автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Компьютерная система оценки климатической продуктивности агроландшафтов

на правах рукописи

-е-

НАСОНОВ Дмитрий Владимирович

Компьютерная система оценки климатической продуктивности агроландшафтов

Специальность 05.13 18 - математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 2006

ЛМ06А

^¿^абота выполнена в ГНУ Агрофизический научно-исследовательский институт Российской академии сельскохозяйственных наук

Научный руководитель:

доктор физико-математических наук, профессор, член-корр. РАСХН Усков Игорь Борисович.

Официальные оппоненты:

- доктор технических наук, профессор Куртенер Дмитрий Александрович;

- кандидат технических наук, доцент Вершинин Анатолий Петрович.

Ведущая организация:

Главная геофизическая обсерватория им. А. И. Воейкова

Защита диссертации состоится « 3 » Фе&раАЛ 2006 г. в 15® часов на заседании диссертационного совета Д 006.001.01 в Агрофизическом научно-исследовательском институте по адресу: 195220, г. Санкт-Петербург, Гражданский пр., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Агрофизического научно-исследовательского института.

Отзывы в двух экземплярах, заверенных гербовой печатью учреждения, просим направить по адресу:

195220, г Санкт-Петербург, Гражданский пр., 14, АФИ. Автореферат разослан « 30 » К.с<Ьь'Х 200^г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

доктор биологических наук профессор

Архипов М. П.

„.^ьип.^ЛЬНАЯ И БЛ И ОТЕКА

СМ*пфт4 у 09 ф •я*'-' л

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

В последние годы в нашей стране получило развитие новое направление в агрономических науках - адаптивно-ландшафтное земледелие, В рамках этого направления увеличение продуктивности и обеспечение устойчивости земледелия достигается не только за счет всякого рода техногенных воздействий, но и за счет более полного использования естественного потенциала агроландшафтов, в связи с чем возникает необходимость более точного и дифференцированного учета агрономических ресурсов региона, области, отдельного хозяйства, вплоть до полей и контуров. В связи с этим особое значение приобретают мезо- и микроклиматические оценки продуктивности. позволяющие дифференцированно учитывать распределение агроклиматических ресурсов.

Оценки климатической продуктивности необходимы для планирования сельскохозяйственного производства как в отдельных хозяйствах, так и в масштабах регионов и страны в целом На уровне регионов и страны в целом оценки продуктивности позволяют планировать производство, определять финансирование, предполагаемые объемы импорта или, наоборот, экспорта той или иной сельскохозяйственной продукции, проводить эффективную налоговую, кредитную и финансовую политику, дифференцированно осуществлять страхование сельскохозяйственных рисков. На уровне отдельного хозяйства возможность определять климатическую продуктивность позволяет перейти к оценке потенциальной микроклиматической продуктивности отдельных полей, что дает возможность производить обоснованную дифференциацию агромелиоративных мероприятий и технологических процессов при реализации концепции точного земледелия. Оценки климатической продуктивности необходимы также для изучения и прогнозирования последствий для сельского хозяйства ожидаемых изменений глобального климата.

Современные подходы к реализации методик оценки агроклиматических ресурсов и продуктивности по территориям предусматривают использование информационных технологий в виде комплексов компьютерных программ. Такой комплекс программ должен позволять пользователю быстро и эффективно получать необходимую информацию в удобной форме: текстовой, табличной, картографической.

Цепи и задачи исследования

Целью данной работы является-

1) Разработка комплекса компьютерных программ оценки климатически обеспеченной продуктивности агроландшафтов и сельскохозяйственных территорий на основе штатной агроклиматической и метеорологической информации.

2) Создание интерфейса представления агрономической информации в текстовом, табличном и картографическом формате

Для достижения цели диссертационного исследования были поставлены и решены следующие задачи:

1 Разработать концепцию и общую функциональную схему программного комплекса;

2. Создать программы и сформировать информационную базу агроклиматических и метеорологических данных для оценки климатической продуктивности ландшафтов и территорий.

3 Разработать алгоритмы и создать программы использования сформированных банков данных для расчетов агроклиматических величин с различными уровнями пространственно-временного осреднения и различных показателей климатической продуктивности агроландшафтов.

4. Развить методику, разработать алгоритмы и создать программы для исследования и оценки возможных последствий для сельского хозяйства ожидаемых изменений глобального климата.

5. Разработать методику компьютерного микроклиматического картирования

К

термического режима слоновых земель.

6. Сформулировать требования к специализированной геоинформационной системе климатической продуктивности агроландшафтов, разработать структуру взаимодействия блоков компьютерной программы и интерфейс пользователя; создать программу, реализующую некоторые функции геоинформационной системы на примере региона, хозяйства, отдельного поля.

Для решения поставленных задач использовались методы математической статистики, математического моделирования и программирования на ЭВМ.

Научная новизна

Научная новизна работы заключается в том, что'

- разработана функциональная схема агрометеорологического блока информационной поддержки систем точного земледелия;

- развита методика исследования и оценки динамики показателей климатической продуктивности, в том числе рисков, при возможных изменениях глобального климата;

- разработана методика компьютерного микроклиматического картирования термического режима слоновых земель

На защиту выносятся:

- комплекс компьютерных программ оценки климатически обеспеченной продуктивности агроландшафтов и сельскохозяйственных территорий на основе штатной агроклиматической и метеорологической информации;

- алгоритмы и компьютерные программы исследования и оценки динамики показателей климатической продуктивности при возможных изменениях глобального климата;

- методика компьютерного микроклиматического картирования термического ре-

йс

жима слоновых земель.

Практическая значимость работы

Заложены методические и вычислительные основы компьютерной оценки климатически обеспеченной продуктивности агроландшафтов и сельскохозяйственных угодий для использования при проектировании адаптивно-ландшафтных систем земледелия.

Апробация работы

Основные результаты исследований были представлены, обсуждены и одобрены на научно-практической конференции «Информационные технологии, информационные измерительные системы и приборы в исследовании с/х-процессов». Новосибирск, 2000, Международной научно-практической конференции «Модели и технологии оптимизации земледелия», Курск, 2003; 3-ей научно-практической конференции «Машинные технологии производства продукции в системе точного земледелия и животноводства», Москва, 2005; Международной выставке-ярмарке «Агрорусь», Министерство сельского хозяйства Российской Федерации (29 августа - 4 сентября 2005 г), Санкт-Петербург (Золотая медаль): заседаниях Ученого Совета Агрофизического института, проводимых в 2002-2005 гг в рамках отчетных научных сессий коллектива за эти годы.

Публикации

Основное содержание работы отражено в 3 публикациях

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, пяти глав, выводов и списка литературы Диссертация изложена на 152 страницах машинописного текста, содержит 16 таблиц и 32 рисунка Список литературы включает 107 наименований, из них 11 зарубежных авторов. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении раскрыта актуальность темы, определены цели и задачи исследования, сформулированы научная новизна и практическая значимость работы

Гчава /. Агроклиматические ресурсы и продуктивность агроландшафтов Традиционно в агрономии для оценки возможной продуктивности посевов используется категория плодородия почвы, а сами оценки основываются на количественной шкале бонитетов почв Однако на сегодняшний день такой подход уже не соответствует современным теоретическим представлениям и практическим требованиям. Теоретически правильней и практически полезней говорить не о плодородии почвы, а о продуктивности земель. Под землями же здесь понимается не просто почвенный покров, а агроэкологическая система в конкретном агроландшафте. При этом продуктивность должна оцениваться по комплексу природных почвенно-климатических показателей, соотнесенных с видом полевых культур.

Для иллюстрации сказанного, в табл. 1 приведены данные о влиянии почвенных и климатических факторов на урожайность многолетних трав. Из таблицы видно, что вклад климатических факторов (теплообеспеченность и условия перезимовки) в формирование урожая существенно превышает вклад почвенною плодородия.

Таблица 1.

Влияние почвенных и климатических факторов на урожайность многолетних трав по районам Мурманской области (по Потипака)

Район Средний уро- Относительная урожайность по факторам

жай сена, т/га Почвенное Теплообес- Перези-

плодородие печенность мовка

Кольский 1,84 0,8 1,5 1,0

Ловозерский 2,95 0,8 1,5 0,9

Терский 1,35 1,0 1,1 1,0

Кировский 2,60 1,0 1,4 0,8

Кандалакшский 2,84 1,1 1,5 1,0

Все факторы продуктивности можно разделить на две большие группы: природные факторы и социально-экономические факторы.

Принято выделять пять основных природных факторов продуктивности: солнечный свет (фотосинтетически активная радиация, ФАР); состав атмосферы (концентрация С02); температура (воздуха и почвы); водный режим (осадки и водоудержи-вающая способность почвы); плодородие почвы (мехсостав, химсостав и т д.).

К основным социальным факторам продуктивности относятся агротехнология, агротехника, трудовые ресурсы («человеческий фактор») [Чудновский, Шатилов].

Характер действия указанных факторов, их пространственная и временная изменчивость, а также возможности управления ими существенно различаются. Это позволяет рассматривать их иерархически в рамках концепции категорий (уровней) продуктивности агроландшафтов.

Выделяют следующие категории продуктивности [Тооминг, Жуковский, Усков].

