26273

Точное земледелие

Реферат

Лесное и сельское хозяйство

GPSприёмник и бортовой компьютер с программным обеспечением. Например с помощью мобильного радиоуправляемого самолета смонтированных на нем GPSприемника и видеокамеры можно получить информацию о распределении сорняков в пределах заданного поля. Наличие же GPSприемников совершенно необходимо для рассмотренного выше режима offline . Этапы 12 выполняются по стандартным методикам с использованием мобильного GPSнавигатора.

Русский

2013-08-18

418 KB

134 чел.

Существует большое количество такого рода определений точного земледелия, в основном зарубежных авторов, которые хорошо представлены в Интернете на сайтах ведущих Университетов мира. В частности, обобщенное определение термина «точного земледелия» приведено в работе, посвященной памяти Pierre Roberta, который, как никто другой, много сделал для развития этого направления [17]. Оно сформулировано следующим образом: «Точное земледелие - такой тип сельскохозяйственного производства, при котором увеличивается количество правильных (корректных) решений на единицу площади земли за единицу времени с соответствующим чистым экономическим эффектом».

Внедрение точного земледелия в сельскохозяйственную практику требует оснащения пользователей специальным оборудованием и аппаратно-программным обеспечением. Эффективность точного земледелия во многом зависит от того, как быстро и точно будут измерены те или иные параметры, характеризующие состояние агроценоза. Частота измерений (пространственная и временная) зависит от того, какова изменчивость измеряемого показателя. В связи с этим возникает большая необходимость в разработке специальных технических средств для автоматизированного сбора и анализа информации с привязкой измерений к глобальной системе позиционирования (ГСП). Именно с появлением ГСП открылась принципиальная возможность для перехода от традиционной технологии к ТЗ, при которой можно влиять на агроэкосистему с учётом локальной изменчивости почвенного покрова поля.

ГСП используется для определения координат мобильной сельскохозяйственной техники в поле. В настоящее время на территории России функционируют две системы глобального позиционирования: американская NAVSTAR и российская ГЛОНАСС. Они позволяют неограниченному числу объектов, имеющих приёмную аппаратуру, в режиме реально времени и с высокой точностью определять своё местоположение, скорость движения и ряд других параметров в любой точке планеты. Наибольшее распространение в ТЗ получила приемная аппаратура американской системы, в связи с хорошо налаженным производством и полностью развернутой группировкой космических аппаратов. Наша система пока не имеет достаточного количества спутников на орбите, и поэтому не может обеспечить хорошей точности. Однако сейчас идет поэтапная модернизация системы ГЛОНАСС, и будем надеяться, что в ближайшем будущем качество сигнала улучшится.

Задача определения координат мобильной сельскохозяйственной техники является одной из главных в точном земледелии по двум причинам. Во-первых, таким образом, решается задача дифференциации управления в пределах поля, и участки неоднородности могут быть четко идентифицированы. Вторая причина заключается в том, что размеры управляющих воздействий, например, внесения удобрений, высева семян, обработки средствами защиты растений, должны варьироваться с учётом выявленной неоднородности по заданной технологической карте в режиме «on-line».

Навигационная система, устанавливаемая на сельскохозяйственной технике, включает в себя приёмник, т.н. GPS-приёмник, и бортовой компьютер с программным обеспечением. Этот комплекс позволяет вести запись текущих координат для этого агрегата, высоты и других параметров с любыми заданными интервалами времени. Запись навигационных данных производится в широко известных форматах ESRI Shapefile и Maplnfo, что позволяет их легко импортировать в любую ГИС для дальнейшей обработки и производства необходимых агротехнических расчётов.

Для обработки информации, получаемой с помощью информационно-измерительных систем, используются стационарный и бортовой компьютеры. Стационарный компьютер с программным обеспечением в общем случае должен выполнять следующие основные функции:

ведение атрибутивной и пространственной базы данных с использованием геоинформационных систем (ГИС);

ведение базы декларативных и процедурных знаний;

- обработку знаний и данных и формирование программы реализации
информационной технологии точного земледелия.

Бортовой компьютер с программным обеспечением должен выполнять следующие основные функции:

фиксацию координат агрегатов (мобильных комплексов) в любой момент времени путём приёма сигналов от ГСП и других датчиков в процессе движения и осуществление по необходимости навигации в |. (данную точку;

автоматическое создание электронных карт обследованных полей В разбивкой их на элементарные участки заданных размеров;

обеспечение накопления и первичной обработки данных полевых измерений с использованием ГИС - технологий и экспорт этой первичной информации в стационарный компьютер;

формирование управляющих сигналов для дифференцированного исполнения тех или иных агротехнических операций и обеспечение соответствующего их контроля на основе выработанной стационарным компьютером программы реализации технологии.

Для осуществления перехода от технологий, базирующихся на усредненных показателях параметров плодородия поля и состояния посевов, к избирательному воздействию на систему «почва - растения» необходимо, чтобы рабочие органы обрабатывающих орудий и сельскохозяйственных машин управлялись бортовыми компьютерами. Автоматизированная система управления рабочими органами должна быть хорошо отлаженной, чтобы существовала чуткая реакция агрегата на изменение таких показателей, как норма высева, доза внесения удобрений и химических мелиорантов, расход средств химической защиты растений. От точности и надёжности техники такого рода зависит успех реализации точного земледелия.

В этой области в мире также существуют определённые достижения. Многие страны приступили к выпуску специальной сельскохозяйственной техники для точного земледелия, причём она имеет различную специфику и способна производить работы на всех этапах возделывания сельскохозяйственной культуры - от предпосевной обработки почвы до уборки урожая. Параллельно ведутся интенсивные исследования по совершенствованию имеющейся техники и разработке новых машин и оборудования, отвечающим современным тенденциям развития новой информационной технологии.

Ядром реализации информационной технологии ТЗ является система поддержки принятия решений (СППР). С помощью этой системы производитель может синтезировать агротехнологию для возделывания данного сорта на конкретном поле с учетом особенностей своего хозяйства и своего опыта.

В процессе генерации технологических решений с помощью специально разработанного интерфейса СППР автоматически формируется задание на выполнение конкретной операции в режиме точного земледелия, которое затем загружается в бортовой компьютер сельскохозяйственной техники. В зависимости от режима реализации операции различают два типа задания:

- Карта операции (режим функционирования "off-line")

- Карта агротребований на выполнение операции (режим "on-line")

Карта операции - электронная карта поля, где для каждого одно
родного участка поля указана норма технологического воздействия.

На рис. 1 представлена в общем виде структурная схема формирования и реализации технологической операции в режиме "off-line". Реализация заданной технологической операции в рассматриваемом режиме обязательно предполагает предварительную компоновку информации в виде электронной карты операции.

Рис.1 Структурная схема реализации технологической операции в режиме   "off-line"

Формирование карты операции может, например, осуществляться следующим образом. С помощью мобильного комплекса, оснащенного бортовым компьютером с навигационным и геоинформационным, а также соответствующим программным обеспечением создается электронный образ сельскохозяйственного объекта, на котором планируется выполнение заданной технологической операции. Располагая электронным образом объекта (поля, агроландшафта) с четкими границами в пространстве, представляется уже возможным осуществить тем или иным способом сбор необходимой атрибутивной информации (проводятся необходимые агрохимические, агрофизические, фитосанитарные и другие обследования) с жесткой привязкой регистрируемых данных к Фиксированным участкам их получения внутри поля. На следующем шаге полученная информация обрабатывается на стационарном компьютере СППР. Для заданной технологической операции производится по определенным алгоритмам (моделям) расчет уровня технологического воздействия для каждого имеющегося в базе данных однородного участка поля, т.е. создается массив информации, где каждому однородному участку внутри поля с фиксированным геометрическим образом устанавливаются в соответствие те или иные уровни технологического воздействия (дозы удобрений и других химических и биологических средств, нормы высева семян и т.п.), которые должны быть осуществлены при реализации заданной операции в поле. Сформулированный таким образом массив информации и является электронной картой поля по заданной технологической операции, которая записывается на мобильный технический носитель, например на чип-карту.

На этапе реализации технологической операции чип-карта вводится в бортовой компьютер, смонтированный на движителе (тракторе). Движитель оснащен навигационным оборудованием и соответствующим агрегатом, который способен автоматически менять по команде уровень технологического воздействия на заданном участке поля в ходе движения. С помощью специализированного программного обеспечения бортовой компьютер постоянно производит оперативное определение места нахождения агрегата, а по информации, записанной на чип-карте, определяет уровень технологического воздействия на этом участке поля с последующей выработкой управляющей команды и обеспечивает синхронный контроль ее выполнения.

Отметим, что в точном земледелии режим "off-line" применяется обычно для технологических операций, которые планируются заранее (нормы высева при севе, дозы удобрений и извести). Однако этот режим может быть использован и в оперативных мероприятиях по уходу за посевами. Например, с помощью мобильного радиоуправляемого самолета, смонтированных на нем GPS-приемника и видеокамеры можно получить информацию о распределении сорняков в пределах заданного поля. Подобная информация уже позволит оперативно построить электронную карту распределения сорняков по полю, определить дифференцированные дозы тех или иных гербицидов для их подавления, а затем реализовать их внесение в режиме "offline".

Вместе с тем, для реализации оперативных решений в точном земледелии, уже нашел практическое применение специальный режим - режим "on-line". Для его реализации в бортовой компьютер вводится карта агротребований для заданной операции.

Карта агротребований для заданной операции - это таблица, которая устанавливает взаимосвязь между сигналом, полученным от датчика, установленного на технике, например, на комбайне или тракторе, и нормой технологического воздействия на поле.

На рис. 2. представлена в общем виде структурная схема формирования карты агротребований и их реализации в режиме "on-line". Реализация операции в рассматриваемом режиме обязательно предполагает
наличие датчика (датчиков) определения состояния среды обитания посева
и принципиальной  возможности по измеренному сигналу принять решение.

Рис. 2 Структурная схема технологической операции в режиме "on-line"

Формирование карты агротребований может осуществляться двумя
способами. В первом случае СППР по заданной технологической операции и  планируемых к применению датчиков выбирает из базы знаний
необходимые сведения для составления специальной таблицы, где
каждому из всех возможных диапазонов измеренного на поле сигнала
ставится в соответствие тот или иной, но конкретно определенный уровень  технологического воздействия. Сформированная таким образом
информация на стационарном компьютере записывается на технический
носитель и является картой агротребований по заданной технологической операции с заранее определенным набором датчиков, который должен быть смонтирован на движителе.

На практике в настоящее время используется и второй способ, предполагающий непосредственный ввод в бортовой компьютер информации, которую должна содержать карта агротребований. Это связано прежде всего с тем, что еще не нашли широкого применения СППР нового типа. Режим непосредственного ввода управленческой информации в бортовой компьютер удобен также при корректировке норм воздействия в полевых условиях.

На этапе выполнения технологической операции в режиме "on-line" с помощью специального программного обеспечения бортовым компьютером синхронно осуществляется оперативное управление датчиками по определению состояния среды обитания, выработка на основе карты агротребований и полученных в ходе движения измерительных сигналов управленческого решения и контроль за его реализацией.

Важно отметить, что для реализации технологических операций в режиме "on-line" принципиально не требуется навигационного оборудования. Наличие же GPS-приемников совершенно необходимо для рассмотренного выше режима "off-line". Вместе с тем наличие навигационного оборудования в режиме "on-line" позволяет формировать электронные карты, характеризующие уровни осуществленного технологического воздействия на тех или иных участках внутри поля. Подобная информация может оказаться полезной при анализе результатов и выработке новых решений по заданному полю.

В заключение отметим, что в настоящее время на всех этапах реализации системы земледелия решения о выполнении различных технологических операций принимаются в условиях отсутствия более или менее достаточной информации о параметрах среды обитания растений, характеристиках состояния посевов в процессе роста и развития растений, данных о предыдущих антропогенных вмешательствах в эту среду, в том числе, загрязнении агрохимикатами, что крайне важно для принятия правильного технологического решения. Существующие технологии и технические средства формирования информационной базы, обеспечивающие выбор и адаптацию к конкретным условиям, не позволяют выйти на получение урожаев, принципиально возможных в реальных полевых условиях.

Успех в решении этой задачи может быть достигнут путём создания физико-технического и программно-аппаратного базиса в системе точного земледелия [18-20]. Этот базис в виде мобильных систем обеспечивает компьютерное автоматизированное неразрушающее определение комплекса параметров сред обитания и экспресс-определение состояния растений в процессе роста и развития. Получаемая таким образом информация позволяет создать уникальную информационную базу для последующего статистического анализа по каждому полю и его отдельным однородным участкам. При этом различные выводы и соответствующие количественные зависимости, которые, возможно, будут получены на основе статистической обработки данных по каждому контуру, будут в основном использованы для обоснования тех или иных агротехнических операций на этой площади. Такой подход, несомненно, повысит уровень обоснованности технологических решений, так как статистические зависимости, используемые для расчётов, к примеру, норм минеральных удобрений, будут максимально объективно отражать процессы, происходящие именно на этом конкретном участке, и технологический приём в умелых руках землепользователя будет также максимально корректно применён.

