Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Оптимизация меторологического обеспечения поэтапной деятельности сельскохозяйственного потребителя

ВАК РФ 11.00.09, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Оптимизация меторологического обеспечения поэтапной деятельности сельскохозяйственного потребителя"

РГБ ОД

■ ' ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ РФ ПО ВЫСШЕМУ ОБРАЗОВАНИЮ

РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

На правах рукописи

МИХАЙЛОВ Владимир Владимирович

УДК 551.509.314:63

ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОЭТАПНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПОТРЕБИТЕЛЯ

11.00.09 - метеорология, климатология, агрометеорология

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ 1094

Работа выполнена в Воронежском внешем роенном авиационном инженерном училище.

Научный руководитель: кандидат физико-математических наук, доцент А.С. Дегтярев.

Официааъные оппоненты:

доктор физико-математических наук, профессор Ю.Н. Ьодконсний; кандидат географических наук, доцент В.Д. Петрушенко.

Ведуа;ая организация: Воронежский государственный аграрный университет.

Защита диссертации состоится " /1"7' 1994 г-

в //' Ю часов на . заседании специализированного совета К. 083.19.01 Российского государственного гидрометеорологического института по адресу: 195196, г. Санкт-Петербург, Малоохтинский проспект, 98.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке РГГМИ

Ученый секретарь

специализированного совета г,

кандидат физ.-мат. наук, доцент /' > В.Д. Еншеева

. ' I -" /

(ЩлЯ ЛАРЛК1БРМЯШ РАБОТЫ

Актуальность теми. По мере развития рыночных отношений, представления значительной самостоятельности отдельным предприятиям и хозяйствам, ликвидации крупных управленчиских структур более остро встает проблема повышения качества прогностического метеорологического обеспечения потребителя.

Метеорологические прогнозы, поставляемые различным потребителям. разрабатываются в настоящее время в основном беа учета хозяйственной деятельности и относятся к прогнозам погоды общего назначения. Качество метеорологического обеспечении, связанное с использованием этих прогнозов, определяется степенью близости последних к идеальным.

Однако, как известно, регулярное составление идеальных прогнозов погоды невозможно, а проведение исследований в этом направлении сопряжено со значительными трудностями.

С другой стороны, авторами ряда работ доказано, что повышение качества метеорологического обеспечения потребителя связано не только с увеличением успешности прогнозов погоды общего назначения, но и с усовершенствованием методика! использова-ш:я «етеоинформации потребителем. По этой причине все большее внимание исследователей уделяется вопросам .оптимизации использования метеойнформации о процессе хозяйственной деятельности.

Потребителю, поэтапная деятельность которого зависит от погодных условий, часто приходится решать задачи, особенностью которых является! тот факт, что конечный критерий эффективности его деятельности известен,а критерии на промежуточных этапах -пеопрэделены. Такие задачи не могут быть- реиени с помощью тра-диционкьй методов оптимизации. Поэтому постановка задач данного ¡масса, их формализация и разработка алгоритмов решения являются актуальными.

Цзй» работа состоит в постановке и построении алгоритма решения нового класса задач оптимального использования мете-о?П"?хзрмации потребителем при поэтапном принятии решений в ус-лоьипк неопределенного вклада результатов деятельности потре-

бителя на промежуточных этапах в окончательный результат его деятельное:!!.

Достижение поставленной цеди в работе било осуществлено путем оценки потенциальной экономической эффективности деятельности конкретного потребителя., связанной с различными стратегиями использования метеоинфорыации. Под стратегией в данном случае понимается строго определенная методика использования различных видов метеоинформации на последовательных этапах деятельности потребителя. При этом предполагается, что экстремум целевой Функции потребителя может быть найден с. _ по-модыо методов математического, в частности линейного, программирования.

С цель» апробации алгоритма решения задач поставленного класса, е работе был проьеден численный эксперимент на примере метеорологического обеспечения сельскохозяйственного потребителя при решении им задачи определения оптимальной структуры посевных площадей. Обусловлено это тем, что 113 всех отраслей экономики сельское хозяйство наиболее, чувствительно к влияние неуправляемых погодно-климатических факторов, что позволяет прогнозисту разрабатывать наиболее обоснованные рекомендации потребителю с учетом метеоусловий;

Научная новизна работа состоит в постановке нового класса задач поэтапного принятия оптимальных решений с учетом погодных условий, а также в построении алгоритма решения этих задач. Полученный алгоритм позволяет прогнозисту разработать рекомендации по оптимальному плану поэтапной деятельности потребителя с учетом метеоинформации.

Достоверность палууенник з рейдах? («ааул&тзуое обусловлена корректной, постановкой задачи, строгостью применения математического аппарата и проверкой их с использованием независимого архивного материала.

Пра!газчес5!оо зизчемшз раОЬтц состоит в том, что изпольво-ваине полученных в работе .результатов при метеообеспечении сельскохозяйственного потребителя позволяет без существенных материальные затрат повысить эффективность его деятельности.

Кроме того, роаультаты работы могут йсиольаонатьс» длй решения широкого круга практических задач в других отраслях народного хозяйства, а также р. учебном процессе при изучении дисциплин "теория математической обработки метеорологической информации" и "агрометеорология".

Основные положения, выносимые на защиту:

1) постановка нового класса задач принятия оптимальных решений с.учетом негодных условий в случае отсутствия информации« об эффективности деятельности потребителя На промежуточных этапах;

.2) методика оптимапыюго использования метеоинформации потребителем при поэтапном принятии решений;

3)-.результаты зонирования территории, обеспечивающее репрезентативность исход;«« данных;

4) алгоритмы оптимального использования различных видов метеоинформации при определении и корректировке. структуры посевных площадей В процессе поэтапной деятельности потребителя.

Апробация работы. Основные результаты дисссртационной работы докладывались на семинарах кафедры динамической и синоптической метеорологии' и метеорологического факультета Всро-нежского ВВАИУ (апрель 1992, декабрь 1993, май 1994); на третьей научно-технической конференции Воронежского ВВАИУ, посвященной проблемам повышения эффективности метеорологического, аэродромно-технического и инженерно-аэродромного обеспечения авиации ВО (май )992); на межрегиональной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов, посвященной обеспечению эффективности функционирования производственного потенциала АПК России в условиях рчночных отношений (Воронеж, феврачь 1993); на межрегиональной научно-производственной конференции, посвященной аграрной реформе и стабилизации экономики аграрного комплекса ЦЧР (Воронеж, июнь 1993); на семинаре кафедры метеорологических прогнозов Российского государственного гидрометеорологического института (май 1994),а также опубликованы в семи научных статьях.

Сбъе:* и структура работа. Диссертацчя изложена на 122

страницах машинописного текста, содержит 10.рисунков и 19 таблиц, .-о-лтит иа вв'-деиия, трех рпг.-.дг-лог., L-аияючония и библи-ографическиго указателя, в котором приведено lüü источников.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновываются актуальность, ирактичеокчя еначимогть м научная новизна работы, определяется се цель и дается краткое описание структуры, диссертации. • ;

В первом разделе рассмотрены методические основы ■ использования метеоинформации потребителем и существующий алгоритмы ■ оптимизации использования этой информации. Указано на актуальность продолжении исследований в этом направлении. Осуществлена постановка нового класса задач оптимального использования метроичформации потребителем при поэтапном принятии решений. Рассмотрены возможные пути реализации' задач данного класса м построен алгоритм их решения. ' ! ■'

Наибольший эффект от использования различных видов метеорологической информации," как правило, связан с возможностью прогнозиста рекомендовать потребителю определенный вариант принятия решений с учетом погодных условий. Поэтому для практических целей важна не столько информация о погодных условиях, сколько прогноз процессов и явлений, определяю^« деятельность потребителя, При этом возникает естественный вопрос, о качество используемых прогнозов погоды, которое в последние годы повышается сравнительно медленно. Понятно, что этот факт не устраивает потребителя и вызывает его скептическое отношение к метеообеспечешио своей деятельности.

р!о\сд из этого положения может быть найден путем оптимизации использования метеорологической информации в процессе .хозяйственной деятельности.

Р работе.предполагалось. что экстремум целевой Функции потребителя, характеризующей эффективность его деятельности в по.пн. ь- огл(.'.ме. ьожет бигь найден с помощью методов линейного пр^гич'.:м«ро?.зчия. я остановка зад.ачи. которого в общем виде сои-

тоит в следующем: • найти неотрицательные значения неременных x-ik. Хйк. ••• • Хцк» удовлетворяющих условиям - неравенства:

aiu-.-xik + ai?,k Х2К ... + a-tiik x„r < bi.

xik + ам*. x'/k + ... + ацп *r>k < bs>, (1)

■ Xu- * ämii Xi'k + ■•• 4 ¿W> *r,k !',„

к обращающих в максимум линейнум функцию этих переменных:

С - СIX П. .» С2ХОК -f . . . + ct,x„w ВК1Х. (!?(

В згнх соотношениях значения элементов решения x3i,. обеспечивающие экстремум целевой функции С, количественно определяют план деятельности потребителя на каждом этапе, Ко:«!".!«1Цн• енты aj j (а,представляют собой нормы затрат рас-личшк ресурсов при достижении конечной цели хозяйственной деятельности. И наконец, коэффициенты bj - есть имеющиеся в наличии ooie мы соответствующих ресурсов, изменяющиеся от этапа к укшу.

