Теоретические основы моделирования параметров агротехнологических операций

Развитие агарного производства связано с освоением современных технологий производства сельскохозяйственной продукции, направленных на максимальное использование достижений науки и практики в области агрономии, механизации, организации производственных процессов и математического моделирования.

Благоприятные условия жизни растений способствуют увеличению эффективности производства на предприятиях АПК. Для их создания большое значение имеет своевременное и качественное выполнение работ: обработка почвы, внесение удобрений, посев, уход за растениями и уборка урожая [95].

В условиях экономической нестабильности современные проблемы повышения устойчивости аграрного производства России во многом связаны с прогнозированием производственно-экономических процессов в АПК. Прогнозирование аграрного производства основано на выявлении статистических закономерностей и зависимостей производства продукции сельского хозяйства от факторов производства. Для отрасли растениеводства к основным факторам относят, прежде всего, агроклиматические условия территории, на которой возделываются сельскохозяйственные культуры.

Особую актуальность приобретает разработка и реализация прогностических моделей определения сроков технологических операций, учитывающих агроклиматические условия сельскохозяйственного производства за предшествующие работам периоды. Моделирование технологических операций производства зерновых культур с учетом природно-климатических условий позволяет повысить эффективность производства сельскохозяйственной продукции на основе улучшения достоверности кратко- и среднесрочного прогнозирования дат выполнения работ.

Планирование и прогнозирование производства растениеводческой продукции

1.1.1 Методы планирования производства

Планирование - один из основных методов управления как непосредственно производством, так и общеэкономической деятельностью предприятия. Оно может быть рассмотрено, как система средств, методов и форм воздействия на экономические интересы трудовых коллективов с целью ориентации их деятельности на повышение эффективности производства [73].

Задачи планирования в каждом конкретном случае индивидуальны и определяются изучаемым объектом. Например, в сфере производства – это создание оптимальных условий производства и сбыта продукции с учетом рыночной ситуации, ресурсных ограничений и соответствия выбранному критерию планирования [83, 71].

В зависимости от выбранного классификационного признака выделяют следующие виды планов (рисунок 1.1).

Рисунок 1.1 – Классификация планов производства

Плановое руководство развитием народного хозяйства, базируется на сочетании перспективного и текущего планирования.

Технологические карты растениеводства используются при разработке всех видов планов агарного предприятия (перспективных, текущих, оперативных) и фактически являются их расчетной частью. Поэтому они являются одними из важнейших инструментов планирования на предприятии АПК [40, 108].

Технологические карты являются основой всех уровней планирования: перспективного, текущего и оперативного. При расчете этих карт используются в основном балансово-нормативные методы планирования [31].

Планирование на предприятиях АПК основано в большинстве случаев на неизменности условий производства. Однако особенностью сельского хозяйства является прямая зависимость результатов производства от почвенно-климатических условий, которые меняются в значительной степени за многолетний период [90]. Поэтому при составлении планов значение имеет использование прогнозов агроклиматических условий предстоящих периодов. Результаты прогнозирования могут быть применены при составлении планов. На основе прогноза сроков технологических операций уточняется план использования техники, персонала и других ресурсов, что повышает эффективность деятельности аграрного предприятия в целом.

Технологическая карта как инструмент планирования производственной деятельности

Важнейшим, организующим элементом целесообразной деятельности человека является цель – образ желаемого будущего, т.е. модель состояния, на реализацию которого и направлена деятельность. Системность деятельности проявляется в том, что она осуществляется по определенному плану или по определенному алгоритму. Следовательно, алгоритм – образ будущей деятельности, ее модель. Прагматические модели являются средством управления, средством организации практических действий или их результата, т.е. являются рабочим представлением цели. Модель – это системное отображение оригинала [36, 87].

Моделирование агротехнологических операций невозможно без применения методов системного анализа. Поскольку параметры агротехнологических операций связаны с большим количеством факторов, необходима систематизация данных; выделение существенных параметров, влияющих на технологические операции; построение моделей в зависимости от особенностей информации; осуществление прогнозов. Одной из целей такого моделирования является составление множества оптимальных планов проведения работ при различных условиях производства [85].

Технологическая карта в растениеводстве представляет собой план агротехнических и организационно-экономических мероприятий по возделыванию одной или группы однородных по технологии сельскохозяйственных культур с расчетом себестоимости конечной продукции растениеводства [39].

