Россия
В статье показаны различные аспекты повышения эффективности производства продукции подотрасли растениеводства на основе внедрения технологий точного земледелия. Представлена экономическая модель определения потенциала внедрения точных технологий, включающая анализ переменных факторов производства и определение предельного продукта труда в растениеводстве с учетом посевных площадей, урожайности, переменных и постоянных издержек, уровня внесения удобрений, средств защиты растений, прибыли и других факторов. Выявлена значительная региональная дифференциация в уровне использования технологий точного земледелия. Определены ключевые факторы, определяющие региональную дифференциацию в размере площадей, на которых используются элементы точного земледелия, и уровне использования средств цифровизации в агропроизводстве. На примере Саратовской области доказана экономическая эффективность внедрения системы точного земледелия в разрезе её важнейших составляющих: систем параллельного вождения, дифференцированного посева, дифференцированного внесения удобрений, логистики уборки урожая. Выработаны направления совершенствования системы государственного управления растениеводством с использованием технологий точного земледелия на базе геоинформационной системы региона, включающей натуральные и стоимостные показатели производства растениеводческой продукции, распределенные по географическим координатам и агрегированные с базами данных товаропроизводителей и кадастровым учетом земель.
сельское хозяйство, точное земледелие, экономическая эффективность, управление, посевная площадь, растениеводство, региональная дифференциация
1. Воротников И.Л., Нейфельд В.В. Эффективность применения цифровых технологий в управлении земельными ресурсами муниципальными образованиями Саратовской области // Аграрный научный журнал. 2018. № 6. С. 76-81.
2. Precision Farming Facts, Statistics and Use Cases. URL: https://www.motus.com/precision-farming/ (дата обращения: 12.01.2021 г.).
3. Ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство»: официальное издание. М. : ФГБНУ «Росинформагротех», 2019. 48 с.
4. Jani K., Chaudhuri M., Patel H., Shah M. Machine learning in films: an approach towards automation in film censoring J. Data. Inf. Manag., 2019 (2019),https://doi.org/10.1007/s42488-019-00016-9
5. Tanha T., Dhara S., Nivedita P., Hiteshri Y., Manan S. Implementation of artificial intelligence in agriculture for optimisation of irrigation and application of pesticides and herbicides // Artificial Intelligence in Agriculture, Volume 4, 2020, Pages 58-73. https://doi.org/10.1016/j.aiia.2020.04.002.
6. Bogdanov A.V., Zaripova, I.F., Voloshina, A.D., Strobykina, A.S., Kulik, N.V., Bukharov, S.V., Voronina, Ju.K., Khamatgalimov, A.R., and Mironov, V.F. Synthesis and antimicrobial activity evaluation of some novel water-soluble isatin-3-acylhydrazones // Monatsh. Chem., 2018, vol. 49, p. 111-117. doi 1https://doi.org/10.1007/s00706-017-2049-y
7. Shahzadi R., Tausif M., Ferzund J., Suryani M. Internet of things based expert system for smart agriculture Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., 7(9) (2016), pp. 341-350
8. Doherty P., Rudol P. A Advances in Artificial Intelligence // Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4830, Springer, Berlin, Heidelberg (2007), pp. 1-13,https://doi.org/10.1007/978-3-540-76928-6_1
9. Bhaskaranand M., Gibson J. Low-complexity video encoding for UAV reconnaissance and surveillance Proc. IEEE Military Communications Conference (MILCOM) (2011), pp. 1633-1638
10. Bucci G., Bentivoglio D., Belletti M., Finco A. Measuring a farm's profitability after adopting precision agriculture technologies: A case study from Italy. ACTA IMEKO. 2020. №9. pp.65 74.
11. Godwin R., Richards T.E., Wood G.A., Welsh J.P., Knight S.M. (2003). An Economic Analysis of the Potential for Precision Farming in UK Cereal Production. Biosystems Engineering. 84. 533-545.https://doi.org/10.1016/S1537-5110(02)00282-9.
12. Ukolova N.V., Vasilieva E.V., Monakhov S.V., Shikhanova J.A., Korostelev V.G. Мodels and mechanism of technology transfer under conditions of digitalization of agricultural economy: theory and methodology // Revista Inclusiones. 2020. Vol. 7. № S4-1. pp. 436-446.
13. Vorotnikov I.L., Ukolova N.V., Monakhov S.V., Shikhanova Yu.A., Neifeld V.V. Economic aspects of the development of the "Digital agriculture" system // Scientific Papers. Series: Management, Economic Engineering and Rural Development. 2020. Vol. 20. №1. pp. 633-638.
14. Посевные площади сельскохозяйственных культур. ЕМИСС Государственная статистика [Электронный ресурс] // URL: https://fedstat.ru/indicator/31328 (дата обращения: 17.01.2020 г.).
15. Точное земледелие: состояние и перспективы / Е. В. Труфляк, Н. Ю. Курченко, А. С. Креймер. Краснодар: КубГАУ, 2018. 27 с.
16. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 26 января 2017 года N 104-р (Об утверждении перечня субъектов Российской Федерации, территории которых относятся к неблагоприятным для производства сельскохозяйственной продукции территориям) (с изменениями на 26 декабря 2017 года) [Электронный ресурс] // URL: http://docs.cntd.ru/document/456038774 (дата обращения 06.01.2020 г.)