Индекс к в модели (1, 2) указывает на к-ю стратегию использования метеоинформации потребителем, обеспечивающую uyw~ ноз случайной величины (коэффициенты aijk). ышяодей на процесс принятия решений. 4

Очевидно, что последовательное обращение к модели (1, Г.1; на каядом ятале деятельности потребителя шх-ьеллет ему корректировать план Последующей деятельности с учетом уточжгнкс.и метеоинформации и изменяющихся объемов bj.

Наличие случайной величин» в ограничениях (1) иркьодиг к тому, что реализация модели (1. 2) позволяет получить ыниш-ст-во вариантов принятия решений, связанное со мнслеч •• х! '-.'тр.-ито-гии использования мс-теоипформации потребителем. и.пошм.-м ип этих стратегий определяется по экстремальному ьпачеит ис-ленш функции (2).

Для анализа дальнейших перспектив увеличения ктивнос-ти деятельности потребителя за -счет улучшения исповьиовзниа

•• о -

Метеоипформации необходимо привлечение дополнительных показателей, характеризуют»« приращение экономической 'зйф.'ктивности кавдой из рассматриваемых стратегий относительно традиционного. порядка иопользонздия метеоинформаши потребителем и стратегии, подразумевающей использование, идеальных прогнозов .погоды.

В качестве таких показателей, при решении оптимизационной задачи на максимум, в работе использовались величины и ык, расчитываемые с помощью соотношений: '.

■ 1 п Си, - С,

V--Ъ--, к-1.... . ,К; (3)

Г! 1-1 С,

1 п С>,1 - С,

ми'— £ ---------. -к-1.....К. (4)

¡1 1-1 СИ1 - о,

Смысл пара»/«строи, необходимих для вычисления величин Хк и ц>к состоит в следующем: некоторый потребитель, ориентировании!] на к-ю стратегию использования метеоинформации, на различных этапах своей деятельности с-помощью модели (1. £) принимает решения; реализация этих решений обеспечивает ему значение целевой функции <Л,;. стратегия использования идеального прогноза позволяет потребителю получить значение целевой функции СИ1, а традиционная стратегия использования метеоинформации'- Сь

Таким образом, в первом разделе работы предлагается методика построении алгоритмов оптимального'использования метеоинформации потребителем при поэтапном принятии решений. " • Суть ее состоит в.следующем: .

1) с помощью методов линейного программирования по мно-. жеству стратегий . использования йетеоинформации потребителем разрабатывается множество вариантов плана поэтапной хозяйственной деятельности и по экстремальному значению, целевой функции потребителя выбирается оптимальный из них;

2) с учетом использования уточненной метеоинформации на каждом последуяч.л1 этапе хозяйственной деятельности осуществляется корректировка плана; составленного на предыдущем этапе;

3) ¡¡а основе аначиза численных значений показателей и «к делается вывод о5 эффективности предложенных стратегий и дальнейших перспективах ее увеличения.

Во втором разделе осуществлена постановка задачи оптимального использования метенинформаш'и потребителем при определении структуры посевных площадей. Проведен анализ состояния метеорологического обеспечения сельского.хозяйства и выявлены его недостатки. Дана характеристика экспериментального материала, осуществлено зонирование территории, обеспечивающее репрезентативность исходных данных. Получены оптимальные для урожайности сельскохозяйственных культур значения температуры ' воздуха и осадков. В пространстве исходных метеорологических признаков и ортогональных факторов разработаны способы прогноза оптимальных сроков сева и условий перезимовки озимых (площадей с погибшими в результате перезимовки озимыми ), влияющих на решение поставленной сельскохозяйственной задачи.

При решении задачи определения оптимальной структуры посевных площадей в работе предлагается выделить несколько этапов, связанных с различными сроками сева сельскохозяйственных культур. На каждом из этих этапов потребителю необходима строго определенная метеоинформация, позволяющая принять оптимальное решение с учетом погодных условий.

В качестве показателя, характеризующего влияние этих условий, в работе была принята урожайность сельскохозяйственных культур.

