Московский экономический журнал 8/2020

УДК 631.6.02:631.619:631.445.52

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10545

ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ПОДДЕРЖКА АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ МЕЛИОРАТИВЫМ РЕЖИМОМ АГРОЭКОСИСТЕМ

INFORMATION TECHNOLOGY SUPPORT FOR AUTOMATION OF MANAGEMENT OF AGROECOSYSTEMS RECLAMATION REGIME

Юрченко И.Ф., д. т. н., доцент, главный научный сотрудник,  Всероссийский научно – исследовательский институт гидротехники и мелиорации имени А. Н. Костякова, Москва

Yurchenko Irina, doctor of Technical Sciences, Chief scientific worker, All – Russian research Institute for Hydraulic Engineering and land Reclamation named after A. N. Kostyakov, Moscow

Аннотация. В качестве априорного направления модернизации мелиоративной деятельности исследовалась стратегия интенсификации, основанная на информационных технологиях прецизионного управления мелиорируемыми агроэкосистемами. Цель работы – анализ современного состояния информационного обеспечения автоматизированного управления мелиоративным режимом агроэкосистем и выбор приоритетных действенных подходов к  его совершенствованию. Исследования базируются на методах синтеза и анализа, индукции и дедукции, теории управления и принятия решений. В работе используются научные труды в области автоматизированных систем управления (АСУ) и моделирования агроэкосистем, учебные пособия и фондовые данные, периодические издания и источники удаленного доступа. Рассмотрены вопросы становления и развития информационного обеспечения локальных АСУ технологическими процессами агропроизводства и его интеграции с информационно – технологической поддержкой АСУ предприятия  и системами управления агропромышленным комплексом в целом. Охарактеризован традиционный трехуровневый подход к информационному обеспечению АСУ ТП и к его вертикальной интеграции с внутренними и внешними компьютерными сетями предприятия и далее с системами управления базами данных административных систем управления АПК, взаимосвязанных с промышленными системами. Представлены примеры решения Минсельхозом России указанных задач на основе: внедрения технологии контроля и учета земель всех категорий, предназначенных, эксплуатируемых или переданных для агропроизводства, и создания аналитического центра сбора и анализа сведений о состоянии отраслей и инфраструктурных объектов сельскохозяйственного производства, прогнозирования эволюции агропродовольственных рынков. Установлено перспективное направление развития информационной инфраструктуры АСУ мелиоративным режимом агроэкосистем, связанное с платформенной технологией Интернета вещей.

Summary. As an a priori direction of modernization of reclamation activity, the strategy of intensification based on information technologies of precision management of reclaimed agroecosystems is considered. The purpose of this work is to analyze the current state of information support for automated management of agroecosystems reclamation regime and select priority effective approaches to its improvement. Research is based on methods of synthesis and analysis, induction and deduction, management theory and decision making. The work uses scientific works in the field of automated control systems (ACS) and modeling of agroecosystems, textbooks and stock data, periodicals and remote access sources. Considers the issues of formation and development of local automatic control system of technological processes of agricultural production and its integration with information technology support for the ASU enterprise and systems management of agroindustrial complex in General. Characterized by a traditional three-tiered approach to information provision control system and its vertical integration with internal and external computer networks and the database management systems and administrative systems of management of agriculture is interconnected with industrial systems. Examples of decisions by the Ministry of agriculture specified tasks on the basis of: adoption of monitoring and accounting of all categories of land designed, maintained or transmitted to agricultural production, and the creation of the analytical center for the collection and analysis of information about the state of the industries and infrastructure of agricultural production, forecasting the evolution of food markets. A promising direction for the development of information infrastructure of ACS by the reclamation regime of agroecosystems, associated with the platform technology of the Internet of things, has been established.

Ключевые слова: информационно – технологическая поддержка, прецизионное управление, мелиоративный режим, агроэкосистема

Key words: information and technological support, precision control, meliorative regime, the agro-ecosystem 

Введение

В сложившихся социально-экономических условиях отечественного агропроизводства возрастает роль его модернизации и качественного улучшения инновационной деятельности, что повышает актуальность рациональной территориальной организации агроэкосистем с учетом природных, экономических и социально-демографических процессов [1-3].

