БИОЛОГО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАБОЛЕВАНИЯ РАСТЕНИЙ

Ключевые слова: математическое, компьютерное, моделирование, модель, растение, культура, сельскохозяйственная, развитие, болезнь, заболевание, прогноз, урожай, задача, Стефана, эмпирическая, вредитель

Аннотация

Построение работающих моделей АПК, например, прогноза урожая сельскохозяйственной культуры зависит от многих взаимодействующих и взаимосвязанных факторов. Как правило, плохо формализуемых, плохо структурируемых. При большом разнообразии разнородных данных [1]. Согласно системному анализу такие системы относятся к открытым системам. Для получения заданного (максимально возможного, экологически рационального) урожая, наряду с выработкой оптимальных управляющих воздействий, необходимо достаточно точно прогнозировать наличие и время появления сельскохозяйственных вредителей, чтобы на такой основе выработать соответствующие рекомендации для предотвращения потери урожая.Задача формализации формирования урожая относится к классу задач, трудно поддающихся релевантному математическому описанию [2-4]. Известно, что процесс формирования урожая протекает в течение вегетационного периода и взаимодействует с факторами в системе «почва–растение–атмосфера». При моделировании урожая культуры процесс роста рассматривается как динамический и сложный процесс. Рост и развитие сельхозкультуры происходит по фазам. Каждая последующая фаза зависит от предыдущей и условий внешней среды (эффективных температур и влажности воздуха, температур поверхности и на глубине почвы и др.), а также от агромелиоративных приемов, складывающейся ситуации на полях [5]. При накоплении и анализе материалов для выстраивания стратегии исследования и интегрирования моделей, достаточно применять простые и гибкие формальные структуры, описания, гипотезы.Заболевания растений могут вызываться разными возбудителями: грибами, вирусами, бактериями, неблагоприятными условиями среды. К распространенным заболеваниям относится возникновение гнили и новообразования на корнеплодах. Гниль вызывают грибы, бактерии, образование опухолей туберкулезного и ракового характера – одно из проявлений бактериоза растения. Особенность заболевания растения – наличие патологического процесса, сопровождаемого изменениями в области обмена веществ и физиолого-биохимических процессов. Важно моделирование заболеваний культур и для производства зерна – традиционно ключевой сельскохозяйственной задачи России. Остра проблема снижения потерь от болезней для зерновых (в 1994-2008 гг. зерновые потери от фитопатогенов – не менее 230 млн. т.).Выявляются повсеместно малоизвестные болезни, например, белосоломенная гниль пшеницы (Gibellinacerealis), ее желтой пятнистости, пиренофороза (Pyrenophoratritici-repentis). Расширяется постепенно ареал теплолюбивых грибков фитопатогенных, изменилось фитосанитарное состояние систем «растение-хозяин», недостаточно эффективны защитные мероприятия при изменении климата.Моделирование требует соответствующей технологической и информационной поддержки. С помощью ГИС-технологий можно осуществлять прогнозирование (моделирование) территории распространения (развития) заболевания культур, особенно, озимой пшеницы, картофеля.В работе рассматриваются три различные модели систем типа «вредитель – растение», обобщенная модель и алгоритмы (программы) моделирования по ним. Проведены численные эксперименты.

Литература

. Агроэкологический атлас РФ и сопредельных стран: экономически значимые растения, вредители, болезни и сорные растения, http://www.agroatlas.ru (доступ 09.06.2016).

. Вольтерра В. Математическая теория борьбы за существование.М.: Наука,1976.

. Франс Д., Торнли Д. Математические модели в сельском хозяйстве.М.: Мир,1987.

. Методы математической биологии.Под ред. А.Б.Котовой.-Киев,1982.

. Zudema G, Borm G, Alcamo J. Simulating Changes in Global Land Cover as Affected by Economic a Climatic Factors./Water, Air and Soil pollution,1994,v.76, N1-2.-pp.163-198.

. Рубинштейн Л.И. Проблема Стефана.–Рига:Звайгзне,1967.

. Панфилов А.Э. Общая и сельскохозяйственная фитопатология.Под ред. Ю.С. Ларионова.–Челябинск,ЧГАУ,2000.–142 с.