Таким образом, представляется возможным и целесообразным
организовать автоматический сбор и обработку различных данных для
повышения уровня обоснованности выработки и реализации агротехнологических решений в системе точного земледелия. Автоматизированный режим комплексной статистической обработки данных, получаемых с помощью современных мобильных систем, позволяет выявить наиболее устойчивые количественные связи между различными показателями, характеризующими рост и развитие растений, конечным урожаем и агрометеорологическими условиями на конкретном поле. Выявленные количественные зависимости, в свою очередь, будут адресно использованы для обоснования выбора агроприёмов (подкормок, поливов и т.п.) в тех или иных агрометеорологических условиях при тех или иных показателях состояния посевов, а также для поэтапного уточнения прогноза
урожайности в складывающейся обстановке на сельскохозяйственном
поле.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

В ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ

Р.А. Полуэктов

1. Введение

Как известно, в теории программирования урожаев и в точном земледелии выделены три временных уровня принятия решений (см. табл. 1)

Таблица 1. Уровни принятия решений

Уровень принятия решений

Программирование урожаев. Решения:

Временной уровень

Точное земледелие. Решения:

Временной уровень

Первый

Второй

Третий

Стратегические

Плановые

Оперативные

15 лет и более

1 год

Сутки

и декады

Перспективные и проектные

Тактические

Оперативные

10 лет и более

1 год

Сутки и декады

Это многолетние (стратегические) решения, принимаемые на период 10-15 лет и более, плановые или тактические решения, принимаемые на предстоящий сезон вегетации, и оперативные решения, реализуемые в ходе роста и развития растений в текущем сезоне. Например, решения о введении севооборота или о проведении тех или иных агромелиоративных мероприятий относятся к первому из этих уровней. Действительно, они принимаются не на каждый год, а их последствия проявляются в течение нескольких сезонов вегетации. С другой стороны, решения о междурядной обработке почвы, поливах, азотных подкормках принимаются в оперативном режиме непосредственно в ходе вегетации. К решениям на плановом уровне относится так называемая технологическая подготовка производства.

Как установлено исследованиями последних лет, только динамические модели позволяют адекватно оценить влияние характеристик почвы и растений на продуктивность агроэкосистем на фоне изменяющихся погодных условий. Более того, многими авторами отмечалось, что проведение компьютерных экспериментов с моделью может дать такую информацию, получить которую другими способами невозможно. Разумеется, динамические модели являются наиболее востребованными при решении задач оперативного управления. Но определенную пользу они могут принести и в задачах первого и второго временных уровней.

Существует три класса задач, связанных с получением и обработкой информации о посевах:

анализ эффективности действия удобрений и других технологических мероприятий в прошлых сезонах вегетации;

оценка текущего состояния посева, например листового индекса или доступной для растений почвенной влаги;

прогноз будущего развития растений при тех или иных внешних воздействиях.

Ясно, что измерение может конкурировать с моделью только при решении задач первого и второго классов. И здесь выбор между использованием модели и измерительной информации производится, исходя из экономических соображений. В задачах же третьего класса необходимы именно и только модели, поскольку их результат зависит от неизвестных будущих погодных условий. Важным при этом является экстраполирующее свойство моделей.

2. Динамическая имитационная система

Динамические модели являются принципиально новым средством оценивания ситуации, складывающейся на сельскохозяйственных полях с выдачей прогнозов по состоянию посевов и среды обитания растений в реальном времени. Модель позволяет отслеживать динамику важнейших процессов, происходящих в почве, приземном воздухе и растительном покрове, начиная с момента сева (посадки) и кончая датой уборки урожая, являясь интеллектуальным ядром системы поддержки решений (СПР) в растениеводстве. На вход модели (рис.1) поступают контролируемые (агротехника) и неконтролируемые (погода) воздействия Почвенный блок модели взаимодействует с грунтовыми водами. На выходе модели формируются динамические оценки и динамические прогнозы.

Существующая версия модели, разработанная в лаборатории математического моделирования агроэкосистем АФИ, позволяет адекватно описывать следующие агротехнические мероприятия и получать оценку их влияния на продукционный процесс растений:

обработка почвы,

внесение удобрений и азотных подкормок,

сев (посадка),

поливы в орошаемом земледелии,

укосы трав и уборка урожая.

В качестве погодных условий в модели используются суточные данные о следующих метеопараметрах, измеряемых на метеостанциях или метеопостах:

минимальная температура воздуха,

максимальная температура воздуха,

минимальная влажность воздуха,

среднесуточная скорость ветра,

сумма осадков за сутки,

длительность солнечного сияния

На нижней границе моделируемой системы «почва-растение-атмосфера» рассчитываются:

инфильтрация почвенной влаги,

вынос элементов питания (нитратов) за пределы расчетного

Погода

Агротехника                                                                                              Оценки и

                                                                                                                прогнозы

                                         Грунтовые воды

Рис.1. Схема взаимодействия модели с окружающей средой

Модель содержит математическое описание следующих процессов, имеющих место в системе почва - растительный покров - приземный слой воздуха:

радиационный режим посева, включая коротковолновую, длинноволновую радиацию и ФАР,

режим турбулентного переноса паров воды, тепла и углекислого газа в посеве,

динамика влагопереноса в почве,

транспирация и физическое испарение,

трансформация почвенной органики,

динамика элементов питания растений (азот) в почве и посеве,

фотосинтез растений,

развитие растений в онтогенезе,

рост отдельных органов растений (листьев, стеблей, корней, генеративных или запасных органов) и формирования урожая.

Модель имеет балансовый характер и рассчитывает все составляющие водного и теплового балансов, динамики питательных элементов в почве и накопления растениями органического вещества с суточным временным шагом.

Динамическая модель включена в имитационную систему AGROTOOL, которая содержит в себе собственно модель и управляющую программу - оболочку. Вызываемая из оболочки модель позволяет организовывать многократный или т.н. поливариантный расчет динамики формирования урожая, начиная с посева (посадки) и кончая уборкой. Результаты расчета фиксируются в специальной структуре - коллекторе результатов. Оболочка модели позволяет сформировать всю совокупность данных, необходимых для расчета множества вариантов в режиме диалога. Эта операция осуществляется следующим образом. Исходные данные для моделирования хранятся в некоторой структуре, образующей т.н. стационарную базу данных - SDB (Stationary Data Base). Одной из составляющих которой является база данных реальных полевых наблюдений, т.е. полевого опыта. В процессе выбора конкретного варианта моделирования необходимые для работы модели файлы копируются из SDB и переписываются в стандартном виде в оперативную базу данных - ODB (Operative Data Base), которые и воспринимаются моделью в процессе счета.

Построенная система множественных или поливариантных расчетов позволяет решать различные прикладные задачи:

Анализ чувствительности и идентификация параметров динамической модели предполагает многократный прогон модели при различных значениях того или иного исследуемого параметра. При этом мы имеем дело с параметрической поливариантностью.

Статистический анализ и определение среднеклиматических характеристик продукционного процесса требует расчета модели на представительном множестве погодных реализаций, отвечающих климату исследуемой местности. Здесь исследование ведется во временном разрезе, и различные варианты расчета соответствуют разным сценариям погодных условий в течение вегетационного периода.

К предыдущей задаче тесно примыкает тема исследования реакции агроэкосистем на антропогенные изменения климата. Отличие от вышеизложенного случая состоит лишь в том, что в качестве множества входных сигналов модели необходимо выбирать не фактические реализации погоды для нынешнего состояния климата, а специальным образом смоделированные «синтетические» погодные сценарии, которые соответствуют прогнозируемому состоянию климата будущего. Формирование подобных сценариев осуществляется в рамках разработанного в АФИ генератора погодных реализаций, о котором будет подробнее рассказано ниже.

Многочисленные практические задачи оптимизации агротехники, естественно, предусматривают анализ получаемых результатов при различных сроках и нормах исследуемых управляющих воздействий на агроэкосистему с целью выбора наилучшей стратегии, и мы снова приходим к необходимости многовариантного расчета. Нетрудно заметить, что алгоритмы решения всех перечисленных задач, несмотря на коренные отличия целей моделирования, легко реализуемы в виде пользовательских программных продуктов на базе универсальной схемы поливариантного расчета, что доказывает несомненную полезность и потенциальную востребованность данного направления развития.

Наконец, можно сделать еще одно последнее замечание, вытекающее из возможности организации реальной параллельности расчетов многих вариантов. Чаще всего объектом исследования в задачах моделирования является однородный фиктивный посев, и стратификация его характеристик производится в единственном вертикальном направлении. Для целей точного земледелия, где горизонтальная неоднородность поля есть важнейший фактор, влияющий на выбор агротехники и определяющий результат хозяйствования, подобная модель может использоваться единственным образом. А именно - расчет производится отдельно для каждой реперной точки поля с параметрами, характерными только для данного типа подстилающей поверхности, свойств почвы и т.д.

Но при этом все точки считаются независимо друг от друга, то есть в неявном предположении о том, что все окружение данной точки обладает теми же свойствами и, соответственно, никаких горизонтальных перетоков вещества и энергии не наблюдается. В действительности это, конечно, не так. Но честный учет взаимодействия динамики продукционного процесса на соседних участках неоднородного поля требует построения принципиально иной, несравненно более сложной многомерной модели агроландшафта. Подобные разработки, несомненно, имеют огромную важность, однако вряд ли стоит ожидать в ближайшее время радикального прорыва в этом направлении, связанного с появлением конечных пользовательских программных продуктов широкого применения. Но использование реальных параллельных вычислений в рамках системы поливариантных расчетов, аналогичной описанной выше, позволяет в первом приближении решить проблему взаимного влияния разных участков посева друг на друга. При этом происходит своеобразная эмуляция многомерной модели параллельным вычислением нескольких сценариев для одномерного случая.

Общий принцип действий в этом случае следующий. Различные сценарии, соответствующие соседним единицам управления, формируются обычным образом, но их расчет осуществляется не последовательно (друг за другом), а запускается в параллельных вычислительных потоках. При этом в программе должны быть заранее определены точки схода, то есть те значения общей для всех потоков динамической переменной - времени, в которые осуществляется информационный обмен между различными сценариями вычислений. Простейшим вариантом определения точек схода может служить естественный суточный шаг модели (при этом обмен данными между единицами управления также осуществляется раз в сутки). Потоки, естественно, выполняются с разной интенсивностью, однако процесс, первым достигший точки схода, останавливается и ждет «отстающие» варианты. В момент достижения всеми потоками точки схода осуществляется обмен информацией между ними через сегмент общих данных, согласно логике, заложенной в коде головной программы вызова. Конкретный алгоритм подобного обмена данными может представлять собой упрощенную модель внутрипопуляционной конкуренции за общий ресурс, имитацию горизонтальных перетоков вещества и энергии в пределах поля и т.д. Современная архитектура операционных систем и средства, предоставляемые современными языками и средами программирования, делают реализацию представленной схемы сравнительно несложной задачей.

3. Прикладные аспекты использования моделей в точном

земледелии

3.1. Стратегический и тактический уровни. Оценка экономической эффективности агромелиорации.

Задача выработки плановых технологий имеет определённую специфику. Действительно, при разработке стратегии ведения сельского хозяйства экономический эффект должен быть получен на всём множестве возможных погодных реализаций в многолетнем разрезе. На стадии планирования отсутствуют любые сведения о возможной погоде предстоящего года и надо принимать решения исходя из того, что погодная реализация данного года может быть - с той или иной вероятностью-любой из возможного набора, характерного для данной климатической зоны. В связи с этим для обоснования плановой технологии на ближайший период может быть использована описанная выше специально разработанная для этих целей система поливариантного анализа.

Рассмотрим способ использования модели для выработки проектного решения на примере агромелиоративных мероприятий и, в частности глубокой вспашки. Как известно, на тяжелых почвах в течение нескольких сезонов вегетации образуется т.н. плужная подошва. Это приводит к снижению коэффициента фильтрации и переувлажнению верхних горизонтов почвы. При этом урожай существенно снижается, а может наступать и гибель растений. Для разрушения плужной подошвы используется глубокая вспашка. Возникает вопрос о целесообразности использования этого агромелиоративного приема в предстоящем сезоне вегетации.

