close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

;doc

код для вставкиСкачать
Министерство сельского хозяйства РФ
Департамент научно-технологической политики и образования
Министерство сельского хозяйства Иркутской области
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия
Монгольский государственный сельскохозяйственный университет
Казахский гуманитарно-юридический инновационный университет, Казахстан
Государственный университет имени Шакарима, Казахстан
Кокшетауский государственный университет имени Ш. Уалиханова,
Казахстан
Карагандинский научно-исследовательский институт
растениеводства и селекции, Казахстан
Одесский государственный экологический университет, Украина
Международный государственный экологический университет
им. А.Д. Сахарова, Беларусь
Материалы
III Международной научно-практической конференции
КЛИМАТ, ЭКОЛОГИЯ, СЕЛЬСКОЕ
ХОЗЯЙСТВО ЕВРАЗИИ,
посвященной 80-летию образования ИрГСХА
(27-29 мая 2014 г.)
Часть II
ИРКУТСК, 2014
1
УДК 551.58+504.03+631.95+63
ББК 26.234.7+28.081+41.28+40
К 492
Климат, экология, сельское хозяйство Евразии: Материалы III
международной научно-практической конференции, посвященной 80-летию
образования ИрГСХА (27-29 мая 2014 г.). Часть II. – Иркутск: Изд-во ИрГСХА,
2014. – 230 с.
В сборник материалов III Международной научно-практической
конференции вошли работы, охватывающие широкий спектр проблем
сельского хозяйства Монголии, Беларуси, Украины, Казахстана и различных
регионов России. Статьи распределены по 6 секциям: Природные аспекты
аграрного производства. Экология, охрана и воспроизводство биологических
ресурсов; Социально-экономические проблемы устойчивого развития сельских
территорий. Информатизация процессов управления аграрным производством;
Биотехнологическое и ветеринарное обеспечение продовольственной
безопасности;
Инженерно-техническое
обеспечение
технологических
процессов в АПК; Ресурсосберегающие технологии производства
сельскохозяйственной продукции; Актуальные проблемы социо-гуманитарного
пространства Евразии.
Статьи публикуются в авторской редакции, авторы несут полную
ответственность за подбор и изложение информации.
Редакционная коллегия:
Такаландзе Г.О., ректор ИрГСХА;
Иваньо Я.М., проректор по УР ИрГСХА;
Кушеев Ч.Б., проректор по НР ИрГСХА;
Никулина Н.А., руководитель редакции научно-практических журналов
ИрГСХА;
Швецова С. В., начальник отдела международных связей ИрГСХА;
Марчукова С.Ф., начальник ОПКВК;
Лифантьева Н.А., председатель СМУиС ИрГСХА;
Матвеева Н.В., зам. декана по НР агрономического факультета ИрГСХА;
Бабушкина И.В., зам. декана по НР факультета биотехнологии и
ветеринарной медицины ИрГСХА;
Цындыжапова Н.Д., зам. декана по НР факультета охотоведения ИрГСХА;
Труфанова С.В., зам. декана по НР экономического факультета ИрГСХА;
Васильев Ф.А., зам. декана по НР инженерного факультета, ИрГСХА;
Логинов А.Ю., зам. декана по НР энергетического факультета ИрГСХА;
Степанова Н.Г. – доцент кафедры философии, социологии и истории.
ISBN 978-5-91777-118-2
© Издательство ИрГСХА, 2014.
2
Секция СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ
УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКИХ ТЕРРИТОРИЙ.
ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ АГРАРНЫМ
ПРОИЗВОДСТВОМ
УДК 004.94: 633/635
ЗАДАЧА ОПТИМИЗАЦИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО
ПРОИЗВОДСТВА С УЧЕТОМ СВОЕВРЕМЕННОСТИ ПОСЕВА И
ПРИРОДНЫХ СОБЫТИЙ
П.Г. Асалханов, Н.В. Бендик, Я.М. Иваньо
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
На
производство
растениеводческой
продукции
существенно
влияют
своевременность выполнения агротехнологических операций и экстремальные природные
явления. В статье приведена модель оптимизации структуры посевных площадей с учетом
своевременности посева и в условиях проявления гидрологических событий. Описан
алгоритм решения задачи оптимизации на основе предложенной модели, который позволяет
определить площади различных сельскохозяйственных культур, обеспечивающих
наибольшую прибыль от производства в условиях природных рисков. Алгоритм
апробирован на сельскохозяйственном предприятии Тайшетского района.
Ключевые слова: природное событие, паводок, половодье, оптимизация аграрного
производства, своевременность посева, экспертная оценка.
THE TASK OF AGRICULTURAL PRODUCTION OPTIMIZATION CONSIDERING
TIMELINESS OF SOWING AND NATURAL EVENTS
P.G. Asalkhanov, N.V. Bendik, Ya.M. Ivan’o
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
The manufacture of crop products is influenced significantly by the timeliness of
agrotechnological operations performance and the extreme natural phenomena. The optimization
model of cultivated areas structure in the conditions of hydrological events considering timeliness of
sowing is given in the article. The solution algorithm for optimization problem on the basis of the
offered model which allows to determine the areas of various crops providing the greatest profit
from production in the conditions of natural risks is described. The algorithm is approved at the
agricultural enterprise of Tayshet district.
Key words: natural event, flood, high water, optimization of agrarian production, timeliness
of crops, expert assessment.
Своевременность выполнения агротехнологических операций является
важной составляющей в обеспечении высокого и качественного урожая
возделываемых культур. При этом актуальным является определение
оптимальных сроков посевных операций, которые зависят от физического
состояния почвы. Отклонение от оптимальных дат посева, как в одну так и в
другую сторону, ведет не только к снижению урожайности, но и к
3
дополнительным затратам, связанным с проведением мероприятий по
улучшению качества урожая.
В работе [1] описаны несколько вариантов моделирования структуры
посевных площадей с учетом влияния своевременности посева на основе
экспертных оценок. Согласно одному из них в модель вводятся коэффициенты
влияния
своевременности
посева
на
затраты
и
урожайность
сельскохозяйственных культур. Эти коэффициенты предложено определять
экспертным путем.
Между тем, ежегодно на производство сельскохозяйственной продукции
в условиях резко континентального климата оказывает влияние экстремальные
природные явления различного происхождения. В частности, в результате
паводков могут затопляться и подтопляться сельскохозяйственные угодья,
подвергаются разрушению строения, мосты, линии электропередач и др. [2, 3].
Поэтому модель оптимизации структуры посевных площадей с
коэффициентами
влияния
своевременности
посева
предложено
модернизировать путем учета в ней последствий влияния гидрологического
события и др. В зависимости от затапливаемой площади, в модели можно
рассматривать различные варианты развития ситуаций в зависимости от
значения максимального расхода воды в весенний и летний сезон. Для каждого
варианта определяется оптимальная структура посева, при которой достигается
максимум прибыли от аграрного производства.
Постановка предложенной задачи оптимизации структуры посевов с
экспертными оценками влияния своевременности посева и учетом воздействия
затоплений выглядит следующим образом. Необходимо найти оптимальную
структуру посевных площадей различных культур при разных вариантах
посева в условиях затоплений различных масштабов. В качестве критерия
оптимальности в этой задаче использован максимум прибыли от производства
сельскохозяйственной продукции. Решение задачи позволяет определить
площади различных культур (групп культур), обеспечивающие наибольшую
прибыль от производства для различных вариантов затопления и
своевременности посева.
