Аннотация результатов, полученных в 2022 году
Одной из актуальных и широко обсуждаемых глобальных экологических проблем современного общества является парниковый эффект (ПЭ), влияние которого на состояние окружающей среды усиливается с развитием производственных, сельскохозяйственных технологий, а также с уменьшением площадей лесных массивов. Главным фактором, влияющим на динамику ПЭ, является концентрация в атмосфере парниковых газов (ПГ), прежде всего углекислого газа (CO2), задерживающих тепловое излучение и способствующих климатическим изменениям: повышение температуры, разрушение озонового слоя и т.п. Однако существует вторая сторона, крайне важная для таких стран, большая часть территорий которых относится к зонам рискованного земледелия (Россия, Польша, Чехия, Германия, Канада), связанная с влиянием ПЭ на гумусовое состояние почвы и увеличение фотосинтетической активности растений. Температура, увлажнённость почвы, поток солнечной радиации, концентрация CO2 в атмосфере и в почве, все это совокупность параметров, которые определяют возможности и продуктивность экосистем и влияют на эффективность сельского хозяйства. Адаптация технологий современного сельскохозяйственного производства в условиях изменения внешних природно-климатических и экологических условий может обеспечить реальное повышение урожайности и продовольственной безопасности в целом Авторским коллективом проведён комплексный анализ российских и зарубежных научных источников и патентные исследования (не менее 150), в том числе за последние 5 лет, которые показали, что в последние годы увеличилось число научных исследований в направлении таких задач как: исследования эволюции эмиссии и состава ПГ; расчёт и прогнозирование концентраций парниковых газов как от техногенных, так и от природных источников; моделирование изменений климата. Часть из них может быть составляющей общего методологического инструментария для обеспечения эффективного управления урожайностью сельскохозяйственных культур с учётом динамики ПЭ. Однако на сегодняшний момент нет методов и алгоритмов, позволяющих как количественно и пространственно оценивать и прогнозировать уровень выброса парниковых газов, так и формировать адаптационные сценарии, определяющие наиболее результативные с точки зрения урожайности условия посева сельскохозяйственных культур. Такие сценарии крайне важны для научного обоснования расположения территории и площади посевов, выбора специфики самой культуры, выбор оценки ожидаемого эффекта. При этом, необходимость учёта множественных и неоднородных данных, количественных и качественных параметров определяет актуальность использования интеллектуального анализа данных и исследования адаптации процесса растениеводства в условиях динамики парникового эффекта как объекта автоматизированного управления. Авторами проведён подробный анализ формирования экологической ситуации под влиянием техногенного воздействия на территории Белгородской области, составлены интерактивные карты, демонстрирующие пространственное, количественное и структурное распределение фактических выбросов, определяющее динамику ПЭ. Также сформирована специализированная тепловая карта региона для визуализации результатов имитационного моделирования по оценке и прогнозированию рассеяния и накопления ПГ. На основе проведённого анализа и поставленных проблемных задач определены и сформулированы основные принципы построения интеллектуальной системы поддержки принятия решений (ИСППР) по адаптации сельскохозяйственных территорий в условиях динамики ПЭ. С учётом данных принципов предложены новый подход и основанный на нем метод формирования адаптационных сценариев при актуализации ИСППР, которые связаны с обеспечением оптимальных параметров природно-сельскохозяйственного и агроэкологического зонирования исследуемых территорий. Разработана соответствующая концептуальная схема зонирования территорий в целях повышения урожайности сельскохозяйственных культур в условиях динамики ПЭ, включающая процессы, при реализации которых используется синтез нескольких цифровых решений: интеллектуальный мониторинг; процесс моделирования (осуществляется построение ГИС, 3D, нейро-нечетких и др. моделей); процесс поддержки принятия решений, который обеспечивает переработку информации в форму, пригодную для принятия управленческих решений (на данном уровне по результатам комплексного интеллектуального анализа данных формируются модели адаптационных сценариев по зонированию исследуемых территорий, что позволит всем заинтересованным органам своевременно адаптироваться под изменения трендов климата и экономики); процесс зонирования территорий: реализация конкретных управляющих воздействий, а именно определения пространственных и структурных параметров территории для высадки сельскохозяйственной культуры определённого вида с использованием наиболее оптимальной в данных условиях технологии высадки и обработки. Разработан алгоритм, реализующий предложенный новый подход и метод по формированию адаптационных сценариев управления урожайностью в условиях динамики ПЭ. Данный алгоритм включает этап реализации