План посадок с учётом истории поля и химикатов

 Учёные ПНИПУ разработали программу, которая подбирает лучший план посадок с учётом истории поля и химикатов

Знаете ли вы, что подсолнечник нельзя возвращать на одно и то же поле в течение 6–7 лет? А пшеницу — минимум 1–2 года, иначе её поражают корневые гнили. Таких жёстких правил — десятки. Всё это называется севооборот — научное чередование культур, которое сохраняет почву и повышает урожай. Но вручную составлять севообороты долго, утомительно и чревато случайными ошибками. Готовые компьютерные решения не анализируютважные параметры: историю полей и влияние пестицидов, которые могут сохраняться в почве годами. Учёные Пермского Политеха создали программу, которая учитывает все основные правила и автоматически составляет идеальные севообороты за 9 секунд.

Статья опубликована в материалах всероссийской научно-технической конференции «Автоматизированные системы управления и информационные технологии».

Перед российским агропромышленным комплексом стоят серьёзные задачи: к 2030 году увеличить производство сельхозпродукции на 25%, нарастить экспорт до 55 млрд долларов и достичь самообеспеченности семенами на 75%.

 С одной стороны, отрасль показывает рост: урожай зерна в 2025 году составил 141,2 млн тонн — это на 12% больше, чем годом ранее, а урожайность поднялась до 33,1 ц/га. С другой стороны, есть тревожные тенденции: рентабельность растениеводства упала ниже 20%, а потери от болезней и нарушений севооборота достигают 30% урожая.

Грамотное чередование сельскохозяйственных культур повышает общую урожайность на 20%, а при включении бобовых растений — на 23%. Доходы фермеров при этом растут в среднем на 20%, пищевая ценность продукции — на 24% по калорийности и на 14% по содержанию белка.

Так работает севооборот — научно обоснованное чередование сельскохозяйственных культур на одном участке земли. Если каждый год сажать одно и то же, почва истощается, накапливаются вредители и болезни, урожай падает. Например, пшеницу можно возвращать на прежнее поле через 1–2 года, горох — через 3 года, подсолнечник — через 6–7 лет. А ещё есть проблема остаточного действия пестицидов: некоторые из них сохраняются в почве годами и могут погубить культуру, которую посадят через сезон.

Учесть все эти правила одновременно для каждого из сотен полей — задача, которую вручную решать слишком долго. Это кропотливый, рутинный труд, где из-за простой случайности легко что-то упустить.  При этом не тот предшественник, забытый срок возврата, незамеченная обработка химикатами в итоге могут привести к снижению урожайности.

Существующие компьютерные программы эту проблему полностью не решают. Большинство из них не учитывают историю полей и влияние пестицидов, а эти факторы могут испортить будущий урожай. Задачу необходимо решать комплексно, быстро и с гарантией экономической выгоды.

Именно это и сделали учёные Пермского Политеха. Они разработали программу, которая автоматически составляет оптимальные севообороты с учетом всех ключевых агрономических правил: совместимости культур, сроков возврата на поле, истории каждого участка за несколько лет и, что особенно важно, влияния средств защиты растений.  Программа строит многолетнюю ротацию, обеспечивая цикличность и экономическую выгоду. При этом все расчёты занимают считанные секунды.

— Мы разработали собственный подход. Программа сама перебирает все возможные варианты чередования культур, а затем по очереди отсеивает те, что нарушают хотя бы одно правило: неподходящего предшественника, слишком ранний возврат, запрет на повторный посев, противоречия с историей поля или вредное влияние старых пестицидов. В конце остаются только допустимые и экономически выгодные схемы, — объясняет Татьяна Шадрина, магистрантка кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ.

Программа работает просто. Пользователь загружает в неё список культур, сроки возврата и выращивания, экспертные коэффициенты влияния (например, пестицидов на последующие растения) и историю полей — что на каждом поле росло и чем его обрабатывали. Дальше программа сама перебирает все возможные варианты чередования культур и отбрасывает те, которые нарушают хотя бы одно правило: агрономическое, химическое или связанное с историей полей. В итоге пользователь получает набор допустимых севооборотов, каждый из которых не противоречит ни одному ограничению. Остаётся только выбрать из этого набора тот вариант, который даст максимальную прибыль.

— Мы протестировали разработку на реальных данных крупного агрохолдинга. В итоге время расчёта сократилось до 9 секунд. Количество вариантов, которые приходится анализировать для выбора оптимального плана, уменьшилось с 20 тысяч до 500–1000 — в 20–40 раз. Но главное: прогнозная годовая доходность хозяйства при использовании автоматизированного подхода выросла с 4 до 6 миллиардов рублей. То есть дополнительные 2 миллиарда, или плюс 50%, — отмечает Елена Долгова, профессор кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ, доктор экономических наук.

Технология может быть адаптирована для любого хозяйства, где требуется автоматизировать составление севооборотов. Она не требует дорогого оборудования, потому что работает на обычных серверах.