Перед российским агропромышленным комплексом стоят серьезные задачи: к 2030 г. увеличить производство сельхозпродукции на 25%, нарастить экспорт до $55 млрд и достичь самообеспеченности семенами на 75%.
С одной стороны, отрасль показывает рост: урожай зерна в 2025 г. составил 141,2 млн тонн — это на 12% больше, чем годом ранее, а урожайность поднялась до 33,1 ц/га. С другой стороны, есть тревожные тенденции: рентабельность растениеводства упала ниже 20%, а потери от болезней и нарушений севооборота достигают 30% урожая.
Грамотное чередование сельскохозяйственных культур повышает общую урожайность на 20%, а при включении бобовых растений — на 23%. Доходы фермеров при этом растут в среднем на 20%, пищевая ценность продукции — на 24% по калорийности и на 14% по содержанию белка.
Так работает севооборот — научно обоснованное чередование сельскохозяйственных культур на одном участке земли. Если каждый год сажать одно и то же, почва истощается, накапливаются вредители и болезни, урожай падает. Например, пшеницу можно возвращать на прежнее поле через один-два года, горох — через три года, подсолнечник — через шесть-семь лет. А еще есть проблема остаточного действия пестицидов: некоторые из них сохраняются в почве годами и могут погубить культуру, которую посадят через сезон.
Учесть все эти правила одновременно для каждого из сотен полей — задача, которую вручную решать слишком долго. Существующие компьютерные программы эту проблему полностью не решают. Большинство из них не учитывают историю полей и влияние пестицидов, а эти факторы могут испортить будущий урожай. Задачу необходимо решать комплексно, быстро и с гарантией экономической выгоды.
Именно это и сделали ученые Пермского Политеха. Они разработали программу, которая автоматически составляет оптимальные севообороты с учетом всех ключевых агрономических правил: совместимости культур, сроков возврата на поле, истории каждого участка за несколько лет и, что особенно важно, влияния средств защиты растений. Программа строит многолетнюю ротацию, обеспечивая цикличность и экономическую выгоду. При этом все расчеты занимают считанные секунды.
«Мы разработали собственный подход. Программа сама перебирает все возможные варианты чередования культур, а затем по очереди отсеивает те, что нарушают хотя бы одно правило: неподходящего предшественника, слишком ранний возврат, запрет на повторный посев, противоречия с историей поля или вредное влияние старых пестицидов. В конце остаются только допустимые и экономически выгодные схемы», — сказала Татьяна Шадрина, магистрантка кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ.
Программа работает просто. Пользователь загружает в нее список культур, сроки возврата и выращивания, экспертные коэффициенты влияния (например, пестицидов на последующие растения) и историю полей — что на каждом поле росло и чем его обрабатывали. Дальше программа сама перебирает все возможные варианты чередования культур и отбрасывает те, которые нарушают хотя бы одно правило: агрономическое, химическое или связанное с историей полей. В итоге пользователь получает набор допустимых севооборотов, каждый из которых не противоречит ни одному ограничению. Остается только выбрать из этого набора тот вариант, который даст максимальную прибыль.
«Мы протестировали разработку на реальных данных крупного агрохолдинга. В итоге время расчета сократилось до 9 секунд. Количество вариантов, которые приходится анализировать для выбора оптимального плана, уменьшилось с 20 тыс. до 500–1000 — в 20–40 раз. Но главное: прогнозная годовая доходность хозяйства при использовании автоматизированного подхода выросла с 4 до 6 млрд руб. То есть дополнительные 2 млрд, или плюс 50%», — сказала Елена Долгова, профессор кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ, доктор экономических наук.
Технология может быть адаптирована для любого хозяйства, где требуется автоматизировать составление севооборотов. Она не требует дорогого оборудования, потому что работает на обычных серверах.
Поделиться