комплексной оценки сельскохозяйственных территорий, как с точки зрения оказания влияния ПЭ на фотосинтетическую активность сельскохозяйственных растений, так и с точки зрения оценки эмиссии углекислого газа почвой. Также введены этапы ситуационного и имитационного моделирования, визуализации результатов с использованием VR технологий и средств ГИС, формирования и оценки сценариев управления. Для построения и обеспечения эффективного функционирования ИСППР по адаптации сельскохозяйственных территорий в условиях динамики парникового эффекта авторским коллективом разработан необходимый комплекс моделей системы: - концептуальная модель на основе теоретико-множественного подхода, демонстрирующая основную структуру системы, входные, выходные и внешние параметры для проведения оценок и прогнозирования, множество отображений, определяющих причинно-следственные связи, множество отношений, определяющих механизмы взаимодействия подсистем и элементов; - функциональная модель и её детализация, представленные с использованием нотации IDEF0, демонстрирующие основные функции и задачи системы, параметры состояния, механизмы и ресурсы формирования адаптационных сценариев. В отличие от традиционного подхода введены такие механизмы для реализации процесса управления, как математические, имитационные, ситуационные модели, отражающие причинно-следственные связи между параметрами биотехносферы, соответствующее программное обеспечение; введены функции оценки существующего и прогнозного значения концентрации ПГ в приземном слое атмосферы, пространственно-временной анализ (плоскость и 3D) их рассеивания и накопления; комплексная оценка и формирование моделей адаптационных сценариев; - структурная модель системы, в которую введена специализированная цифровая платформа. Она позволяет автоматизировано определять необходимые компоненты множеств моделей, методов, технических и цифровых решений, формировать единый проект. В её структуре содержится соответствующие базы данных и правил, инструментарий для оперативного моделирования и комплектования. Полученные результаты являются методологической основой для разработки на последующих этапах необходимого комплекса методов, моделей и алгоритмов, обеспечивающихвозможность эффективного функционирования ИСППР по адаптации сельскохозяйственных территорий в условиях динамики парникового эффекта, всех её подсистем, а также разработки прототипа системы, проектных решений и документации по её развёртыванию.

Аннотация результатов, полученных в 2023 году
Сегодня современные цифровые технологии, методы интеллектуального анализа данных и автоматизации интенсивно проникают во все сферы жизни человека, формируя широкий спектр междисциплинарных исследований, результатом которых становится возможность получения новых знаний в различных предметных областях, в том числе в сфере экологической и продовольственной безопасности. Одной из самых актуальных и обсуждаемых глобальных экологических проблем современного общества является парниковый эффект и соответствующие климатические изменения. При этом отличительной особенностью данной проблемы является низкая вероятность масштабного влияния на основные производственные и технологические процессы, которое бы смогло принципиально изменить ситуацию в краткосрочном или среднесрочном периоде, не смотря на амбициозные документы, регулярно принимаемые на международном уровне, так как это связано с большими финансовыми затратами и возможным резко негативным влиянием на экономику. В сложившейся ситуации параллельно с выработкой и реализацией мероприятий по смягчению техногенного воздействия на климатическую систему, рационально разрабатывать и реализовывать взаимосвязанные с ними меры адаптации. В этой связи крайне важно, как показано в исследованиях ученых предметной области, что вариация концентрации парниковых газов в атмосфере, особенно оксида углерода, может способствовать положительному аспекту в современном сельскохозяйственном производстве, а именно: благоприятному влиянию на фотосинтетическую активность растений, необходимую для формирования высокой урожайности и поддержания минерального почвенного баланса. Для регионов - производителей зерновых культур, часть территорий которых относится к рискованному земледелию, это крайне важно. Отечественными и зарубежными учеными, в том числе на основе исследований авторского коллектива, показано, что при решении разных задач по обработке экологических данных и прогнозированию динамики природных сред, по выработке и оценке эколого-экономических сценариев управления, высокую эффективность демонстрирует одновременное применение аппаратов интеллектуального моделирования, в частности искусственных нейронных сетей и нечёткой логики, средств геоинформационных систем и других цифровых технологий. Особенно результативно их использование при необходимости нахождения путей сбалансированного управления с учетом как сохранения природной среды и ресурсов, так и обеспечения высокого уровня развития техники и технологий. В рамках данного проекта решается задача разработки и исследования интеллектуальной системы