Потенциальная продуктивность (ПП) Она определяется приходом фотосинтетически активной солнечной радиации (ФАР) и генетической способностью конкретной культуры и сор! а по усвоению ФАР

Климатически обеспеченная продуктивность (КОП). Определяется, кроме факторов, учитываемых в ПП, реальными условиями тепло- и влагообсспеченности.

Действительно возможная продуктивность (ДВП) Определяется как продуктивность при реальных не только климатических, но и почвенных условиях. ДВП определяет максимально возможный уровень урожая культуры в реальных природных условиях конкретной территории.

Управление климатическими факторами на макроуровне весьма затруднительно, но на уровне микроклимата отдельных полей возможно и даже необходимо. Ежегодная незакономерная изменчивость тепло- и влагообеспеченности полей делает КОП, а значит и ДВП, случайными величинами. По этой причине при оценке КОП должен использоваться вероятностно-статистический подход. Для анализа случайных величин традиционно используются точечные статистические характеристики: математические ожидания, средние квадратические отклонения, асимметрия, эксцесс, различные квантили Как было показано в работах [Жуковский и др.] для сельского хозяйства зачастую наиболее важными характеристиками тепло- и влагообеспеченности посевов являются не средние величины соответствующих характеристик, но вероятности рисков возникновения экстремально низких или наоборот, высоких значений.

Для оценки продуктивности агроландшафтов и территорий были предложены различные методы, модели и расчетные формулы Все предложенные методы можно разбить на три больших группы

1) Оценка продуктивности по уровню обеспеченности лимитирующими факторами формирования урожая [Шашко, Рябчикова, Селянинов, Каюмов и др.];

2) Оценка продуктивности по простейшим эмпирическим моделям типа «фактор -урожай» [Ричи, Тооминг, Лит];

3) Оценка продуктивности по результатам расчетов на динамических моделях продукционного процесса [Полуэктов, Сиротенко, Росс, Де Фриз, Галямин и др.].

Возможность получения оценок продуктивности территорий по показателям обеспеченности растений климатическими факторами роста и развития основана на том, что согласно закону лимитирующего фактора (закон Либиха) на критическом участке кривой роста и развития растений должна наблюдаться прямая (но не обязательно линейная) корреляция между продуктивностью и лимитирующим в данный момент фактором Конкретные значения продуктивности, коэффициенты регрессии и корреляции для разных культур будут различны, но общая тенденция будет сохраняться [Панников, Минке].

Оценка продуктивности по простейшим эмпирическим моделям типа «фактор -урожай» основывается на теоретическом выводе, рассмотренном выше. При таком подходе, на базе многолетних наблюдений на полях сортоиспытательных участков или хозяйств, обладающих высоким уровнем агротехники, находят эмпирические зависимости между урожаем и конкретными показателями, характеризующими уровень свето-, тепло- или влагообеспеченности посевов.

Наконец, третьим способом оценки продуктивности посевов, ландшафтов и территорий является оценка продуктивности по результатам расчетов па динамических моделях продукционного процесса. Такие модели разрабатываются и совершенствуются уже несколько десятилетий [Росс, Сиротенко], в том числе в Агрофизическом институте [Полуэктов] В настоящей работе этот подход не рассматривается; предметом рассмотрения оказываются первые два подхода.

Для оценки определяющих климатическую продуктивность агроклиматических ресурсов традиционно используются различные показатели, наиболее известные из которых следующие.

Для оценки термических ресурсов территории' даты устойчивого весеннего и осеннего переходов температуры через 0°С, 5°С, 10°С, 15°С; продолжительности периодов с температурой выше 0°С, 5°С, 10°С, 15°С; суммы активных или эффективных

температур за период с температурой выше 5°С, 10°С и 15°С; даты последнего весеннего и первого осеннего заморозков; продолжительность безморозного периода.

Для оценки влагообеспеченности территории сумма осадков за год, сумма осадков за период вегетации; гидротермический коэффициент (ГТК) Селянинова

В качестве оценок собственно климатически обеспеченной продуктивности предлагались следующие показатели

При лимитировании продуктивности влагой хорошо «работает» показатель благоприятствования метеорологических условий КОП = Е / Е0 ПП, где Я. - фактическое испарение, Е0 - испаряемость, ПП - потенциальная продуктивность [ Гооминг] Гидротермический показатель ГТП [Рябчиков]: КОП = 2,2 ПП - 1, где

36 -Я

\У - запасы продуктивной влаги; Ь - продолжительность вегетации в декадах; Я -годовой радиационный баланс.

При лимитировании теплом и влагой можно определить климатическую продуктивность как КОП = ш • БКП, где т коэффициент влагообеспеченности посева через сумму осадков и дефицит влажности воздуха, а БКП - биоклиматический потенциал, БКП = 0,001 • £Та, где £Та - сумма активных температур за период вегетации [Шашко]. Здесь предусматривается знание цены балла.

Глава 2. Состав и структура комплекса компьютерных программ Компьютерная система оценки климатической продуктивности агроландшафтов реализована в виде комплекса программ для персональною компькнера При но-С1 роен и и системы мы отказались от создания единой интегрированной среды, в которой вся система представляла бы собой одну «большую» программу, выполняющую все необходимые действия по чтению и обработке первичных данных, вычислению различных требуемых показателей, построению карт и т. д., в пользу организации системы в виде комплекса отдельных программ, с точки зрения компьютерного программирования независимых друг от друга, но связанных единой идеей и функциональностью Преимущества такого подхода заключаются в следующем

• Гибкость и открытость К системе легко добавлять новые программы, в том числе написанные разными программистами. Это особенно важно для компьютерных систем, предназначенных для научных исследований, поскольку новые идеи и гипотезы, знания и данные, цели и задачи постоянно требуют

новых подходов, алгоритмов и программ Гибкость системы делает ее способной к развитию и совершенствованию, в то же время в каждый конкретный момент комплекс программ сохраняет свою функциональность

• Возможность разделения во времени различных этапов работы обработки первичных данных, вычисления показателей для интересующего пользователя набора станций, их обработка и т. п

• Возможность легко подключать к системе новые модели и алгоритмы, без перекомпиляции всей системы в целом.

• Упрощение процесса отладки и тестирования программ. Отладка и особенно тестирование сложной программы представляют значительные трудности. Тестирование программы предполагает ее проверку для различных наборов данных При этом программа должна для любого правильного набора данных давать адекватные результаты, а при неправильном наборе данных выводить пользователю корректное сообщение об ошибке Поскольку количество возможных сочетаний данных и возможных ошибок в данных практически бесконечно велико, предусмотреть все возможные ситуации принципиально невозможно, в связи с чем упрощение процесса тестирования и отладки программ оправдано.

Комплекс программ оценки климатически обеспеченной продуктивности агро-ландшафтов получил название Деметра (от греческой богини плодородия и урожая). Комплекс программ Деметра написан в системе визуального программирования Delphi 6 для операционной системы Windows.

При построении компьютерной системы оценки продуктивности агроландшафтов преследовалась цель дать потенциальному пользователю - исследователю, научному сотруднику, студенту, хозяйственнику, удобный инструмент для обработки первичной климатической информации, вычисления различных показателей агроклиматических ресурсов и продуктивности ландшафтов и территорий, анализа микроклиматической изменчивости продуктивности на структурных элементах ландшафта, исследования пространственного распределения и временной динамики показателей продуктивности Комплекс программ Деметра предоставляет следующие возможности.

• Работа с данными архива месячной климатической информации, чтение, просмотр и осреднение данных, запись файлов осредненньгх величин, запись

файлов специального формата для их последующего использования имитатором погоды.

• Работа с данными архива срочной метеорологической информации: чтение, просмотр, различные осреднения (суточные, декадные, месячные), запись файлов с рядами соответствующих величин

• Расчет показателей агроклиматических ресурсов.

• Расчет климатически обеспеченной продуктивности агроландшафтов по эмпирическим моделям и формулам

• Расчет рисков и обеспеченностей.

• Анализ динамики показателей агроклиматических ресурсов и климатически обеспеченной продуктивности для различных сценариев изменения климата

• Построение компьютерных карт продуктивности агроландшафтов и территорий.

В систему Деметра входят: архив месячных данных Dikate и программа работы с ним Dikt; архив срочных данных Lisboa и программа работы с ним Lisb; программа Phaeton для расчета характеристик освещенности; имитатор погоды (ИП) - программа AgroPot3; программа Вогеу - расчет рядов показателей продуктивности по сгенерированным рядам погодных реализаций ИП; программа Nout - анализ динамики показателей продуктивности при прогнозируемых климатических изменениях; про-1рамма DemetraGIS - построение компьютерных карт агроклиматических ресурсов и показателей продуктивности агроландшафтов Программы Dikt и Lisb предназначены для организации доступа и работы с архивами климатической и метеорологической информации, они описаны в главе 3 Программы AgroPoÜ, Вогсу и Nout предназначены для анализа влияния изменений г лобального климата на агроклиматические ресурсы и продуктивность сельскохозяйственных территорий; им посвящена глава 4 Программа DemetraGIS предназначена для построения компьютерных микроклиматических карт, ей посвящена глава 5.

Глава 3. Работа с архивами метеорологических и климатических данных

Общая схема работы с архивами данных программ Dikt и Lisb представлена на рис. I.