Известно, что динамика почвенной влаги определяется совокупностью таких агрогидрологических констант, как МГ, ВЗ, НВ, ПВ, а также коэффициентом фильтрации. Они, в свою очередь, зависят от гранулометрического состава почвенного профиля и плотности сложения почвы. При снижении, например, коэффициента фильтрации ниже определенного уровня затрудняется инфильтрация воды за пределы корнеобитаемого слоя, нарушается вводно-воздушный режим корневой зоны, что может привести к снижению урожая и даже к гибели растений. Именно для восстановления удовлетворительного мелиоративного состояния почвы и проводится это агромелиоративное мероприятие. Рассмотрим вопрос об использовании динамической модели для решения вопроса его экономической целесообразности.

Программно реализованный алгоритм моделирования динамики агроэкосистемы формально может быть записан в виде:

x(k + l) = f(x(k),a,u(k),w(k)), х(0) = хо, к=1,2, ... Т, (1)

у(T) = f1(х(T))

где х - вектор состояния модели; а - вектор параметров; u - вектор контролируемых внешних воздействий (агротехника); w - вектор неконтролируемых внешних воздействий (погода); k - временной шаг модели, у- конечный урожай, T- момент уборки. Вектор параметров модели а содержит всю информацию о неизменных в процессе моделирования свойствах системы. В частности, его составляющими являются:

географические координаты места моделирования;

топографические характеристики поля;

гидрологическое описание почвенного профиля (уровень грунтовых вод);

агрофизические (в том числе и агрогидрологические) параметры почвенного профиля;

агрохимические характеристики почвенного профиля;

набор параметров, характеризующих моделируемую культуру и ее сорт.

Динамическую модель предлагается использовать в качестве средства сравнения мелиоративного состояния почвенного профиля и принятия экономически обоснованного решения о проведении мелиорации. Для этого необходимо выполнить две серии расчетов, один из которых соответствует существующему мелиоративному состоянию почвы, а другой - тому гипотетическому состоянию, в которое она перейдет после реализации агромелиоративного мероприятия. Обозначим исходное значение вектора модели через а1, а конечное значение этого же вектора - через а2. Два эти вектора могут отличаться только несколькими составляющими и даже, может быть одним, например, значением коэффициента фильтрации некоторого почвенного слоя. Выберем из архива, хранящегося в SBD, одну погодную реализацию wi. Выполним в системе AGROTOOL с использованием алгоритма (1) два расчета. В результате получим две траектории продукционного процесса x1i(k) u x2i(k), к = 1,2,...,Т.

Для оценки эффективности мелиоративного мероприятия необходимо выбрать скалярный критерий сравнения, например, величину урожая. Он, очевидно, является функционалом решения системы (1), т.е. каждая из величин уi'(Т) и y2i(T) определяется своей траекторией. Очевидно, что после проведения мелиорации почвы урожай должен возрасти, т.к. иначе этот прием является бессмысленным, т е.

y1i(T) < y2i(T) .

Доход от мелиорации может быть оценен как величина прироста урожая, умноженная на площадь мелиорируемого S поля и на закупочную цену конечного продукта с1:

C1 . S . (y2i (T)-y1i(T)) (2)

Обозначим затраты на проведение мелиоративного мероприятия через Z. Они, очевидно, определяются той работой, которую надо выполнить для преобразования состояния почвы, и от площади поля:

Z = Z(S .φ (a1, a2)) (3)

Таким образом, общий экономический эффект, который можно ожидать от выполнения агромелиоративного приема при выбранной для оценки погодной реализации, составляет:

J(i) = c1 . S(y2i (T)-y1i(T)) - Z(S .φ (a1, a2)) (4)

Очевидно, что этот эффект может быть либо положительным, либо отрицательным.

Полученная оценка является случайной величиной, зависящей от произвольно выбранной реализации погодных условий. Например, глубокая вспашка, ликвидирующая плужную подошву на тяжелых почвах, может быть неэффективной в годы с малым годичным количеством осадков и становится весьма эффективной в годы с переувлажнением. Указанная ситуация иллюстрируется рис. 2, где критерий (4) представлен в зависимости от выпадающих осадков (кривые 2 и 3). Там же изображена плотность вероятностей осадков (кhивая 1). Это наталкивает на мысль принять в качестве окончательного критерия математическое ожидание функционала (4), т.е.

J = M{crS\y4T)-y2\T))-Z{S-(p(a\a2))) (5)

Это вполне допустимо, тем более что после проведения мелиорации данное поле будет функционировать в течение ряда лет, в которые могут встретиться любые из реализаций погоды, характерные для данного региона.

Рис. 2. Оценка экономической эффективности мелиоративного мероприятия:

1- плотность вероятности осадков; 2-экономически эффективная мелиорация;

3- экономически неэффективная мелиорация.

Планировать данный агромелиоративный прием, безусловно, необходимо при J > 0 и нецелесообразно в случае J < 0. В последнем случае затраты на мелиорацию вряд ли окупятся в предстоящие сезоны вегетации.

3.2. Тактический уровень. Выделение единиц управления.

Контроль и управление пространственной неоднородностью сельскохозяйственного поля составляет сущность точного или координатного земледелия. При этом основной единицей градации этой неоднородности служит т.н. «единица управления». Впервые соответствующий термин был введен в классической работе Boum'a с соавт. (1999), где для него было предложено следующее определение: «Management Units - areas of land acting significantly different in terms of crop performance and/or solute movement). To есть, переводя дословно, «Единицы управления - это участки поля, значительно отличающиеся по влиянию характеристик поля на продукционный процесс посева и движение почвенных растворов». С практической точки зрения единица управления - это такая площадка на сельскохозяйственном поле, в пределах которой должна применяться одинаковая схема управления (технологического воздействия). Изменения же в структуре технологических операций (в терминах сроков, норм или стратегии, т.е. формализованных правил применения) должны происходить лишь при переходе от одной единицы управления к другой. Ключевым в приведенном определении является слово «значительно». Действительно, свойства почвы, например, меняются отточки к точке непрерывно и случайным образом. Машины, созданные для целей точного земледелия, могут осуществлять дифференциацию технологий с разрешением до долей метра. В свою очередь, современные системы спутникового позиционирования также способны идентифицировать местоположение агрегата на поверхности поля с точностью до нескольких метров. Другой вопрос, необходимо ли столь детальное разрешение в практике земледелия, если речь идет об осуществлении конкретных технологических операций. Действительно, основной целью «размежевания» поля на единицы управления является уменьшение теоретически бесконечной вариабельности условий произрастания к ограниченному набору вариантов. При этом отличие одного варианта от другого должно быть достаточным для того, чтобы обеспечить чувствительность используемой методики прогноза последствий тех или иных технологических решений, то есть, по крайней мере, быть грубее, чем точность соответствующего прогноза. В результате исходная «размазанная» карта характеристик превращается в дискретную геометрическую структуру.

В качестве методики для выделения единиц управления могут использоваться два альтернативных пути. Первый путь связан с проведением большого числа полевых экспериментов и составлением карты урожаев. Второй путь решения той же проблемы, которому уделяется основное внимание в данном разделе, состоит в использовании динамических моделей агроэкосистемы, т.е. точность прогностической методики в данном случае - это точность модели.

Кроме того, необходимо учитывать, что разделение на единицы управления зависит от типа конкретной технологической операции или, точнее, от величины, которой мы пытаемся управлять. Например, можно говорить о единицах управления с точки зрения мониторинга уровня рН, но они будут совершенно другими для управления содержанием азота или водным режимом почвы.

Таким образом, логичной представляется следующая последовательность действий для выделения единиц управления с помощью расчетов по компьютерной модели продукционного процесса.

  1.  На исследуемом сельскохозяйственном поле выбирается достаточно частая сетка опорных точек, для которых имеется или может быть получена в ходе специальных измерений информация о той характеристике (или группе характеристик), для которой будет производиться выделение единиц управления.
  2.  Выделяется представительный набор характеристик продукционного процесса (выходных параметров модели), который с достаточной степенью точности может служить для интегрального описания успешности хозяйственной деятельности в конкретный сезон вегетации.
  3.  Осуществляется прогон модели для каждой опорной точки, то есть для каждого варианта комбинации входных факторов и представительного набора погодных реализаций - реальных суточных метеоданных за несколько предыдущих лет или модельных сценариев генератора погоды (про генератор погоды см. ниже). Таким образом, общее число прогонов модели должно составить величину N=NYEARS- . NP0INTS , которая может оказаться довольно значительной. Для организации подобного комплекса расчетов исключительно полезной оказывается система поливариантного анализа компьютерной модели агроэкосистемы, описанная в разделе 2.
  4.  Для каждой опорной точки формируется эффективный набор выходных характеристик модели, полученный статистической обработкой всех подобных наборов, полученных для той же точки в разные сезоны вегетации. Простейшей операцией является усреднение всех характеристик для каждой точки по годам, хотя исследованию могут подвергаться и другие моменты распределения (например, при выделении единиц управления по склону, исходя из его влияния на вариабельность урожаев).
  5.  Для полученного эффективного набора характеристик продукционного процесса для каждой точки (матрица с числом строк, равным NP0INTS  и числом столбцов, равным NOUT,  где NOUT - число выбранных выходных характеристик модели) проводится процедура кластерного анализа. То есть вся совокупность точек (строк матрицы) разбивается на несколько интервалов так, чтобы отличие между характеристиками всех точек внутри каждого интервала было гораздо меньше, чем между точками из разных интервалов. Эта процедура автоматизирована и может выполняться в любом из коммерческих пакетов по прикладной статистике. Ключевым вопросом здесь является задание числа интервалов, на которые мы хотим разбить массив имеющихся точек. Действительно, известно, что чем больше это число, тем меньше будет внутригрупповая дисперсия точек относительно центра группы. То есть для выделения единиц управления с помощью модели нам нужно добиться того, чтобы внутригрупповые дисперсии по каждой из выходных характеристик были не больше, чем точность расчетов по модели этой выходной характеристики. Некоторые продвинутые статистические пакеты умеют решать подобную «обратную» задачу - находить минимальное число кластеров (интервалов разбиения), обеспечивающее непревышение внутри-групповой дисперсии для каждой из выходных характеристик заранее заданного значения. Если же подобный пакет недоступен, то обратную задачу приходится считать методом «ручной пристрелки», последовательно увеличивая или уменьшая число кластеров и сравнивая получающиеся после решения прямой задачи внутригрупповые дисперсии с точностью модели.

6. Таким образом, мы получаем разбиение опорных точек на интервалы, что позволяет нам «раскрасить» каждую из этих точек на карте в свой цвет и принять решение о выделении на поле областей «одинакового действия» в ходе решения простейшей геометрической задачи.

На рис. 3 (на вкладке) приведен пример выделения единиц управления по гранулометрическому составу почвы (процентное содержание песка, глины и ила) для земельных угодий Меньковской опытной станции АФИ. Исследовался представительный набор опорных точек, являющихся результатами анализа реальных проб почвы, взятых в большом числе точек исследуемой области, находящихся в узлах достаточно частой географической сетки. Так как в качестве входных данных в модель AGROTOOL вводятся не гранулометрические показатели, а гидрофизические характеристики, для пересчета первых величин во вторые применялся механизм вычисления педотрансферных функций. В качестве определяющей выходной характеристики в данном случае была принята инфильтрация воды за пределы метрового слоя почвы. В результате удалось сформировать пять кластеров в области параметров гранулометрического состава (показаны точками одного цвета на треугольнике Ферре), что, в свою очередь, позволило выделить соответствующие физические единицы управления на реальной карте хозяйства.

После того, как мы выделили единицы управления на исследуемом поле по нескольким различным управляющим характеристикам, задача их комплексирования в интегральные единицы управления (изолированные участки поля, отличные друг от друга хотя бы по одному критерию) становится тривиальной. Она решается путем логического умножения (пересечения) множеств, описываемых участками одного цвета на каждой из локальных карт. Необходимость использования комплексных или локальных единиц управления определяется типом задачи. Так, при проектировании стратегии управления поливами можно, видимо, пользоваться локальными единицами управления по гидрофизическим данным почвы. В то же время использование интегрированных или интенсивных технологий предполагает учет множества факторов, и здесь необходимой может оказаться более детальная карта комплексных единиц управления.

3.3. Оперативный уровень. Определение эффективного управления в ходе вегетационного сезона.

Конечной задачей информационной технологии точного земледелия является разработка программы дифференцированного (Site specific) выполнения операций (в частности, внесения минеральных удобрений) при перемещении агрегата по полю. Для разработки алгоритмов дифференцированных технологий могут быть использованы различные методы: непосредственное измерение вариабельности характеристик почвы в пределах поля, модели продукционного процесса или экспертные системы. Экспериментальное изучение вариабельности характеристик поля всегда необходимо, но оно само по себе не может ответить на главный вопрос. Так или иначе, к анализу должны привлекаться дополнительные соображения, основанные на специальных расчетах. Трудности здесь возникают в связи с тем, что решения принимаются на предстоящий сезон вегетации и должны быть основаны на оценке конечного результата - урожая. А он, в свою очередь зависит не только (и даже не столько) от принятой технологии, но от неизвестных будущих погодных условий. В настоящем докладе предложено использовать для этих целей динамическую модель продукционного процесса.

