Концепция развития цифровизации комплексной мелиорации

Актуальность. Возрастающее народонаселение и жесткая конкуренция на мировом и отечественном рынках продовольственных продуктов обусловили приоритет становления цифровизации мелиоративного водохозяйственного комплекса. Цель работы — освещение принципиальных подходов и перспективных направлений цифровизации комплексной мелиорации.
Методы. Исследования базировались на системном подходе к цифровизации мелиоративной деятельности отечественного АПК.
Результаты анализа практического опыта и интеграции публикаций отечественных и зарубежных ученых дополнены показателями эвристических прогнозов эффективности модернизации производственных процессов и мелиоративных предприятий, материалами обработки статистических данных использования цифровых решений в сельскохозяйственном производстве с применением инструментальных методов и экспериментальных расчетов.
Результаты. Выполнен анализ современного состояния цифровизации сферы мелиоративной деятельности отечественного АПК. Выявлена потребность в модернизации объектов мелиорации на основе цифровых решений технологических процессов их проектирования, строительства и эксплуатации. Сформулированы цели и задачи цифровизации мероприятий, инженерных систем и сооружений мелиорации. Представлены перспективные направления цифровых решений процессов мелиоративной деятельности на основе платформенного подхода. Структура платформы «Цифровая мелиорация» включает функциональные модули: «Эффективный мелиоративно-водохозяйственный комплекс», «Интеллектуальная мелиоративная система», «Умное мелиорируемое поле», «Безопасная мелиорация», «Конкурентоспособное предприятие» и «Профессиональная мелиорация», которые интегрируют весь объем знаний, информации и сведений в сфере мелиоративной деятельности, необходимый для принятия решений и реализации управляющих воздействий. Определен базовый инструментарий создания, строительства и эксплуатации программно-технологического комплекса цифровизации системы растениеводства мелиорируемых земель. Освещена область ожидаемых результатов внедрения цифровых решений в практику мелиоративного сектора экономики АПК. Следует отметить, что грядущая глобальная цифровизация мелиорации неизбежна. В конечном итоге выиграют те производства, руководители которых поймут это раньше, и начнут внедрять цифровые системы не только в рамках отдельных технологических процессов, но и комплексно.

1. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 28 июля 2017 г. № 1632-р

2. Ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство»: официальное издание. – М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2019. – 48 с

3. Указ Президента Российской Федерации от 7 мая 2018 г. «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года»

4. Постановление Правительства Российской Федерации от 25.08.2017 г. № 996 «Об утверждении Федеральной научно-технической программы развития сельского хозяйства на 2017-2025 годы»

5. Прогноз научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2030 года», утвержденный Правительством Российской Федерации от 10 июля 2018 г.

6. Приказ Министерства сельского хозяйства РФ от 12 января 2017 г. № 3 «Об утверждении Прогноза научно-технологического развития агропромышленного комплекса РФ на период до 2030г.».

7. Юрченко И. Ф., Носов А. К. Оптимизационная модель формирования вариантов развития мелиораций в составе схемы комплексного использования и охраны водных объектов. Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2015; 2; 53-66.

8. Кирейчева Л. В., Юрченко И. Ф. Роль мелиорации земель в решении проблемы продовольственной безопасности России. Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2015; 2; 13-15

9. Труфляк Е. В. Использование элементов точного сельского хозяйства в России. Краснодар: КубГАУ, 2018. 26 с

10. Александровская, Л. А. Развитие процессов цифровизации в мелиоративной сфере: тенденции и перспективы. Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). 2020; 4(72); 103-110

11. Ольгаренко В. И., Юрченко И. Ф., Ольгаренко И. В. [и др.] Обоснование эффективности планирования технологических процессов водопользования и оперативное управление водораспределением на базе использования метода Монте-Карло. Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. 2018; № 1(29); 49-65.

12. Степных Н. В., Нестерова Е. В., Заргарян А. М. [и др.] Цифровизация управления агротехнологиями. Куртамыш: ООО «Куртамышская типография», 2018. 43 с

13. Shepherd, Mark & Turner, James & Small, Bruce & Wheeler, David. (2018). Priorities for science to overcome hurdles thwarting the full promise of the “digital agriculture” revolution: Realising the promise of ‘Digital agriculture’. Journal of the Science of Food and Agriculture. 100. 10.

14. Маринченко Т. Е. Цифровая трансформация растениеводства. Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ. 2018; № 4; 330–338

15. Юрченко И. Ф. Водосберегающая технология планирования технической эксплуатации мелиоративных систем. Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2016; № 5; 76-88.

16. Юрченко И. Ф., Трунин В. В. Методология создания информационной технологии оперативного управления водораспределением на межхозяйственных оросительных системах. Природообустройство. 2013; № 4; 10-14.

17. Поляков В. В., Александровская Л. А., Лукьянченко Е. П. Чешев А. С. Использование и охрана природных ресурсов в рамках агромелиоративных систем. Ростов н/Д: М., 2018. 223 с.

18. Bandurin, M. A. Computer Technology to Assess the Capacity Reserve of the Irrigation Facilities of the Agro-Industrial Complex / M. A. Bandurin, I. F. Yurchenko, I. P. Bandurina // 2019 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies, FarEastCon 2019, Vladivostok, 01–04 октября 2019 года. – Vladivostok: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019. – P. 8933970. – DOI 10.1109/FarEastCon.2019.8933970.

19. Федеральная научно-техническая программа развития сельского хозяйства на 2017-2025 гг., утв. постановлением Правительства Российской Федерации № 996 от 25 августа 2017 г. Информация ФГБУ «Спеццентручет в АПК» от 29.05.18 г. URL:www.rg.ru.

20. Цифровая трансформация сельского хозяйства России: офиц. изд. М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2019. 80 с

21. Кульков В.М. Цифровая экономика: надежды и иллюзии. Философия хозяйства. Альманах Центра общественных наук и экономического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова. 2017; № 5; 145-156.

22. Захарян А. В., Померко Е. С., Негодова А. В., Давыденко М. А. Цифровая экономика и перспективы ее роста на 2018-2020 годы. Экономика и предпринимательство. 2018; № 5 (94); 169-173.

23. Fanzo J., Covic N., Dobermann A., Henson S., Herrero M., Pingali P., Staal S. A research vision for food systems in the 2020s: defying the status quo. Global Food Security. - 2020. - Т. 26. - С. 100397. DOI: 10.1016/j.gfs.2020.100397.

24. Klerkx L., Jakku E., Labarthe P. A review of social science on digital agriculture, smart farming and agriculture 4.0: New contributions and a future research agenda //NJAS-Wageningen Journal of Life Sciences. - 2019. - Т. 90. - С. 100315. DOI: 10.1016/ j.njas.2019.100315 EDN: VHSTUI

25. Rotz S. et al. The politics of digital agricultural technologies: a preliminary review //Sociologia Ruralis. - 2019. - Т. 59. - №. 2. - С. 203-229. DOI: 10.1111/soru.12233.

26. Щедрин В. Н., Васильев С. М., Слабунов В. В. [и др.] Подходы к формированию информационной системы «Цифровая мелиорация». Информационные технологии и вычислительные системы.2020; № 1; 53-64. DOI 10.14357/20718632200106

27. Юрченко И. Ф. Системы поддержки принятия решений как фактор повышения эффективности управления мелиорацией (обзор). Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. 2017; № 2(26); 195-209.[

28. Smith M. J. Getting value from artificial intelligence in agriculture //Animal Production Science. - 2020. - Т. 60. - №. 1. - P. 46-54. DOI: 10.1071/AN18522.

29. Shepon A., Henriksson P. J. G., Wu T. Conceptualizing a Sustainable Food System in an Automated World: Toward a “Eudaimonian” Future. Frontiers in Nutrition. - 2018. - Т. 5. - P. 104. DOI: 10.3389/fnut.2018.00104.

30. Wolfert S, Ge L, Verdouw C и Bogaardt M-J, Big data in smartfarming — review. agricultural system 153: 69–80 (2017).

31. Carolan M, Publicising food: big data, precision agriculture, and co-experi mentatechniques of addition. Sociologia Ruralis 57:135–154 (2017).

32. Franks, B. Taming the Big Data Tidal Wave Finding Opportunities in Huge Data Streams with Advanced Analytics. Bill Franks,2012.