Архив месячной климатической информации создавался на основе данных, предоставленных Главной геофизической обсерваторией им. А И Воейкова (ГГО). При проектировании и построении комплекса программ системы Деметра автором была создана новая версия этого архива, предназначенная для работы в системе визуального программирования Delphi 6.0 В архиве содержится информация о средних месячных температурах и месячных суммах осадков по 163 станциям бывшего СССР за период с 1949 по 1982 годы. Для доступа к данным архива предназначен модуль-библиотека Dikate и описанный в ней класс TCtrlBase. Непосредственная работа пользователя с архивом осуществляется с помощью программы Dikt.

Рис.1 Схема работы с архивами местных и срочных данных

Взаимодействие модулей программы Dikl реализовано в соответствии с требованиями структурного и объектно-ориентированного программирования. Модули про-

граммы строго разделены по своему назначению и функциям на модули, выполняющие операции по обработке данных, и модули, осуществляющие интерфейс пользователя Поскольку система разработки Delphi есть объектно-ориентированная среда, внутренне каждый модуль оформлен в виде описанною класса и созданного на его основе объекта, полностью реализующего все необходимые функции. В частности, в модуле ACMonth описан класс TMonthlyDataOneStationOneYcar (месячные данные по одной станции за один год), в котором сведены все методы, реализующие ал1 оритмы расчета показателей агроклиматических ресурсов или продуктивности за один год на основе данных о средних месячных температурах и месячных суммах осадков этого года При необходимости добавить к системе новые показатели продуктивности это осуществляется посредством добавления нового метода в этот класс

В паве содержится описание традиционного для Windows оконного интерфейса программы Dikt Интерфейс представлен тремя окнами- окно работы с оглавлением архива и выбора требуемой станции, окно просмотра первичных данных по выбранной станции и окно расчета показателей продуктивности для этой станции Интерфейс программы Dikt подобен интерфейсу программы Lisb, рассмотренной ниже.

Архив срочной метеорологической информации Lisboa был создан автором данного диссертационного исследования на основе архива NDP048, иолученно! о отделом 150 АФИ из ГГО. В архиве NDP048 содержатся срочные данные наземных наблюдений для 223 станций бывшего Советского Союза' 4-срочные (через 6 часов) наблюдения для периода 1936-1965 годов и 8-срочные (через 3 часа) наблюдения для периода 1966-1983 годов. Автором данного диссертационного исследования была проведена работа по преобразованию архива в формат, удобный для использования в задачах анализа различных агрометеорологических ситуаций, оценок агроклиматических ресурсов и климатически обеспеченной продуктивности В систему оценки климатической продуктивности агроландшафтов вошел новый архив срочных данных Lisboa и программа Lisb, предназначенная для работы с этим архивом.

Преобразование архива состояло в следующем В новый архив Lisboa были отобраны только те метеорологические величины, которые могут интересовать исследо-вателя-агроклиматолога или агронома В результате в архиве Lisboa представлены 13 следующих метеовеличин' относительная влажность воздуха, парциальное давление водяного пара, дефицит влажности воздуха, температура точки росы, метеорологическая дальность видимости, давление воздуха на уровне станции, общая облачность, нижняя облачность, направление ветра, скорость ветра, сумма осадков, температура

воздуха, температура поверхности почвы. Данные перекодированы из текстового формата в формат файлов прямого доступа языка программирования Object Pascal системы визуального программирования Delphi Время для всех станций переведено из Гринвича в местное декретное, для чего был использован специальный файл временных поправок, имеющийся в архиве NDP048 Архив Lisboa занимает 1,1 гигабайт на жестком диске компьютера и вместе с программой доступа к нему и обработки данных (Lisb) входит в состав комплекса программ оценки климатически обеспеченной продуктивности агроландшафтов

Интерфейс и работа с программами Lisb и Dikt во многом схожи Специфика программы Lisb связана со спецификой управляемого сю архива Lisboa и состоит в гораздо большем количестве обрабатываемых данных и большем количестве возможных вычисляемых показателей, что определяет специфику интерфейса и методов работы с программой.

На рис.2 представлена блок-схема взаимодействия модулей программы Lisb. Также как для программы Dikt, модули программы Lisb строго разделены по своему назначению и функциям на модули, выполняющие операции по обработке данных, и модули, осуществляющие интерфейс пользователя На схеме это отражено разделением ее на три уровня' уровень файловой системы (файлы данных и результатов), уровень обработки данных (модули FDVocb, FDOneFixed, FÜOneDay, FDOneMonth, FDCIimProd, FDOneStat,) и модули интерфейса пользователя (LisbMain, ViewTimeFixedData, ViewDayData, ViewDecadeOrMonthData, ViewClimateProduct) Каждый модуль оформлен в виде описанного класса и созданного на его основе объекта. полностью реализующего все необходимые функции.

В модуле FDVocb описан класс TVocbArch. реализующий работу с оглавлением архива Класс TTimeFixcdData модуля FDOneFixed реализует обработку данных одного срока наблюдения. В модуле FDOneDay описан класс TDayData, осуществляющий суточное осреднение данных, а в модуле FDOneMonth - класс TMonthData, ответственный за месячное и декадное осреднения Наконец, класс TClimateProduct модуля FDCIimProd реализует расчеты различных показателей агроклиматических ресурсов и продуктивности агроландшафтов При необходимости добавить к системе новые показатели продуктивности это осуществляется посредством добавления соответствующих методов в класс TClimateProduct Особняком среди модулей обработки данных стоит модуль FDOneStat, в котором описан класс TDataOneStation, реализующий все

операции по чтению, обработке, различным осреднениям данных и вычислениям рядов показателей продуктивности для одной заданной станции.

Рис 2 Блок-схема взаимодействия модулей программы и$Ь

После запуска программы Ь'юЬ пользователь оказывается в главном окне программы (рис 3).

11ентральное место в окне занимает список станций - оглавление архива. В оглавлении о каждой станции содержится ее название, номер в едином мировом реестре станций ВМО, данные географической привязки Выбрав в списке требуемую станцию, пользователь нажимает одну из кнопок, расположенных в нижней части окна для работы с данными различных типов осреднения- срочного, суточного, декадного и месячного, одна из кнопок предназначена для расчета показателей продуктивности или агроклиматических ресурсов.

Рис 3 Гневное окно программы и$Ь - работа с оглавлением архива

В качестве примера приводим окно расчета показателей продуктивности (рис.4). Показатели сгруппированы в пять групп, представленных в правом верхнем углу окна. Конкретный вычисляемый показатель назначается выбором его в соответствующем комбинированном списке ввода. Ряд показателя выводится в таблицу в левой части окна; ряд может быть сохранен в файле. Таким образом, с помощью программы работы с архивом срочной метеорологической информации ЫбЬ можно получать файлы с рядами фактических значений метеовеличин с различными периодами и ти-

Рие.4 Окно расчета показателей программы НА

пами осреднения и ряды различных показателей агроклиматических ресурсов и клима! ически обеспеченной продуктивности для 226 пунктов территории бывшего СССР В случае надобности архив может быть легко расширен как в смысле добавления новых станций, так и в смысле подключения новых типов осреднения или показателей продуктивности. Создаваемые программой Lisb файлы с рядами фактических значений могут быть использованы любыми пакетами анализа данных, такими как Excel. SPSS и др.

Небольшая программа Phaeton предназначена для расчета радиационных характеристик освещенности, зависящих от широты и времени года В литературе соответст-в>ющие величины освещенности представлены обычно в виде таблиц, однако, поскольку пользоваться компьютером для означенной цели гораздо удобнее, мы включили в систему соответствующую программу Характеристики освещенности могут быть использованы при расчетах приходящей фотосинтетически активной радиации и потенциальной продуктивности культур.

Глава 4. Оценка динамики продуктивности территорий при прогнозируемых изменениях глобального климата

В настоящее время проблема глобальных изменений климата заняла прочное место в ряду [ лобальных экологических проблем. Проведены многочисленные исследования, усыновлены положительные и отрицательные обратные связи, построены модели теории климата и общей циркуляции атмосферы, проанализированы эмпирические данные изменения глобальной температуры за период инструментальных наблюдений (более 100 лет), изучены палеоклиматические аналоги возможного климата будущего, наконец, предложены сценарии изменения климата до конца XXI века и изучаются вопросы последствий прогнозируемых изменений климата для различных сфер деятельности людей. Существует мнение, что из-за социальной инерции выбросы нарниковых газов будут сокращаться медленно, а из-за климатической инерции их проявление в потеплении будет растянуто во времени, поэтому глобальное изменение климата практически необратимо. По этой причине на первый план сегодня выходят проблемы адашации различных сфер хозяйственной деятельности люлей к ожидаемым климатическим изменениям. Одно из первых мест в списке климатозависимых сфер человеческой деятельности занимает сельскохозяйственное производство

В диссертации рассматривается проблема влияния прогнозируемых изменений глобальною климата на агроклиматический потенциал и продуктивность сельскохозяйственных территорий Анализ литературных источников, приведенный в диссерта-

