Методика проведения работ
1. Формулирование целей методики и в соответствии с ними разработка перечня прогнозируемых, в т.ч. целевых и нежелательных хозяйственных ситуаций, т.е. результатов выращивания (например, для классификации будущих состояний, в том числе целевых, могут быть использованы "шкала качества" и "шкала количества", а также разработка шкал и градаций факторов для описания причин, которые привели к этим результатам. Предложен формализованный паспорт результатов выращивания сельхозкультуры, состоящий из трех частей: первая из их содержит шкалы и градации, позволяющие классифицировать хозяйственный результат; вторая содержит шкалы и градации, описывающие не зависящие от воли человека факторы (факторы среды, в т.ч. технологическая предыстория); третья – технологические факторы, которые можно рассматривать как средство достижения желаемых результатов.
2. Использование бумажного архива по выращиванию сельхозкультуры для заполнения формализованных паспортов выращивания и ввода
в программную инструментальную систему "Эйдос" в качестве примеров выращивания (обучающей выборки).
3. Синтез семантической информационной модели, т.е. выявление (на основе предъявленных реальных примеров выращивания сельхозкультур) причинно-следственных взаимосвязей между факторами окружающей среды, применяемыми технологиями и полученными результатами. Матрица абсолютных частот, является обобщением обучающей выборки, и матрица информативностей, представляет собой семантическую информационную модель предметной области.
4. Оценка достоверности модели, т.е. проверка способности созданного приложения правильно прогнозировать хозяйственные результаты на массиве уже введенных формализованных паспортов. Проведенная проверка показала, что валидность оказалась недостаточно высокой для практического применения: на уровне 58%. Причиной этого являются артефакты (неточные и зашумленные данные), из-за которых некоторые хозяйственные ситуации оказались слабо детерминированными.
Удаление артефактов (Парето-автоматизация) привело к повышению интегральной валидности до 80%, что достаточно для практического использования методики.
5. Формирование информационных портретов по каждому возможному результату выращивания. Информационный портрет хозяйственной ситуации представляет собой перечень технологических факторов с количественным указанием того, какое влияние оказывает каждый из них на осуществление данной ситуации. По сути дела информационный портрет хозяйственной ситуации является системой научно-обоснованных рекомендаций по выбору культуры для выращивания и применению тех или иных технологий.
6. Каждый из технологических факторов на основе приведенных примеров характеризуется тем, какое влияние он оказывает на осуществление каждой (целевой или нежелательной) хозяйственной ситуации. Эта информация содержится в семантических портретах факторов.
7. Сравнение различных хозяйственных ситуаций и формирование групп наиболее сходных из них (кластеров), а также определение кластеров, наиболее сильно отличаются друг от друга (конструктов). При этом непосредственно на основе эмпирических данных путем их анализа был выявлен конструкт "качество–количество", означающий, что для получения высокого качества и большого количества продукции необходимы совершенно противоположные и несовместимые (т.е. невозможные одновременно) почвы, предшественники и агротехнологические приемы. Вместе с тем низкое качество и небольшое количество продукции вполне совместимы.
8. Группировка технологических факторов в кластеры и конструкты. Кластерно-конструктивный анализ факторов показал, что некоторые различные по своей природе факторы имеют сходное влияние на хозяйственные результаты. Эти сходные по влиянию факторы предложено использовать для замены друг друга в случае необходимости. Так, например, однолетние и многолетние бобовые и ранние предшественники оказывают практически такое же влияние на результаты выращивания пшеницы, как вспашка 20-22 см, а поздние пропашные предшественники как поверхностная вспашка 8-10 см.
Таким образом, с применением математического метода и инструментария АСК-анализа решены две основные задачи:
1. Прогнозирование того, какие хозяйственные результаты наиболее вероятны (а какие практически невозможны) на данном виде почв, с данными предшественниками и при условии применения имеющихся конкретных имеющихся в распоряжении агротехнологий. Указана мера сходства прогнозируемой ситуации с каждым будущим состоянием.
2. Разработка рекомендаций по выбору управляющих воздействий, т.е. консультирование по вопросам о том, какие виды почв, предшественники и агротехнологии должны быть, чтобы можно было рассчитывать с определенной уверенностью на желаемый хозяйственный результат. Необходимо отметить, что эта же задача позволяет также разрабатывать и совершенствовать агротехнологии.
Система "Эйдос" позволяет оценивать степень достоверности своих прогнозов и рекомендаций по управлению, т.е. она не просто дает рекомендацию, но и количественно оценивает степень ее надежности (как в самой карточке прогнозирования или информационном портрете, так в форме по валидности методики). Кроме того, система дает характеристику влияния каждого технологического приема и рекомендации по замене желательных, но очень дорогих или не имеющихся в наличии технологических приемов, другими, более дешевыми и доступными, и, при этом, имеющими сходное влияние на хозяйственные результаты. Таким образом, данная методика позволяет "просматривать" различные варианты технологии, прогнозировать последствия применения различных технологических приемов, и на этой основе вырабатывать научно обоснованные рекомендации по выбору возделываемой культуры и оптимальной для поставленных целей агротехнологии.
Необходимо отметить, что в данном исследовании в количественной форме были обнаружены как уже известные закономерности по влиянию предшественников, почв, удобрений, способов вспашки и т.д. на результаты выращивания сельхозкультур, так и новые, ранее неизвестные. В качестве второго можно привести пример, условно названный автором "бройлерным эффектом для растений". Суть его состоит в том, что применение технологий, дающих особо большие урожаи, приводит к росту зеленной массы в большей степени, чем к росту массы зерна (плодов).В результате себестоимость зерна (плодов) при применении таких технологий резко возрастает и рентабельность производства снижается.
