По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 636.085.5+519.681.3

Формирование кормовой базы сельскохозяйственного предприятия с использованием цифровых технологий

Новиков Н. Н. канд. с.-х. наук, доцент, Институт технического обеспечения сельского хозяйства — филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ» Россия, г. Рязань, e-mail: Novikov-NN.vnims@yandex.ru
Благов Д. А. канд. биол. наук, Институт технического обеспечения сельского хозяйства — филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ» Россия, г. Рязань, e-mail: aspirantyra2013@gmail.com
Никитин В. С. ст. специалист, Институт технического обеспечения сельского хозяйства — филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ» Россия, г. Рязань
Митрофанов С. В. канд. с.-х. наук, Институт технического обеспечения сельского хозяйства — филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ» Россия, г. Рязань, e-mail: f-mitrofanoff 2015@yandex.ru
Панферов Н. С. канд. техн. наук, Институт технического обеспечения сельского хозяйства — филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ» Россия, г. Рязань, e -mail: nikolaj-panfyorov@yandex.ru

В данной работе рассматриваются вопросы планирования кормовой базы сельскохозяйственного предприятия с учетом продуктивности животноводческого сектора. Разработанная программа представляет собой единую взаимосвязанную систему с двумя блоками задач: по животноводству и растениеводству. Такая связь позволяет делать многовариантные расчеты, обеспечивающие наиболее рациональное использование посевных площадей и материальных ресурсов на основе комплексного подхода к проектированию кормовой базы с учетом природных, организационно-экономических и технологических факторов. На примере конкретного хозяйства Рязанской области, специализирующегося на производстве молочной и растениеводческой продукции, был произведен расчет по планированию выхода животноводческой продукции с учетом необходимых земельных ресурсов для обеспечения животных кормами высокого качества. Исходя из годовой структуры рациона с учетом летнего и зимнестойлового содержания, была определена потребность в посевных площадях для выращиваемых хозяйством кормовых культур, которая составила 582 га. Плановая продуктивность молочного скота равнялась 5000 кг за лактацию. На последующих этапах была определена потребность в органических, минеральных, известковых и микроудобрениях, обеспечивающих необходимый уровень урожайности кормовых культур при условии бездефицитного баланса гумуса почвы. Исходя из предложенной структуры годового рациона и расчетной доли многолетних трав (53,44 %) в целом по севообороту была получена положительная динамика гумуса почв. Включение в севооборот многолетних трав позволит хозяйству обеспечить плановое производство животноводческой продукции с поддержанием бездефицитного баланса гумуса почв. По обеспеченности азотом с учетом выращиваемых культур необходимо дополнительное внесение аммиачной селитры в количестве 839,7 ц. Кроме этого, проведены расчеты по потребности в известковых удобрениях, которые показали, что на указанную площадь необходимо внесение доломитовой муки 2219,8 т. Также рассчитаны дозы микроудобрений, необходимые для получения планируемой урожайности возделываемых культур. Использование разработанного программного продукта позволило определить потребность в удобрениях борсодержащих 1,08 ц, марганцовистых 3,38 и медьсодержащих 0,46 ц.

Литература:

1. Программный комплекс для проведения расчетов по заготовлению сочных кормов / Д. А. Благов, Н. Н. Новиков, С. В. Митрофанов, Н. С. Панферов // Вестник Рязанского государственного агротехнологического университета им. П. А. Костычева. — 2019. — № 2 (42). — С. 5–11.

2. Кормопроизводство / Н. А. Кузьмин, Н. Н. Новиков, Е. М. Ивкина, В. Н. Кузьмин. — М.: КолосС, 2004. — 280 с.

3. Математические модели по рациональному формированию систем удобрения / С. В. Митрофанов, Д. А. Благов, Н. Н. Новиков и др. // Международный научный сельскохозяйственный журнал. — 2019. — № 2. — С. 36–43.

4. Никитин В. С. Методика расчета доз известковых удобрений / В. С. Никитин, Д. А. Благов, В. Б. Любченко // Техника и оборудование для села. — 2018. — № 9. — С. 40 — 42.

5. Никитин В. С. Математическая модель почвенного питания сельскохозяйственных культур Нечерноземной зоны Центрального региона Российской Федерации / В. С. Никитин // Проблемы механизации агрохимического обеспечения сельского хозяйства: сб. науч. тр. — Рязань: Изд-во ГНУ ВНИМС Россельхозакадемии, 2013. — С. 121–125.

6. Романенко Г. А. Удобрения. Значение, эффективность применения: справ. пособие / Г. А. Романенко, А. И. Тютюников, В. Г. Сычев. — М.: ЦИНАО, 1998. — 376 с.

7. Deepthi M. B. Application of Expert Sys tems for Agricultural Crop Disease Diagnoses — A Review / M. B. Deepthi, D. K. Sreekantha // Proceedings of the 2017 inter national conference on inventive commu ni cation and computational technologies (ICICCT). — 2017. — P. 222–229.

8. Hernandez-Hernandez J. L. A soft ware for automatic classifi cation of plants and soil (CAPS) / J. L. Hernandez-Hernandez, G. Garcia-Mateos, J. M. Gonzalez Esquiva // VIII Сongresoiberico de agroingenierialibro de actas: retos de la nueva agricultura mediterranea, 2016. — Pр. 1009 –1020.

9. Herbert D. B. Cutting reduces variation in biomass production of forage crops and allows lowperformers to catch up: A case study of Trifoliumpratense L. (red clover) / D. B. Herbert, K. Ekschmitt, V. Wissemann // Plant biology. — 2018. — No. 3. — P. 465–473.

10. Khaembah E. N. Development f a fodder beet potential yield model in the next generation APSIM / E. N. Khaembah, H. E. Brown, R. Zyskowski // Agricultural systems. — 2017. — No. 158. — P. 23–38.

Современное сельскохозяйственное производство представляет собой взаимосвязанную экосистему, в которой существует симбиоз двух отраслей — растениеводства и животноводства. Выращенные культуры идут на корм животным, а те, в свою очередь, дают необходимую продукцию человеку (молоко, мясо, яйца, шерсть, биоматериал и т. д.) и важные почвоорганические удобрения (навоз, помет). С повышением продуктивности сельскохозяйственных животных растет и их потребность в качественных кормах [1, 10]. В этой связи обеспечение отрасли животноводства хозяйств первоклассными кормами является одним из основных факторов высокой продуктивности животных [2, 8, 9]. Для решения данной задачи была разработана программа «Информационная технология проектирования кормовой базы», позволяющая обеспечить взаимосвязь отраслей животноводства и растениеводства с адаптацией к конкретным условиям хозяйства и использованием новейших достижений аграрной науки и практики при планировании кормовой базы.

Научная новизна предлагаемой информационной технологии состоит в том, что она позволяет производить многовариантные расчеты и находить оптимальный вариант по плановому производству сельскохозяйственной продукции с учетом конкретных условий хозяйства.

Разработанная программа «Информационная технология проектирования кормовой базы» включает два взаимоувязанных блока, которые включают в себя решение ряда задач (рис. 1).

Первый блок программы позволяет проводить следующие расчеты: планирование объема производства животноводческой продукции, определение структуры годового рациона, выбор кормовых культур, расчет объема кормов и посевных площадей кормовых культур.

Второй блок программного комплекса решает задачи по формированию севооборота, системы удобрения с учетом данных первого блока. Расчеты по формированию системы удобрения включают в себя показатели потребности в органических, минеральных, известковых и микроудобрениях. Кроме этого, для удобства пользователя во втором блоке реализована база данных «Удобрения», из которой можно выбирать необходимые удобрения.

Для Цитирования:
Новиков Н. Н., Благов Д. А., Никитин В. С., Митрофанов С. В., Панферов Н. С., Формирование кормовой базы сельскохозяйственного предприятия с использованием цифровых технологий. Главный агроном. 2022;8.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: