КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер проекта 22-11-20016
НазваниеРазработка и исследование интеллектуальной системы поддержки принятия решений по адаптации сельскохозяйственных территорий в условиях динамики парникового эффекта
Руководитель Иващук Ольга Александровна, Доктор технических наук
Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Белгородский государственный национальный исследовательский университет" , Белгородская обл
Конкурс №66 - Конкурс 2022 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами» (региональный конкурс)
Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-201 - Искусственный интеллект и принятие решений
Ключевые слова интеллектуальная система поддержки принятия решения, парниковый эффект, сельское хозяйство, математическое и ситуационное моделирование, мониторинг и прогнозирование.
Код ГРНТИ28.23.35
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Одной из самых актуальных и обсуждаемых глобальных экологических проблем современного общества является парниковый эффект, влияние которого на состояние окружающей среды усиливается с развитием технологий, ростом количества различного оборудования и машин, развитием сельского хозяйства, а также с уменьшением площадей лесных массивов. На долю сельского хозяйства и электро- и теплоэнергетики приходится приблизительно по 25% выбросов парниковых газов, промышленности – около 20 %. Главным фактором, влияющим на динамику парникового эффекта, является концентрация в атмосфере парниковых газов, задерживающих тепловое излучение планеты и способствующих климатическим изменениям. К основным из них относятся углекислый газ (СО2) – 55 % вклада, метан (СН4) – 16 %, закись азота (N2O) – 5 %, перфторуглероды (PFCs), гидрофторуглероды (HFCS), гексафторид серы (SF6).
В последние несколько десятилетий проходили такие крупные международные собрания, как Рамочная конвенция ООН об изменении климата (1992), Киотский протокол (1997), Парижское соглашение (2016), из которых на практические последствия претендовал только Киотский протокол, однако, он так и не заработал, а более 130 последующих международных совещаний различного уровня были лишь договорами о намерениях. В нашей стране в 2009 году была подписана Климатическая доктрина РФ, в которой отмечено, что изменения климата для России в смысле последствий неоднозначны. В развитие Парижского соглашения по климату Минэкономразвития подготовило стратегию долгосрочного развития России с низким уровнем выбросов парниковых газов до 2050 года. В регионах с развитыми промышленной и/или сельскохозяйственной сферами, к которым относится и Белгородская область (см. Приложение 1 с количественно-пространственной оценкой выбросов загрязняющих веществ в атомосферу), также приняты соответствующие документы, в частности утвержден план мероприятий по сокращению выбросов парниковых газов в атмосферный воздух стационарными источниками области и по адаптации к последствиям изменения климата на период до 2025 года (утв. распоряжением Правительства Белгородской обл. от 27.01.2020 г. № 20-рп).
Однако ученые и политологи отмечают, что в настоящее время ни в одной стране не происходит серьезной модернизации вышеуказанных отраслей, которая могла бы масштабно повлиять на парниковый эффект, так как это связано с большими финансовыми затратами и возможным резко негативным влиянием на экономику. Модели изменения климата, формируемые сегодня на различных уровнях, также не могут осуществлять реальный прогноз для принятия рациональных управленческих решений, так как они могут войти в противоречие с реальной картиной, сильно зависящей от приоритетов экономики.
В сложившейся ситуации, на региональном уровне крайне важно параллельно с выработкой и реализацией конкретных мероприятий по смягчению техногенного воздействия на климатическую систему исследуемых территорий, по снижению уровня выбросов в атмосферу и т.п. разрабатывать и реализовывать взаимосвязанные с ними меры адаптации. Это адаптационные сценарии развития различных отраслей экономики в условиях динамики парникового эффекта, в частности, варьирования температур, результатов рассеяния и накопления групп газов в зависимости от погодно-климатических условий и т. д. Подобный сценарный подход позволит дать перспективные оценки текущих и прогнозных изменений, отвечая не на вопрос «что будет?», а на вопрос «что будет, если…».
