Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему
Охрана земель в управлении мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы
ВАК РФ 06.01.02, Мелиорация, рекультивация и охрана земель
Автореферат диссертации по теме "Охрана земель в управлении мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы"
На правах рукописи
САФРОНОВА Татьяна Ивановна
ОХРАНА ЗЕМЕЛЬ В УПРАВЛЕНИЙ МЕЛИОРАТИВНЫМ СОСТОЯНИЕМ РИСОВОЙ ОРОСИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ
Специальность 06.01.02 - мелиорация, рекультивация и охрана
земель
АВТОРЕФЕРАТ диссертаций на соискание ученой степени доктора технических наук
Краснодар -2006
Работа выполнена в ФГОУ ВПО «Кубанский государственный аграрный университет» (КубГАУ)
Научный консультант —
Официальные оппоненты —
доктор технических наук, профессор Кузнецов Евгений Владимирович
доктор технических наук, профессор, академик РАСХН Щедрин Вячеслав Николаевич,
Г ■ '
доктор технических наук, профессор Рекс Леонид Мечеславович,
доктор технических наук, профессор Попов Вячеслав Алексеевич.
Ведущая организация —
ФГОУ ВПО «Новочеркасская государственная мелиоративная академия».
Защита состоится 27 сентября 2006 года в 14— на заседании диссертационного совета Д 220.038.08 при ФГОУ ВПО «Кубанский государственный аграрный университет» по адресу: 350044, г. Краснодар, ул..Калинина, 13, КубГАУ, факультет электрификации, ауд. 4.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО «Кубанский государственный аграрный университет». Автореферат разослан 27 августа 2006 года.
Ученый секретарь диссертационного совета д.т.н., профессор
С В" °ськин
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. Производство риса — одно из основных направлений сельского хозяйства на Кубани. Лимитирующими факторами роста урожайности риса являются мелиоративное состояние почв и дефицит пресной воды. В настоящее время в Краснодарском крае лишь 60,1% площади рисовых оросительных систем находятся в хорошем состоянии, 19,3% — в удовлетворительном, а 20,6% — в неудовлетворительном состоянии по засолению почв и высокому уровню стояния грунтовых вод.
Площади посева риса за последние 15 лет снизились более чем в 2 раза, а потребление воды изменилось незначительно. Необходимость поддержания заданных горизонтов воды на рисовых системах зачастую вступает в противоречие с требованиями экономии оросительной воды. В условиях ухудшения технического состояния гидротехнических сооружений сбросных и оросительных каналов, плохого состояния водоучета это приводит к большим непроизводительным потерям.
Несмотря на принимаемые меры наблюдается устойчивая тенденция к ухудшению экологической обстановки, что свидетельствует о принципиальной невозможности в рамках существующих подходов в природохозяйственной деятельности не только изменить тенденцию развития ситуации, но и стабилизировать ее. Снижение уровня неопределенности, улучшение информационного обеспечения принимаемых решений - один из ключевых моментов управления мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы (РОС). Оно может быть достигнуто за счет повышения надежности и полноты данных мониторинга, проведения дополнительных исследований, направленных на изучение природных связей, развития системы стандартов качества природной среды. Управление развитием природопользования не может осу-
ществляться изолированно, оно неразрывно связано с решением экологических и экономических проблем.
Предлагаемая в диссертации информационная модель основана на системно-когнитивном анализе (СК-анапизе) больших объёмов данных о РОС и выявлении информативных показателей, позволяющих наиболее точно предсказывать интересующие исследователя свойства системы. В модели оценивается влияние каждого из факторов и их комбинированное воздействие на основе внутрисистемных связей.
Наиболее актуальным сегодня в экологических исследованиях является не изучение отдельных частных характеристик процессов, а разработка концептуального подхода к анализу и решению экологической проблемы. В связи с этим необходимо рассмотрение экологических вопросов в общей модели функционирования рисовой оросительной системы.
Поэтому научно-методическое обоснование и создание качественно новой, комплексной автоматизированной системы управления мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы является весьма актуальной в научном плане и значимой для практики задачей.
Таким образом, проблема, решаемая в работе, состоит в повышении урожайности и качества риса при сохранении и улучшении экологии путем создания адаптивной автоматизированной системы управления мелиоративным состоянием РОС.
Исследование базируется на научных и практических результатах видных ученых в области рисоводства, охраны земель, автоматизации управления и системного анализа: С.Ф. Аверьянова, Е.Б. Величко, А.И. Голованова, Г.В. Добровольского, А.Д. Гумба-рова, Е.В. Кузнецова, Е.В. Луценко, А.Ф. Новиковой, Д.С. Орлова, Е.И. Панковой, Н.И. Парфеновой, Ф. И. Перегудова, В.А. Попова,
Л.М. Рекса, Н.М. Решеткиной, Ф.П. Тарасенко, Н.С. Тур, В.М. Шестакова, Б.Б Шумакова и др.
Объектом исследования является мелиоративное состояние рисовой оросительной системы.
Предметом — многофакторные, слабодетерминированные процессы рисовой оросительной системы.
Целью работы является разработка научно обоснованных методов построения автоматизированной системы управления мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы (АСУ РОС) для охраны земель РОС.
Для достижения цели работы поставлены следующие задачи:
1. Разработать систему комплексного подхода к выявлению и исследованию в количественной форме зависимостей между факторами воздействия и состоянием РОС и использовать эти знания для прогнозирования и управления.
2. Сконструировать классификационные и описательные шкалы, а также обучающую выборку, на основе чего осуществить синтез семантической информационной модели РОС. В модели оценить влияние каждого из факторов и их комбинированное воздействие на мелиоративное состояние РОС на основе внутрисистемных связей.
3. Провести анализ семантической информационной модели РОС по информационным портретам состояния рисовой оросительной системы (учтенные значения факторов ранжировать в порядке убывания силы их влияния на переход РОС в данное состояние) и информационным портретам факторов (состояния РОС ранжировать в порядке убывания степени их детерминированности данным значением фактора).
4. Получить количественные зависимости мелиоративного состояния рисовой оросительной системы от природных и антропогенных факторов. Выполнить сравнительный анализ альтерна-
тивных ситуаций, возникающих в процессе планирования и проектирования.
5. Провести кластерно-конструктивный анализ мелиоративного состояния рисовой оросительной системы и факторов, в результате которого выявить состояния, имеющие как сходную, так и несовместимую детерминацию, а также исследовать возможности замены одних управляющих факторов другими, имеющими сходное влияние на переход РОС в будущие состояния.
6. Разработать алгоритм управления мелиоративным состоянием РОС с включением системно-когнитивного анализа непосредственно в цикл управления с тем, чтобы осуществлять периодическую адаптацию и при необходимости пересинтез модели объекта управления.
7. Разработать статистическую оценку мелиоративно-гидрохимической ситуации на РОС, дающую возможность определить вероятность превышения нормы воздействия, для оценки её использования при выработке экологически безопасных мелиоративных мероприятий.
Работа выполнена в рамках темы: "Повышение плодородия деградированных почв и разработка земельно-охранных мероприятий, создание моделей управления устойчивого развития мелиоративных систем" (№ ГР 01200113465).
Методы исследований.
Теоретические: системный анализ, теория информации, принятия решений, распознавания образов, теория активных систем, рефлексивного управления, автоматизированных систем управления, математическая статистика, линейная алгебра.
Экспериментальные: численный эксперимент, измерения внутренней и внешней, дифференциальной и интегральной валидности предложенных моделей.
Научная новизна.
1. Разработана математическая модель мелиоративного состояния рисовой оросительной системы, относящаяся к классу семантических информационных моделей. Для синтеза и исследования данной модели впервые применен системно-когнитивный анализ (СК-анализ), который обеспечивает комплексность почвенных и гидрогеологических исследований при больших размерностях, зашумленности и фрагментарности исходных эмпирических данных.
2. Обоснован подход к управлению мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы с использованием семантической информационной модели, который учитывает внутренние регулирующие механизмы природной среды, возможности ее адаптации к антропогенным воздействиям, направленность почвообразовательных процессов.
3. Предложено рассматривать рисовую оросительную систему как многофакторный слабодетерминированный активный объект управления с использованием подхода к автоматизации системного анализа, основанного не на его максимальной детализации, что традиционно, а на идее его рассмотрения как процесса познания.
4. Обоснована охрана земель в управлении мелиоративным состоянием РОС, включающая методики: 1) ранжирования факторов в порядке убывания силы их воздействия на объект управления; 2) поддержки принятия решений по выбору управляющих факторов на мелиоративное состояние РОС; 3) определения вероятности превышения контролируемых параметров над лимитирующими значениями для экологической безопасности почв.
5. Разработана модель АСУ РОС, позволяющая решать вопросы оптимального планирования режимов орошения в процессе эксплуатации системы, а также вопросы экономии поливной воды,
повышения продуктивности и охраны рисовых почв от деградации.
6. Разработан алгоритм управления мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы с включением системно-когнитивного анализа непосредственно в цикл управления, что позволяет учитывать различные варианты многофакторных управляющих воздействий.
Практическую значимость представляют:
- методология и технологии системно-когнитивного анализа для управления мелиоративным состоянием оросительной системы с целью получения максимальных урожаев риса наивысшего качества и с целью диагностики почв, чтобы на ранней стадии изменений предупреждать их загрязнение и деградацию;
- модель рисовой оросительной системы, обеспечивающая выдачу пользователю информации о состоянии объекта управления, а также об условиях его функционирования;
- система управления на основе информации о значениях параметров, характеризующих РОС (тип почв, содержание гумуса, N. Р, К, водно-физические характеристики почв, технологии выращивания риса и культур севооборотов и др.), а также на основе знания режимов функционирования осуществляет управление РОС. Информационные портреты классов и факторов определяют, на какой элемент объекта нужно подавать управляющие воздействия, то есть определяют последовательность подачи управляющих воздействий;
- системный подход позволяет планировать технологические операции и принимать управленческие решения в условиях неопределенности и многорежимности;
- системно-когнитивный анализ, использование которого обеспечивает создание автоматизированных систем мониторинга,
прогнозирования и управления состоянием многофакторных сла-бодетерминированных активных объектов.
Апробация работы. Основные положения и отдельные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных конференциях "Математика. Компьютер. Образование" (Москва-Пущино, 2001, 2003 г.; Москва-Дубна, 2002, 2004 г.); "Нелинейный мир" (Астрахань, 2000, 2003 г.), Всероссийских конференциях "Наука. Экология. Образование", (Чебоксары, 2001 г.; Новороссийск, 2002, 2005, 2006 г.; Воронеж, 2003 г.), Европейском конгрессе "Женщины в математике" (Волгоград, 2005 г.), на научно-технических советах СКНИИЖ, отчётных ежегодных конференциях КубГАУ (Краснодар, 1995-2006 г).
Основные положения, выносимые на защиту: .,. 1. Теория комплексного управления мелиоративными режимами на РОС для повышения плодородия почв и увеличения урожайности риса с учетом предотвращения и ликвидации засоления и заболачивания земель.
2. Математическая модель рисовой оросительной системы, относящаяся к классу семантических информационных моделей.
3. Подход к управлению мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы с использованием семантической информационной модели, учитывающий внутренние регулирующие механизмы природной среды, возможности ее адаптации к антропогенным воздействиям, направленность почвообразовательных процессов в течение многолетнего периода.
4. Модель АСУ мелиоративным состоянием РОС, позволяющая решать вопросы оптимального планирования режимов орошения в процессе эксплуатации системы, а также вопросы экономии поливной воды, повышения продуктивности и охраны земель.
5. Новый подход к автоматизации системного анализа управления мелиоративным состоянием РОС с использованием систем-
но-когнитивного анализа рефлексивных АСУ активными объектами.
6. Статистическая оценка мелиоративно-гидрохимической ситуации на рисовой оросительной системе.
Основные результаты исследований изложены на 282 страницах диссертационной работы и 65 страницах приложений, опубликованы в 41 печатных работах, в том числе в двух монографиях, 7 рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК, и в 3 патентах на изобретения.
КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
В первой главе "Современное состояние рисовых оросительных систем. Проблемы экологической безопасности и мелиорации почв низовья Кубани" отмечено, что рисовые системы строят главным образом на засоленных землях, для которых характерно низкое естественное плодородие. На Северном Кавказе рис высевают в низовьях реки Кубань - в её дельте и пойме, на бывших Закубанских и Приазовских плавнях.
Рисовые оросительные системы, залитые в течение пяти месяцев на большей их площади, вызывают в этот период региональное поднятие уровня грунтовых вод.
Бесспорное признание затопления ведущим фактором в нео-генезе почв рисовых полей обусловило большой научно-практический интерес к изучению влияния окислительно-восстановительных условий на развитие почвенных процессов.
По материалам первой главы сделаны выводы о том, что несмотря на все разнообразие переувлажненных почв РОС, их объединяет ряд общих черт. Рисовые почвы всегда имеют признаки протекания в них процессов оглеения и слитизации.
В связи с изложенным необходим поиск интегральных оценок режимов функционирования рисовой оросительной системы с
учетом охраны почв и водных объектов. Такие оценки могут быть получены в результате агроэкологического мониторинга системы многолетних сопряженных наблюдений и экспериментов.
Проблемы экологической безопасности и мелиорации почв низовья Кубани следует решать с использованием критериев и оценок качества состояния РОС. В первой главе сформулированы задачи для выполнения цели работы.
Во второй главе "Построение системной теории информации для обоснования мероприятий по охране земель и водных объектов рисовых оросительных систем" разработано системно-информационное обоснование мелиоративных мероприятий на РОС.
В диссертационной работе использованы многолетние наблюдения за солевым составом и уровнем грунтовых вод на РОС АО "Черноерковское" Славянского района Краснодарского края.