Для разработки агрометеорологических прогнозов урожайности, оптимальных сроков сева и условий перезимовки озимых были использованы результаты наблюдений за фактической погодой в пункте Воронеж за 1960-1993 гг. Сведения о прогнозируемых величинах и характеристиках процесса сельскохозяйственного производства за аналогичный период были получены в Воронежском областном управлении статистики.

При формировании архива экспериментальных данных учитывалось, что в силу наличия ряда факторов неметеорологического происхождения (состав почв, агротехника и др.) погодные уело-

вия неадекватно влияют на процесс сельскохозяйственного производства в растениеводстве. Кроме того, эти условия могут су-, щественно отличаться друг1 от друга в различных регионах/ В связи с этим, в работе было осуществлено зонирование территории по районам, в рамках которых имеют место одинаковые тенденции изменения погодных условий и продуктивности сельскохозяйственных культур.

В основу методики зонирования была положена группировка районов по двум основным критериям:

1) как можно большая однородность динамики урожайности и условий перезимовки сельскохозяйственных культур по годам внутри выделенной зоны;

2) единство территории каждой из формируемых зон.

Проверка на однородность динамики урожайности производилась по 'зерновым культурам, сахарной свекле, подсолнечнику и кукурузе для районов первого агроклиматического региона Воронежской области.

При разработке методов агрометеорологических прогнозов временные ряды урожайност'и сельскохозяйственных кулКгур (Уt) рассматривались как сумма двух слагаемых - детерминированной составляющей f(t) и случайных отклонений от нее et:

Yt-f(t)-+et. ; (5)

В работе детерминированная составляющая урожайности была аппроксимирована линейной функцией вида:

fit) - a(t - ta) + f(t0), . (6)

где t0- год от которого начинается отсчет;

t - год. на который составляется прогноз;

fitpl - значение детерминированной составляющей в год от которого начинается отсчет;

а - )коэффициент пропорциональности.

Если предположить, что детерминированная составляющая

урожайности сохранится и. в ближайшие последующие годы, то колебания урожайности в основном будут связаны с метеорологическими факторами, важнейшими 'из которых являются температура воздуха и осадки.

При определении оптимальных значений указанных факторов и связи урсдашности с отклонениями от этих значений учитывалась неоднозначность их влияния на сельскохозяйственные культуры в течение различных временных интервалов. Поэтому вегетационный период каждой культуры был разделен на ряд этапов, что позволило расчитать урожайность £У) по следующей формуле:

V - Ута'Л ГмА) У/(К) Уг'(Т) + ПФ) -£(1.; (7)

где У,„^ ' максимально возможнее значение урожайное"",';

Х|' - продолжительность отдельного этапа;

г - продолжительность периода вегетации;

У а' (/?) и У, • (Т) - относительные величины, расчиташше в работе, характеригушоа'.е уменьшение максимальной урожайности, соответственно связанное с осадками и температурой воздуха;

п - количество этапов вегетационного периода.

Не умаляя ценности существующих подходов к решению вопросов прогнозирования оптимальных сроков сева и условий перезимовки озимых культур следует отметить, что ьсе они подразумевают наличие большого,числа исходных метеорологических признаков, выявление значимости которых в связи с этим станог-итсп довольно затруднительным. Кроме того, используемые признаки находятся в определенной, часто значительной корреляционной зависимости друг относительно .друга , что негативно ьшет на решение поставленной задачи.

. Выход из сложившейся ситуаций в работе был найден путем перехода от .пространства исходных метеорологический нризнаков к некоторому ортогональному факторному пространству меньшей размерности-.' с последующим использованием аппарата регрессионного анализа:

- m -

Все исходные метеорологические признаки, традиционно используемые авторами ряда работ при разработке соответствующих агрометеорологических прогнозов, в работе были сведены в четыре группы. При атом в первую группу вошли признаки, ответственные за тепловой режим периода осенней вегетации, во вторую-четвертую - признаки, ответственные за условия перезимовки.

Численные значения общих Факторов (Fj) могут быть' получены о помощью формулы:

/

Г! 1 , J

Fj - L - ■ Zj, j-1..... k (8)

i-1

где 1 j, - i-qe. значение собственного доктора. соответствующее собственному числу А3;

Zj - i-oe значение центрированного и нормированного исходного метеорологического признака.

Задача определения размерности ортогонального факторного пространства связана с установлением величины снятой дисперсии, которую должны описывать наиболее существенные факторы. В качестве показателя существенности (важности) j-го фактора'целесообразно выбрать отношение:

--- • . (9)

п ■ .

