В статье рассмотрены проблемы численной многопараметрической оценки плодородия почв с учетом природно-климатических, почвенных, экологических и других факторов. Обосновано построение интегрального показателя уровня плодородия сельскохозяйственных земель на основе нечетко множественного подхода и представлены основные этапы нечеткого вывода с использованием алгоритма Мамдани (Mamdani) и графического интерфейса интерактивного моделирования. Представлена численная зависимость обобщенного показателя продуктивности сельскохозяйственных земель от величины урожайности зерновых культур, построенная при величине коэффициента биоклиматической продуктивности, нелинейность которой определяется продукционными правилами системы нечеткого вывода. Построенная модель позволяет получать оценки обобщенного показателя продуктивности сельскохозяйственных земель по вводимым значениям урожайности и биоклиматического коэффициента.
The article considers the problems of numerical evaluation of multiparameter soil taking into account climatic, soil, environmental and other factors. Justified building a cumulative indicator of fertility of agricultural land based on fuzzy multiple approach and shows the basic steps of fuzzy inference algorithm Mamdani (Mamdani) and graphical user interface for interactive simulations. Represented by numeric indicator of generalized dependence of productivity of agricultural land from crop values, built when the largest bio-climatic factor productivity, non-linearity that defines the productional rules systems of fuzzy output. Constructed model allows getting generalized evaluation indicator of productivity of agricultural land by entered values yield and bioclimatic coefficient.
1. Глущенко С.А., Долженко А.И. Система поддержки принятия решения нечеткого моделирования рисков информационной безопасности организации // Информационные технологии. – 2015. – № 1. – С. 68–74.
2. Мелихова Е.В. Математическое моделирование и оптимизация режима орошения корнеплодов на светло-каштановых почвах Волгоградской области // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2009. № 1. С. 126–132.
3. Рогачёв А.Ф. Методические подходы к моделированию эколого-экономической безопасности // Экономика и предпринимательство. 2013. № 12-4 (41-4). С. 107–109.
4. Рогачёв А.Ф. Оценивание эколого-экономической безопасности промышленных предприятий методами нечеткой логики / А.Ф. Рогачёв, А.А. Шевченко, В.А. Кузьмин // Труды СПИИРАН. 2013. № 7 (30). С. 77–87.
5. Рогачёв А.Ф., Федорова Я.В. Нечеткое моделирование эколого-экономических систем // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 5. С. 317.
6. Сажин А.Н., Кулик К.Н., Васильев Ю.И. Погода и климат Волгоградской области. – Волгоград: ВНИАЛМИ, 2010. – 306 с.
7. Шубнов М.Г. Информационные технологии нейросетевого моделирования урожайности в условиях рискованного земледелия / М.Г. Шубнов, А.Ф. Рогачёв // Вестник Университета (Государственный университет управления). 2013. № 21. С. 193–197.
8. Modeling Ecological Security of a State / Natalia Skiter, Aleksey F. Rogachev, Tamara I. Mazaeva // Mediterian Journal of Social Science. Vol. 6 No. 3 S. 6 June 2015. P. 192–195.
9. Rogachev A. Economic and Mathematical Modeling of Food Security Level in View of Import Substitution // Asian Social Science Vol. 11, No. 20, 2015. P. 178–184.