Следует особо отметить, что для развитых аграрных регионов, таких как Белгородская область, такие адаптационные сценарии могут стать основой не только для выработки научно обоснованных решений по определению оптимальных эколого-экономических параметров сельскохозяйственного производства, оптимальных количественно-пространственных параметров сельскохозяйственных угодий, в том числе включающих карбоновые плантации специальных растений, но и, что крайне важно, решений по повышению продуктивности сельскохозяйственной растительности, в частности зерновых.
Формирование и оценка эффективности подобных адаптационных сценариев для сельскохозяйственной отрасли неотъемлемо связаны со сбором, обработкой и анализом интенсивных потоков множественной разнородной информации, необходимостью учета источников, распределенных по значительным территориям, учета участия в производственных процессах живых организмов. Это определяет необходимость создания интеллектуальной системы поддержки принятия решений, наполненной необходимым комплексом математических и ситуационных моделей, специализированных алгоритмов и методов оценки и прогнозирования развития ситуаций с применением возможностей одновременно нескольких цифровых технологий (искусственный интеллект, Big Data, технологии виртуальной и дополненной реальности, ГИС и др.).
В настоящее время существуют и используются программные продукты, позволяющие рассчитать фактические массы выбросов парникового газа в пересчете на СО2, в том числе и российские продукты («Эколог-Парниковые газы», «ЭКО-Эксперт», ПК «Русь», «Экология. Парниковые газы» на платформе «1С:Предприятие 8», «ЭРА - Воздух» и др.) которые основаны на утвержденных нормативных документах.
Анализ международных публикаций показал, что в последние годы увеличилось число исследований в данном направлении, при этом они направлены в оновном на решение таких задач как:
- разработка и апробация производственных технологий и модернизация технологических процессов в вышеуказанных отраслях (энергетика, сельское хозяйство, промышленность), обеспечивающих снижение выбросов основных парниковых газов в атмосферный воздух;
- создание и внедрение альтернативных источников энергии
- расчет и прогнозирование концентраций парниковых газов как от техногенных, так и от природных источников;
- моделирование изменений климата.
Однако на сегодняшний момент нет результатов исследований в области разработки и актуализации для сферы сельского хозяйства системы, позволяющей не только количественно и пространственно оценивать и прогнозировать уровень выброса парниковых газов, но и формировать адаптационные сценарии, определяющие наиболее оптимальные с точки зрения урожайности условия посева сельскохозяйственных культур (расположение территории, площади посевов, специфика самой культуры, ожидаемый эффект), а также определяющие оптимальные параметры и территории посадки растений, которые можно рассматривать как составляющие карбоновых ферм и плантаций.
Авторским коллективом предлагается разработка подобной системы поддержки принятия решений по адаптации сельскохозяйственного производства в условиях динамики парникового эффекта и соответствующего комплекса методов, моделей и алгоритмов с использование современных интеллектуальных технологий моделирования, которые впервые обеспечат возможность определения оптимальных параметров природно-сельскохозяйственного и агроэкологического зонирования территории регионов, а также качественной и количественной структуры сельскохозяйственных угодий, в том числе включающих карбоновые фермы и плантации.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
Публикации
1. Иващук О.А., Федоров В.И., Гончаров Д.В. Approaches to the Development of an Automated Control System for the Adaptation of Agricultural Areas under the Changing Greenhouse Effect Mathematical Statistician and Engineering Applications, Vol.71 No.3s2 (2022) Page Number: 948–956 (год публикации - 2022)
