Введение. В современных условиях значительную важность приобрели проблемы, связанные с экологией и изменением климата: глобальное потепление, выбросы углекислого газа, метана, истощение природных ресурсов, неправильная утилизация отходов [1, 2, 3]. Самая опасная угроза – загрязнение окружающей среды. Крупный бизнес по всему миру предпринимает попытки борьбы с последствиями интенсивного развития промышленности, транспорта и сельского хозяйства. В частности, некоторые компании озабочены объёмом выбросов парниковых газов. Это свидетельствует о том, что бизнес осознаёт необходимость принятия на себя ответственности за решение экологических проблем [4, 5, 6].

Главной целью компании ставят сокращение объёмов выбросов парниковых газов и достижение углеродной нейтральности. Углеродная нейтральность – термин, который означает, что компания сократила до нуля выбросы углекислого газа и его аналогов в процессе своей производственной деятельности или компенсировала эти выбросы за счет углеродно-отрицательных проектов [7, 8]. Для обозначения совокупности выброшенных в атмосферу парниковых газов (эквивалента углекислого газа) в продукционной системе был предложен термин «углеродный след» [9].

Необходимо рассматривать отдельно углеродный след, возникающий от прямой деятельности компании (производства, оказания услуг) и тот, на который компания оказывает косвенное влияние (бумажный документооборот, поездки сотрудников на работу на личных автомобилях и др.). Снижения косвенного влияния можно достичь, например, стимулированием сотрудников к использованию общественного транспорта, велосипедов, переходом на электронный документооборот.

Учёные и производители продукции разрабатывают конкретные шаги для достижения нулевого уровня выбросов парниковых газов или максимально возможного его уменьшения [10, 11]. Основным принципом, позволяющим уменьшить углеродный след, называют ответственное потребление, а именно экономию воды и электроэнергии, раздельный сбор бытовых и производственных отходов [12]. Одним из вариантов альтернативной энергетики считают переход на использование водорода в качестве основного источника аккумулирования, транспортировки, производства и потребления энергии. При сжигании такого топлива не происходит выброса парниковых газов, и оно пригодно для использования в самых разных сферах.

Переход к модели безвредного производства компании осуществляют путем применения цифровых систем. Существуют организации, предоставляющие услуги по цифровой трансформации с учётом требований экологии [13]. Клиентам дают разъяснения и рекомендации по внедрению и интеграции цифровых технологий, которые предотвращают загрязнение окружающей среды и определяют климатические риски. В агропромышленном комплексе ускоренными темпами модернизируют технологии с применением цифровых платформ, которые повышают уровень конкурентоспособности отрасли животноводства, обеспечивают высокую производительность при небольших затратах [14, 15, 16].

Цель исследований заключается в разработке модели цифрового управления животноводством, направленной на совершенствование производственных процессов для снижения вредного воздействия деятельности экономического субъекта на окружающую среду.

Условия, материалы и методы. В рамках исследования использованы экономические методы группировок, систематизации, классификации, а также обобщения информации специальной научной литературы.

В ходе анализа было охарактеризовано состояние отрасли животноводства. При проведении исследований использовали информационные материалы российских и зарубежных изданий по результатам цифровизации сельского хозяйства. Проведены анализ и обобщение статистических показателей Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС), Федеральной службы государственной статистики, European Statistical, United States Department of Agriculture, Statista Research Department.

Результаты и обсуждение. Животноводство – отрасль агропромышленного комплекса, которая обеспечивает государство необходимым сырьем для производства продуктов питания, лекарственных препаратов, кормов, одежды, удобрений. Мировое поголовье крупного рогатого скота за последние 5 лет увеличилось с 978,77 млн голов (в 2016 г.) до 987,75 млн голов (в 2020 г.). При этом пик приходился на 2018 г., когда его численность составляла 996,36 млн голов (рис. 1).