ции, позволил выделить два направления исследований' расчеты изменений параметров агроклимата (характеристик агроклиматических ресурсов) и расчеты изменений урожайности полевых культур Существенной чертой работ по данному направлению является то, что все они ориентированы на прогнозы изменения средних значений (норм) соответствующих величин При этом в исследованиях динамики урожайности под ней понимают производственные урожаи Основой методики таких расчетов являются, как правило, анализ трендов фактических урожаев культур с исключением из них технологической и выделением климатической составляющих На основании такого анализа делаются попытки установить связи производственных урожаев с климатическими характеристиками и, используя эти связи, построить прогноз изменения урожаев при изменениях климата [Израэль, Менжулин] Другой подход связан с построением многопараметрических динамических моделей и имитационных схем продукционного процесса растений [Полуэктов, Сиротенко. Ричи]

Не отрицая значимости и полезности таких подходов, мы считаем возможным и теоретически допустимым основывать соответствующие исследования на концепции уровней продуктивности, рассмотренной выше, и изучать влияние климатических изменений не на производственные урожаи, а на климатически обеспеченную продуктивность территорий Приведенные соображения привели к разработке в Агрофизическом институте специальной методики оценки влияния изменений климата на продуктивность сельскохозяйственных территорий [Жуковский, Бельчснко, Брунова]. Усовершенствованная диссертантом, эта методика была положена в основу ряда программ представляемого комплекса, реализующих анализ последствий климатических изменений для сельского хозяйства

Предлагаемую методику характеризуют три особенности, она основана на концепции уровней продуктивности, рассмотренной в первой главе диссертационного исследования, нацелена на расчет не только средних значений показателей, но и рисков, то есть оценки частоты крупных неурожаев, связанных с аномально низкими значениями агрометеорологических факторов: основана на использовании для расчета показателей продуктивности имитатора погоды, использующего метод статистического моделирования (метод «Монте-Карло»),

Усовершенствованная методика и алгоритм оценки влияния изменений климата на потенциал продуктивности сельскохозяйственных территорий в общем виде выглядит так

• Выбирается сценарий изменений климата На основе принятого сценария для каждой станции изучаемого региона определяются поправки средних месячных температур и месячных сумм осадков

• С помощью статистического имитатора погоды для каждой станции моделируется требуемое количество погодных реализаций для современного и прогнозируемого климата.

• По полученным погодным реализациям, представленным месячными значениями средних температур и сумм осадков, для каждой станции рассчитываются ряды интересующего пользователя показателя агроклиматических ресурсов или продуктивности для современного и будущего климата.

• По полученным модельным рядам продуктивности рассчитываются различные статистические характеристики, в том числе характеристики риска, а также их относительные изменения при имеющемся сценарии климатических изменений.

• По полученным рядам для станций выбранного региона строятся карты пространственного распределения для современного и будущего климата, а также карты относительных изменений показателей продуктивности.

Имитатор погоды, выключенный нами в комплекс программ, был создан Г Г Бельченко и подробно описан в его диссертации (1990) Краткое описание рабо-гы с имитатором (программа А§гоРо13) приведено нами в главе 4. Результатом работы имитатора погоды А^оРйЗ являются файлы со сгенерированными рядами температур и осадков для каждой станции. Эти файлы используются на следующем этапе составления агроклиматического прогноза в качестве исходных данных программой Вогеу.

Программа Вогеу рассчитывает файлы интересующих пользователя показателей продуктивности по сгенерированным имитатором погоды рядам температур и осадков Мы построили программы обработки модельных файлов имитатора погоды таким образом, чтобы пользователь мог рассчитывать ряды интересующего его показателя продуктивности (программа Вогеу) и статистические характеристики этих рядов (программа Ыот) не для каждой станции отдельно, а сразу для целой группы станций, для чего пользователь должен строго следовать некоторым формальным правилам, описанным в диссертации. Создав файлы интересующего пользователя показателя продуктивности для всех станций, можно приступить к заключительному этапу со-

ставления агроклиматического прогноза - расчету статистических характеристик полученных рядов, для чего предназначена программа ЫоЩ.

Программа \тои1 рассчитывает интересующие пользователя статистические характеристики рядов показателей продуктивности для современного и прогнозируемого климата, а также величины, характеризующие их временную динамику (разности и отношения) по данным файлов, записанных программой Вогеу. Так же как и программа Вогеу, программа N0^ поддерживает режим работы сразу с группой станций. Это, в частности, позволяет получать результаты расчетов не только в табличной форме, но и в более наглядной картографической.

Среди величин, рассчитываемых и картируемых программой МоШ особую группу составляют характеристики риска Расчеты рисков для каждого из рядов современного и прогнозируемого климата могут быть осуществлены двумя способами: по заданному пороговому значению величины рассчитывается частоту случаев ниже порога; по заданной величине риска находится соответствующая ему пороговая величина. Таким образом, получается четыре варианта расчета динамики рисков- от порога к рискам в настоящем и будущем; от порога к риску в настоящем и новому порогу в будущем; от риска к порогам в настоящем и будущем; от риска к порогу в настоящем и новому риску в будущем.

Результатом расчета программы является таблица, в которой для каждой станции региона выводятся значения заданных пользователем характеристик Кроме табличной формы представления результатов программа N0^ предоставляет пользователю возможность более наглядного представления - картографического Поскольку программа N0^ не является графическим редактором или тем более геоинформационной системой, речь здесь идет о построении карты простейшего типа, на которой нанесены только необходимые объекты географической привязки и точки местоположения станций с указанными рядом значениями заданного пользователем показателя

После нанесения на карту станций со значениями интересующего исследователя показателя, следующим этапом, завершающим весь процесс составления агроклиматического прогноза, является проведение изолиний или выделение зон, однородных по данному показателю в соответствии с некоторой легендой. К сожалению, процесс проведения изолиний по точечным данным не поддается формализации в общем случае, так как однозначных алгоритмических решений здесь не существует. В связи с этим пользователю программы ЫоЩ предоставляется возможность сохранить построенную карту в графическом файле для последующего проведения изолиний вручную.

Глава 5. Оценка микроклиматической продуктивности агроландшафтов и построение компьютерных карт

В отечественной литературе встречаются различные определения понятия микроклимат [Романова, Дроздов]. При этом первая выделяет наряду с микроклиматом понятие мезоклимат как промежуточное звено между макроклиматом больших территорий (природных зон) и микроклиматом отдельных ландшафтов, в то время как второй считает, что следует использовать только понятие «микроклимат», объединив при этом все местные особенности климатов. В названии настоящей главы отражен именно такой широкий взгляд, то есть в главе идет речь о местных особенностях климата различного масштаба

Таблица 2.

Климатические градиенты и микроклиматическая изменчивость метеовеличин

Метеовеличина Градиенты Микроклиматическая изменчивость на расстоянии 100 м

широтные на 1000 м высотные на 100 м

Прямая радиация, МДж / м2 в месяц 8,4-12,6 - 46,1-155,0

Радиационный баланс, МДж / м2 в месяц 4,2-8,4 - 41,1-134,1 •

Средняя месячная температура воздуха, °С 0,6-0,8 0,5-0,7 5-7

Средняя месячная из максимальных, °С 0,6-0,8 0,7-0,8 9-10,5

Средняя месячная из минимальных, °С 0,7-0,9 0,6-0,9 6-9

Продолжительность безморозного периода, сутки 3-5 5-6 20-30

Температура почвы на глубине 20 см,°С 0,6-0,8 - 2-4

Актуальность оценок микроклиматической продуктивности определяется тем, что современные тенденции развития земледелия ориентированы на все большую дифференциацию производственных процессов в зависимости от пространственной неоднородности распределения природных факторов продуктивности агроэкологических систем. Такие тенденции реализуются в современных системах адаптивно-ландшафтного земледелия [Кирюшин, 1993; Кирюшин, Иванов, 2005] и в развивающемся новом направлении точного земледелия [Якушев, 2003] Кроме требований учета микроклиматических факторов, вытекающих из современных концепций земледелия. актуальность такого учета определяется и физической природой описываемых

явлений, или точнее, масштабом изменений, которые претерпевают климатические характеристики на элементах ландшафтных структур (табл 2)

Таким образом, все данные говорят о том, что учет мезо- и микроклиматических особенностей вплоть до отдельных полей сельскохозяйственных производителей является насущной необходимостью

Удобной формой представления информации о пространственном распределении агроклиматических ресурсов отдельного хозяйства или региона является микроклиматическая карта соответствующей территории Микроклиматическая карта хозяйства позволяет: знать распределение ресурсов тепла и влаги по полям хозяйства, производить оценки потенциальной (ПП) и климатически-обеспеченной (КОП) продуктивности для отдельных сельскохозяйственных полей по различным культурам; на основании таких оценок проводить научно обоснованное распределение участков под сельскохозяйственные культуры; обосновывать применение дифференцированных агро-тсхнологий; использовать имеющуюся информацию для управления продуктивностью сельскохозяйственных полей в процессе реализации технологии точного земледелия. В настоящее время в научной и практической деятельности все чаше используются карты, представленные в электронном виде и предназначенные для использования при работе на персональном компьютере

Традиционные методики микроклиматического картирования создавались для реализации его на бумажном носителе и не могут без существенных корректировок быть использованы при построении компьютерных карт По этой причине разработка методик компьютерного картирования микроклимата агроландшафтов представляет сегодня значительный интерес В качестве первого шага в этом направлении нами была разработана методика компьютерного микроклиматического картирования термического режима слоновых земель.

Для получения информации о распределении микроклиматических ресурсов на территории хозяйства могут быть предложены две различных методики Одна методика предполагает использование в процессе построения микроклиматических карт хозяйств данных о макроклиматическом фоне, которые рассчитываются на основе информации ближайших метеорологических станций, и обобщенных знаний о формировании микроклимата на тех или иных элементах ландшафтных структур [Романова Гобарова, Жильцова, 2003] Другая методика получения микроклиматической информации предполагает постановку непосредственно на полях (в характерных элементах ландшафтных структур) соответствующих микроклиматических наблюдений

Общеизвестные методики таких наблюдений [Гольцберг, 1979] должны соответствующим образом адаптироваться к требованиям ландшафтного или точного земледелия и поставленным задачам. Разработанная методика построения компьютерных микроклиматических карт, описанная в диссертации, основывается на методике получения микроклиматической информации первого типа.

Зависимость факторов, непосредственно влияющих на рост и развитие растений (приходящей ФАР, температурного и влажностного режимов) от крутизны и ориентации склонов в холмистом рельефе является твердо установленным фактом агроклиматической науки. Поэтому учет форм рельефа при составлении компьютерной микроклиматической карты оказывается одной из главных задач Чтобы построить микроклиматическую карту хозяйства, учитывающую особенности рельефа, необходимо: знать макроклиматический фон территории; знать степень трансформации климатических характеристик на элементах рельефа; располагать и уметь пользоваться информацией о рельефе. Соответственно трем поставленным задачам, методика компьютерного картирования склоновых земель разбивается на три этапа, которые последовательно рассмотрены в диссертации Для микроклиматического картирования возникает проблема получения искомых величин макроклиматического фона по данным одной или нескольких метеостанций, для чего необходимо располагать методикой построения непрерывных полей недеформированных поверхностью климатических характеристик по имеющимся точечным данным отдельных станций. Степень трансформации климатических характеристик на элементах рельефа задается таблицами микроклиматических поправок, значения которых определяются по принятой методике получения микроклиматической информации, то есть на основе обобщенных данных о формировании микроклимата па элементах ландшафтных структур. Информация о рельефе местности, в традиционной («бумажной») картографии представляемая в виде карты изогипс, преобразуется в карты контуров, однородных по интересующим пользователя характеристикам рельефа

Для представления и использования информации о пространственном распределении различных факторов продуктивности и собственно климатической продуктивности агроландшафтов целесообразно создавать геоинформационные системы (ГИС), появляющиеся сегодня во многих отраслях знаний Построение полномасштабной многофункциональной ГИС - задача сложная Автором данного диссертационного исследования сформулированы требования к геоинформационной системе, специализированной для построения карт климатической (в том числе микроклиматической)

продуктивности агроландшафтов; разработана структура взаимодействия блоков программы; создана программа Оете1таС1Я. реализующая некоторые функции геоинформационной системы.

В диссертации сформулированы требования к системе со стороны конечного пользователя (агронома, принимающего решения): комплексность (вся информация собрана в единой системе); простота использования, интуитивно понятный интерфейс; наглядность представляемой информации; достаточность (полнота информации): компактность (отсутствие лишней информации); динамичность (возможность изменения параметров в сеансе работы)

Разработана структура слоев ГИС с предметной точки зрения, в том числе: слои исходной информации (общегеографическая привязка, гипсометрическая карта, почвенная карта, карта полей хозяйства, карта агрохимических контуров); слои пользователя (микроклиматическая карта распределения ФАР, микроклиматическая карта характеристик теплообеспеченности, карты потенциальной продуктивности для различных с/х культур, карты климатически обеспеченной продуктивности с/х культур, карты действительно возможной продуктивности с/х культур, карты морозоопасности, карты поздних весенних и ранних осенних заморозков, карты скрытых весенних и осенних радиационных заморозков.

Разработана структура программной реализации ГИС, графическая часть которой представленна на рис.5.

Рис 5 Структура графической части программы Овтйгафв

Создана программа Оеше^аОГЯ, реализующая некоторые функции ГИС. Программа позволяет- строить карты, содержащие слои предметной информации, сопряженные по единой координатной сетке; получать информацию о контурах слоев из тематической базы данных ГИС, оперативно менять легенду по факторам продуктивности и строить новые карты в соответствии с заданной легендой.

В качестве примера работы программы в диссертации представлены построенные мезоклиматические карты потенциальной и климатически обеспеченной продуктив-ностей для территории Ленинградской области Эти карты демонстрируют возможности программы по динамическому изменению легенды. Пример микроклиматического картирования отдельного хозяйства приведен на рис 6. Следует отметить, ч го на этом рисунке легенда не меняется, и тем не менее степень неоднородности отчетливо проявляется, тем самым наглядно подчеркивая необходимость дифференциации управленческих решений и перспективность направления точного земледелия

А Б

Продуктивность картофеля, ц№з

(М 200 250 ЭСО 320

Рис 6 Почвенно-нлиматум&ская продуктивность на полях хозяйства и на контурах отдельно взятого поля

Выводы

- Разработан комплекс компьютерных программ оценки климатически обеспеченной продуктивности сельскохозяйственных территорий.

- Показана целесообразность построения системы в виде комплекса программ, с точки зрения компьютерного программирования независимых друг от друга, но связанных единой идеей и функциональностью.

- Сформирована информационная база агроклиматических и метеорологических данных для оценки климатической продуктивности ландшафтов и территорий Российской Федерации по 226 гидрометеорологическим станциям за 40 лет.

- Разработаны алгоритмы и созданы программы использования сформированных банков данных для расчетов агроклиматических величин с различными уровнями пространственно-временного осреднения и различных показателей климатической продуктивности агроландшафтов.

- Развита методика, разработаны алгоритмы и созданы программы для численного исследования и оценки возможных последствий для сельского хозяйства ожидаемых изменений глобального климата

- Разработана методика компьютерного микроклиматического картирования термического режима склоновых земель и показателей климатически обеспеченной продуктивности.

-Разработана структура предметных слоев специализированной геоинформационной системы, содержащих исходную (базовую) информацию и слои пользователя, создаваемые в оперативном режиме принятия управленческих решений.

-Разработана структура взаимодействия блоков специализированной геоинформационной системы и создана компьютерная программа, реализующая функцию ГИС - построение карт, содержащих слои предметной информации, сопряженные по единой координатной сетке, в том числе в оперативном режиме на основе динамически изменяемой легенды по факторам продуктивности

- Показана работа системы на примере оценки климатически обеспеченной продуктивности, дифференцированной по территории Ленинградской области, полям одного хозяйства, контурам одного из полей того же хозяйства.

Публикации

Насонов Д В , Сигарев С. М., Усков И Б Геоинформационные системы природ-но-сельскохозяйственной и почвенно-агрономической дифференциации продуктивности земель региона и отдельных хозяйств // Труды конференции «Информационные технологии, информационные измерительные системы и приборы в исследовании сопроцессов», ч 1 - Новосибирск, СО РАСХН, 2000.

Насонов Д. В, Сигарев С М Геоинформационное представление микроклимата агроландшафтов // Сборник докладов Международной научно-практической конференции «Модели и технологии оптимизации земледелия». - Курск., 2003.

Насонов Д В Точное земледелие и микроклимат агроландшафтов. // Труды 3-ей научно-практической конференции «Машинные технологии производства продукции в системе точного земледелия и животноводства». - М., 2005.

ft

i

Подписано в печать 26.12.2005 Печатных листов 1,5. Тираж 100 экз. Заказ 59. Издательство ООО «Дом Шуан» 195220, Санкт-Петербург, Гжатская ул., 21.

о 6-704

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АГРОКЛИМАТИЧЕСКИЕ РЕСУРСЫ И ПРОДУКТИВНОСТЬ АГРОЛАНДШАФТОВ.

1.1. Концепция уровней продуктивности агроландшафтов.

1.2. Методы оценки продуктивности агроландшафтов.

1.2.1. Потенциальная продуктивность.

1.2.2. Климатически обеспеченная продуктивность.

1.2.3. Действительно возможная продуктивность.

ГЛАВА 2. СОСТАВ И СТРУКТУРА КОМПЛЕКСА КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРОГРАММ.

2.1. Обоснование комплекса программ.

2.2. Цели, возможности и состав системы.

2.2.1. Возможности комплекса программ.

2.2.2. Состав системы.

2.2.3. Форматы файлов данных и результатов.

ГЛАВА 3. РАБОТА С АРХИВАМИ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ И КЛИМАТИЧЕСКИХ ДАННЫХ.

3.1. Работа с архивом месячных данных (программа Dikt).

3.1.1. Общая схема работы с архивами.

3.1.2. Данные архива месячной информации.

3.1.3. Схема работы программы Dikt.

3.1.4. Интерфейс пользователя и работа с программой.

3.2. Работа с архивом срочных данных (программа Lisb).

3.2.1. Данные архива срочной метеорологической информации.

3.2.2. Схема работы программы Lisb.

3.2.3. Работа с оглавлением архива и срочными данными.

3.2.4. Суточное осреднение данных.

3.2.5. Декадное и месячное осреднение данных.

3.2.6. Показатели агроклиматических ресурсов и продуктивности.

3.3. Работа с программой Phaeton.

ГЛАВА 4. ОЦЕНКА ДИНАМИКИ ПРОДУКТИВНОСТИ ТЕРРИТОРИЙ ПРИ ПРОГНОЗИРУЕМЫХ ИЗМЕНЕНИЯХ ГЛОБАЛЬНОГО КЛИМАТА.

