять наиболее эффективные из них.
Разработана система математических моделей рационального использования удобрений всех видов, включая органические и известковые материалы, в кормопроизводстве.
Предложены математические модели формирования научной структуры и конкурсного отбора научно-технических и инновационных проектов организации и оперативного управления ими для проведения многовариангных расчетов, направленных на повышение эффективности инновационной деятельности в кормопроизводстве.
Теоретической и методологической основой исследований явились анализ и
обобщение разработок отечественных к зарубежных ученых в области ЛПК, включая кормопроизводство, и ряде других научных дисциплин, & том числе экономику, математическую статистику, теорию графов и исследования операций.
В качестве методологической основы исследований был принят системный анализ. Широкий круг и разнообразность задач исследований предопределили целесообразность применения эконом ико-статистнчес кого, расчетно-нормативного и экономико-математического методов, а также экспертных оценок в кормопроизводстве и других отраслях АПК.
Агроэнергетнческая и экономическая оценка технологий в кормопроизводстве проводилась по методикам ВНИИ кормов имени В.Р. Вильямса [Б.П. Мнхайличенко, АЛ. Кутузова, Ю.К, Новоселов и др., 1995; Б.П. Михайличенко, А. С, Шпаков, А А, Кутузова, 2000; А. С. Шпаков, 2004].
Информационной базой исследований послужили действующие нормативные и правовые документы, разработанные Министерством сельского хозяйства Российской Федерации, ВНИИ кормов имени В.Р. Вильямса, Всероссийским государственным научно-исследовательским институтом животноводства, ВНИИ агрохимии и другими организациями РАСХН, по возделыванию кормовых культур, технологиям заготовки и хранения кормов, кормлению животных, внесению удобрений под сельскохозяйственные культуры.
Обоснованность и достоверность положений диссертации обеспечиваются большим фактическим материалом, полученным в результате многолетних исследований, основанных на системном анализе, применением современной вычислительной техники и экономико-математических методов, идентичностью результатов теоретических и экспериментальных исследований, а также тестовыми расчетами.
Концептуальная направленность работы состоит в разработке математических моделей и методов оптимизации технологических процессов, направленных на повышения эффективности в кормопроизводстве.
Практическая значимость к реализация результатов исследований. Применение разработанных математических моделей и методов оптимизации технологических процессов в кормопроизводстве позволит обеспечить:
— оптимальное соотношение площадей кормовых культур и выбор технологий их возделывания в хозяйстве;
— надежность и пригодность вновь разработанных технологий приготовления различных видов кормов при уборке трав в оптимальные сроки;
— качественную заготовку кормов высокой энергетической и протеиновой питательности при различных условиях материально-технического обеспечения хозяйства и взаимозаменяемости технологий, а также оптимизацию рационов для животных;
— сравнительную технико-экономическую оценку различных технологий заготовки объемистых кормов из многолетних трав.
Математические модели формирования научной структуры и отбора научно-технических и инновационных проектов н оперативного управления ими предназначены для проведения многовариантных расчетов, направленных на повышение эффективности инновационной деятельности в кормопроизводстве.
Разработанная система математических моделей применения удобрений была апробирована на общесоюзном уровне в 1986-1987 гг. для комплексной оценки их использования в сельском хозяйстве.
Внедрение результатов исследований подтверждено документами Министерств ва сельского хозяйства Российской Федерации (№ 13-02-4/599 от 22.03.2005), Федерального агентства по науке и инновациям Министерства образования и науки Российской Федерации (№ 01-236 от 14.03,2005) и ряда всероссийских научно-исследовательских институтов РАСХН.
Результаты исследований были использованы при подготовке:
— методики по анализу и оценке информационно-аналитического обеспечения перерабатывающих отраслей (подотраслей) ЛПК (одобрена Миннауки России в 1996 г.);
— методических рекомендаций по экономическому обоснованию научных проектов в отраслях АПК (одобрены РАСХН и Миннауки России в 1999 г.);
— методических рекомендаций по определению, оценке и использованию результатов научно-технической деятельности и объектов интеллектуальной собственности в перерабатывающих отраслях АПК (одобрены Минпромнауки России в
2000 г.).
Апробация результатов исследований. Основные исследования, выполненные автором в период 1977-2004 гг., проводились в соответствии с тематическими планами научно-исследовательских работ Института кибернетики HAH Республики Азербайджан по теме «Разработка и внедрение АСУ в сельском хозяйстве Азербайджанской ССР» (1977 г.), ВНИПТИ кибернетики ВАСХНШ1 по теме «Разработка и внедрение систем электронизации сельского хозяйства» Комплексной программы научно-технического прогресса стран членов СЭВ (1986 г.), ООО «Научно-производственное объединение СоюзИнТеП» и ООО «Научно-исследовательский институт информационных технологий в АПК» - в рамках государственных научно-технических программ «Перспективные процессы в перерабатывающих отраслях АПК» и «Перспективные процессы производства сельскохозяйственной продукции» (1991-1997 it.), федеральных целевых научно-технических программ «Исследования н разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники гражданского назначения» (1998-2001 гг.) и «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» (2002-2006 гг.).
Результаты исследований докладывались и обсуждались на международных, всесоюзных и всероссийских научных и научно-практических конференциях: Москва (1996, 1998, 2003), Углич (1986, 1987, 1995, 2001), Латвия (1986), Республика Азербайджан (1995, 1998, 2000), Болгария (1995), Италия (1996), Швейцария (1998, 2002), Ливан (2003X Египет (2004), на выездных заседаниях коллегии Миннауки России (1993, 1994, 1995, 1996), а также на семинарах и заседаниях ученых советов Института кибернетики HAU Республики Азербайджан, Вычислительного центра РАН, ВНИПТИ кибернетики ВАСХНИЛ, Всероссийского института удобрений и агропоч-воведения ВАСХНИЛ, Центрального института агрохимического обслуживания сельского хозяйства ВАСХНИЛ, ООО «Научно-производственное объединение СоюзИнТеП» и ООО Шаучно-исследовательский институт информационных технологий в АПК».
Личный вклад автора:
— обоснование актуальности постановки исследований по теме диссертации;
— идея и направленность работы, постановка задач исследований, разработка методов их решения;
— организация, плакирование и проведение исследований;
- формулирование и обоснование основных направлений и концепции совершенствования технологических процессов в кормопроизводстве;
- обоснование и разработка математических моделей и методов совершенство-ванна технологических процессов в кормопроизводстве;
- разработка программного обеспечения математических моделей н методов для проведения расчетов на тестовых примерах на разных стадиях управления процессами в кормопроизводстве;
- научное обобщение результатов исследований и подготовка рекомендаций по применению математических моделей совершенствования технологических процессов в кормопроизводстве.
Долевое участие автора в выполненной работе превышает 80%.
Основные положения, выносимые на защиту. Совокупность результатов исследований, позволяющих обосновать и рекомендовать для практического использования математические модели и методы совершенствования технологических процессов в кормопроизводстве, в том числе;
1. Математизация технологических процессов в кормопроизводстве и животноводстве с целью их оптимизации.
2. Экспертно-математические методы сравнительной оценки различных технологий в кормопроизводстве.
3. Система математических моделей рационального использования удобрений я сельскохозяйственном производстве, в том числе и в кормопроизводстве.
4. Математические модели научного обеспечения кормопроизводства, включая формирование научной структуры и конкурсного отбора научно-технических и инновационных проектов организации и оперативного управления ими.
Публикации, По теме диссертации опубликована 51 научная работа, в том числе 1 монография объемом 25,25 печатных листов.
Структура и объем диссертации. Работа опубликована в виде монографин на 404 страницах, состоит из введения, 9 глав, заключения, проиллюстрирована 75 таблицами и 7 рисунками. Список использованной литературы включает 272 источника, в том числе 18 на иностранных языках.
Содержаниеработы
1. Основные положения системного анализа и совершенствования технологических процессов в кормопроизводстве
Одним из основных показателей, определяющих направленность и специфичность кормопроизводства, является потребность в кормах в заданном количестве н необходимого качества, полученных при наименьших затратах труда и материально-технических средств,
1.1. Определение потребности в кормах для скота разных половозрастных групп и уровней его продуктивности
Для оценки эффективности производства и использования кормов в молочном и мясном скотоводстве разработана и рекомендуется к применению сопоставимая система показателей, что имеет важное значения при прогнозировании объемов изготовления высококачественных кормов.
1.1.1. Определение потребности в питательных веществах. Определение по-
требности в кормах в начале ведется путем расчета потребности в обменной (МДж) или чистой энергии (кормовых единиц) и сыром протеине с учетом минимально допустимой концентрации энергии и протеина в сухом веществе рационов н максимально возможного наличия в нем сырой клетчатки, а также содержания аминокислот, витаминов и основных макро- и микроэлементов. Исходными данными для расчета являются показатели среднего поголовья (по обороту стада) животных за определенный промежуток времени, как правило за год, но не менее чем за квартал. Для этого поголовье разбивается на половозрастные группы: молочные или мясные коровы, кетели, быки-производители, ремонтные телки и бычки, откормочные животные.
Общая потребность в питательных веществах рассчитывается по отдельным половозрастным группам скота, затем она суммируется. Основанием для ее определения являются нормы кормления из расчета на одно животное. Их пределы определяются продуктивностью и физиологическим состоянием скота. Нормы кормления сельскохозяйственных животных приводятся в справочниках [Кормление сельскохозяйственных животных, 1988; Нормы и рационы кормления сельскохозяйственных животных, 1985,2003].
Справочные данные о годовой потребности в питательных веществах молочных коров разной продуктивности с указанием минимально необходимого содержания в сухом веществе (СВ) обменной энергии (ОЭ), кормовых единиц (корм, ед.) и сырого протеина (СП), а также максимально возможного количества сырой клетчатки (СК) приведены в таблице 1,
1. Годовая потребность молочных коров в питательных вещества*
Компоненты Среднегодовой удой молока (кг), жирностью 3,8-4,0%
5000 6000 7000 8000
Живая масса коров, кг
500 600 500 600 600 700 600 700
LOG, МДж 56454 59850 66600 69600 78705 80898 86505 88060
2, Корм, ед., к 47,8 50,4 5б}0 58,2 65,8 67,3 77,3 78,7
З.СВ.ц 58,2 63,0 68,0 72,5 79,5 83,4 86,5 88,1
4.Ш.Ц 7,2 7,6 ел 8,5 10,7 11,0 12,6 13,1
5. Переваримый протеин, ц 4,8 5,1 5,5 5,7 7,0 7,3 8,5 9,3
6. Лизин, кг 42,3 48,4 50,5 54,4 58,4 60,4 63,4
7, Метионин, кг 21,2 23,4 24,1 25,2 27,4 29,2 29,8 31,0
8. Триптофан, кг 14,8 16,8 17,0 17,4 19,3 20,8 21,8 22,3
9. Сырая клетчатка, ц 15,8 16,4 16,3 16,6 16,5 16,8 17,2 17,4
10. Сырой жир, кг 147,8 153,3 158,8 166,0 175,0 18S,5 295,6 296,1
11, Сахар, кг 414,3 430,7 447,1 463,6 496,4 512,8 890,6 888,8
12. Калышй, кг 32,0 343 35,4 37,2 40,8 42,0 54,7 58,0
13. Фосфор, кг 23,0 24,7 24,9 26,1 28,5 30,7 39,4 39,9
14, Каротин, г 206,2 215,3 229,6 232,1 248,2 255,6 363,3 363,3
15. Содержание в СВ:
ОЭ, МДж/кг 9,7 9,5 9,8 9,6 9.9 9,7 10,0 10,0
Корм, едУкг 0,82 0,80 0,82 0,80 0,83 0,81 0,89 0,89
СП, У» 12,4 12,1 11,9 11,7 13,5 13,2 14,6 14,9
СК,% 27,1 260 240 22,9 20,8 20,1 19,9 19,8
Потребность в минеральных элементах указывается лишь по кальцию и фосфору, а в витаминах — по каротину, поскольку только по этим элементам питания осуществляется контрольный анализ кормов в системе агрохимического обслуживания. Годовая потребность в питательных веществах при оптимизации кормления
животных дифференцируется, как правило, на зимний (стойловый) и летний (пастбищный) периоды. Продолжительность каждого периода применительно к конкретному региону н даже области бывает неодинаковой. Так, для лесной зоны продолжительность зимнего периода в среднем составляет 220 дней, лесостепной - 210, степной-200.
В принятых обозначениях (стр. 47, список 1) сформулируем соотношения для расчета:
— потребности животных ц-й группы в J-м периоде кормления в р-м питательном веществе
0„ltt = Tft<aK)pGr, feJ, pep; (1.1)
— потребности животных в j-м периоде кормления в р -м питательном веществе
Е Г Л. jeJ, (1.2)
— годовой потребности животных в р-и питательном веществе
1,1.2, Определение потребности в кормах. После определения потребности в питательных веществах ведется расчет в обеспечении животных отдельными кормами, Корма подразделяются на две группы - объемистые (грубые, сочные, зеленые, корнеклубнеплоды и бахчевые) и концентрированные. Объемистые корма, в свою очередь, делятся на зимние (грубые, сочные, корнеплоды и бахчевые) и летние (в виде пастбищной травы и зеленой подкормки). Справочные данные о примерной потребности в объемистых кормах крупного рогатого скота по половозрастным группам приведены »таблице 2.
2. Примерная годовая потребность в объемистых кормах для крупного рогатого
скота разных кцныврастнмх групп
Половозрастные группы животных Корма, ц на 1 голову
сено сенаж силос корнеплоды зеленые корма
Коровы, живой массой 600 кг, удой 6000 кг молока, жирностью 3,8-4,0% 10,0 18,0 30,0 20,0 £5,0
Нетелн на 7-9 месяцах стельности, живая масса 550 кг - . - - 28,0
Нетели на 7-9 месяцах стельности, живая масса 550 кг 2,5 5,0 7,0 - -
Телки до 1 гола, живой массой 260 кг в 12 месяцев 4.2 4,4 15,1 1,2 20,4
Телки от 1 года до 2 лег, живой массой 430 кг в 24 месяца 7,5 6,5 29,7 - 45,5
Ремонтные бычки до б-тн месячного возраста, выращиваемые до 500 кг 1,3 0,4 0,8 0,7 3,4
Ремонтные бычки от 6-ти до 16 месяцев, живой массой 500 кг 5,4 12,0 27,0 - 40,0
Телята крупных по массе молочно-мясных пород, до б месяцев 1.3 1,5 3,0 2,8 -
Телята крупных по массе молочно-мясных пород, до б месяцев - - - - 14,0
Молодняк на доращнванин и откорме, возраст 6-18 месяцев, среднесуточный прирост живой массы 1000 г 8,9 6,1 18,5 - 50,2
Однако эти данные характерны преимущественно для телят до шестимесячного возраста. Для остальных половозрастных групп скота разной продуктивности потреб-
ность в объемистых кормах в большей степени определяется концентрацией в ник обменной или чистой энергии. Ее значение, в основном, обуславливает и расход кок-центрированных кормов.
С повышением концентрации обменной (чистой) энергии в кормах значительно снижается потребность в концентратах для животных всех половозрастных групп, особенно при интенсивном их откорме (таблица 3, справочные данные).