Ясно, что сама величина урожая культивируемого сорта при принятой агротехнике в большой степени зависит от складывающихся в сезоне вегетации погодных условий. Поэтому успех в решении задачи прогнозирования урожаев тесно связан с возможностью получения прогнозов будущих погодных условий. Известно, что в настоящее время не существует надежных долгосрочных прогнозов погоды. Однако можно поставить задачу разработки т.н. «сценариев погоды» с тем чтобы, подавая смоделированные данные о погоде на вход динамической модели, получить на ее выходе правдоподобный результат. Возможность реализации такого подхода связана с инерционными свойствами системы «почва - растительный покров - атмосфера», которая «фильтрует» незначительные случайные флуктуации метеопараметров, отслеживая лишь тенденцию их изменений.

В диалоговую систему AGROTOOL включены два режима прогноза урожая -детерминированный, получивший условное название Прогноз, и вероятностный, Генератор.

Прогноз. В этом варианте в основу решения задачи прогнозирования положен метод, использованный при прогнозировании сроков наступления фенофаз. Идея метода построения сценария погоды заключается в следующем. Первоначально для места произрастания культуры (метеостанции) для каждых суток определяются среднемноголетние значения всех входящих в модель метеопараметров. В процессе моделирования, т.е «прогона» модели до даты прогноза, одновременно с работой собственно модели фиксируются отклонения фактических значений этих величин от среднемноголетних. Эти отклонения сглаживаются с помощью динамического звена первого порядка, отфильтровывающего флуктуации. Полученная в результате этого сглаженная поправка добавляется к климатической кривой, которая распространяется далее на весь период прогноза. Сам прогноз рассчитывается для двух крайних случаев - для случая оптимального увлажнения в будущем (при отключении водного стресса) и возможного дефицита почвенной влаги (при отсутствии осадков). Таким образом, ход метеоусловий «адаптируется» к особенностям конкретного года. Поскольку в этом процессе вычисляются все основные характеристики продукционного процесса, то для определения величины прогнозируемого урожая могут быть использованы регрессионные соотношения. Как показал анализ, в качестве предикторов на каждой фазе могут быть выбраны различные величины из того множества, которое определяется в ходе расчета.

Прогноз начинается с момента сева и уточняется по мере поступления метеорологических данных.

Генератор. Второй из разработанных методов имеет стохастический (вероятностный) характер. Источником новых погодных реализаций служит т.н. «генератор погоды», работающий следующим образом. Ежесуточные погодные данные, такие как максимальная и минимальная температуры воздуха, минимальная влажность воздуха, скорость ветра, осадки и коэффициент ослабления солнечной радиации моделируются как многомерный (6-мерный) случайный нестационарный процесс.

Генерация составляющих вектора погоды для каждого нового дня происходит следующим образом. Прежде всего, разыгрывается ситуация, означающая, будет ли следующий день дождливым или нет. Это событие описывается простой цепью Маркова с условными вероятностями P(VWW), P(W/D), P(D/W), P(D/D), где события W и D означают, будет ли следующий день дождливым или нет, если в текущий день выпадали или не выпадали осадки. Количество осадков, выпадающее в дождливый день, рассчитывается как случайная величина, подчиняющаяся закону G-распределения. Среднесуточное значение скорости ветра также моделируется как случайная величина, имеющая G-распределение, но, разумеется, с другими параметрами. Четыре остальных метеопараметра моделируются как случайный многомерный процесс. Первоначально рассчитываются климатические средние значения этих величин (вычленяется постоянный годовой тренд). После чего центрированные и нормированные отклонения от этого тренда определяются с помощью специального формирующего фильтра первого порядка, характеристики которого однозначно определяются через автокорреляционные матрицы процесса, идентифицированные из фактических наблюдений.

Прогноз осуществляется с любой даты. Точность прогноза увеличивается по мере приближения к дате уборки

Способ использования модели для построения дифференцированной технологии зависит от режима ее реализации - «off line» или «on line». В первом случае все расчеты должны быть выполнены заранее, и программа выполнения технологических операций должна быть введена в бортовой компьютер до фактической реализации технологии на поле. Ясно, что в момент составления технологии погода предстоящего сезона вегетации неизвестна и может быть использован только стохастический метод прогноза.

Во втором случае прогнозирование осуществляется в оперативном режиме, и могут быть использованы оба способа прогноза.

Технология «off line» (на примере внесения дифференцированных доз внесения минеральных удобрений).

  1.  определение вариации агрогидрологических характеристик поля;
  2.  определение вариации агрохимических характеристик поля;

построение карт измеренных характеристик в терминах единиц управления (см. пункт 3.2);

выполнение серий прогнозных расчетов по динамической модели с учетом полученных данных и определение уровня ожидаемого урожая;

расчет дифференцированных доз минеральных удобрений (N, Р, К) под прогнозируемый урожай;

построение карт рассчитанных доз удобрений и их ввод в бортовой компьютер.

Этапы 1-2 выполняются по стандартным методикам с использованием мобильного GPS-навигатора. Этапы 3 и 6 реализуются в рамках ГИС-технологии с применением стандартного программного обеспечения, например, Maplnfo.

Технология «on line» используется, в частности, для внесения азотных подкормок. В этом случае отпадает необходимость построения электронных карт поля. Проход агрегата по полю сопровождается определением текущих координат с помощью GPS - навигатора. В технологии, принятой в странах Западной Европы, для этой цели используется т.н. N-sensor, который дает информацию о содержании азота в листьях растений. Для расчета дозы азотной подкормки дополнительно необходимо получить дополнительно данные о текущей надземной биомассе посева. В принятой технологии она определяется с помощью маятникового датчика. Взамен этого может быть использован расчет с помощью динамической модели. Действительно, погодные условия до текущего момента уже известны, и применение модели волне разумно. При этом можно не только рассчитать текущую биомассу, но и выполнить прогноз величины конечного урожая, под который и определяются дозы подкормки. Как показала практика, точность прогноза урожая увеличивается по ходу вегетации и приближению даты осуществления прогноза дате уборки.

ДИФФЕРЕНЦИРОВАННОЕ ВНЕСЕНИЕ

МИНЕРАЛЬНЫХ УДОБРЕНИЙ

В СИСТЕМЕ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ

Якушев В.В. Агрофизический НИИ

Агротехнические операции по внесению минеральных удобрений являются важной частью практически в любой агротехнологии. К тому же эти операции, как правило, составляют существенную часть себестоимости всей агротехнологии и как следствие - себестоимости конечной продукции. Также и внесение минеральных удобрений существенно влияет на экологическую обстановку на поле, что в свою очередь оказывает влияние на плодородие почвы и качество конечной продукции. Правильный расчет дозы удобрения является важнейшей задачей при производстве растениеводческой продукции.

Однако мы не будем здесь рассматривать преимущества тех или иных методов расчета доз удобрений, будем считать, что метод достаточно точен. Рассмотрим проблему пространственной неоднородности поля по агрохимическим показателям. В настоящее время, на практике, агроном сельхозпредприятия рассчитывает дозу удобрения усреднено, то есть одну на все поле. А на самом деле потребность в удобрении на разных участках поля может отличаться в разы (рис.1). В результате внесения удобрений создается переизбыток удобрений на одних участках поля и нехватка на других, что соответственно влияет на количество и качество урожая, а также на плодородие и экологическую обстановку на участках.

Рис.1. Разница между вносимой дозой удобрения и реальной потребностью на каждом участке поля

Современные технические и информационные средства позволяют решить эту проблему. Концепция точного земледелия, интенсивно развивающегося направления в земледелии, рассматривает сельскохозяйственное поле как неоднородное и предполагает соответствующую дифференциацию при проведении агротехнических операций. Мы рассмотрим дифференцированное внесение минеральных удобрений по технологиям точного земледелия.

Точное земледелие предполагает два режима внесения агрохимикатов - off-line и on-line. Режим off-line предусматривает предварительную подготовку на стационарном компьютере карты-задания, в которой содержатся пространственно привязанные с помощью GPS дозы агрохимикатов для каждого элементарного участка поля. Для этого осуществляется сбор необходимых конкретных данных о поле, на основании которых проводится расчёт дозы для каждого элементарного участка поля, тем самым формируется (в специальной программе) карта-задание. Затем она переносится на чип-карте (носителе информации) на бортовой компьютер сельскохозяйственной техники, оснащённой GPS-приёмником, и выполняется заданная операция. Трактор, оснащенный бортовым компьютером, двигаясь по полю, с помощью GPS определяет свое местонахождение. Компьютер считывает с чип-карты дозу агрохимикатов, соответствующую месту нахождения и посылает сигнал на контроллер распределителя твердых удобрений или опрыскивателя. Контроллер же, получив сигнал, выставляет нужную дозу.

Режим реального времени (on-line) предполагает предварительное определение агротребований на выполнение операции по внесению удобрений и мелиорантов, а соответствующая доза определяется непосредственно во время выполнения операции. Агротребования в данном случае - это количественная зависимость дозы агрохимикатов от показаний датчика, установленного на сельскохозяйственной технике, выполняющей операцию, и сканирующего посев. Результаты выполнения операции (дозы и координаты, обработанная площадь, время выполнения и фамилия исполнителя) записываются на чип-карту.

Комплектация технического обеспечения реализации агроприемов в системе точного земледелия существенно зависит от режима их выполнения. В этой связи точные (прецизионные) технологии предполагают использование различной информационной и технической базы.

Далее на примере внесения минеральных удобрений рассмотрим две прецизионные технологии, реализация которых осуществляется в режимах off-line и on-line.

Первая технология предусматривает внесение минеральных удобрений в режиме off-line и имеет в качестве информационно-технической базы мобильный автоматизированный комплекс для создания электронных карт полей и агрохимического обследования.

Он состоит из следующих функциональных компонентов:

движитель,

автоматический почвенный проботборник

спутниковая система позиционирования (GPS)

бортовой компьютер

программное обеспечение.

Движитель - автомобиль типа «Нива», или любой другой джип, подходящий по критериям мобильности, а именно, возможности перемещаться на расстояния большие, чем сельхозугодья одного хозяйства, грузоподъёмности, стоимости и проходимости. Причём, если автомобиль будет оборудован так называемыми шинами «низкого давления», то проходимость его увеличится. Движитель оснащен специальной оснасткой для крепления автоматического пробоотборника на задней части автомобиля. Специальная оснастка включает в себя, помимо железной рамной конструкции для непосредственной навески пробоотборника, также розетку на 12 вольт, соединенную с аккумуляторной батареей автомобиля.

В автомобиле предусмотрено также штатное место внутри кузова для транспортного расположения пробоотборника на случай передвижения на большие расстояния.

Автоматический почвенный пробоотборник представляет собой агрегат, смонтированный как навесное оборудование на задней части рамы движителя; он работает от электрического двигателя, питающегося от аккумуляторной батареи автомобиля (12 V). Электрический двигатель приводит в действие гидравлическую систему, непосредственно производящую отбор проб посредством двух спаренных агрохимических буров. Пробоотборник оснащен блоком управления, управляющей электроникой, датчиком и регулятором рабочего давления. Почвенные пробы берутся на глубину 25 см. Почва автоматически собирается в специальный контейнер на пробоотборнике и пересыпается в отдельную маркированную тару по окончании отбора объединённой пробы, то есть пробы с одного элементарного участка поля.

Спутниковая система позиционирования на местности уже давно используется в военной области. Относительно недавно появилась возможность использования её и в мирных целях. В мире существуют две спутниковых системы позиционирования на местности. Американская Global Position Sistem (GPS) или глобальная система позиционирования, точнее - ее космический сегмент, представляющий собой созвездие из 24 спутников. Система GPS (официальное название - NAVSTAR) разработана по заказу и находится под управлением Министерства обороны США. В 1980-х годах систему открыли для гражданского использования. Система GPS работает при любых погодных условиях по всему миру 24 часа в сутки. С ее помощью можно с высокой степенью точности определять координаты и скорость подвижных объектов. За пользование услугами системы GPS не взимается ни абонентская плата, ни плата за подключение. Все, что нужно для пользования системой GPS - это приобрести GPS-приемник.

Российская система глобального позиционирования ГЛОНАСС пока еще мало используется, так как космическая отрасль России находится сейчас в непростом положении и не способна поддерживать ГЛОННАС в работоспособном состоянии. Однако в последнее время ведется активная работа по восстановлению работоспособности системы, и, мы надеемся, в дальнейшем мы будем использовать отечественную систему ГЛОНАСС.

