Цифровые технологии оптимизации параметров увлажнения расчетного слоя почвы
DOI:
https://doi.org/10.28983/asj.y2021i1pp86-89Ключевые слова:
цифровые технологии, оптимальные параметры, увлажнение, почва, компьютерная программаАннотация
В статье приведены результаты разработки цифровой технологии оптимизации параметров увлажнения расчетного слоя почвы. Внедрение технологий точного орошения требует разработки новых подходов к разработке систем поддержки принятия решений их технической реализации на современных высокоуровневых языках программирования. Разработанная компьютерная программа определения оптимальных параметров увлажнения расчетного слоя почвы для основных поливных культур Саратовской области проста в применении и легко интегрируется в цифровые автоматизированные системы оперативного управления поливами.
Скачивания
Библиографические ссылки
Буйначев С.К., Боклаг Н.Ю. Основы программирования на Python – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2014. – 91 с.
Доклад о состоянии и использовании земель сельскохозяйственного назначения Российской Федерации в 2018 году. – М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2020. – 340 с.
Кравчук А.В., Корсак В.В., Кудайбергенова И.Р., Улданов А.Г. Установление слоя увлажнения по корневой системе кукурузы// Евразийский Союз Ученых (ЕСУ). – 2020. - №5(74). – С. 34-36.
Кружилин И.П., Лобойко Л.И. Управление водным режимом почв с помощью прикладных программ ЭВМ // Проблемы научного обеспечения и экономической эффективности орошаемого земледелия в рыночных условиях: материалы Междунар. науч.-практ. конф. – Волгоград: Волгоградская гос. с.-х. акад., 2001. – С. 19–20.
Ольгаренко Г.В. Ресурсосберегающие эффективные экологически безопасные технологии и технические средства орошения: справочник. / Г.В. Ольгаренко, [и др.]. – М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2015. – 264 с.
Официальный сайт Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК – IPCC). – Режим доступа: www.ipcc.ch/home_languages_main_russian.htm
Пронько Н.А., Морковин В.Т., Холуденева О.Ю., Корсак В.В. Автоматизация расчета дифференцированных режимов орошения сельскохозяйственных культур // Экологические аспекты интенсификации сельскохозяйственного производства: материалы Междунар. науч.-практ. конф.– Пенза: Пензенская гос. с.-х. акад., 2002. – Т. II. – С. 121–123.
Пронько Н.А., Корсак В.В., Фалькович А.С. Орошение в Поволжье: не повторять ошибок// Мелиорация и водное хозяйство. – 2014. – №4. – С. 16–19.
Труфляк Е.В. Основные элементы системы точного земледелия. – Краснодар: КубГАУ, 2016. – 39 с.
Lozoya C., Mendoza C., Aguilar A., Roman A., Castello R. Sensor – Based model driven control strategy for precision irrigation // Journal of Sensors. 2016. Vol. 31. P. 1–12.
Navarro-Hellin H., Martinez-del-Ricon J., Domingo-Miguel R., Soto-Valles F., Torres-Sances R. A decision support system for managing irrigation in agriculture// Computers and Electronics in Agriculture. 2016. Vol. 124. P. 121–131.
Song X., Zhang G., Liu F., Li D., Zhao Y., Yang J. Modeling spatio-temporal distribution of soil moisture by deep learning-based cellular automata model// Journal of Arid Land. 2016. Vol. 8. Р. 734–748.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2021 Аграрный научный журнал
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.