3. Потребность в концентратах к сухом веществе объемистых кормов разной пи-
тательности при доращиванни и откорме молодняка крупного рогатого скот»
Энергетическая питательность объемистых кормов, корм, ед./кг СВ Планируемый среднесуточный прирост живой массы, г
1000 1200 1400
потребность, кг/сутки потребность, кг/сутки потребность, кг/сутки
концентратов СВ объемистых кормов концентратов СВ объемистых кормов концентратов СВ объемистых кормов
0,60 5,1 3,8 6,4 3,0 7¿ 2,9
0,64 4,9 3,9 6,2 3,1 7,0 3,1
0.68 4,7 4,0 6,0 3,2 6,9 3,2
0,72 4,2 4,2 5,6 3,7 6,5 3,5
0,76 4,0 4,5 S.0 4,3 6,3 3,6
0,80 3,8 4,7 4,8 4,4 6,1 3,8
0,84 3,6 4,8 4,3 4,8 5,5 4,4
0,86 3.4 5,0 4,1 5,0 5,2 4,6
0,88 3,0 5,2 4,0 5.1 5,0 4,8
0,90 2,2 6,1 3.8 5,2 4.8 4,9
0.92 1,8 6,4 3.6 5,4 4,4 5Д
Норма: - СВ, кг/сутки - концентрация, корм, ед./кг СВ 8,0 0,99 8,5 1,04 9,0 1,08
В принятых обозначениях (стр.47, список!, список 2) набор кормов для кормления животных ¿1-Й группы в каждом периоде кормления должен удовлетворить следующие ограничения:
- на потребление СВ
ЗЕ^.^Е*,,, Уе/; (1.4)
- на среднее содержание ОЭ в СВ
/ел (1.5)
1.1,, 14,, **
- на среднюю питательность СВ кормов
о
- на среднее содержание СП в СВ
X X JSJ■ (1,7)
- на среднее содержание СК в СВ
£ ¿.Х^ЛЗ^Х , (1.8)
- на соблюдение рекомендуемой доли концентратов в рационе:
В таблице 4 приведены справочные данные о примерной потребности в отдельных кормах для коров и ремонтных телок применительно к хозяйствам степной Зоны,
4. Примерная годовая потребность в кормах дойных коров и ремонтных телок в расчете иа 1 голову применительно к хозяйства» степной зоны _
Половозрастные группы Вид корма Суточная потребность в кормах, кг Содержится в заданных кормах Годовая потребность в кормах, н
корм, ед.кг СВ, кг саг СК, г
Коровы живой массой 600 кг, продуктивностью 6000 га-молока в год, жирностью 3,8-4,0% Сено степное разнотравное 4,00 1,92 3,40 304,00 1028,00, 8,00
Силос из кукурузы восковой спелости 15,00 3,75 4,80 446,00 1344,00 30,00
Силос из однолетних травосмесей 5.00 1,00 1,50 173,00 420,00 10,00
Сенаж из люцерны (фаза бутонизация) 10,00 3,80 4,50 801,00 1260,00 20,00
Всего в зимних объемистых кормах - 10,47 14,20 1724,00 4052,00 -
Концентраты в зимний период 4,40 4,85 3,90 711,00 320,00 8,80
Всего в зимних кормах - 15,32 18,10 2435,00 4372,00 -
Норма 15,10 17,50 2325,00 4540,00 -
Зеленые корма (летний период) 60,00 11,80 13,20 1878,00 2772,00 99,00
Концентраты в летний период 3,00 3,30 2,90 457,00 180,00 4,95
Всего в летних кормах - _Д5Д0 16,10 2335,00 2952,00 -
Норма - 15,10 16.50 232S.00 - -
Итого концентратов в год - - - . - 13,75
Телки до 1 года при выращивании коров живой массой 600-650 кг Молоко цельное 0,75 0,15 0,10 28,00 0,00 1,50
ЗЦМ 0,12 0,17 0,11 30,00 0,00 0,24
Сено из суданской травы 1,70 0,85 1,34 171,00 300,00 3,40
Сенаж из люцерно-кострецовой смеси (фаза бутонизация) 5,00 1,82 2,20 316,00 596,00 10,00
Концентраты в зимний период 1,00 1,10 0,85 165,00 35,00 2,00
Всего в зимних кормах - 4,09 4,60 710,00 931,00 •
Норма - 4,10 4,60 710,00 930,00 -
Зеленые корма (летний период) 13,60 2,83 2,99 435,00 582,00 22,44
Молоко цельное 0,75 0,15 0,10 28,00 0,00 1,24
ЗЦМ 0,12 0,17 0,11 30,00 0,00 0,20
Концентраты в летний период 0,86 0,95 0,73 112,00 35,00 1.42
Всего в летних кормах - 4,10 3,93 605,00 617,00 -
Корма - 4,10 4,20 598,00 890,00 -
Итого концентратов за год - - - - - 3,42
При этом расчет потребности в кормах, прежде всего в объемистых, проводят с учетом фактически сложившейся структуры кормовой базы и технологий приготовления кормов.
Дополнительно к данным таблицы 4 целесообразно определять качество концентрированных кормов по их энергетической питательности и содержанию сырого протеина, сопоставив их с качеством комбикормов или высокобелковых концентратов, Приведенные данные показывают также, что концентрированные корма для молочных коров должны иметь энергетическую питательность не менее 1,1 корм, ед. в 1 кг СВ при содержании 157 г СП, для ремонтных телок соответственно — 1,12 корм, ед, и 169 г СП. В среднем по стаду, в котором имеются также нетели, телки старше одного года н молодняк надоращивании и откорме, в 1 кг концентрированных кормов должно содержаться 1,12 корм, ед. и 160 г СП.
Планирование внутри хозяйства производства и потребления концентрированных кормов целесообразно лишь при наличии механизированных цехов по переработке или обработке зернофуража в целях получения полноценных кормовых смесей, скармливание которых обеспечит более полное использование питательных веществ в рацноне или снижение расхода денежных средств в сравнении с применением покупных комбикормов. В практических условиях производства животноводческой продукции концентрированные корма представлены, в основном, зерном злаковых и бобовых культур, а также шротами, жмыхами и отрубями. Зерно злаковых культур (ячмень, пшеница, овес, кукуруза, рожь, тритикале, просо, сорго) следует рассматривать, прежде всего, как энергонасыщенный корм. Содержание в нем сырого протеина, как правило, невелико (в пределах 8-12%), лишь в зерне пшеницы его наличие превышает 13%. Однако протеин пшеницы имеет невысокую кормовую ценность из-за относительно низкого содержания лизина. Как высокоэнергетический концентрированный корм из зерна злаковых культур, наибольшую ценность представляет кукуруза. Она богата крахмалом (до 25%), который наиболее полно усваивается животными. Поэтому зерно кукурузы являете* непременным ингредиентом высококачественных комбикормов не только для птицы и свиней, но и для высокопродуктивных жвачных животных, особенно коров при раздое, и при интенсивном откорме бычков.
В монографии приведены также данные о примерной потребности в отдельных кормах для крупного рогатого скота применительно к хозяйствам лесной зоны.
1.2. Определение надежности н пригодности технологий приготовления объемистых кормов
При системном анализе технологий па надежность и пригодность в качестве основных показателей были использованы данные о сохранении биологически активных веществ, об энергетической и протеиновой питательности исходной массы при разных способах ее консервирования и хранения готовой продукции, стоимости и возможности получения высококачественных кормов в зависимости от погодных условий и материально-технического обеспечения. Применительно к многолетним травам учитывались также особенности технологических процессов приготовления из них сена, сенажа и силоса при уборке растений в оптимальные фазы вегетации, когда они обладают наиболее высокими показателями по энергетической и протеиновой питательности, а также максимальному сбору перевариваемых питательных веществ. Для бобовых трав - начало (позднеспелые сорта) и полная бутонизация (раннеспелые), злаковых - выход в трубку. Общим процессом при заготовке всех видов кормов является обезвоживание скошенных растений, В настоящее время при уборке трав
' применяется разработанная более сорока лет назад технология обезвоживания ско-шснных нетравмироваыных растений. Основной ее недостаток - неравномерная влагоотдача листьями и стеблями: листья провяливаются (сохнут) примерно в 2 раза быстрее, Вследствие этого сильно затягивается обезвоживание трав при производстве сена и сенажа, поэтому не рекомендуется убирать на рассыпное и прессованное сено бобовые травы в фазе бутонизации из-за значительной потери листовой массы. При системном анализе надежности и пригодности технологии приготовлении кормов были учтены также и полевые потери сухого вещества, В настоящее время во ВНИИ кормов имени В.Р. В альянса разработана усовершенствованная технология обезвоживания скошенных многолетних трав. По этой технологии обеспечивается примерно одинаковая скорость сушки (провяливания) листьев и стеблей, сокращение на этой основе в 2,0-2,5 раза продолжительности обезвоживания, существенное снижение полевых потерь, а также возможность приготовления рассыпного и прессованного сена из бобовых трав в фазе бутонизации во всех почвенно-климатических зонах страны.
При оценке технологии на надежность и пригодность учитывались не только особенности принятых способов консервирования, но и отдельные технологические приемы для данного вида кормов. Сено, в зависимости от применяемых технологий, подразделяется на рассыпное полевой сушки, прессованное и на приготовленное с досушкой провяленной массы активным вентилированием. При сушке трав на сено по существующей базовой технологии сеянные многолетние травы в основном убираются для приготовления прессованного сена, травостой с естественных кормовых угодий - преимущественно на рассыпное сено полевой сушки. Применение технологии досушки сена с активным вентилированием практически прекращено из-за высокой стоимости электроэнергии.
Прн ускоренной сушке скошенных трав, в основном, рекомендуется приготовление рассыпного сена полевой сушки, поскольку разница в скорости сушки массы до влажности - 20-23% на прессованное сено и до влажности 17-18% - на рассыпное не превышает 1,5 часов при практически одинаковых полевых потерях. Но при этом на 30-35 % снижается расход энергии за счет устранения процесса прессования массы и примерно на такую же величину увеличивается производительность работ на се подборе,
Сенажнрование трав в отличие от сушки их на сено по базовой технологии является более надежной и эффективной технологией по сохранности и качеству корма, уменьшению затрат энергии на производство. При ускоренной сушке и провяливании трав по новой технологии сохранность и качество полученных кормов (сена, сенаж) практически одинаковы, но сенажнрование по-прежнему имеет значительное преимущество по производительности работ на уборке трав и меньшую ее зависимость от погодных условий.
По данным ВНИИ кормов имени В.Р. Вильямса, в перспективе силосование провяленных трав станет основным способом их консервирования, ибо провяливание трав по новой технологии осуществляется за 3-4 часа, максимум за 7 часов. Это обеспечивает возможность уборки в день скашивания до 60% массы, при минимальных — (в пределах 7.9%) полевых потерях в процессе провяливания и подборе растений. Силосование связано с очень высокой производительностью работ — до 18-22 га/час сменного времени. Продолжительность уборки трав на силос сокращается в 1,7-1,8 раза по сравнению с сенажом. Оно позволяет получать наиболее качественные корма из провяленных многолетних трав с минимальными потерями биологически актив» ных и питательных веществ, прежде всего протеина. Применительно к новой техно-
логии, в настоящее время в нашей стране разработаны и начали интенсивно применяться биологические препараты, незначительно уступающие химическим консервантам по степени сохранности питательных веществ и обеспечивающие получение силоса энергетической питательностью 10,2-10,5 МДж ОЭ (0,84-0,89 корм, сд.) в 1 кг СВ при сохранности до 95% СП.
При систематизации данных о надежности и пригодности технологий приготовления кормов по их качеству учитывали официальные отраслевые стандарты на каждый вид - сено (ОСТ 1042-2000), сенаж (ОСТ 10201-97) и силос (ОСТ 10202-97). В соответствии с указанными стандартами технология считается надежной, если приготовленный но ней корм имеет качество не ниже 2 класса. Данные по сохранности лшательных веществ взяты из официальных рекомендаций, инструкций и наставлений по приготовлению кормов в условиях производства [Инструкция по химическому консервированию..., 1980; Рекомендации по проектированию )фанилищ..., 1984; Технология заготовки сена 1988; Технология приготовления рассыпного измельченного сена..., 1988; Технология приготовления сснажа.... 2003; Технология силосования кормов..., 2003]. В обобщенном виде они представлены в таблице 5 применительно к основным видам многолетних трав. Эти данные крайне важны при ранжировании технологий для определения экономической эффективности приготовления из них кормов.
В практике сельскохозяйственного производства при определении потребности в объемистых кормах обычно пользуются нормативами расхода зеленой массы на единицу продукции. Они удобны в обращении, однако не дают исчерпывающей информации о величине потерь отдельных питательных веществ, качестве готового корма (по энергетической питательности и содержанию сырого протеина) и его снижении в зависимости от нарушения сроков уборки и других факторов. Поэтому, при прогнозировании выхода и качества кормов пользуются данными, приведенными в указанных выше официальных документах сельскохозяйственных органов или авторских изданиях типа справочников и учебных пособий (см. также [Методика разработки нормативов расхода зеленой массы..., 1987; Нормативы расхода зеленой массы..., 1988, 1989]).
При анализе данных о выходе и качестве кормов практическое значение имеют сведения об урожайности многолетних трав с учетом многоукосного использования травостоев. Многочисленными исследованиями, проведенными в разных регионах страны, доказано явное преимущество многократного скашивания трав по сравнению с однократным по сбору перевариваемых питательных веществ и особенно качеству растительной массы (II. Г, Андреев, С Д. Комарова, И. С. Дмитриева, 1989; Г, В. Благовещенский, 1974; Л. А. Кутузова, 1986, 1993; Г. Е. Мерзлая, С. М. Нечушкин, В. В. Тельбиз, В. А. Тюлин, 1992; В. А. Тюльдюков, А. Д. Прудников, 1992; Г.Д. Харьков, 1989; В. С. Юшак, 1994].
В обобщенном виде эти данные можно использовать в ввде коэффициента энергетической эффективности многократного скашивания травостоев по одним и тем же технологиям, Его можно определить по соотношению:
где Ет - выход ОЭ по всем укосам, ГДж/га; £, — выход ОЭ по одному укосу, ГДж/га; 2т - затраты совокупной энергии по всем укосам, ГДж/га; г1 - затраты совокупной энергии по одному укосу, ГДж/га,
5. Пригодность и надежность технологий приготовления высококачественных кормов т многолетних трав
Технологии приготовления Виды трав и фазы вегетации
Клевер луговой Клеверо-тимофоеч-пая смесь Люцсрта Люцерно-кос-трецовая смесь Смесь злаковых трав
бутонизация цветение бутонизация клевера цветение клевера буто-нюа-щш цветение бутонизация лкигерпы цветение люцерны выхода трубку колошение
при содержании СП при содержании СП
>16% <16% >15% <15%
Сено рассыпное полевой сушки - + - + - + - + - * + +
Сено ггрессовашое - + - + - + - ■+ - 4 + +
Сено с досушкой активным вентилированием * + « + * + + + + + + +
Сенаж + + + + + + + + + + + +
Силос из провялеины* трав (СБ 30-40%) + + + + - + + + - + + +
Силос из провяленных трав с химическими консервантами + + + + + + + + + + + +
Силос из провяленных трав с сахаристыми добавками + + + + + + + + + + + +
Силос из провяленной массы с биологическими препаратами + + + + + + + + + +
Силос на свежеекошенной массы с химическими консервантами - + + + * + + + - + + +
Силос аз свежескошенной массы без добавок - - - + - - - - - - - +
Силос из свежескошенной массы с биологическими препаратами - 1 + - - - - - *
(-)-пе рекомендуется применять технологию; (+)-обеспечивается получение доброкачественного корма; (*)-рекомс[[дуегся применять При уборке трав второго укоса.
Приведенный в монографии но данным ВНИИ кормов имени В.Р. Вильямса анализ продуктивности и агроэнергетической эффективности двукратного скашивания многолетних трав (клевера лугового, люцерны и клеверо-тимофеечной смеси) для заготовки сенажа в Центральном районе Нечерноземной зоны Российской Федерации показал, что при этом обеспечивалась более высокая продуктивность травостоев, по сравнению с однократным. Сенаж из всех трав по новой технологии имел преимущество по сравнению с базовой.
На основе системного анализа материалов, изложенных выше, обобщены и прея-ставлены в таблице б взаимосвязи различных факторов сбора и качества кормов.
б. Взаимосвязи различны« факторов сбора и качества кормов
№ п/н Факторы, показатели Кормовые к; ^льтуры Корма
найме-нова-кие укос гехно-яогии возделывания культур фаза веге та- ЦИН интервал влажности зеленой массы на-име-нова-ние технология заготовки способ хранения способ ис-пользования питательное вещество
I. Фаза вегетация кормовой культуры + + - - - - - - • -
2. 1'ехнологня заготовки корма + + - + - + - - - -
3. Способ хранения корма + - - - - + + - -
4. Способ использования корма - - - - + + + ■ -
5. Расход зеленой массы кормовой культуры ва приготовление 1 единицы корма + + + + + + +
6 Количество питательного вещества в 1 единице корма + - - - - + + - - +
7. Доля (коэффициент) потери питательного вещества в корме + + + + + +
8. Выход питательного вещества в корме + - - + - + + + + +
(+)-наличие взаимосвязи, (-)-отсутствне взаимосвязи.