В качестве GPS-приёмника нами был выбран AgGPS-132 фирмы Tpimble (рис.3) ввиду своей многофункциональности, так как он специально предназначен для установки на транспортные средства, обеспечивая субметровый уровень точности в дифференциальном режиме.

AgGPS-132 объединяет водном порядке приемник GPS сигналов, приемник поправок от морских MSK и приемник поправок от спутникового дифференциального сервиса (Omnistar Rakal), при этом используется одна комбинированная антенна. Такая конфигурация значительно повышает точность (до 0,5м) и надежность определения места, а также упрощает реализацию дифференциального режима.

При использовании этого прибора в зоне действия морских РМк нет необходимости активизировать подписку Omnistar или Racal, что нами и использовалось.

Рис 2. Внешний вид мобильного автоматизированного комплекса

Рис.3. Внешний вид GPS-приёмника AgGPS-132

DGPS приемник AgGPS-132 оборудован встроенным ЖК дисплеем и клавиатурой, что обеспечивает простоту настроек и интеграцию в существующие программно-аппаратные комплексы. Питание DGPS приёмника осуществляется от бортовой сети питания в диапазоне от 10 до 32 вольт постоянного тока, кроме того, питание может осуществляться от аккумуляторных батарей. AgGPS-132 может быть легко интегрирован и настроен для работы с широким спектром оборудования, таким как судовые навигационные комплексы, сейсмические станции, оборудование сельскохозяйственных машин, полевые компьютеры и контроллеры-накопители.

Встроенный двухканальный цифровой приёмник дифференциальных поправок от MSK маяков с низким уровнем внутренних шумов позволяет принимать сигналы от маяка на удалении в сотни километров. Определение местоположения осуществляется с использованием надёжных методик дифференциальной обработки, что позволяет приступить к работам всего лишь через несколько секунд после включения комплекса.

В качестве бортового компьютера был выбран планшетный компьютер Fujitsu PenCentra 200. Компьютер соединён с GPS-приёмником кабелем стандарта RS-232 для получения текущей координаты. Бортовой компьютер оснащён специальным программным обеспечением.

Для бортового компьютера было выбрано программное обеспечение (ПО) SST FieldRover II by Farm Works производства Site-Specific Technology (SST) Development Group, Inc. Рассматриваемое ПО в связке с GPS является ядром всего комплекса и во многом определяет набор тех преимуществ перед традиционными методами обследования полей, которые появляются при использовании мобильного автоматизированного комплекса. В частности, программное обеспечение бортового компьютера позволяет сразу же на поле создавать электронный контур обследуемого участка, определение точек отбора проб и навигацию по этим точкам. Также предусмотрено подключение внешних датчиков для непрерывного (сплошного) обследования экспериментальных участков.

Основные стандартные функции Field rover II:

Создание электронных карт обследуемых полей, с использованием объектов типа «линия», «точка» и «полигон».

Возможность ведения базы данных с привязкой атрибутов к идентификаторам топографических объектов.

Поддержка функции увеличения/уменьшения карты.

Работа в метрической системе измерения.

Работа с GPS-приемниками через СОМ-порт, поддерживающими стандарт NMEA0183.

Отображение текущих географических координат.

Возможность навигации в заданную точку.

Возможность отображения длины, расстояний, площади геообъектов.

Работа с несколькими слоями отображения информации.

Поддержка импорта/экспорта данных в формате ESRI® Shapefile. и MIF MID

Работа с растровыми слоями JPG, Img, GeoTIFF .

Наложение сетки на полигон. Сетка может иметь произвольный размер и ориентацию. Каждой ячейке присваивается уникальный идентификатор.

Ячейка сетки может быть квадратной либо прямоугольной. Ее размер может быть задан как по площади, так и по длине стороны ячейки.

Сетку, в режиме редактирования, можно вращать, перемещать. При выходе из режима редактирования, сетка преобразуется в слой точек и слой полигонов.

Отображение текстовых атрибутов полигонов, линий, точек.

Возможность задания неограниченного количества атрибутов для геообъектов.

Возможность для создания и отображение легенды для геообъектов на основании атрибутов этих объектов.

Методика определения размера элементарного участка для агрохимического обследования поля.

Существующие методы агрохимического обследования предусматривают определённый порядок разбивки сельскохозяйственного поля на элементарные участки, характеризующиеся одной объединённой почвенной пробой. В «Методических указаниях по проведению комплексного агрохимического обследования почв сельскохозяйственных угодий» рекомендуется, предварительно изучив историю угодья, разбивать его на участки в зависимости от количества применяемых фосфорных удобрений. Если фосфора вносится по действующему веществу менее 60 кг/га, то площадь участка составляет 5 га. При норме внесения на 1 га (60-90 кг Р205 образец берётся с участка площадью 4 га, а при количестве более 90 кг - 2 га.

Полевые работы проводятся при температуре не ниже +5 С. На полях, где доза внесения составляла не более 90 кг/га д.в., отбор проб можно проводить в течение всего вегетационного сезона, если больше - спустя 2-2,5 месяца после внесения. На полях, где интенсивно применяются пестициды, отбор проб проводится через 1,5-2 месяца после обработки. Зараженные радионуклидами территории обследуются до посева сельскохозяйственных культур или во время уборки. Внесение органических удобрений на сроки отбора образцов не влияет.

При этом агрохимик должен изучить почвенную карту, удостовериться в однородности почвенного покрова и только после этого провести вышеуказанную работу. На практике же чаще всего используют картографическую основу предварительных туров обследования, и если агроном (заказчик) не проявит должного внимания к этой работе, делают всё по схеме предыдущего тура обследования. Причём размеры и местоположение элементарного участка и взятие на нём проб определяются без точной топографической привязки, приблизительно, что соответственно даёт приблизительный результат. Это особенно сказывается на сравнении результатов анализа по разным годам, так как при очередном обследовании проба берётся, как правило, не в том же самом месте, а с погрешностью в десятки метров или более.

Подобные методы обследования сельскохозяйственных полей во всём мире считаются устаревшими и не соответствуют требованиям информационной технологии точного земледелия. Новым в предлагаемой концепции является то, что каждая взятая проба привязывается к единой системе позиционирования, что в дальнейшем позволяет более точно оценивать результаты последовательно проведённых туров обследования.

Наряду с точным фиксированием и хранением в ЭВМ координат каждой взятой пробы на обследуемой территории новая технология обеспечивает автоматическое создание электронной карты-схемы обследования с заданными размерами элементарного участка. Эта карта-схема обследования определяет структуру будущей геоинформационной базы данных.

Размер элементарного участка и его геометрическая форма (квадрат или прямоугольник) задаются оператором путём ввода конкретных значений сторон участка - в метрах или площади участка - в гектарах. Сетка накладывается произвольно и записывается в память компьютера, причём края сетки, выходящие за границу контура, обрезаются. Элементарным участкам (ячейкам сетки) автоматически присваиваются порядковые номера. При взятии проб с каждого элементарного участка номеру пробы присваивается порядковый номер участка.

При отборе проб оператор, двигаясь внутри элементарного участка, делает 10-20 уколов автоматическим пробоотборником, останавливаясь при каждом уколе. На панели бортового компьютера записывается пройденный путь и сохраняется в памяти компьютера.

Программное обеспечение должно гарантировать навигацию к любой отмеченной в бортовом компьютере оператором точке на поле. Это удобно при движении к месту последней взятой пробы для продолжения работ или к проблемному участку, где необходимо провести дополнительные исследования.

Выбор размера и геометрической формы элементарного участка, а также количество и комбинацию отобранных на нём проб (для создания объединённой пробы) производится индивидуально для каждого обследуемого поля. Величина участка может меняться в зависимости от рельефа или других особенностей пашни, а также от особенностей технологии отбора или в других целях. При обследовании в производственных целях подробное разбиение на элементарные участки представляется избыточным. В Северо-Западном регионе мы рекомендовали бы делать площадь элементарного участка не менее одного гектара. В хозяйствах Европы, например, размер элементарного участка нередко определяет заказчик, в зависимости от стоимости услуги, так как агрохимическое обследование стоит там недешево.

Стоит отметить, что при агрохимическом обследовании можно разбивать поле на элементарные участки не равномерно, как это было описано выше, а выборочно, на основании пространственно-ориентированных карт урожайности.

Развитие современных технологий позволяет получать важнейшую информацию о посевных площадях, т.н. карты урожайности. Используя специальные датчики, установленные на уборочной технике, а также бортовые компьютеры и приёмники GPS, после уборки обмолачиваемых культур мы можем получать пространственно-ориентированные карты урожайности. Получение подобных карт является несомненным прорывом в области земледелия, так как позволяет нам определять неоднородность главного из всех показателей - урожайности.

Полученные карты включаются в геоинформационную базу хозяйства и служат отправной точкой при планировании агрохимического обследования, так как позволяют выявить с высокой точностью проблемные участки поля. Эта информация существенно снижает издержки по обследованию поля, так как позволяет целенаправленно определить наиболее важные места для обследования.

Карты урожайности получаются с помощью зернового комбайна Claas Dominator 130 ©, оснащённого датчиками урожайности, бортовым компьютером ACT 2 и системой DGPS. На рис. 4 (на вкладке) изображен пример такой карты, отображенной в программе AgroMap, поставляющейся вместе с бортовым компьютером ACT 2. На ней участки с различной урожайностью окрашены разными цветами. По карте можно определить достаточно точно границы участков с низкой урожайностью. Исходя из этого, обследование почвы в этих местах целесообразно в дальнейшем проводить особенно подробно, и при этом важно выяснить причину низкой урожайности, чтобы в следующем сезоне избежать потерь в урожае запланированной культуры на этом поле.

Отметим, что есть возможность укомплектовать обычные используемые в нашей стране комбайны аппаратурой учета урожайности обмолачиваемых культур.

Пространственное распределение урожайности имеет уникальное значение, так как нет более объективного показателя неоднородности сельскохозяйственного поля по плодородию, чем карта, характеризующая количественную интегральную оценку продукционного процесса.

Программное обеспечение для стационарного компьютера

Для реализации технологии было выбрано ПО SSToolBox производства Site-Specific Technology (SST) Development Group, Inc. Данное программное обеспечение является достаточно мощным геоинформационным инструментом, позволяющим решать задачи создания карт-заданий для прецизионного внесения агрохимикатов по технологии off-line.

Интерфейс передачи данных между ПО бортового компьютера мобильного комплекса и ПО SSToolBox позволяет импортировать и экспортировать контура обследуемых полей, сетку разбиения поля на элементарные участки, пути и точки, отмеченные при обследовании и привязанные к координатам (рис.5 на вкладке).

После проведения лабораторных исследований отобранных образцов ведомость с результатами заносится в SSToolBox соответственно точкам отбора проб, импортированным из бортового компьютера комплекса. После этого одним из методов интерполяции (в программе их предусмотрено 8) получаем карту распределения по полю каждого агрохимического параметра, определенного в агрохимической лаборатории. База данных хранит в себе всю информацию, введенную в программу ранее, что позволяет проводить мониторинг агрохимических характеристик по каждому полю от обследования к обследованию.

Встроенный специальный редактор формул позволяет программировать достаточно сложные методы расчета удобрений, которые впоследствии применяются для создания карты-задания на внесение минеральных удобрений. Редактор формул позволяет вести базу удобрений: создавать новые удобрения и редактировать старые. В базе удобрений указывается процентное содержание действующих веществ, стоимость и название. Стоимость позволяет рассчитать полную стоимость удобрений, внесенных на конкретное поле по созданной карте-заданию.

При создании карты-задания программа в диалоговом режиме запрашивает необходимые сведения: ширину захвата техники, тип бортового компьютера, обрабатываемую культуру, тип удобрений и метод расчета дозы внесения. После этого SSToolBox генерирует пространственно-ориентированную карту-задание на внесение минеральных удобрений.

Программа SSToolBox имеет дополнительно множество функций, предназначенных для анализа геоинформационной и агрономической информации, выдачи различных отчетов и статистического анализа.

Контролер параллельного вождения трактора по полю

Рис.6. Точное вождение с контролёром курса AgGPS PSO.

Контролер параллельного вождения необходим для точного вождения техники по полю, с точностью, которую позволяет выдерживать GPS-приемник. У нас выбран GPS-приемник AgGPS 132, выдерживающий точность до 0,5 метра. Точное вождение по полю необходимо во избежание разрывов и перекрытий полос внесения минеральных удобрений, что само по себе дает ощутимый экономический и экологический эффект (рис.6).

