Агрометеорологический мониторинг и моделирование продукционного процесса. А.Г.Топаж, Е.В. Тулин Агрофизический НИИ (измерительно-моделирующий комплекс. - презентация

1 Агрометеорологический мониторинг и моделирование продукционного процесса. А.Г.Топаж, Е.В. Тулин Агрофизический НИИ (измерительно-моделирующий комплекс прогнозирования продукционного процесса с.-х. посевов) Ратмир Александрович Полуэктов

2 Модели «погода-урожай» Агрометеорологические прогнозы продуктивность = f (интегральные показатели метеорологического режима за вегетационный период) Динамические модели Логика динамической модели X k+1 = L ( X k, U k, W k, P ) Вектор динамических переменных модели Вектор управляющих воздействий Вектор внешних неконтролируемых воздействий (погода) Вектор статических параметров продуктивность = f (X N )

3 Динамическая модель продуктивности агроэкосистемы – интеллектуальное ядро измерительно- моделирующего комплекса

4 Модель позволяет в компьютерном эксперименте осуществлять: 1. Расчет составляющих продукционного процесса растений с момента сева до уборки. 2. Расчет динамики почвенной влаги с оценкой реальных значений транспирации и физического испарения. 3. Расчет трансформации и миграции соединений азота в почве и в растении. 4. Расчет (прогноз) оптимальных норм и сроков орошения. 5. Прогноз сроков наступления фенофаз 6. Динамический прогноз урожая (качество прогноза гарантировано с момента цветения). 7. Анализ эффективности режима минерального питания растений. 8. Прогноз влияния дрейфа глобального климата на продуктивность с.-х. культур.

5 Структура модели Радиация и фотосинтез Развитие Рост Влагоперенос в почве Почвенный азот EpEp PAR, T a E s Pr N low I II III Урожай NfNf Орошение Удобрения У р о в н и п р о д у к т в н о с т и У п р а в л е н и я

6 Интерфейс модели Выбор варианта Расчет Анализ результата

7 Динамика влагозапаса в почве (0-100 см) под посевом картофеля, Меньково, 2000 год Примеры использования

8 Динамика соединений азота в почве в слое почвы см, Меньково, ячмень, 2010 год, N45 1- минеральный азот, 2 - аммонийный азот, 3 - поглощение азота корнями, 4 - денитрификация, 5 - вымывание нитратов Примеры использования

9 Динамика накопления биомассы органами картофеля, Меньково, 2000 г. Примеры использования

10 Расчетные и фактические урожаи ячменя ( Меньковский филиал АФИ, гг.) Примеры использования

11 Фактические и расчетные сроки наступления фенофаз, Саратов (а), Меньково (б) Примеры использования

12 Верификация модели 1. Ленинградская область: агрометеостанции – Белогорка, Волосово, Волхов, Сосново, Николаевское, Тихвин; культуры – яровой ячмень, яровая пшеница, озимая рожь, овес, картофель, многолетние травы, 5- 6 лет вегетации. 2. Саратовская область – яровая пшеница, 12 лет вегетации. 3. Краснодарский край – озимая пшеница, кукуруза, 6 лет вегетации. 4. Алтайский край – люцерна, 5 лет вегетации, яровая пшеница 20 лет вегетации. 5. Шекинский р-н Азербайджана – озимая пшеница, 6 лет вегетации. 6. Мюнхеберг, Германия – озимая пшеница, яровой ячмень, сахарная свекла, 3 года вегетации. 7. Бадлаухштадт, Германия - озимая пшеница, яровой ячмень, сахарная свекла, 6 лет вегетации. 8. Советский р-н Калининградской обл. – озимая пшеница, многолетние травы – 5 лет вегетации.