В принятых в соответствии с таблицей 6 обозначениях (стр. 47-48, список 3) в зависимости от технологии возделывания, количества укосов, срока уборки и влажности зеленой массы кормовых культур, технологий заготовки, хранения и использования кормов, выход питательных веществ в кормах можно определять по соотношению:
«С* ' (1.11)
еТ,*,г ,леЛГ,,Ае К,ре р.
2. Оптимизация производства кормов заданного количества и качества с учетом наличия пашни и естественных кормовых угодий
2.1, Планирование производства кормов
В сложившейся практике подготовка исходных материалов при планировании производства кормов в заданном количестве и определенного качества осуществляет-
ся с учетом индивидуальных сведений о потребности в объемистых кормах и зеленой массе для их изготовление, рассчитанных на основе соответствующих нормативов, для животных разных половозрастных групп в зависимости от их прогнозируемой продуктивности, применительно к конкретному хозяйству или группе хозяйств При расчетах учитываются показатели сохранности питательных веществ при разных способах консервирования зеленой массы. В качестве примера в таблице 7 приведены данные о потребности в зеленой массе, рассчитанной на основании расхода кормов по стаду: коровы (живая масса 600 кг, удой 6000 кг молока жирностью 3,8-4,0%, 600 голов); нетеля (отел в 28 месяцев, живая масса 550 кг, 80 толов); телки до 1 года (при выращивании коров живой массой 600-650 кг, 200 голов); телки от 1 года до 2 пет (при выращивании коров живой массой 600-650 кг, 120 голов); ремонтные бычки (случка в 16 месяцев, живая масса 500 кг, 10 голов); откормочные животные (среднесуточный прирост живой массы 1200 г, 1000 голов) с созданием страхового фонда 15%, размер которого не нормируется, но по большинству регионов страны принимается в указанной величине. Затем рассчитывается потребность к сельскохозяйственных угодьях в зависимости от их наличия и урожайности кормовых культур. При недостатке площадей для возделывания кормов предусматривается их закупка или снижение численности поголовья.
Возделывание многолетних трав, которые занимают доминирующее положение в структуре кормовых культур, на больших площадях, в основном, обусловлено возможностью получения из них высокопротеиновых, энергонасыщенных кормов с минимальными затратами материально-технических и финансовых средств. По энергетической питательности правильно приготовленные корма из многолетних трав уступают лишь силосу из кукурузы в фазе восковой и в конце молочно-восковой спелости зерна. В то же время в большинстве регионов страны при возделывании бобовых и б обово-злаковых трав в наибольшей степени обеспечивается основная потребность скота в протеине и витаминах. Обладая такой же концентрацией обменной энергии в сухом веществе, как и злаковые травы, бобовые значительно превосходят их по содержанию и качеству протеина. Однако недостаточная устойчивость бобовых трав, особенно клевера, к погодным н другим внешним условиям обуславливает необходимость возделывания их в смеси со злаковыми культурами. Кормовое достоинство бо-бово-злаковых трав снижается в сравнении с одновидовыми бобовыми травами, но остается еще более высоким, чем злаковых.
В качестве высокоэнергетического объемистого корма наиболее ценен силос из кукурузы восковой или конца молочно-восковой спелости зерна, средняя влажность которого не превышает 70%. Такой силос считается ценным кормом для жвачных животных.
Производство высококачественных объемистых кормов неизменно связано с созданием определенной системы возделывания кормовых культур, которая наиболее эффективно воплощена в кормовых севооборотах. В степной зоне Европейской части России такие севообороты могут быть насыщены многолетними и однолетними травами, если принято пастбищное содержание скота, или частично пропашными культурами, когда в весенне-летний период практикуется его стойловое содержание. Производство концентрированных кормов может быть обеспечено за счет возделывания озимого и ярового ячменя, овса, пшеницы, гороха н других зернобобовых культур в полевых севооборотах.
Очень большим разнообразием отличаются кормовые и полевые севообороты в лесной зоне, плодородие почв в которой, как правило, низкое. Во всех районах зоны
« _7. Расчет потребности в сельхозугодьях для протводсгва кормов заданного количества н качества (степная зо»а)
Культура Вид корма Требуемое количество корма, т Расход зеленой массы па 1т корма, т Потребность в зеленой массе, т Урожайность кормовых культур, ц'га Требуется площади, га
1. Естесгаеппые сенокосы прессованное сено 556,60 4,30 2393,38 60,00 398,90
2 Озимм рожь зеленый КОРМ 1150,00 1.00 1150,00 110,00 104,55
3. Люцерна сенаж 3003,80 2,90 8711,02 -
зеленый корм П 50,00 1,00 1150.00 -
всего: - - 9861,02 240,00 410,88
4.ЛЮЦ1^»-Е«хтри]0гаяа)(х1 . сенаж 441,60 2,80| 1236.48 _
зеленый керн 1150,00 1,00 1150,00 -
всего: - - 2386,48 240,00 99,44
5. Кострец безостый зеленый корм 230,00 1,00 230,00 240,00 9,58
6. Однолетние бобово-злаковые смеси силос 1145.40 1,15 1317,21 - -
зеленый корм 230,00 1,00 230.00 - -
всего; - - 1547,21 120,00 128,93
7. Суданская трава ссно 400.20 4,90 1960.981 J
зеленый корм 92,00 1,00 92,00 - -
всего: - - 2052,98 140,00 146,64
К. Сорго зеленый корм 128^00 1,00 1288,00 180,00 71,56
9. Могар зеленый корм 2622,00 1,00 2622,00 120,00 218,50
Ю.Кукудеза силос 4370,00 1,15 5025,50 - -
зеленый корм 1472,00 1,00 1472,00 - -
всего: - • 6497,50 210,00 309,40
11.К<**ювоепгюоо зеленый корм 1472,00 1,00 1472,00 120,00 122,67
12. Культурные яапбиц» зеленый корм 5232,90 1,00 5232,90, 320,00 163,53
Итого для объемистых кормов: - - 36733,47 2184,58
13. Ячмень озимый концентрат 1139,28 35.00 325,51
14. Пшеница мягкая концентрат 525,55 - - 30,00 175,18
15. Горох концентрат 460,00 - - 20,00 230,00
Всего для зерновых: - - 730,69
Обния площадь сельскохозяйствен ьк угодий: - - - 2915,27
ведущей культурой кормовых и полевых севооборотов являются многолетние травы. Высокая способность многолетних бобовых трав осуществлять ннтенснвную биологическую фиксацию азота воздуха определяет перспективность их применения практически во всех севооборотах.
Наибольшую научную и практическую значимость для повышения устойчивости и эффективности травосеяния и других составляющих полевого кормопроизводства имеют исследования и разработки ВНИИ кормов имени В.Р. Вильямса. В институте разработаны и рекомендованы ресурсосберегающие технологии рационального использования сенокосов и пастбищ, перспективные севообороты и технологии возделывания многолетних трав, зернобобовых и других кормовых культур [A.A. Кутузова, A.A. Зотов, JIC. Трофимова (1996); A.A. Кутузова, JI.C. Трофимова, М.А. Олигер, Е.К. Орленкова, 2000; Ю.К. Новоселов, И.Е, Асланов, Н.В. Гришина, 1987; Ю.К. Новоселов, JI.H, Петров, А.Ф. Ларин, 1987; Ю.К. Новоселов, A.C. Шпаков, 1993; Ю.К. Новоселов, A.C. Шпаков, A.M. Матвеев, Б.Н. Насиев, 1994; A.C. Образцов 1990; Г. Д. Харьков, 1987,2000; A.C. Шпаков, 1995,2004].
Основу зеленого корма для скота в летний период составляют пастбища и подкормка из многолетних и однолетних трав, а также других кормовых культур, возделываемых на полевых землях в системе зеленого конвейера. Для коров и ремонтного молодняка это преимущественно культурные пастбища, для нагульного скота, как правило, - улучшенные естественные пастбища. Культурные пастбища создаются на улучшенных естественных угодьях и на пашне. Для их создания на естественных угодьях могут быть использованы суходольные, краткопоемные, средне- и дол го поемные луга, осушенные торфяники и склоновые земли [Ресурсосберегающие технологии улучшения сенокосов и пастбищ в Нечерноземной зоне России, 1999]. Травостои на культурных пастбищах формируются двух-трех видов по скороспелости, как правило, ранний и позднеспелый. В зависимости от скорости отрастания растений и обеспечения почвы влагой, в том числе поливом, количество циклов стравливаши травостоев может составлять от 3 до б - в лесной зоне и от 3 до 8 - в степной. Особенность конструирования культурных пастбищ заключается в быстром создании плотного травостоя с дерниной, обуславливающей снижение вытаптывания растений при выпасе.скота.
При подборе травосмесей учитывают также ожидаемую продуктивность создаваемых пастбищ и необходимый уровень минеральных удобрений, прежде всего азотных. Подбор травосмесей по скороспелости должен обеспечивать стравливание их по типу пастбищного конвейера. При недостатке минерального азота па пастбищах должны преобладать бобово-злаковыо травостои (не менее 70%), но целесообразно иметь не менее 20% и злаковых травостоев, чтобы обеспечить раннсвесениее скармливание на пастбищах зеленого корма.
В процессе эксплуатации пастбищ должно осуществляться чередование злаковых и бобово-злаковых травостоев, а также должен подбираться видовой состав бобовых орав с целью повышения использования растениями питательных веществ почвы иусвоение атмосферного азота.
Эффективность использования пастбищ во многом определяется оптимальным началом стравливания трав, очередностью выпаса на травостоях с разным сроком их вегетирования, своевременным прекращением стравливания и подкосом излишнего количества зеленой массы в начальный (весенний) период пастьбы. Лучший срок начала стравливания злакового травостоя весной — фаза кущения. Это, как правило, раннеспелые типы пастбищ. В эту фазу урожайность травосмесей низкая -
40-50 и/га, но зеленая масса обладает очень высоким качеством по концентрации в сухом веществе обменной энергии (11 МДж в 1 кг СВ) и сырого протеина — 18% и наиболее полно соответствует процессам пищеварения в организме животных. При наличии на пастбищах злакового и бобово-злакового травостоев, выпас животных по циклам начинают в загонах со злаковыми травами и заканчивают - с бобово-злаковымн травосмесями.
Выбор системы кормопроизводства на основе определения оптимальных схем кормовых и полевых севооборотов, пастбищного хозяйства, подбора кормовых культур н применения рациональных технологий консервирования выращенной зеленой массы целесообразно вести в зависимости от прямых затрат на производство отдельных видов кормов и ожидаемого их продуктивного действия.
2.2, Оптимизация производства кормов
В этом разделе описывается математическая модель оптимизации производства кормов, которая позволит обеспечить специалистов сельского хозяйства объективной информацией для определения эффективных вариантов их приготовления в целях наиболее полного удовлетворения потребностей животных в энергетической и протеиновой питательности, в витаминах и других биологически активных веществах, а также для обоснования перспективных вариантов инвестиций по материально-техническому обеспечению уборки и консервирования кормовых культур, хранению и использованию кормов. Применение модели позволяет оптимизировать решение вопросов заготовки, хранения и использования кормов, включая выбор надежных технологий их приготовления, прогнозирование выхода и качества кормов,
В принятых обозначениях (стр. 48-50, список 4) опишем математическую модель оптимизации производства кормов с учетом многоукосного использования многолетних трав.
Сумма площадей размещенных в хозяйстве севооборотов не должна превышать суммарной площацн пахотных земель в хозяйстве, на которых они размещаются
(2Л)
Должен выполняться баланс площадей:
- для первого укоса (п = 1):
• для культур, возделываемых как в севооборотах, так и вне севооборотных участков:
Е Е £ 2 2 + к*ХП*; (2.2)
,. д. г/ *•'<
• для культур, возделываемых только в севооборотах:
Е Е 2 2 ¿и = Е АеЛЛЯП*; (2.3)
• для культур, возделываемых только вне севооборотных участков:
Е Е Е Е АеЛЧЛ-ПЛ; (2.4)
—и для всех последующих укосов (а^.2)\
Е Е Е Е Е Е и*,- (2.5)
.«г/ <•<'' ,.т; <"*
Общее количество /-го удобрения, вносимого под все выращиваемые в хозяй-
стае культуры, равно его планируемому объему, то есть должны выполняться следующие соотношения:
2 2 2 2 2 2 2 <")
»«UN rtK (4(.l l«/i ¿.У, Ut, HÀOW n«i *
2 = ^ (2.7)
Для материально-технического ресурса типа v в любой момент времени г должно выполняться ограничение
2 2 2 2 2 2 (2.8)
iefU* rt/, мш*л Л/; /*А
Ограниченность складских помещений учтем в вид« неравенства
2 2 2 2 ÏW^,. (2.9)
Планируемое количество р-го питательного вещества в i-м корме из к -Я культуры равно
2 2 (2л°)
Должны выполняться двухсторонние ограничения на производство кормов:
W? tilt tWZ' , k<=K„ieI}pep. (2.11)
В качестве критерия оценки вариантов системы кормопроизводства в хозяйстве рассматривается максимизация чистого дохода хозяйства, который сводится к решению задачи:
иг— S X X S Е X ЙЛ,- £ S 2 S S S «A-
H»*UW «Л, (elj ¡г^и je/, »e*UW n)4 «Л, «7J iefj ,/b/j
li/ ktX, *<-ï i«iV
(2.12)
при ограничениях (2.1) —(2. U).
3. экспертно-математич ес кие методы сравнительной оценки технологий заготовки объемистых кормов из многолетних трав
В связи с освоением вновь разработанных технологий заготовки объемистых кормов из многолетних трав, актуальное значение приобретают методы сравнительной оценки их эффективности, во многом определяющие экономическую целесообразность производства животноводческой продукции.
При сравнительной оценке эффективности технологий необходимо пользоваться одинаковыми показателями. К ним, прежде всего, относятся качество кормов по энергетической и протеиновой питательности, сохранность сухого вещества н выход готовых кормов, энергоемкость технологий и прямые затраты. В таблице 8 приведены показатели оценки эффективности новых технологий приготовления объемистых кормов на примере клевера лугового, разработанных во ВНИИ кормов имена В.Р. Вильямса на основе ускоренного обезвоживания скошенных растений.
При такой оценке технологии приходится сравнивать по ряду одинаковых, но разнородных, часто противоречивых критериев (показателей), С точки зрения теории
8. Сравнительные средние данные о имходе и качестве кормов по базовый и новым технологиям из клевера лугового__
Показатели Сено рассыпное Сенаж Силос
без консервантов с химическими консервантами, новая технология
базовая технология новая техно-лошя базовая технология новая технология базовая технология новая технология
1. Урожайность зеленой массы, и/га 290 320 320 320 320 320 320
2. Сухое вещество в зеленой массе, ц/га 52,9 59,0 59,0 59,0 59,0 59,0 59,0
3. Сырой протеин в зеленой массе, ц/га 9,53 10,67 10,67 10,67 10,67 10,67 10,67
4. Выход сухого вещества, ц/га 38,3 47,2 46,1 51,3 45,5 49,1 54,3
5. Выход сырого протеина н/га 5,79 8,54 8,11 9,17' 8,11 8,95 9,92
6. Питательность 1 кг СВ, кормовые единицы 0,60 Q82 0,80 0,83 0,80 0,83 0,90
7. Выход корма, ц/га 44,0 56,9 100,0 113,2 142,0 153,4 170,0
К. Выход кормовых единиц, и/га 23,0 39,1 36,9 42¿ 36,6 41,0 48,9
9. Затраты энергии, МДж: на 1 т кормовых единиц 3088.6 1774,5 2145,2 1894,2 2306,5 2099,2 2340,7
на 1 т сырого протеина 11735,6 8124,3 9760,4 8840,8 10026,8 9221,1 11538,5
10.1 [рямые затраты, руб.: на 1 т корма 627,7 530,3 295,2 283,2 221,7 220,4 259,3
на 1 т кормовых единиц 1255.0 771,8 800,1 748,9 860,1 824,6 810,2
на 1 т сырого протеина 4768,6 3533,5 3640 5 3495,3 3881,8 3777,4 4069,8
уборка трав клевера в фазе цветения; силосование провяленной массы (30-40% сухого вещества); ""-цены указаны на 01.01.2003 г.
исследования операций, такая задача называется многокритериальной. Набор критериев должен быть таким, чтобы при всех фиксированных равных показателях, кроме одного, можно было сравнить технологии по этому единственному показателю. Бинарное отношение £ («не больше») легко сводится к отношению ^ («не меньше») путем сравнения обратных значений показателя. Далее предполагается, что предпочтительным является бинарное отношение ^ («не меньше»), то есть принимается, что при равных значениях показателей, кроме одного, если значение этого показателя некоторой технологии больше чем значение соответствующих показателей остальных технологий, то первая из них признается лучше остальных. Общие положения теории многокритериального ранжирования, рассмотренные в работе [34], использованы для сравнительной оценки различных технологий при заготовке кормов из многолетних трав. Она сводится к следующему: все сравниваемые показатели образуют некоторый вектор, который можно назвать информационным.
Введем некоторые обозначения: i — номер технологии; / — множество всех сравниваемых технологий (ie/>; (j) - количество сравниваемых технологий; т - номер показателя (атрибута), по которому сравниваются различные технологии; Л/ - множество номеров всех сравниваемых показателей (те М); ¡Af| - количество всех показателей; х, ■= (х^^х^^х^.) — информационный вектор i -й технологии;
- in -я компонента информационного вектора I -й технологии.
Таким образом, любая 1-я технология характеризуется |д/| количественных атрибутов (критериев), и вся эта информация содержится в векторе х,.
Для сравнения информационных векторов различных технологий удобно ввести нормирование следующего вида. Пусть
X„ = тахх— (3.1)
ш
максимальное для всех технологий значение m -го атрибута, С помощью этой величины пронормируем значения m -го атрибута для всех векторов и в дальнейшем будем рассматривать нормированные значения атрибутов;
fe/, те M (3.2)
и соответствующие покомпонентно нормированные вектора xt = (x„r..,x^), tel.
Компоненты хы удовлетворяют неравенствам
0$хшй1, tel, отеЛ/. (3.3)
Таким образом, задача ранжирования технологий сводится к сравнению векторов Х^Хз^-^Х,,—.
Из содержательного смысла компонент рассматриваемых векторов (критериев) следует, что их можно упорядочить но предпочтению по каждой компоненте без рассмотрения значений остальных компонент. Такие критерии ш теории многокритериальной оптимизации называются независимыми по предпочтению от остальных.
Таким образом, рассматриваемая задача ранжирования технологий сводится к многокритериальной задаче максимизации на конечном числе элементов (оно равно |/| — числу элементов множества /). Отсюда следует, что для решения задачи ранжирования можно воспользоваться методами многокритериальной оптимизации.
Описанный здесь метод ранжирования основан на использовании упорядочивания по значимости атрибутов, проведенного с помощью экспертов. Возможный способ проведения такой экспертизы и обработка экспертных оценок описаны в монографии.
Если экспертиза проведена и порядок значимости атрибутов определен, без ограничения общности можно считать, что порядок значимости совпадает с исходной последовательностью номеров атрибутов m s M. Этого всегда можно добиться соответствующей перенумерацией атрибутов. Последнее предположение означает, что из двух технологий лучшей считается технология, информационный вектор которой содержит компоненту с наименьшим номером, являющимся по значению, больше чем соответствующая компонента информационного вектора другой технологии. Далее процедура ранжирования информационных векторов (xltх1[И| ), i s } сводится к последовательности следующих шагов.
Рассмотрим вектора х,, tel по первой, самой важной компоненте. Если в ряду рассмотренных первых компонент /е/ нет одинаковых значений, то на этом процедура ранжирования информационных векторов заканчивается. Информационные вектора ранжируются в порядке убывания значений первых компонент, то есть на первом месте стоит технология, которой соответствует информационный вектор с максимальной первой компонентой, на втором месте — вектор со вторым численным значением первой компоненты и т.д., вплоть до последнего вектора из множества /.
Рассмотрим более общий и реальный случай, когда в рассматриваемом ряду первых компонент информационных векторов встречаются одинаковые значения. Тогда процедура ранжирования проводится с привлечением значений других атрибутов и сводится к следующей последовательности действий. В зависимости от значений рассмотренного ряда первых компонент информационных векторов в каждом шаге применяется один из двух алгоритмов:
1, Если |д,| значений рассмотренного ряда первых компонент хи, /еД,е/ различны, а значений этих же компонент одинаковы х„ = <=(>, е I и г, > <7, > г,, где г, = тт хп> ¡¡, и тах , тогда первые |д,|, упорядоченные по первой
компоненте вектора, являются ранжированными. Другие векторов упорядочиваются по второй компоненте (по второму по важности показателю),
2, Если значений рассмотренного ряда первых компонент одинаковы: х„ » и р, >gt, где г, = тах хи, тогда векторов упорядочиваются по
второй компоненте. Если среди значений вторых компонент нет одинаковых, то и эти вектора упорядочим в порядке убывания значений вторых компонент. Если же среди |р(| значений вторых компонент также встречаются одинаковые, то упорядочим их по третьей компоненте и т.д.
Затем, после упорядочивания векторов по первому алгоритму или
векторов по второму алгоритму, упорядочивание остальных информационных векторов проводим по той же схеме. Если среди оставшихся векторов первые компоненты различные, то процедура ранжирования считается законченной — эти информационные вектора ранжируются в порядке убывания значений первых компонент. В противном случае поступаем выше описанным способом: среди оставшегося множества информационных векторов выделяем следующие - различных первых компонент и 1&| - одинаковых или только — одинаковых первых компонент и повторяем всю процедуру ранжирования для этих множеств.
Упорядоченный по значимости (с помощью экспертов) список атрибутов и соответствующие им бинарные отношения для таблицы 8 выглядят следующим образом: 1. Урожайность зеленой массы, ц/га, 2. Сухое вещество в зеленой массе, ц/га, (12, 3. Сырой протеин в зеленой массе, ц/га, (13, 4. Выход сухого веществ ва, ц/га, (3, 5. Выход сырого протеина, ц/га, (2, 2); б. Питательность 1 кг сухого вещества, кормовые единицы, (4, 7, Выход корма, и/га, (8, Ь); 8. Выход кормовых единиц, ц/га, (5, 9. Затраты энергии, МДж: на 1 т кормовых единиц, (10, на 1 т сырого протеина, (11, 10, Прямые затраты, руб.: на 1 т корма, (9, на 1 т кормовых единиц, (б, £); на 1 т сырого протеина, (7,
Далее, предварительно сведя все бинарные отношения £ («не больше») к отношениям г («не меньше»), пронормировав информационные векторы различных технологий в соответствии с формулой (3.2), отсортировав строки таблицы нормированных данных в порядке возрастания номеров (уменьшения значимости) показателей, и последовательно применяя описанную выше процедуру, построим список ранжированных технологий заготовки объемистых кормов из клевера лугового по уменьшению степени важности:
1. Силос с химическими консервантами, новая технология;
2. Сенаж, новая технология;
3. Силос без консервантов, новая технология;
4. Сено рассыпное, новая технология;
5. Сенаж, базовая технология;
6. Силос без консервантов, базовая технология;
7. Сено рассыпное, базовая технология.
4. Оптимизация кормовой базы и структуры производства в животноводческом хозяйстве
Эффективность функционирования животноводческого хозяйства, ориентированного на потребление собственных кормов, зависит в основном от эффективности производства кормов и эффективности ведения животноводческой отрасли. Поэтому, необходимо совместно оптимизировать как производство кормов, так и животноводческой продукции, включая выбор структуры стада н производственных технологий ведения животноводства.
Дня решения этой задачи предназначена рассматриваемая ниже математическая модель, позволяющая оптимизировать основные параметры системы кормопроизводства (структура посевных площадей и размещение культур в системе севооборотов, технологии возделывания и многократного скашивания кормовых культур, технологии приготовления и хранения кормов) и животноводства (структура стада по половозрастным группам и уровням их продуктивности и система кормления животных) с учетом материально-технического обеспечения хозяйства.
Математическая модель оптимизации кормовой базы и структуры производства в животноводческом хозяйстве состоит из двух связанных между собой блоков -блока описания производства и хранения кормов н блока описания производства животноводческой продукции (рисунок 1).
Рисунок 1. Схема связей переменных математической модели оптимизации кормовой базы и структуры производства в животноводческом хозяйстве
Приготовление высококачественных объемистых кормов в виде сена, сенажа и снлоса, а также зеленой подкормки неизбежно связано с созданием определенной
структуры возделывания кормовых культур, прежде всего в кормовых и полевых севооборотах, особенность которых указывалась в разделе 2. Они также подробно рассмотрены в четвертой главе монографии.
Способы описания структуры стада рассмотрим на примере крупного рогатого скота. Выделяют три основные группы животных - основное стадо - лавирующие коровы, ремонтное стадо - ремонтный молодняк и откормочное стадо - молодняк на откорме. Эти группы животных разбивают на более мелкие по физиологическим признакам, которые определяют и разный уровень кормления животных. Разбивка может быть достаточно детальной. В качестве примера, в таблице 9 приведено распределение животных на физиологические группы, рекомендуемое в справочниках по кормлению животных и количество дней пребывания животных в этой группе.
9. Пример разбивки животных на физиологические группы
Ла Наименование группы животных Количество дней пребывания в группе
I, Основное стадо
1,1. Сухостойные коровы 60
1,2. Новотельные коровы 20
1,3. Коровы на раздое 80
1.4. Дойные коровы в период от 101 до 200 дней 100
1.5. Дойные коровы в период от 201 до 305 дней 105
2. Ремонтное стадо
2.1. Ремонтный молодняк в молочный период 0-6 месяцев 180
2.2. Ремонтный молодняк в возрасте 7-12 месяцев 180
2.3, Ремонтный молодняк в возрасте 13-24 месяцев 365
2.4. Ремонтный молодняк в возрасте 25-27 месяцев 120
2.4. Ремонтный молодняк в контрольном дворе 28-37 месяцев 300
3. Откормочное стадо
3.1, Телята в откормочном стаде в возрасте 0-4 месяцев 120
3.2. Телята в возрасте 5-10 месяцев 180
3.3. Телята в возрасте 11-15 месяцев 150
3.4. Телята в возрасте 16-18 месяцев 90
Все перечисленные группы и связи между ними образуют некоторый граф. Каждая вершина этого графа характеризуется весом-численностью соответствующей группы животных. Пример такого графа представлен на рисунке 2.
Введем обозначения (стр. 50-52, список 5) и построим функцию предшественников следующим образом:
- если вершине графа с номером о, соответствующим структуре стада, не предшествует ни одна вершина, предшествует более одной вершины или же эта вершина входит в одну из начальных групп основного стада, ремонтного молодняка и молодняка на откорме,то Ч*(и)шО;
— если вышеуказанные условия по графу не выполняются, то Ч'(о) равна номеру вершины графа, предшествующей вершине с номером и, то есть и -я группа животных формируется за счет группы животных с номером а = Ч,(и).
Используя функцию о =¥(и), для множеств Г?, и Г' построим их множества предшественников Г", Г" и Г" соответственно:
г;чп - ч>(г;и1),} - ТЩ,- г," (л=Г(г;щ),)=г;- и] - ч>(г:ш>,} = 7^],
Основное стадо
Откормочное стадо
Ремонтное стадо
Рисунок 2. Структура стада.
В принятых обозначениях (стр.48-52, список 4; список 5) опишем математическую модель оптимизации кормовой базы и структуры производства в животноводческом хозяйстве.
Ограничения математической модели оптимизации производства кормов (2.1) — (2.8) (стр. 19,20) остаются неизмененными.
Ограничение (2.9), описывающее использование складских помещений, преобразуется следующим образом:
КП I £ лл (4.1)
Я* Л,
где
1, если /еГ и /е/* и (еГ и /е/+;
' ! ' I
О, в противном случае;
если ¡еГ и и и
в противном случае.
Две отрасли хозяйства — кормопроизводство и животноводство — связаны ксли-
чеством производимых и, соответственно, потребляемых кормов. Математически это выражается ограничениями вида:
—для кормов, полученных из культур, возделываемых в хозяйстве: S a^ífl-nLfr&S'.jeJ^iell.tzT^ne Л„г е Bltk е KIJN; (42)
- для кормов, приобретаемых на стороне:
¿ jeJ*ier; (4.3)
-для кормов из имеющихся запасов на начало года: x jej'ie г; (4.4)
которые означают, что требуемое количество соответствующего корма для кормления всех животных хозяйства не должно превышать количество заготовленного, приобретенного на стороне и имеющегося запаса на начало года корма, хранящегося на складе определенного типа.
Допустимая точность соблюдения рациона кормления животных задается соотношениями вида:
s as» SIES S ¿C.+Е + Е ¿C sji+4 )х,,
' »■ÍUW г.*, шшЛ, ПГ? JtJ, Jmj; Jlj;
(4,5)
5 a-SEIS Z + 2 < + E К¿a+4
'«*, ••л, «г.* JíJ, ftj; tmi;
(4-6)
Имеется еще одно важное требование, предъявляемое к кормам /i-й группы животных — должны выполняться двухсторонние ограничения на количество питательных веществ типа р, полученное одним животным ¿t-й группы с кормами всех видов:
2 Е X 2 Е +
f4i м*« нД, rtf/ —
«Г- t*r¡ 1 ' "(I «I- уи,- f J
2 2 2 E E +
*■/ Í.JtkJW f«Jt, мЛ, tmTr !яг, (* "щ/"**
+ У У П' f1'*}'}** + V у я' Zd+'G . (48)
A п.»"),' ¿ ы' * " l J
fJ «y /íff ¿«с /flj; \ 1ла fa¡t
¿jgB, pe ¿>.
Считается, что соблюдение рационов и норм кормления, задаваемые парными ограничениями (4,5), (4.7) и (4.6), (4,8), гарантирует планируемую продуктивность животных.
Далее, предполагается:
- телки, родившиеся в ремонтном стаде, не используются для обновления ос-
новного стада;
- в начальные откормочные группы молодняка на откорме поступают все бычки, родившиеся в основном и ремонтном стадах, все телки из ремонтного стада и часть телок из основного стада;
- в каждой из групп животных выбраковка, падеж, продажа осуществляются в последний день пребывания животных в группе, а покупаемые в эти группы животные добавляются к животным первого дня их пребывания в группе.
Дня структуры стада животных справедливы следующие соотношения:
—для начальных групп основного стада:
Хг*ш Рг? и, ~ у Г,-,), )хг? Щ Ег?ш ЕГ?1Л ,
Т Т Т Т
^ <1-Рг*пГГг?ш>хг;ш 1ГУи, , _ 71й. (4'9)
+-—-+ —~ ' J•-■^>\^<>\>
г*ш
- для конечных групп основного стада доля телок, направляемых из конечного множества групп основного стада к начальным группам молодняка на откорме, не должна превышать заданные уровни :
(4.Ю)
-для начальных групп ремонтного стада:
ХПш а, /-Лг*!-
т у т т ' 3 г I' (4.11)
Г," и/ - *1?/Ц 1 г? и!
-для начальных групп животных молодняка на откорме распределение животных по начальным группам:
£ 2 vе + Е Е (4.12>
/¡ег^ 1 ц 1 р р*/^ А 1 &
- для остальных групп, когда животные переходят в ^-ю группу из группы предшественника сг ■ :
-для групп основного стада:
Хг;щ „ ^~Ргги 1 ~Уи/ Егпп , 1 та • , |г-|.
- ~ - + т и-1>\*о\>
г;ш 1ГГШ ° *
(4.13)
- для групп ремонтного стада:
г;щ _ (* ?г;-щ)Хг;чц Ег;чи . 1г;щ , .¡-„г
т - г Г Т 'I И'
ПО} г;" ¡и
(4,14)
-для групп молодняка на откорме:
^r-tit _ (l firz'm Yiyut^n-at Er:-fjf | inat
rr> IT1 ITt JI 'I I*
(4.15)
Bee эти численности животных Xf в группах ft определяют структуру стада и все животноводческое производство (стратегии кормления и, следовательно, соответствующие им продуктивности).
Максимизация чистого дохода животноводческого хозяйства сводится к решению следующей задачи:
S Е S II S 2 S I X 2
wu« nj, »«J, «i^tiii t*'i HKUH nt, ».л, ,,r; t*ii J'J,
-2 S S 2 2 2 2 ^Vi-2 2
/«У, iajf, r**t t«j' (4Л6)
-2 2 <VY,-2 -w-2 »л*2 +
:*r i%j; ni. ^«r ^»r
+ 2 5Л + 1 2 + 2 + 2 УА z&max.
fit Г ЛтЖ Ji*a
при ограничениях (2.1)-(2.8) и (4.1)-(4.15).
Предварительная оценка показывает, что возможные значения числа ограничений и переменных модели соответственно равны: M » 1000, N « 10000.
Добавление в модели - известное количество животных в ft-ft группе делает ее приемлемым для любой отрасли животноводства. Следует также отметить, что модель может легко модифицирована для многоотраслевого животноводства.
5. Система математических моделей рационального использования удобрений в кормопроизводстве
Среди факторов, влияющих на урожайность кормовых культур и качество получаемых из них кормов, большое значение имеют удобрения. Как отмечают В.А, Безносиков (1996), В.Г. Сычев (2003) и другие, в дополнительном приросте урожая на их долю приходится 50-60%. В многочисленных исследованиях установлены оптимальные нормы, дозы и сроки внесения удобрений [АЛ. Кшникаткина 2000, 2002; В.В. Коломейченко, Т.Ф, Макеева, 2001; В.А. Кулаков, JI.C, Трофимова, М.Ф. Щербаков 1997; Ю.К. Новоселов, В.В, Рудоман, 2002; А,А. Кутузова, JI.C. Трофимова, Е.К. Орленкова, 2001; В А. Кулаков, М.Ф. Щербаков, А. В. Шпаков, 2001; КЛ, Привалова, 1999; Г.Д. Харьков, 1987, 2001; А.С. Шпаков, 2001; А.С. Шпаков, Т.С. Бражникова, 2002].
В данном разделе излагается система математических моделей рационального использования различных видов удобрений при возделывании сельскохозяйственных культур, которая позволяет решать задачи по их применению в современных рыночных условиях, начиная от мелкого хозяйства до крупного региона, как в кормопроизводстве, так и в сельскохозяйственном производстве в целом.
Такая система математических моделей рационального использования удобрений в сельском хозяйстве была разработана под руководством автора во ВНИПТИ кибернетики ВАСХНИЛ [26,27,28,40,41,42,45].
При разработке математических моделей использования удобрений проведена следующая детализация описания различных их видов:
а) минеральные удобрения задаются видами, производимыми промышленно-
го
стъю;
б) органические удобрения - навоз (коровий, свиной), птичий помет, и т.п.;
в) материалы, используемые для известкования почв.
Результаты многочисленных опытов, проведенных на орошаемых и неорошаемых землях, усредняются по типам почв данного района, по климатическим условиям и приводятся в форме «Нормативов для определения потребностей сельского хозяйства в минеральных удобрениях» (1980, 1985). В этих нормативах содержатся урожайности сельскохозяйственных культур при нескольких (не более четырех) вариантах доз внесения минеральных удобрений.
Эффективность применения органических удобрений также завис!» от вносимых доз и способов их заделки. Нормативы прибавок урожая различных культур в зависимости от доз внесения навоза также разработаны и опубликованы. Анализ этих данных показывает, что для реальных в настоящее время доз вносимых органических удобрений зависимость прибавки урожая от его количества можно считать линейной. Этот факт был использован нами при составлении соответствующих моделей [26, 27, 28].
По степени кислотности почвы делятся на следующие группы; рН & -сильнокислые, рН е {4,6; 5,0 J - среднекислые, pli е [5,1; 5,5} — слабокислые, рН > S ,5 - нейтральные.
Все сельскохозяйственные культуры наиболее эффективно возделывать на нейтральных или близким к нейтральным почвах. Растения по разному реагируют па кислотность почв, но проявляется определенная закономерность: со снижением кислотности почв урожайность снижается. Снижение урожая для конкретной культуры для каждого интервала кислотности почв задается некоторым числом, которое являстся корректировочным коэффициентом для «Нормативов» (эти нормативы получены по результатом опытов, проводимым на почвах нейтрального типа).
Для снижения кислотности почв применяются известковые материалы. Эффективность внесения извести зависит от типа почв (дерново-подзолистые, серые лесные) и их кислотности. Эта эффективность задается нормативными расходами СаС03 для сдвига показателя рН на 0,1 [Нормативы расхода известковых материалов,,,, 1986; Рекомендации по известкованию кислых почв, 1980]. Расход извести для смещения величины рН на 0.1 на слабокислых почвах на 20-40 % выше, чем для иочв средней и сильной кислотности. Будем считать, что все орошаемые земли нейтральные.
Таким образом, зная коэффициент снижения урожайности культуры в зависимости от кислотности почвы и нормативный расход известковых материалов для сдвига величины рН почвенной среды на различных типах почв, можно оценить эффективность их внесения.
Без корректировки существующие нормативы расхода минеральных удобрений для практических расчетов неприемлемы, поскольку они составлены на основании полевых опытов, проведенных с соблюдением всех агротехнических требований, чего нет в реальной хозяйственной практике. Для корректировки нормативов воспользуемся эмпирическим соотношением, которое используют в своих расчетах агрохимики, Это соотношение можно представить в следующем виде:
Ck (d ) / С„ (d) m р m COtlSt J (51)
где к - индекс культуры; J = N+Р + К - суммарная доза внесенных минеральных
удобрений; С к и Ск - соответственно урожайность в опытных и производственных условиях при одних и тех же дозах; Р - константа, не зависящая от d ,
При этом, конечно, предполагается, что соотношения N ;Р :К в опытах и в производстве друг от друга отличаются незначительно.
По такой же схеме корректируются нормативы применения других видов удобрений.
В принятых обозначениях (стр. 52-54, список 6) ограничения всех рассмотренных задач распределения удобрений можно сформулировать следующим образом.
Должен сохраняться баланс площадей:
д- А7> Л<?Л; (5.2)
2 К. Iml, keK¡. (5.3)
ptui
Общее количество г-го питательного вещества, расходуемого в i-м районе, не должно превосходить количества этого вещества, содержащегося во всех видах минеральных удобрений, поставляемых в / -й район
is/.геЛ. (5.4)
IHM't H,I¡ ftt,Ml Itl
Общее количество минеральных удобрений, распределяемых регионом по районам, не должно превосходить их имеющихся запасов в регионе (один из возможных вариантов постановки задачи)
¡el, (5.5)
«г
Количество вносимых под все культуры, выращиваемые в ' -м районе, органических удобрений не должно превосходить их имеющегося объема
2 2^+2 у'***» (5-6)
4 a jt/( * г *
Для каждой культуры должны быть выдержаны нижние и верхние границы вносимых доз органических удобрений, которые определяют область их использования (линейный участок):
yL^K^L, 'е/, А б К{, ЛеЛ; (5.7)
/е/, AgíT/.
Фактическое производство А -й культуры в i -м районе будет
лтл Х*л j
2чПл, £ f^í^ + a^i L К, ;
J
(5.8)
(5.9)
где
1 J |0,если.£ = false.
для логического выражения Ь и арифметического выражения А.
Ограничения, связанные с известкованием почв, формулируются следующим образом:
+ . (5до)
» (5.11)
Ь О, М^ЬО, I е 1,кеК1 ,ХеЛ.
Общее количество расходуемого действующего вещества СаСО, не должно превосходить количество этого вещества, содержащееся во всех видах поставляемых в I -Й район известковых материалов
Е 2 ДЖ* + £ й А+ 2 * Е **р>> (5-12)
Общее количество известковых материалов, распределяемых регионом по районам, не должно превосходить имеющихся в регионе запасов этих материалов (один из возможных вариантов постановки задачи)
(5-13)
к/
Для каждой культуры из множества К,, ее фактическое производство в ¿-м районе, по возможности, не должно бьггь меньше расчетного
У*:*'?«» /б/,АеД!,. (5.14)
По культурам из множества К их фактическое производство в регионе, по возможности, не должно быть меньше расчетного
2 кеК. (5.15)
Здесь ^ означает только те ограничения, которые в принципе могут быть реализованы. Все посевные площади сельскохозяйственных культур, для которых ограничение (5,14) и (5.15) не реализуемо, возделываются по технологии, соответствующей максимальной урожайности (из приведенных в «Нормативах»).
Максимизация товарной растениевод чес ко И продукции в заданном ассорти м«ите. Одна из целей задачи рационального использования удобрений формулируется следующим образом: максимальное производство товарных культур по региону в заданном ассортименте. При этом для товарных культур расчетными показателями являются общерегиональные показатели. Кормами же (кроме концентратов) каждый район региона должен обеспечить себя сам, то есть должны выполняться ограничения типа (5.14) для кормовых культур.
Оценим, в общем случае, максимальное производство некоторых товарных культур (кеК) в заданном ассортименте при расчетном уровне производства остальных культур (ке£) в регионе. Эта задача сводится к следующему решению:
и^тах (5.16)
при прежних ограничениях (5,2) —(5.15) и новых ограничениях вида
Хъ*^. ыЬ (5.17)
14,
Здесь и - новая дополнительная переменная, при этом задача остается линейной, так как все ограничения и критерий линейные.
Максимизация валовой продукции растениеводства. Пусть 7СЯ — рыночная стоимость продукции А-й культуры в зерновом эквиваленте или в сопоставимых ценах, Тогда заданные объемы удобрений распределяются так, чтобы показатели выполнения по всем культурам, по возможности, достигали заданного уровня и валовая
продукция растениеводства была максимальной.
Эта задача равносильна:
2 £ (5.18)
при ограничениях (5.2) — (5.15).
Минимизация затрат на удобрения. Пусть заданы ограничения (5.14) на производство растениеводческой продукции в каждом районе по некоторым культурам, а по другим заданы ограничения (5.15) на суммарное производство по всему региону. Требуется минимизировать затраты на удобрения, необходимые для реализации данного плана. В этом случае А, и С, - искомые величины и, если 4, п е,, соответственно, стоимость минеральных удобрений вида I и известковых материалов вида }, то задача формулируется следующим образом:
(5.19)
при ограничениях (5,2)-(5.15).
Поскольку вносимые удобрения существенно влияют на окружающую среду, эта система математических моделей может включать в себя и экологические ограничения, позволяющие оценивать антропогенное воздействие на окружающую среду, В работе определены пути расширения возможностей системы в направлении оценки экологических последействий от применения удобрений в сельском хозяйстве,
В монографии излагается опыт реализации на ЭВМ задач линейного программирования большой размерности (именно такой является задача рационального использования удобрений в сельском хозяйстве). Рассматривается модульный принцип решения таких задач и рациональные способы организации каждого из четырех основных модулей: модуля создания информационной базы задачи, модуля генерации ограничений задачи линейного программирования, модуля решений задачи, модуля анализа и печати результатов.
Примеры решения некоторых задач рационального использования удобрений. Система математических моделей рационального использования удобрений была реализована на ЭВМ для комплексной оценки их применения в сельском хозяйстве на общесоюзном уровне. Программное обеспечение зарегистрировано в ГосФАП [28].
Разработанная система математических моделей применения удобрений была апробирована на общесоюзном уровне в 1986-1987 гг. для комплексной оценки их использования в сельском хозяйстве, В качестве базовой была реализована математическая модель без учета кислотности почв. Количество районов в модели равно 25 с детализацией по экономическим районам. Рассматривалось 14 культур, возделываемых на орошаемых и неорошаемых землях.
Было решено несколько задач. Здесь опишем одну из них.
Анализ результатов введения интенсивной технологии для зерновых культур. В 1984-1990 гг. широко обсуждался вопрос о так называемых «интенсивных технологиях» производства культур. При этом возникает вопрос об обеспечении этой технологии всемн необходимыми ресурсами и, в частности, минеральными удобрениями.
За интенсивную технологию возделывания зерновых культур принимался уровень производства, достигнутый в 1985 г, в опытных хозяйствах при оптимальных дозах внесения минеральных удобрений. Площади возделывания зерновых культур по
интенсивной технологии на неорошаемых землях были ограничены в каждом районе в соответствии с научными рекомендациями. Предполагалось также, что зерновые культуры на поливных землях должны воздслываться по интенсивной технологии.
Для того чтобы всесторонне проанализировать возможность внедрения интенсивной технологии, необходимо, в частности, определить, сколько потребуется дополнительно минеральных удобрений под зерновые и под какие культуры можно уменьшить внесение этого количества, какую прибавку производства зерна можно при этом получить и как это отразится на производстве других культур. Все это можно оценить с помощью описанной выше системы математических моделей рационального использования удобрений. Проанализировав варианты решений и сопоставив их с затратами на внедрение интенсивной технологии, можно сделать вывод о целесообразности интенсификации производства зерна.
Расчеты проводились по трем вариантам.
Вариант 1. Расчеты показали, что внедрение интенсивной технологии производства зерна на 15 млн га потребует дополнительно 700 тыс. т действующего вещества минеральных удобрений, которые необходимо в этом случае перебросить с других культур (главным образом с кормовых). При зтом производится дополнительно 8 млн т зерна, то есть приблизительно на 3% больше, чем при возделывании по традиционным технологиям на вышеуказанных площадях. Производство технических и кормовых культур в данном случае снизится на 1 процент.
Вариант 2. Этот вариант отличается от предыдащего тем, что площадь под интенсивной технологией увеличена еще на 15 млн га и составила 30 млн га. Результаты расчетов показали - это потребует дополнительно 1,1 млн т действующего вещества минеральных удобрений. Прибавка производства зерна по сравнению с предыдущим вариантом останется на уровне В млн т, но при этом валовые показатели производства других сельскохозяйственных культур снизятся приблизительно на 2%. Таким образом, общая прибавка валовой продукции в зерновом эквиваленте, полученная при внедрении интенсивной технологии, на следующих 15 млн га получается меньше.
Вариант 3, Рассматривался также вариант увеличения на 3 млн т действующего вещества минеральных удобрений под зерновые культуры по сравнению с количеством, используемым в первом варианте. С точки зрения составления математической модели, этот вариант отличается от модели только тем, что заданное количество минеральных удобрений, используемых под зерновые культуры, увеличивается на 3 млн т действующего вещества.
Результаты расчетов показали, что увеличение расхода минеральных удобрений под зерновые культуры до 3 млн т происходит в результате снижения объемов их внесения под кормовые и технические культуры: За счет кормовых культур получено около 80% из необходимых для перераспределения до 3 млн т действующего вещества удобрений, за счет технических - около 20%. При этом надо учитывать, что все удобрения под зерновые идут в оптимальных пропорциях, Такое перераспределение увеличивает диспропорцию использования химических компонентов удобрений (увеличивается дефицит фосфора), выделяемых под другие культуры, и отрицательно сказывается на их урожайности.
Таким образом, можно сделать вывод, что перераспределение большого количества минеральных удобрений под зерновые малоэффективно, если оно не сочетается с внедрением интенсивной технологии. Зерновую проблему это перераспределение не решит, а ее последствия отрицательно скажутся на производстве других видов продукции, прежде всего кормов, В сочетании же с внедрением интенсивной техио-
логии относительно меньшой объем удобрений может деть больший экономический эффект, В этом случае увеличивается урожай зерна и уменьшается отрицательное влияние этой переброски на другие культуры.
Описанные выше примеры решения различных практических задач показывают достаточную эффективность разработанной системы математических моделей оценки рационального использования минеральных удобрений.
С математической точки зрения, современные постановки мало отличаются от рассмотренных и апробированных ранее. Можно сделать вывод, что предлагаемая система математических моделей, обладающая большей гибкостью и возможностью корректировки, сможет решать и современные задачи в рыночных условиях.