2. Гончаров Д.В., Иващук О.А., Резников Н.Г АВТОМАТИЗАЦИЯ АДАПТАЦИИ ПРОЦЕССА РАСТЕНИЕВОДСТВА ПРИ ЭМИССИИ ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ GREG 2022: Международная научно-исследовательская конференция «Эмиссия парниковых газов сегодня и в геологическом прошлом: источники, влияние на климат и окружающую среду» / Сборник тезисов. – Казань: Казан. фед. ун-т, 2022 г., GREG 2022: Международная научно-исследовательская конференция «Эмиссия парниковых газов сегодня и в геологическом прошлом: источники, влияние на климат и окружающую среду» / Сборник тезисов. – Казань: Казан. фед. ун-т, 2022 г. – с.14 (год публикации - 2022)
3. Иващук О.А., Федоров В.И., Гурьянова О.И ПОДХОДЫ К ЗОНИРОВАНИЮ ТЕРРИТОРИЙ С УЧЁТОМ ЭМИССИИ ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ GREG 2022: Международная научно-исследовательская конференция «Эмиссия парниковых газов сегодня и в геологическом прошлом: источники, влияние на климат и окружающую среду» / Сборник тезисов. – Казань: Казан. фед. ун-т, 2022 г., GREG 2022: Международная научно-исследовательская конференция «Эмиссия парниковых газов сегодня и в геологическом прошлом: источники, влияние на климат и окружающую среду» / Сборник тезисов. – Казань: Казан. фед. ун-т, 2022 г. – с.21 (год публикации - 2022)
4. Иващук О.А., Дунаева В.А., Гончаров Д.В. МОДЕЛИРОВАНИЕ КИБЕРФИЗИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ УРОЖАЙНОСТЬЮ С УЧЕТОМ ВЛИЯНИЯ ПАРНИКОВОГО ЭФФЕКТА GREG 2022: Международная научно-исследовательская конференция «Эмиссия парниковых газов сегодня и в геологическом прошлом: источники, влияние на климат и окружающую среду» / Сборник тезисов. – Казань: Казан. фед. ун-т, 2022 г., GREG 2022: Международная научно-исследовательская конференция «Эмиссия парниковых газов сегодня и в геологическом прошлом: источники, влияние на климат и окружающую среду» / Сборник тезисов. – Казань: Казан. фед. ун-т, 2022 г. – с.20 (год публикации - 2022)
Публикации
1.
Иващук О.А., Гончаров Д.В., Федоров В.И., Гурьянова О.И.
Метод комплексной оценки состояния сельскохозяйственных территорий в условиях динамики парникового эффекта на основе технологии искусственного интеллекта
Современные наукоемкие технологии, № 2. – С. 59-65. (год публикации - 2023)
10.17513/snt.39524
2.
Иващук О.А., Гончаров Д.В., Федоров В.И
Моделирование автоматизированной системы управления производством растениеводческой продукции в условиях динамики парникового эффекта
Современные наукоемкие технологии, № 7. – С. 27-33. (год публикации - 2023)
10.17513/snt.39690
3.
Гончаров Д.В., Иващук О.А., Резников Н.Г.
Method for Modeling and Visualization of Agricultural Crops Growth Based on Augmented Reality Technology in Terms of the Greenhouse Effect Dynamics
International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon), International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon), Sochi, Russian Federation, 2023, pp. 241-246 (год публикации - 2023)
10.1109/SmartIndustryCon57312.2023.10110739
4.
Иващук О. А., Кузичкин О. Р., Гончаров Д. В., Дунаева В. А.,
Цифровые технологии для оценки и прогнозирования влияния пространственно-временного распределения парниковых газов на фотосинтетическую активность сельскохозяйственных культур
Известия Юго-Западного государственного университета., Том 27, № 1 стр.38-57 (год публикации - 2023)
10.21869/2223-1560-2023-27-1-38-56
5.
Иващук О.А., Федоров В.И., Бережной В.А.
Digital Clones at the Adaptable Control in the Agricultural Biotechnology
International Russian Smart Industry Conference, International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) (год публикации - 2023)
10.1109/SmartIndustryCon57312.2023.10110739
6. Гончаров Д.В., Иващук О.А., Иващук О.О. Comprehensive assessment method of agricultural territories based on artificial intelligence technology in terms of greenhouse effect dynamics lecture notes on electrical engineering (год публикации - 2024)
Аннотация результатов, полученных в 2024 году
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.
Следует отметить, что сегодня при оценке экологической ситуации важными являются не только процессы негативного техногенного химического и физического воздействия на компоненты природной среды территорий и поиски соответствующего эколого-экономического баланса. Одной из наиболее актуальных глобальных экологических проблем становится парниковый эффект. При этом, не смотря на большое количество законодательных документов, формирование климатических моделей, учёные и политологи отмечают, что ни в одной стране не происходит серьёзной модернизации производства, которая могла бы масштабно повлиять на ситуацию, так как это связано с возможным резким негативным влиянием на экономику. И в этой связи крайне важно, что существует вторая сторона, связанная с повышением концентрации диоксида углерода (одного из основных парниковых газов в атмосфере): учёными предметной области доказано положительное изменение вегетационного периода сельскохозяйственных культур и уровня минерализации почвы, что значительно влияет на возможное повышение урожайности и продуктивности территории. Это крайне важно для стран с зонами рискованного земледелия, в том числе для России (~ 60% пахотных земель).
На итоговом этапе сформирован прототип интеллектуальной системы поддержки принятия решений, являющейся инструментарием предложенного нового подхода к автоматизированному агроэкологическому зонированию территорий в условиях динамики природно-климатических и техногенных факторов. Данная система наделена специализированными интеллектуальными функциями, которые позволяют преобразовать знания о состоянии и взаимодействии различных объектов биотехносферы в научно обоснованные решения по управлению продуктивностью рассматриваемой территории. Предлагаемый класс систем должен рассматриваться как компонент общей региональной киберфизической системы управления территориями, обеспечивающий возможность формирования и оценки адаптационных сценариев управления ими на принципах экологической и продовольственной безопасности.
Для актуализации введённого класса систем разработан комплекс методов и алгоритмов для формирования адаптационных сценариев с учетом пространственно-временной структуры зон скопления парниковых газов на исследуемой территории, реализующих: выбор приоритетных сельхозкультур для выращивания на рассматриваемой территории с высокой урожайностью; оценку/прогнозирование параметров карбоновых ферм; выбор сельскохозяйственных территорий с оптимальными параметрами для возделывания требуемых культур или формирования карбоновых ферм; эколого-экономическая оценку адаптационных сценариев.
Таким образом, обеспечивается решение важнейшего проблемного противоречия, возникающего при формировании и реализации конкретных управляющих воздействий по повышению урожайности сельскохозяйственных культур в условиях смягчения климата с одной стороны, и снижению негативного техногенного воздействия и влияния парниковых газов на климатическую систему – с другой.
Разработаны проектные решения для внедрения прототипа исследуемой интеллектуальной системы на конкретных территориях, программная реализация предложенных моделей, алгоритмов и методов, мобильное приложение для визуализации результатов адаптационных сценариев. В качестве модулей прототипа разработана специализированная лабораторная установка, робототехнический комплекс и проект ситуационного центра, для чего использовано оборудование, приобретённое в рамках проекта.
Проведён анализ территории Белгородской обл. как пилотной площадки для проведения исследования. Проведены имитационные эксперименты по оценке производительности конкретных сельскохозяйственных территорий. Выработаны сценарии по их адаптационному зонированию в целях увеличения их продуктивности, при этом прогнозная урожайность приоритетных сельхозкультур увеличивается на 20% без увеличения объёмов удобрений.
Разработанный прототип системы, комплекс методов, моделей, алгоритмов и их программная реализация могут быть эффективно использованы региональными органами управления и специализированными организациями, в том числе сельскохозяйственными и экологическими, для формирования научно обоснованных адаптационных сценариев по зонированию территорий с учётом динамики природных, климатических техногенного воздействий.
Также предложенный подход к построению и актуализации систем поддержки принятия решений, наделённых специализированными интеллектуальными функциями, обеспечивающими адаптивность принимаемых решений, может быть использован научно-педагогическими работниками, аспирантами и студентами, занимающимися научной деятельностью, при изучении, разработке и исследовании конкретных систем подобного класса в широком спектре их применения.
Результаты исследования в целом являются как развитием теории построения автоматизированных систем управления, наделённых специализированными функциями адаптивного управления, так и развитием подходов к проведению междисциплинарных исследований, в которых на основе обоснованного интегрированного использования цифровых технологий обеспечивается возможность решения проблемных противоречий предметной области.