Мелиоративное состояние РОС рассматривается с точки зрения, принятой в теории и практике автоматизированных систем управления (АСУ). Влияние факторов различной природы на состояние РОС изучено пока недостаточно для того, чтобы осуществлять управление на уровне современных требований к его качеству. Такие исследования даже в принципе не могут быть осуществлены на основе проведения каких-либо экспериментов или испытаний, проводимых с реальным объектом управления, т.е. с рисовой оросительной системой. Поэтому предлагается идея сделать это путем исследования поведения РОС на основе ретроспективных эмпирических данных, накопленных в результате мониторинга в условиях реальной эксплуатации оросительной системы. На основе анализа этих данных предлагается осуществить синтез математической модели РОС и эту модель включить в управляющий алгоритм рисовой оросительной системы.
В работе РОС рассматривается как сложный динамический комплекс, функционирующий и развивающийся в условиях многих видов неопределённостей.
Как управляемая система в категориях и понятиях прикладной кибернетики, рисовая оросительная система относится к большим сложным динамическим системам, т. к. отличается разветвленной структурой с большим количеством взаимосвязанных и взаимодействующих элементов.
Концепция решения проблемы состоит в следующем: данные мониторинга МиУГВ по оросительной системе АО "Черноер-ковское" за достаточно длительный период с 1983 по 2003 годы представляются в сопоставимом виде в единой форме (формы разрабатываются впервые), обеспечивающей применение методологии, технологии и программного инструментария системно-когнитивного анализа.
В третьей главе "Системно — когнитивный анализ как метод решения проблем экологической безопасности и мелиорации почв низовья Кубани" реализовано решение поставленной проблемы путем применения СК-анализа.
Метод является непараметрическим, позволяет сопоставимо обрабатывать тысячи градаций значений факторов и состояний объекта управления при неполных (фрагментированных), зашум-ленных данных различной природы. Мелиоративную систему мы рассматриваем как рефлексивную систему управления. Новизна теории рефлексивных автоматизированных систем управления (РАСУ) по сравнению с классической теорией состоит в том, что в классической теории активной стороной является только управляющая система, а объект управления рассматривается как пассивный объект управляющих воздействий, в РАСУ же объект управления также является активной стороной, так как он стремится к своим целям, или аттракторным состояниям, которые в
общем случае не совпадают с целями управления, активно отражает как управляющие воздействия, так и окружающую среду (мелиоративное состояние почв, дефицит пресной воды). В качестве количественной меры взаимосвязи факторов и будущих состояний объекта управления в СК-анализе используется количество информации. Основной формой первичного обобщения эмпирической информации в модели является матрица абсолютных частот. В этой матрице строки соответствуют факторам (естественным и антропогенным), столбцы - целевым и нежелательным состояниям МиУГВ рисовой оросительной системы, а на их пересечении приведено количество наблюдения фактов (по данным обучающей выборки), когда действовал некоторый ¡-й фактор и объект управления перешел в некоторое .¡-е состояние. Непосредственно на основе матрицы абсолютных частот с использованием системного обобщения формулы Харкевича рассчитывается матрица информативностей (таблица 1). Данная матрица представляет собой основу содержательной информационной модели предметной области. Количество информации в ¡-м факторе о наступлении ^го состояния объекта управления (ОУ) является статистической мерой их связи и количественной мерой влияния данного фактора на переход ОУ в данное состояние. Весовые коэффициенты матрицы информативностей непосредственно определяют, какое количество информации система управления получает о наступлении события: "объект управления перейдет в состояние" из сообщения: "на объект управления действует ¡-й фактор". Когда количество информации 1ц>0 — ¡-й фактор способствует переходу объекта управления в ,)*-е состояние, когда 1,}<0 - препятствует этому переходу, когда же 1у=0 - никак не влияет на это. Принципиально важно, что весовые коэффициенты не определяются экспертами обычным неформализуемым способом, а рассчитываются непосредственно на основе эмпирических данных. Таким образом,
Таблица 1 - Матрица информативностей
Атрибуты Классы - будущие состояния объекта управления Средняя детерминирующая мощность фактора
Целевые состояния Нежелательные состояния
1 1
Факторы, характеризующие текущее и прошлые состояния объекта управления, в т.ч. его рефлексивность —
г "Л?.1?» г 1Т1 Ы >1 и Iг "-•ЕЕ"» / _ ш Г __ '-> . « 2 _ ... 1
1ч 1 ЬО§2 и Ж Е^-Е"» 1-1 >1 2Х-2Х .-1 /.1
•**
Управляющие факторы системы управления 1 Е^-Е^ <-1 ш ^-ЕЕ*"« Е^ -Е^ 1-1 ¡т1
Факторы, характеризующие прошлые, текущее и прогнозируемые состояния окружающей среды к и ш ^•ЕЕЧ ,.1 /.1 м Г 2Х-Е*« »-1 м
—
Средняя детерминированность будущих состояний АОУ а 1 ?<1 I) Т-Т—1
1
Е>*
м
,-г=1-
- среднее значение коорди-нет вектора класса, М - количество факторов.
ср - коэффициент эмерд-жснтноста Хартли.
Ьог1Ы
- среднее значение координат вектора фактора, V/ - количество классов (будущих состояний АОУ>.
Ч- коэффициент эмерд-жентности Хархевича,
/= Л. ТУ/
- средняя информативность признаков по матрице информативностей.
Н - мера уровня системности предметной области в рамках СТИ
разработанная семантическая информационная модель СК-анализа позволяет непосредственно на основе эмпирических данных рассчитать, какое количество информации содержится в любом событии о любом другом событии. Этот момент является ключевым для данной работы, т.к. конкретно показывает возможность числовой обработки в СК-анализе как числовой, так и нечисловой информации. Проведенная оценка достоверности семантической информационной модели показала, что она составила 94,6%. На основе анализа матрицы информативностей можно оценить влияние каждого из факторов и их комбинированное воздействие на основе внутрисистемных связей. Прямые рассуждения (то есть оценка состояния РОС под воздействием определенных факторов) позволяют прогнозировать степень достоверности наступления события по действующим факторам, а обратные - по заданному состоянию восстановить степень необходимости и нежелательности каждого фактора для наступления этого состояния. Следовательно, предложенная модель дает возможность принимать решения по выбору управляющих воздействий на активный объект управления, то есть РОС, оптимальных для перевода его в намеченное состояние.
В четвертой главе "Постановка задачи прогноза поведения рисовой оросительной системы" выполнена когнитивная структуризация и формализация предметной области, сконструированы классификационные и описательные шкалы и градации.
В классификационных шкалах собраны показатели мелиоративного кадастра орошаемых площадей: площади орошаемых земель (га) с разной глубиной залегания УГВ в интервалах, с разной минерализацией грунтовых вод в интервалах, с разной степенью засоленности почв в слое 0 — 100 см, с разной степенью солонце-ватости, а также указана урожайность риса (ц\га) по годам. Эта
информация характеризует состояния активного объекта управления, т.е. следствия влияния факторов на объект управления.
Описательные шкалы содержат факторы и их градации (значения факторов), позволяющие описать причины, влияющие на поведение объекта управления. Управляющая система характеризуется технологическими факторами: посевной площадью риса (га), подачей воды на полив риса по различным каналам, использованием повторных вод (млн м3), сбросом с рисовых площадей за пределы системы (тыс. м ) и т.п. С помощью этих факторов оказывается управляющее воздействие на активный объект управления. Следует отметить, что различные состояния ОУ обладают различной степенью обусловленности, т.е. в различной степени детерминированы факторами: некоторые слабо зависят от учтенных факторов, другие определяются ими практически однозначно. В СК-анализе реализовано несколько итерационных алгоритмов корректного удаления малозначимых факторов и слабодетермини-рованных состояний ОУ. Составлена обучающая выборка, исключены наиболее вероятные артефакты.
Намеченный подход даёт возможность оценить с достаточной степенью достоверности, которая измеряется в СК-анализе, направленность процессов, происходящих на рисовой оросительной системе и, следовательно, планировать обоснованные решения по управлению РОС.
В главе пятой "Синтез и исследование семантической информационной модели рисовой оросительной системы" на этапе оптимизации семантической информационной модели осуществляется:
1. Ранжирование всех факторов по средней силе их влияния на переход РОС в те или иные состояния.
2. Исключение из модели РОС тех факторов, которые несущественно влияют на её поведение (Парето-оптимизация).
В таблице 2 приведен отчет о степени влияния градации факторов (всего 88) на поведение РОС (фрагмент).
Таблица 2 - Градации описательных шкал (значения факторов) в
порядке убывания средней силы влияния на поведение __оросительной системы (фрагмент)_
№ Код Наименование описательной шкапы и градации Среднее количество информации
Шк Гр в битах Наростающий итог, %
1 22 154 Сброс с рисовых площадей за пределы системы (тыс.куб.м): факт. -{57.44,60.90} 0.521 0.363
2 33 229 Среднемесячные расходы воды канала CMC: I ■ (м.куб/с):У.-{9.74, 11.60}. 0.521 0.726
3 82 571 Площади ПАОС с недопустимыми УГВ и засолением (га).-{162.29,208.71} 0.521 1.815
4 16 110 Подача воды на орошение (млн.м.куб): факт. -{71.18, 74.69} 0.479 2.149
Построена Парето-диаграмма ценности факторов.
Если рассматривается некоторое определенное состояние РОС, то выбор управляющих воздействий для фактического применения производится из списка, в котором все возможные управляющие воздействия расположены в порядке убывания их влияния на перевод активного объекта управления, то есть РОС, в данное состояние. Такой список называется информационным портретом состояния РОС.
Информационный портрет класса отражает систему его детерминации. В начале информационного портрета класса идут факторы, оказывающие положительное влияние на переход объекта управления в заданное состояние, затем факторы, не оказыва-щие на это существенного влияния, и далее факторы, препятствующие переходу объекта управления в это состояние (в порядке возрастания силы препятствования) (таблица 3).
Причина снижения урожайности риса при слабой фильтрации в почвогрунтах под ним - недостаточный вынос вредных со-
лей и соединений из корнеобитаемого слоя. В этих условиях разложение органического вещества в анаэробных условиях приводит к оглеению почвы, продуцированию ядовитого сероводорода, потерям азота. Из таблицы 3 видно, что низкая урожайность риса обусловлена максимальными выпавшими осадками за август и сентябрь, а также сравнительно низкими объемами воды на орошение и очень низким среднемесячным уровнем воды в канале СМС-1 в июне. Именно такая ситуация с осадками по Славянской метеостанции сложилась в 1996 году и урожайность риса в этот год была низкой
Сильные затяжные дожди в сентябре месяце задерживали просыхание чеков. Неблагоприятные условия в период уборки вызвали значительные потери урожая.
Таблица 3 - Результаты исследования воздействия факторов на минимальную урожайность риса (32.60 - 35.47) ц/га
I М |Код | Наименования 1Инфор-|Инфор-|
I n/п I приа| ОБОШ1Е1ШЫХ и парвичных признаков I и.т-ть! маг-Tt. |
I |мака| | Бит. | % |
|---------------------—------------- ■ . ... ..........I
I 1 9 ВЫПАВВИЕ МЕСЯЧНЫЕ ОСАДКИ (ММ) ЗА ВЕГЕТАЦИЮ ПО СЛАВЯНСКОЙ ККТЕОСТА [
I «3 -(189.57, 221.00)................................................ 3.038 S2.31I
I 2 10 ВЫПАВШИЕ МЕСЯЧНЫЕ ОСАДКИ <М4> SA ВЕГЕТАЦИЯ ПО СЛАВЯНСКОЙ МЕТЕОСТА |
I 10 -(175.37, ....................................................... 3.038 S2.31I
I 3 16 ПОДАЧА ВОД» НА ОРОШЕНИЕ (МЛН.М.КУБ) 1 «АКТ |
I 10В -(«<.17, 67.68).................................................. З.ОЭв 52.311
I 4 25 ОРОСИТЕЛЬНАЯ НОРМА (ТЫС.М.КУБ/ГА) ; ПЛАН I
I 170 -(16.33, 16.62).................................................. З.ОЭв 52.311
I S <6 СРЕДНЕМЕСЯЧНЫЕ УРОВНИ ВОДЫ КАНАЛА CMC : I (М) : VI |
I 317 -(0.50, 0.62).................................................... З.ОЗв 52.311
I 6 12 ПОСЕВНАЯ ПЛОЩАДЬ РИСА (ГА) |
I 79 -(2509.43, 2667.вб).............................................. 1.874 32.26)
I 7 13 СУМ.ЗАБОР ВОДЫ ИЗ ИСТ.ОРОВ. НА С/Х УГОДИЯ АО "ЧЕРНОЕРКОВСКОЕ" (МЛ |
I 87 -(83.21, 86.89).................................................. 1.874 32.261
В работе составлены также информационные портреты факторов, оказывающих наиболее сильное влияние на состояние оросительной системы и урожайность риса. Информационные портреты факторов - это списки классов, ранжированных в порядке убывания силы влияния данного фактора на переход РОС в состояния, соответствующие определенным классам, (таблица 4)
Таблица 4 - Влияние внутрихозяйственной сети оросительных каналов на состояние рисовой оросительной системы и урожайность риса. Код: 86(597) Градация: -{1379.16, 1389.81}
1 N (Код 1п/п кд♦ 1 к лес Н а и к • О 9 ■ р к о • • н и я аапоанаванкя |Инфор-|Инфор-| |нат-ть|мат-ть| | Бит. | % [
\ 1 9 пл орощ »ем (га! О УГВ 1.0 i 1.5 (м)-(313,71, 502.43)..... 1 564 26 »31
i 2 30 Пл opon а ем <г*> о УГВ Э.О i S.0 (м) >(291,71, 353.43)..... 1 564 36 93|
i з 37 Пл орош «ем <га) с минерализацией гр.вод 1.0 s-{571,00, 995 00) 1 411 24 30|
| 4 48 Пл ор ota авм (га) с минерализацией гр.вод > 3.-{4586.43, 5079 71) 1 411 24 301
i s 17 Пл ором »«ы (га) с УГВ 1.5 S 2.0 (м)-<1280.71, 1908.57)... 1 288 22 17|
1 € 15 пл орож а ем (га) с УГВ 1.S ! 2.0 (м)-{25.00/ 652.86)...... 0 961 16 S51
1 7 28 Пл орош эвм (га) о УГВ 2.0 : 3.0 (м)-(4172.00, 4859.00)... 0 961 16 55|
1 в 35 ПЛ opon 9 ем (га) с УГВ Э.О : 5.0 (м)-(600.29, 662.00)..... 0 837 14 421
1 9 25 Пл opon аом (га) с УГВ 2.0 : 3.0 (м)-(2111.00, 2798.00)... 0 619 10 651
1 10 10 Пл орон 1«М (га) с УГВ 1.0 : 1.5 <м)-{502.43, 691.14)..... 0 609 10 49|
1 11 56 Урожайн остъ риса то АО ■Черноерковвкое" (ц/га) - ( 49. 03, 52.70) 0 597 10 291
Из таблицы 4 видно, что очень малая внутрихозяйственная сеть оросительных каналов приводит к уменьшению площадей АО "Черноерковское" с УГВ 1,0 до 1,5 м; от 3,0 до 5,0 м и с минерализацией от 1,0 до 3,0 г/л и к увеличению площадей с минерализацией более 3,0 г/л. Пример графических форм информационных портретов представлен на рисунке 1.