6. основы научного обеспечения кормопроизводства
Одной из важнейших целей в области развития науки и технологий является переход к инновационному пути развития страны на основе избранных приоритетов. Достижение этой цели решается путем создания организационных и экономических механизмов для повышения востребованности инноваций отечественным производством, совершенствования нормативно-правовой базы инновационной деятельности, адаптации научно-технического комплекса к условиям рыночной экономики.
В Концепции инновационной политики Российской Федерации отмечено, что важной составной частью государственной социально-экономической политики является инновационная деятельность, определяющая цели стратегии и механизмы поддержки приоритетных программ и проектов в этой сфере. [Постановление Правительства РФ от 24, 07. 1998 № 832 «О Концепции инновационной политики Российской Федерации на 1998 — 2000 годы»]. Главными и острейшими проблемами в настоящее время являются повышение эффективности использования научных разработок и реализация результатов фундаментальных и прикладных исследований в производстве.
В двух последних главах монографии «Основы инновационной деятельности в ЛПК» (глава 8) и «Применение математических методов при планировании научно-исследовательских работ в ЛПК» (глава 9) показана роль инновационных технологий в обеспечении устойчивого развития агропромышленного комплекса в условиях развивающейся рыночной экономики. В них изложены принципиальные схемы инновационной деятельности, системы организации научных исследований и коммерциализации научных проектов в кормопроизводстве и других отраслях АПК, разработаны математические модели задач формирования научной структуры, портфеля научно-технических и инновационных проектов и оперативного управления ими.
6.1, Формирование научной структуры и портфеля инновационных проектов организации
Разработана математическая модель формирования структуры и портфеля научно-технических и инновационных проектов научной организации, использование которых позволяет осуществить отбор проектов и сформировать планы таким образом, чтобы затраты на их реализацию были минимальными.
Исходными данными для решения задачи являются перечень проектов, которые желательно реализовать в текущем году, и информация об объемах выполняемых научно-технических и инновационных проектов в подразделениях организации. При этом предполагается, что финансирование проектов осуществляется из различных источников, в том числе за счет внебюджетных и собственных средств, а отбор
части проектов осуществлен на конкурсной основе.
Пусть, имеется перечень инновационных проектов, которые желательно реализовать в текущем году. Известен объем работ на текущий год по ранее запланированной тематике. По части инновационных проектов объявлен конкурс и получены конкурсные заявки с указанием необходимых, финансовых, материально-технических затрат и состава привлекаемых научных кадров. Известна также информация об объемах выполняемых научно-технических и инновационных проектов в подразделениях за счет других источников финансирования.
Требуется решить следующую задачу. Необходимо выбрать из числа конкурсных заявок инновационные проекты, сформировать планы реализации остальных неконкурсных проектов (определить научные подразделения — исполнители и соответствующее финансирование) таким образом, чтобы затраты на формируемые инновационные проекты были минимальными. При этом надо учитывать кадровые и материально-технические возможности научных подразделений и прочие показатели. При необходимости следует предусмотреть возможность создания новых научных подразделений, а также обеспечение минимальной занятости некоторых подразделений, если ставится задача обязательного их сохранения.
Предполагается, что сформулированная таким образом задача решена. Но при этом анализ показывает, что для реализации портфеля инновационных проектов, даже в оптимальном решении, необходимо привлечение в большом объеме финансовых ресурсов. Это означает, что намеченный план реализации инновационных проектов невыполним. В данном случае требуется исключить из плана некоторые проекты и заново решить сформулированную выше оптимизационную задачу. Такая редукционная процедура должна повторяться до тех пор, пока не будет получено приемлемое решение. На следующем этапе полученное решение также должно быть проанализировано экспертами с точки зрения других показателей, не являющихся критерием вышеизложенной задачи.
В принятых обозначениях (стр. 54-55, список 7), поскольку для каждого проекта i из всего множества конкурсных заявок Л', может быть выбран только один, должно выполняться ограничение
(«.1)
Ограничение на численность сотрудников, которые могут принять участие во вновь планируемых инновационных проектах, имеет вид:
X Е l*~x*<YL», meM\JN, (6.2)
1а л.
Другое ограничение отражает желание организации сохранить (а это означает -профинансировать в достаточном объеме) некоторые подразделения. Для сохранения подразделения в структуре организации должно выполняться требование
£ I i/ta + pJx^F:. «ей, (6.3)
При выборе победителей конкурсов на реализацию инновационных проектов и подготовке плана выполнения других работ, исходя из минимума суммарных затрат на проведение намеченных исследований.
IIS (/«„ +'"'»- (6.4)
при ограничениях (6.1) - (б.З).
Предварительная оценка показывает, что возможные значения числа ограничс-
ний и переменных модели соответственно равны: М «100, N «100.
6,2. Оперативное управление реализацией научно-технических н инновационных проектов
При условии наличия ограниченных финансовых средств необходимо решить вопрос о том, по какому принципу проводить их распределение. Если реальное финансирование соответствует требуемому — запланированному объему, то проблемы не существует. Но в случае дефицита финансовых средств (инвестиций) должно быть принято рациональное решение по их распределению между исполнителями. Выделяя значительные средства на выполнение одних проектов, ограничиваются возможности выполнения других. Поскольку на этапе согласования тематического плана была признана важность всех запланированных проектов, то формально необходимо стремиться максимально выполнить все проекты. Данная ситуация является типичным примером принятия решения при наличии нескольких критериев, то есть решения многокритериальных задач.
В принятых обозначениях (стр. 35, список 8), запланированные финансовые средства на /-Й проект равны сумме соответствующих средств всех организаций, участвующих в данном проекте
(6.5)
м а Н(
Финансовые средства, выделенные к моменту t на выполнение 1-го проекта, равны сумме выделенных средств всем организациям на выполнение этого проекта
(е/. (6.6)
т 4 И1
Финансовые средства, полученные м-й организацией к моменту г, равны сумме средств, полученных этой организацией на проведение исследований по всем проектам
Р„(1)= теМ. (6.7)
1« гш
Сумма финансовых средств, выделенных на все проекты до момента и объем планируемых финансовых средств в момент времени / не должны превосходить объем запланированных финансовых средств к моменту времени ( включительно
Х^. (г) + (6.8)
1*1 Ы1
Средства, выделенные в момент / на выполнение I -го проекта, равны сумме средств, полученных всеми организациями, участвующими в этом проекте
5>»Г<Л 'е/. (6.9)
Средства, полученные ш-ой организацией в момент <, равны сумме средств, полученных ею на все проекты
<Р.(0-2,9*0), «ем. (6.10)
шт
Финансовые средства, выделенные на выполнение I -го проекта к моменту < включительно, равны сумме ранее выделенных средств для финансирования на этот проект в момент /
^(О-Г,(0*^,(0, 'е/. (6.11)
Все выделенные в момент t ограниченные финансовые средства распределяются между проектами и организациями
2 ХршГО-ХъС)' (б-12)
Ш i*J МН
Из этой цепочки равенств молено использовать любые возможные попарные равенства.
я!-й организация на выполнение I -го проекта к моменту < включительно выделять средства больше, чем запланировано, нельзя
* К (О, 1е1,т е М. (6.13)
По части проектов из множества I*с:/может быть сформулировано требование, отражающее финансовую поддержку некоторых приоритетных проектов
(6.14)
Кроме того, может быть сформулировано требование финансовой поддержки некоторых организаций из множества М'
?>„(()те А/* с Л/. (6.15)
Финансовые средства, выделенные в период ( т -й организации на проведение работ по / -му проекту, всегда величины неотрицательные
1*1, ттМ. (6,16)
Пусть критерий означает степень выполнения I -го проекта и зависит только от выделенных на этот проект финансовых ресурсов. Тогда конкретная цель по I -му проекту состоит в получении достаточного количества средств для достижения максимума критерия V, ■
Будем считать, что частный критерий, определяющий степень выполнения I -го проекта до момента времени < включительно, будет задаваться в виде
Г,0)-Г,(1УР,(0, (6.17)
Поскольку имеется желание выполнить все заазанированные проекты, т.е. достигнуть тах уг, для всех 1 е I, то возникает задача векторной оптимизации:
(фцУгг-У'м)**'*'*- (6-18)
при ограничениях (6.5) - (6.16),
Все подходы, предлагаемые в монографии для решения задачи векторной оптимизации (6.18), сводятся к свертке критериев .....и решению оптимизационной задачи с одним «свернутым» критерием.
Рассмотрим несколько способов свертки критериев, которые определяют соответствующие стратегии распределения финансовых средств,
• Первый способ, называемый линейной сверткой, определяется формулой
г-2 <6л9>
где весовые коэффициенты Л, удовлетворяют условиям ш
Таким образом, первый способ свертки векторного критерия сводится к решению задачи
ХЪР,«)/%(()=> тах (6.21)
При ограничениях (6.5) - (6.16).
• Второй способ свертки векторного критерия связан со стратегией выравнивания степени выполнения проектов путем «подтягивания» наихудших показателей. Степень выполнения работ по i-му проекту определяется функционалом (6.19). Тогда сформулированную стратегию - «подтягивания наихудших показателей» - можно записать в виде
min F/tJ/F/t) => тах (622)
при ограничениях (6.5) - (6.16).
• Третий способ, называемый лексикографической оптимизацией, является в некотором смысле противоположным предыдущему. Он заключается в максимально возможном выполнении наиболее «продвинутых» проектов и формулируется следующим образом. Сначала упорядочиваются по убыванию критерии
• Пусть тах yt(t) достигается на индексе второй по величине
критерий - угц(') и т.д. Это означает, что к моменту / наиболее всего выполнен проект а затем проект t, и т.д. Выделим максимально возможные средства на выполнение проекта I,, а затем 12 и т.д., т.е. будем стимулировать наиболее «продвинутые» проекты. Эта процедура лексикографической оптимизации
lex тах(^ (t(t(6.23)
Предварительная оценка показывает, что для отраслей агропромышленного комплекса возможные значения числа ограничений и переменных модели соответственно равны: Z » 41, Р « 400, т.е. размерность задачи вполне умеренная.
Основные выводы
1. На основании обобщения и анализа результатов исследований научных учреждений, статистических данных и нормативных документов обоснованы основные направления и параметры эффективного развития кормопроизводства и разработана система математических моделей и методов совершенствования технологических процессов в Heim «растение — корма — животное — животноводческая продукция», применение которых обеспечивает получение максимальной прибыли при условии эффективного использования потенциала земельных ресурсов и различном уровне материально-технического обеспечения хозяйств. Разработаны меры по повышению эффективности научных исследований и инновационной деятельности в области кормопроизводства на основе оптимизационных моделей.
2. Система математических моделей, включающая в себя расчет потребности в питательных веществах и кормах для крупного рогатого скота, оптимизацию производства кормов заданного количества и качества в зависимости от площадей пашни и естественных кормовых угодий, размещение кормовых культур в системе севооборотов, прогнозирование выхода питательных веществ в зависимости от технологии возделывания и много укосного использования многолетних трав и сроков их уборки, заготовки, хранения и использования кормов, определение структуры стада по половозрастным группам и уровням их продуктивности и технологии кормления животных, позволяет повысить производительность процессов при функционировании отраслей кормопроизводства и животноводства, а также улучшить качество кормов при снижении энергоемкости и прямых затрат на их приготовление на 7-10% и увеличить продуктивность животных на 6-9 процентов,
3.Системный анализ полевого кормопроизводства и лугопаегбищного хозяйст-
ва подтвердил, что наиболее перспективным сырьем для приготовления ссна, сенажа, силоса и зеленых кормов являются многолетние бобовые и бобово-злаковые травы, рациональное использование которых позволяет на основе новых высокоэффективных технологий заготавливать объемистые корма с энергетической питательностью не менее 10 МДжОЭ/кг СВ при высокой концентрации СП (14,5-20%).
4. Математические модели для расчета потребности в питательных веществах крупного рогатого скота, разработанные на основе системного анализа современных данных о научно-обоснованном кормлении различных половозрастных групп животных и с учетом уровней их продуктивности, могут быть использованы для определения набора кормов в различные периоды кормления. Предложены также математические модели оптимизации производства кормов заданного количества и качества в зависимости от площадей пашни и естественных кормовых угодий.
5. Основными ограничениями при определения научно-обоснованных рационов кормления разных половозрастных групп и уровней продуктивности скота являются требования к качеству объемистых кормов до концентрации в них сухого вещества, обменной энергии, сырого протеина, сырой клетчатки, энергетической питательности сухого вещества н содержанию в нем незаменимых критических аминокислот.
6. Предложенная на основе системного анализа математическая модель определения выхода питательных веществ в зависимости от технологии возделывания, количества укосов, срока уборки и влажности зеленой массы кормовых культур, технологий заготовки и хранения кормов позволяет определить пути увеличения их производства л повышения качества. Сравнительная оценка технологий с применением разработанных экспертно-математических методов показала, что внедрение новых эффективных технологий приготовления кормов из бобовых и бобово-злаковых трав в оптимальные фазы вегетации дает возможность увеличить энергетическую питательность объемистых кормов с 8,6-10,0 до 9,9-10,5 МДж ОЭ в I кг сухого вещества, содержание сырого протеина с 12-17 до 14-21%, снизить прямые затраты на их производство с 800-1260 до 750-830 руб. на 1 т кормовых единиц.
7. Для определения потребности сельского хозяйства, в том числе и кормопроизводства, в удобрениях может быть использован предложенный алгоритм корректировки нормативов, полученных в результате многочисленных опытов в производственных условиях.
8. Впервые разработана система оптимизационных моделей рационального использования удобрений всех видов в сельскохозяйственном производстве при возделывании зерновых, кормовых и технических культур. Определены пути расширения возможностей системы в направлении оценки экологических воздействий от применения удобрений в сельском хозяйстве. Сформирован и апробирован на решении многих задач модульный принцип реализации на ЭВМ задач линейного программирования большой размерности и предложены рациональные способы функцнониро-вания каждого из четырех основных модулей: создание информационной базы задачи, генерация ограничений задачи линейного программирования, решение задачи, анализ и печать результатов.
9. Анализ результатов апробации системы оптимизационных моделей рационального использования удобрений, проведенной на общесоюзном уровне в 1986-1987 гг. для комплексной оценки их применения в сельском хозяйстве, дает основание сделать вывод, что перераспределение большого количества минеральных удобрений под зерновые малоэффективно, если оно не сочетается с внедрением ин-
тенснвной технологии. Зерновую проблему это перераспределение не решит, а ее последствия отрицательно скажутся на производстве других видов продукции, прежде вссго кормов. В связи с этим рекомендуется использовать интенсивные технологии одновременно с уменьшением внесения удобрений под кормовые и технические культуры, что позволит получить больший экономический эффект. В этом случае увеличивается урожай зерна и уменьшается отрицательное влияние этого перераспределения на другие культуры,
10, Предложены математические модели формирования научной структуры и портфеля инновационных проектов организации и оперативного управления ими, предназначенные для проведения многовариантных расчетов, направленных на повышение эффективности научного обеспечения и инновационной деятельности в кормопроизводстве, что позволяет минимизировать риск необеспеченности научно-технических и инновационных проектов необходимыми для их реализации финансовыми средствами.
Предложения производству
1. Разработанную математическую модель оптимизации производства кормов заданного количества и качества рекомендуется использовать при определении эффективных систем приготовления и хранения кормов, наиболее полно соответствующих потребностям животных по энергетической и протеиновой питательности, содержанию витаминов и других биологически активных веществ. Модель может быть применена также при обосновании перспективных планов производства и использования кормов с определением оптимальных вариантов инвестиций по материально-техническому обеспечению кормопроизводства.
2. Сравнительную оценку различных технологий производства кормов рекомендуется проводить с применением разработанных экспертно-математических методов.
3. Разработанную математическую модель оптимизации кормовой базы с учетом многоукосного использования травостоев многолетних трав и структуры производства в животноводческом хозяйстве целесообразно применять для рационального размещения кормовых культур и выбора технологий их возделывания, технологий приготовления и хранения кормов, определения структуры стада и эффективных технологий кормления животных. Модель может быть использована и для многоотраслевого животноводства.