В первую очередь это относится к мелиорируемому земледелию, как наиболее интенсивному, действенному и наукоемкому. Основополагающим условием решения выше обозначенных проблем выступает практика применения современных высокотехнологичных научных разработок. В качестве априорного направления модернизации мелиоративной деятельности рассматривается стратегия интенсификации, основанная на информационных технологиях прецизионного управления мелиорируемыми агроэкосистемами (рисунок 1).

Для каждой конкретной агросистемы используются свои технологии с индивидуальным порядком и различной степенью интенсивности регулирования мелиоративного режима в зависимости от биологического и почвенно-климатического потенциала управляемой агроэкосистемы [4-6].

При интенсивных агротехнологических процессах данная задача решается с помощью математических моделей управления с использованием цифровых технологий и автоматизированного проектирования, представленных программными средствами, гарантирующими оперативный доступ пользователя к имеющемуся массиву данных для дальнейшего создания алгоритмов управляющего воздействия [7-9].

Разработка цифровых алгоритмов моделирования мелиоративного состояния агрокосистем является относительно молодым научным направлением, получившим развитие лишь в середине прошлого века с появлением мощных вычислительных машин и методов моделирования сложных динамических систем [10-12]. Помимо этого потребность в моделировании мелиоративного состояния агроэкосистем диктуется необходимостью принятия действенных решений при подготовке мелиоративных мероприятий, когда требуется прогнозирование возможных последствий, с выбором оптимального варианта.

Информационное обеспечение математических моделей агроэкосистем формируется на основе СППР (систем поддержки принятия решений), ГИС (геоинформационных систем), СУБД (систем управления базами данных), (СЗ) систем, основанных на знаниях, АСУ (автоматизированных систем управления), САПР (систем автоматизированного проектирования), СИ М (среды имитационного моделирования) [13-15]. Появляется опыт использования электронных картографических материалов при составлении долговременных агроэкологических прогнозов. Приобрели известность интегрированные банки моделей, где на единой методической основе обобщаются различные расчетные способы. Возрастающая значимость информационного обеспечения автоматизации управления мелиоративным режимом агроэкосистем, существенно повышающего эффективность агроэкологического прогнозирования, обусловили актуальность настоящих исследований [18-20].

Цель работы – выполнить анализ современного состояния информационного обеспечения автоматизированного управления мелиоративным режимом агроэкосистем и установить приоритетные действенные направления его совершенствования. 

Методы

В качестве объекта НИР выступают системы информационно — технологической поддержки управления мелиоративным режимом агроэкосистем. Предметом исследований служат модели и алгоритмы управления мелиоративным состоянием агроэкосистем.

Работа базируется на методах синтеза и анализа, индукции и дедукции, теории управления и принятия решений. В составе НИР используются научные труды в области АСУ-управления и моделирования агросистем, учебные пособия и фондовые данные, периодические издания и источники удаленного доступа.

Результаты и обсуждение

Высокоточное (прецизионное) управление растениеводством, использующее наукоемкие инновационные технологии для получения и трансформации данных формирования условий роста и развития сельскохозяйственных культур (телекоммуникации, информационные и спутниковые навигационные системы) все больше привлекает внимание промышленно развитых стран, в качестве основополагающего фактора успешности агропроизводства [16,21-22].

В условиях значимо увеличивающихся агроэкосистемой затрат  энергии на единицу производимой продукции при новых почвенно-климатических и экологических вызовах устойчивому агропроизводству адаптивно-дифференцированное применение материальных и техногенных факторов интенсификации растениеводства, характерное для прецизионного управления технологическими процессами, становится особенно действенным в части сокращения материально – технических затрат и повышения производительности труда [17, 23-24].

Рассматривая вопросы становления и развития информационного обеспечения специализированных АСУ технологическими процессами агропроизводства, следует помнить о необходимости его интеграции с информационно – технологической поддержкой АСУ предприятия и системами управления агропромышленным комплексом в целом.

В отечественном агропроизводстве автоматизация мелиоративных процессов традиционно выполнялась по трех принципу трех уровней с потоками данных, восходящих (снизу вверх) и нисходящих (сверху вниз). На нижнем, так называемом, полевом уровне с помощью различных датчиков осуществляется контроль и учет технологических параметров агропроизводства. С нижнего уровня информация поступает на автоматические регуляторы (контроллеры) следующего уровня – САО (систем автоматического управления) и в виде управляющих воздействий возвращается на исполнительные устройства (ИУ) полевого уровня. Сведения о параметрах технологического процесса поступают на верхний уровень АСУ ТП, где визуализируются и регистрируются.