Прогнозирование состояния РОС с помощью семантической информационной модели СК-анапиза осуществляется следующим образом:
1. Собирается информация о мелиоративном состоянии РОС за длительный промежуток времени (площади орошаемых земель с определенной минерализацией и уровнем грунтовых вод; управляющая система характеризуется технологическими факторами, с помощью которых она оказывает управляющее воздействие на РОС; природные факторы также оказывают воздействие на АОУ).
2. С помощью матрицы информативностей для состояний рисовой оросительной системы подсчитывается суммарное количество информации, содержащейся по всей системе факторов о наступлении этого состояния.
3. Все состояния РОС ранжируются в порядке убывания количества информации об их осуществлении.
ПРОФИЛЬ ПРИЗНАКА [33]-СРЕДНЕМЕСЯЧНЫЕ РАСХОДЫ ВОДЫ КАНАЛА СМС
Рисунок 1 — Информационный портрет признака - среднемесячный расход воды канала СМС-1 (май месяц)
Этот ранжированный список состояний РОС и представляет собой первичный результат прогнозирования. Все эти операции осуществляются автоматически с использованием программного инструментария СК-анализа. Информацию, содержащуюся в информационных портретах факторов, можно представить в графической форме в виде графиков функций влияния (рис. 2).
Вид функции на рисунке 2 позволяет сформулировать гипотезу, что существует определенная температура воздуха в августе (около 22 — 23 С°), при которой площадь орошаемых земель с УГВ 1,0 — 1,5 м достигает максимума. При более высокой и особенно более низкой температуре эта площадь уменьшается за счет изменения уровня грунтовых вод в большую сторону.
Составленная семантическая модель рисовой оросительной системы позволяет на основе эмпирических данных выявить вид причинно-следственных зависимостей в предметной области, но ничего не говорит о том, почему они имеют именно такой вид.
на площадь орошаемых земель с УГВ от 1.0 - 1.5 м
а не какой-либо иной, т.е. не объясняет их. Но это нисколько не мешает успешно использовать в практике управления знание причинно-следственных зависимостей между входными воздействиями и реакцией на них объекта управления, даже если интерпретация этих зависимостей вообще отсутствует.
При выборе управляющего воздействия часто возникает вопрос о замене одних управляющих факторов другими, имеющими сходное влияние на перевод ОУ в данное состояние, но более доступных по цене или другим причинам. Кластерный анализ факторов позволяет решить эту задачу: при сложности применения не-
который управляющий фактор можно заменить другим более доступным фактором из того же кластера.
Как показано в главе 2, предлагаемая математическая модель рисовой оросительной системы эффективно учитывает все взаимосвязи между отдельными природными и антропогенными факторами, влияющими на качественное состояние земель и урожай риса. Подсистема выработки управляющих воздействий в модели основана на алгоритмах распознавания образов, а концептуальной и методологической основой управления РОС служат известные ! процедуры кластерного анализа.
На рисунке 3 приведен фрагмент матрицы сходства классов в наглядной графической форме семантической сети. Толщина линии связи соответствует уровню сходства. Показаны отношения сходства и различия только с силой связи > 20%.
2И - СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕТЬ КЛАССОВ
Рисунок 3 - Графическое отображение результатов кластерно-конструктивного анализа классов в форме семантической сети
Из семантической сети классов РОС АО "Черноерковское" (рис. 3) видно, что на урожай риса существенно влияет засоление почв. Повышенная концентрация солей в почвенном растворе токсически действует на растения риса. Соли создают высокое осмотическое давление почвенного раствора и вода из почвы не поступает в корневую систему растений. Чем больше содержится солей в почвенном растворе, тем выше осмотическое давление. Максимальная урожайность риса (код 56 по классификационной шкале) определяется большими площадями орошаемых земель с минерализацией грунтовых вод от 1 до 3 г/л (код 42) и малыми площадями с минерализацией более 3 г/л (код 43).
На сильнозасоленных почвах осмотическое давление концентрированного почвенного раствора может превышать сосущую силу семян, тогда семена не впитывают влагу. Высокая концентрация солей в почвенном растворе отрицательно влияет и на фотосинтез растений. Соли затрудняют общее дыхание растений, препятствуют протеканию фотосинтеза и задерживается рост и развитие растений риса, резко снижается продуктивная кустистость и увеличивается пустозерность метелок, что ведет к снижению его урожайности. Этот вывод подтверждают данные мониторинга на стационарных площадках РОС.
Результаты кластерно-конструктивного анализа совпадают с мнением специалистов-мелиораторов о том, что оптимальная глубина залегания УГВ на РОС зависит от степени засоления почв и грунтовых вод, водно-физических свойств почв, сезона года и на посевах риса находится у поверхности земли.
В осенне-зимний период грунтовые воды должны быть расположены на глубине 1,7 — 2 м от поверхности земли. Такая динамика УГВ обеспечивает в вегетационный период ирригационно-полугидроморфный режим корнеобитаемой зоны почв, при котором растения используют грунтовые воды на субирригацию, а в
осенне-зимний период — создают благоприятные условия для протекания необходимых микробиологических процессов. Плодородие почв и урожайность риса повышаются.
Детально увидеть структуру каждой линии связи в семантической сети классов позволяют когнитивные диаграммы классов. Слева и справа на когнитивной диаграмме классов расположены информационные портреты классов. На каждом портрете факторы ранжированы сверху вниз в порядке убывания силы влияния на переход объекта управления в состояние, соответствующее данному классу. Факторы правого и левого портретов соединены линиями, толщина которых соответствует величине вклада. В когнитивной диаграмме факторов справа и слева расположены информационные (семантические) портреты факторов, в которых классы распознавания, соответствующие состояниям объекта управления, ранжированы в порядке убывания силы влияния на переход в них объекта управления под действием данного фактора. Эти диаграммы не приводятся из-за ограниченного объема автореферата.
Нелокальный нейрон представляет собой состояние объекта управления с изображением наиболее сильно влияющих на него факторов с указанием силы и направления (способствует-препятствует) их влияния (рисунок 4). Нейронная сеть представляет собой совокупность взаимосвязанных нейронов, т.е. отражает систему детерминации не одного, а нескольких состояний объекта управления, соответствующих нейронам. В верхней строке нейронной сети отмечены нейроны, характеризующие состояние рисовой оросительной системы. Расшифровка кодов производится по классификационным шкалам. В нижней строке - факторы, формирующие мелиоративную обстановку. Расшифровка кодов -по описательным шкалам. Нелокальная нейронная сеть является системой нелокальных нейронов, обладающей качественно новыми (системными, эмерджентными) свойствами, не сводящимися к
сумме свойств нейронов. В такой сети поведение нейронов определяется как их собственными свойствами и поступающими на них входными сигналами, так и свойствами нейронной сети в целом.
Процесс накопления питательных элементов в почве рисовых
Рисунок 4—Графическое изображение системы детерминации состояния: "Площадь орошаемых земель с УГВ 1,5-2,0 м максимальна"
полей зависит от мелиоративного состояния полей (влажности, дренированности, УГВ в вегетационный период и в осенне-зимний) и от климатических факторов. При нарушении воздушного режима в почве понижается окислительный потенциал, фильтрация воды вызывает перерасход поливной воды, заболачивание и засоление участков, расположенных в понижениях. Перечисленные процессы являются примерами системного проявления эффектов. Так и поведение нейронов в нелокальной нейронной сети
согласовано друг с другом не только за счет прямого и опосредованного синаптнческого взаимодействия (как в традиционных нейронных сетях), но и за счет общего информационного поля весовых коэффициентов всех нейронов в данной сети.
Классическая когнитивная карта представляет собой нейрон, соответствующий некоторому состоянию объекта управления с рецепторами, каждый из которых соответствует фактору, в определенной степени способствующему или препятствующему переходу объекта в это состояние. Рецепторы соединены связями как с нейроном, так и друг с другом. Связи рецепторов с нейроном отражают силу и направление влияния факторов, а связи рецепторов друг с другом, отображаемые в форме семантической сети факторов, - сходство и различие между рецепторами по характеру их влияния на объект управления. Таким образом, классическая когнитивная карта представляет собой нейрон с семантической сетью факторов, изображенных на одной диаграмме (рис. 5).
Из когнитивной карты рисунка видно, что состояние РОС АО "Черноерковское" оросительной системы: "Площадь орошаемых земель с УГВ 1,5 — 2,0 м максимальна" детерминируется градациями факторов с кодами: 20, 24 и 49, которые коррелируют друг с другом, а переходу системы в это состояние препятствуют факторы с кодами: 17 и 563, которые также коррелируют друг с другом. Наименования этих факторов приведены в модели нелокального нейрона на рисунке 4.
В работе получена также обобщенная (интегральная) когнитивная карта - объединение несколько классических когнитивных карт на одной диаграмме с изображенными на ней связями между нейронами в форме семантической сети классов. Предложенный в диссертации метод обеспечивает построение любого подмножества многоуровневой семантической информационной модели с заданными или выбираемыми по заданным критериям рецепторами
и нейронами в форме классических и обобщенных когнитивных карт.
ИНТЕГРАЛЬНАЯ когнитивная КАРТА: ЗАДАНИЕ N 1 ( СЕМАНТИЧЕСКИЕ СЕТИ НЕЙРОНОВ И РЕЦЕПТОРОВ С НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ ) ИЫы НЕЙРОНОВ (классов); 11, 56>
¡Кобм РЕЦЕПТОРОВ (факторов): 11. 616> _
[Гсбязь - сбязь <0: ' Вес связи - толщина линии, показаны =>1|
Рисунок 5 - Классическая когнитивная карта, отражающая систему детерминации состояния: "Площадь орошаемых земель с УГВ 1,5 - 2,0 м максимальна" По интегрально-когнитивным картам можно проследить изменение свойств и режимов почв в пределах РОС и научно обосновать управление водным режимом для роста урожайности и поддержки оптимальных экологических условий.
В шестой главе "Исследование мелиоративного состояния земель рисовой оросительной системы" предлагается статистический подход к оценке экологической обстановки.
Постановка задачи состоит в следующем: имея ряд локальных оценок Ъг, ... качества почвы, полученных по данным
наблюдений в характерных точках на определенный момент времени, а также зная нормативную границу Zнopы (интервалы изменения гнор„), требуется с заданной доверительной вероятностью у оценить вероятность Р(2 < ZHOpM) соблюдения нормативного качества почв.
Численные значения нижней доверительной границы Рп= определяются при помощи таблицы коэффициента Я,
которая составляется для установленного значения У. Величина
Р„, зависящая от трёх переменных У, N и п, является непараметрической статистической оценкой степени соответствия почв нормативным условиям.
Практическая полезность такой характеристики определяется тем, что по величине Рп можно непосредственно сравнивать состояние почв различных участков в различные периоды времени (чем больше Рп, тем качество почв лучше). Кроме того, по своему определению величина Р„ равна относительной части почвенного участка, загрязнённость которой не выходит за пределы класса качества].
Вероятность события, состоящего в том, что качество почвы по данным случайной выборки окажется не хуже заданного класса 3, может быть использована в комплексных (интегральных) оценках качества используемой территории. Интегральные оценки, имеющие смысл «трудности выполнения требований к качеству геообъектов», трактуются с вероятностной точки зрения как обобщенная мера экологического риска антропогенной деятельности в системе «природа-общество».
Рассмотрим способ построения частотной оценки ^трудности достижения требуемого качества мелиоративного состояния РОС по ] -му показателю качества. Частная оценка может быть интерпретирована как степень несоответствия достигнутого каче-
ства и предъявленного нормативного требования. Пусть А - событие, состоящее в том, что не выполнено требование к интегральному качеству, а - событие, состоящее в том, что не выполнено требование к качеству по] -му показателю. Тогда Р(А/¿?,) — вероятность невыполнения требований к качеству мелиоративного состояния при условии, что требования по ] - му показателю выполнены. Событию А!В} соответствует неопределенность (энтропия информации) равная /я[/>(Л/.е/)] = 1п[1/Р(/1/Я;)] , а противоположному событию л/В) - информационная оценка
-\п[Р(А/в])\=\п{\1\ - Р{А/~В})] = 1п[1/(1 - dJ)] = /(</,) Составленная характеристика может быть использована в роли коэффициента линейной целевой функции типа обобщенных затрат оптимизационной модели РОС.
Разработанная методика позволяет получить оценки мелиоративного состояния РОС в порядковой шкале, которые могут трактоваться как обобщенная мера степени риска не достижения требуемого качества на основе сопоставления значений отдельных показателей качества и нормированных ограничений.
КГМГУ на территории АО "Черноерковское" Славянского района организовало и вело наблюдения за водно-солевым режимом на семи стационарных площадках с 1977 по 1990 гг. В архиве КГМГУ имеются паспорта этих площадок и данные наблюдений уровня грунтовых вод и содержания солей по интервалам почвог-рунтов за период с 1977 по 1984 г.г. На основании проведенных исследований были составлены рекомендации производству. В связи с низким природным плодородием, низким содержанием гумуса рекомендуется внесение 80 т/га навоза.