На основе технологических карт вычисляют прямые затраты труда и материально-денежных средств по культурам, составляют рабочие планы по периодам сельскохозяйственных работ, определяется потребность в работниках, технике, предметах труда, исчисляется себестоимость единицы продукции растениеводства, расценка для оплаты труда работников, обосновывают составы машинно-тракторного парка, графики технических уходов и ремонтов сельскохозяйственной техники [95].

На рисунке 1.2 приведена классификация технологических карт отрасли растениеводства.

Перспективные технологические карты разрабатываются на несколько лет вперед и применимы для различных предприятий АПК одной природно-климатической зоны. В них рассматриваются в основном отдельные культуры или виды продукции с различным назначением использования (многолетние травы на сено, зеленую массу, силос) [39].

Рисунок 1.2 – Классификация технологических карт растениеводства

Технологические карты в большинстве случаев составляют под урожай планируемого года без учёта незавершенного производства. В них включают все работы с 1 января до получения конечного продукта в хозяйстве [94].

Основные разделы технологической карты и методика их заполнения приведены в таблице 1.1.

Рассчитанные технологические карты по культурам являются основным документом для расчета прогнозируемой себестоимости производимой растениеводческой продукции на предприятии, а также для определения расценок за единицу продукции при оплате труда. Данные технологических карт используются для расчета производственной программы по отрасли растениевода в производственно-финансовом плане предприятия АПК, а также бизнес-планов предприятий.

Для оперативного руководства производством на основе технологической карты и рабочих планов по периодам работ большое значение имеет установление обоснованных календарных сроков и продолжительность проведения работ.

Таблица 1.1 – Разделы технологической карты, их содержание и рекомендации по расчету

Сроки выполнения работ устанавливают согласно рекомендациям для условий данного предприятия (графа 3 таблицы 1.1). Однако в сельском хозяйстве эти сроки зависят от конкретных погодных условий, и поэтому являются оперативными [40]. Пример технологической карты, рассчитанный для предприятия Иркутского района, приведен в приложениях 1 и 2.

Сроки выполнения технологических операций определяются, в основном, в соответствии с принятыми в хозяйстве, усредненными датами этих операций. При этом не учитываются ежегодные колебания агроклиматических условий влияющих на эти сроки. Выявление обоснованных сроков выполнения работ по технологическим картам, является слабым местом в современной методике их составления.

Актуальным является создание методики определения сроков технологических операций с учетом климатических условий каждого года.

Эффективная оценка сроков агротехнологических операций связана с построением адекватной технологической карты как основного элемента планирования производства в растениеводческой отрасли. Целесообразно создание методики расчета обоснованных сроков операций в условиях значительной изменчивости климата, характерной для Восточной Сибири.

1.1.2 Прогнозирование параметров производства сельскохозяйственных культур

Эффективное управление сельскохозяйственным производством невозможно без прогнозирования хода факторов, от которых оно зависит. Прогнозирование создает научно обоснованную базу для планирования и обеспечивает гибкость управления хозяйственным развитием [86]. Поэтому разработке любого более или менее обоснованного плана предшествует прогнозирование.

На основе прогнозов определяется потребность в конкретных видах техники, трудовых и материальных ресурсах. Так, с помощью прогноза сроков агротехнологических операций, уточняется план использования техники и персонала на предприятии АПК [90].

Существующее множество прогнозов различается по нескольким наиболее существенным признакам (рисунок 1.3) [88].

Прогноз сроков технологических операций по объекту исследования относится к локальному прогнозу, по времени прогнозирования – к среднесрочному или краткосрочному. Степень достоверности такого прогноза может быть разной.

В различных отраслях народного хозяйства широко используются методы прогнозирования, поскольку значения прогнозных оценок развития анализируемых процессов или явлений являются основой принятия управленческих решений при оперативном, тактическом и стратегическом планировании [74].

Рисунок 1.3 – Классификация прогнозов

В настоящее время насчитывают более 150 методов и приемов прогнозирования. Наиболее распространенной в экономической литературе является классификация методов прогнозирования по степени формализации, согласно которой их можно разделить на интуитивные и формализованные.

Интуитивные (экспертные) методы прогнозирования как научный инструмент решения сложных неформализуемых проблем позволяют получить прогнозную оценку состояния развития объекта в будущем независимо от информационной обеспеченности.