Специалисты службы эксплуатации могут изменять автоматически сформированные управляющие воздействия на технологические процессы агропроизводства путем удаленного управления процедурами и операциями в «ручном» режиме посредством исполнительного  устройства.

Вертикальная интеграция информации базируется на организации потоков данных от датчиков и контроллеров во внутренние и внешние компьютерные сети предприятия и далее в административные системы управления, взаимосвязанные с локальными промышленными системами. Основная цель вертикальной интеграции — объединение информационных потоков объектов управления, формирование единого информационного пространства для своевременной, полной и объективной оценки текущей ситуации, оперативного принятия оптимальных управленческих решений, недопущения и ликвидации информационной и организационной блокировки взаимодействия управленческого  и технологического  уровней агропроизводства.

Сегодня условия для реализации эффективного взаимодействия информационного обеспечения АСУ ТП и АСУ П максимально благоприятны. Так, руководство АПК заинтересовано в действенной информационно — технологической поддержке управленческих решений и вместе с тем стремительно совершенствуется необходимая сетевая структура и развивается должное программное обеспечение, гарантирующее возможности интеграции потоков информации от административных сетей  и сетей систем  управления технологическими процессами производства.

Примером решения указанных задач может служить внедрение  в АПК технологии контроля и учета земель всех категорий, предназначенных, эксплуатируемых или переданных для агропроизводства всех форм собственности и вида хозяйствования. В Минсельхозе Р Ф разработана по единым унифицированным требованиями к функциональным возможностям, методам и способам  сбора полевой отчетности подсистема «Электронный атлас земель сельскохозяйственного назначения» Федеральной государственной информационной системы  (ФГИС ФП АЗСН), включающая в цифровом виде описание более 2,7 тыс. объектов локальных региональных ГИС 72 субъектов федерации, занимающих  порядка 60 000 км² земель сельскохозяйственного назначения.

 В составе системы используются материалы Федерального реестра земель и Региональных реестров земель и веб приложения «Атлас земель сельскохозяйственного назначения». Система включает  и сведения Автоматизированной информационной системы «Реестр федеральной собственности АПК» (АИС РФС АПК) для  информационного обеспечения оперативной работы департаментов Министерства по вопросам контроля, учета и эффективности управления федеральной собственностью, переданной подведомственным организациям.

Использование федеральной геоинформационной системы ФП АЗСН повышает обеспечение государственных  властных структур и структур местного самоуправления, юридических и физических лиц актуальными сведениями о ситуации с землями сельскохозяйственного назначения.

Постоянно растущий объем информации от различных источников, устройств систем растениеводства, животноводства. датчиков, агротехники, метеорологических станций, спутников, внешних систем, партнерских платформ, поставщиков и т. д. требует качественной обработки и достоверных выводов для принятия решений, что актуализирует спрос на углубленную аналитику и, в частности, промышленные аналитические системы.

Для повышения действенности использования  инновационных ИТ-технологий в органах управления  АПК России Минсельхозом России создан аналитический центр, как интегратор информационных ресурсов государства, единая автоматизированная система, осуществляющая сбор и анализ сведений  о состоянии отраслей и инфраструктурных объектов сельскохозяйственного производства , прогнозирования эволюции агропродовольственных рынков.

Аналитический центр формирует необходимые отчеты о состоянии конкретного сектора АПК, территории, рынка и т. д., проводит интерактивные совещания в режиме онлайн, решает задачи оптимизации состава отчетности и устраняет из оборота избыточные, снижая тем самым административную нагрузку.

Организация новой структуры цифровизации информационного обеспечения системы принятия управленческих  решений способствует эффективному управлению и поиску приоритетных точек роста отечественного АПК. Интеграция в общей системе управления данных, полученных на единой методологической основе от многочисленных участников агропроизводственной цепочки, позволяет применять современные научные методы их обработки, что  обеспечивает новые качества системе информационной поддержки управляющих воздействий, способствуя выявлению эффективных закономерностей, созданию дополнительной  доходности у всех вовлеченных пользователей. Данные, собранные в регионах отражают реальную ситуацию в агропроизводстве в свете актуальной отраслевой информации федерального уровня, что позволяет принимать обоснованные решения, усиливает взаимодействие министерства с региональными органами управления, отраслевыми союзами, сельскохозяйственных организаций, кооперативами, фермерскими хозяйствами и др. сельхозтоваропроизводителями в общей системе управления.

Процессу становления информационного обеспечения «умного поля» во многом способствуют возможности современных датчиков и сенсоров используемых для контроля объектов агропроизводства. Распределенные на тысячах га, удаленные на десятки километров от центров наблюдения и управления они обеспечивают непрерывную передачу данных о режиме влажности и температуры почвы и воздуха, степени развития и состоянии «здоровья» агроценоза и т. п. показателей.

В настоящий период значения контролируемых факторов зачастую попадают в центры наблюдения и учета по радиосети, качество которой существенно разнится по регионам и, в свою очередь, требует эффективного решения по доведению до должного уровня. В определенной мере решить проблемы отсутствия необходимой телекоммуникационной инфраструктуры для оперативной передачи данных в режиме позволяют радиомодули российской компанией «Стриж Телематика», создаваемые по технологии LPWAN.

В то же время рынок начинает предлагать услуги по развертыванию специализированного программного обеспечения (ПО) для работы с информацией по агроэкосистемам  на платформе Интернета вещей (IoT-платформе) (рисунок 2). В научной среде и среде практиков формируется мнение, поддерживаемое решениями властных структур, что будущее интеллектуального агропроизводства прежде всего за платформами Интернета вещей. Особую значимость для рынка начинают представлять специалисты, принимающие эффективные решения ожидаемого развитию агротехнологий по результатам функционирования действующего ПО. В числе отечественных компаний, работающих с сельхозпроизводителям на платформенной технологии, выделяются Rightech и kSense.

Платформа Rightech IoT Cloud, достойно конкурирующая с лидирующими мировыми продуктами, базируется на использовании патентов и применении инновационных технологий автоматизации бизнес-логики и Интернетом вещей. К ее преимуществам относится успешная работа с большими объемами данных без снижения производительности по оказанию услуг.

Интеллектуальная платформа kSense воплощает опыт 25-летней экспертизы и ноу – хау (know-how) компании в области нелинейного статистического анализа информации. Платформа поддерживает работу с различными типами источников данных: от простейших сенсоров и локальных контроллеров до сложных вычислительных модулей, обеспечивая взаимодействие со множеством промышленных и коммуникационных технологий, протоколов и интерфейсов цифровой экономики агропроизводства. К безусловным достоинствам платформы kSense относится способность автоматической адаптации к изменениям окружающей среды и самоорганизации системы управления в процессе ее использования.

В дальнейшем для сельхозтоваропроизводителей  потребуются специализированные информационные системы и сервисы. Ожидается развитие космического мониторинга с публикацией результатов в интернете, связанное с начавшейся ликвидацией барьеров доступа к нему для агроландшафтов. 

Заключение

Актуализация исследований по развитию информационного и технологического обеспечения автоматизации управления мелиоративным режимом обусловлена растущей востребованностью технологий прецизионного управления агроэкосистемами. В агропроизводство, традиционно не отличающегося наукоемкостью информациионно – технологической поддержки принимаемых управленческих решений, начинают внедряться технологии работы с большими массивами данных, интеллектуальная аналитика, геоинформационные системы и прочие новации, характерные для «продвинутых» в цифровизации секторов экономики, что требует трансформации информационной инфраструктуры управления агроэкосистемами.

Будущее интеллектуального агропроизводства связывается с платформенной технологией Интернета вещей. Сейчас услуги по работе с информацией по агроэкосистемам  на платформе Интернета вещей (IoT-платформе) в основном предлагают иностранные компании. Вместе с тем появляется положительный опыт разработки отечественных платформ Интернета вещей (IoT-платформ), успешно с ними конкурирующих. В дальнейшем вместе с цифровыми активами аграрного сектора на технологических платформах будут размещаться инновационные проекты.

 Для создания и функционирования эффективной цифровой структуры российского АПК, как минимум, соответствующую мировому уровню, необходимы: скоординированные действия всех участников и специалистов, вооруженных новыми требованиями, подходами и знаниями; устойчивое финансирование; совершенное нормативно – правовое и нормативно – методическое обеспечение; развитая информационная ИТ- структура. Цифровизация бизнес-процессов позволит перейти российскому АПК на новый этап развития и обеспечит ему конкурентные преимущества.