Так как на РОС уровни грунтовых вод низкие, то в цель наших исследований входила разработка интегральных характери-
стик загрязненности почвы для обоснования комплекса мер по экологической безопасности внесения больших доз навоза.
Решение данной задачи возможно методами биотестирования, которые позволяют получить интегральную характеристику независимо от состава загрязняющих веществ с помощью биотестов, т.е. откликов растений на содержание токсикантов в почве. В наших исследованиях мы использовали новый тест-объект для России.
В седьмой главе "Разработка автоматизированной системы управления мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы" реализовано включение СК - анализа в цикл управления и приведен алгоритм АСУ РОС.
Рисовые оросительные системы должны не только обеспечить максимальный урожай, но и реализовать все необходимые экологические (природоохранные) функции. Отсюда многокрите-риальность математических моделей. Наилучший в экономическом смысле вариант параметров и режимов функционирования системы почти никогда не соответствует наиболее благоприятному экологическому состоянию, а такое состояние обычно не обеспечивает приемлемый хозяйственный уровень. Поэтому ищется компромиссный вариант развития и функционирования водно-хозяйственной системы и, в частности, РОС.
В работах А.И. Голованова и И.П. Айдарова показано, что вопросы управления почвенным плодородием носят строго зональный характер. Поэтому состав контролируемых показателей хозяйственной деятельности, необходимых для управления, неодинаков в различных зонах и определяется моделью управления. Важной предпосылкой для получения высокой и устойчивой урожайности при экономном использовании ресурсов и обеспечении воспроизводства почвенного плодородия является учет конкретных условий и обстановки. Такой учет обеспечивают рассмотрен-
ные в работе методики системно-когнитивного анализа. Цели системы более высокого уровня являются приоритетными и учитываются при определении целей низкого уровня иерархии.
В кибернетике для реализации оперативного управления сложными стохастическими экологическими системами применяют системный подход. В управлении системный подход основывается на том, что любая управляемая система представляет собой динамическое целое. Такой подход дает возможность на основе вводимой информации оценивать состояние системы, определять текущее положение динамических характеристик целевой функции системы по отношению к критериям управления, прогнозировать состояние РОС (особенно тех показателей, которые определяют плодородие почв), планировать оптимальные управляющие воздействия (в нашем случае — поливы, ремонтно-эксплуатационпые работы, удобрения, севообороты) для поддержания системы в рамках оптимума и планировать распределение ресурсов при их дефиците между объектами (чеками, картами), минимизировать побочные отрицательные воздействия на окружающую среду. То есть системный подход позволяет планировать технологические операции и принимать оперативные управленческие решения в условиях неопределенности.
Цель применения АСУ - перевод РОС в определённое (целевое) состояние с заранее заданными свойствами, а также повышение качества функционирования самой АСУ (синтез новых моделей и их адаптация).
При этом по результатам кластерно-конструктивного анализа производится выбор наиболее рациональных технологических приемов возделывания риса (режим затопления, внесение удобрений, обработка почвы, защита от вредителей).
Составленная модель рисовой оросительной системы обеспечивает выдачу пользователю информации о состоянии объекта
управления, а также об условиях его функционирования. Данные модели непрерывно обновляются, а выходная информация содержит прогноз состояния РОС при различных сценариях воздействия природных и антропогенных факторов.
Подсистема реализации управляющих воздействий осуществляет выбранное технологическое воздействие на объект управления.
АСУ активными объектами (РАСУ АО) является обобщением АСУ на случай, когда сложная система является активной, т.е. имеет собственные цели, которые в общем случае не совпадают с целями управляющей системы. Из этого обстоятельства следует, что активный объект управления (АОУ) имеет собственную модель себя и своей окружающей среды, включая и управляющую систему, как один из ее элементов.
Активные объекты развиваются путем чередования этапов принятия и реализации решений, то есть бифуркационных и детерминистских состояний. На бифуркационных этапах определяются закономерности, задающие поведение системы на детерминистских этапах. В точках бифуркации система изменяется качественно (революционно), а на детерминистских этапах - лишь количественно (эволюционно). В цикле управления выращиванием риса, имеющем годичную продолжительность, перед севом принимается решение по выбору агротехнологий, это решение реализуется до вызревания, после вызревания в предуборочный период - другие решения, в зимний период - другие.
Сложность управления активными объектами состоит в том, что модель периодически теряет адекватность после качественного изменения объекта управления. Решение этих задач с помощью стандартных методов наталкивается на ряд сложностей, причины которых - в специфике объекта РОС как объекта управления, а именно - в слабой детерминированности и многофакторности.
Идея решения проблемы состоит в том, чтобы осуществлять периодически синтез модели управления В работе предлагается включить СК-анализ непосредственно в цикл управления.
Такой подход обеспечит выявление информационных зависимостей между факторами различной природы и будущими состояниями объекта управления, то есть позволит осуществить синтез содержательной информационной модели, а фактически -осуществить синтез АСУ.
Приводим управляющий алгоритм модели рисовой оросительной системы:
I, Формализация предметной области: разработка описательных и классификационных шкал и градаций, необходимых для формализованного описания рисовой оросительной системы. Описательные шкалы содержат факторы различной природы, влияющие на поведение АОУ, то есть РОС, а классификационные - все его состояния.
Отметим некоторые факторы, влияющие на поведение РОС:
— природные —среднемесячные температуры, осадки;
— антропогенные - площади орошения, тыс. га (рисовые севообороты, овощные и кормовые севообороты), коэффициент земельного использования, водопотребление, млн. м3 /год (в том числе на сбросной воде), средняя оросительная норма, м3/га (рисовые севообороты, овощные и кормовые севообороты), коэффициент полезного действия системы, типы рисовых карт и их процентное соотношение, протяженность оросительной и сбросной сети, м3/га (магистральный канал и межхозяйственная сеть, внутрихозяйственная сеть), объем планировки, м3/га.
Для классификационных шкал можно использовать разработанные во ВНИИриса критерии оценки мелиоративного состояния почв (МСП), а также оценки, полученные по методике главы 6.
II. Формирование обучающей выборки: на вход системы вводим ретроспективную эмпирическую информацию о фактическом состоянии среды и объекта управления, а также вариантах управляющих воздействий. В результате формируется обучающая выборка.
III. Обучающая выборка обрабатывается обучающим алгоритмом, на основе чего им формируются решающие правила (обобщенные образы состояний АОУ, отражающие весь спектр возможных состояний объекта управления), а также определяется ценность факторов для решения задач подсистем идентификации, мониторинга, прогнозирования и выработки управляющих воздействий. Управляющие воздействия сформулированы по разработанным агромелиоративным требованиям к технически совершенной рисовой системе.
После наклёвывания семян риса и прекращения увлажнительных поливов дренаж рисовой системы должен понизить уровень грунтовых вод на глубину 40 - 50 см за 5 - 6 суток. В этом случае создаётся наиболее благоприятное сочетание в почве влаги, воздуха и тепла для получения дружных всходов заданной густоты. Оросительная сеть рисовой системы должна обеспечить затопление рисового чека не более, чем за 20 — 24 часа, каждой отдельной карты - за 3 суток, а всей системы в целом за 14 - 18 суток. В этом случае создаются благоприятные условия для исключения сезонного (ирригационного) засоления и заболачивания почв и существенной экономии воды.
Через 40 - 60 суток после окончания оросительного сезона и до начала следующего для создания благоприятного окислительно-восстановительного режима и восстановления плодородия длительно затопленной почвы дренаж должен поддерживать грунтовые воды на глубине не менее 1,5 м.
IV. Факторы, не имеющие особой прогностической ценности, корректным способом удаляются из модели. Данный процесс осуществляется с помощью итерационных алгоритмов.
V. Верификация модели выполняется после ее адаптации или пересинтеза. Для этого обучающая выборка копируется в распознаваемую и осуществляется ее автоматическая классификация (в режиме распознавания). Затем рассчитывается так называемая внутренняя дифференциальная и интегральная валидность, являющиеся детализированной и обобщающей характеристиками качества решающих правил. В СК-анализе реализована также возможность для исследования внешней валидности на основе имеющейся обучающей выборки с использованием бутстрепных методов.
VI. Принятие решения об эксплуатации модели или ее пересинтезе. Если модель признана недостаточно адекватной, необходимо осуществить ее повторный синтез, начиная с пункта I. При этом используются следующие приемы: расширение набора факторов, т.к. значимые факторы могли не войти в модель; увеличение объема обучающей выборки, т.к. существенные примеры могли не войти в обучающую выборку; исключение артефактов, т.к. в модель могли вкрасться существенно искажающие ее не подтверждающиеся данные; пересмотр экспертных оценок.
VII. Идентификация и прогнозирование состояния АОУ.
VIII. Оценка качества идентификации состояния АОУ. Если качество идентификации высокое, то состояние АОУ рассматривается как типовое, а значит причинно-следственные взаимосвязи между факторами и будущими состояниями данного объекта управления считаются адекватно отраженными в модели и известными (т.е. если качество идентификации высокое, то считается, что объект относится к генеральной совокупности, по отношению к которой обучающая выборка репрезентативна). Поэтому в этом
случае осуществляется переход на пункт IX (выработка управляющего воздействия и последующий анализ). Иначе — считается, что на вход системы идентификации попал объект, не относящийся к генеральной совокупности, адекватно представленной обучающей выборкой. Поэтому в этом случае информация о нем поступает на пункт XIII, начиная с которого запускается процедура пересинтеза модели, что приводит к расширению генеральной совокупности, представленной обучающей выборкой.
IX. Выработка решения об управляющем воздействии производится путем решения обратной задачи прогнозирования. Распознавание образов - это идентификация состояния рассматриваемого объекта. Применение систем распознавания для прогнозирования результатов управления при различных сочетаниях управляющих воздействий позволяет рассматривать и сравнивать различные варианты управления и выбирать наилучшие из них по определенным критериям.
Автоматизированная система управления, построенная на традиционных принципах, может работать только на основе параметров, закономерности связей которых уже известны, изучены и отражены в математической модели. В итоге АСУ, основанные на традиционном подходе, практически не эффективны с динамичными активными многопараметрическими слабодетерминирован-ными объектами управления, как рисовая оросительная система.
Поэтому для обеспечения устойчивого управления рисовой оросительной системой следует применять системно-когнитивный анализ как технологию синтеза и эксплуатации рефлексивных АСУ активными объектами.
X. Типологический анализ классов и факторов, кластерно-конструктивный и когнитивный анализ, семантические сети, когнитивные диаграммы состояний АОУ и факторов. Определяется набор управляющих воздействий, чтобы при невозможности при-
менения некоторого управляющего фактора можно было заменить его другим фактором.
XI. Многофакторное планирование и принятие решения о применении системы управляющих факторов.
XII. Оценка адекватности принятого решения об управляющих воздействиях: если АОУ перешел в заданное целевое состояние, то осуществляется переход на вход адаптации содержательной информационной модели (пункт II): в подсистеме идентификации предусмотрен режим дополнения распознаваемой выборки к обучающей, чтобы в последующем, когда станут известны результаты управления этой верифицированной (т.е. достоверной) оценочной информацией дополнить обучающую выборку и переформировать решающие правила (обучающая обратная связь). Если АОУ не перешел в заданное целевое состояние, переход на вход повторного синтеза модели (пункт I). При этом могут быть изменены и описательные, и классификационные (оценочные) шкалы, что позволяет качественно расширить сферу адекватного функционирования РАСУ АО.
XIII. Неформализованный поиск нетипового решения об управляющем воздействии.
XIV. Оказание управляющего воздействия на рисовую оросительную систему.
XV. Подготовка данных для повторного синтеза модели, как в случае, если решение оказалось удачным, так и в противном случае. Запоминание новых факторов, новых классов, соответствующих новым целевым и нежелательным состояниям.
Управляющие воздействия могут задаваться экспертами. Отличие предлагаемого управляющего подхода от методов обобщения экспертных оценок состоит в том, что в предлагаемом подходе от экспертов требуются лишь сами решения, а весовые коэффициенты автоматически подбираются в соответствии с моделью. В
традиционных подходах от экспертов требуют либо самих весовых коэффициентов, либо правил принятия решения.
В восьмой главе "Экономическая эффективность информационных систем" приведены подходы к разработке методики оценки экономической эффективности применения СК-анализа в управлении мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы и дана количественная оценка прямой (за счет повышения урожайности и качества риса) и косвенной (за счет предотвращения экологического ущерба) экономической эффективности АСУ РОС.
Получены следующие оценки: стоимость риса, полученного по всей оросительной системе за счет внедрения АСУ: 933 тыс. руб.; предотвращенный ущерб за счет улучшения экологии: 108777 тыс. руб.; полный годовой экономический эффект без учета затрат: 109710 тыс. руб.; чистый дисконтированный доход, полученный по всей оросительной системе за счет внедрения АСУ РОС по годам оценивается: 122,9 млн.руб. в первый год; 137,6 млн.руб. во второй год. Окупаемость АСУ РОС 1 год (т.е. за один цикл управления).
ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ Выводы
1. Создана математическая модель рисовой оросительной системы на базе системно-когнитивного анализа. Модель относится к классу семантических информационных моделей и устанавливает причинно-следственные взаимосвязи между факторами окружающей среды и управлениями различной природы, с одной стороны, и результирующими параметрами оросительной системы, с другой.
2. Проведена когнитивная структуризация предметной области, включающая построение классификационных и описательных шкал. В классификационных шкалах, характеризующих состояние РОС, собраны показатели мелиоративного кадастра орошаемых площадей: площади с разной глубиной залегания УГВ, с разной минерализацией грунтовых вод, указана урожайность риса по годам. В описательных шкалах собраны природные (температура и осадки по месяцам в вегетационный период) и антропогенные (управляющие) факторы. Управляющая система характеризуется технологическими факторами: посевной площадью риса, подачей воды на полив риса, использованием повторных вод - всего 88 факторов.