Экспертные методы прогнозирования по принципу действия можно разделить на индивидуальные и коллективные экспертные оценки. Индивидуальные оценки целесообразно использовать только тогда, когда есть очень компетентный специалист в области деятельности, подлежащей прогнозному исследованию.

Методы коллективных экспертных оценок представляют собой попытку повысить степень объективности мнений экспертов, увеличить достоверность коллективного суждения [81].

Статистические методы представляют собой совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования, объединенной по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей изменения характеристик данного объекта с целью получения прогнозных моделей [83].

Управление в сельском хозяйстве в значительной степени предполагает принятие решений в условиях неопределенности, обусловленной недостаточностью знаний о биологических и физических системах и случайным характером протекающих процессов [69].

Среди всех параметров производства растениеводческой продукции особое место занимает урожайность сельскохозяйственных культур. Вопросы прогнозирования урожайности представляют большой научный и практический интерес, ему посвящено большое количество работ [24, 25, 66, 86 и др.].

Интерес вызывает применимость для оценки урожайности вышерассмотренных общих методов прогнозирования.

Если не учитывать различные модификации в подходе к прогнозированию урожайности сельскохозяйственных культур, то можно констатировать, что в настоящее время оно осуществляется в основном построением многофакторных зависимостей, позволяющих рассчитать ожидаемую величину урожая в каждом году исследуемого периода с учетом запланированной (ожидаемой) величины указанных факторов [86].

Прогнозы урожая зерновых, составляемые в период вегетации растений, основаны на учете состояния посевов и сложившихся к этому времени агрометеорологических условий.

В качестве математического аппарата обычно используется корреляционно-регрессионный анализ, позволяющий получать зависимости урожая от перечисленных факторов.

Для прогнозирования ожидаемой урожайности по прошлым значениям временного ряда используются также различные авторегрессионные модели. С увеличением заблаговременности надежность методов прогноза, основанных на экстраполяции тенденции, снижается.

При разработке методов прогноза урожая сельскохозяйственных культур для отдельных предприятий исследователь сталкивается со значительными трудностями. В этих случаях, кроме метеорологических условий, приходится учитывать большое количество факторов, характеризующих почвенные особенности хозяйства, общий уровень культуры земледелия, агротехнику конкретного года (количество и состав внесенных удобрений, предшественник, качество и своевременность проведения агротехнических мероприятий и т.д.).

Для прогнозирования урожайности зерновых культур многие авторы [24, 25, 66, 86] предлагают использовать регрессионные модели. В качестве факторов в этих моделях используются различные агроклиматические показатели. В таблице 1.2 приведены результаты исследований зависимости урожайности от некоторых факторов по областям Западной и Восточной Сибири.

Таблица 1.2 – Исследования зависимости урожайности культур от агроклиматических факторов

Интересные исследования по краткосрочному прогнозу урожайности проводились профессором А. Вайнштейном, который ввел в уравнение комплексный показатель: отношения суммы осадков за май-июль к соответствующим суммам температур (гидротермический коэффициент).

Коэффициент множественной корреляции полученной модели равен 0,95, а сама модель имеет вид

y =-4,35+0,146 x₁ +0,0167 x₂, (1.1)

где y - урожайность овса, ц. с 1 га; x₁ - гидротермический коэффициент; x₂ - осадки октября предшествующего года, мм. Сопоставление расчетных и фактических урожаев показало на высокую надежность модели. Исходя из проделанных исследований, автор сделал вывод о том, что «при тщательном, вдумчивом подходе к факторам можно ограничиться при построении корреляционной модели минимальным числом показателей, включенных в модель, и получить вполне удовлетворительные для прогноза результаты».

Таким образом, модели связи урожайности с метеорологическими условиями могут быть использованы для прогноза урожаев за несколько месяцев до уборки [24].

Методам оценок урожайности сельскохозяйственных культур посвящено множество работ [24, 25, 66, 86 и др.] по прогнозированию сельскохозяйственного производства, однако, недостаточное внимание уделяется заблаговременному определению сроков операций по технологическим картам. При этом на основе моделирования сроков технологических операций можно спрогнозировать даты начал сельскохозяйственных работ, что актуально для своевременной и полноценной подготовки хозяйства к полевым работам.