Библиография

1. Научные основы создания и управления мелиоративными системами в России / Л.В. Кирей-чева, И.Ф. Юрченко, В.М. Яшин и др. / Под научной редакцией д-ра техн. наук, профессора Кирейчевой Л.В. Монография. — М.: ФГБНУ «ВНИИ агрохимии», 2017 — 296 с.
2. Новые технологии проектирования, обоснования строительства, эксплуатации и управления мелиоративными системами / Л.В. Кирейчева, И.Ф. Юрченко, В.М. Яшин. и др. / Под научной редакцией д-ра техн. наук, проф. Л.В. Кирейчевой. — М.: ВНИИА, 2010. — 240 с.
3. Эколого-экономическая эффективность комплексных мелиораций Барабинской низменности/ под ред. Л. В. Кирейчевой. -М.: ВНИИА, 2009. -312 с.
4. Юрченко И.Ф., Трунин В.В. Совершенные системы водопользования как фактор сохранения почвенного плодородия и устойчивости сельскохозяйственного производства в орошаемых агроландшафтах // Агрохимический вестник. — 2013. — № 1. — С. 25-27.
5. Балакай Г.Т., Юрченко И.Ф., Лентяева Е.А., Ялалова Г.Х. Повышение ответственности сельхозтоваропроизводителей за воспроизводство почвенного плодородия мелиорируемых земель // Агрохимический вестник. — 2015. — Том 2, № 2. — С. 29-33.
6. Юрченко И.Ф. Методологические основы создания информационной системы управления водопользованием на орошении / И.Ф. Юрченко. // Вестник российской сельскохозяйственной науки. — 2017. — № 1. — С. 13-17.
7. Волобуев А.П., Тезик К.А. Разработка методических подходов математического моделирования агроэкосистем в целях рационального управления внесением удобрений/Матер, научной конфер. Вопросы современного земледелия. КГСХА.2017.С. 48-50.
8. Волосухин Я.В., Бандурин М.А. Вопросы моделирования технического состояния водопроводящих каналов при проведении эксплуатационного мониторинга//Мониторинг. Наука и безопасность. 2012. № 1. С. 70 -74.
9. Волосухин, Я. В. Применение неразрушающих методов при проведении эксплуатационного мониторинга технического состояния каналов обводнительно-оросительных систем/Я. В. Волосухин, М. А. Бандурин//Мониторинг. Наука и безопасность. -2012. -№ 2. -С. 102-106.
10. Бобрышева В.В. Основы теории информации. Учебное пособие. — Курск: Колледж коммерции, технологий и сервиса ФГБОУ ВО «Курский государственный университет», 2016. — 104 с.
11. Захарян А. В. Цифровая экономика и перспективы ее роста на 2018-2020 годы / А. В. Захарян, Е. С. Померко, А. В. Негодова, М. А. Давыденко // Экономика и предпринимательство. – 2018. – № 5 (94). – С. 169-173.
12. Лебедев К.Н. Автоматизированные системы управления технологическими процессами: Учебное пособие/ К.Н. Лебедев. – Зерноград, ФГОУ ВПО АЧГАА, 2018. – 117 с.
13. Коржов, В.И. Рекомендации по созданию средств информационно-технологической поддержки задач эксплуатации оросительных систем – «Изв. Вузов Сев.-Кавк. регион», 2017. №2. С. 103-106
14. Бородычев В. В. Система «анализ – визуализация данных – принятие решений» в составе ГИС управления орошением / В. В. Бородычев, М. Н. Лытов // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса. – 2018.– №2(50). – С. 37-43.
15. Колганов, А.В. Проблемы управления и совершенствования информационного обеспечения в мелиоративной отрасли. — н/Д: Изд-во журн. «Изв. Вузов Сев.-Кавк. регион», 2016. – 128 с.
16. Цифровизация сельскохозяйственного производства России на период 2018-2025гг. Москва: Изд-во Проект «Германо-Российский аграрно-политический диалог». 2018.-35с.
17. Огнивцев С. Б. Цифровизация экономики и экономика цифровизации//Международный сельскохозяйственный журнал. 2019. № 2 (368). С. 77-80.
18. European agricultural landscapes, common agricultural policy and ecosystem services: a review / B.T. van Zanten and other // Agronomy for Sustainable Development. 2014. Vol. 34. Iss. 2. Р. 309-325.
19. Yurchenko I.F., Bandurin M.A., Vanzha V.V., Volosukhin V.A., Bandurina I.P. Risk assessment of land reclamation investment projects. / В сборнике: Advances in social science, education and humanities research Proceedings of the International Conference Communicative Strategies of Information Society (CSIS 2018). 2019. С. 216-221.
20. Agroecology and the design of climate change-resilient farming systems / М.А. Аltieri, I.C. Nicholls, A. Нenao, M.A. Lana // Agronomy for Sustainable Development. 2015. Vol. 35. Iss. 3. Р. 869-890.
21. Caron P., Biénabe E., Hainzelin E. Making transition towards ecological intensification of agriculture a reality: the gaps in and the role of scientific knowledge // Current Opinion in Environmental Sustainability. 2014. Vol. 8. P. 44-52.
22. Malezieux E. Designing cropping systems from nature // Agronomy for Sustainable Development. 2012. Vol. 32. Р. 15-29.
23. Bandurin, M.A. The efficiency of impervious protection of hydraulic structures of irrigation systems / A. Bandurin, V.A. Volosukhin, I.F. Yurchenko // Advances in Engineering Research. — 2018. — P. 56-61.
24. Reclamation measures to ensure the reliability of soil fertility / F. Yurchenko, M.A. Bandurin, V.A. Volosukhin, V.V. Vanzha, A.V. Mikheyev // Advances in Engineering Research. — 2018. — P. 62-66.