£ Xj

i-i . ,

В ранее проведенных исследованиях показано, что величина • снятой дисперсии должна составлять от 80 до 957=. Таким образом, число общих факторов к, расположенных в порядке убывания их значимости, определяется неравенством:

к

£ О, t О,ВО - 0,95. . (}0)

3-1

Для получения- прогностических зависимостей теплового ре-

жима периода осенней вегетации и площадей с погибшими в результате перезимовки озимыми культурами от соответствующих групп исходных признаков и полученных на их базе обшцх факторов, в работе был исследован г«!Д моделей. Лучшие результаты, с точки зрения- критерия эффективности деятельности потребителя, имели место при использсъашш множественной нелинейной регрессии мада:

V - 2 аиь2...1.п Г-1и Г^... Рп1-1"', (И)

ЦМ..^.. .+).1г0.

где Р-1 , Г;. ,.,., Гп - ортогональные факторы, образующие ц-мериое .пространство.

Третий раздел посвящен'апробации алгоритма решения поставленного класса задач на примере оптимизации использования метеоинформации потребителем при определении структуры посевных площадей.

Для построения экономико-метеорологической модели решения поставленной задачи введем следующие обозначения:

т - количество рассматриваемых районов; . и- * число предполагаемых посевных культур; - общая посевная площадь 3-го района;

а!, - величина,' обратная'урожайности 1-ой культуры в 3,-ом районе;

с1 ^ э ^ - норма'затрат ресурсов 1-го вида в з-ом районе на производство 1-ой культуры;

Ь1 - объем ресурсов 1-го вида;

5 - количество используемых ресурсов;

С) - цена единицы Ьой культуры; . С'1^ - затраты на производство единицы 1-ой культуры в З-ом районе;

Хц - объем производства 1-ой культуры в З-ом районе.

В качестве критерия эффективности определения структуры посевных площадей используем максимум чистого дохода Д, определяемого, как разность между ценой полученной продукции и

Затрата.*.':: Г:рсПЗ.сч',ЦСТ.кО.

Количественно этот критерий в {«лкл^ бил приставлен це-лессл: функцией кицп:

г. г, . ■ ■ • .

í - £ £ 'Сг-С'и) X;} -* гпач, (12)

í-l.'-i

при ограничениях:

1) по г.лс^.ад»! неепва для j-ro района

■£ а, з Х:; <.' 5з, .1-1....,гг.; i-i

2) пс-затрата:/ ресурсов 1-го вида (13)

■ г i m

£ £ dj j з Xiз í b¡, Ы

i-lj-í

2) неотрицательности переменных

Xjj i O. 1-1,..., n; ,... ,in. .

Величиной, учитывающей в представленной модели погодные условия, является урожайность (коэффициент •

Всевозмомние сочетания прогностической, климатической и фактической информации ' о метеорологических условиях позволяют в процессе поэтапной деятельности получить множество стратегий их использования. Некоторые иа «их, наиболее контрастные с экономической точки зрения потребителя, представлены ниже. ■ ..'. " , . . '

• ' Стратегия Si.

1. Используя уравнение (7), по. климатическим данным определяются значения урожайности сельскохозяйственных культур Y.-■ \2. С помощью модели (12, 13) выдаются'потребителю рекомендации по.ончгшальной структуре посевных, площадей. -

- '13 -

Стратегия .

1. С учетом приравнивания для озимых культур величины У'(Т) к единице за первый и второй этапы периода вегетации, используя прогностическую информацию о тепловом режиме периода осенней вегетации, полученную в пространстве ортогональных факторов, и климатическую - о дате перехода среднесуточной температуры воздуха через +5°С, осуществляется пункт 1 стратегии ?1.

2. Выдаются рекомендации по оптимальным срокам сева озимых и с помошью модели (12,13)- по структуре посевных площадей.

Стратегия Зз,

1. С учетом использования прогностической информации о тепловом режиме периода осенней вегетации и дате перехода среднесуточной температуры, воздуха через +5°С, полученной в пространстве Исходных признаков, осуществляется стратегия Зо.

2. В Модели (12, 13) корректируются исходные данные с учетом прогностической информации об условиях перезимовки озимых, полученной в пространстве исходных признаков второй группы. и выдаются уточненные рекомендации по структуре посевных площадей- к марту месяцу.

Стратегии 54.

1. Осуществляется стратегия Бг-

2. В модели (12, 13) корректируются исходные данные с учетом прогностической информации об условиях перезимовки озимых, подученной в ортогональном факторном пространстве исходных признаков третьей группы,' и выдаются уточненные рекомендации по структуре посевных площадей к марту месяцу.

