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), 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 1010.1007/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, 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. 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.)