3. Спроектирована обучающая выборка, количественно характеризующая динамику работы рисовой оросительной системы на примере АО "Черноерковское" за 1983 -2003 годы. Осуществлен синтез семантической информационной модели, отражающей влияние факторов (антропогенных и природных) на состояние оросительной системы и урожай риса. На основе анализа модели оценено влияние каждого из факторов и их комбинированное воздействие на основе внутрисистемных связей.
4. Проведена оптимизация семантической информационной модели - все факторы ранжированы по средней силе их влияния на переход РОС в те или иные состояния, исключены из модели факторы, несущественно влияющие на ее поведение.
5. Выявлены причинно-следственные зависимости между факторами воздействия и состоянием рисовой оросительной системы. Эти зависимости отражены в информационных портретах классов и факторов. Сведения, содержащиеся в информационных портретах, представлены также в графической форме в виде диаграмм и функций влияния.
6. Разработаны методики количественного прогноза изменения обстановки на рисовой оросительной системе при действии различных факторов с использованием информационных портретов классов и факторов. Полученные оценки являются строгими количественными выводами, сделанными путем исследования семантической информационной модели, созданной с использованием данных мониторинга за длительный промежуток времени.
7. Решена задача с позиции системного подхода о выборе управления, переводящего ОУ в заданное целевое состояние, разработана подсистема выработки управляющих воздействий. Продемонстрирована возможность эффективного применения методик, разработанных и апробированных в процессе адаптации и применения общей методологии системно-когнитивного анализа для исследования влияния большого количества разнородных факторов на состояние рисовой оросительной системы, а также урожаи риса.
8. Предложен подход, основанный на алгоритмах распознавания образов, для выявления набора наиболее значимых факторов, влияющих на мелиоративную систему с учетом её прошлого состояния. Определен характер связей между факторами и состояниями объекта управления непосредственно в процессе эксплуатации в форме семантической сети. Предлагаемая модель позволяет описать состояние РОС и воздействующие на неё факторы в формализованном виде, сделать количественное сопоставление факторов, построить численные критерии по кластерно-конструктивному анализу для выбора решений и все это - при оперативном доступе к обширному фактическому материалу.
9. Составлен алгоритм управления рисовой оросительной системы с включением системно - когнитивного анализа в цикл управления. Включение системно — когнитивного анализа в цикл управления дает возможность использовать экспертные оценки и
помогает неформализованным путем найти новые пути решения проблемы, не содержащиеся в формальной модели, то есть формализовать их, за счет чего непрерывно развивать модель и методы поддержки принятия решений. Использование системно - когнитивного анализа в составе АСУ рисовой оросительной системы обеспечивает ее эксплуатацию в режиме непрерывной модели (на детерминистских этапах), а также, когда это необходимо (то есть после прохождения точек бифуркации) - ее нового синтеза.
10. Обобщены теоретические и экспериментальные исследования по статистической оценке гидрохимической ситуации на рисовой оросительной системе. Разработана методика получения непараметрической статистической оценки степени соответствия почв нормативным условиям, позволяющей выявить ареалы с потенциальной опасностью деградации. Методика дает количественную оценку состояния почв по интенсивности засоления, заболачивания, уплотнения и другим показателям и может быть применена для получения природоохранной информации в моделях использования водно-земельных ресурсов.
11. Для снижения влияния каналов оросительных систем на мелиоративную обстановку в зоне их прохождения предложены конструктивные решения, сокращающие потери воды из каналов (Пат. 2217547 РФ; Пат. 2234566 РФ).
12. Получены следующие оценки экономической эффективности создания и внедрения АСУ мелиоративным состоянием РОС: чистый доход по всей оросительной системе в ценах на IV кв. 2003 года - 108 млн. руб. Чистый дисконтированный дополнительный доход по годам оценивается: в 122,9 млн. руб.- в 2004 году и 137,6 млн. руб. — в 2005 году.
Все это подтверждает экономическую и экологическую целесообразность проведения данной работы, создания и экспулатации
автоматизированной системы управления мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы АСУ РОС.
Рекомендации
1. На основе общей методологии системно-когнитивного анализа и предложенных в данной работе методик его применения разработать и стандартизировать конкретные показатели, формы и информационные технологии, по которым должна собираться и накапливаться информация.
2. Провести анализ расширенных данных мониторинга с целью выявления и уточнения причинно-следственных зависимостей в предметной области, то есть для генерации информации о силе и направлении влияния различных факторов на состояние оросительной системы.
3. Использовать полученную информацию для прогноза состояния оросительной системы в условиях предположительного применения тех или иных технологических воздействий на оросительную систему.
4. Разработать программу поддержки принятия решений по управлению оросительной системой за счет использования знаний о влиянии технологических факторов на экологическое состояние системы, а также урожай.
5. Создать постоянно функционирующую математическую модель РОС, обеспечивающую оптимальную мелиоративную обстановку в речном бассейне.
ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Монографии
1. Сафронова, Т.И. Оценка экологической ситуации на действующих рисовых оросительных системах / Т.И. Сафронова. -Краснодар: КубГАУ, 2005. - 209 с.
2. Сафронова, Т.И. Охрана земель в управлении рисовой оросительной системой / Т.И. Сафронова, Е.В. Кузнецов.- Краснодар: КубГАУ, 2006. - 198 с.
Статьи в изданиях, рекомендуемых ВАК
3. Сафронова, Т.И. Биологическое тестирование загрязнённости территории стоками животноводческих ферм / Т.И. Сафронова, Л.В. Цаценко, Н.В. Волкова Н Вестник РАСХН. -2003.-№3.-С.37-39.
4. Сафронова, Т.И. Вопросы загрязнения земель в зоне отвода под магистральные нефтепроводы / Т.И. Сафронова, Д.Г. Маслов. // Актуальные проблемы мелиорации на Северном Кавказе: сб. науч. тр. / КубГАУ. 2004. - Вып. № 407(435). - с. 167-171.
5. Сафронова, Т.И. Математическая модель экологической ситуации на рисовых оросительных системах / Т.И. Сафронова // Известия вузов. Северо-Кавказский регион, техн. науки, приложение № 1.- Новочеркасск. - 2005.- с. 137-140.
6. Сафронова, Т.И. Системно - когнитивный анализ модели управления качеством грунтовых вод на рисовых оросительных системах / Т.И. Сафронова // Тр. / КубГАУ. - 2005. - Вып. №420 (448).-е..61-75.
7. Сафронова, Т.И. Решение задач идентификации, прогнозирования и управления качеством грунтовых вод на рисовых оросительных системах / Т.И. Сафронова // Тр. / КубГАУ. -2005. - Вып. № 420 (448). - с. 75 - 92.
8. Сафронова, Т.И. Статистическое оценивание экологической обстановки на мелиоративных системах / Т.И. Сафронова // Тр. / КубГАУ. - 2005. - Вып. № 420 (448). - с. 167 - 174.
9. Сафронова, Т.И. Системно информационная оценка экологического состояния рисовой оросительной системы. / Т.И. Сафронова, Е.В. Кузнецов, И.А. Приходько. // Мелиорация и водное хозяйство, 2005, №3. с. 28-30.
Авторские свидетельства и патенты
10. Пат. 2217547 РФ. МКИ Е 02 В 8/02, 9/04. Способ регулирования гидравлической структуры потока воды и устройство для его осуществления / Т.И. Сафронова, Г.В. Дегтярёв, О.Г. Дегтярёва; заявитель и патентообладатель КубГАУ. - № 2002112193; заявл. 06.05.02; опубл. 27.11.03. Бюл.№33.
11. Пат. 2218995 РФ. МКИ В 04 С 11/00 Способ регулирования гидроциклона и устройство для его осуществления / Г.В. Дегтярёв, Т.И. Сафронова, О.Г. Дегтярёва, Д.В. Барабаш; заявитель и патентообладатель КубГАУ. - № 2002122468; заявл. 19.08.02; опубл. 20.12.03. Бюл.№35.
12. Пат. 2234566 РФ. МКИ Е 02 В 3/16. Деформационный шов (варианты) / Т.И. Сафронова; заявитель и патентообладатель КубГАУ. -№ 2003108196; заявл. 24.03.03; опубл. 20.08.04. Бюл.№23.
Методические рекомендации и учебные пособия
13. Рекомендации по осветлению и доочистке поверхностных и дренажных вод сельскохозяйственных угодий предгорной зоны Краснодарского края. / Т.И. Сафронова., Е.В. Кузнецов, Д.Г. Серый [и др]. - Краснодар, КГАУ, 2003. - 48 с.
14. Охрана сельскохозяйственных земель и водных объектов от техногенных загрязнений: учебное пособие / Т.И. Сафронова, Е.В. Кузнецов, Н.П. Дьяченко, С.А. Владимиров [и др]. - Краснодар, КГАУ, 2005. - 235 с.
Научные статьи
15. Сафронова, Т.И. Рыбозащитное сооружение учхоза "Кубань" КубГАУ / Т.И. Сафронова, H.H. Крылова. // Экология. Медицина. Образование: материалы межрегиональной научно - практической конференции / Краснодар,2000.-С.63-64.
16. Сафронова, Т.И. Эколого-экономические проблемы водоохранных мероприятий/ Т.И. Сафронова, В.И. Степанов // Сб. научн. трудов "Образование и наука в третьем тысячелетии". -Барнаул: Изд. Алт. гос. университета, 2001. - вып. 3. -с.149-152
17. Сафронова, Т.И. Энергосберегающие технологии при очистке дождевых вод в инженерных сетях / Г.В. Дегтярев, Т.И. Сафронова, О.Г. Дегтярева, В.Н. Мирсоянов // Научное обеспечение АПК Кубани: сб. науч. тр. / КубГАУ. - Краснодар, 2002. -с. 359-369.
18. Сафронова, Т.И. Управление водно - солевым режимом почв Закубанского района, подверженных влиянию переувлажнения / Т.И. Сафронова, Е.В. Кузнецов, Г.В. Шевченко // Состояния и пути мелиорации чернозёмов Кубани. Тр. Сев. Кав. НИИ садоводства и виноградарства. -Краснодар,2002.-с.99-106.
19. Сафронова, Т.И. Вопросы динамики грунтовых вод на оросительной системе / Т.И. Сафронова, В.И. Степанов// Сб. научн. трудов "Образование и наука в третьем тысячелетии". -Барнаул: Изд. Алт. гос. университета, 2002. - вып. 4.-C.403-407.
20. Сафронова, Т.И. Рациональная модель прогнозирования водоохранных мероприятий/ Т.И. Сафронова, В.И. Степанов// Труды Российской ассоциации "Женщины-математики". -Нижний Новгород: Талам, 2002. - с. 66-70.
21. Сафронова, Т.И. К вопросу обоснования экологической защиты ферм крупного рогатого скота/ Т.И. Сафронова, Н.П. Ледин// Сб. науч. тр. "Концепции развития механизации и ав-
томатизации животноводства в XXI веке". - Подольск, 2002. -Т. 11.-е. 139-144
22. Сафронова, Т.И. Гидрогеологическое обоснование мероприятий по охране подземных вод. / Т.И. Сафронова // Труды Российской ассоциации "Женщины-математики". Воронеж, 2002. -с.92-95.
23. Сафронова, Т.И. Математическая модель выноса наносов поверхностным стоком с сельхоз угодий. / Т.И. Сафронова, Е.В. Кузнецов, Г.В. Дегтярев. // Математика. Компьютер. Образование: сб. науч. тр. / М.: НИЦ, 2002. - с.336 - 342.
24. Сафронова, Т.И. Межфазные взаимодействия в сточных водах очистных сооружений. / Т.И. Сафронова, Е.В. Кузнецов. // Математика. Компьютер. Образование: сб. науч. тр. / М.: НИЦ, 2002.-с.342-351.
25. Сафронова, Т.И. Математическая модель упругого режима фильтрации на рисовой оросительной системе / Т.И. Сафронова, В.И. Степанов // Сборник материалов "Образование и наука в третьем тысячелетии", ч. I. — Барнаул: Издательство Алтайского государственного университета, 2002. - с. 214-216
26. Сафронова, Т.И. Эколого - гидрологическая оценка состояния орошаемых земель. / Т.И. Сафронова, Г.В. Дегтярев // Математика. Образование. Экология. Тендерные проблемы // Материалы международной конференции.-М.: 2003-с.168-169.
27. Сафронова, Т.И. Аспекты относительного движения частицы в гидроциклоне. / Г.В. Дегтярев, Т.И. Сафронова, О.Г. Дегтярева. // Гидротехнические мелиорации и повышение эффективности технических средств при орошении в Краснодарском крае: Материалы научной конференции / Краснодар, Куб-ГАУ, 2003.-с. 24-26.
28. Сафронова, Т.И. Исследование взвесенесущего потока в экологическом проекте очистки дождевых вод /
Т.И.Сафронова, Г.В. Дегтярев. // Математика. Образование. Экология. Тендерные проблемы // Материалы международной конференции. - М.: 2003. - с. 175 - 179.
29. Сафронова, Т.И. Прогнозы водно-солевого режима почв и минерализации грунтовых вод на рисовой оросительной системе/ Т.И. Сафронова, Г.В. Дегтярёв// Сб. научн. трудов "Математика, компьютер, образование". - М.- Ижевск: НИЦ, 2003. - Вып. 10, ч.З. - с. 88-94.
30. Сафронова, Т.И. Прогноз минерализации грунтовых вод и засоления зоны аэрации/ Т.И. Сафронова, Е.В. Кузнецов, Д.Г. Серый// Образование. Экология. Экономика. Информатика. Сб. научных трудов VIII Международной конференции. - Астрахань: ИПЦ "Факел". 2004 - с. 335-339.
31. Сафронова, Т.И. Прогнозные расчеты при решении вопроса утилизации навозных стоков с животноводческих ферм. / Т.И. Сафронова, О.Г. Дегтярева. // Наука. Экология. Образование: сб. материалов девятой всероссийской конференции / Краснодар, 2004. - с. 185 - 186.