На 2020 г. наибольшее поголовье крупного рогатого скота было отмечено в Индии (более 305 млн голов), за которой следовали Бразилия, Китай и Соединенные Штаты. Россия (более 18 млн голов) занимает по величине этого показателя восьмое место после стран ЕС, Аргентины, Австралии (рис. 2).

Стабильное, уверенное развитие сельского хозяйства в Российской Федерации, особенно отрасли растениеводства, служит основой для эффективного животноводства [18], которое включает молочное и мясное скотоводство, свиноводство, птицеводство, а также менее распространенные коневодство, звероводство, оленеводство, кролиководство и пчеловодство. Анализ динамики поголовья сельскохозяйственных животных в Российской Федерации с 2016 г. показал, что оно сокращается по большинству категорий животных (см. табл.). Так, поголовье крупного рогатого скота в период с 2016 по 2020 г. уменьшилось на 1,74 %; овец и коз – на 12,37 %. В то же время необходимо отметить рост численности свиней на 17,9 % и лошадей – на 7,11 %. Снижение поголовья сельскохозяйственных животных можно связать с экономическими причинами: наличие кредитов, высокие затраты на энергию и горюче-смазочные материалы. Отчасти сложная финансовая ситуация обусловлена неблагоприятными природно-климатическими условиями, сложившимися в предыдущие годы.

В последние годы происходит постепенный перевод сельскохозяйственного производства на промышленную основу. Это позволяет увеличить объемы производимой продукции и ее качество, а также сохранить рабочие места и улучшить условия труда [20, 21].

Объём производства продукции сельского хозяйства в фактических ценах в Российской Федерации к 2020 г. вырос, по сравнению с 2016 г., на 27 % и достиг 6468,8 млрд руб. (рис. 3). По отрасли растениеводство величины этих показателей составили соответственно 33 % и 3612,7 млрд руб, животноводство – 18 % и 2856,1 млрд руб.

Следует отметить, что животноводство – одна из важнейших отраслей сельского хозяйства, которая служит основой продовольственной безопасности страны, обеспечивающей значительную долю потребляемой населением продукции [22]. Поэтому необходимо обеспечить условия для ускоренного развития животноводческой отрасли, решать проблемы, возникающие в процессе производства продукции в условиях неблагоприятного климата, нестабильного финансового положения, нехватки оборудования и техники.

Повысить эффективность животноводства возможно путем освоения новых и совершенствования существующих цифровых решений для управления производством. Для этого разработана модель цифрового управления животноводством, которая представляет собой совокупность определённых цифровых систем, основанных на геоинформационных технологиях (рис. 4). Она предусматривает применение цифрового оборудования на всех технологических стадиях производственного процесса в животноводстве (разведение, уход и откорм, выпуск продукции).

В предложенной модели выделены следующие цифровые системы: система воспроизводства, система идентификации животных, система микроклимата, система кормления, система ветеринарии, система отходов, система контроля продукции. Каждая цифровая система выполняет определенные функции с помощью цифрового оборудования: роботов, датчиков, чипов, видеокамер, мониторов, дронов.

С точки зрения сокращения выбросов парниковых газов выгодным является использование дронов для доставки кормов, медицинских анализов и других материалов, применяемых в животноводстве. Экологичность доставки также зависит и от типа потребляемой энергии. Предпочтителен отказ от невозобновляемой энергии (ископаемых видов топлива: нефть, каменный уголь, природный газ, торф и другие) и переход к возобновляемым источникам (гидроэнергетика, солнечная энергетика, геотермальная энергетика, ветроэнергетика, энергетика биомассы). Для работы оборудования в животноводческом комплексе возможно использование парового аккумулятора. Для транспорта, доставляющего продукцию, в качестве топлива можно использовать переработанные отходы жизнедеятельности коров (биогаз, биотопливо).

Роботизированные системы кормления, доения, взвешивания, ухода за животными более точно и эффективно выполняют работу, что уменьшает потери кормов, снижает затраты на лечение животных, увеличивает продуктивность и коэффициент осеменяемости.

Во многих хозяйствах процессы уже автоматизированы и используется оборудование, которое снабжено датчиками: системы поения, кормления; системы вентиляции; электронные весы; доильные установки; гидросмыв; ветеринарное сопровождение; система контроля продукции; утилизация отходов.

Результатом внедрения цифровых технологий в процесс кормления животных является экономия кормов и их эффективное потребление и как следствие, снижение углеродного следа за счёт уменьшения энергозатрат. Благодаря регистрации подходов к кормушке и жевательной активности происходит определение степени потребления корма.

Анализ мирового опыта цифровизации показывает значительный эффект от внедрения цифровых технологий в животноводстве. Так, применение IoT решений в процессе кормления животных позволит:

эффективно использовать корма и снизить длительность производственного цикла и как следствие уменьшить затраты на 15%;

сократить затраты ручного труда, что приведет к уменьшению затрат на 10…20 % [23].

В ходе пищеварения в желудке коров вырабатывается метан. Во избежание взрыва в помещении должна быть налажена вентиляция. Контроль за уровнем метана осуществляется посредством датчиков, которые измеряют все параметры помещений: загазованность, температуру, влажность.

Датчики мониторинга состояния животных (видеомониторинг, инфракрасные датчики) информируют о месте расположения животных, дают представление об их двигательной активности, поведении стада и отдельных особей. Датчики измерения биологического состояния животных (биодатчики, датчики внутри организма животных) используют для ранней диагностики нарушения обмена веществ у дойных коров, определения момента отёла, общей оценки физиологического состояния животных и др. Своевременное выявление заболеваний на начальных стадиях и применение лекарств позволит уменьшить затраты на 10…20 % [23].

На доильных установках монтируют датчики контроля качества молока. С их помощью определяют температуру, кислотность, жирность, плотность, проводимость и расход молока. На основании анализа молока в режиме реального времени возможно предотвращение кетозов, что влияет на репродуктивные качества коров.

На нужды сельского хозяйства расходуется около 70 % всей пресной воды [24]. Пресная вода может включать дождевые воды, собираемые и сохраняемые предприятием, поверхностные воды, подземные воды. Для недопущения ухудшения состояния поверхностных вод и верхнего слоя почвы необходима правильная утилизация навоза, навозной жижи и соломенной подстилки, например, в качестве органических удобрений (с соблюдением технологии внутрипочвенного внесения, а не разбрызгивания). Это, в свою очередь, оказывает положительное влияние на состояние окружающей экосистемы, и создаёт благоприятные условия для роста сельскохозяйственных культур [25].

На сегодняшний день из-за недостаточной утилизации навоза и помёта (менее 45 %) происходит значительное загрязнение окружающей среды. В этой связи особо актуальными становятся технологии, дополняющие биогазовые установки анаэробного сбраживания органических отходов. Например, технология WiseSoil – это устройство подготовки биомассы обрабатывает сырье, подаваемое в биогазовую установку. После обработки выход биогаза увеличивается до 100 %, скорость переработки возрастает в 2 раза [26].

Выводы. Таким образом, в процессе проведённого исследования предложена модель цифрового управления животноводством, которая представляет собой совокупность цифровых систем (воспроизводства стада, идентификации животных, микроклимата помещений, кормления, ветеринарии, утилизации отходов, контроля качества продукции). Эта модель направлена на решение задач оперативного учёта и управления производством на молочно-товарных фермах и дает возможность:

внедрять ориентированные на животных системы содержания, кормления, воспроизводства и доения;

проводить диагностику и лечение животных в дистанционном формате;

предупреждать распространение эпидемий;

управлять производственными процессами в онлайн-режиме;

облегчить повседневную работу в животноводческих комплексах;

контролировать происхождение и качество продукции.

Каждая цифровая система выполняет определенные функции с помощью роботов, датчиков, чипов, видеокамер, мониторов и дронов. Использование геоинформационных технологий позволяет сократить выбросы парниковых газов, например, за счет использования дронов для доставки кормов,медикаментов и других материалов, применяемых в животноводстве.

Введение. В современных условиях значительную важность приобрели проблемы, связанные с экологией и изменением климата: глобальное потепление, выбросы углекислого газа, метана, истощение природных ресурсов, неправильная утилизация отходов [1, 2, 3]. Самая опасная угроза – загрязнение окружающей среды. Крупный бизнес по всему миру предпринимает попытки борьбы с последствиями интенсивного развития промышленности, транспорта и сельского хозяйства. В частности, некоторые компании озабочены объёмом выбросов парниковых газов. Это свидетельствует о том, что бизнес осознаёт необходимость принятия на себя ответственности за решение экологических проблем [4, 5, 6].

Главной целью компании ставят сокращение объёмов выбросов парниковых газов и достижение углеродной нейтральности. Углеродная нейтральность – термин, который означает, что компания сократила до нуля выбросы углекислого газа и его аналогов в процессе своей производственной деятельности или компенсировала эти выбросы за счет углеродно-отрицательных проектов [7, 8]. Для обозначения совокупности выброшенных в атмосферу парниковых газов (эквивалента углекислого газа) в продукционной системе был предложен термин «углеродный след» [9].

Необходимо рассматривать отдельно углеродный след, возникающий от прямой деятельности компании (производства, оказания услуг) и тот, на который компания оказывает косвенное влияние (бумажный документооборот, поездки сотрудников на работу на личных автомобилях и др.). Снижения косвенного влияния можно достичь, например, стимулированием сотрудников к использованию общественного транспорта, велосипедов, переходом на электронный документооборот.

Учёные и производители продукции разрабатывают конкретные шаги для достижения нулевого уровня выбросов парниковых газов или максимально возможного его уменьшения [10, 11]. Основным принципом, позволяющим уменьшить углеродный след, называют ответственное потребление, а именно экономию воды и электроэнергии, раздельный сбор бытовых и производственных отходов [12]. Одним из вариантов альтернативной энергетики считают переход на использование водорода в качестве основного источника аккумулирования, транспортировки, производства и потребления энергии. При сжигании такого топлива не происходит выброса парниковых газов, и оно пригодно для использования в самых разных сферах.

Переход к модели безвредного производства компании осуществляют путем применения цифровых систем. Существуют организации, предоставляющие услуги по цифровой трансформации с учётом требований экологии [13]. Клиентам дают разъяснения и рекомендации по внедрению и интеграции цифровых технологий, которые предотвращают загрязнение окружающей среды и определяют климатические риски. В агропромышленном комплексе ускоренными темпами модернизируют технологии с применением цифровых платформ, которые повышают уровень конкурентоспособности отрасли животноводства, обеспечивают высокую производительность при небольших затратах [14, 15, 16].

Цель исследований заключается в разработке модели цифрового управления животноводством, направленной на совершенствование производственных процессов для снижения вредного воздействия деятельности экономического субъекта на окружающую среду.

Условия, материалы и методы. В рамках исследования использованы экономические методы группировок, систематизации, классификации, а также обобщения информации специальной научной литературы.

В ходе анализа было охарактеризовано состояние отрасли животноводства. При проведении исследований использовали информационные материалы российских и зарубежных изданий по результатам цифровизации сельского хозяйства. Проведены анализ и обобщение статистических показателей Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС), Федеральной службы государственной статистики, European Statistical, United States Department of Agriculture, Statista Research Department.