. Баздырев Г.И., Третьяков Н.Н., Белошапкина О.О. Интегрированная защита растений от вредных организмов. Учебное пособие.-М.:ИНФРА-М, 2014.-302 с.

. Глинушкин А.П, Самотаев А.А, Белошапкина О.О.Прогностические математические модели зависимости продуктивности пшеницы от пораженности болезнями/Вестник ОрелГАУ,2015,№2(53).

. Шапиро И. Д., Вилкова Н. А., Новожилов К. В. И др. – В кн.: Вопросы экологической физиологии насекомых и проблем защиты растений.-Л.:Наука,1979.

. Хакимьянова А.Т. Болезни листьев и корнеплодов сахарной свеклы. Novinfo.ru, Сельскохозяйственные науки, №44-2 (22.04.2016), http://novainfo.ru/article/5433 (доступ 11.06.2016).

. Гельдиев С.А., Зияходжаев М.З., Рахимов Н.Х. Моделирование процессов прогнозирования урожая и управления им.–РАСУ,1978,вып.15.

. Ивахненко А.Г, Зайченко Ю.П, Димитров В.Д. Принятие решений на основе самоорганизации.–М.:Сов.Радио.-1976.

. Яхяев Х.К. Алгоритм и программа метода группового учета аргументов, основанный на принципе самоорганизации.–Алгоритмы, вып.34,1978.

. Алимгафаров Р.Р.Влияние сортовых особенностей на технологические качества корнеплодов сахарной свеклы в условиях южной лесостепи Республики Башкортостан/Вестник Башкирского ГАУ.–2011,№3.–с.5-12.

. Динамические модели в биологии. Кафедра биофизики МГУ, http://www.dmb.biophys.msu.ru/registry?article=99

. Солошенко Р.В. Разработка концептуальной модели эффективного функционирования свеклосахарного комплекса АПК российской федерации на основе системно-синергетического подхода/Вестник Курской ГСА,вып.7,2012.

. Ризниченко Г.Ю, Рубин А.Б. Математические модели биологических продукционных процессов.-М:МГУ,1988.

. Левитин М.М.Защита растений от болезней при глобальном потеплении/Защита и карантин растений-2012,№8,с.16-17.

. Серапионов Д.А, Фролов А.Н. Эффективность природной популяции трихограммы против кукурузного мотылька/Защита и карантин растений,2008,№2,с.63-64.

. Сергеев Г.Е, Серапионов Д.А, Фролов А.Н. Методы итерационной линеаризации и корреляционной оптимизации в моделировании динамики численности насекомых/Информационные системы диагностики, мониторинга, прогноза важнейших сорных растений, вредителей и болезней сельхозкультур:Матер. межд. конф.(СПб–Пушкин, май),2008,с.90-92.

. Васильев С.В, Поляков И.Я, Сергеев Т.Е.Теория и методы использования математического моделирования и ЭВМ в защите растений./Труды ВИЗР,1973,39,с.61.

. Бойко А.П. // ПОДХОДЫ К ОБОСНОВАНИЮ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ПРИ РАЗВИТИИ ЭПИФИТОТИИ НА ПОСЕВАХ ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЫ // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2016. № 118. С. 1576-1586.

. Колубако А.В., Бадалян О.А., Николайчик Е.А. // ИСПОЛЬЗОВАНИЕ SOLANUM BULBOCASTANUM ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ МЕЖДУ ПАТОГЕНОМ PECTOBACTERIUM CAROTOVORUM И РАСТЕНИЕМ-ХОЗЯИНОМ // Весці Нацыянальнай акадэміі навук Беларусі. Серыя біялагічных навук. 2016. № 2. С. 95-100.

. Sokolova, T. (2017). SYSTEM ANALYSIS OF ECOLOGICAL-ECONOMIC AND INFORMATION HIERARCHICAL STRUCTURES. Internet Science, 0 (5). Retrieved from https://internetnauka.ru/index.php/journal/article/view/158

Опубликован
2017-05-21
Раздел
Моделирование и инфокоммуникационные технологии