13 Оперативное сопровождение и мониторинг посевов в ходе сезона вегетации Для перехода от модельных расчетов в режиме «посмертного учета» к возможности оперативного прогноза и сопровождения необходимо: Получать текущие метеорологические данные в режиме on-line Прогнозировать развитие внешних условий в будущем

14 Стационарная агрометеорологическая автоматическая станция (АМС) Автономность Модульность Масштабируемость Надежность Переносимость Удаленное управление Низкое энергопотребление

15 Блок схема АМС

16 Программный комплекс AGROTOOL Почтовый сервер (mail.ru, yandex.ru…) срочные данные Радиомодем АМС Стационарная База Данных (MS ACCESS) Оперативная База Данных (MS EXCEL) Импорт и обработка данных суточные данные Формирование варианта расчета входные данные Модель Автоматическая метеостаниция (АМС) – поставщик метеоинформации для модели

17 Наименование параметра Примеры значения Описание параметра Пороговые значения НижнееВерхнее 1бал210,3 бал - Радиационный баланс (Вт/м2) приходящей и отраженной радиации тепл_1_5 тепл_2_20 27,8 24,2 Тепловой поток в почву на глубине 5 или 20 см. (Вт/м2) ФАР158,4 ФАР (Вт/м2) темп_пси117,8 Температура сухого термометра ( С) темп_пси217,7 Температура влажного термометра ( С) темп_пов2 темп_пр_ ,6 18,4 Температуры поверхности и на глубине 5, 10, 20, 50 см и 1 м почвенного профиля ( С) темп_hih_1-4, 18,3 температуры воздуха, измеряемые датчиками 1,2,3,4 фирмы Honeywell ( С) влажн_hih_1-446,3 относительная влажность, измеряемая датчиками 1,2,3,4 фирмы Honeywell (%) влажн_1 влажн_2 45,1 49,1 значения относительной влажности, измеренные психометрическим методом роса28,9 показатель уровня увлажнения поверхности (кГц): 0-сухо; 50-полное увлажнение инт_ос 1,2интегральные осадки (мм)015 12ветер3,1скорость ветра на высоте 1,5 метра (м/с)040 Характеристики, измеряемые на АМС

18 Интерфейс доступа к данным АМС

19 Поверка данных АМС

20 Оперативное сопровождение и мониторинг посевов в ходе сезона вегетации Для перехода от модельных расчетов в режиме «посмертного учета» к возможности оперативного прогноза и сопровождения необходимо: Получать текущие метеорологические данные в режиме on-line Прогнозировать развитие внешних условий в будущем

21 Генератор суточных погодных метеоданных Реальные погодные данные Генератор погоды Параметры Синтетические погодные данные Модель идентификация вариация генерация Оперативное сопровождение полевого опыта Время характеристика «Старые» данные Оперативные данные АМС Прогнозные сценарии генератора текущая дата дата прошлого расчета

22 Идентификация параметров и генерация «синтетической» погоды

23 Реализация генератора в системе поливариантного расчета Адаптер База данных полевого опыта SIAM v2 (SDB) Web-Интерфейс Модель продукционного процесса Agrotool v.4 Интерфейс единичного расчета ODB (MS Excel) Система Поливариантного Расчета v.2 Selector Идентификация параметров генератора погоды Генератор погоды Адаптер Agrotool Результаты Альтернативная модель Исходные данные Результаты Проект Agrotool Проект SIAM Проект Register «Чужая» модель Агроэкосистемы Локальный Интерфейс - потоки данных - управление

24 Реализация генератора в системе поливариантного расчета

25 Результаты использования Дата начала прогноза Погода Урожай (ц/га) Дата созревания ГП: Белогорка, 1985, (1) августа ГП: Белогорка, 1985, (2) августа ГП: Белогорка, 1985, (3) августа ГП: Белогорка, 1985, (4) августа ГП: Белогорка, 1985, (5) августа ГП: Белогорка, 1985, (6) августа ГП: Белогорка, 1985, (7) августа ГП: Белогорка, 1985, (8) августа

26 Благодарим за внимание Контакты: