Мониторинг и моделирование

Агрометеорологический мониторинг
и моделирование продукционного
процесса.
(измерительно-моделирующий
комплекс прогнозирования
продукционного процесса с.-х.
посевов)
А.Г.Топаж, Е.В. Тулин
Агрофизический НИИ
Ратмир Александрович Полуэктов
Модели «погода-урожай»
• Агрометеорологические прогнозы
продуктивность = f (интегральные показатели
метеорологического режима за вегетационный
период)
• Динамические модели
Xk+1 = L ( Xk , Uk , Wk , P )
Вектор
динамических
переменных
модели
Логика
динамической
модели
Вектор
управляющих
воздействий
продуктивность = f (XN )
Вектор
статических
параметров
Вектор внешних
неконтролируемых
воздействий (погода)
Динамическая модель продуктивности
агроэкосистемы – интеллектуальное ядро
измерительно- моделирующего комплекса
Погода
Агротехника
Выход модели
Модель
динамики
агроэкосистемы
Грунтовые воды
Агротехника –обработки почвы, сев, удобрения орошение
Погода – суточные метеоданные
Грунтовые воды – глубина залегания
Выход модели – оценки и прогнозы: динамики:
почвенных влагозапасов, органического и минерального азота в почве,
листового индекса, темпов развития, биомассы органов растения,
урожая
Модель
позволяет в компьютерном эксперименте осуществлять:
• 1. Расчет составляющих продукционного процесса растений
с момента сева до уборки.
• 2. Расчет динамики почвенной влаги с оценкой реальных
значений транспирации и физического испарения.
• 3. Расчет трансформации и миграции соединений азота в
почве и в растении.
• 4. Расчет (прогноз) оптимальных норм и сроков орошения.
• 5. Прогноз сроков наступления фенофаз
• 6. Динамический прогноз урожая (качество прогноза
гарантировано с момента цветения).
• 7. Анализ эффективности режима минерального питания
растений.
• 8. Прогноз влияния дрейфа глобального климата на
продуктивность с.-х. культур.
Структура модели
PAR, Ta
Ep
Развитие
Радиация и
фотосинтез
Урожай
I
Es Pr
II
III
Влагоперенос в почве
Nf
Орошение
Почвенный азот
Nlow
Удобрения
У правления
Уровни продукт вности
Рост
Интерфейс модели
Выбор варианта
Расчет
Анализ
результата
Примеры использования
Динамика влагозапаса в почве (0-100 см) под посевом
картофеля, Меньково, 2000 год
а
Влагозапас, см (1); осадки, мм (2)
35
1
30
25
20
2
15
10
5
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
Примеры использования
Динамика соединений азота в почве
в слое почвы 0-100 см, Меньково, ячмень, 2010 год, N45
100
90
Соединения азота, кг/га
80
3
1
70
1- минеральный азот,
2 - аммонийный азот,
3 - поглощение азота корнями,
4 - денитрификация,
5 - вымывание нитратов
60
50
2
40
4
5
30
20
10
0
0
10
20
30
40
50
60
70
Дни с даты сева
80
90 100 110
Примеры использования
Динамика накопления биомассы органами картофеля,
Меньково, 2000 г.
Примеры использования
Расчетные и фактические урожаи ячменя
(Меньковский филиал АФИ, 1983-2012 гг.)
40
Расчетный урожай, ц/га
35
30
25
20
15
10
5
0
0
5
10
15
20
25
30
Фактический урожай, ц/га
35
40
Эксперимента
Примеры использования
150
Фактические и расчетные сроки
наступления фенофаз,
100
100
150
200
250
Саратов 1972-1987 (а), Меньково
1983-2011
(б)
аа
б
Экспериментальные даты, сут
250
260
220
200
180
150
140
100
100
150
200
б
260
100
100
250
140
180
220
Расчетные даты, сут.
260
Верификация модели
• 1. Ленинградская область:
агрометеостанции – Белогорка, Волосово, Волхов, Сосново,
Николаевское, Тихвин; культуры – яровой ячмень, яровая
пшеница, озимая рожь, овес, картофель, многолетние травы, 56 лет вегетации.
• 2. Саратовская область – яровая пшеница, 12 лет вегетации.
• 3. Краснодарский край – озимая пшеница, кукуруза, 6 лет
вегетации.
• 4. Алтайский край – люцерна, 5 лет вегетации, яровая
пшеница 20 лет вегетации.
• 5. Шекинский р-н Азербайджана – озимая пшеница, 6 лет
вегетации.
• 6. Мюнхеберг, Германия – озимая пшеница, яровой ячмень,
сахарная свекла, 3 года вегетации.
• 7. Бадлаухштадт, Германия - озимая пшеница, яровой ячмень,
сахарная свекла, 6 лет вегетации.
• 8. Советский р-н Калининградской обл. – озимая пшеница,
многолетние травы – 5 лет вегетации.
