СТАТИСТИЧНІ ЗАКОНОМІРНОСТІ ФОРМУВАННЯ ПОЧАТКОВИХ БІОЛОГІЧНО-ПРЕДМЕТНИХ УМОВ ДЛЯ ВИКОНАННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ ЗБИРАННЯ ЦУКРОВИХ БУРЯКІВ
DOI:
https://doi.org/10.31734/agroengineering2018.01.107Ключові слова:
достигання врожаю, цукрові буряки, початкові умови, технологічні процеси, своєчасність, імітаційна модель, функціональні показникиАнотація
Розкрито завдання узгодження часу початку технологічних процесів (ТП) збирання цукрових буряків (ЗЦБ) та виробничої площі цих культур із параметрами технічного забезпечення. Це завдання пропонується виконувати на підставі методів статистичного імітаційного моделювання. Наведено особливості достигання коренеплодів цукрових буряків, яке супроводжується приростом їх маси та цукристості. Акцентовано на тому, що темпи приросту маси коренеплодів формують поточну врожайність, позначаються на показниках ефективності виконання ТП ЗЦБ. Зазначено, що для моделювання ТП необхідно мати дані щодо термінів достигання врожаю цукрових буряків, початкового стану коренеплодів та закономірностей приросту їх маси впродовж осіннього періоду. Теоретично розкрито, що вплив темпів нагромадження маси та цукристості коренеплодів підвищує важливість завдання щодо своєчасного їх збирання, а також забезпечення мінімальних обсягів технологічних втрат. Виокремлено множину статистичних закономірностей, завдяки яким враховується вплив біологічно-предметної складової на показники ефективності процесів збирання. Наведено методику збору, систематизації та математичного опрацювання даних метеорологічних станцій щодо темпів достигання врожаю цукрових буряків. Означено потребу використання методів кореляційно-регресійного аналізу та методів математичної статистики для опрацювання даних виробничих спостережень. Наведено статистичні закономірності достигання коренеплодів цукрових буряків, які формують початкову базу знань для статистичного імітаційного моделювання. Використання такої імітаційної моделі дає змогу встановити закономірності зміни функціональних показників ефективності ТП ЗЦБ за різних значень часу початку їх виконання, виробничої площі цукрових буряків та заданого технічного оснащення.
Посилання
Berezovetskyi S. A. Obgruntuvannia parametriv tekhnichnoho osnashchennia tekhnolohichnykh system zbyrannia ozymoho ripaku: avtoref. dys. ... kand. tekhn. nauk. Lviv, 2017. 21 c.
Buriak tsukrovyi. Ahrarnyi sektor Ukrainy. URL: http://agroua.net/plant/catalog/cg-7/c-22/info/cag-40/.
Buslenko N. P. Modelirovanie slozhnyih sistem. Moskva: Nauka, 1978. 351 s.
Gershgorn A. S. Elementyi teorii veroyatnostey i matematicheskoy statistiki: ucheb. posobie. Lvov, 1961. 254 s.
GOST 11.006-75 Prikladnaya statistika. Pravila proverki soglasiya opyitnogo raspredeleniya s teoreticheskim. Moskva: Izd-vo standartov, 1981. 32 s.
Hrechkosii V. D., Harkusha Yu. M. Kompleksna mekhanizatsiia vyroshchuvannia ta zbyrannia tsukrovykh buriakiv. Naukovyi visnyk Natsionalnoho universytetu bioresursiv i pryrodokorystuvannia Ukrainy. 2010. Vyp. 145. S. 281–290.
DSTU 7062:2009. Buriaky tsukrovi. Zbyrannia. Pokaznyky yakosti ta metody yikh vyznachannia. [Chynnyi vid 01.01.2011]. Kyiv: Derzhspozhyvstandart Ukrainy, 2011. 12 s.
Zavalishin F. S., Matsnev M. G. Metodyi issledovaniy po mehanizatsii selskohozyaystvennogo proizvodstva. Moskva: Kolos, 1982. 226 s.
Kovalchyk Yu. I., Hovda O. I. Rozrakhunok ymovirnosti dyskretnykh staniv systemy iz chotyrma odynytsiamy zbyralnoi tekhniky. Visnyk Lvivskoho natsionalnoho ahrarnoho universytetu: ahroinzhenerni doslidzhennia. 2015. № 19. S. 39–44.
Kuzminskyi R., Sokolovskyi O., Sheremeta R. Matematychna model heometrychnykh parametriv nasinyn pshenytsi. Visnyk Lvivskoho natsionalnoho ahrarnoho universytetu: ahroinzhenerni doslidzhennia. 2014. № 18. S. 171–176.
Spichak V. S. Upravlinnia vyrobnycho-tekhnolohichnym ryzykom u proektakh zbyrannia tsukrovykh buriakiv: avtoref. dys. … kand. tekhn. nauk. Lviv, 2010. 23 s.
Tabashnikov A. T. Optimizatsiya uborki zernovyih i kormovyih kultur. Moskva: Agropromizdat, 1985. 159 s.
Tymochko V. O., Lub P. M., Padiuka R. I. Obgruntuvannia koefitsiienta pohodnosti dlia prohnozuvannia dobovoi produktyvnosti mashynno-traktornykh ahrehativ. Visnyk Lvivskoho natsionalnoho ahrarnoho universytetu: ahroinzhenerni doslidzhennia. 2017. № 20. S. 148–154.
Ulanova E. S., Zabelin V. N. Metodyi korrelyatsionnogo i regressionnogo analiza v agrometeorologii. Leningrad: Gidrometeoizdat, 1990. 146 s.
Flys I. Problemy ta chynnyky initsializatsii innovatsiinykh proektiv i prohram rozvytku ahropromyslovykh pidpryiemstv v umovakh nevyznachenosti. Visnyk Lvivskoho natsionalnoho ahrarnoho universytetu: ahroinzhenerni doslidzhennia. 2014. № 18. S. 6–10.
Shennon R. Imitatsionnoe modelirovanie sistem – iskusstvo i nauka. Moskva: Mir, 1978. 418 s.
Shpar D., Dreger D., Zaharenko A. Saharnaya svekla. Moskva: ID OOO DLV «Agrodelo», 2006. 315 s.
Heidari G., Sohrabi Y., Esmailpoor B. Influence of harvesting time on yield and yield components of sugar beet. J. Agri. Soc. Sci. 2008. Vol. 4, No. 2, Р. 69–73.
Rubinstein R. Y., Kroese D. P. Simulation and the Monte Carlo method. 2-nd edition. Wiley, 2007. 345 p.
Schildt H. C#: The Complete Reference. Osborne: The McGraw-Hill Companies, 2003. 752 p.