Reference 

1. Nauchnyye osnovy sozdaniya i upravleniya meliorativnymi sistemami v Rossii / L.V. Kireycheva. I.F. Yurchenko. V.M. Yashin i dr. / Pod nauchnoy redaktsiyey d-ra tekhn. na-uk. professora Kireychevoy L.V. Monografiya. — M.: FGBNU «VNII agrokhimii». 2017 — 296 p.
2. Novyye tekhnologii proyektirovaniya. obosnovaniya stroitelstva. ekspluatatsii i upravleniya meliorativnymi sistemami / L.V. Kireycheva. I.F. Yurchenko. V.M. Yashin. i dr. / Pod nauchnoy redaktsiyey d-ra tekhn. nauk. prof. L.V. Kireychevoy. — M.: VNIIA. 2010. — 240 p.
3. Ekologo-ekonomicheskaya effektivnost kompleksnykh melioratsiy Barabinskoy nizmennosti/ pod red. L. V. Kireychevoy. -M.: VNIIA. 2009. -312 p.
4. Yurchenko I.F.. Trunin V.V. Sovershennyye sistemy vodopolzovaniya kak faktor sokhraneniya pochvennogo plodorodiya i ustoychivosti selskokhozyaystvennogo proizvodstva v oroshayemykh agrolandshaftakh // Agrokhimicheskiy vestnik. — 2013. — № 1. — P. 25-27.
5. Balakay G.T.. Yurchenko I.F.. Lentyayeva E.A.. Yalalova G.Kh. Povysheniye otvetstven-nosti selkhoztovaroproizvoditeley za vosproizvodstvo pochvennogo plodorodiya melio-riruyemykh zemel // Agrokhimicheskiy vestnik. — 2015. — Tom 2. № 2. — P. 29-33.
6. Yurchenko I.F. Metodologicheskiye osnovy sozdaniya informatsionnoy sistemy upravleniya vodopolzovaniyem na oroshenii / I.F. Yurchenko. // Vestnik rossiyskoy sel-skokhozyaystvennoy nauki. — 2017. — № 1. — P. 13-17.
7. Volobuyev A.P.. Tezik K.A. Razrabotka metodicheskikh podkhodov matematicheskogo modelirovaniya agroekosistem v tselyakh ratsionalnogo upravleniya vneseniyem udobre-niy/Mater. nauchnoy konfer. Voprosy sovremennogo zemledeliya. KGSKhA.2017.P. 48-50.
8. Volosukhin Ya.V.. Bandurin M.A. Voprosy modelirovaniya tekhnicheskogo sostoyaniya vodoprovodyashchikh kanalov pri provedenii ekspluatatsionnogo monitoringa//Monitoring. Nauka i bezopasnost. 2012. № 1. P. 70 -74.
9. Ya. V. Primeneniye nerazrushayushchikh metodov pri provedenii eksplua-tatsionnogo monitoringa tekhnicheskogo sostoyaniya kanalov obvodnitelno-orositelnykh sistem/Ya. V. Volosukhin. M. A. Bandurin//Monitoring. Nauka i bezopasnost. -2012. -№ 2. -P. 102-106.
10. Bobrysheva V.V. Osnovy teorii informatsii. Uchebnoye posobiye. — Kursk: Kol-ledzh kommertsii. tekhnologiy i servisa FGBOU VO «Kurskiy gosudarstvennyy universi-tet». 2016. — 104 p.
11. Zakharyan A. V. Tsifrovaya ekonomika i perspektivy eye rosta na 2018-2020 gody / A. V. Zakharyan. E. S. Pomerko. A. V. Negodova. M. A. Davydenko // Ekonomika i predpri-nimatelstvo. – 2018. – № 5 (94). – P. 169-173.