4. Предложенные математические модели определения набора кормов для животных в различные периоды кормления и расчета их потребностей в питательных веществах рекомендуется применять для обоснования рационов кормления скота разных половозрастных групп с учетом ожидаемой их продуктивности.
5. Выход и качество объемистых кормов целесообразно рассчитывать с использованием разработанной математической модели определения сохранности питательных веществ в зависимости от технологии возделывания, количества укосов, срока уборки и влажности зеленой массы кормовых культур, технологий заготовки и хранения полученной продукции,
6. Для комплексной оценки внесения удобрений в сельскохозяйственном производстве, в том числе и в кормопроизводстве, следует применять предложенную систему моделей рационального их использования в современных рыночных условиях на уровнях, начиная от мелкого хозяйства до крупного региона.
7. Разработанную математическую модель задачи формирования научной
структуры и портфеля инновационных проектов организации рекомендуется применять для проведения многовариантных расчетов, направленных на повышение эффективности инновационной деятельности, а также ка уровне федеральных органов исполнительной власти — при планировании научных исследований н реструктуризации сети научных организаций.
8. Предложенная в работе математическая модель оперативного управления реализацией научно-технических и инновационных проектов может быть использована для решения задачи эффективного управления распределением финансовых ресурсов между инновационными проектами на уровне предприятия при формировании его инновационной стратегии.
9, Разработанные математические модели и методы оптимизации технологических процессов в кормопроизводстве послужат основой при разработке различных компьютерных программ научного обеспечения этой отрасли на разных уровнях управления.
список работ, опубликованных по теме диссертации Монография
1. Гараев, Я.Г. Научное обоснование и совершенствование технологических процессов в АПК на основе оптимизационных моделей / Предисловие доктора технических наук, профессора, члена-корреспондента РАСХН О.В. Большакова и доктора биологических наук, профессора, члена-корреспоцдента РАСХН З.Ш. Шамсутдинова. -М.: Пиадепромиздат, 2005. - 404 с.
Статьи в ведущих научных журналах н изданиях, выпускаемых в Российской Федерации, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени доктора наук
2. Большаков, О .В. О разработке ЕЭК ООП стандартов на мясо / О.В. Большаков, Ю.В. Татулов, Я.Г. Гараев // Всео мясе. - 1998. - № 3. - С, 23 - 24,
3. Банк аннотаций докторских диссертаций по проблемам АПК / О.В. Большаков, В.И, Комаров, А.И. Гурьянов, Е.И, Лебедев, Я.Г. Гараев il Храненне и переработка сельхозсырья. - 1998, - № 4. - С, 7 - 8,
4. Большаков, О.В. Европейская экономическая комиссия ООН по разработке стандартов на мясо / О.В. Большаков, Ю.В. Татулов, Я.Г. Гараев // Мясная индустрия. -1998. -№ 5. - С. 30 - 32.
5. Гараев, Я.Г. Научно-технический процесс организации и выполнения 11ИОКР как комплексная система //Хранение и переработка ссльхозсырья. - 1998. - № 7. -С. 8-10.
6. Гараев, Я.Г. Применение математических методов при планировании научно-исследовательских работ / Я.Г. Гараев, В.Г, Киселев // Храненне и переработка сельхозсырья. - 1998. - № 8. - С. б - 9.
7. Большаков, О.В. Принимаются стандарты ЕЭК ООН на мясо / О.В. Большаков, Ю.В. Татулов, Я.Г. Гараев // Все о мясе. - 1999, - № 3. - С. 48 - 50.
8. К вопросу интеллектуальной собственности / Н.Д. Войткевнч, О.В. Большаков, ГЛ. Полунин, В.И. Комаров, А.И. Гурьянов, И.М, Карпунин, Я.Г. Гараев // Храпение и переработка сельхозсырья. - 2000. - № 9. - С. 8 - 9.
9. Гараев, Я.Г, Задача оперативного управления выполнением научных проектов в отраслях АПК / Я.Г. Гараев, В.Г. Киселев // Хранение и переработка ссльхозсы-рья. — 2001. - № 8. - С, 7 - 10.
10. Гараев, Я.Г. Об инновационной деятельности / Я.Г. Гараев, А.И. Гурьянов // Пшцевая промышленность,—2002, - Ks 7. - С, 30—33.
11. Гараев, Я.Г. Коммерциализация научных проектов / Я.Г. Гараев, А.И. Гурьянов // Хранение и переработка сельхозсырья. — 2002. — № 9. — С. бб — 67.
12. Гараев, Я.Г. Формирование научной структуры и портфеля инновационных проектов организации // Холодильная техника.—2003. - № 4. — С. 2 - 5.
13. Гараев, Я.Г. Оперативное управление реализацией научно-технических и инновационных проектов в отраслях АПК И Холодильная техника. — 2003. — № б. -С. 4-7.
14. Гараев, Я.Г. Математическая модель оптимизации процесса заготовки высококачественных кормов // Кормопроизводство. — 2003. - № 8, - С. 2 — 6.
15. Гараев, Я.Г. Стационарная математическая модель оптимизации процесса заготовки кормов // Хранение и переработка сельхозсырья. - 2003. — № 10, -С, 83-87.
16. Гараев, Я.Г. Математическое моделирование процесса создания кормовой базы и структуры стада в животноводческом комплексе в условиях многоукосности )! Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. -2003. -X» 4,- С. 120- 130.
17. Гараев, Я.Г. Сравнительная оценка технологий в отраслях АПК // Вестник Международной академии холода, -2004,—№ 2. — С. 42 - 46.
18. Большаков, О.В. Методы сравнительной оценки функционирования научных организаций АПК / О.В. Большаков, Я.Г. Гараев, В.Г. Киселев // Пищевая промышленность. - 2004. - № 5. - С. 42 - 45.
19. Большаков, О.В. Математический подход к решению проблемы аккредитации научных организаций АПК / О.В. Большаков, Я.Г. Гараев, В.Г. Киселев Н Хранение и переработка сельхозсырья.-2004.-Ла 5.-С. 20 - 22,
20. Бондарев, В.А, Сравнительная оценка технологий заготовки объемистых кормов из многолетних трав / ВЛ. Бондарев, Я.Г. Гараев И Кормопроизводство. - 2004. -№8.-С. 24-29.
21. Шпаков, A.C. Экспертно-математические методы сравнительной опенки технологий заготовки объемистых кормов из многолетних трав / A.C. Шпаков, В.А. Бондарев, Я.Г. Гараев // Хранение и переработка сельхозсырья, - 2004, -Кг 12.-С. 19-23.
Статьи в сборниках, журналах, методические рекомендации и другие публикации
22. Гараев, Я.Г. Построение производственных функций сельскохозяйственных культур И Известия АН Азерб. ССР, серия физико-технические и математические науки, — 1977, —Ks 3,
23. Гараев, Я.Г. Некоторые нелинейные задачи распределения ресурсов в сельском хозяйстве // Известия АН Азерб. ССР, серия физико-технические и математические науки, — 1979. - К» 3.
24. Гараев, Я.Г. Определение оптимальной структуры сельскохозяйственного производства в регионе при дефиците водных ресурсов и минеральных удобрений / Я.Г. Гараев, ULLA, Велнев // Вопросы создания АСУ сельхоз: Науч. тр. / ВНИП-ТИК.-М., 1981, - С. 54-64.
25. Гараев, Я.Г, Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур в зависимости от различных видов минеральных удобрений / Я.Г. Гараев, ША. Велнев // Применение экономико-математических методов и вопросы автоматизации управления сельскохозяйственным производством: Науч. тр. / ВНИПТИК.-М., 1983.-С. 16-22.
26. Громыкина, Е.Ю. Задача распределения минеральных удобрений на общесоюзном уровне / ЕЛО. Громыкина, Я.Г. Гараев, Р.К. Некрасова, А.Е. Ткачев // Исследование и моделирование подкомплексов, отраслей и объектов сельскохозяйственного производства. - М,: ВШ1ПТИК, 1986. - С. 43 - 52.
27. Гараев, Я.Г. Некоторые вопросы распределения минеральных удобрений на общесоюзном уровне / Я.Г. Гараев, Е.Ю. Громыкина, В.Г, Киселев, Р.К. Некрасова, А.Е. Ткачев // Оптимизация развития сельского хозяйства (Оптимум IV): Тез. докл. межреспуб. конф. - Рига, 1986. - Ч. И. - С. 3 — б.
28. Гараев, Я.Г. Система задач распределения минеральных удобрений в регионе / Я.Г. Гараев, Е.Ю. Громыкина, В.Г. Киселев; ГосФЛП. - М.: ВЦ АН СССР, 1987. -36 с.
29. Методика по анализу и оценке информационно-аналитического обеспечения перерабатывающих отраслей (подотраслей) АПК / В.И, Комаров, А.И. Гурьянов,
A.M. Петров, АД. Саломатин, Я.Г. Гараев // Система методик по оценке научно-технического уровня и перспектив развития технологий и техники перерабатывающих отраслей АПК и методика по анализу и оценке их информационно-аналитического обеспечения, -М,: АгроНШГГЭИПП, 1996. - С. 8-19.
30. Гараев* Я.Г. Применение математических методов в задаче планирования научных исследований и формирования сети научных организаций агропромышленного комплекса I Я.Г. Гараев, В. Г, Киселев И Исследование операций (модели, системы, решения), - М.: ВЦ РАН, 1997, - С. 80 - 94.
31. Гараев, Я.Г, Математические методы планирования научных исследований // Автоматизация технологических процессов и управления пр-вом на предприятиях пищевой промышленности; Тез. докл. второй всероссийской науч.-практ, конф, (20-22 мая 1998 года) ! МГУПП, - М„ 1998. - С. 45 - 48.
32. Методические рекомендации по экономическому обоснованию научных проектов в отраслях АПК / О.В. Большаков, Г.А. Полунин, В.И. Комаров, А.И. Гурьянов, A.M. Петров, И.Г. Ушачев, И.С. Санду, Я.Г. Гараев; Миннауки России, РАСХН. -М.: Arpol 1ИИТЭИПП, 1999. - 32 с.
33. Гараев, Я.Г. Оперативное распределение бюджетных средств между научными организациями / Я.Г, Гараев, В.Г. Киселев // Исследование операций (модели, системы, решения).-М,: ВЦ РАН, 1999.-С, 14-25.
34. Гараев, Я.Г. Многокритериальное ранжирование объектов / Я.Г. Гараев,
B.Г, Киселев // Исследование операций (модели, системы, решения). - М.: ВЦ РАН, 2000.-С. 9-20,
35. Методические рекомендации по определению, оценке и использованию результатов научно-технической деятельности и объектов интеллектуальной собственности в перерабатывающих отраслях АПК / Н.Д. Войткевич, О.В. Большаков, ГА. Полунин, ВЛ. Комаров, АЛ. Гурьянов, И.М. Карпунин, Я.Г. Гараев - М.: АгроНИГЭИПП, 2000. - 49 с.
36. Гараев, Я.Г. Нечеткие отношения и задача упорядочивания объектов / Я.Г. Гараев, В.Г. Киселев // Исследование операций (модели, системы, решения), — М.: ВЦ РАН, 2001.-С. 11-19.
37. Га рае в, Я.Г. Научные и практические основы инновационной деятельности (краткий научно-аналитический обзор) / Я.Г. Гараев, А.И. Гурьянов, Е.И. Лебедев,—М.: Пищепромиздат, 2002.-32 с.
38. Гараев, Я.Г. Оптимизация производства кормов в животноводческом хозяйстве //Естественные и технические науки,-2003, —JÎî 5- — С, 32 — 38,
39. Гараев, Я.Г. Состояние пищевой промышленности агропромышленного комплекса России. (Краткий обзор) / ЯГ. Гараев, А.И. Гурьянов, Е.И. Лебедев. - М: Пищепромиздат, 2003, — 20 с,
40. Гараев, Я.Г, Информационная база математических моделей рационального использования удобрений в сельском хозяйстве // Естественные и технические науки. - 2003. - Нй 6. -С. 185 -188.
41. Гараев, Я.Г, Математические модели рационального использования удобрений в регионе // Естественные и технические науки. - 2003, - № б, - С, 189 - J 98,
42. Гараев, Я.Г. Реализация на ЭВМ математических моделей рационального использования удобрений в регионе // Естественные и технические науки. — 2003, -№6.-С. 199-203.
43. Гараев, Я.Г. Оптимизация производства кормов в животноводческом хозяйстве в условиях многоукосности // Актуальные проблемы современной науки. - 2003. -№6. - С. 104-109,
44. Гурьянов, А.И, Методические рекомендации по разработке прогнозов развития пищевой промышленности агропромышленного комплекса России / АЛ. Гурьянов, Я.Г. Гараев, Е.И. Лебедев, Э.Ш. Алимханова. - М.т Пищепромиздат, 2003.-40 с.
45. Гараев, Я.Г. Система математических моделей рационального использования удобрений в сельском хозяйстве // Актуальные проблемы современной науки, -2004. — № 1.-С. 174- 195.
46. Гараев, Я.Г. Определение потребности в кормах для скота разных половозрастных групп и уровней его продуктивности // Естественные и технические науки, — 2004.-Xs4.-C. 108-127.
47. Гараев, Я.Г. Прогнозирование сбора и качества объемистых кормов // Естественные и технические науки.-2004.4,-С. 128-145.
48. Гараев, Я.Г. Определение надежности и пригодности технологий приготовления объемистых кормов // Актуальные проблемы современной науки. - 2004. — № 5. -С. 155-169.
49 Гараев, Я.Г. Планирование производства кормов заданного количества и качества в зависимости от наличия пашни и естественных кормовых угодий // Актуальные проблемы современной науки. — 2004. — nï 5, — С. 170- 197,
50. Гараев, Я.Г. Оптимизация производства объемистых кормов из многолетних трав // Актуальные проблемы современной науки, - 2004. - № 5. - С, 210 - 212.
51. Гараев, Я.Г. Определение выхода объемистых кормов из многолетних трав И Техника и технология. - 2004. - № 5. - С, 27 - 30.
Условные обозначения Список 1
¡а - номер половозрастной группы животных; Г - множество номеров половозрастных групп животных; О,, — количество животных; р - номер питательного вещества в кормах; р — множество всех типов питательных веществ в кормах; } —номер периода кормления животных; 3 — множество номеров всех периодов кормления животных; Г) — множество номеров половозрастных групп животных в ) -м периоде кормления;
J/1 — множество номеров периодов кормления животных; Тг1 —продолжительность периода кормления животных;
- суточная потребность в питательном веществе на одну голову животных;
~ потребность животных р-й группы в питательном веществе;
- потребность животных в питательном веществе;
~ годовая потребность животных в питательном веществе.
Список 2 » - номер корма;
I - множество номеров всех кормов, заготавливаемых в хозяйстве;
и, —содержание СБ в корме, кг/кг корма;
V, - содержание в СВ корма ОЭ, МДж/кг,
IV, — энергетическая питательность корма, корм. едУкг СВ;
Г( - содержание в СВ корма СП, %;
2, - содержание в СВ корма СК, %;
- ориентировочное (рекомендуемое) потребление СВ животными; У() —среднее рекомендуемое содержание в СВ ОЭ;
IV,; - средняя рекомендуемая питательность СВ корма;
- среднее рекомендуемое содержание СП вСВ; Z(, -среднеерекомендуемое (максимально возможное) содержание СК вСВ; 1)1] - множество номеров кормов для кормления животных; 1'г, — множество номеров концентратов для кормления животных;
, - нижние и верхние границы рекомендуемой доли концентратов в рационе для кормления животных;
X^ —планируемое количество 1-го корма для кормления животных ^-й группы в у-м периоде кормления.