Предлагаемые методы построения гибридных ситуационных моделей на основе применения возможностей одновременно нескольких цифровых технологий также могут быть использованы учёными при построении аналогичных моделей при решении междисциплинарных задач с обеспечением возможности получения новых знаний в различных предметных областях.
Публикации
1.
Гончаров Д.В., Иващук О.А., Калюжная Е.В.
Development of a Mobile Robotic Complex for Automated Monitoring and Harvesting of Agricultural Crops
2024 International Russian Automation Conference (RusAutoCon), 2024 International Russian Automation Conference (RusAutoCon) (год публикации - 2024)
10.1109/RusAutoCon61949.2024.10694281
2.
Гончаров Д.В., Федоров В.И., Иващук О.О.
Methods, Models and Hardware-Software Complex of Distributed Monitoring Based on Iot and Blockchain Technology
2024 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon, 2024 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) (год публикации - 2024)
10.1109/SmartIndustryCon61328.2024.10515371
3.
Иващук О.А., Атымтаева Л.Б., Жигалов А.А., Яагалиева Б.Е., Федоров В.И.
Neural network methods for the detection of farm animals in dense dynamic groups on images
Applied Mathematics & Information Sciences, No. 2, 241-249 (2024) (год публикации - 2024)
10.18576/amis/180204
4.
Гончаров Д.В., Иващук О.А., Федоров В.И.
Digital Technologies for Assessing and Predicting the Impact of the Spatiotemporal Distribution of Greenhouse Gases on the Photosynthetic Activity of Crops
2024 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon), 2024 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) (год публикации - 2024)
10.1109/SmartIndustryCon61328.2024.10515907
5.
Гончаров Д.В., Иващук О.А., Федоров В.И.
Approaches to Building an Automated Control System for Plant Production in the Conditions of Greenhouse Effect Dynamics
Lecture Notes in Electrical Engineering, volume 1130, pp 3–14 (год публикации - 2024)
10.1007/978-3-031-51127-1_1
Возможность практического использования результатов
Предлагаемый класс систем должен рассматриваться как компонент общей региональной киберфизической системы управления территориями, обеспечивающий возможность формирования и оценки адаптационных сценариев управления ими на принципах эколого-экономической безопасности.
Формируемые в результате адаптационные сценарии будут способствовать повышению экологической и продовольственной безопасности государства за счёт повышения урожайности сельскохозяйственных культур и оптимизации техногенного и природного влияния парниковых газов с соблюдением необходимого эколого-экономического баланса.
Практическое использование результатов проекта заключается в возможностях реализации разработанного прототипа системы, созданных моделей, алгоритмов и программного обеспечения для:
- автоматизированного адаптационного зонирования сельскохозяйственных территорий регионов страны;
- проведения имитационных экспериментов по рассеиванию и накоплению парниковых газов и вредных примесей на исследуемой территории;
- оперативного анализа техногенного воздействия на основе работы с интерактивными картами выбросов в зависимости от вида экономической деятельности;
- визуализированной оценке роста и развития сельскохозяйственных культур относительно разных этапов произрастания в сложившихся и прогнозируемых условиях.
Для конкретных территорий Белгородской обл. были проведены натурные и имитационные эксперименты, получены конкретные практические рекомендации по их адаптационному зонированию для увеличения продуктивности.
Использование и развитие предложенных методов, моделей и алгоритмов даст синергетический положительный эффект как в области развития информационных технологий, построения и организации функционирования сложных интеллектуальных систем поддержки принятия решений, так и в областях рационального природопользования, сельского хозяйства и экологической безопасности, а в долгосрочной перспективе – в совокупности смежных отраслей, с возможностью получения и применения новых знаний.
Новые полученные результаты неотъемлемо связаны как с развитием методов и средств построения современных киберфизических систем, так и с обеспечением экологической и продовольственной безопасности РФ и, в частности, Белгородской области, и могут быть масштабированы на межгосударственном уровне.
Внедрение технологий и систем исследуемого класса способствует появлению новых перспективных профессий и увеличению рабочих мест.