Результаты и обсуждение. Животноводство – отрасль агропромышленного комплекса, которая обеспечивает государство необходимым сырьем для производства продуктов питания, лекарственных препаратов, кормов, одежды, удобрений. Мировое поголовье крупного рогатого скота за последние 5 лет увеличилось с 978,77 млн голов (в 2016 г.) до 987,75 млн голов (в 2020 г.). При этом пик приходился на 2018 г., когда его численность составляла 996,36 млн голов (рис. 1).

На 2020 г. наибольшее поголовье крупного рогатого скота было отмечено в Индии (более 305 млн голов), за которой следовали Бразилия, Китай и Соединенные Штаты. Россия (более 18 млн голов) занимает по величине этого показателя восьмое место после стран ЕС, Аргентины, Австралии (рис. 2).

Стабильное, уверенное развитие сельского хозяйства в Российской Федерации, особенно отрасли растениеводства, служит основой для эффективного животноводства [18], которое включает молочное и мясное скотоводство, свиноводство, птицеводство, а также менее распространенные коневодство, звероводство, оленеводство, кролиководство и пчеловодство. Анализ динамики поголовья сельскохозяйственных животных в Российской Федерации с 2016 г. показал, что оно сокращается по большинству категорий животных (см. табл.). Так, поголовье крупного рогатого скота в период с 2016 по 2020 г. уменьшилось на 1,74 %; овец и коз – на 12,37 %. В то же время необходимо отметить рост численности свиней на 17,9 % и лошадей – на 7,11 %. Снижение поголовья сельскохозяйственных животных можно связать с экономическими причинами: наличие кредитов, высокие затраты на энергию и горюче-смазочные материалы. Отчасти сложная финансовая ситуация обусловлена неблагоприятными природно-климатическими условиями, сложившимися в предыдущие годы.

В последние годы происходит постепенный перевод сельскохозяйственного производства на промышленную основу. Это позволяет увеличить объемы производимой продукции и ее качество, а также сохранить рабочие места и улучшить условия труда [20, 21].

Объём производства продукции сельского хозяйства в фактических ценах в Российской Федерации к 2020 г. вырос, по сравнению с 2016 г., на 27 % и достиг 6468,8 млрд руб. (рис. 3). По отрасли растениеводство величины этих показателей составили соответственно 33 % и 3612,7 млрд руб, животноводство – 18 % и 2856,1 млрд руб.

Следует отметить, что животноводство – одна из важнейших отраслей сельского хозяйства, которая служит основой продовольственной безопасности страны, обеспечивающей значительную долю потребляемой населением продукции [22]. Поэтому необходимо обеспечить условия для ускоренного развития животноводческой отрасли, решать проблемы, возникающие в процессе производства продукции в условиях неблагоприятного климата, нестабильного финансового положения, нехватки оборудования и техники.

Повысить эффективность животноводства возможно путем освоения новых и совершенствования существующих цифровых решений для управления производством. Для этого разработана модель цифрового управления животноводством, которая представляет собой совокупность определённых цифровых систем, основанных на геоинформационных технологиях (рис. 4). Она предусматривает применение цифрового оборудования на всех технологических стадиях производственного процесса в животноводстве (разведение, уход и откорм, выпуск продукции).

В предложенной модели выделены следующие цифровые системы: система воспроизводства, система идентификации животных, система микроклимата, система кормления, система ветеринарии, система отходов, система контроля продукции. Каждая цифровая система выполняет определенные функции с помощью цифрового оборудования: роботов, датчиков, чипов, видеокамер, мониторов, дронов.

С точки зрения сокращения выбросов парниковых газов выгодным является использование дронов для доставки кормов, медицинских анализов и других материалов, применяемых в животноводстве. Экологичность доставки также зависит и от типа потребляемой энергии. Предпочтителен отказ от невозобновляемой энергии (ископаемых видов топлива: нефть, каменный уголь, природный газ, торф и другие) и переход к возобновляемым источникам (гидроэнергетика, солнечная энергетика, геотермальная энергетика, ветроэнергетика, энергетика биомассы). Для работы оборудования в животноводческом комплексе возможно использование парового аккумулятора. Для транспорта, доставляющего продукцию, в качестве топлива можно использовать переработанные отходы жизнедеятельности коров (биогаз, биотопливо).