4.1. Актуальность и современное состояние вопроса.

4.1.1. О проблеме изменений климата.

4.1.2. О проблеме влияния изменений климата на сельское хозяйство.

4.2. Методика оценки влияния изменений климата на агроклиматические ресурсы и продуктивность территорий.

4.2.1. Особенности методики.

4.2.2. Статистический имитатор погоды.

4.2.3. О сценариях изменения климата.

4.3. Генерирование рядов погодных реализаций имитатором погоды (программа AgroPot3).

4.3.1. Назначение и формат файлов с расширением <.с1ш>.

4.3.2. Генерирование погодных реализаций для современного и прогнозируемого климата.

4.4. Расчет рядов показателей агроклиматических ресурсов и продуктивности (программа Вогеу).

4.4.1. Назначение и схема работы.

4.4.2. Интерфейс пользователя и работа с программой.

4.5. Оценка динамики статистических характеристик рядов показателей продуктивности (программа Nout).

4.5.1. Назначение и схема работы.

4.5.2. Интерфейс пользователя и работа с программой.

ГЛАВА 5. ОЦЕНКА МИКРОКЛИМАТИЧЕСКОЙ ПРОДУКТИВНОСТИ АГРОЛАНДШАФТОВ И ПОСТРОЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ КАРТ.

5.1. Актуальность оценки микроклиматической продуктивности.

5.1.1. Требования, вытекающие из современных концепций земледелия.

5.1.2. Требования, вытекающие из физической природы явлений.

5.1.3. Представление информации о микроклимате.

5.1.4. О получении микроклиматической информации.

5.2. Методика компьютерного микроклиматического картирования термического режима склоновых земель.

5.2.1. Микроклиматические факторы термического режима склоновых земель.

5.2.2. Макроклиматический фон территории.

5.2.3. Трансформация термических характеристик на элементах рельефа

5.2.4. Компьютерное картирование экспозиций и углов склоновых земель

5.2.5. Построение компьютерной карты термического режима склоновых земель.

5.3. Построение компьютерных карт продуктивности агроландшафтов (программа DemetraGIS).

5.3.1. Требования к геоинформационной системе построений карт агроклиматических ресурсов и продуктивности.

5.3.2. Структура и взаимодействие модулей программы DemetraGIS.

5.3.3. Интерфейс пользователя и возможности программы DemetraGIS

ВЫВОДЫ.

В настоящее время при планировании различных сельскохозяйственных мероприятий все больше внимание уделяется не только биологической продуктивности и экономической эффективности земледелия, но и его экологической безопасности. При таком подходе увеличение продуктивности и обеспечение устойчивости земледелия должно достигаться не столько за счет всякого рода техногенных воздействий, сколько за счет более глубокого использования естественного потенциала агроланд-шафтов. Для реализации такого подхода, получившего название ландшафтного земледелия, необходимо более точно и с большей степенью дифференциации знать распределение природных ресурсов каждого отдельного хозяйства, в том числе климатически обусловленных ресурсов света, тепла и влаги.

Необходимость получения оценок естественного природного потенциала агро-ландшафтов и территорий вытекает из требований рационального, научно обоснованного управления процессом сельскохозяйственного производства. Такое управление на современном этапе мирового развития должно обеспечивать не только получение высоких урожаев конечной продукции, но и удовлетворять требованиям экологической безопасности - обеспечивать восстановление естественного потенциала территорий (плодородия почвы, чистоты водоемов и т. д.). В рамках парадигмы ландшафтного земледелия поставленные задачи управления решаются не только за счет применения более высокого уровня агротехники, но и за счет более глубокого использования скрытых возможностей самих агроэкосистем, для чего необходимо эти скрытые возможности, прежде всего знать.

Одну из таких скрытых возможностей предоставляет более высокая степень дифференциации и достоверности наших знаний об агроклиматических и почвенных ресурсах каждой конкретной территории. Фактические данные неопровержимо свидетельствуют, что мезоклиматические различия ландшафтов в рамках отдельного региона могут превышать, и иногда значительно, макроклиматические различия соседних климатических зон и регионов. И точно так же микроклиматические различия в конкретном ландшафте могут превышать мезоклиматические различия между ландI шафтами региона. По этой причине традиционная ориентация на средние показатели обеспеченности светом, теплом и влагой оказывается все менее соответствующей требованиям сельского хозяйства XXI века.

В отношении агроклиматических ресурсов необходимость более детального их изучения диктуется также проходящими на наших глазах изменениями глобального климата, в результате чего не только осреднение по территории оказывается малоэффективным, ио и осреднения за длительные периоды времени теряют смысл. В условиях предполагаемого быстрого потепления нашей планеты оказывается необходимым не только отслеживать динамику, уточнять наши знания о распределении агроклиматических ресурсов за каждый прошедший отрезок времени, но и давать прогнозы изменения показателей агроклимата на основе сценариев глобальных климатических изменений.

Оценки климатической продуктивности необходимы также для планирования сельскохозяйственного производства как в отдельных хозяйствах, так и в масштабах регионов и страны в целом. Как известно, основными факторам управления агроэко-логической системой являются: прогноз (прогнозирование), план (планирование) и технология (программирование). В рамках подхода программирования урожаев, развивавшегося в нашей стране с 60-х годов прошлого века и сегодня трансформированного в концепцию «точного земледелия» /95/, первым важнейшим этапом составления технологии является задание уровня планируемого урожая, так как это один из отправных моментов для всех последующих расчетов. Рациональное научно обоснованное задание уровня программируемого урожая невозможно без предварительной оценки потенциальной, в том числе климатически обусловленной продуктивности. На уровне регионов и страны в целом оценки продуктивности позволяют планировать производство в масштабе всей страны, определять финансирование, предполагаемые объемы импорта или, наоборот, экспорта той или иной сельскохозяйственной продукции и т. д.

Знание климатической продуктивности агроландшафтов позволяет более эффективно оценивать результаты и успешность работы отдельных хозяйств и регионов с учетом неравенства их базовых природных условий. Действительно, если у одного хозяйства урожайность конкретной культуры выше, чем у другого, это еще не значит, что оно лучше использует производственные факторы и управляет процессом формирования урожая. Вполне возможно, что различие уровней урожайности связано с лучшими во втором хозяйстве почвенно-климатическими условиями. При этом не исключена ситуация, когда именно первое, менее успешное при поверхностном взгляде, хозяйство за счет оптимального управления производственными факторами достигает максимально возможной в его почвенно-климатических условиях продуктивности, в то время как второе, на первый взгляд более успешное, фактически разбазаривает большую часть своего природного потенциала именно по причине неэффективного управления производственным процессом. Только научно обоснованный количественный расчет естественного природного почвенно-климатического потенциала агро-ландшафтов позволяет выйти из описанной ситуации, поскольку дает возможность сравнивать хозяйства не по абсолютным величинам урожая, а по степени использования ими своего природного потенциала /32,33/.

С учетом сказанного выше, становится понятным важность учета климатической продуктивности агроландшафтов для проведения эффективной налоговой, кредитной и страховой политики. Налогообложение земель должно соотносится не с продукцией, получаемой на этой земле конкретным пользователем, но с максимальной продукцией, которую можно получить на данной земле при оптимальном использовании ее природного потенциала. Кредитная политика должна учитывать успешность работы отдельных хозяйств и потенциальную возможность возврата кредита, что, как показано выше, невозможно без учета их природного почвенно-климатического потенциала. Страховая политика интересуется отдельными случаями крупных хозяйственных потерь, но и для нее уровень потенциально достижимой продуктивности ландшафтов представляет интерес, поскольку она фактически определяет объем страхуемого урожая и значит возможные потери и связанные с ними выплаты при наступлении страхового случая.

В рамках отдельных хозяйств умение определять климатическую продуктивность позволяет перейти к учету микроклиматических особенностей конкретных полей. Зная микроклиматические особенности ландшафтов хозяйства, можно давать оценки потенциальной микроклиматической продуктивности отдельных полей, что позволяет производить обоснованную дифференциацию агромелиоративных мероприятий и технологических процессов, в частности при реализации концепции точного земледелия /95/.

Наконец, оценки климатической продуктивности агроландшафтов необходимы для изучения и прогнозирования последствий для сельского хозяйства ожидаемых изменений глобального климата. Большинство ученых мира признает неизбежность в

XXI веке развития процесса глобального потепления нашей планеты. Вопросы количественных показателей интенсивности такого потепления, а так же проблемы его распределения по природным зонам и регионам сегодня далеки от требуемых точности и адекватности. Тем не менее очевидно, что в каких бы формах оно не проявлялось, изменение климата затронет многие, если не все стороны человеческой деятельности. И одной из самых климатозависимых сфер производственной деятельности людей является сельскохозяйственное производство. Поэтому совершенствование методик оценки воздействий климатических изменений на сельское хозяйство является одним из важнейших направлений сельскохозяйственной науки, в рамках которого исследование динамики климатически обусловленной продуктивности оказывается очень важным.

Подводя итог сказанному, можно констатировать, что получение оценок климатической продуктивности агроландшафтов необходимо во многих случаях научной и практической деятельности и является актуальным направлением научных исследований. Современные подходы к реализации методик оценки агроклиматических ресурсов и продуктивности по территориям предусматривают использование информационных технологий в виде комплексов компьютерных программ. Комплекс программ должен позволять пользователю быстро и эффективно получать необходимую информацию в удобной форме: текстовой, табличной, картографической.