Так, при традиционном внесении удобрений механизатор ориентируется по пенному маркеру (если он есть), но при большой ширине захвата сельскохозяйственной техники это достаточно проблематично, тем более когда работы ведутся в темное время суток. Контролер параллельного вождения позволяет решить эту проблему.

Для точного вождения нами был выбран контролер AgGPS Parallel Swathing Option - PSO, совместимый с GPS-приемником AgGPS 132. Контролер состоит из курсоуказателя со световым табло, пульта управления и соединительных кабелей. Механизатор, находящийся в кабине транспортного средства, должен контролировать работу системы и в то же время управлять транспортом.

Распределители твердых и жидких минеральных удобрений

Центробежный распределитель минеральных удобрений

Выбор фирмы-производителя обусловлен широкой известностью немецкой фирмы AMAZONEN-Werke (далее Amazone) на рынке и достаточно большим опытом производства техники для точного земледелия. Также весьма интересен проект фирмы по освоению российского рынка, в рамках которого запущено производство сельхозтехники в Самаре по лицензии Amazone, что упрощает сервисное обслуживание техники, если в этом возникнет необходимость.

Приведём основные характеристики приобретённого нами распределителя. Центробежный распределитель Amazone ZA-M предназначен для внесения сухих, гранулированных, дражированных и кристаллических удобрений, а также семенного материала и отравленной зерновой приманки для борьбы со слизнями. Распределение удобрений возможно на склонах с наклоном до 20 %.

Распределитель агрегатируется с трактором на трёхточечное гидравлическое навесное устройство категории II. (рис. 7 на вкладке). Распределитель оснащён карданами (приводами от вала отбора мощности (ВОМ)) как для отечественных, так и для импортных тракторов. К тому же на современных тракторах Минского тракторного завода предусмотрен сменный тип шлицевого соединения ВОМ.

Распределитель укомплектован двумя сменными распределяющими дисками Omnia-Set. Эти распределяющие диски вращаются против направления движения изнутри наружу и оснащены одной короткой и одной длинной лопастями. Спиральные мешалки в воронковидных наконечниках бункера обеспечивают равномерный поток удобрений на распределяющие диски. Медленно вращающиеся спиральные сегменты мешалки равномерно подают удобрения к соответствующему выпускному отверстию.

Регулировка нормы внесения удобрений производится при помощи шиберных заслонок с гидравлическим приводом посредством установки различной ширины выпускных отверстий. Шиберные заслонки приводятся в действие с помощью гидравлического цилиндра простого действия независимо друг от друга. Подключение гидравлических шлангов производится к двум клапанам управления простого действия на тракторе. На тракторах с одним клапаном управления простого действия возможно подключение при помощи двухходового устройства, которое поставляется дополнительно по заказу.

Масса распределителя - 275 кг, объём бункера без дополнительной оснастки -1500 л (с дополнительной оснасткой может быть увеличена на 500 и 1000 л), полезная нагрузка - 2000 кг. Диапазон вносимых доз может варьироваться достаточно широко, в зависимости от типа удобрения и рабочей скорости при внесении. Например, при внесении мочевины 46% (круглый гранулят, диметром 2,4 мм, соотношение масса/объём = 0,76) при диапазонах рабочих скоростей от 8 до 12 км/ч и рабочей ширины от 10 до 28 м доза может варьироваться от 28 кг/га до 1059 кг/га. А при посадке люцерны или клевера (соотношение масса/объём = 0,85 и 0,84 соответственно) доза/норма может варьироваться от 4,3 кг/га до 101 кг/ га. Наиболее важной характеристикой рассматриваемого распределителя является возможность автоматической регулировки дозы распределяемого вещества в соответствующем диапазоне под управлением бортового компьютера.

Навесной опрыскиватель (рис. 8 на вкладке)

Навесной опрыскиватель Amazone UF 800 предназначен для транспортировки и внесения химических средств защиты растений (инсектициды, фунгициды, гербициды и др.) в форме суспензий, эмульсий и смесей, а также жидких удобрений. Движение по склонам может производиться с наклоном до 20 %.

Опрыскиватель агрегатируется с трактором на трёхточечное гидравлическое навесное устройство категории II. Распределитель оснащён карданами (приводами от вала отбора мощности (ВОМ)) как для отечественных тракторов, так и для импортных.

Детали опрыскивателя устойчивы к воздействию активных веществ жидких удобрений и средств защиты растений, но всё же здесь есть несколько ограничений, указанных в инструкции по эксплуатации. Главное правило при использовании агрессивных веществ - обязательная промывка водой всех деталей опрыскивателя.

Базовый агрегат - это несущая рама опрыскивателя и ёмкость для рабочего раствора и воды, а также необходимые крепежи и детали. Полная ёмкость бака опрыскивателя UF 800 - 980 литров. Бак для воды - 50 литров. Рабочая арматура - специальное дозирующее устройство, управляющее расходом удобрений. Рабочая арматура калибруется на заводе-изготовителе, но может быть откалибрована вручную, исключая некоторые компоненты арматуры, которые калибруются на специальном оборудовании и имеют уникальные для каждого образца свойства. Рабочая арматура, пожалуй, одна из самых важных систем для управления дозой, входящая в комплект опрыскивателя и работающая в прямой связи с бортовым компьютером. Управляющей частью рабочей арматуры можно назвать пульт управления SKS, непосредственно соединённый с бортовым компьютером. Пульт позволяет, когда это необходимо, вручную управлять штангами опрыскивателя - включать и отключать их, менять рабочее давление, переходить из режима ручной установки дозы в автоматическую.

Опрыскиватель оснащён штангами Super-S с полной гидравлической регулировкой и системой автоматического складывания и раскладывания. Подключение гидравлических шлангов производится к двум клапанам управления простого действия на тракторе. Рабочая ширина штанг опрыскивателя -18 м.

Доза вносимого раствора зависит от типа (распыление или внесение жидких удобрений) и размера распылителей, установленных на штангах, рабочего давления, отчасти зависящего от частоты вращения ВОМ, скорости движения, а также собственно от самого вносимого раствора. Например, для воды при распылении и размере установленных распылителей 03, скорости движения от 4 до 12 км/ч, а также рабочем давлении от 1,1 до 5,0 бар, доза может варьироваться в диапазоне от 100 до 450 л/га.

В комплект оборудования апробации агроприёмов по внесению минеральных удобрений и агрохимикатов входит бортовой компьютер Amanron II А для управления навесным распределителем удобрений и опрыскивателем. Бортовой компьютер подключается к полевому опрыскивателю или распределителю минеральных удобрений и служит в качестве индикаторного, контрольного и управляющего устройства. Микрокомпьютер оснащён запоминающими устройствами и литиевой батареей. Все введенные и определённые данные даже при отключенной бортовой сети сохраняются в устройстве приблизительно на 10 лет.

Amatron II А производит регулировку нормы внесения удобрений с учётом фактической скорости и ширины захвата навесного оборудования. На дисплее компьютера отображаются фактическая скорость движения (км/час), определяется и сохраняется обработанная площадь (га), а также отработанные часы (час). Производится контроль и индикация давления опрыскивателя.

Бортовой компьютер размещается в кабине трактора и подключается к аккумуляторной батарее (12 V). Подсоединение к компьютеру полевого опрыскивателя и распределителя удобрений производится при помощи пульта управления через 48-полюсный штекерный соединитель. При помощи этого штекера компьютер получает информацию сдатчиков, переключателей распределительных линий и главного выключателя. Кроме того, компьютер распознаёт тип сельскохозяйственного оборудования. Предназначенная для агрегата программа и введённые однократно характеристики агрегата выбираются автоматически: ширина захвата, количество распылителей, контрольное число расходомера и прочие, вводятся однократно, при первом подключении. Установка дозы удобрения может вестись тремя способами:

- Установка одной фиксированной дозы на бортовом компьютере
с помощью клавиатуры.

- Использование заранее подготовленной на стационарном компьютере карты-задания с пространственной привязкой к местности (режим off-line).

- Управление дозой удобрения на основании данных, получаемых
в процессе движения трактора по полю и агротребований при работе
в режиме
on-line.

Рис.9. Бортовые компьютеры Amatron IIА и Hydro, а также контролер курса в кабине трактора

Порядок выполнения операции

С помощью автоматизированного мобильного комплекса в ПО Field Rover II создаем контур поля. Для этого в Field Rover II выбираем необходимый режим и объезжаем поле.

Основываясь на методику определения элементарного участка поля, выбираем размер элементарного участка. В программе Field Rover II задаем размер элементарного участка и накладываем на полученный контур поля сетку, ячейка которой - элементарный участок. Сетку вращаем таким образом, чтобы найти оптимальное расположение ячеек сточки прения удобства навигации по полю.

Отбираем с помощью мобильного комплекса одну объединенную пробу с каждого участка. Для этого двигаемся по полю внутри каждого участка и делаем 10-12 уколов автоматическим пробоотборником, после чего собираем взятую почву в специальную тару с этикеткой, маркированной согласно номеру элементарного участка. Навигацию внутри элементарного участка осуществляем с помощью программы Field Rover II и GPS-приемника, установленного на мобильном комплексе.

В лабораторных условиях проводятся исследования по определению необходимых агрохимических показателей, необходимых для расчета доз удобрений.

После проведения лабораторных исследований полученную ведомость заносим в ПО SSToolBox, установленное на стационарном компьютере. Перед этим импортируем в ПО SSToolBox созданный контур поля (разбитого на элементарные участки), сохраненный в виде набора файлов на переносимой чип-карте. В SSToolBox создаем электронные карты поля по каждому агрохимическому показателю. Для этого применяем один из методов интерполяции, заложенных в программе. Далее в специальном редакторе выбираем метод расчета дозы удобрения. Если подходящего метода нет - программируем его в редакторе формул. При необходимости вводим в базу данных недостающие параметры.

Генерация карты-задания на внесение удобрений производится автоматически для каждого элементарного участка поля (отличного от того, что был при обследовании), который представляет собой квадрат со стороной равной ширине захвата сельскохозяйственной техники Amazone, для которой формируется карта-задание. При генерации карты-задания указываем также тип контроллера, используемого Amazone.

Карта-задание записывается на чип-карту и преносится на бортовой компьютер сельскохозяйственной техники Amazone - Amatron II А. Бортовой компьютер Amatron, используя данные GPS-приемника AgGPS 132 и карты-задания, автоматически регулирует дозу внесения удобрений по ходу движения техники.

Одновременно контролер параллельного вождения AgGPS PSO указывает механизатору с помощью дисплея-курсоуказателя точную траекторию движения по полю.

Режим on-line

Режим реального времени (on-line) предполагает предварительно определить агротребования на выполнение операции, а доза удобрений определяется непосредственно во время выполнения операции. Агротребования, в данном случае, это количественная зависимость дозы удобрения от показаний датчика, установленного на сельскохозяйственной технике, выполняющей операцию. Результаты выполнения операции (дозы и координаты, обработанная площадь, время выполнения и фамилия исполнителя) записываются на чип-карту,

Оптический азотный сенсор Hydro-N-Sensor.

Гидро-N-сенсор - оптический прибор, позволяющий оптимизировать внесение минеральных удобрений при азотных подкормках растений. N-сенсор устанавливается на крыше трактора и имеет четыре оптических датчика по углам, обеспечивая обзор с четырех сторон. Эти датчики улавливают отраженный свет от листовой поверхности в красном и инфракрасном диапазоне света. Данные анализируются каждую секунду, и по ним определяется содержание хлорофилла в листьях и биомасса. Пятый датчик направлен вверх, в небо. Он измеряет интенсивность света, позволяя системе корректировать данные в соответствии с различными условиями освещенности, что дает возможность проводить работу и в пасмурную погоду.

Информация от датчиков передается на бортовой компьютер Hydro, который соединён кабелем с бортовым компьютером Amatron II А, который, в свою очередь, управляет дозирующей системой распределителя минеральных удобрений или опрыскивателя Amazone. В зависимости от интенсивности окраски листьев, сенсор повышает или снижает норму внесения азотных удобрений. Таким образом, это уникальный прибор позволяющий решить проблему естественной пестроты полей по этому элементу.

N-tester и калибровочные таблицы

Важным и, пожалуй, определяющим, элементом в работе N-сенсора являются так называемые калибровочные таблицы. Калибровочные таблицы, а также портативный прибор N-тестер (рис. 10), играют основную роль в определении дозы азотных удобрений. Они используются для калибровки N-сенсора на поле. N-тестер, также как и N-сенсор, позволяет определять содержание хлорофилла в листе растения.

В комплекте поставки N-сенсора имеются таблицы только для сортов, используемых в Европе. Калибровочные таблицы специально разработаны и опытным путём проверены для каждой культуры и для каждого сорта. Они приводят в соответствие показания N-тестера, культуру и сорт растения, фенологическую фазу растения и дозу азота в действующем веществе, необходимую для растения. Стоит отметить, что разработка таких таблиц требует значительных затрат, но является обязательным условием для возможности работы N-сенсора.