Оперативное сопровождение и
мониторинг посевов в ходе сезона
вегетации
Для перехода от модельных расчетов в
режиме «посмертного учета» к
возможности оперативного прогноза и
сопровождения необходимо:
• Получать текущие метеорологические
данные в режиме on-line
• Прогнозировать развитие внешних условий
в будущем
Стационарная агрометеорологическая
автоматическая станция (АМС)
• Автономность
• Модульность
• Масштабируемость
• Надежность
• Переносимость
• Удаленное управление
• Низкое
энергопотребление
4 Датчик количества осадков
12 Датчик росы
10 Датчик влажности почвы 6
9 Датчик влажности почвы 5
8 Датчик влажности почвы 4
7 Датчик влажности почвы 3
6 Датчик влажности почвы 2
5 Датчик влажности почвы 1
3 Датчик температуры поверхности почвы 2
2 Датчик температуры поверхности почвы 1
11 Датчик температуры профиля почвы
6 Датчик ФАР
3 Анемометр М-92
1 Датчик балансомера
2 Датчик тепломера *2
11 Датчик температуры и влажности воздуха 4
10 Датчик температуры и влажности воздуха 3
5 Датчик температуры и влажности воздуха 2
4 Датчик температуры и влажности воздуха 1
9 Датчик электропсихрометра 2
8 Датчик электропсихрометра 1
Блок схема АМС
МИППИ
Кабель
МИППИ
-МУСИ
Модуль удаленного сбора информации (МУСИ) LHP-02 №
Модуль удаленного сбора информации (МУСИ) LHP-02 №
01 7
08 1
Кабель –
разветвитель
на два МУСИ
Кабель –
удлинитель
МИППИМУСИ
ТП20мА
20В
RS232
RS232
ПЭВМ
Автоматическая метеостаниция (АМС) –
поставщик метеоинформации для модели
АМС
Почтовый сервер
(mail.ru, yandex.ru…)
срочные
данные
Радиомодем
Импорт и
обработка
данных
суточные данные
Модель
входные
данные
Оперативная
База Данных
(MS EXCEL)
Формирование
варианта расчета
Программный комплекс AGROTOOL
Стационарная
База Данных
(MS ACCESS)
Характеристики, измеряемые на АМС
Пороговые значения
№
Наименование
параметра
Примеры
значения
Описание параметра
Нижнее
Верхнее
1
бал
210,3
бал - Радиационный баланс (Вт/м2)
приходящей и отраженной радиации
-300
700
2
тепл_1_5
тепл_2_20
27,8
24,2
Тепловой поток в почву на глубине 5 или 20
см. (Вт/м2)
-100
300
3
ФАР
158,4
ФАР (Вт/м2)
0
300
4
темп_пси1
17,8
Температура сухого термометра (С)
-5
45
5
темп_пси2
17,7
Температура влажного термометра (С)
-5
45
6
темп_пов2
темп_пр_5-100
18,6
18,4
Температуры поверхности и
глубине 5, 10, 20, 50 см и
1 м почвенного профиля (С)
-10
50
7
темп_hih_1-4,
18,3
температуры
воздуха,
измеряемые
датчиками 1,2,3,4 фирмы Honeywell (С)
-10
45
8
влажн_hih_1-4
46,3
относительная влажность, измеряемая
датчиками 1,2,3,4 фирмы Honeywell (%)
20
100
влажн_1
влажн_2
45,1
49,1
значения относительной влажности,
измеренные психометрическим методом
20
100
10
роса
28,9
показатель уровня увлажнения поверхности
(кГц): 0-сухо; 50-полное увлажнение.
0
50
11
инт_ос
1,2
интегральные осадки (мм)
0
15
12
ветер
3,1
скорость ветра на высоте 1,5 метра (м/с)
0
40
9
на
Интерфейс доступа к данным АМС
Поверка данных АМС
Температура воздуха
30
Белогорская МС
АМП
°
С
25
20
у
т
а
р
п
м
е
Т
15
10
5
7/7/2012
8/7/2012
9/7/2012
10/7/2012
11/7/2012
12/7/2012
13/7/2012
14/7/2012
15/7/2012
Оперативное сопровождение и
мониторинг посевов в ходе сезона
вегетации
Для перехода от модельных расчетов в
режиме «посмертного учета» к
возможности оперативного прогноза и
сопровождения необходимо:
• Получать текущие метеорологические
данные в режиме on-line
• Прогнозировать развитие внешних условий
в будущем
Генератор суточных погодных метеоданных
Параметры
вариация
Реальные
погодные
данные
Параметры
идентификация
Генератор
погоды
Синтетические
погодные
данные
генерация
Модель
характеристика
Оперативное сопровождение полевого опыта
Оперативные
данные АМС
«Старые»
данные
дата прошлого расчета
Прогнозные
сценарии
генератора
текущая дата
Время
Идентификация параметров и генерация
«синтетической» погоды
Реализация генератора в системе поливариантного
расчета
Проект Agrotool
База данных
полевого опыта
SIAM v2 (SDB)
Selector
Адаптер
Agrotool
Идентификация
параметров
генератора
погоды
Локальный
Интерфейс
ODB
(MS Excel)
Система
Поливариантного
Расчета v.2
Генератор
погоды
Модель
продукционного
процесса
Agrotool v.4
Результаты
Интерфейс
единичного
расчета
Исходные
данные
Web-Интерфейс
Адаптер
Альтернативная
модель
Проект SIAM
Результаты
- потоки данных
- управление
Проект Register
«Чужая» модель Агроэкосистемы
Реализация генератора в системе поливариантного
расчета
Результаты использования
Погода
ГП: Белогорка, 1985, 05.07.85 (1)
ГП: Белогорка, 1985, 05.07.85 (2)
ГП: Белогорка, 1985, 05.07.85 (3)
ГП: Белогорка, 1985, 05.07.85 (4)
ГП: Белогорка, 1985, 05.07.85 (5)
ГП: Белогорка, 1985, 05.07.85 (6)
ГП: Белогорка, 1985, 05.07.85 (7)
ГП: Белогорка, 1985, 05.07.85 (8)
Урожай
Дата
(ц/га)
созревания
40.1
26 августа
39.8
24 августа
47.3
29 августа
41.5
21 августа
Дата начала
37.6
прогноза 24 августа
46.4
26 августа
42.1
24 августа
45.8
26 августа
Контакты: www.agrotool.ru
Благодарим
за внимание