Роботизированные системы кормления, доения, взвешивания, ухода за животными более точно и эффективно выполняют работу, что уменьшает потери кормов, снижает затраты на лечение животных, увеличивает продуктивность и коэффициент осеменяемости.

Во многих хозяйствах процессы уже автоматизированы и используется оборудование, которое снабжено датчиками: системы поения, кормления; системы вентиляции; электронные весы; доильные установки; гидросмыв; ветеринарное сопровождение; система контроля продукции; утилизация отходов.

Результатом внедрения цифровых технологий в процесс кормления животных является экономия кормов и их эффективное потребление и как следствие, снижение углеродного следа за счёт уменьшения энергозатрат. Благодаря регистрации подходов к кормушке и жевательной активности происходит определение степени потребления корма.

Анализ мирового опыта цифровизации показывает значительный эффект от внедрения цифровых технологий в животноводстве. Так, применение IoT решений в процессе кормления животных позволит:

эффективно использовать корма и снизить длительность производственного цикла и как следствие уменьшить затраты на 15%;

сократить затраты ручного труда, что приведет к уменьшению затрат на 10…20 % [23].

В ходе пищеварения в желудке коров вырабатывается метан. Во избежание взрыва в помещении должна быть налажена вентиляция. Контроль за уровнем метана осуществляется посредством датчиков, которые измеряют все параметры помещений: загазованность, температуру, влажность.

Датчики мониторинга состояния животных (видеомониторинг, инфракрасные датчики) информируют о месте расположения животных, дают представление об их двигательной активности, поведении стада и отдельных особей. Датчики измерения биологического состояния животных (биодатчики, датчики внутри организма животных) используют для ранней диагностики нарушения обмена веществ у дойных коров, определения момента отёла, общей оценки физиологического состояния животных и др. Своевременное выявление заболеваний на начальных стадиях и применение лекарств позволит уменьшить затраты на 10…20 % [23].

На доильных установках монтируют датчики контроля качества молока. С их помощью определяют температуру, кислотность, жирность, плотность, проводимость и расход молока. На основании анализа молока в режиме реального времени возможно предотвращение кетозов, что влияет на репродуктивные качества коров.

На нужды сельского хозяйства расходуется около 70 % всей пресной воды [24]. Пресная вода может включать дождевые воды, собираемые и сохраняемые предприятием, поверхностные воды, подземные воды. Для недопущения ухудшения состояния поверхностных вод и верхнего слоя почвы необходима правильная утилизация навоза, навозной жижи и соломенной подстилки, например, в качестве органических удобрений (с соблюдением технологии внутрипочвенного внесения, а не разбрызгивания). Это, в свою очередь, оказывает положительное влияние на состояние окружающей экосистемы, и создаёт благоприятные условия для роста сельскохозяйственных культур [25].

На сегодняшний день из-за недостаточной утилизации навоза и помёта (менее 45 %) происходит значительное загрязнение окружающей среды. В этой связи особо актуальными становятся технологии, дополняющие биогазовые установки анаэробного сбраживания органических отходов. Например, технология WiseSoil – это устройство подготовки биомассы обрабатывает сырье, подаваемое в биогазовую установку. После обработки выход биогаза увеличивается до 100 %, скорость переработки возрастает в 2 раза [26].

Выводы. Таким образом, в процессе проведённого исследования предложена модель цифрового управления животноводством, которая представляет собой совокупность цифровых систем (воспроизводства стада, идентификации животных, микроклимата помещений, кормления, ветеринарии, утилизации отходов, контроля качества продукции). Эта модель направлена на решение задач оперативного учёта и управления производством на молочно-товарных фермах и дает возможность:

внедрять ориентированные на животных системы содержания, кормления, воспроизводства и доения;

проводить диагностику и лечение животных в дистанционном формате;

предупреждать распространение эпидемий;

управлять производственными процессами в онлайн-режиме;

облегчить повседневную работу в животноводческих комплексах;

контролировать происхождение и качество продукции.