3. В модели (12, 13) корректируются исходные данные с учетом информации о фактических значениях температуры воздуха и осадков по март месяц включительно и выдаются уточненные рекомендации по структуре посевных плошддей.

Стратегия Зэ.

1, Осуществляется стратегия Бд при использовании прогностической информации об условиях перезимовки озимых, полученной в ортогональном факторном пространстве исходных признаков чет-

вертой группы, а сведений о фактической погоде - по апрель включительно.

Алгоритмы этих стратегий представлены на рис.1 и в табл.1. Реализация первой стратегии, например, подразумевает последовательное задействование 1, 2, 3 и 4-го блоков структурной схемы, реализация пятой стратегии - 1, 2, 3, 5, 5, 7, 4, 9, 3,10, 12, 2, 3 и 13-го блоков.

—1---

климатическая информация о Т* и ^

прогнос.тическая инф-ия о Ту

1-У

прогност-ая инф-ия об ур-ти СХК (7) при У1оз(Т)-1, 1-1,2

I

1-У

—I_

модель (12, 13)

11-У

_ ,1 .

прогност-ая инф-ия о прекращении осенней вегетации

г-7-

прогност-ая инф-ия о продолжит-ти осенней вегетации

рекомендации по оптимальной структуре посевных плошадей и срокам сева озимЫх

прогност-ая инф-ия об условиях пер-ки оз.(3-я гр.пр.)

-9--1-

прогност-ая инф-ия об условиях пер-ки оз.(4-я гр.пр.)

ПЫУ—V-¡V-

-10--

рекомендации по оптим-ой стр-ре посев. пл.,скор-ые на усл.перезимовки озимых

-11-

фактическая инф-ня о 11-к 1?! по март

-12--^--

фактическая инф-ия о Т; и по апрель

—13-

-IV—V-

рекомендации по олтим-он стр-ре Лосев, пл.,скор-ые на фактические погод, усл.

Рис.1. Структурная схема порядка использования метеоинформации потребителем

Таблица 1

Последовательность использования метеоинформации при различных стратегиях

стратегии алгоритмы использования метеоинформации

31 1- 2-г 3-» 4

■ 32 1-* 2-» 3-* 5-» 6-» ?-» 4

Зэ 1-> 2-» 3"» б-' 6-» ?-» 4-» 8-» 3-» 10

Б4 1-» 2-» 3 » 5-» 6-» 4-> 8 - 3 » 10» 11-» 3-» 13

35 ■ 1-> 2-> 3 » 5-- 6- 7-» 4-- 9-» 3-» 12 -« 2» 3 » 13

Из структурной схемы (рис.1) видно, что результатом любой из рассматриваемых стратегий является определенный вариант решения поставленной задачи. Традиционная же стратегия использования метеоинформации состоит в том, что решения, связанные с погодными условиями, ' принимаются непосредственно потр?- «гелем на основе накопленного опыта и интуиции. Попятно, что в этом случае трудно ожидать получения оптималь»ш;: решений в различных погодных сптуацалх. '

Модель (12, 13) позволяет оптимизировать структуру посевных •■ площадей в рамках всего рассматриваемого региона, что не всегда обеспечивает оптимальную деятельность потребителя в

масштабах каждого района в отдельности.

*

Для устранения этого момента и с учетом наличия К стратегий использования метеоинформации, линейная модель (12, 13) была преобразована в модель вида:

п ' • . • •

Да к - С Дн Хин т шах," о-1,.. ,т; к-1,----К; (14)

1-1

, при ограничениях:

п . ."•.'..

1. Ъ а^ з^ ^ ¿к < Бд, ,...,т; к-1,...,К.

п .'- ■

2. Е Х^к < ЬзЬ 1-1,'. . . ,т; к-1,. ., , К; 1-1____,53. (15)

1-1

3.' -Хик > о . • .1.-1.....П; 3-1,. ,гл; к-1,...,К.

Обозначения в данной модели соответствуют обозначениям в моделях П, 2) и (12. 13).

На рис. 2 и 3 представлены диаграммы зависимостей показателей \ и ы от пяти стратегий использования метеоинформации потребителем в рассматриваемых района*.

Анализ этих диаграмм, позволяет сделать вывод о том, что для большинства районов, обозначенных римскими цифрами, опти-■мальной является стратегия S4, для двух из .них - стратегия S5.

------------------------------ ¡^

! 0 | raj | A 1 IкВ й !is

. "Ji-fa. Ua

Ш SI

Il Ш - - IV

ГЗ s- ЕШ ¿з

V VI

[. J «

VII

"ta t-г.