32. Сафронова, Т.И. Когнитивная структуризация и формализация задачи управления качеством грунтовых вод на рисовых оросительных системах. / Т.И. Сафронова., Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ. - 2004- №6(7). -12 с. http://ei.kubagro.ru.
33. Сафронова, Т.И. Проблема управления качеством грунтовых вод на рисовых оросительных системах и концепция ее решения. / Т.И. Сафронова., Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ. - 2004 - №6(7). - 8 с. http://ei.kubagro.ru.
34. Сафронова, Т.И. Синтез, оптимизация и верификация семантической информационной модели качеством грунтовых вод на рисовых оросительных системах. / Т.И. Сафронова., Е.В.
Луценко. // Научный журнал КубГАУ. - 2004.- №6(7). -8 с. http://ej.kubagro.ru.
35. Сафронова, Т.И. Исследование семантической информационной модели управления качеством грунтовых вод на рисовых оросительных системах. / Т.И. Сафронова., Е.В. Луценко. // Научный журнал КубГАУ. - 2004- №6(7). -8 с. http://ei.kubagro.ru
36. Сафронова, Т.И. Прогноз водно-солевого режима поч-вогрунтов / Сафронова, Т.И., Е.В. Кузнецов. // Математика, компьютер, образование: сб. науч. тр, вып. 11, ч. 2. - М, 2004, с. 655-658.
37. Сафронова, Т.И. Методы и технические средства по охране окружающей среды / Т.И. Сафронова, О.Г. Дегтярева, Г.В. Дегтярев // Научный журнал КубГАУ. - 2005. - № 9 (01). - 7 с. http://ei.kubagro.ru.
38. Сафронова, Т.И. Оценка водно-солевого режима почво-грунтов на рисовых системах. / Т.И. Сафронова, В.И. Степанов, И.А. Приходько // сб. науч. тр. XIII Международной конференции «Математика. Экономика. Образование»-Ростов-на-Дону, 2005. -с.92-97.
39. Сафронова, Т.И. Предупреждение загрязнения подземных вод стоками животноводческих комплексов / Т.И. Сафронова // сб. науч. тр. РАСХН, СКНИИЖ. - Краснодар.: 2006.-е. 44-47.
40. Сафронова, Т.И. Мониторинг почвенно-мелиоративного состояния земель дельты реки Кубань. / Т.И. Сафронова., И.А. Приходько // Научный журнал КубГАУ. - 2006.- N201(17). -8 с. http://ei.kubagro.ru
41. Сафронова, Т.И. Предупреждение потерь воды на каналах рисовых оросительных систем / Т.И. Сафронова, Г.В. Дегтярев // Научный журнал КубГАУ. - 2006.-№18(02). -11 с. http://ei.kubagro.ru
Подписано в печать 17.07.2006 г. Формат 60x84 Ум
Бумага офсетная Офсетная печать
Печ.л. 1,5 Заказ Ка 397 Тираж 100* экз.
Отпечатано в типографии КубГАУ 350044, г. Краснодар, ул. Калинина, 13
Содержание диссертации, доктора технических наук, Сафронова, Татьяна Ивановна
ВВЕДЕМ! II-:.
1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ РИСОВЫХ ОРОСИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ. ПРОБЛЕМЫ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ И МЕЛИОРАЦИИ ПОЧВ В НИЗОВЬЯХ РЕКИ КУКАН!».
1.1. РИСОВЫЙ КОМПЛЕКС И ОСОПЕПИОСТИ РИСОВОДСТВА В КРАСНОДАРСКОМ КРАЕ.
1.2. РАЗВИТИЕ РИСОВОДСТВА В НИЗОВЬЯХ Р. КУБАНЬ.IS
1.3. ОСОБЕННОСТИ ВЛИЯНИЯ МЕЛИОРАЦИИ ЗЕМЕЛЬНА СОСТОЯНИЕ РИСОВЫХ ПОЧВ.
1.4. ОЦЕНКА АИТР01101 El IIЮГО ВОЗДЕЙСТВИЯ IIA ПОЧВЫ РИСОВОГО КОМПЛЕКСА.
1.5. ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ И ОЦЕНКА ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ НА РОС.
1.6 ВЫВОДЫ И ЗАДАЧИ.
2. ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМЫ ТЕОРИИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ОБОСНОВАНИЯ МЕРОПРИЯТИИ ПО ОХРАНЕ ЗЕМЕЛЬ И ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ РОС.
2.1. ЗАДАЧА СИСТЕМНО-ИНФОРМАЦИОННОГО ОБОСНОВАНИЯ МЕЛИОРАТИВНЫХ МЕРОПРИЯТИЙ ПО ОХРАНЕ ЗЕМЕЛЬ РОС.
2.2. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ОХРАНЫ ЗЕМЕЛЬ.
2.2.1. Разработки системы комплексных показателей мелиоративной обстановки па РОС.
2.2.2. Концепция и традиционные пути решении проблемы охраны земель.
2.3. ВЫВОДЫ.
3. СИСТЕМНО-КОГНИТИВНЫЙ АНАЛИЗ КАК МЕТОД РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ.
3.1. ТЕОРИИ 1ЧЕСКГ1Е ПРЕДПОСЫЛКИ СИСТЕМНО-КОГНИТИВНОГО АНАЛИЗА.
3.2 СИСТЕМНОЕ ОПОБЩЕ1II IE ФОРМУЛЫ ХАРТЛИ II ФОРМУЛЫ ХАРКЕВИЧА ДЛЯ КОЛИЧЕСТВА ИНФОРМАЦИИ.
3.3. HI ITEPI1РЕТАЦ11Я КОЭФФИЦИЕ1ГГОВ ЭМЕРДЖЕ!ITIЮСТИ СИСТЕМНОЙ ТЕОРИИ ИНФОРМАЦИИ.
3.4. МАТРИЦА АБСОЛЮТНЫХ ЧАСТОТ И МАТРИЦА ИНФОРМАТИВ! 10СТЕЙ.S
3.5. ВЫВОДЫ.
4. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ПРОГНОЗА ПОВЕДЕНИЯ РИСОВОЙ ОРОСИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ.S
4.Е НЕМЕТРИЧЕСКИЙ ИНТЕГРАЛЬНЫЙ КРИТЕРИЙ ПЕРЕХОДА ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ В ОПРЕДЕЛЕПИОЕСОСТОЯНПЕ.
4.2. ОЦЕНКА АДЕКВАТНОСТИ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ВСК-А11АЛИЗЕ
4.3. КОГНИТИВНАЯ СТРУКТУРИЗАЦИЯ И ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРЕДМЕТ! 10Й ОБЛАСТИ.
4.3.1. Задачи формализации.
4.3.2. Конструирование классификационных шкал и градаций.
4.3.3. Конструирование описательных шкал и градаций.
4.3.4. Подготовка обучающей выборки.
4.4. ВЫВОДЫ.'.
5. СИНТЕЗ II ИССЛЕДОВАНИЕ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ РИСОВОЙ ОРОСИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ.
5.1. СИНТЕЗ II ОПТИМИЗАЦИЯ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ.
5.2. ПРОВЕРКА АДЕКВАТНОСТИ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ.
5.3. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ИДЕНТИФИКАЦИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ.
5.4. ИССЛЕДОВАНИЕ СИС ТЕМЫ ДЕТЕРМИНАЦИИ СОСТОЯНИЙ РИСОВОЙ ОРОСИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ.I IS
5.4.1. Информационные портреты классов./ М'
5.4.2. Информационные портреты </>акшаров.
5.4.3. Функции влияния.
5.5. СИСТЕМ! Ю-КОГ11ИТИВ11ЫЙ АНАЛИЗ МОДЕЛИ.
5.5. /. Класшерио-копсшрукшивный анализ класс-ос, и факторов и семантические сети классов и факторов.
5.5.2. Когнитивные диаграммы iciaccoe и факторов.
5.5.3. Нелокальные нейроны и интерпретируемые нейронные сети. Iк'йросешеаая модель управления качеством рисовой оросите /ыюй системы.
5.5.4. Классические когнитивные карты.
5.5.5. Обобщенные когнитивные карты.15Я
5.6. ВЫВОДЫ.
6. ИССЛ ЕДОКА МНЕ МЕЛИОРАТИВНОГО СОСТОЯНИЯ ЗЕМЕЛЬ РИСОВЫХ OI'OCMTEJII.III.IX СИСТЕМ.
6.1.СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА МЕЛИОРАТИВНО-ГИДРОХИМИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ.
6.2. ЭКОЛОГО-МЕЛ1ЮРАТПВ11АЯ ОБСТАНОВКА РИСОВОЙ OI'OCMTEJlbl 1011 СИСТЕМ!»! АО "ЧЕРНОЕРКОВСКОЕ".
6.2.1. Мониторинг почвенно-мелиоративиого состояния земель иуровня грунтовых вод.I
6.2.2. Результаты почвеиио-солевой съемки рисовой оросительной системы АО "Чериоерковское".
6.3. ИОВЫМШНИЕ КОЭФФИЦИЕНТА ПОЛЕЗНОГО ДЕЙСТВИЯ РИСОВОЙ ОРОСИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ.
6.4. ВЫВОДЫ.
7. РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ МЕЛИОРАТИВНЫМ СОСТОЯНИЕМ РИСОВОЙ ОРОСИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ.
7.1. АЛГОРИТМ АВТОМАТПЗИРОВА1 ШОП СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РОС.
7.2. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ И ПРИРОДООХРАННЫХ ЗАДАЧ.
7.3. ВЫВОДЫ.
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ.
8.1. МЕТОДИКА РАСЧЕТА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ СОЗДАНИЯ И ВНЕДРЕНИЯ АСУ РОС.
S. I.1 Общее выражение для годового экономического эффекта.
8.1.2. Оценка разовых капитальных затрат на создание АСУ ГОС.
8.1.3. Анализ периодических затрат на эксплуатацию /ICS'' РОС (производственная себестоимость управления).
8. U. Учет примой прибыли за счет повышения урожайности риса.
8.1.5 Учет предотвращенного экологического ущерба от антропогенного воздействия па водные и земельные ресурсы.
8.1.6. Сводные экономические показатели прямой эффективности АСУ рисовой оросительной системы
8.2. ПРОГНОЗ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ.
8.2.1. Исходные данные для расчета экономической эффективности.
8.2.2. Общее выражение для годового экономического эффекта (тыс.руб).
8.2.3. Учет разовых капитальных затрат на создание АСУ РОС (приобретение нематериальных активов, интеллектуальной собственности и Ноу-хау) (тыс.руб).
8.2J. Учет периодических затрат на эксплуатацию АСУ РОС (производственная себестоимость управления) (тыс.руб).
8.2.5 Учет прямой прибыли за счет повышения урожайности риса.
8.2.6 Учет предотв/хицениого экологического ущерба от антропогенного воздействия на земельные и водные ресурсы.
8.2.7. Сводные экономические показатели прямой эффективности АСУ РОС.
8.2.8. Учет темпов инфляции в модели оценки эффективности АСУ РОС.
8.3. ВЫВОДЫ.'.
ОЫЦНЕ ВЫВОДЫ II РЕКОМЕНАДАШШ.
Вмиодм.
РПКОМШ1ДЛЦИП.
Введение Диссертация по сельскому хозяйству, на тему "Охрана земель в управлении мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы"
Актуальность проблемы. Производство риса - одно из основных направлений сельского хозяйства па Кубани. Посевные площади под рис в Краснодарском крас составляют боле 100 тыс. га, так как почвенно-климатическне условия края благоприятны для возделывания этой культуры н позволяют получать в производственных условиях при соответствующей технологии урожай от 7 до 10 т/га. Однако па сегодняшний день по статистическим данным урожайность риса остается сравнительно пс высокой - 3, 5 - 5,2 т/га [1].
Лимитирующими факторами роста урожайности риса являются мелиоративное состояние почв п дефицит пресной воды. В настоящее время в Краснодарском крае лишь 60, 1% площади рисовых оросительных систем находятся в хорошем состоянии, 19, 3% - в удовлетворительном, а 20, 6% - в неудовлетворительном состоянии по засолению почв н высокому уровню стояния грунтовых вод [205J.
Территория дельты реки Кубань, согласно эколого-лапдшафтиому зонированию [216], но комплексной экологической оценке па сегодня является кризисной в степени от слабой до сильной с прогнозным ухудшением экологической обстановки и с повышенной вероятностью подтопления. Существующая система земледелия не стала отвечать принципам рационального природопользования и охраны прпродпой среды.
Наиболее крупные массивы рисовых оросительных систем расположены в дельте реки Кубань. Особенности возделывания риса отличают эту культуру от других сельскохозяйственных растений. В результате затопления на рисовой оросительной системе (РОС) совершенно по-ппому формируются почвенные процессы.
Почвы РОС являются наиболее сложным объектом мелиорации. Грун товые воды под рисовым полем в межвегетациоииый период на значительной части площадей стоят недопустимо высоко. Возникает угроза поступления солей в почвенный горизонт. Вторичное засоление является следствием парушспня технологии орошения, огромных (до 40%) потерь воды па инфильтрацию из магистральных и распределительных каналов. В итоге почвенный горизонт превращается в аккумулятор солен, выпадающих в осадок при испарении минерализованных вод.
Из-за низкой фильтрации почв рисовой оросительной системы происходит подтопление прилегающих территорий. Подтопление земель особенно опасно в низовьях реки Кубань (поименные земли), где грунтовые воды сильно минерализованы.
Восстановление почвенного покрова требует десятилетий или столетии, а работы но рекультивации с помощью технических средств требуют очень больших затрат. Потому необходима разработка методов предсказания состояния почв па всех этапах землепользования. Важно разработан, общую методологию, которая позволила бы наиболее полно предсказать состояние деградированных почв.
Нарушения экологического развития, снижение плодородия почв приходится возмещал» огромными дополнительными материальными и трудовыми затратами. Угроза дальнейшего ухудшения экологических условии, загрязнение водных источников и продукции возрастают вследствие неупорядоченных работ по охране природной среды.
