Название статьи:
Параметрическое моделирование производства аграрной продукции с учетом изменчивости урожайности
Авторы: Полковская М.Н., кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой информатики и математического моделирования, Иркутский государственный аграрный университет имени А.А. Ежевского, 664038, Российская Федерация, Иркутский район, п. Молодежный, 1/1,
polk_mn@mail.ru,
Асалханов П.Г., кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры информатики и математического моделирования, Иркутский государственный аграрный университет имени А.А. Ежевского, 664038, Российская Федерация, Иркутский район, п. Молодежный, 1/1,
asalkhanov@mail.ru В рубрике:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
Год: 2026 Том: 8 Номер журнала: 2
Страницы: 167-180
Тип статьи: Научная статья
УДК: 519.24: 631.559
DOI: 10.17150/2713-1734.2026.8(2).167-180; EDN: NLBZGC
Аннотация:
В статье приведены результаты применения параметрического программирования для моделирования и оптимизации структуры посевных площадей зерновых культур в условиях неопределенности, характерной для современного аграрного производства. Актуальность работы обусловлена высокой волатильностью цен на ресурсы и продукцию, изменчивостью климатических условий и необходимостью формирования адаптивных управленческих решений. В отличие от статических оптимизационных моделей, параметрическое программирование позволяет учитывать зависимость коэффициентов целевой функции и ограничений от изменяющихся параметров, что обеспечивает анализ устойчивости оптимального плана при колебаниях урожайности и других факторов. Эмпирической базой исследования послужили данные по четырем муниципальным районам Иркутской области за 1996-2024 гг., а также показатели температуры и осадков за вегетационный период 2015-2024 гг. На первом этапе построены трендовые модели урожайности пшеницы, ячменя и овса. Выявлены экспоненциальные, степенные, логарифмические и логистические зависимости, отражающие как общую динамику рядов, так и многоуровневые тренды (по локальным минимумам и максимумам). Для ряда моделей коэффициенты детерминации достигают 0,78-0,83, а в отдельных случаях - 0,92-0,98, что свидетельствует о высокой объясняющей способности. На втором этапе разработаны факторные модели, учитывающие влияние средних температур и осадков на урожайность. Установлено, что в ряде районов до 88-98 % вариации урожайности объясняется включенными метеорологическими факторами. Полученные прогнозные значения использованы при формировании параметрической оптимизационной модели размещения посевов, реализованной симплекс-методом. Параметрами модели выступают время и уровни тренда. Расчеты для Иркутского района и сельскохозяйственного предприятия показали, что при неблагоприятных условиях снижение дохода может составлять 20-26 % относительно среднего уровня, тогда как при благоприятных - прирост достигает 9-12 %. Результаты подтверждают целесообразность применения параметрического программирования для стратегического планирования и управления рисками в аграрном секторе.
Ключевые слова: прогнозирование, факторы, урожайность, параметрическое программирование
Список цитируемой литературы: - Астафьева М.Н. Оценка изменчивости многолетних временных рядов биопродуктивности культур в задачах оптимизации размещения посевов / М.Н. Астафьева, Я.М. Иваньо. - EDN PWMEMJ // Вестник Иркутского государственного технического университета. - 2013. - № 2 (73). - С. 16-21.
- Асалханов П.Г. Оценка и прогноз агротехнологических параметров для моделирования производства продукции растениеводства в регионе / П.Г. Асалханов, Я.М. Иваньо, М.Н. Полковская. - EDN RGSYXV // Вестник ИрГСХА. - 2013. - № 57-3. - С. 116-125.
- Арутюнян Ю.И. Корреляционно-регрессионный анализ выпуска продукции сельского хозяйства Краснодарского края / Ю.И. Арутюнян, А.А. Мамбетова, А.А. Чечулин. - DOI 10.34925/EIP.2024.172.11.212. - EDN AKUBND // Экономика и предпринимательство. - 2024. - № 11 (172). - С. 1203-1208.
- Гуляева Т.И. Статистические методы изучения взаимосвязи устойчивости динамики и колеблемости урожайности озимой пшеницы с солнечной активностью / Т.И. Гуляева, О.В. Сидоренко, Т.А. Волобуева. - DOI 10.24891/fa.17.4.370. - EDN JKSNJK // Финансовая аналитика: проблемы и решения. - 2024. - Т. 17, № 4 (370). - С. 370-387.
- Евдокимова Н.Е. Прогнозирование параметров агропродовольственных систем в условиях изменения климата / Н.Е. Евдокимова. - DOI 10.37313/2782-6562-2023-2-1-17-23. - EDN UPONUI // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Сельскохозяйственные науки. - 2023. - Т. 2, № 1 (5). - С. 17-23.
- Зоркальцев В.И. Мультипликативная модель выделения составляющих временных рядов / В.И. Зоркальцев, М.Н. Полковская. - DOI 10.15372/SJNM20220202. - EDN JHUWXG // Сибирский журнал вычислительной математики. - 2022. - Т. 25, № 2. - С. 111-127.
- Использование искусственного интеллекта для прогнозирования урожайности / С.О. Чиркин, Н.В. Картечина, Н.П. Брозгунова, М.Е. Филипчик. - EDN GJSXLL // Наука и Образование. - 2024. - Т. 7, № 4. - P. 268.
- Солдатенко С.А. Искусственный интеллект и его применение в задачах численного прогноза погоды / С.А. Солдатенко. - DOI 10.52002/0130-2906-2024-4-5-27. - EDN GPBTKA // Метеорология и гидрология. - 2024. - № 4. - С. 5-27.
- Съедугина А.С. Потенциал использования искусственного интеллекта для прогнозирования продаж специализированных пищевых продуктов на российском потребительском рынке / А.С. Съедугина. - DOI 10.33920/igt-01-2509-09. - EDN NUQJJS // Товаровед продовольственных товаров. - 2025. - № 9 (254). - С. 590-593.
- Caceres L. A Computational Intelligence Approach to Predict Energy Demand Using Random Forest in a Cloudera Cluster / L. Caceres, J.I. Merino, N. Díaz-Díaz // Applied Sciences. - 2021. - Vol 11, no. 18. - P. 8635-8635.
- Многоуровневое моделирование производства растениеводческой продукции на разных ступенях агрегирования / Я.М. Иваньо, С.А. Петрова, М.Н. Полковская, И.А. Собиров. - DOI 10.51215/1999-3765-2024-125-25-36. - EDN VSNDTR // Вестник ИрГСХА. - 2024. - № 125. - С. 25-36.
- Асалханов П.Г. Модели оптимизации производства сельскохозяйственной продукции с экспертными оценками своевременности посева / П.Г. Асалханов, Я.М. Иваньо, М.Н. Полковская. - DOI 10.12737/2219-0767-2019-12-3-5-10. - EDN RDZFLD // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12, № 3. - С. 5-10.
- Асалханов П.Г. Модели прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур в задачах параметрического программирования / П.Г. Асалханов, Я.М. Иваньо, М.Н. Полковская. - DOI 10.21285/1814-3520-2017-2-57-66. - EDN YFMJWH // Вестник Иркутского государственного технического университета. - 2017. - Т. 21, № 2 (121). - С. 57-66.