Список 3
к — номер кормовой культуры;
К - множество номеров всех кормовых культур;
л — номер укоса;
N1 - множество номеров укосов;
г - номер технологии (варианта) возделывания культур;
Я, - множество технологий возделывания культур;
* - номер фазы вегетации;
Т' — множество номеров фаз вегетации;
I - номер интервала влажности зеленой массы кормовых культур;
— множество номеров интервалов влажности зеленой массы; I - номер корма;
/, - множество номеров кормов; ) - номер технологии заготовки кормов; •С - множество номеров технологий заготовки корма; то - номер способа хранения кормов; Л- множество номеров способов хранения корма; о - номер способа использования кормов; О^ - множество номеров способов использования корма; р - 04,2^. — тип питательного вещества в кормах, причем р = 0 соответствует просто весу;
р = - множество всех типов питательных веществ в кормах; х1щт ~ урожай зеленой массы;
-расход зеленой массы;
- доля (коэффициент) потери питательного вещества;
— количество питательного вещества в 1 единице корма;
- выход р -го питательного вещества в / -м корме, заготовленном по у -й технологии из урожая зеленой массы к -й культуры в л-й укос в количестве > возделываемой по г~му варианту возделывания, собранной в фазу вегетации в 1-м интервале влажности, заготовленного по } -й технологии при т -м способе хранения кормов и о-м способе использования кормов.
Список 4
к - номер кормовой культуры; О — номер севооборота;
& - множество номеров всех возможных севооборотов; К — множество номеров всех культур, возделываемых в севооборотах; в, - множество номеров севооборотов, в которых присутствуют к -я культура; «!„, — доля площадей в севооборотах;
£ - площадь пахотных земель хозяйства, на которых размещаются севообороты,
N - множество номеров культур, возделываемых вне севооборотов; Р, - площади культур, возделываемых вне севооборотов; г - номер технологии (варианта) возделывания культур; Л, - множество технологий возделывания культур;
/ - номер питательного вещества (азота, фосфора, калия) в минеральных удобрениях;
Е — множество номеров питательных веществ в минеральных удобрениях;
- количество питательного вещества, вносимое на 1 единицу площади под культуру (как правило, эти вещества содержатся в составе комплексных удобрений);
/ — номер (тип) удобрения; £ — множество номеров удобрений;
Д, — коэффициент содержания питательного вещества в удобрении; ( ~ номер фазы вегетации;
I - номер корма с учетом видаи технологии заготовки; I - множество номеров всех кормов;
р=0Л,2.~ — тип питательного вещества в кормах (р = 0 соответствует весу корма);
р - множество всех типов питательных веществ в кормах; ) - номер (тип) складского помещения (способ хранения) с учетом технологии хранения и способа использования кормов;
3 - множество номеров всех складских помещений для хранения кормов;
-рекомендуемое множество номеров способов хранения кормов; V) - имеющиеся в хозяйстве складские мощности для хранения кормов; я^ — доля (коэффициент) потери питательного вещества в корме; л -номерукоса;
Т? - множество номеров фаз вегетации культуры;
/* — множество номеров кормов, заготавливаемых из культуры;
аЩ) - количество питательных веществ в корме, полученного с 1 га;
- объем 1 единицы корма;
у - тип материально-технического ресурса; Л — множество типов материально-технических ресурсов; г - ((критическое время» возделывания кормовых культур; Л - множество «критических времен» возделывания кормовых культур;
- требуемое количество материально-технического ресурса на 1 единицу
площади;
М^ — количество материально-технического ресурса в хозяйстве;
ТЦ" - множество номеров фаз вегетации культуры в «критическом временна
«•;
Лк - множество номеров укосов культуры;
Л ь - множество номеров укосов культуры, за исключением первого; К) — множество номеров культур, из которых заготавливается ¡-йкорм; Тц — множество фаз вегетации к -й культуры, из которой заготавливается / -й
корм;
— планируемая площадь под в -й севооборот;
- площадь, с которой корм типа ( получен из к -й культуры в п-й укос, выращенной по г-й технологии, собранной в (еГ,"-ю фазу вегетации, и этот корм
хранится на складе типа };
и, - планируемое количество I -го удобрения.
и^ - планируемое количество удобрения типа /, внесенное под А -ю культуру, возделываемую по г -й технологий;
Л", — планируемое количество р -го питательного вещества в корме;
Н'ц'' - нижние и верхние границы содержания питательного вещества в
корме;
g^Hl —удельные (на 1 единицу площади) затраты на выращивание культуры; - удельные затраты на заготовку корма, Полученного с 1 единицы площади культуры;
Си — доход от реализации корма;
Л, - рыночная стоимость удобрения;
¿ь - доход от реализации побочной растениеводческой продукции с единицы площади.
Список 5
|й[ - размерность множества Я;
¡1 - номер вершины (группы животных);
- количество дней пребывания животных в группе;
Т, - количество дней в году (Г, = 365 );
Г — множество номеров группы животных основного стада, за исключением номера обобщающей группы животных откормочного стада (на рисунке 2, стр. 26, этому номеру соответствует 9999);
Г, - множество номеров групп животных основного стада;
Г* — множество номеров начальных групп основного стада;
Г? - множество номеров конечных групп основного стада;
Г/ — множество номеров групп основного стада, за исключением номеров начальных групп основного стада (Г" -Г.\Г?);
•Г, — множество номеров групп животных ремонтного стада;
Г* - множество номеров начальных групп ремонтного стада;
Г* - множество номеров конечных групп ремонтного стада;
/у — множество номеров групп ремонтного стада, за исключением номеров начальных групп ремонтного стада (Г* =ГГ\Г*)\
Гт — множество номеров групп животных откормочного стада, за исключением номера обобщающей группы животных откормочного стада;
Г* - множество номеров начальных групп животных откормочного стада, за исключением номера обобщающей группы животных откормочного стада;
Гя° - множество номеров групп животных откормочного стада, за исключением номеров начальных групп животаых откормочного стада <Г£=Г„\Г*)-,
Г" - множество номеров конечных групп основного стада, номера технологии
кормления каждой группы животных, которые совпадают с номером технологии кормления соответствующей начальной группы основного стада Г*;
Г" - множество номеров начальных групп ремонтного стада, номера технологии кормления каждой группы животных, которые совпадают с номером технологии кормления соответствующей начальной группы основного стада Г*;
Г* - множество номеров конечных групп ремонтного стада, номера технологии кормления каждой группы животных, которые совпадают с номером технологии кормления соответствующей начальной группы основного стада Г', то есть для любого ) животные групп Г*{)},Г, ¡}],Г?Ц]нГЦ)] имеют одинаковые номера технологий кормления;
— коэффициент смертности (отхода, падежа);
- коэффициент выбраковки;
— максимальная доля телок, направляемых нз конечного множества ц-Л группы основного стада в начальные группы откормочного стада;
а,,аг - коэффициенты рождаемости основного и ремонтного стада соответственно;
Ей - планируемый годовой перевод на экспорт (продажу);
- планируемое годовое поступление (покупка, импорт) в группу;
А'^, - планируемая численность животных;
'¿г - планируемое поголовье телок, направляемое из конечного множества групп основного стада в начальные группы откормочного стада;
В - множество номеров групп животных, в которых известно количество животных;
<?„ - количество животных в р-Я группе ^^.В',
£> - множество типов питательных веществ в кормах, за исключением
3 — рекомендуемый объем корма в рационе на одну голову животных;
н*
— точность соблюдения рекомендуемого рациона кормления (нижние и верхние границы);
<Г/, 4*г - нижние и верхние границы питательных веществ, полученных одним животным с кормами всех видов;
V — множество номеров кормов, покупаемых на стороне;
V — множество номеров кормов, имеющихся в запасе на начало года;
3% - множество номеров складских помещений, где хранятся покупаемые на стороне корма;
- множество номеров складских помещений, где имеются запасы кормов на начало года;
— множество номеров кормов, заготавливаемых из возделываемых в хозяйстве кормовых культур, хранящихся в ) -м складском помещении;
1*! - множество номеров кормов, покупаемых па стороне и хранящихся на складе типа };
17 — множество номеров кормов, имеющихся в запасе на складе типа } на на-
чало года;
У,* - множество номеров складских помещений, где хранится покупаемый на стороне корм;
- множество номеров складских помещений, где имеются запасы корма на начало года;
В\ - имеющийся запас корма на складе на начало года;
- количество питательного вещества в 1 единице корма, покупаемого на
стороне;
- количество питательного вещества 1 единицы корма, имеющегося в запасе на начало года;
- объем 1 единицы корма, покупаемого на стороне;
4ц - объем 1 единицы запаса корма на начало года;
- доля (коэффициент) потери питательного вещества в корме, покупаемом на стороне;
к? - доля (коэффициент) потери питательного вещества в запасе корма на начало года на складе;
Я,"*^ - планируемое количество корма типа 1 для животных м -й группы, полученного в л-й укос из А -й культуры, выращенной по г -й технологии, заготовленного в /-Й вегетационный период и хранившегося на складе типа };
- планируемый объем /-го корма, покупаемого на стороне и хранящегося на складе типа };
П^ - планируемое количество питательного вещества в корме, приобретаемом на стороне;
— планируемое количество питательного вещества в корме, использованном из запаса этого корма на начало года;
Уц - удельные затраты на хранение корма;
с( - рыночная стоимость корма, приобретаемого на стороне;
- удельные (на 1 голову) годовые затраты на содержание животного;
Уе — удельный (на ) голову) доход от реализации товарной продукции, получаемого от животного;
э, - рыночная стоимость экспортируемого животного;
- рыночная стоимость импортируемого животного.
Список 6
I - номер района;
I — множество всех районов;
к - номер культуры;
К - множество всех культур;
А'( —множество номеров культур, выращиваемых в /-м районе;
/, - множество номеров районов, где выращивается к -я культура;
V - ицдекс, указывающий технологию возделывания сельскохозяйственных
культур ( V ■ I - без орошения, V = 2 - с орошением);
р - номер варианта внесения минеральных удобрений;
Л/^ — множество вариантов внесения минеральных удобрений;
££ -посевная площадь культуры;
г - номер питательного вещества (И.Р.К), г - 1ЛЛ;
К — множество номеров питательных веществ;
тгри* - количество г-го питательного вещества в /1-м варианте внесения минеральных удобрений;
Кц К1 — множества номеров культур;
Пл - множество номеров технологий возделывания культуры; I - вид минерального удобрения; £ — множество видов минеральных удобрений;
а" - содержание питательного вещества в минеральном удобрении;
A, - количество минеральных удобрений, имеющихся в регионе;
B, — количество органического удобрения в районе (для простоты здесь предполагается, что имеется один вид органических удобрений);
- прибавка урожая культуры от внесения 1 единицы органического удобрения;
Ь"а~, - нижняя и верхняя границы дозы органического удобрения;
- планируемое количество органического удобрения, вносимого под культуру;
^ - планируемая площадь культуры;
Ха - планируемое количество минерального удобрения, поставляемое в район;
- урожайность культуры;
¥а -расчетный урожай культуры;
К, - множество номеров культур, для которых расчетный урожай, по возможности, должен быть произведен; ¥л - фактический урожай; ¥1 - расчетный урожай культуры в регионе;
К - множество номеров культур, для которых расчетный урожай по региону, «по возможности», должен быть произведен;
К=лК\К — множество номеров культур, для которых расчетный урожай по региону не задан;
X — номер группы почв с одинаковой кислотностью (Х = 0 — нейтральные почвы; X = 1 - слабокислые; X * 2 — среднекислые; X = 3 - сильнокислые); Л - множество всех номеров кислотности почв (Л= {о,1,2,з})-, А - множество номеров кислотности почв X > О (Л* {/,2,3}); е, - потребность в известковых материалах на 1 единицу площади на нейтрализацию минеральных удобрений и компенсацию потери извести с вымыванием и выносом урожаем сельскохозяйственных культур, (здесь упрощаем описание, предполагая, что этот вынос пропорционален площади и не зависит от урожайности);
Дл _ нормативные затраты извести на перевод 1 га почв в нейтральные почвы на неорошаемых землях;
РД - прогноз площадей почв под к -ю культуру с кислотностью X в районе I на неорошаемых землях;
- планируемая площадь под к -ю культуру с кислотностью Я в районе I на неорошаемых землях, переведенная из почв группы Л > 0 в группу X * 0 после известкования;
- соответствующие площади почв с кислотностью X после проведения известкования;
^¿и» - планируемая неорошаемая площадь, занятая в т-м районе под культуру на кислых землях типа Я, на которой вносится ц-я доза минеральных удобрений;
■Рал — планируемое количество органического удобрения, вносимого под к -ю культуру на кислых землях типа А;
~ урожайность культуры на кислых землях;
"¿и _ прибавка урожая культуры в районе на кислых землях от внесения 1 единицы органического удобрения;
} -вид известковых материалов;
/ - множество видов известковых материалов;
Р) — содержание действующего вещества СаСО, в известковом материале;
С! — количество известковых материалов, имеющихся в регионе;
- планируемое количество известковых материалов, поставляемое в район.
Список 7
I - номер проекта;
/ — множество номеров проектов, в которых не участвуют вновь создаваемые подразделения;
7 - множество номеров проектов, в которых участвуют как существующие, так и вновь создаваемые подразделения;
А - номер конкурсной заявки;
К, — множество конкурсных заявок, участвующих в конкурсе;
т — номер подразделения;
Л/ - множество номеров существующих подразделений;
№ — множество номеров вновь создаваемых подразделений;
Мл — множество подразделений, которые участвуют в выполнении работ в к-Й конкурсной заявке по * -му инновационному проекту;
Я,, - множество номеров проектов;
Р^ - множество номеров конкурсных заявок;
¡я^ - количество сотрудников т -го подразделения, участвующих в работе в к -й конкурсной заявке по »'-му проекту; -фонд заработной платы;
- суммарный объем капиталовложений на развитие научно-технической базы н эксплуатационные затраты;
Lm — общее количество сотрудников m -го подразделения, приннмаюицщ уча-сгис в конкурсных проектах;
7 - коэффициент (у 2.1), указывающий на то, что каждый сотрудник может принимать участие не менее чем в одном проекте;
F« - «прожиточный минимум» — минимальный объем финансирования ш-го подразделения;
£> - множество подразделений, для которых минимальные объемы финансирования заданы (DeMUN);
х* ~~ булева переменная, характеризующая решение о том, будет ли принят к -я конкурирующая, заявка для выполнения i-го проекта -/ означает, что заявка принята, хл « 0 - в противном случае).
Список 8
t — время от начала выполнения запланированных проектов до текущего момента;
i — номер проекта;
/ - множество всех проектов;
m - номер организации;
M - множество всех организаций;
М, - множество организаций, участвующих в выполнении проекта;
/„ - множество проектов, в которых участвует организация;
Рш(1) — запланированные финансовые средства, которые должны быть получены организацией за весь период от начала выполнения проекта до момента времени ( включительно;
Fim(t) -реально полученные соответствующие средства;
Ft(t) — финансовые средства, которые были запланированы на выполнение проекта;
Fi(t) - средства, реально полученные всеми организациями, участвующими в выполнении проекта;
F m (t ) — финансовые средства, полученные к моменту i ;
Ф(t) — объем выделенных финансовых средств в момент времени t ;
— финансовые средства, выделенные в период t m-Ой организации на проведение работ по i -му проекту;
/р,(t) — выделенные финансовые средства на выполнение i -го проекта;
<pm(t) — финансовые средства, полученные m -ой организацией;
Ft(i) — финансовые средства, выделенные на выполнение i -го проекта до момента t включительно;
F,(t) - запланированные соответствующие средства.
Подо, s мч. 28.04.05г. Формат издания 6tilWlC Бум. Тия,
Объем Усл. Пвч. д. 2Л_ТНРЭЖШ.ЗЮ-_3«к»з126
Отпечатано в ФГУП чЭКСДЛОР» Моекы, 10713?, Орликм вер., д.3, m 207-80-iî
-
Гараев, Яхя Гусан-оглы
-
доктора сельскохозяйственных наук
-
Москва, 2005
-
ВАК 06.01.12
- Математико-географическое моделирование структуры аграрно-промышленного комплекса Татарской АССР.
- ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ РАЗВИТИЯ КОМПЛЕКСНЫХ МЕЛИОРАЦИИ В ТВЕРСКОЙ ОБЛАСТИ
- Проблемы развития и совершенствования регионального агропромышленного комплекса
- Экономико- и социально-географические особенности и проблемы пригородного АПК большого города (на примере Черновицкого пригородного АПК)
- Агропромышленный комплекс Чуйской долины Киргизской ССР: совершенствование структуры и территориальной организации