(Ли

a ta го 10 о

чо • iil

Uâ a<

s:

111 IV

V VI

0«

VII Vl!l

sa«

Pua. S. Д:: граммы зависимостей показателей \ и «> от стратегий использования ме'пюинформацни

. - 17" -

В табл. 2 приведены площади (в процентах), отведенные фактически под лосявы сельскохозяйственных культур в 1992 г. (значения без скобок) и соответствующие плошали, рас.читашше в работе (значения в скобках).

Таблица 2

Фактическая и расчетная структура посерных площадей (2)

сельскохозяйственные культуры

Оз.пшеница Кукуруза ' (.'ах. свекла Ячмень Овес Просо Гречиха Зернобоб-е Подсолн-ик

Район

Верхнехав-скнй

£0,0 (29.Г'?

0.8 ( 0.8)

14.5 (14.2)

38.в (33.2)

2.5 ( 1.3)

2.0 ( 1.5)

0.3 ( 0.4)

13.5 (11.4)

7.8 ( 7.4)

Каширский

23.6 0.2 10.0 37.9 5.Í.; 3.3 0.3 12.6 5.5

(31.4) •( 0.7)

(12. П (34. 2) ( 3.1) .( 2.4.) I 0.6) (10.3) ( 5.2)

Иижнедег.иц--кий

24.0 0.5

13.7 36. .1 3.7 2.1 0.5

12.1

( 0. г12. (31.

ív:

СО. (12. ( 5.

Повоусман-ский

¡1.6 (33.9) 0.1 ( 0.9) 3.9 ( 7.8) " ~ (35.1) ( 4.8) ( 1.1) ( 0.4) 15.6 (11.3) 5.5 ( 4.7)

5.3 1.3 0.5

Сельскохозяйственные культ.

Район

Рамонский ■ Репьевский Семилукский Хохольскнй

Оз.пшеница

Кукуруза

Сах.свекла

Ячмень

Овес

Просо

Гречиха

Зернобоб-е

Подсолн-ик

19.8 (31.6) 0.2 ( О.СО 10.3 ( 9.1) 42.1 (33.4) 5.5 ( 3.1) .0 ( 3.0) Í 0.5) 10.6 (10.4) 7.7 ( 8.1)

0.Í

29.6 0.3

11.7 28.4

1.6 3.9 1.2 14.1 9.2

(30.7) ( 0.4) (11.9) (28.3) ( 1.3) ( 3.9}

(12.9) С 9.7)

25.0 0.2 11.9 38.0 2.2 Z.0 2.1 12.9 5.7

(34. ( О. (10. (33. ( 1?: 'J:

25.7 (33.1) .8 0.9)

1

12.7 32.1 4.7 2.2 0.7 12.7 7.4

(12.5) (30.5) ( 3.7) ( 2.0) ( 0.6) (10.4) ( 6.3)

Из этой таблицы видно, что в большинстве районов имеет место незначительное отклонение фактической структуры посейных площадей (традиционной) от расчетной (оптимальной). На первый взгляд это обусловливает неактуальность предложенных алгоритмов в конкретном году.

Однако, анализ .значений показателя А указывает на тот (Мст, что.в рассматриваемом году отклонения фактической структуры посевных площадей от оптимальной, связанной с -погодными

- 18 - .

условиями и соответствующей методикой их учета, привели к понижению чистого дохода потребителя на 7-10%, что довольно негативно сказалось на экономике каждого хозяйсва. Поэтому основной вывод, вытекающий из анализа табл. 2, состоит в необходимости использования на практике результатов работы.

В заключении сформулированы основные результаты работы.

1. Существующий порядок метеорологического обеспечения' хозяйственной деятельности не в полной мере способствует принятию потребителем оптимальных решений. ■ Обусловлено это тем. что потребителя, как правило, интересует не прогноз метеорологических р--.личин и явлений, а конкретные. рекомендации по выбору оптимального плана своей деятельности. Для получения соответствующих рекомендаций в работе осуществлена постановка И разработав алгоритм решения нового класса зада<1 оптимального, использования метеоинформации при поэтапном Принятии решений в условиях неопределенного вклада результатов деятельности потребителя на промежуточных этапах в окончательный результат его' деятельности. .

2. Использование В" качестве критерия эффективности Деятельности потребителя максимума чистого дохода позволяет решить задачу разработки необходимых рекомендаций методами Линейного программирования. На оснований" ЭТйх рекомендаций Потребитель принимает оптимальный вариант решений с. учетом ожидаемых погодных условий. При'этом йа каждой' этапе сохраняется возможность корректировки плана последующей деятельности потребителя.