Оценки климатически обусловленной продуктивности необходимы для планирования сельскохозяйственного производства на территориях регионов и отдельных хозяйств. Мезо- и микроклиматические оценки продуктивности позволяют дифференцированно учитывать распределение природных ресурсов агроэкологических систем при проектировании адаптивно-ландшафтных систем земледелия, обоснованно выбирать агромелиоративные мероприятия и синтезировать компьютерные варианты технологических программ выращивания урожаев по концепции точного земледелия, реализуемой на основе использования современных информационных технологий.

ВЫВОДЫ

В заключении представленного диссертационного исследования можно сделать следующие выводы:

- Разработан комплекс компьютерных программ оценки климатически обеспеченной продуктивности сельскохозяйственных территорий.

-Показана целесообразность построения системы в виде комплекса программ, с точки зрения компьютерного программирования независимых друг от друга, но связанных единой идеей и функциональностью.

-Сформирована информационная база агроклиматических и метеорологических данных для оценки климатической продуктивности ландшафтов и территорий Российской Федерации по 226 гидрометеорологическим станциям за 40 лет.

-Разработаны алгоритмы и созданы программы использования сформированных банков данных для расчетов агроклиматических величин с различными уровнями пространственно-временного осреднения и различных показателей климатической продуктивности агроландшафтов.

- Развита методика, разработаны алгоритмы и созданы программы для численного исследования и оценки возможных последствий для сельского хозяйства ожидаемых изменений глобального климата.

-Разработана методика компьютерного микроклиматического картирования термического режима склоновых земель и показателей климатически обеспеченной продуктивности.

- Разработана структура предметных слоев специализированной геоинформационной системы, содержащих исходную (базовую) информацию и слои пользователя, создаваемые в оперативном режиме принятия управленческих решений.

-Разработана структура взаимодействия блоков специализированной геоинформационной системы и создана компьютерная программа, реализующая функцию ГИС - построение карт, содержащих слои предметной информации, сопряженные по единой координатной сетке, в том числе в оперативном режиме на основе динамически изменяемой легенды по факторам продуктивности.

-Показана работа системы на примере оценки климатически обеспеченной продуктивности, дифференцированной по территории Ленинградской области, полям одного хозяйства, контурам одного из полей того же хозяйства.

1. Агроклиматические ресурсы Ленинградской области. - Л.: Гидрометеоиздат, 1971.-120 с.

2. Анохин В. Н., Костин Ю. М., Шумахер Д. А. Автоматизированная информационная система «Природопользование и экологическая безопасность». // ГИС-Ассоциация Информационный бюллетень, 1997, № 2. с. 64.

3. Антропогенные изменения климата / И. И. Борзенкова, М. И. Будыко, Э. К. Бютнер и др.; под ред. М. И. Будыко, Ю. А. Израэля. Л.: Гидрометеоиздат, 1987.-406 с.

4. Арефьев Н. В., Баденко В. Л., Осипов Г. К. Аграрные системы в среде ГИС. -ГИС обозрение, 1997, № 4. с. 19 и 45.

5. Атлас СССР / под ред. В. В. Точепова, В. Ф. Маркова. М.: ГУГК, 1986, - 460 с.

6. Бельченко Г. Г. Вероятностные методы оценки влияния колебаний и изменений климата па сельское хозяйство. / дисс. канд.т.н. Л.; АФИ, 1990.

7. Бельченко Г. Г. Разработка статистического имитатора погоды. // Науч.-техн. бюл. поагр. физике/АФИ. Л.: 1989, № 76. с. 51-56.

8. Бен-Ари М. Языки программирования. Практический сравнительный анализ. -М.: Мир, 2000. 366 с.

9. Ю.Берлянт А. М. Геоикоиика. -М.: 1996.-208 с.

10. Берлянт А. М. Геоинформационное картографирование. М., 1997.

11. Берлянт А. Н., Жолковский Е. А. К концепции развития ГИС в России. ГИС-обозрение, 1996, № 1.

12. Блинкова О. А. 30 лет ГИС: История, достойная того, чтобы ее рассказать. -ГИС-обозрение, 1997, № 2.

13. М.Будаковский А. И. Испарение почвенной влаги. -М.: Наука, 1964. 344 с.

14. Будыко М. И. Изменения климата. Л.: Гидрометеоиздат, 1974.-280 с.

15. Будыко М. И. Климат в прошлом и будущем. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. -352 с.

16. Высокие урожаи по программе / Н. Ф. Бондаренко, Е.Е.Жуковский, И. Б. Усков и др. Л.: Лениздат, 1986. - 144 с.

17. Глобус А. М. Почвеипо-гидрофизическое обеспечение агроэкологических математических моделей. Л.: Гидрометеоиздат, 1987. - 427 с.

18. Гольцберг И. А. Мезо- и микроклиматическое районирование Ленинградской области. Труды ГГО, 1977, вып. 385, с. 39-49.

19. Горышина Н. Г., Николаева 3. И., Пигольцина Г. Б. Микроклиматическое изучение экспериментальных сельскохозяйственных полей программированного урожая. Труды ГГО, 1980, вып. 426, с. 70-83.

20. Гофман В. Э., Хомоненко А. Д. Delphi 6. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 1152 с.

21. Гофман В. Э., Хомоненко А. Д. Работа с базами данных в Delphi. СПб.: БХВ-Петербург, 2000. - 656 с.

22. Груза Г. В., Ранькова Э. Я. Данные о структуре и изменчивости климата. Температура воздуха на уровне моря. Северное полушарие. Обнинск: 1979. - 263 с.

23. Гулинова Н. В. Методы агроклиматической обработки наблюдений. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. - 152 с.

24. Дроздов О. А. Основы климатологической обработки метеорологических наблюдений. Л.: ЛГУ, 1956. - 302 с.

25. Епанешников А. М., Епанешников В. А. Программирование в среде Delphi: Учебное пособие: В 4-х ч. Ч. 2. Язык Object Pascal 9.0. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1998.-319 с.

26. Епанешников А. М., Епанешников В. А. Программирование в среде Delphi: Учебное пособие: В 4-х ч. Ч. 3. Проектирование программ. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1998.-336 с.

27. Ефимов В. Н., Донских И. Н., Синицын Г. И. Система применения удобрений. -М.: Колос, 1984.-272 с.

28. Ефимова Н. А. Радиационные факторы продуктивности растительного покрова. -Л.: Гидрометеоиздат, 1977. 214 с.

29. Жуковский Е. Е. Метеорологическая информация и экономические решения. -Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 303 с.

30. Жуковский Е. Е., Усков И. Б. Методология и принципы программирования урожая на современном этапе. // Земледелие, 1985, № 12. с. 24-27.

31. Жученко А. А. Адаптивный потенциал культурных растений (эколого-генетические основы). Кишинев: «Штиинца», 1988. - 768 с.

32. Жученко А. А., Урсул А. Д. Стратегия адаптивной интенсификации сельскохозяйственного производства. Кишинев: «Штиинца», 1983. - 304 с.

33. Изменения климата и их последствия. СПб.: Наука, 2002. - 267 с.

34. Израэль Ю. А., Сиротенко О. Д. Моделирование влияния изменений климата па продуктивность сельского хозяйства России // Метеорология и гидрология -2003. -№ 6. -С. 5-17.

35. Изучение ГИС: создание географических информационных с помощью персональных компьютеров. Методология ARC/INFO. М., 1995.

36. Каган P. JI. Осреднение метеорологических полей. Л.: Гидрометеоиздат, 1979. -212 с.

37. КарингП. X., Йыги Я. О. К методике составления и анализа крупномасштабных комплексных микроклиматических карт при помощи ЭВМ. Труды ГГО, 1974, вып. 339, с. 3-16.

38. Каушила К. А. Микроклимат и его учет в сельском хозяйстве. JI.: Гидрометеоиздат, 1979.- 140 с.

39. Каюмов М. К. Справочник по программированию продуктивности полевых культур. М.: Россельхозиздат, 1982. - 288 с.

40. Кельчевская JI. С. Методы обработки наблюдений в агроклиматологии. Методическое пособие.- Л.: Гидрометеоиздат, 1971.-216 с.

41. Кирюшин В. И. Концепция адаптивно-ландшафтного земледелия. Пущино, 1993.-64 с.

42. Кирюшин В. И., Иванов A. JI. Агроэкологическая оценка земель, проектирование адаптивно-ландшафтных систем земледелия и агротехнологий. М.: Расин-формагротех, 2005. - 783 с.

43. Климатология: Учебник / О. А. Дроздов, В. А. Васильев, Н. В. Кобышева и др.; под ред. О. А. Дроздова, Н. В. Кобышевой. JL: Гидрометеоиздат, 1989. - 568 с.

44. Кондратьев К. Я., Пивоварова 3. И., Федорова М. И. Радиационный режим наклонных поверхностей. Л.: Гидрометеоиздат, 1978. - 214 с.

45. Коровин А. И. Роль температуры в минеральном питании растений. Л.: Гидрометеоиздат, 1972. -282 с.

46. Краснов М. В. DirectX. Графика в проектах Delphi. СПб.: БХВ-Петер бур г, 2002.-416 с.