Площади посева риса за последние 15 лет снизились более чем в 2 раза, а потребление воды изменилось незначительно. Необходимость поддержания заданных горизонтов воды па рисовых системах зачастую вступает в противоречие с требованиями экономии оросительной воды. В условиях ухудшения технического состояния гидротехнических сооружений сбросных и оросительных каналов, плохого состояния водоучета это приводит к большим непроизводительным потерям.
Несмотря на принимаемые меры наблюдается устойчивая тенденция к ухудшению экологической ситуации, что свидетельствует о принципиально!'} невозможности в рамках существующих подходов в природохозяйствеппой деятельности не только изменить тенденцию развития ситуации, но и стабилизировать ее. Снижение уровня неопределенности, улучшение информационного обеспечения принимаемых решений - один из ключевых моментов управления РОС. Оно может быть достигнуто за счет повышения надежности и полноты данных мониторинга, проведения дополнительных исследований, направленных на изучение природных связей, развития системы стандартов качества природной среды. Управление развитием природопользованием не может осуществляться изолированно, оно неразрывно связано с решением экологических и экономических проблем.
Каждая из оросительных систем неповторима по составу почвенного покрова, гидрогеологическим условиям, наличию естественного дренажа, качественному составу оросительной воды. Всё это оказывает существенное влияние па процесс почвообразования и эффективное плодородие земель и требует индивидуального подхода к их эксплуатации на основе глубокого изучения и совокупного учёта всех условий и факторов каждой оросительной системы. Только на такой основе могут быть запланированы действенные мероприятия, направленные па повышение продуктивности мелиорируемых земель.
Современная проблема охраны окружающей среды и рационального использования ресурсов заключается в комплексном учете всех возможных последствий хозяйственной деятельности человека с последующим управлением средой. Поэтому первоочередная задача науки заключается в разработке надежных методов прогноза развития процессов с последующим переходом к управлению их динамикой.
Результаты изысканий при изучении прпродно-мелиоративной обстановки на рисовой оросительной системе (РОС) представляют собой огромный ноток слабоупифицнроваииой информации. В одних случаях это приводит к сбору избыточных данных и непроизводительным затратам на их получение, в других случаях обнаруживается недостаточность данных. Оценка ирнродпо-мелноратпвпых условии требует дальнейшего совершенствования. Наиболее эффективным путём в этом направлении является автоматизация сбора, хранепия и обработки материалов иа ЭВМ с использованием математических методов, с созданием баз данных, то есть современных средств информации.
В настоящее время необходимы реальные и конкретные действия по методологическому обновлению сельскохозяйственной науки, по внедрению методик, вбирающих в себя передовой опыт познания природных объектов с использованием математических методов в сочетании с компьютерной переработке й и 11 форм а ци и.
Информация в современных условиях перерастает в категорию важнейшего материального ресурса, открывающего потенциальные возможности для достижения поставленной цели. Наличие достоверной информации способствует повышению научной обоснованности прогнозов и комплексной оценки состояния окружающей среды, рациональному использованию природных ресурсов.
Поэтому необходимо научно - обоснованное комплексное управление рисовой оросительной системы, невозможное без достоверной своевременной и полной информации о состоянии объекта управления. Повышение качества информации о мелиоративном состоянии рисовой оросительной системы требует комплексного совершенствования системы контроля путем разработки методических материалов новых автоматизированных средств получения, обработки, хранения и передачи информации.
Предлагаемая в диссертации информационная модель основана па снс-темпо-когпитпвиом (СК) анализе больших объёмов данных о РОС и выявлении информативных показателей, позволяющих наиболее точно предсказывать интересующие исследователя свойства системы. В модели оценивается влияние каждого из факторов п их .комбинированное воздействие на основе внутрисистемных связей. Применение методов системного анализа при изучении сельскохозяйственного использования природных ресурсов обеспечивает комплексное рассмотрение техннко-экопомнчеекпх п экологических аспектов природопользования.
Наиболее актуальным сегодня в экологических исследованиях является не изучение отдельных частных характеристик процессов, а разработка концептуального подхода к анализу экологической проблемы. В связи с этим необходимо рассмотрение экологических вопросов в общей модели функционирования рисовой оросительной системы.
Поэтому научно-методическое обоснование качественно новой, комплексной, автоматизированной системы управления мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы является весьма актуальной и практически значимой задачей.
Таким образом, проблема, решаемая в работе, состоит в повышении урожайности и качества риса при сохранении и улучшении экологии путем создания адаптивной автоматизированной системы управления.
Исследование базируется на научных и практических результатах видных ученых в области рисоводства, охраны земель, автоматизации управления и системного анализа: С.Ф. Аверьянова, Е.Б. Величко, А.И. Голованова, Г.В. Добровольского, А.Д. Гумбарова, Е.В. Кузнецова, Е.В. Луцепко, А.Ф. Новиковой, Д.С. Орлова, Е.И. Панковой, И.И. Парфеновой, Ф. И. Персгудова, В.А. Попова, JI.M Рекс, Н.М. Решеткниой, Ф.П. Тарасепко, Н.С. Тур, В.М. Шестакова, Б.Б. Шумакова и др.
Целыо работы является улучшение экологии рисовых почв путем создания автоматизированной системы управления мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы.
Объектом исследования является мелиоративное состояние рисовой ороситсльной снстемы.
Предметом - многофакториые, слабодетермпиированиые процессы рисовой оросительной системы.
Работа выполнена в рамках темы "Повышение плодородия деградированных почв и разработка земельно-охранных мероприятии, создание моделей управления устойчивого развития мелиоративных систем" (№ регистрации 01200113465, тема 9, раздел 9.3, подраздел 9.3.1)
Методы исследовании. Научные исследования основывались на теоретических и экспериментальных методах, а также на информационной базе исходных данных.
Теоретические методы: системный анализ, теория информации, теория принятия решений, теория распознавания образов, теория активных систем, теория рефлексивного управления, теория автоматизированных систем управления, математическая статистика, линейная алгебра.
Экспериментальные методы: численный эксперимент, измерения внутренней и внешней, дифференциальной и интегральной валидиостн предложенных моделей.
Информационную базу исследований составили: архивы ФГУ "Кубань-мелиоводхоз", филиала ФГУ "Петровско-Анастисиевская оросительная система", Кубанского гидро-мелиоратнвного государственного учреждения, ФГОУ ВПО "Кубанский государственный аграрный университет" (кафедры орошаемого земледелия).
Достоверность п обоснованность научных положений подтверждается большим объемом натурных испытаний и тем, что разработанная автором теория автоматизированного управления РОС имеет методологическую основу. Предложенная математическая модель и численный метод, реализованные в программном инструментарии, исследуются и верифицируются на адекватность. Применен апробированный математический аппарат. Постановка корректна, предложенные методы решения рассматриваемых задач обоснованы. Получены оправданные результаты, совпадающие с известными экспертам положениями.
Научная новизна
1. Разработана математическая модель мелиоративного состояния рисовой оросительной системы, относящаяся к классу семантических ипформационных моделей. Для синтеза и исследования данной модели впервые применен системно-когнитивный анализ, который обеспечивает комплексность почвенных и гидрогеологических исследований при больших размерностях, зашумленности и фрагментарности исходных эмпирических данных.
2. Обоснован подход к управлению мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы с использованием семантической информационной модели, который учитывает внутренние регулирующие механизмы природной среды, возможности ее адаптации к антропогенным воздействиям, направленность почвообразовательных процессов.
3. Предложено рассматривать рисовую оросительную систему как мио-гофакторный слабодетермниироваппын активный объект управления с использованием подхода к автоматизации системного анализа, основанного не на его максимальной детализации, что традиционно, а на идее его рассмотрения как процесса позпапия.
4. Обоснована охрана земель в управлении мелиоративным состоянием РОС, включающая методики: 1) ранжирования факторов в порядке убывания силы их воздействия па объект управления; 2) поддержки принятия решений по выбору управляющих факторов па мелиоративное состояние РОС; 3) определения вероятности превышения контролируемых параметров над лимитирующими значениями для экологической безопасности почв.
5. Разработана модель АСУ мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы, позволяющая решать вопросы оптимального планирования режимов орошения в процессе эксплуатации системы, а также вопросы экономии поливной воды, повышения продуктивности и охраны рисовых почв от деградации.
6. Разработан алгоритм управления мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы с включением спстемпо-когиитивпого анализа непосредственно в цикл управления, что позволяет учитывать различные варианты мпогофакториых управляющих воздействий.
Практическую значимость представляют:
- методология и технологии системно-когнитивного анализа для управления мелиоративным состоянием оросительной системы с целыо получения максимальных урожаев риса наивысшего качества и с целыо диагностики почв, чтобы на ранней стадии изменений предупреждать их загрязнение и деградацию;
- разработанные методики: 1) ранжирования факторов воздействия на мелиоративное состояние рисовой оросительной системы в порядке убывания силы их влияния па объект управления; 2) поддержки принятия решений но выбору управляющих факторов па мелиоративное состояние РОС; 3) методика статистической оценки качественного состояния почв, позволяющей оцепить степень соответствия почв нормативным условиям на различных участках;
- модель рисовой оросительной системы, составленная па основе систем-но-когннтивного анализа, обеспечивает выдачу пользователю информации о состоянии объекта управления, а также об условиях его функционирования;
- система управления на основе информации о значениях параметров, характеризующих РОС (тип почв, содержание гумуса, N, Р, К, водно-физические характеристики почв, технологии выращивания риса и культур севооборотов и др.), а также па основе знания режимов функционирования осуществляет управление мелиоративным состоянием РОС. Информационные портреты классов и факторов определяют, па какой элемент объекта нужно подавать управляющие воздействия, то есть определяют последовательность подачи управляющих воздействий;
- системный подход позволяет планировать технологические операции и принимать управленческие решения в условиях неопределенности и миогорс-жимиости;
- системно-когнитивный анализ, использование которого обеспечивает создание автоматизированных систем мониторинга, прогнозирования и управления состоянием мпогофакторпых слабодетермнппрованпых активных объектов.
Основные положении, выносимые па защиту:
1. Теория комплексного управления мелиоративными режимами на рисовой оросительной системе для повышения плодородия почв и увеличения урожайности риса с учетом предотвращения н ликвидации засоления и заболачивания земель.
2. Математическая модель рисовой оросительной системы, относящаяся к классу семантических информационных моделей.
3. Подход к управлению мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы с использованием семантической информационной модели, учитывающий внутренние регулирующие механизмы природной среды, возможности ее адаптации к антропогенным воздействиям, направленность почвообразовательных процессов в течение многолетнего периода.
4. Модель АСУ мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы, позволяющая решать вопросы оптимального планирования режимов орошения в процессе эксплуатации системы, а также вопросы экономии поливной воды, повышения продуктивности и охраны земель.
5. Новый подход к автоматизации системного анализа управления мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы с использованием сис-темно-когиптпвного анализа рефлексивных АСУ активными объектами.
6. Статистическая оценка мелиоративио-гидрохимической ситуации на рисовой оросительной системе.
Заключение Диссертация по теме "Мелиорация, рекультивация и охрана земель", Сафронова, Татьяна Ивановна
Выводы
1. Создана математическая модель рисовой оросительной системы па базе системно-когнитивного анализа. Модель относится к классу семантических информационных моделей и устанавливает причинно-следственные взаимосвязи между факторами окружающей среды и управлениями различной природы, с одной стороны, и результирующими параметрами оросительной системы, с другой.
2. Проведена когнитивная структуризация предметной области, включающая построение классификационных и описательных шкал. В классификационных шкалах, характеризующих состояние РОС, собраны показатели мелиоративного кадастра орошаемых площадей: площади с разной глубиной залегания УГВ, с разной минерализацией грунтовых вод, указана урожайность риса (ц/га) по годам. В описательных шкалах собраны природные (температура и осадки но месяцам в вегетационный период) и антропогенные (управляющие) факторы. Управляющая система характеризуется технологическими факторами: посевной площадью риса (га), подачей воды па полив риса, использованием повторных водХмли.м3 ) - всего 88 факторов.
3. Спроектирована обучающая выборка, количественно характеризующая динамику работы рисовой оросительной системы АО «Черноерков-ское» за 1983 - 2003 годы.
Осуществлен синтез семантической информационной модели, отражающей влияние факторов (антропогенных и природных) на состояние оросительной системы и урожай риса. На основе анализа модели оценено влияние каждого из факторов и пх комбинированное воздействие па основе внутрисистемных связей.
4. Проведена оптимизация семантической информационной модели -все факторы ранжированы но средней силе их влияния па переход РОС в те или иные состояния, исключены из модели факторы, несущественно влияющие па ее поведение (Парето-оптимизация).
5. Выявлены причинно-следственные зависимости между факторами воздействия и состоянием рисовой оросительной системы. Эти зависимости отражены в информационных портретах классов и факторов. Сведения, содержащиеся в информационных портретах, представлены также в графической форме в виде диаграмм и функций влияния.
6. Разработаны методики количественного прогноза изменения обстановки на рисовой оросительной системе при действии различных факторов с использованием информационных портретов классов и факторов. Полученные оценки являются строгими количественными выводами, сделанными путем исследования семантической информационной модели, созданной с использованием данных мониторинга за длительный промежуток времени (21 год).
7. Решена задача с позиции системного подхода о выборе управления, переводящего ОУ в заданное целевое состояние, разработана подсистема выработки управляющих воздействий. Продемонстрирована возможность эффективного применения методик, разработанных и апробированных в процессе адаптации и применения общей методологии системно-когнитивного анализа для исследования влияния большого количества разнородных факторов на состояние рисовой оросительной системы, а также урожаи риса.
8. Предложен подход, основанный на алгоритмах распознавания образов, для выявления набора наиболее значимых факторов, влияющих на мелиоративную систему с учетом её прошлого состояния. Определен характер связей между факторами и состояниями объекта управления непосредственно в процессе эксплуатации в форме семантической сети. Предлагаемая модель позволяет описать состояние РОС и воздействующие па неё факторы в формализованном виде, сделать количественное сопоставление факторов, построить численные критерии по кластерпо-коиструктивному анализу для выбора решении и все это - при оперативном доступе к обширному фактическому материалу.