33. Гольтяпин В. Я. Роботы для полей: обзор интеллектуальной сельхозтехники: сайт Агробизнес. Техника, 2019. URL: https://agbztech.ru/article/robots-for-fields-review-of-intelligent-agriculturalequipment [Дата обращения: 23.01.2022].

34. Хорт Д.О., Личман Г.И., Филиппов Р.А., Беленков А.И. Применение беспилотных летательных аппаратов (дронов) в точном земледелии. Фермер. Поволжье. 2016; № 7; 12-19.

35. Вартанова М.Л., Дробот Е.В. Регулирование цифровых финансовых активов и применение блок-чейн технологий в сельском хозяйстве. Креативная экономика. 2019; Том 13. № 1; 37-48.

36. Sylvester G. E-agriculture in action: Blockchain for agriculture. The Food and Agriculture Organization of the United States and the International Telecommunication Union, Bankok. - 2019.

37. Xiong H. et al. Blockchain Technology for Agriculture: Applications and Rationale. Frontiers in Blockchain. - 2020. - Т. 3. - P. 7. DOI: 10.3389/fbloc.2020.00007.

38. Motta G. A., Tekinerdogan B., Athanasiadis I. N. Blockchain Applications in the Agri-Food Domain: The First Wave. Frontiers in Blockchain. - 2020. - Т. 3. - С. 6. DOI:10.3389/fbloc.2020.0000.

39. Idelberger F. et al. Evaluation of logic-based smart contracts for blockchain systems // International symposium on rules and rule markup languages for the semantic web. - Springer, Cham, 2016. - С. 167-183. DOI: 10.1007/978-3-319-42019-6_11.

40. Swan M. Blockchain temporality: smart contract time specifiability with blocktime // International symposium on rules and rule markup languages for the semantic web. - Springer, Cham, 2016. - С. 184-196. DOI: 10.1007/978-3-319-42019-6_12

41. Adesta E. Y. T., Agusman D., Avicenna A. Internet of Things (IoT) in Agriculture Industries //Indonesian Journal of Electrical Engineering and Informatics (IJEEI). – 2017. – V. 5. – №. 4. – P. 376-382.

42. Козубенко И. С., Балабанов И. В. «Интернет вещей» в управлении агропромышленным комплексом. Техника и оборудование для села. 2017; № 8; 46–48

43. Walter A., Finger R., Huber R., Buchmann N. Opinion: Smart farming is key to developing sustainable agriculture. Proceedings of the National Academy of Sciences. - 2017. - Т. 114. - №. 24. - С. 6148-6150. 10.1073 / pnas.1707462114. DOI: 10.1073/pnas.1707462114

44. Verdouw CN, Wolfert S and Tekinerdogan B, Internet of Things in agriculture. CAB Rev 11:1–12 (2016).

45. Jakku E, Taylor B, Fleming A, Mason C, Fielke S et al., ‘If they don’t tell us what they do with it, why would we trust them?’ Applying the multi-level perspective on socio-technical transitions to understand trust, transparency and benefit-sharing in Smart Farming and Big Data, in Paper presented at the 13th European International Farm Systems Association Symposium, 1–5 July 2018, Chania, Greece (2018).

46. Ловчикова Е. А., Первых Н. А., Солодовник А. И. Цифровая экономика и кадровый потенциал АПК: стратегическая взаимосвязь и перспективы. Вестник аграрной науки. 2017; № 5(68); 107–112.

47. Староверов В.И., Вартанова М.Л. Стимулирование отечественного производителя. Продовольственная политика и безопасность. 2018; Том 5, № 2; 91-97.

48. Goldman Sachs. -URL: https://www.crn.ru/news/detail.php?ID=121765 [Accessed 13.04.2022 г.

49. David R. Montgomery, Jennifer J. Otten, Sarah M. Collier It’s time to rethink the disrupted US food system from the ground up https://theconversation.com/its-time-to-rethink-the-disrupted-us-foodsystem-from-the-ground-up-139708 16.09.2020.

50. Puma, M., S. Bose, S.Y. Chon, and B. Cook, 2015: Assessing the evolving fragility of the global food system. Environ. Res. Lett., 10, no. 2, 024007,. DOI: 10.1088/17489326/10/2/ 024007.