Порядок выполнения операции

Разработка калибровочных таблиц для каждого сорта и для каждой фенофазы ведется при помощи портативного прибора N-тестера. При наступлении фенологической фазы развития посевов, на которую была запланирована очередная азотная подкормка, проводятся измерения N-тестером на разных по окраске и месторасположению растениях. Показания прибора записываются и растения доставляются в лабораторию. Затем в лаборатории определяется необходимая доза азота для каждого растения. Результаты лабораторного анализа ставятся в соответствие показаниям N-тестера. Таким образом, получается калибровочная таблица.

При осуществлении азотной подкормки с помощью N-сенсора необходимо убедиться в достаточности биомассы для работы. Для этого в поле включается N-сенсор и бортовой компьютер Hydro. Если биомассы недостаточно (растения слишком маленькие), то работать нельзя. Компьютер просигнализирует об этом, выведя соответствующее предупреждение на рабочий экран компьютера.

Далее необходимо откалибровать N-сенсор на контрольном участке. Для этого отмеряется участок поля около 50 м длиной. Затем делается по 15 измерений N-тестером с каждой стороны колеи и вдоль всего участка. Получается цифра, отображенная на экране N-тестера, соответствующая содержанию хлорофилла в условных единицах.

Рис.10. N-тестер

Затем по калибровочной таблице определяется доза азота в действующем веществе, которую необходимо внести на этом участке.

После определения дозы азота в действующем веществе на контрольном участке включается N-сенсор и бортовой компьютер Hydro, переходим в режим «калибровка», вводим полученную дозу и проходим контрольный участок. Таким образом, бортовой компьютер ставит в соответствие дозу, которую необходимо внести на контрольном участке и показатели, полученные с датчиков N-сенсора на этом участке при сегодняшней погоде. Такую калибровку нужно проводить каждый раз, выезжая на поле или при резкой смене погоды.

После проведения калибровки необходимо включить все бортовые системы (Amatron II A, GPS, Amazone), нажать кнопку «Старт» на Hydro и начинать работу.

В ходе движения по полю датчики N-сенсора фиксируют разные показания и посылают соответствующий сигнал на бортовой компьютер Hydro, который в свою очередь передает сигнал компьютеру Amatron. Бортовой компьютер Amatron посылает сигнал на контроллер техники Amazone, который устанавливает нужную дозу внесения.

Отметим, что перед работой необходимо ввести в компьютер Hydro процентное содержание азота в удобрении, с которым мы будем работать. Компьютер пересчитает дозу в действующем веществе на туки и будет посылать корректирующий сигнал на контроллер. Результаты работы (дозы и координаты) сохраняются на чип-карте в бортовом компьютере и впоследствии обрабатываются на стационарном компьютере в программе SSToolBox.

Данная технология позволяет нам проводить азотные подкормки, экономя удобрения и избегая передозировки, что позволяет уменьшить стоимость операции и повысить экологическую безопасность. Также предотвращается полегание зерновых и понижается содержание вредных веществ в картофеле.

Рассмотренные технологии дифференцированного внесения минеральных удобрений апробировались нами на опытных полях Агрофизического НИИ в сравнении с высокоинтенсивными агротехнологиями выращивания яровых зерновых. Различие было лишь в дифференциации внесения удобрений. В результате применения дифференцированного внесения минеральных удобрений мы добились 25% экономии удобрений при одновременном повышении урожайности на 15%, а также повышения класса пшеницы до хлебопекарного.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЛОБАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ

В СИСТЕМЕ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ

С. Г. Спинчук

Введение

Задача определения местоположения мобильной сельскохозяйственной техники является одной из главных в точном земледелии. Навигационная система, устанавливаемая на сельскохозяйственной технике, включает в себя GPS-приемник и бортовой компьютер с программным обеспечением. Такой комплекс позволяет вести запись текущих координат данного агрегата, высоты, скорости и других параметров с заданными интервалами времени. При использовании технологии точного земледелия применяются несколько видов приемников с разным уровнем точности определения местоположения и различной ценовой категории. Рассмотрим теоретические вопросы использования спутниковой системы GPS (Российский аналог - ГЛОНАСС).

Спутниковая навигационная система GPS была изначально разработана США для использования в военных целях. Другое известное название системы - «NAVSTAR». Ставшее уже нарицательным название «GPS» является сокращением от Global Positioning System, которое переводится, как Глобальная Навигационная Система. Это название полностью характеризуется предназначение системы - обеспечение навигации на всей территории Земного шара. Не только на суше, но и на море и в воздухе. Используя навигационные сигналы системы GPS, любой пользователь может определить свое текущее местоположение с высокой точностью.

Состав системы GPS:

Космический сегмент

Космический сегмент системы GPS состоит из орбитальной группировки спутников, излучающих навигационные сигналы. Спутники расположены на 6-и орбитах на высоте около 20000 км. Период обращения спутников составляет 12 часов и скорость около 3 км/с. Таким образом, за сутки, каждый спутник совершает два полных оборота вокруг Земли. GPS спутники передают три навигационных сигнала на двух частотах L1 и L2. «Гражданский» сигнал С/А, передаваемый на частоте L1 (1575.42 МГц), доступен всем пользователям, и обеспечивает точность позиционирования 3-10 метров. Высокоточный «военный» Р-код, передается на частотах L1 и L2 (1227.60 МГц) и его точность на порядок выше «гражданского» сигнала. Использование сигнала, передаваемого на двух разных частотах, позволяет также частично компенсировать ионосферные задержки. В последней модификации спутников «GPS IIR-М» реализован новый «гражданский» сигнал L2C, призванный повысить точность GPS измерений.

Идентификация навигационных сигналов осуществляется по номеру, соответствующему «псевдошумовому коду» (PRN - pseudo-random noise), уникального для каждого спутника. В технической спецификации GPS системы изначально было заложено 32 кода. На этапе разработки системы и начальном периоде ее эксплуатации, планировалось, что количество рабочих спутников не будет превышать 24-х. Свободные коды выделялись для новых GPS спутников, находящихся на этапе ввода в эксплуатацию. И этого количества было достаточно для нормального функционирования системы. Но в настоящее время, на орбите находится уже 32 спутника, из которых 31 функционирует в рабочем режиме, передавая навигационный сигнал на Землю. «Избыточность» спутников позволяет обеспечить пользователю вычисление позиции в условиях, где «видимость» неба ограничена высотными зданиями, деревьями или горами.

Наземный сегмент

Наземный сегмент системы GPS состоит из 5-и контрольных станций и главной станции управления, расположенных на военных базах США - на островах Кваджалейн и Гавайях в Тихом океане, на острове Вознесенья, на острове Диего-Гарсия в Индийском океане и в Колорадо-Спрингс. В задачи станций мониторинга входит прием и измерение навигационных сигналов поступающих с GPS спутников, вычисление различного рода ошибок и передача этих данных на станцию управления. Совместная обработка полученных данных позволяет вычислить отклонение траекторий спутников от заданных орбит, временные сдвиги бортовых часов и ошибки в навигационных сообщениях. Мониторинг состояния GPS спутников происходит практически непрерывно. «Загрузка» навигационных данных, состоящих из прогнозируемых орбит и поправок часов для каждого из спутников, осуществляется каждые 24 часа, в момент, когда он находится в зоне доступа станции управления.

Аппаратура пользователей

Под аппаратурой пользователя подразумевают GPS-приемники, которые используют сигнал со спутников GPS для вычисления текущей позиции, скорости и времени. Пользовательскую аппаратуру можно разделить на «бытовую» и «профессиональную». Во многом этом разделение условное, так как иногда достаточно трудно определить, к какой категории следует отнести GPS приемник и какие критерии при этом использовать. В последнее время широкое распространение получили GPS чипы, которые интегрируются в КПК, телефоны и другие мобильные устройства. Поэтому в навигации большее распространение получило деление GPS приемников на «кодовые» и «фазовые». В первом случае, для вычисления позиции используется информация, передаваемая в навигационных сообщениях. К этой категории относится большинство недорогих GPS навигаторов, стоимостью 100-600 долларов.

Вторая категория навигационных GPS приемников использует не только данные, содержащиеся в навигационных сообщениях, но и фазу несущего сигнала. В большинстве случаев это дорогостоящие одно- и двухчастотные (L1 и L2) геодезические приемники, способные вычислять позицию с относительной точностью в несколько сантиметров и даже миллиметров. Такая точность достигается в RTK режиме, при совместной обработке измерений GPS приемника и данных базовой станции. Стоимость таких устройств может составлять десятки тысяч долларов.

Принцип действия GPS

Принцип действия спутниковой GPS навигации основан на определении расстояния от текущего положения до группы спутников. Точное местоположение GPS спутников известно из данных эфемерид и альманаха, передаваемых в навигационных сообщениях. Зная расстояние до трех спутников, можно определить текущее местоположение, как точку пересечение трех окружностей. Расстояние до спутников определяется простым уравнением R = t * с, где t -время распространения радиосигнала от спутника до наблюдателя, а с - постоянная величина, равная скорости света. Соответственно, зная время, за которое сигнал дошел от спутника до GPS приемника и умножив ее на скорость света, можно определить расстояние.

Источники ошибок

В действительности, на практике все выглядит несколько сложнее, чем в теории. Это объясняется влиянием на GPS измерения различного рода ошибок. Можно выделить три категории ошибок:

Ошибки системы

Ошибки, связанные с распространением навигационного сигнала

Ошибки приемной аппаратуры.

Ошибки системы связаны точностью атомных часов спутников и соответствием реальной траектории спутников заданной орбите. Несмотря на то, что в каждом GPS спутнике используются высокоточные атомные часы, они тоже могут содержать ошибки и отклоняться от истинного значения системного эталона времени. Отклонение в 30 не ведет к ошибке определения расстояния в 10 метров. Поэтому все отклонения бортовых часов отслеживаются, и их значения передаются в составе навигационных сообщений и учитываются GPS приемником в вычислениях позиции. Второй тип системных ошибок связан с неточностью передаваемых эфемерид. В математической модели учитываются множество факторов, влияющих на изменение траектории орбит GPS спутников, но небольшие ошибки все равно присутствуют. Наиболее существенный вклад в навигационные измерения вносят ошибки, связанные с распространением сигнала атмосфере Земли, а именно в ионосферных и тропосферных ее слоях. Ионосфера Земли представляет собой слой заряженных частиц на высоте от 120 до 200 км. Эти частицы снижают скорость распространения сигнала, и, следовательно, увеличивают его время. Соответственно вносится ошибка в оценку расстояния от GPS приемника до спутника. Эти задержки могут быть смоделированы для разного времени суток, усреднены и внесены в измерения, но, к сожалению, эти модели не могут точно отобразить реальную ситуацию. После прохождения ионосферного слоя, навигационный сигнал попадает в тропосферный слой, в котором происходят все погодные явления и присутствуют водяные пары, также влияющее на скорость распространения сигнала. Для борьбы с ионосферными задержками используют дифференциальные метод определения позиции. Корректирующие поправки передаются с помощью геостационарных спутников WAAS/EGNOS и позволяют повысить точность позиционирования до 1 метра.

Листва деревьев, особенно после дождя, существенно ослабляет уровень принимаемого GPS приемником навигационного сигнала Ошибки многолучевости можно одновременно отнести и к категории ошибок, связанных с распространением навигационного GPS сигнала, и к ошибкам GPS приемника. Ошибка многолучевости связана с переотражением навигационного сигнала от близкорасположенных объектов - зданий, металлических конструкций, деревьев и т.п. В результате этого эффекта время распространения отраженного сигнала превышает время «прямого» сигнала. Если уровень переотраженного сигнала выше уровня «прямого» сигнала, то происходит ошибочный «захват», и в результате, вносится ошибка в вычисления расстояния до спутника.

Дифференциальная коррекция

Дифференциальная коррекция - это метод, который значительно увеличивает точность собираемых GPS данных. В этом случае используется приёмник, расположенный в точке с известными координатами (базовая станция), а второй приёмник собирает данные в точках с неизвестными координатами (передвижной приёмник).

Данные, полученные в точке с известными координатами, используются для определения ошибок содержащихся в спутниковом сигнале. Затем информация с базовой станции обрабатывается совместно с данными передвижного приёмника, вместе с учётом ошибок содержащихся в спутниковом сигнале, что позволяет устранить ошибки в координатах полученных на передвижном приёмнике. Необходимо знать координаты вашей базовой станции как можно точнее, так как точность, получаемая в результате дифференциальной коррекции напрямую зависит от точности координат базовой станции.