12. Lebedev K.N. Avtomatizirovannyye sistemy upravleniya tekhnologicheskimi pro-tsessami: Uchebnoye posobiye/ K.N. Lebedev. – Zernograd. FGOU VPO AChGAA. 2018. – 117 p.
13. V.I. Rekomendatsii po sozdaniyu sredstv informatsionno-tekhnologicheskoy podderzhki zadach ekspluatatsii orositelnykh sistem – «Izv. Vuzov Sev.-Kavk. region». 2017. №2. P. 103-106
14. Borodychev V. V. Sistema «analiz – vizualizatsiya dannykh – prinyatiye resheniy» v sostave GIS upravleniya orosheniyem / V. V. Borodychev. M. N. Lytov // Izvestiya Nizhne-volzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa. – 2018.– №2(50). – P. 37-43.
15. A.V. Problemy upravleniya i sovershenstvovaniya informatsionnogo obespecheniya v meliorativnoy otrasli. — n/D: Izd-vo zhurn. «Izv. Vuzov Sev.-Kavk. regi-on». 2016. – 128 p.
16. Tsifrovizatsiya selskokhozyaystvennogo proizvodstva Rossii na period 2018-2025gg. Moskva: Izd-vo Proyekt «Germano-Rossiyskiy agrarno-politicheskiy dialog». 2018.-35p.
17. Ognivtsev S. B. Tsifrovizatsiya ekonomiki i ekonomika tsifroviza-tsii//Mezhduna-rodnyy selskokhozyaystvennyy zhurnal. 2019. № 2 (368). P. 77-80.
18. European agricultural landscapes, common agricultural policy and ecosystem services: a review / B.T. van Zanten and other // Agronomy for Sustainable Development. 2014. Vol. 34. Iss. 2. Р. 309-325.
19. Yurchenko I.F., Bandurin M.A., Vanzha V.V., Volosukhin V.A., Bandurina I.P. Risk assessment of land reclamation investment projects. / В сборнике: Advances in social science, education and humanities research Proceedings of the International Conference Communicative Strategies of Information Society (CSIS 2018). 2019. P. 216-221.
20. Agroecology and the design of climate change-resilient farming systems / М.А. Аltieri, I.C. Nicholls, A. Нenao, M.A. Lana // Agronomy for Sustainable Development. 2015. Vol. 35. Iss. 3. Р. 869-890.
21. Caron P., Biénabe E., Hainzelin E. Making transition towards ecological intensification of agriculture a reality: the gaps in and the role of scientific knowledge // Current Opinion in Environmental Sustainability. 2014. Vol. 8. P. 44-52.
22. Malezieux E. Designing cropping systems from nature // Agronomy for Sustainable Development. 2012. Vol. 32. Р. 15-29.
23. Bandurin, M.A. The efficiency of impervious protection of hydraulic structures of irrigation systems / A. Bandurin, V.A. Volosukhin, I.F. Yurchenko // Advances in Engineering Research. — 2018. — P. 56-61.
24. Reclamation measures to ensure the reliability of soil fertility / F. Yurchenko, M.A. Bandurin, V.A. Volosukhin, V.V. Vanzha, A.V. Mikheyev // Advances in Engineering Research. — 2018. — P. 62-66.