3. Для анализа дальнейших перспектив увеличения эффективности деятельности потребителя за счет улучшения методики Использования метеоинформации необходимо привлечение Показав лей. хгюактеризующих приращение экономической эффективности1 качдой из рассматриваемых стратегий использования йетеоий'фор-м;шии относительно традиционной стратегии и стратегии, подразумевающей использование идеальных,прогнозов погоды.

!. 'Локирование территории, обеспечивающее репрезентативность /сходных данных и позволяющее решить задачу оптимизации

использования метеоинформации потребителем в масштабе нескольких административных районов, целесообразно осуществлять по двум основным критерием:

1) как можно большая однородность динамики урожайности и условий перезимовки сельскохозяйственных культур по годам внутри выделенной зоны;

2) единство территории каждой из формируемых зон.

5. С точки зрения экономической эффективности деятельности потребителя преобразование пространства исходных метеорологических признаков в ортогональное факторное пространство дает возможность наиболее качественного построения агрометеорологических прогнозов.

6. Анализ традиционных в математической статистике критериев успешности прогностических способов не позволяет получить оптимальную стратегию использования метеоинфорнаиии "отр^С-йте-лен. Решение данной задачи возможно л «та при по..-.'ль задании критериев, учптивлпвих сг/'ш.^лт. доятелънгг-ти пс. грабителя. Обусловлено зто тс;.;, что успешность прогнозов погоды и их экономическая полезность - понлтия далеко иеадекпашю.

7. Применение на практике разработанных алгоритмов опт;! -мольного использования метеоинформации потребите кем при поэтапном принятии решений требует некоторого изменения г. порядке информационного обмена между прогнозистом и потрг-оителем. Смысл этого изменении состоит и необходимости предоставления прогнозисту сведений, • связанпь'х как с шФеораголюесюши, так. и с неметеорслогмческимп факторами. При этом имеются пгиду:

1) сведения о задачах, решаемых потрсбитолем, :«пд*>?«ч?ро-логвческих ограничениях и критерии (критериях) зЗФ-гчтлвнссти его деятельности;

'2) сведения о степени влияния ютеораЕапдозгсж угаовий на хозяйственную деятельность потребителя.

8. Алгоритм решения поставленного клэсса оптимизационных задач, апробированный па примере мэт.-орологкческого обеспечения сельскохозяйственнга потребителя, позволяют ему повысить эффективность сг-оей- деятелакоегд (величину. частого дохода) при

определении оптимальной структуры посевных шюшадей ъ среднем на 10 \ЬХ и уменьшить потери, связанные с. использованием неидеальных прогнозов, на 30-40%. Этот факт свидетельствует о целесообразности использования полученного алгоритма в практической деятельности при.решении задач поставленного класса.

Основные результаты диссертации опубликованы г. следующих работах.

1. Дегтярев A.C., Михайлов В.В.К вопросу о постановке задачи оптимального использования метеоинформации потребителем.-Сборник трудов Воронежского ВВАМУ, 1094.

2. Дегтярев A.C., Михайлов В.В., Чаплыгин А.В.Методы математической статистики в задаче использования метеорологи ческой информации ■ при определении условий перезимовки озимых культур. - Труды ВНИИГМИ-ЩЦ, 1993, вып. В.

3. Дегтярев A.C., Целоусов В.Э. ..Михайлов В. В.'К вопросу об оптимальном использовании долгосрочных прогнозов погоды.-III Научно-техническая' конференция Воронежского ВВАИУ,' тезисы докладов.- Воронеж, 1992.

4. Михайлов В.В. Повышение (качества использования Метеорологической информации при определении условий, перезимовки озимых культур,- Межрегиональная научно-практическая конференция, тезисы докладов.- Воронок: изд. ВГАУ. 1933.

5. Михайлов В.В., Целоусов В.Э. Использование физино-статистических моделей при определении оптимальных сроков сева озимых зерновых культур.- Межрегиональная научно-производственная конференция.- Воронеж: изд. ВГАУ, 1993. ^

6. Михайлов В.В., Чаплыгин 'A.B. Комплексное использование прогностических методов в ;задаче определения оптимальных сроков сева озимых зерновых -культур,- Межрегиональная научно-производственная конференция.- Воронеж: изд. ВГАУ, 1903.

7. Михайлов В.В., Чаплыгин A.B., Дубенцов A.B.Факторный анализ в задаче повышения качества исходной метеоинформаци.-Сборник трудов Воронежского ВВАИУ' 1994.

f В. Михайлов