9. Составлен алгоритм управления рисовой оросительной системы с включением системно - когнитивного анализа в никл управления. Включение системно - когнитивного анализа в никл управления дает- возможность использовать экспертные оцепкп н помогает неформализованным путем найти новые пути решения проблемы, не содержащиеся в формальной модели, то есть формализовать их, за счет чего непрерывно развивать модель и методы поддержки принятия решений. Использование системно - когнитивного анализа в составе АСУ рисовой оросительной системы обеспечивает- ее эксплуатацию в режиме непрерывной модели (на детерминистских этапах), а также, когда это необходимо (то есть после прохождения точек бифуркации) - ее нового синтеза.
10. Обобщены теоретические и экспериментальные исследования по статистической оценке гидрохимической ситуации на рисовой оросительной системе. Разработана методика получения испараметрнческой статистической оценки степени соответствия почв нормативным условиям, позволяющая выявить ареалы с потенциальной опасностью деградации. Методика дает количественную оценку состояния почв по интенсивности засоления, заболачивания, уплотнения и другим показателям и может быть применена для получения природоохранной информации в моделях использования водно-земельных ресурсов.
11. На основе учета влияния инфляции цепы на рис сделан вывод о том, что чистый дополнительный доход, полученный по всей рисовой оросительной системе за счет внедрения АСУ РОС, составит 108,75 млн. руб. в 2003 году, а дисконтированный дополнительный доход:
122,9 млн. руб. в 2004 году;
137,6 млн. руб. в 2005 году;
154,1 млн. руб. в 2006 году;
172,6 млн. руб. в 2007 году;
193,3 млн. руб. в 2008 году;
216,5 млн. руб. в 2009 году.
12. Основная часть чистого дохода (около 90%), получаемого за счет создания и эксплуатации АСУ РОС, обеспечивается за счет улучшения экологии, тогда как прямая прибыль, полученная за счет повышения урожайности риса, практически не дает чистого дохода и лишь покрывает затраты на создание и эксплуатацию АСУ.
13. Приведенные подходы к разработке методики оценки экономической эффективности применения СК-апализа в управлении рисовой оросительной системой позволили дать количественную оценку прямой (за счет повышения урожайности и качества риса) и косвенной (за счет предотвращения экологического ущерба) экономической эффективности АСУ РОС.
Получены следующие оценки:
-стоимость риса, дополнительно полученного по всей оросительной системе за счет внедрения АСУ (для земель с глубиной залегания УГВ < 1.5 (м)): 933 тыс. руб.;
- предотвращенный ущерб за счет улучшения экологии для земель с глубиной залегания УГВ < 1.5 (м): 108777 тыс. руб.;
- полный годовой экономический эффект без учета затрат: 109710 тыс. руб.;
- чистый дополнительный доход, полученный по всей оросительной системе за счет внедрения АСУ РОС: 108752 тыс. руб.
-окупаемость АСУ РОС: 1 год (т.е. за один цикл управления).
Все это подтверждает экономическую п экологическую целесообразност ь проведения данной работы, создания и экспулатацпн автоматизированной системы управления мелиоративным состоянием рисовой оросительной системы АСУ РОС.
282
Рекомендации
1. На основе обшей методологии системно - когнитивного анализа и предложенных в дайной работе методик его применения разработать и стандартизировать конкретные показатели, формы и информационные технологии, по которым должна собираться и накапливаться информация.
2. Провести анализ расширенных данных мониторинга с целыо выявления и уточнения причинно-следственных зависимостей в предметной области, то есть для генерации информации о силе и направлении влияния различных факторов на состояние оросительной системы.
3. Использовать полученную информацию для прогноза состояния оросительной системы I? условиях предположительного применения тех или иных технологических воздействии на оросительную систему.
4. Разработать программу поддержки принятия решений по управлению оросительной системой за счет использования знаний о влиянии технологических факторов па экологическое состояние системы, а также урожай.
5. Создать постоянно функционирующую математическую модель РОС, обеспечивающую оптимальную мелиоративную обстановку в речном бассейне.
Библиография Диссертация по сельскому хозяйству, доктора технических наук, Сафронова, Татьяна Ивановна, Краснодар
1. Агроэкологический мониторинг в земледелии Краснодарского края: сб. науч. тр. /Куб. ГА У. - 1997. -выи 1. - 236 с; 2002. - вып. II,- 284 с.
2. Агроэкология: учебник / под. ред. В.А. Черникова. М.: Колос. 2000. -530 с.
3. Айдаров, И.Г1. Регулирование водно солевого и питательного режимов орошаемых земель / И.Г1. Айдаров. - М.: Агропромиздат. 1985. - 210 с.
4. Актуальные вопросы водной мелиорации на Кубани: сб. науч. тр. / Куб-ГАУ. Краснодар, 1996. - 210 с.
5. Амелии, В.П. Э кол о го мелиоративный подход к совершенствованию агролапдшафтов как условие устойчивого развития сельскохозяйственного развития. / В.П. Амелии. // Труды КубГАУ. - 2002. - Вып. 400(428). -с. 353 -359.
6. Амелии, В.П. Агромелиоративные ресурсосберегающие приемы экологически .чистой технологии возделывания риса / В.П. Амелин, С.А. Владимиров // Тр. КубГАУ,- 2004. Вып. № 407 (435). - с. 14 -34.
7. Антипова, Т.Н. Экологические аспекты управления состоянием орошаемых земель. / Т.Н. Антипова, Н.М. Решеткипа // Материалы совещ. "Экология и гидравлика будущего". М.: 1990. с. 20 - 30.
8. Антипова, Т.Н. Экологические принципы оценки и управления состоянием орошаемых земель. / Т.Н. Антипова, Н.М. Решеткипа // Экологические основы орошаемого земледелия. Тр. ВНИИГпМ. М.: 1995.-е 215-229.
9. Аптошок, Б.Д. Информационные системы в управлении / Б.Д. Антошок. М.: Радио и связь, 1986. 125с
10. Арефьев, Н.В. Мониторинг мелиоративных земель па основе геоинфор-мацноппых технологий / Н.В. Арефьев, B.JI. Баденко и др. // Мелиорация и водное хозяйство. 1998. - №5 - с. 23 - 25,
11. Аэрокосмическис методы в почвоведении. / Д.С. Орлов и др. М.: Наука, 1990.- 180 с.
12. Белоусова, А.П. Оценка устойчивости гидрохимического состояния подземных вод с использованием индикаторов и индексов: сб. науч. тр. / А.П. Белоусова. // Ин-т водных проблем РАМ, М.: 2001. с. 67-85.
13. Берёзип, ГШ. Физические основы и критерии слитогеиеза / ГШ. Берёзин, А.Д. Воронин, Е.В. Шеии / Вести. Моск. Ун-та. Сер. 17, Почвоведение, 1989, №1.-с.31-38.
14. Беручашвилн, 1I.J1. Картографирование динамики природной среды при помощи персональных ЭВМ / 11.JI. Беручашвилн // Известия АН СССР, сер. геогр. 1989. - №2. - с. 90 - 97.
15. Биогеохпмическпе основы экологического нормирования / В.Н. Башкин, Е.В. Евстафьева, В.В. Спакип и др. М.: Наука, 1993. - 307 с.
16. Бочевср, Ф.М. Защита подземных вод от загрязнения. / Ф.М. Бочевер, Н.Н. Лапшпп, А.Е. Орадовская. М.: 1979. с. 270.
17. Бочко, Т.Ф. Окислительно-восстановительные процессы в почвах рисовых полей Кубани / Т.Ф. Бочко и др. Майкоп, 2002. - 52 с.
18. Букс, И. Оценка и прогноз состояния окружающей природной среды и вопросы обработки информации // Проблемы фонового мониторинга состояния природной среды / Л. Гидромстеоиздат. 1987. с. 200-211.
19. Булатов, А.И. Справочник инженера эколога. / А.И. Буланов. ч.1, М.: 1999,480 с.
20. Бусарова, О.Е. Оценка вертикального водообмена между верхними слоями почвы / О.Е. Бусарова // Водные ресурсы. 1992. №3, с. 163-165.
21. Вальков, В.Ф. Почвоведение (почвы Северного Кавказа) /В.Ф. Вальков, Ю.А. Штомпель, В.И. Тюльпанов. Краснодар: Сов. Кубань, 2002.- 728с.
22. Валюгппа, А.Ф. Методы исследования физических свойств почв. / А.Ф. Валюгнна, З.А. Корчагина. М.: "Высш. шк.", 1989. - 398 с.
23. Величко, Е.Б. Проблемы охраны водных ресурсов Кубани. / Е.Б. Величко. // Экология и земледелие: сб. науч. тр. М.: "Наука", 1980.-е. 258 267
24. Величко, Е.Б. Экономия воды при возделывании риса / Е.Б. Величко, 10.И. Поляков, В.Г1. Амелин,- Краснодар: Кн. изд-во, 1985, 175с.
25. Величко, Е.Б. Агромелиоративные основы возделывания риса. / Е.Б. Величко, Б.Б. Шумаков. Краснодар: Кн. изд-во, 1987. - 192 с.
26. Влияние орошения минерализованными водами на плодородие черноземов: сб. пауч тр. / почв, ии-та им. В.В. Докучаева, М.: 1989. 270 с.
27. Вопросы мелиоративной гидрологии, Jl.: 1987. 120 с.
28. Вопросы гидротехнических мелиорацнй и охраны водных ресурсов: сб. науч. тр. / ВНИИГпМ. М, 1991.
29. Воробьева, J1.A. Система показателей химического состояния засоленных почв / Воробьева JI.A. // Вест. МГУ. Сер. Почвоведение. 1984. - №. - с 3-12.
30. Воронов, А.А. Гсоэкопиформатика в системе экономических исследований / А.А. Воронов // Вестник АН СССР. 1988. - №11. - с. 73 - 76.
31. Гавич, И.К. Гидрогеодинамика. / И.К. Гавич. М.: "Недра". 1988. с. 349.
32. Гигиенические нормативы ГН 2.1.7.020.94, , 2.1.7. Почва, санитарная охрана почвы. Ориентировочно допустимые концентрации (ОДК) тяжелых металлов в почвах (дополнение №1 к перечню ПДК и ОДК № 6229 -91). М.: Госкомсаиэппднадзор России, 1995.
33. Глазовская, М.А. Проблемы и методы оценки эколого геохимической устойчивости почв и почвенного покрова к техногенным воздействиям // Почвоведение. - 1999. №1, с. 10-17.
34. Годовой отчет ФГУ "Кубапьмелиоводхоз", 2002 г.
35. Голованов, А.И. О целях и сущности мелиорации земель / А.И. Голованов // Вестник с/х пауки. 1991. - №12. - с. 8-13
36. Голованов, А.И. Мелиорация ландшафтов / А.И. Голованов // Мелиорация и водное хозяйство. 1993. - с. 10-15.
37. Голованов, Л.И. Э кол о го экономическое обоснование мелиоративных режимов / А.И. Голованов // Экологические основы орошаемого земледелия: сб. науч. тр. / ВНИИГиМ. - М, 1995.-е 175-182.
38. Гольдберг, В.М. Взаимосвязь загрязнения подземных вод и природной средни / В.М. Гольдберг. Л.: Гидромстеонздат, 1987. - 210 с.
39. Гольдберг, В.М. Гидрогеологические основы охраны подземных вод от загрязнения / В.М. Гольдберг, С. Газда. М.: "Недра", 1984. 262 с.
40. Горев, Л.Н. Унифицированная методика оптимизации мслиоративпо -водохозяйственных систем / Л.Н. Горев, В.К. Пслешенко. Киев: Лы-бидь, 1991.-296 с.
41. Горни, А.И. Опыт разработки экспертной системы для оценки плодородия почвы и выработки рекомендаций / А.И. Горин, А.Г. Земии, А.С. Фрид // Почвоведение. 1988. - №5. - с. 103 - 107.
42. ГОСТ "Охрана природы. Почвы. Номенклатура показателей санитарного состояния. 17.04.2001-81"
43. ГОСТ 26955-86. Техника сельскохозяйственная мобильная. Нормы воздействия движителей на почву, с 1-7.
44. Гринь, В.Г. Способ строительства каналов с протпвофнльтрационным экраном. / В.Г. Гринь, Ж.В. Соболева. // Оросительные мелиорации: сб. па-уч. тр. / КубГАУ, Краснодар, 2000. с. 96- 99.
45. Гришина, J1.A. Организация и проведение почвенных исследований для экологического мониторинга. М.: Изд-во МГУ, 1991. - 82 с.
46. Гумбаров, А.Д. Комплексные мелиорации в дельте реки Кубань / А.Д. Гумбаров. Краснодар: Советская Кубань, 2001. - 180с.
47. Гумбаров, А.Д. Оросительные рисовые системы/ А.Д. Гумбаров, А.С. Луговой, А.В. Сербинов. М.: Колос, 1994.- 189с.
48. Деградация и охрана почв / под ред. Г.В. Добровольского. М.: изд-во МГУ. 2002.
49. Дегтярева, О.Г. Методы и технические средства по охране окружающей среды / О.Г. Дегтярева, Г.В. Дегтярев, Т.Н. Сафропова // Научный журнал КубГАУ. 2005. - № 9 (01). - 7 с. http://ci.kLibagro.ru51.
-
Сафронова, Татьяна Ивановна
-
доктора технических наук
-
Краснодар, 2006
-
ВАК 06.01.02
- Управление мелиоративным состоянием почв для экологической безопасности рисовой оросительной системы
- Влияние орошения слабоминерализованными водами на мелиоративное состояние земель рисовых систем левобережного Кзыл-Ординского массива
- Режим эксплуатации коллекторной сети для снижения энергозатрат при выращивании риса
- Влияние рельефа рисового поля на оросительную норму и урожайность риса
- Повышение эффективности эксплуатации рисовых мелиоративных систем за счет рационального использования водных ресурсов