47. Кулик М. С. Погода и минеральные удобрения. JL: Гидрометеоиздат, 1966. -139 с.

48. Куртенер Д. А., УсковИ. Б. Управление микроклиматом сельскохозяйственных полей. JL: Гидрометеоиздат, 1988. 263 с.

49. Лю Юньфэнь. Исследование влияния изменений климата на агроклиматические ресурсы Китая: Автореферат, дис. канд.физ.мат.наук: 11.00.09. СПб.: Агрофизический НИИ, 1993. -20 с.

50. Мартыненко А. И., Бугаевский Ю. JL, Шибалов С. Н., Фадеев В. А. Основы ГИС: теория и практика. WinGIS руководство пользователя. Изд. 2-е. - М.: Инженерная экология, 1995. - 232 с.

51. Матвеев J1. Т. Курс общей метеорологии. Физика атмосферы. JL: Гидрометеоиздат, 1984.-752 с.

52. Методические указания и нормативные материалы для разработки проектов адаптивно-ландшафтных систем земледелия в Северо-Западном регионе РФ. / Составитель И. Б. Усков. СПб., 2004. - 172 с.

53. Методические указания по применению кода характеристик местоположения метеорологических станций.-JI.: Гидрометеоиздат, 1982.

54. Микроклимат СССР. JL: Гидрометеоиздат, 1967. - 286 с.

55. Микроклимат холмистого рельефа и его влияние на сельскохозяйственные культуры. // под ред. И. А. Гольцберг. JL: Гидрометеоиздат, 1962. - 246 с.

56. Мищенко 3. А. О разномасштабном картировании термических показателей дня с учетом рельефа. Труды ГГО, 1972, вып. 288. - С. 29^12.

57. Мищенко 3. А. Суточный ход температуры воздуха и его агроклиматическое значение. JL: Гидрометеоиздат, 1962. - 198 с.

58. Мищенко 3. А., Николаева 3. И. Мезоклиматичеекая изменчивость термического режима под влиянием морей и крупных водоемов. Труды ГГО, 1976, вып. 351, с. 46-60.

59. Моделирование продуктивности агроэкосистем / Н. Ф. Бондаренко, Е. Е. Жуковский, И. Г. Мушкин, С. В. Нерпин, Р. А. Полуэктов, И. Б. Усков. -JL: Гидрометеоиздат, 1982. 264 с.

60. Моделирования роста и продуктивности сельскохозяйственных культур. // Под ред. Ф. В. Т. Пеннинга де Фриза и X. X. ван Лаара. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. -320 с.

61. Ничипорович А. А. Физиология фотосинтеза и продуктивность растений. В кн.: Физиология фотосинтеза. - М.: Наука, 1982. - с. 7-33.

62. Ничипорович А. А. Энергетическая эффективность фотосинтеза и продуктивность растений. Пущино: ОНТИ НЦБИ АН СССР, 1979. - 37 с.

63. Панников В. Д., Минеев В. Г. Почва, климат, удобрение и урожай. М.: Колос, 1977.-416 с.

64. Парниковый эффект, изменение климата и экосистемы / под ред. Б. Болина, Б. Р. Дееса, Дж. Ягера, Р. Уоррика. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. - 558 с.

65. Полуэктов Р. А. Динамические модели агроэкосистемы. Л.: Гидрометеоиздат, 1991.-312 с.

66. Полуэктов Р. А., ПыхЮ. А., Швытов И. А. Динамические модели экологических систем. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. - 165 с.

67. Предстоящие изменения климата: совместный советско-американский отчет о климате и его изменениях / под ред. М. И. Будыко, 10. А. Израэля, М. С. Маккракена, А. Д. Хекта. Л., Гидрометеоиздат, 1991.-272 с.

68. Рекомендации по оценке микроклиматических ресурсов Нечерноземной зоны РСФСР. -М.: Гидрометеоиздат, 1981. 81 с.

69. Романова Е. Н. Микроклиматическая изменчивость основных элементов климата. Л.: Гидрометеоиздат, 1977. - 280 с.

70. Романова Е. Н. Учет мезо- и микроклимата при оптимизации размещения сельскохозяйственных культур в пределах АПК. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. - 48 с.

71. Романова Е. Н., Гобарова Е. О., Жильцова Е. Л. Методы мезо- и микроклиматического районирования для целей оптимизации размещения сельскохозяйственных культур с применением технологии автоматизированного расчета. СПб.: Гидрометеоиздат, 2003. - 104 с.

72. Романова Е. Н., Мосолова Г. И., Береснева И. А. Микроклиматология и ее значение для сельского хозяйства. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. - 244 с.

73. Росс Ю. К. Радиационный режим и архитектоника растительного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1975. - 342 с.

74. Руководство по изучению микроклимата для целей сельскохозяйственного производства. Л.: Гидрометеоиздат, 1979. - 152 с.

75. Руководство по теплобалансовым наблюдениям. Л.: Гидрометеоиздат, 1977. -149 с.

76. Салищев К.А. Картография: Учебник для географических специальностей унтов, 3-е издание., перераб. И доп. М., Высш. Школа, 1982. - 272 с.

77. Сапожникова С. А. Микроклимат и местный климат. Л.: Гидрометеоиздат, 1950.-242 с.

78. Семенов В. А. Качественная оценка сельскохозяйственных земель. Л.: Колос, 1970.

79. Семенов В. А. Оценка земель и прогноз урожая. Л.: Лениздат, 1977.

80. Сиротенко О. Д. Математическое моделирование водно-теплового режима и продуктивности агроэкосистем. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. - 167 с.

81. Справочник агронома по сельскохозяйственной метеорологии. Нечерноземная зона Европейской части РСФСР / составители А. П. Федосеев, В. М. Пасов; под ред. И. Г. Грингофа. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. - 528 с.

82. Статистическая структура метеорологических полей. // под ред. Гандина Л. С., Захариева В. И., Целнаи Р. Budapest: 1976. - 365 с.

83. Тезисы докладов Всемирной конференции по изменению климата. Москва, Россия. 2003. 29 сентября 3 октября.

84. ТоомингХ. Г. Солнечная радиация и формирование урожая. JL: Гидрометеоиздат, 1977.-200 с.

85. Тооминг X. Г. Экологические принципы максимальной продуктивности посевов. JL: Гидрометеоиздат, 1984. - 264 с.

86. Тюрин Ю. Н., Макаров А. А. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В. Э. Фигурнова. М.: ИНФРА-М, 1998. - 528 с.

87. Федоров Е. К. Погода и урожай. JL: Гидрометеоиздат, 1973. - 56 с.

88. Шатилов И. С., Чудновский А. Ф. Агрофизические, агрометеорологические и агротехнические основы программирования урожаев. JL: Гидрометеоиздат, 1980.-320 с.

89. Шашко Д. И. Агроклиматические ресурсы СССР. JL: Гидрометеоиздат, 1985. -248 с.

90. ШашкоД. И. Агроклиматическое районирование СССР. М.: Колос, 1967. -335 с.

91. Якушев В. П. На пути к точному земледелию. СПб.: ПИЯФ РАН, 2002. -458 с.

92. Якушев В. П., Куртенер Д. А., Бадепко В. JL, Арефьев Н. В. Роль геоинформационных технологий в решении задач комплексного природопользования. В кн.: Агрофизические и экологические проблемы сельского хозяйства в 21 веке. -СПб.: SPb ISTRO, 2000. т. 2.

93. Bonham-Carter G. F. Geographic information systems for geoscientists: modelling with GIS. Elsevier Science: New York, 1994. - 398 p.

94. Frank A. U. Metamodels for Data Quality Description. Data quality in Geographic Information. From Error to Uncertainty, and M. Goodchild. - Paris: Editions Hermes, 1998.-pp. 15-29.

95. GiffordR. M. 1980. Carbon storage by the biosphere. In: Carbon dioxide and climate: Australian research. Canberra: Australian Academy of Science, p. 167-181.

96. Goodchild M. F. and R. Jeansoulin (Eds.), 1997. Data Quality in Geographic Information. From Error to Uncertainty. Editions Hermes, Paris. Goodchild, Michael and Robert Jeansoulin. 1998. Editoriol. Geoinformatico, No. 2-3, pp. 211-214.

97. Jeansoulin, Robert. 2002. Quality of geographic information: Ontological approach and artificial intelligence tools in the REVIGIS project, in EC-GI&GIS Workshop.

98. Lieth H. A dinamic model of the global carbon flux through the biosphere and its relations to climatic and soil parameters. "Int. J. Biometeorol.", 1985, 29, Suppl. N2,17-31 (англ).

99. Lieth H. Primary production: terrestrial ecosystems. Human Ecology, 1973, vol.1, N4, p. 303-332.

100. McDonnell R., Kemp K. International GIS Dictionary. Geolnformation International in association with AGI, 1995. - 111 p.

101. Razuvaev V. N., Apasova E. G., Martuganov R. A., 1993. Daily Temperature and Precipitation Data for 223 USSR Stations. ORNL/CDIAC-56, NDP-040. Carbon Dioxide Information Analysis Center, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee.

102. SionitN., Strain B. R., Backford H. A. 1981. Enviromental controls on the growth and yield of okra. I. Effects of temperature and of C02 enrichment at cool temperature. Crop. Sci., v. 21, p. 885-888.