Каждая цифровая система выполняет определенные функции с помощью роботов, датчиков, чипов, видеокамер, мониторов и дронов. Использование геоинформационных технологий позволяет сократить выбросы парниковых газов, например, за счет использования дронов для доставки кормов,медикаментов и других материалов, применяемых в животноводстве.

1. Глобальные вызовы и продовольственная безопасность: риски и решения / Ф. Т. Нежметдинова, А. Р. Валиев, Р. М. Низамов и др. // Биоэтика и экзистенциальные риски современного мира: сборник научных трудов Международной научно-практической конференции и 17-й ежегодной конференции Международного общества по клинической биоэтике, Казань, 9 октября 2020 г. Казань: Б. и., 2020. С. 68.

2. Пути снижения выброса в атмосферу диоксида углерода на производственных процессах в растениеводстве / Ф. Х. Халиуллин, К. А. Хафизов и др. // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2021. Т. 16. № 3(63). С. 38-42. doi:https://doi.org/10.12737/2073-0462-2021-38-42.

3. Linking renewable energy, globalization, agriculture, CO2 emissions and ecological footprint in BRIC countries: A sustainability perspective / Ugur Korkut Pata // Renewable Energy. 2021. No173. P.197-208. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0960148121004870?via%3Dihub (дата обращения: 14.01.2022).

4. Сафин Р.И., Валиев А. Р., Колесар В. А. Современное состояние и перспективы развития углеродного земледелия в Республике Татарстан // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2021. Т. 16. № 3(63). С. 7-13. doihttps://doi.org/10.12737/2073-0462-2021-7-13.

5. Usman M., Makhdum M. S. A. What abates ecological footprint in BRICS-T region? Exploring the influence of renewable energy, non-renewable energy, agriculture, forest area and financial development // Renewable Energy, 2021. No 179. P. 12-28. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0960148121010193?via%3Dihub (дата обращения: 14.01.2022).

6. From agricultural (by-) products to jet fuels: Carbon footprint and economic performance / Christian Moretti, Ana López-Contreras, Truus de Vrije, et al. // Science of The Total Environment. 2021. Vol. 775. 145848 URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969721009153?via%3Dihub (дата обращения: 14.01.2022).

7. Сычев В. Г., Налиухин А. Н. Изменение климата и углеродная нейтральность: современные вызовы перед аграрной наукой // Плодородие. 2021. № 5(122). С. 3-7. doihttps://doi.org/10.25680/S19948603.2021.122.01.

8. Гаврилова Е. Ю. Глобальный тренд в растениеводстве - углеродная нейтральность // Сахарная свекла. 2021. № 10. С. 12-15.

9. Балашов Н.А., Годван Д.Ф. Углеродный след: как государства и компании пытаются его уменьшить // Бизнес-образование в экономике знаний. 2020. № 3 (17). С. 17-19.

10. Амиров М. Ф. Интенсивность усвоения углерода полевыми культурами в зависимости от технологии возделывания в условиях Республики Татарстан // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2021. Т. 16. № 3(63). С. 14-18. doihttps://doi.org/10.12737/2073-0462-2021-14-18.

11. Влияние препарата Мефосфон на эффективность процесса получения биогаза и утилизации углеродсодержащих отходов / И. Х. Гайфуллин, З. М. Халиуллина, Б. Г. Зиганшин и др. // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2021. Т. 16. № 3(63). С. 19-26. doihttps://doi.org/10.12737/2073-0462-2021-19-26.