Существует два метода выполнения дифференциальной коррекции, в реальном времени и в постобработке.

Дифференциальная коррекция в реальном времени

При работе методом дифференциального GPS в реальном времени, базовая станция вычисляет и передаёт (посредством радиосвязи) ошибки для каждого спутника, в то время как он собирает данные. Эти коррекции, принимаемые передвижным приёмником используются для уточнения определяемого местоположения. В результате мы можем видеть на экране приёмника дифференциально скорректированные координаты.

Это может быть полезно, когда необходимо знать, где Вы находитесь непосредственно в поле. Эти скорректированные положения могут быть сохранены в файл на накопителе. Поправки, передаваемые в реальном времени обычно используют формат в соответствии с рекомендациями RTCM SC-104. Все современные картографические продукты компании Trimble могут выполнять дифференциальную коррекцию в реальном времени.

Система WAAS (Wide Area Augmentation System) служит для повышения точности позиционирования навигационных GPS систем. Принцип действия системы несколько отличается от обычного DGPS режима, в котором используются корректирующие поправки с наземных базовых станций, передаваемые по каналам GPRS, УКВ и т.п. В случае с WAAS, сигнал с поправками ретранслируется с геостационарных спутников, и обрабатывается навигатором с помощью одного из GPS-каналов. Это возможно благодаря тому, то сигнал WAAS передается на той же частоте, что и сигнал С/А L1 системы GPS, и имеет схожую структуру кодирования. В мире существует несколько аналогичных WAAS систем: в Европе - EGNOS, в Японии - MSAS. Общепринятое название таких систем SBAS (Space Based Augmentation System), что можно дословно перевести, как «космические вспомогательные системы». В литературе можно также встретить название WADGPS (Wide Area Differential GPS) - глобальный дифференциальный GPS.

Работоспособность EGNOS в России Европейский аналог WAAS называется EGNOS. Система EGNOS включает 3 геостационарных спутника, принадлежащих двум компаниям Artemis и Inmarsat, каждая из которых имеет свою независимую сеть наземных станций. Первой компании принадлежит спутник под номером - 124, второй - спутники под номерами 120 и 126 . В настоящее время система EGNOS функционирует в тестовом режиме, и это определяет нестабильность ее работы, несоответствие передаваемых данных заявленной спецификации и проблемы в использовании сигналов навигационной аппаратурой. Все спутники EGNOS «видны» в Западной части России. Ниже представлена таблица углов возвышения каждого из спутников для наблюдателей находящихся в Москве и Петербурге, Казани и Новосибирске.

Спутник

Москва          СПб         Казань           Новосибирск

Inmarsat 3f2

12                 10                  5                       0.1

ARTEMIS

29                 24                   24                    3

Inmarsat 3f5

25                 22                   23                     9

Как видно из таблицы, возвышение спутников в Москве 25-30 градусов. Фактически, спутники находятся не намного выше уровня горизонта. Поэтому в лесу и городах с плотной застройкой, сигнал со спутников EGNOS будет недоступен для приема навигационной аппаратуре. Чем восточнее находится пользователей, тем меньше становится угол, и соответственно, тем сложнее «увидеть» сигнал Но все же основная проблема заключается не в видимости спутников, а в отсутствии на территории России сети наземных станций для вычисления поправок. Более того, в России нет ни одной базовой станции. Поэтому в составе корректирующих сообщений EGNOS нет данных для «узловых» точек, относящихся к территории России. Исключение составляют западные приграничные территории, которые «захватываются» действием базовых станций, расположенных в Норвегии и Польше.

Точность позиционирования

В качестве экспериментального оборудования использовались две двухчастотные OEM платы геодезического класса, производства «Trimble». Антенна была установлена на 17-и этажном здании, вдали от небоскребов и других высотных зданий, которые бы могли ограничить видимость геостационарных спутников. Приемники были подключенные к одной стационарной GPS антенне. Для проведения сравнительного анализа, на одном из них был отключен режим WAAS. Запись данных осуществлялась в течение 1,5 часов. На момент тестирования были видимы и использовались поправки с двух спутников Egnos под номерами 124 и 126. Поправки передавались для 7 из 9 видимых GPS спутников. GPS спутники под номерами 22 и 31 находились над восточной частью России и не могли быть «видимы» в Европе, где расположена сеть наземных измерительных станций.

Дифференциальный сервис OmniSTAR

Компания OmniSTAR является мировым лидером в области предоставления услуг высокоточного DGPS сервиса с передачей поправок по спутниковым каналам связи. Компания OmniSTAR является подразделением корпорации Fugro, штаб-квартиры которой расположены в Нидерландах, США и Австралии. 250 офисов корпорации, расположенные более чем в 55 странах, представляют свои интересы в области геодезии, позиционирования и геотехнологий как для наземных, так и морских приложений. Компания OmniSTAR предоставляет коммерческий спутниковый DGPS сервис по всему миру, и является лидером в области разработок и внедрения DGPS технологий. DGPS решение компании OmniSTAR было разработано в соответствии с требованиями, применяемыми к системам высокоточного позиционирования в наземных приложениях.

Компания OmniSTAR (100 наземных референц-станций, 3 центра загрузки данных на спутники, и 2 контрольных центра (Network Control Centres)) обеспечивает надежный DGPS сервис по всему миру 24 часа в сутки, 365 дней в году. Данные сервиса OmniSTAR передаются от сети геостационарных спутников по каналам связи в L - диапазоне, что позволяет любому пользователю, оформившему подписку на сервис, воспользоваться этими услугами. Эта уникальная система автоматически обеспечивает оптимальное решение позиционирования для всех пользователей с помощью методики известной как виртуальная базовая станция (Virtual Base Station (VBS)). Такой способ дифференциальной коррекции является более точным чем, например, формирование дифференциальных поправок от одиночной референц-станций, или от виртуальной базовой станции с фиксированным местоположением.

Принцип работы

Система OmniSTAR использует работу сети референц-станций (или базовых станций) для измерений ошибок GPS сигналов, вызванных атмосферой, временной неточностью, и орбитальными эффектами. Данные, собранные этими референц-станциями передаются в центр управления (Network Control Centres), где происходит их проверка на целостность и достоверность. После этого, полученная информация загружается на геостационарные спутники, которые ретранслируют ее на покрываемые области. Такая процедура обеспечивает быстрый доступ пользовательских приемников к данным, передаваемых референц-станциями. Пользовательские приемники обрабатывают эти данные, получаемые со всех доступных референц-станций, чтобы получить оптимальное решение позиционирования. Вследствие того, что все данные, генерируемые референц-станциями OmniSTAR, являются доступными для пользовательских приемников, существует возможность использовать всю информацию одновременно, принимая во внимание расстояния между местоположениями пользователя и референц-станциями OmniSTAR. Такой подход позволяет рассчитать поправки, задав весовую оценку для каждой референц-станций как функцию расстояния до области работ. В результате, получается один набор дифференциальных поправок, оптимизированный для данного района работ, и формируется виртуальная базовая станция (Virtual Base Station). Эти оптимизированные поправки вычисляются каждый раз, при получении информации со спутников. Такой подход делает приемлемой систему OmniSTAR как для статических, так и для динамических приложений.

Опции подписки на услугу OmniSTAR VBS: - VBS Continental (Континентальная VBS): Сигнал покрывает территорию всего континента (например, Европы) - VBS Regional (Региональная VBS): Сигнал покрывает территорию выбранного региона или государства- Agri-License (Земледельческая лицензия): VBS формируется на локальную территорию, выбранную пользователем.

Глобальное покрытие

Сервис OmniSTAR основан на системе геостационарных спутников, образующих несколько зон глобального спутникового покрытия. Такая система позволяет декодировать сигналы Omnistar практически в любой точке земного шара.

Гибкие условия подписки

Пользователи OmniSTAR имеют возможность оформлять подписку ежегодно или сразу на несколько лет. Также можно оформлять подписку на несколько месяцев. Кроме того, вы можете использовать сервис OmniSTAR в почасовом режиме (минимум 150 часов). Подписка на определенное количество часов загружается в приемник пользователя, и при использовании дифференциального сервиса, это количество начинает отсчитываться.

Надежность технологии VBS

Все наземные референц-станции имеют дублированный канал связи с центром управления (Network Control Centres). Основной канал связи реализован на основе выделенной линии, а запасной на основе dial up соединения. - Основной и вспомогательный спутниковый сервис покрывает большинство заселенных территорий по всему миру. В том случае, если в основном сервисе будет обнаружен какой-либо сбой, приемники, принимающие поправки OmniSTAR, способны автоматически переключаться на запасной сервис.

Поправки OmniSTAR не зависят от какой-либо наземной референц-станции. Для формирования поправок используется среденевесовой математический алгоритм VBS. Следовательно, если одна из референц-станции перестанет функционировать, то это окажет лишь незначительное влияние на суммарную точность системы.

Европейский и Африканский континенты покрываются несколькими спутниковыми DGPS сервисами. По желанию пользователя можно дополнительно заказать автоматическое переключение между несколькими системами.

- Сигналы OmniSTAR не подвержены влиянию грозовых разрядов
или электрических полей.

Trimble DGPS приемники, работающие с системой OmniSTAR Компания Trimble предлагает целый ряд приемников принимающие поправки системы OmniSTAR:

AgGPS 114 (совмещенный приемник и антенна)

AgGPS 132 (DGPS/Satellite/Beacon/WAAS приемник)

Pathfinder Power (совмещенный приемник и антенна)

Pathfinder ProXRS.

Данные приемники предоставляют данные в формате NMEA или TSIP, которые могут использоваться в программном обеспечении компании ESRI (ArcPad или ArcView+Tracking Analyst). Приемники этой серии не имеют внутренней памяти, поэтому для накопления данных необходимо приобретать контроллер-накопитель или компьютер.

Все комплекты (кроме Pathfinder Power и AgGPS 114) включают:

приемник;

внешнюю антенну с кабелем и разъемами;

кабель питания;

- кабель для связи с PC;

документацию;

диск для конфигурирования приемника, а также рядополнительных опций.

PAGE  3


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

52800. Сценарій свята Останнього дзвоника 96 KB
  Ведучий 1: Увага Увага Увага Учень: День сьогодні такий незвичний Сонце встало умите в росі Скликав в школу нас дзвоник останній І зібрались на свято усі. Ведучий 2: Але стривайте Яке ж свято без випускників початкової школи Тож давайте запросимо їх на урочисту лінійку Ведучий 1: Злинь же музико в небо гучніше В добру пору лунай в добрий час Вище голови Йдіть веселіше Бо усі вже чекають на вас Звучить музика. Ведучий 2: Свято...
52802. Свято Першого дзвоника 51 KB
  Ведучий Знову свята радісні хвилини Безліч вересневих привітань. Ведучий Заходьте дружно та сміливо Маленькі школярі до нас. Ведучий Увага Зустрічайте 1 клас. Ведуча Нехай на нас чекають добрі зміни У наших свят традиція одна: Хай майорить над нами прапор України Стояти струнко Гімн держави пролуна Ведучий Школо До слухання Державного Гімну України стояти струнко.
52805. EASTER 85.5 KB
  Jesus Christ, the Son of God, was resurrected (воскрес) and the Cross is a very important symbol. The egg is a symbol of a new life. Easter eggs are mostly red and are very beautiful. People decorate eggs in many ways.
52806. Використання методу проектів на уроках біології 2.75 MB
  Учитель повинен розвивати в учнів навички які потрібні людині ХХІ століття: відповідальність та адаптивність критичне та системне мислення вміння працювати з інформацією та медіазасобами ставити та вирішувати проблеми направленість на саморозвиток творчість і допитливість та інші. Сьогодні більшість учнів мотивована на стійке незалежне цілеспрямоване і самостійне навчання. Метод проектів вимагає ретельної підготовки вчителя оскільки від того наскільки він зможе зацікавити учнів темою проекту буде залежати і результативність роботи...
52807. Менеджмент у підприємницькій діяльності 2.44 MB
  Мета: познайомити з функціями менеджменту складанням бізнесплану; розвиватися вміння практикуватися в прийнятті управлінських рішень організаційній структурі підприємства. Знаючи сильні і слабкі боки свого підприємства економіст може запропонувати найефективнішу стратегію розвитку. Наприклад розпочати кар'єру з позиції рядового бухгалтера і поступово дорости до фінансового директора підприємства. Аналізуючи дані бухобліку економіст шукає шляхи оптимізації бізнесу вираховує слабкі місця у роботі підприємства: фонд...
52808. Education. Schools in Ukraine and Great Britain 1.63 MB
  Aims: To practise the pupils in using the topic words and expressions in speech; To develop the pupils’ skills in listening to the text ignoring unknown words; To develop reading skills; To do creative exercises connected with the texts of reading and listening;