поддержки принятия решений по адаптации сельскохозяйственных территорий в условиях динамики парникового эффекта. Результат ее функционирования - выработка адаптационных сценариев по параметрам высадки сельскохозяйственных растений, способствующих повышению урожайности, с одной стороны, и снижению воздействия парниковых газов – с другой. На первом этапе проведен подробный анализ поставленной проблемы, обоснованы методы решения соответствующих научных задач, представлены принципы построения и актуализации системы исследуемого класса, разработаны концептуальные, функциональные и структурные модели системы и ее основных подсистем. Данные результаты позволили детализировать научные задачи и стали методологическим базисом для реализации второго этапа исследований. В 2023 году авторским коллективом был разработан комплекс моделей и алгоритмов, который обеспечивает эффективное функционирование всех подсистем разрабатываемой интеллектуальной системы поддержки принятия решений. Была произведена обработка статистических, расчётных и экспериментальных данных о количественном и качественном составе выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух, а также о природно-климатических и инфраструктурных параметрах, влияющих на рассеяние и скопление парниковых газов на исследуемой территории – Белгородской области. Сформирован банк данных, компоненты которого используются при формировании обучающих и тестирующих выборок при разработке математических и ситуационных прогностических моделей, а также при разработке адаптационных сценариев. Одной из важнейших функций при актуализации поддержки принятия решений по адаптации сельскохозяйственных территорий в условиях динамики парникового эффекта является визуализация результатов мониторинга и моделирования, в том числе с использованием геоинформационных систем (ГИС), перспективных технологий дополненной/виртуальной реальности, 3D моделирования. Авторами проведена разработка атласа электронных карт для пространственно-временного и пространственно-структурного анализа и визуализации текущей и прогнозной эколого-экономической ситуации на исследуемой территории с учётом погодных условий, климатических и инфраструктурных особенностей. Для количественного определения оценок и прогнозирования рассеивания и накопления парниковых газов на исследуемой территории и составления соответствующих прогностических электронных карт авторами разработана специализированная нейросетевая модель. Предложен метод визуализации роста и развития сельскохозяйственных культур, позволяющий выбрать оптимальные параметры для среды произрастания растения в зависимости от природно-климатических факторов и распределения парниковых газов в приземном слое атмосферы. Разработан банк из 150 3D моделей различных сельскохозяйственных культур, произрастающих на территории Белгородской области, относительно четырёх этапов их роста и пяти состояний развития и произрастания. Разработан комплекс нейро-нечетких кластерных моделей, отражающий причинно-следственные связи, необходимые для реализации функций поддержки принятия решений: между параметрами посевов сельскохозяйственных культур, качественными и количественными параметрами предполагаемых карбоновых ферм и плантаций и параметрами пространственно-временной структуры зон скопления парниковых газов на исследуемой территории. Проведена оценка адекватности разработанных моделей, осуществлены необходимые компьютерные и натурные эксперименты, анализ полученных результатов. Полученные результаты интеллектуальной деятельности являются базисом для создания на следующем этапе прототипа исследуемой интеллектуальной системы поддержки принятия решений. Разработка представленного комплекса методов, математических и ситуационных моделей позволяет расширить существующие методы интеллектуального анализа данных в сфере обеспечения экологической и продовольственной безопасности, создать новый результативный подход к обеспечению автоматизированного агроэкологического и природно-климатического зонирования территорий, соответствующий методологический инструментарий формирования и оценки адаптационных сценариев управления, обеспечивающих одновременно снижение негативного воздействия на окружающую природную среду и повышение производительности территорий, сохранении и восстановление характеристик качества и экономической эффективности ресурсов. Результаты научных исследований апробированы на международных зарубежных и российских конференциях, опубликованы в журналах, индексируемых в зарубежных и российских системах цитирования, зарегистрированы в Федеральной службе по интеллектуальной собственности (Роспатент); представлены широкой общественности через различные новостные платформы: РИА Новости (https://ria.ru/20230718/nauka-1884231199.html); Вести Белгород (https://youtu.be/f7vk2LlD7EA?si=0pEvdy11DnQqbCml); сайт Минестерства природопользования Белгородской области (http://beluprles.ru/press-centr/razrabotka-metoda-prognoza-urozhajnosti-1/); газета ВЕСТИ Бел ГУ, № 07(115), 11.09.2023 г. (https://bsuedu.ru/upload/iblock/01c/2jkggnl4q47fhzrmjwjq1e6c677wkmdf/115.pdf).