12. Yue Q., Guo P. Managing agricultural water-energy-food-environment nexus considering water footprint and carbon footprint under uncertainty // Agricultural Water Management. 2021. No 252, 106899 URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378377421001645?via%3Dihub (дата обращения: 11.01.2022).

13. Agricultural development using digital technologies / D. A. Mustashkina, N. V. Karpova, et al. // BIO Web of Conferences. 2020. No 27. 00042 URL: https://www.bio-conferences.org/articles/bioconf/full_html/2020/11/bioconf_fies-20_00042/bioconf_fies-20_00042.html (дата обращения: 11.01.2022).

14. Организационно-экономические основы технической модернизации аграрного бизнеса / Ф. Н. Мухаметгалиев, Д. И. Файзрахманов, А. Р. Валиев и др. // Финансовый бизнес. 2021. № 6(216). С. 171-175.

15. Цифровые технологии в молочном скотоводстве / Б. Г. Зиганшин, Ф. Ф. Ситдиков, Ф. Ф. Гатина и др. // Развитие АПК и сельских территорий в условиях модернизации экономики: Материалы II Международной научно-практической конференции, посвященной памяти д.э.н., профессора Н.С. Каткова, Казань, 06-07 февраля 2020 года. Казань: Казанский ГАУ, 2020. С. 81-85.

16. Формирование информационно-коммуникационной среды мясного скотоводства / М. М. Низамутдинов, Н. Л. Титов, Х. Тино и др. // Вестник НЦБЖД. 2021. № 4(50). С. 136-144.

17. Eurostat: your key to European statistics. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database (дата обращения 11.01.2022).

18. Повышение эффективности системы управления растениеводством на основе цифровых технологий / Г. С. Клычова, А. Р. Закирова, А. Р. Валиев и др. // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2021. Т. 16. № 3(63). С. 121-127. doihttps://doi.org/10.12737/2073-0462-2021-121-127.

19. Эффективность экономики России: Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/enterprise_economy (дата обращения 11.01.2022).

20. Теоретические основы обеспечения экономической безопасности в системе управления персоналом предприятия / Г. С. Клычова, А. Р. Закирова, Н. Р. Залялова и др. // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2019. Т. 14. № 4-2(56). С. 107-113. doi:https://doi.org/10.12737/2073-0462-2020-107-113.

21. Labor productivity in digital agriculture / A. K. Subaeva, M. M. Nizamutdinov, L. M. Mavlieva, et al. // BIO Web of Conferences : International Scientific-Practical Conference “Agriculture and Food Security: Technology, Innovation, Markets, Human Resources” (FIES 2020), Kazan, 28 February 2020. Kazan: EDP Sciences, 2020. Vol: 17. P. 4. URL: https://www.bio-conferences.org/articles/bioconf/full_html/2020/01/bioconf_fies2020_00226/bioconf_fies2020_00226.html. (дата обращения 20.01.2022).

22. Тенденции и перспективы развития производства молока / Н. Р. Александрова, А. К. Субаева, Л. М. Мавлиева и др. // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2020. Т. 15. № 1(57). С. 94-98. doihttps://doi.org/10.12737/2073-0462-2020-94-98.

23. Применение цифровых технологий для повышения эффективности деятельности АПК. URL: https://www.pwc.ru/ru/agriculture/agro-tech-solutions-final.pdf (дата обращения 14.01.2022).

24. Вода в сельском хозяйстве: войны за ресурсы. URL: https://agriecomission.com/base/voda-v-selskom-hozyaistve-voiny-za-resursy (Дата обращения 11.01.2022).

25. Развитие бухгалтерского учета при ведении органического сельского хозяйства / Г. С. Клычова, А. Р. Закирова, А. Р. Юсупова и др. // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2019. Т. 14. № 4-2(56). С. 114-121. doihttps://doi.org/10.12737/2073-0462-2020-114-121.

26. Проекты. WiseSoil. URL: https://navigator.sk.ru/orn/1121048 (дата обращения 20.01.2022).