Общий вид математической модели выглядит следующим образом.
Максимизируется суммарная прибыль от производства культур одного
предприятия:
f   c j x j  (   wij x j    kij vij x j    kij v1pij x j )  max ;
(1)
jN
iM jN
iM jN
iM jN
при ограничениях:
1) по использованию земельных угодий:
x
jN
j
 B  B1p ;
2) по предельным площадям отдельных групп культур:
4
(2)
x j  D j  D1pj ( j  N ) ;
(3)
3) по заданному уровню производства продукции каждой культуры:
a jp x j  Aj  A1pj ( j  N ) ;
(4)
4) по использованию трудовых ресурсов:
 (bij  b1pij x j )  Vi (i  M ) ;
(5)
5) по использованию материальных ресурсов:
 wij x j   kij vij x j   kij v1pij x j  Wi (i  M ) ;
(6)
6) неотрицательности переменных:
x j  0 ( j  N) .
(7)
jN
jN
jN
jN
При записи экономико-математической модели использованы
следующие обозначения: j – индекс сельскохозяйственной культуры; i – индекс
групп операций (например, посевные операции, операции по уходу за посевом,
уборочные операции); сj –выручка от реализации продукции с 1 га j-ой
культуры; xj – искомая площадь j-ой культуры; wij – постоянные затраты на i-ю
группу операций возделывания 1 га j-ой культуры; vij –переменные затраты на
i-ю группу операций возделывания 1 га j-ой культуры; v1pij – переменные
затраты на i-ю группу операций, связанных с восстановлением затопленных
полей j-ой культуры; kij – коэффициент влияния своевременности посева на
затраты i-й группы операций возделывания 1 га j -ой культуры, находящийся
между нижней k ij и верхней k ij оценками; B – общая площадь, отведенная на
посевы;
B1p
–
площадь
под
посевы
пострадавшая
от
затопления,
соответствующая некоторой вероятности p; D j – максимальная площадь,
отведенная на культуру j; D1pj –затопленная площадь под посевы j-й культуры,
соответствующая некоторой вероятности p; a jp – квантиль урожайность j-ой
культуры; Aj–потребность в продукции j-й культуры; A1pj – количество
недополученной продукции в результате затопления, соответствующее
некоторой вероятности p; bij –объем затрат труда на i-ю группу операций
возделывания 1 га j-ой культуры; b1pij – дополнительные трудовые ресурсы для
восстановления затопленных полей; Vi –максимальный объем трудовых
ресурсов, отведенных на i-ю группу операций возделывания; Wi –
максимальное количество материальных ресурсов, необходимых для i-ой
группу операций возделывания; N– множество культур; М – множество групп
операций.
В модели (1)-(7) учтены своевременность посева и экономические потери
от гидрологических событий. В целевую функцию входят постоянные затраты
5
на производство, потери от несвоевременности посева и ущербы от влияния
гидрологического события. В ограничениях (2)-(5) учитываются потери
земельных и трудовых ресурсов. Параметры своевременности посевов и
отрицательного воздействия гидрологического события описаны в левых и
правых частях ограничений и критерия оптимальности.
Решением этой задачи является множество оптимальных планов,
которые связаны с вероятностью. Поскольку в модели используется большое
количество случайных величин, то итогом ее реализации является
распределение вероятностей целевой функции. В качестве вероятности
оптимального плана используется сумма вероятностей случайных параметров.
При решении такой задачи эффективно применять метод статистических
испытаний, позволяющий моделировать квантили случайных параметров.
В приведенной постановке задачи математического программирования
урожайность рассматривается как вероятностная величина. При этом
коэффициенты влияния своевременности посева предложено оценивать
экспертами-агрономами. Влияние гидрологического события учитывается
путем введения в правой части параметров B1p , D1pj , A1pj и b1pij .
На рисунке изображен алгоритм решения задачи оптимизации структуры
посевных площадей с применением метода Монте-Карло.
Во-первых,
строятся
аналитические
функции
распределения
вероятностей для случайных параметров модели: максимальных расходов воды
дождевых паводков и весеннего половодья с учетом исторических
свидетельств.
Во-вторых, согласно квантилям и электронным картам определяются
площади затоплений.
В-третьих, рассчитываются зоны затопления, дополнительные трудовые
ресурсы, недополученные объемы сельскохозяйственной продукции и ущербы,
нанесенные гидрологическим событием.
В-четвертых, рассчитываются коэффициенты влияния своевременности
посева и решается задача оптимизации производства для: раннего,
оптимального и позднего посевов.
После построения задачи рассчитывается оптимальный план согласно
критерию оптимальности. Перечисленные итерации повторяются многократно.
Разработанные модель и алгоритм реализованы для предприятия ООО
―Новая Заря‖ Тайшетского района. При решении задачи приняты следующие
допущения: урожайность сельскохозяйственных культур и трудовые ресурсы
рассматривались в виде усредненных величин. Ущербы от дождевого паводка
учитывались в целевой функции и в правых частях ограничений (2) и (3).
Рассматривались различные ситуации своевременности посева – ранний,
оптимальный и поздний. Для каждой комбинации этих вариантов получены
6
оптимальные
планы
размещения
сельскохозяйственных
культур
обеспечивающих максимальную прибыль. В таблице приведены результаты
решения задачи.
Рисунок – Блок-схема решения задачи оптимизации структуры производства с учетом
своевременности посева и гидрологических событий
Согласно таблице при оптимальном посеве для максимальных расходов
воды дождевых паводков с вероятностью около 9% прибыль от влияния
гидрологического события уменьшается на 1%, для вероятности превышения
5% на 2.5%; для вероятности 1% - 13%. Что касается раннего и позднего
посевов, то значения целевой функции уменьшается на 17% и 10%
соответственно, а для вероятности превышения 9%, 5% и 1% для раннего и
позднего посевов расхождения с критерием оптимальности составили 16% и
10%; 12% и 9%; 10% и 9%. Для оптимального посева рассчитанные площади
картофеля и многолетних трав на сено остаются неизменными независимо от
вероятности превышения, а для ячменя уменьшается на 86% от исходной
площади, для овса на 61% и для однолетних трав на сено на 56%.
7
Таблица – Результаты решения задачи оптимизации структуры посевных площадей с
учетом своевременности посева и последствий гидрологических событий для ООО
“Новая Заря”
Отклонение от
исходного, %
Значение
целевой
функции, тыс.
руб.
Отклонение от
исходного, %
Поздний посев
Значение
целевой
функции, тыс.
руб.
39
80
103
300
318
357
460
599
998
Исходная
ситуация (без
затопления)
8.78
4.67
3.66
2.41
1.21
0.85
0.59
0.41
0.33
Ранний посев
Отклонение от
исходного, %
0
Оптимальный посев
Значение
целевой
функции, тыс.
руб.
Площадь
затопления S, га
Вероятность
превышения
максимальных
расходов воды
дождевых
паводков P, %
15829
-
13133
-
14244
-
15642
15445
15331
14278
14148
13868
13128
12130
9264
-1.2
-2.5
-3.3
-10.9
-11.9
-14.1
-20.6
-30.5
-70.9
13120
13106
13099
12515
12445
12294
11754
10882
8378
-0.1
-0.2
-0.3
-4.9
-5.5
-6.8
-11.7
-20.7
-56.8
14093
13934
13845
12914
12825
12593
11936
11049
8504
-1.1
-2.2
-2.9
-10.3
-11.1
-13.1
-19.3
-28.9
-67.5
Задача решена для незначительного количества культур. Кроме того,
урожайность сельскохозяйственных культур и трудовые ресурсы
рассматривались как постоянные величины. Очевидно, что при увеличении
количества переменных и ограничений моделирование позволит получить
более улучшенные решения.
Таким образом, предложена модель оптимизации структуры посевных
площадей, особенностью которой является одновременный учет
своевременности посева и воздействия экстремальных природных явлений,
позволяющая повысить эффективность более гибко планировать производство
растениеводческой продукции.
Список литературы
1. Асалханов П.Г. Оптимизация производства растениеводческой продукции с учетом
прогноза даты посева / П.Г. Асалханов, А.М. Зайцев, Я.М. Иваньо // Матер. 13-й междунар.
науч. конф. ―Сахаровские чтения 2013: экологические проблемы XXI века‖// Минск: МГЭУ
им. Сахарова, 2013 – С. 163-164.
2.Александровский А.Ю. Проблема обеспечения безопасности функционирования
водохозяйственных систем / А.Ю. Александровский, Е.Г. Григорьев, Г.А. Моткин //
Экстремальные гидрологические события: теория, моделирование и прогнозирование. //Тр.
международной научной конференции// М.: Россельхозакадемия, 2003. - С. 102-107.
3. Белякова А.Ю. Вероятностные модели экстремальных гидрологических явлений в
задачах оптимизации сельскохозяйственного производства: Монография / А.Ю. Белякова,
Я.М. Иваньо – Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2009. – 146 с.
8
УДК 697.7:631.371
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ
ПРОДУКЦИИ ПРИ РЕДКОМ СОЧЕТАНИИ ЗАСУХ И
ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ
А.Ю. Белякова, Е.В. Вашукевич, Я.М. Иваньо
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
В работе предложена модель оптимизации производства сельскохозяйственной
продукциив условиях проявления сочетания природных событий в виде дождевого паводка,
весеннего половодья и засухи. Рассмотрены четыре задачи математического
программирования со случайными параметрами, характеризующие воздействие различных
сочетаний перечисленных природных событий. В качестве случайных параметров
использовались максимальные расходы воды весеннего половодья и дождевого паводка,
урожайность сельскохозяйственных культур, земельные ресурсы, подверженные затоплению
и влиянию засухи. Предложенные модели реализованы для сельскохозяйственного
предприятия Тайшетского района Иркутской области. Они применимы для управления
производством продовольственной продукции на территориях с неблагоприятными
климатическими условиями.
Ключевые слова: аграрное производство, засуха, гидрологическое событие,
оптимизация, случайный параметр.
OPTIMIZATION OF AGRICULTURAL PRODUCTION WITH RARE
COMBINATION OF DROUGHT AND HYDROLOGICAL EVENTS
A.Y. Belyakova, E.V. Vashukevich, Y.M. Ivan`o
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
In this paper an agricultural production optimization model in conditions of combination
of natural events in the form of rain floods, spring flooding and drought is described. Four
mathematical programming problems with random parameters characterizing the effects of
different combinations of these natural events are considered. Maximum water consumption of
spring flood and rain floods, crop yields, land resources prone to flooding and draught impact
are used as random parameters. The proposed models are implemented for the agricultural
enterprise of Taishet district of Irkutsk region. They are applicable for managing food
production in the areas with unfavorable climatic conditions.
Key words: agricultural production, drought, hydrological event, optimization, random
parameter.
Исследования экстремальных явлений на территории Иркутской области
[6] показали, что природные события разного происхождения чередуются и
редко появляются в один и тот же год. При этом редким годом является тот, в
котором не наблюдается экстремальное природное явление. Вместе с тем
необходимо изучать ситуации, когда в один и тот же год проявляет себя серия
из двух реже трех чередующихся природных событий. Поэтому при
планировании производства сельскохозяйственной продукции следует
учитывать подобные случаи.
9
В работе [3] осуществлено районирование территории Восточной
Сибири по влиянию на аграрное производство засух и гидрологических
событий. К муниципальному району, в котором имеет место чередование
различных экстремальных явлений, относится Тайшетский район. Здесь
наведение сельского хозяйства влияют весенние половодья, дождевые паводки,
засухи, ураганы, ранний снег и другие.
В частности, в ММСОУ ―Тальское‖ Тайшетского района в 2001 году
ущербы отвесеннего половодья составили 676 тыс. руб. В следующем году на
р. Бирюсе сформировалсядождевой паводок, материальные потери от которого
составили 1508 тыс. руб. В 2003 году за этим экстремальным природным
явлением последовала сильная засуха, в результате которой погибло 750 га
посевов, и общий ущерб предприятию составил 1215 тыс. руб. Через год
хозяйству нанесен ущерб в размере 415, 335 и 371 тыс. руб. в результате серии
природных событий: дождевого паводка, весеннего половодья и засухи
соответственно.
Таким образом, можно рассматривать различные ситуации влияния на
сельскохозяйственное производство экстремальных природных явлений – одно
событие или сочетание различных событий.
В работах [2,3] рассмотрены модели оптимизациисельскохозяйственного
производства с учетом засухи и гидрологического явления. В развитии этих
разработок в статье предложено описывать ситуацию оптимизации
производства продовольственной продукции в условиях воздействия серии
природных событий на примере ММСОУ ―Тальское‖ Тайшетского района
Иркутской области.
Для выявления редкого сочетания значений экстремальных природных
явлений различного происхождения вначале оцениваются вероятности
появления значения исследуемых параметров с помощью законов
распределения вероятностей многолетних рядов [5]. Затем определяются
суммарные вероятности сочетания значений случайной величины для каждого
года. В таблице 1 приведены годы с наиболее неблагоприятными случаями
влияния экстремальных явлений на работу хозяйства.
Очевидно, что наиболее неблагоприятным годом для ведения сельского
хозяйства будет тот, для которого вероятность превышения проявления трех
величин, является наименьшей. К такому году относится 2005 год. При этом
следует иметь в виду, что при увеличении числа природных явлений
увеличивается суммарная вероятность их проявления в виде серий (табл. 1).
Например, для двух гидрологических явлений наименьшая суммарная
вероятность составила 0.047, она соответствует 2005 году. Между тем для трех
явлений значение вероятностей резко возросло и составило 0.45.
Исходя из влияния серий явлений на производственные процессы, можно
10
рассмотреть четыре задачи оптимизации производства сельскохозяйственной
продукции с учетом природных событий. В первой задаче учитывается влияние
сочетания двух гидрологических явлений, первое из которых нанесло ущерб
сельскому хозяйству весной, второе летом. Во второй задаче рассматривается
влияние весеннего половодья и засухи на ведение сельского хозяйства
агропромышленного предприятия – наиболее неблагоприятная ситуация
соответствовала 2010 году. В третьей задаче проанализировано воздействие
сочетания природных событий в виде дождевого паводка и засухи на
производство продукции (2001 г.). Наконец, четвертая задача соответствовала
случаю влияния на аграрное производство трех природных событий:
дождевого паводка, весеннего половодья и засухи (2005 г.).
Оценка влияния различных сочетаний природных событий на
производственные процессы использована для построения моделей
оптимизации производства сельскохозяйственной продукции ММСОУ
―Тальское‖.
Таблица 1 –Вероятности превышения максимального расхода воды весеннего
половодья, дождевого паводка и урожайности зерновых и их сочетания
Гаммараспределение P
ВП и ДП
0.56
0.40
0.73
0.14
0.30
0.79
0.26
0.19
0.23
0.01
0.24
0.16
0.26
0.20
0.76
2640
1870
1680
949
1740
3200
2570
1740
2090
3120
2030
2070
1820
1970
1880
0.09
0.33
0.43
0.86
0.39
0.03
0.10
0.39
0.23
0.03
0.26
0.24
0.35
0.28
0.32
11.6
10.1
12.7
10.7
9.9
11.1
11.4
14.6
13.3
10.9
12.2
12.4
10.4
10.0
9.6
0.60
0.25
0.82
0.29
0.20
0.42
0.47
0.98
0.87
0.42
0.65
0.78
0.25
0.20
0.12
0.60
0.59
0.85
0.87
0.57
0.79
0.33
0.51
0.41
0.05
0.44
0.36
0.52
0.42
0.84
11
0.83
0.55
0.95
0.39
0.43
0.88
0.61
0.99
0.90
0.43
0.73
0.82
0.44
0.35
0.79
0.64
0.50
0.90
0.90
0.51
0.44
0.53
0.99
0.90
0.44
0.74
0.84
0.51
0.42
0.40
ДП,ВП, З
Урожайность, ц/га
1333.2
1578.64
1097.2
2135.6
1748.56
1020.00
1820.00
1970.00
1880.00
3051.28
1861.84
2060.08
1824.08
1965.68
1059.44
ВП и
З
ДП и
З
Гаммараспределение, P
Сумма вероятностей
превышения, (ζP)
Максимальный расход
воды, м3/с
1991
1992
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2009
2010
2011
Засуха (З)
Гаммараспределение, P
Годы
Дождевой
паводок (ДП)
Максимальный
расход воды, м3/с
Весеннее
половодье (ВП)
0.84
0.70
0.97
0.91
0.66
0.88
0.65
0.99
0.92
0.45
0.80
0.86
0.64
0.54
0.86
Общая модель сочетания отраслей с детерминированными параметрами
включает в себя целевую функцию, характеризующую затраты, ограничения
производственных ресурсов, производство конечной продукции, увязку
различных отраслей сельского хозяйства и др.[1, 6].
Математическая модель сочетания отраслей записывается следующим
образом.Целевая функция имеет вид:
(1)
 cs xs   ch xh   c j x j  min ,
sS
hH
jJ
где cs – себестоимость единицы продукции s-культуры; ch – себестоимость
единицы h-вида животных; c j – себестоимость единицы j-вида корма; xs –
искомая переменная, площадь s-культуры; xh – поголовье h-вида скота; xj –
количество кормов j-вида; S – множество видов культур; H – множество групп
животных; J – множество видов кормов.
Ниже приведены группы ограничений по производственным ресурсам,
побочной продукции растениеводства, размерам отраслей, получению
конечной продукции и увязке продукции растениеводства и животноводства.
Первую группу, ограничения производственных ресурсов, можно
описать следующим образом:
(2)
 fis xs   fih xh  Fi (i  I ),
sS
hh
где fis – расход i-го ресурса на единицу площади s-культуры; fih – расход i-го
ресурса на единицу поголовья h-вида животных; Fi – наличие ресурса i-вида; I
– множество видов ресурсов.
Вторая группа отражает использование в животноводстве побочной
продукции растениеводства:
(3)
 w js xs  x j (j  J ),
sS
где wjs– выход с единицы s-площади j-вида корма.
Третья группа – это ограничения размера отраслей
а) животноводства:
xh  hh  xh , h (h  H ) ,
(4)
где hh – коэффициент пропорциональности между поголовьем животных h и
h групп;
б) растениеводства:
(5)
nr   (1   s ) xs  ns
(r  R) ,
sS
где nr ( ns ) – минимальная (максимальная) площадь культур r-вида (группы);  s –
коэффициент, учитывающий площадь посевов семян для s-культур; R –
множество агротехнических групп культур.
Четвертая группа связана с производством конечной продукции, которое
должно быть не менее некоторого заданного объема:
12
а) растениеводства:
v
sS
б) животноводства:
x  Vq
q1 s s
v
1
x  Vq
q2 h h
hH
2
(q1  Q1 ) ,
(6)
(q2  Q2 ) ,
(7)
где Vq 1 s и Vq2 h – выход продукции с единицы площади s-культуры и поголовья
h-вида животных; Vq – гарантированный объем производства продукции; q1,
q2 – вид товарной продукции; Q1 , Q2 – множество товарной продукции.
Пятая группа условий – это увязка растениеводства и животноводства по
элементам питания:
a
sS
ls
ws x s   alj x j   blh
jJ
(l  L)
hH
,
(8)
где als – содержание l-элемента питания в единице кормовой продукции,
полученной от s-культуры; ws – выход основных кормовых культур с единицы
площади s-кормовых культур; alj – содержание l-элемента питания в j-виде
корма; blh – минимальная потребность в l-элементе питания единицы поголовья
h-вида животных; l (L) –множество элементов питания.
Шестая
группа ограничений характеризует неотрицательность
переменных:
xs , xh , x j  0 .
(9)
Для территорий, связанных с производством продовольственной
продукции в условиях проявления сочетания природных событий различного
происхождения модель оптимизации сочетания отраслей (1)-(9) можно
преобразовать в следующий вид. Поскольку затраты целевой функции зависят
от влияния природных событий критерий оптимальности можно записать как:
c
sS
где
c1ps , c1ph , c1pj –
x   c1ph xh   c1pj x j  min ,
p
1s s
hH
jJ
себестоимость
единицы
продукции
(10)
s-культуры,
себестоимость единицы h-вида животных и себестоимость единицы j-вида
корма, связанные с вероятностью превышения.
В дополнение к этому следует отметить, что, так как экстремальные
природные явления влияют на параметры, входящие в ограничения (2), (3), (6),
(8), то они могут быть преобразованы в следующие неравенства.
Ограничение (2) примет вид:
(11)
 fis xs   fih xh  Fi  F1ip  F2pi  F3ip ,
sS
p
1i
где F ,
p
2i
hh
p
3i
F , F – площади, подверженные влиянию весеннего половодья,
13
дождевого паводка и засухи.
Ограничение (3) преобразуется в выражение
 (w
sS
js
 w1pjs ) xs  x j (j  J ).
(12)
Кроме того, выход продукции с единицы площади s-культуры тоже
можно описать с помощью законов распределения вероятности. Поэтому
формула (6) примет вид:
v
sS
q1 s
 v1pq1s xs  Vq
1
(q1  Q1 ).
(13)
С учетом вероятности превышения можно преобразовать увязку
растениеводства и животноводства по элементам питания (8):
(14)
 als (ws  w1ps ) xs   alj x j   blh (l  L) .
sS
jJ
hH
Используя модель (10)–(14), решены четыре частные задачи
применительно к ММСОУ ―Тальское‖.
При решении первой задачи, где ущерб сельскому хозяйству наносится
двумя гидрологическими явлениями, правая часть ограничений связана с
природными событиями, которые представляют собой случайные величины. В
качестве природных событий рассматриваются максимальные расходы воды,
формирующиеся в результате снеготаяния или выпадения жидких осадков.
При этом коэффициенты при неизвестных в ограничениях принимаются
постоянными, а значения параметров в целевой функции допускаются как
слабо варьируемые или неизменные. В этой модели влияние двух
p
гидрологических явлений учитывалось в ограничении (11). При этом F3i  0 .
Другими словами, ущербы суммировались как итог влияния двух явлений.
Результаты моделирования приведены в таблице 2.
Во второй и третьей задаче рассматривалось воздействие весеннего
половодья и засухи и сочетание дождевого паводка и засухи на ведение
сельскохозяйственного производства. Для этих случаев использована модель
(10)-(14). В качестве ограничений, связанных с вероятностью превышения
урожайности зерновых, приняты условия по производству и использованию
зерноотходов, соломы и минимального производства конечной продукции.
Согласно оптимальным планам второй и третьей задачи, ущербы в
первом случае составили 4, во втором – 4.5 млн. руб. (табл. 2). При этом во
p
второй задаче в ограничении (11) F2pi  0 , а в третьей – F1i  0 .
В четвертой задаче, которая соответствовала случаю влияния на аграрное
производство трех природных событий (дождевой паводок, весеннее половодье
и засуха) была использована та же модель, что и во втором и третьем случае, за
исключением ограничения (10), в котором рассматривается влияние на правые
части всех трех природных явлений. Согласно решению задачи материальные
14
потери от влияния дождевого паводка, весеннего половодья и засухи
составили почти 8,6 млн. рублей (табл. 2).
Таблица 2 – Результаты решения задачи стохастического программирования с
изменением правых частей ограничений
ζP
0.047
0.408
0.420
0.451
Сочетание явлений
Потери сельскохозяйственных
угодий,
S, га
Ущерб, тыс.
руб.
780
3986.0
711
4054.9
773
4535.6
867
8580.4
Весеннее половодье,
дождевой паводок
Весеннее половодье,
засуха
Дождевой паводок,
засуха
Весеннее половодье,
дождевой паводок,
засуха
Таким образом, сформулированы и решены четыре задачи
математического программирования с вероятностными параметрами,
позволяющие оптимизировать производство сельскохозяйственной продукции
с учетом влияния различных сочетаниях природных событий. Задачи решены
для ММСОУ ―Тальское‖. Предложенные модели позволяют осуществлять
управление сельскохозяйственным производством в условиях природных
рисков.
Список литературы
1. Барсукова М.Н. Информация и моделирование сельскохозяйственных процессов в
Восточно-Сибирском регионе / М.Н. Барсукова, А.Ю. Белякова // Матер. IV Междунар. науч.практ. конф. молодых ученых, посвящ. 70-летию НГАУ ―Современные тенденции развития
аграрной науки в России‖// Новосибирск, 2006. – С. 271-273.
2. Белякова А.Ю. Вероятностные модели экстремальных гидрологических явлений в
задачах оптимизации сельскохозяйственного производства / А.Ю. Белякова, Я.М. Иваньо. –
Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2009. – 151 с.
3. Вашукевич Е.В. Математические модели аграрного производства с
вероятностными характеристиками засух и гидрологических событий / Е.В. Вашукевич, Я.М.
Иваньо. – Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2012. – 150 с.
4. Иваньо Я.М. Моделирование сельскохозяйственного производства с учетом
экстремальных природных событий / Я.М. Иваньо // Матер. науч. конф. ―Фундаментальные
проблемы изучения и использования воды и водных ресурсов‖// Иркутск: Из-во Института
географии СО РАН, 2005. – С. 230-232.
5. Иваньо Я.М. Изменчивость климатических характеристик и аграрное производство
/ Я.М. Иваньо // Климат, экология, сельское хозяйство Евразии: Сб. статей международ.
науч.-практ. конф., посвящ. 75-летию образ. ИрГСХА (25-29 мая 2009 г., Иркутск)//Иркутск:
НЦ РВХ ВСНЦ СО РАМН, 2009. – С. 31-38.
6. Иваньо Я.М. Экстремальные природные явления: методология, моделирование и
прогнозирование / Я.М. Иваньо – Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2007. – 266 с.
15
УДК 338.431.6:63.
СОСТОЯНИЕ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕНОГО
СТРАХОВАНИЯ С ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКОЙ
Е.Ю. Глинская
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
Сельскохозяйственное страхование является высоко рисковым видом страхования,
поскольку напрямую зависит от погодно-климатических условий. Прямая зависимость от
климатических условий – характерная особенность сельскохозяйственного производства.
Каждый год сельское хозяйство терпит убытки в результате стихийных бедствий, особый
вред приносят регулярно повторяющиеся засухи, ущерб бывает, огромен и может поставить
хозяйства на грань банкротства, поэтому так важно повышать роль страхования в сельском
хозяйстве. Существенно снизить или избежать непредвиденных финансовых убытков
возможно на основе применения программ сельскохозяйственного страхования.
Ключевые слова: агрострахование, государственная поддержка, страховщики,
страхователи, страховое возмещение, франшиза
STATUS OF AGRICULTURAL INSURANCE WITH STATE SUPPORT
E.Y. Glinskaya
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
Agricultural insurance is a highly risky form of insurance because it directly depends on the
climatic conditions. Direct dependence on climatic conditions is the hallmark of agricultural
production. Each year, agriculture suffers losses due to natural disasters, particularly harmful is
recurring drought, its damage is huge and can put the economy on the brink of bankruptcy, so it is
important to enhance the role of insurance in agriculture. It is possible to avoid unexpected financial
losses or to reduce them substantially through the use of agricultural insurance programs.
Key words: agricultural insurance, government support, insurers, insurers, insurance
compensation, franchise.
До 1990 года в России действовала Система обязательного
государственного страхования имущества колхозов, совхозов и других
сельскохозяйственных предприятий. Средний размер тарифа для субъектов
страны по зерновым культурам составлял 11-12%. При этом страховщики
несли неполную (частичную) ответственность по договорам страхования.
Первый опыт введения государственной поддержки сельхозпредприятий был
проведен в 1993 г., которая в дальнейшем регулировалась ежегодными
приказами Минсельхоза России. С 2004 года в Российской Федерации был
введен новый порядок возмещения ущерба при стихийных бедствиях. Была
отменена прямая помощь сельхозтоваропроизводителям из средств
федерального
бюджета.
Возмещение
ущерба
при
производстве
сельскохозяйственной продукции от стихийных бедствий производилось
только через механизм страхования.
16
В течение последних 10 лет доверие к данному виду страхования было
подорвано, в т.ч. за счет применения схем, выводящих бюджетные средства из
системы сельхозстрахования. За период с 2008 по 2011 г. произошло
значительное сокращение количества агростраховщиков, доли застрахованных
площадей, объемов договоров. В 25 субъектах Российской Федерации по 1434
договорам страхования урожая озимых сельскохозяйственных культур посева
2011 года сельхозпроизводителями не выплачены субсидии на сумму 560.9
млн. рублей. Это вызывает недоверие к системе сельскохозяйственного
страхования в целом, прежде всего, со стороны сельскохозяйственных
товаропроизводителей. Во многом эта ситуация обусловлена экономическим
состоянием аграрного сектора в России и определенными специфическими
особенностями формирования страхового продукта и страхового портфеля при
страховании сельскохозяйственных культур. Снижению активности операций в
аграрном сегменте способствовал разразившийся кризис 2008 года, когда
замораживались объемы бюджетной поддержки.
Созданная к 2001 году в самых общих чертах система поддержки
агрострахования оказалась малоэффективной и так и не заработала в скольнибудь заметных масштабах, многие еѐ ключевые элементы так и не были
внедрены, государство не выполняло свои обязательства по выплатам части
страховых премий за агропроизводителей. К 2012 году назрела острая
необходимость введения новой системы агрострахования.
Все изменилось в 2012 году, после принятия федерального закона о
господдержке в сельском хозяйстве, госфинансирование страховых субсидий
значительно увеличилось. Федеральным бюджетом на 2012 было
предусмотрено выделение на субсидирование премий 6 млрд. рублей, плюс 1
млрд. рублей финансовой поддержки на региональном уровне. Но анализ
деятельности всех агростраховщиков за 2012 год показал, что доля посевной
площади застрахованных культур должна была достигнуть 40%, фактически
она достигла только 20%, т.е. с точки зрения охвата аграриев страхованием
ничего не изменилось.
С 1 января 2012 г. вступил в силу Федеральный закон от 25.07.2011 №
260-ФЗ ―О государственной поддержке в сфере сельскохозяйственного
страхования и о внесении изменений в Федеральный Закон ―О развитии
сельского хозяйства‖. Это – Закон о господдержке в сфере
сельскохозяйственного страхования.
Она заключается в следующем: регионами за счет федеральных
субсидий возмещается 50% начисленной страховой премии.
Закреплены условия и порядок сельскохозяйственного страхования, на
которое распространяется господдержка.
Так,
страхователями
выступают
сельскохозяйственные
17
товаропроизводители, признаваемые таковыми в соответствии с Законом о
развитии сельского хозяйства (граждане, ведущие личное подсобное хозяйство,
с/х потребительские кооперативы, крестьянские (фермерские) хозяйства и др.).
Страхованию
подлежат
риски
утраты
(гибели)
урожаев
сельскохозяйственных культур, посадок многолетних насаждений и
сельскохозяйственных животных в результате природных явлений, пожаров,
заразных болезней и других событий. Установлен исчерпывающий перечень
страховых случаев.
Страховщиками признаются лишь те организации, которые являются
членами соответствующего профессионального объединения (по принципу
ОСАГО).
Помимо
саморегулирования
оно
несет
субсидиарную
ответственность в случае банкротства одного из страховщиков.
Формируется ежегодный план сельскохозяйственного страхования.
Федеральный закон вступил в силу с 1 января 2012 г. Положения,
касающиеся оказания господдержки по договорам сельскохозяйственного
страхования в отношении сельскохозяйственных животных, применяются с 1
января 2013 г. Нормы об осуществлении объединением страховщиков
компенсационных выплат действуют с 1 января 2014 г.
При применении новой системысельскохозяйственного страхования с
государственной поддержкой для сельхозтоваропроизводителей при
страховании урожая снижаются риски потери доходов при производстве
сельхозпродукции в случае наступления неблагоприятных природных событий.
Цельновой
системысельскохозяйственного
страхования
с
государственной поддержкой:
- совершенствование действующей системы сельскохозяйственного
страхования.
Задачи
новой
системысельскохозяйственного
страхования
с
государственной поддержкой
- повысить финансовую устойчивость сельскохозяйственных товаропроизводителей;
- сделать сельскохозяйственное страхование популярным и эффективным инструментом, обеспечивающим снижение рисков в сельскохозяйственном производстве
По новому закону страховщики не являются получателями бюджетных
средств, поэтому отсчитываться за бюджетные средства ни перед кем не
должны. При этом косвенным показателем эффективного использования
бюджетных
средств
будет
являться
степень
удовлетворенности
сельскохозяйственных товаропроизводителей оказываемыми страховыми
услугами.
По новому закону объединения агростраховщиков должны направлять
18
отчисления на формирование фондов компенсационных выплат на случай,
если заключившая договор компания не сможет исполнять финансовые
обязательства.
Считается, что принятие закона позволит снизить стоимость
страхования, увеличить долю застрахованных площадей с 20% до 50-70% и
сократить расходы федерального бюджета на компенсацию ущерба в случае
чрезвычайных ситуаций.
Положения, касающиеся оказания господдержки по договорам
сельскохозяйственного страхования в отношении сельскохозяйственных
животных, применяются с 1 января 2013 г. Нормы об осуществлении
объединением страховщиков компенсационных выплат действуют с 1 января
2014 г.
В Минсельхозе рассчитывают, что принятие закона позволит снизить
стоимость страхования, увеличить долю застрахованных площадей до 50-70%
и сократить расходы федерального бюджета на компенсацию ущерба при
чрезвычайных ситуациях.
Новая модель сельхозстрахования предусматривает, что господдержка
будет распространяться только на страхование от катастрофических рисков –
риска гибели всего урожая. Все другие виды госдотаций будут предоставляться
только тем хозяйствам, которые приобрели полис от катастрофических рисков.
Документ устанавливает также стандарты страхования и оценки ущерба, с тем,
чтобы гарантировать страховые выплаты сельхозорганизациям.
Предполагается, что обновленная система агрострахования будет
строиться с применением инновационных технологий, с использованием
космического
зондирования
земли,
систем
метеонаблюдений
и
агроэкспертизы.
По мнению экспертов ―Росгосстраха‖, главный ―минус‖ в том, что
законопроект защищает сельхозпроизводителей только от катастрофических
убытков, не затрагивая другие, не менее существенные убытки, которые могут
происходить регулярно. Кроме того, в числе критериев для определения
убытков устанавливается показатель средней урожайности по различным
культурам. Таким образом, хозяйства с новыми технологиями могут оказаться
вне сферы действия нового законопроекта. По законопроекту предполагается,
что страхование будет осуществлено с франшизой в 40%. Это делает весьма
проблематичным получение возмещения. ―Кроме того, такая франшиза
совершенно неприемлема для кредитующих село банков. Поэтому придется
докупать за собственные средства дополнительное страховое покрытие‖.
Новая схема получения субсидий на возмещение части затрат
сельскохозяйственных товаропроизводителей на уплату страховых премий
(взносов):
19
1. Минсельхоз Россиинаправляет субсидии в бюджет субъекта
Российской Федерации на возмещение части затрат сельскохозяйственных
товаропроизводителей на уплату страховых премий (взносов);
2. Сельскохозяйственный товаропроизводитель подает Заявление о
перечислении целевых средств на расчетный счет страховой организации,
предоставляет документ об оплате страховой премии (взноса) страховой
компании;
3. Сельскохозяйственный товаропроизводительзаключает договор
сельскохозяйственного страхования с государственной поддержкой и оплата
50% стоимости со страховой организацией;
4. Орган управления АПК субъекта
РФ перечисляет 50% от
причитающихся страховых платежей по договору страхования на расчетный
счет страховой организации.
Страховщики в статотчетности должны будут отдельной строкой
выделять данные по операциям страхования с господдержкой и предоставлять
органу надзора.
При распределении субсидий учитывается сельхозпланирование, то есть
документ с видами на будущий урожай, направленный в сельхозведомство
потенциальными получателями.
Страхование с господдержкой в новом виде покрывает катастрофические
риски. Теперь страхование особо выгодно для территорий рискованного
земледелия и хозяйств, чаще других несущих потери при сборе урожая.
Благополучные территории дотируют в рамках программы менее успешные.
Крестьяне же страхуют урожай с высокой франшизой и выступают
―соучастниками‖ при компенсации его потерь.
Особое место в сельскохозяйственном страховании занимает
страхование урожая сельскохозяйственных культур. В этом направлении за
последние десять лет был принят ряд нормативных актов, регулирующих
систему сельскохозяйственного страхования.
Под утратой (гибелью) урожая сельскохозяйственных культур
понимается снижение фактического урожая по сравнению с запланированным
на 30% и более.
Под утратой (гибелью) посадок многолетних насаждений понимается
потеря их жизнеспособности более чем на 40% площадей, занятых посадками.
Государственная поддержка заключается в следующем: регионами за
счет федеральных субсидий возмещается 50% начисленной страховой премии.
Основные принципы страхования с государственной поддержкой:
- по риску утраты (гибели) более 30% урожая или более 40% посадок
многолетних насаждений;
- сельскохозяйственные товаропроизводители оплачивают только 50%
20
страховой премии (взноса) по договору страхования;
- создание профессионального объединения страховщиков (страховых
организаций);
- применение плана сельскохозяйственного страхования;
- установление четких правил аккредитации экспертов и проведения
экспертизы убытков;
- установление предельного размера расходов страховых компаний на
ведение дел (на уровне 20% от страховой премии (взноса);
- страховая сумма в договоре сельскохозяйственного страхования
устанавливается в размере не менее чем 80% страховой стоимости урожая
сельскохозяйственной культуры, посадок многолетних насаждений.
При новой системе изменен ―Перечень опасных природных явлений, от
воздействия которых страхуется урожай сельскохозяйственных культур и
посадок многолетних насаждений‖, а также расширен перечень событий,
явившихся причиной наступления страхового случая.
Важную роль в агростраховании играет франшиза (т.е. невозмещаемый
ущерб). Она заключается в том, что при наступлении страхового случая часть
убытков страхователя не компенсируется – до 2012 г. этот порог был
установлен на уровне не выше 20% от страховой суммы. При увеличении
франшизы тарифные ставки по зерновым сокращались с 11.8% до 5.6%.
По новой системе страхования франшиза начинается с 5 до 40%, при
этом тарифы сокращаются с 1 до 1.3%. Таким образом, при новой системе для
страхователя более расширенный выбор вариантов франшизы (в 2 раза), и,
соответственно, страховых тарифов. При этом в новой системе более низкие
тарифные ставки по сравнению со страхованием действовавшим до 2012 года.
Выбирать более высокую франшизу, а значит меньший страховой платеж, но, в
то же время меньшее возмещение ущерба, или небольшую франшизу, высокий
платеж и полное возмещение ущерба – каждый страхователь решает для себя
сам в зависимости от своей платежеспособности и степени риска.
В Иркутской области сокращается количество тех страховщиков, кто
занимается
агрострахованием:
из
85
страховщиков
на
рынке
сельскохозяйственного страхования в 2010 году работало 12 страховых
компаний, в 2012 г. – только 6. Лидирующее место в агростраховании
Иркутской области занимает специализированная крестьянская страховая
компания КСК ―Поддержка-Иркутск‖, но и у этой компании имеются проблемы:
поступления сокращаются на 7.4%, выплаты также сокращаются – на 40%.
Проанализировав
ситуацию
на
рынке
сельскохозяйственного
страхования можно предложить следующее:
- проводить комплекс мероприятий, направленных на агитацию и
пропаганду сельхозстрахования;
21
- разработать механизм предоставления льготных условий кредитования
при заключении договора страхования;
- целесообразно предусмотреть франшизу применительно к каждому
конкретному застрахованному полю, а не ко всему объему урожая,
застрахованных одним страхователем;
- выплата субсидируемой части страховой премии, поскольку она никак
не зависит от сельхозтоваропроизводителя, не должна влиять на размер
конечной выплаты страхователю страхового возмещения;
- для поддержания сельхозтоваропроизводителей необходимо создание
Союза независимых аграрных экспертов;
- необходимо совместно страховщикам и Минсельхозу выработать меры,
обеспечивающие перечисление субсидий в полном объеме и в срок
- необходимо ужесточить контроль за целевым использованием
бюджетных средств.
Список литературы
1. Постановление Правительства РФ от 22 декабря 2012 г. N 1371 "Об утверждении
Правил предоставления и распределения субсидий из федерального бюджета бюджетам
субъектов Российской Федерации на возмещение части затрат сельскохозяйственных
товаропроизводителей на уплату страховых премий по договорам сельскохозяйственного
страхования".
2. Аналитический ежегодник ―Экспертиза страхового рынка‖. – Изд.: Юрайт, 2013. –
215 с.
3. Кузовлева, Н.Ф. К вопросу о развитии страхового рынка России в условиях
глобализации российской экономики / Н.Ф. Кузовлева, А.А. Близнюк // Финансы и кредит. –
2011. – № 48. – С. 50-54.
4. Определение
ущерба
и
страхового
возмещения
по
страхованию
сельскохозяйственных культур. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
URL:http://www.insurance2000.ru/books/01/7-12.php
5. О сельскохозяйственном страховании. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://www.insur-info.ru/press/43777/
6. Агрострахование буксует. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://franchisees.ru/01023404.php
22
УДК 519.863:338.432:331.101.262
МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ СОЧЕТАНИЯ ОТРАСЛЕЙ АГРАРНОГО
ПРОИЗВОДСТВА С УЧЕТОМ ИЗМЕНЧИВОСТИ ТРУДОВЫХ
РЕСУРСОВ
Ж.И. Городовская, Я.М. Иваньо, С.А. Петрова
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
В статье рассмотрены тенденции состояния и изменчивости трудовых ресурсов на
примере Иркутского района Иркутской области. Определена степень влияния на количество
и качество работников сельского хозяйства материально-технической базы и
агротехнологий. На примере хозяйства Иркутского района выявлены закономерности
изменчивости трудовых ресурсов. Предложена модель параметрического программирования
для ситуации зависимости урожайности сельскохозяйственных культур от времени. Для
оптимизации сочетания отраслей сельского хозяйства использованы интервальные
параметры в виде трудовых ресурсов и цен на продовольственную продукцию. Выделена
детерминированная модель параметрического программирования, позволяющая получать
худший и лучший варианты оптимальных планов в зависимости от изменчивости трудовых
ресурсов. Применение модели позволяет повысить эффективность управления ресурсами
аграрного производства.
Ключевые слова: трудовые ресурсы, регион, сельское хозяйство, тренд, интервальный
параметр, оптимизация.
OPTIMIZATION MODEL OF COMBINING OF AGRARIAN PRODUCTION
BRANCHES CONSIDERING WORKFORCE VARIABILITY
Zh.I. Gorodovskay, Yr.M. Ivan’o, S.A. Petrova
Irkutsk state Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
In the article the tendencies of condition and variability of workforce on the example of
Irkutsk district of Irkutsk region are considered. Degree of influence on the quantity and quality
of agricultural workers of material and technical base and agricultural technology is determined.
Regularities of workforce variability on the example of agricultural enterprises of the Irkutsk
district are revealed. Parametric programming model for the situation of crop yields‘ time
dependence is proposed. The interval parameters in the form of workforce and prices on food
production for optimization of agricultural branches combining are used. Deterministic model of
parametric programming, allowing obtaining the worst and the best variants of optimal plans
depending on the variability of workforce is emphasized. Application of the model allows to
increase the efficiency of agricultural production resource management.
Key words: workforce, region, agriculture, trend, interval parameter, optimization.
В экономико-математической модели сочетания отраслей в качестве
переменных величин, подлежащих определению в процессе решения задачи,
выступают некоторые параметры растениеводства. Обычно в качестве
последних рассматривают группы культур и виды скота [1].
Между тем большое значение для оптимизации ресурсов, используемых
23
в производстве, имеют затраты труда. При высокой производительности
предприятие затрачивает меньше средств, чем с использованием низкой.
Модернизация производства требует с одной стороны сокращения численности
работников, а с другой – повышения их квалификации, как результата
внедрения новых технологий в производство.
В работе [2] показаны тенденции изменчивости сельского населения в
области, определено влияние на кадровый состав хозяйств различных
факторов.
Изменение
численности
работников
предприятия
агропромышленного комплекса зависит от стабильности производства,
способности предприятия к развитию, технической оснащенности, применения
новых технологий, социально-экономических условий жизни и др. [3].
Понятно, что такой показатель как производительность труда способствует
уменьшению затрат и расширению производства.
На рисунке 1 показаны тенденции изменения производительности труда
для динамично развивающихся хозяйств Иркутского района. Скорость
линейного роста параметра для ОАО ―Барки‖ несколько выше, чем для ЗАО
―Иркутские семена‖ – примерно на 27.8%. При этом согласно анализу
оснащения машинно-тракторной техникой возможности увеличения
производительности труда в обоих хозяйствах далеко не исчерпаны. Кроме
того, предприятия имеют возможность развиваться за счет внедрения новых
технологий.
1100,0
Тыс. руб./чел.
1000,0
900,0
y = 105,97t + 434,41
R² = 0,7664
800,0
1
y = 135,47t + 312,89
R² = 0,7966
700,0
2
600,0
500,0
400,0
0
1
2
3
4
5
6
Номер года
Рисунок 1 – Производительность труда в ЗАО "Иркутские семена" (1) и ОАО "Барки"
(2) Иркутского района за 2008-2012 гг.
Оценка остальных производственно-экономических параметров,
входящих в модель, показывает, что они во многих случаях характеризуются
тенденциями повышения и могут быть описаны с помощью трендов. В
24
частности, это касается производства основных культур: зерновых, картофеля и
рапса. Однако не всегда эти тенденции устойчивы. Некоторые из них являются
линейными, а другие могут быть описаны полиномом второй степени.
В таких случаях для оптимизации сочетания производства
сельскохозяйственной продукции можно применить модель параметрического
программирования [4]. Вместе с тем другие параметры модели могут быть
неопределенными, описываться в виде законов распределения вероятностей
или интервальных оценок.
С учетом того, что часть параметров является функциональной, а другая
– подвержена непредсказуемым колебаниям математическая модель сочетания
отраслей с использованием целевой функции на минимум затрат на
производство может быть записана следующим образом:
(1)
 cs xs   ch xh  min;
sS
hH
при условиях:
1)
ограниченности производственных ресурсов:
f
sS
l1s
f
sS
2)
использования
растениеводства
(t ) xs   fl1h xh  Fl1 (l1  L1 );
x   fl2h xh  Fl2 (l2  L2 );
l2 s s
(3)
hH
в
животноводстве
p
побочной
продукции
x  x j (j  J);
js s
sS
3)
а)
(2)
hH
ограниченности размера отраслей, в том числе
растениеводства
nr   1   s  xs  nr ( r  R) ;
(4)
(5)
sSr
б)
животноводства
xh  hh xh , h (h  H ) ;
(6)
4)
производства конечной продукции не менее заданного объема, в
том числе:
а)
растениеводства
(7)
 vq s (t ) xs  Vq (q1  Q1 ) ;
1 1
s1S1
v
животноводства
v
hH
5)
а)
q2 h
1
xs2  Vq2 (q2  Q2 ) ;
(8)
(t ) xh  Vq2 ( q 2  Q2 ) ;
(9)
q1s2
s2 S2
б)
1
увязки растениеводства с животноводством, в том числе:
баланса рационов животных по элементам питания
25
a
is
sS
б)
jJ
(10)
hH
по структуре производства кормов
d
hH
6)
ps xs   aij x j   bih xh (i  I);
x   a1s ps xs   a1 j x j   dkh xh (k  K) ;
kh h
jJ k
sSk
(11)
hH
неотрицательности переменных
xs , xh  0 .
(12)
В модели (1)-(12) использованы следующие обозначения xs, xs , xs –
1
2
искомые переменные площади культур s, s1, s2 или вида кормовых угодий,
причем S  S1  S2 ; cs – затраты на 1 га культуры s или вида кормовых угодий;
fl s (t ) – расход ресурса l1 на единицу площади s-культуры или вида кормовых
1
угодий, зависимый от параметра t; fl s – расход ресурса l2 на единицу площади
2
культуры s или вида кормовых угодий, изменяющийся в интервале
f
l2 s
 fl2 s  f l2 s ; Fl1 и Fl2 – наличие ресурса вида l1 и l2 ; Vq1 и Vq2 – гарантированный
объем производства продукции вида q1 и q2; p js – выход с единицы площади
культуры s вида корма j ; x j – вспомогательная переменная (количество
кормов вида j ), которая используется для скотоводства; n r , n r – максимально
и минимально возможная площадь культур группы r; vq1s1 и vq2 s2 – выход
товарной продукции вида q1 с единицы площади культуры s1; vq2 s2 – выход
товарной продукции вида q2 с единицы площади культуры s2, варьирующий в
пределах v q s  vq s  v q s ; ps – выход основной кормовой продукции с единицы
2 2
2 2
2 2
площади культуры s или вида кормовых угодий; d kh , d kh – минимально и
максимально допустимый нормативный размер потребности в кормах группы k
единицы поголовья вида (группы) животныхh, выраженный в кормовых
единицах; ais – содержание элемента питания i в единице кормовой продукции,
получаемое от культурыs; aij – содержание элемента i питания в виде корма j
или компоненте кормосмеси;  s – коэффициент, учитывающий площадь
семенных посевов для культурыs; a1 j – содержание элемента питания i в виде
корма j или компоненте кормосмеси; a1s – содержание кормовых единиц в
единице корма, получаемого от культуры s, f ms – расход вида удобрений m и
средств защиты на единицу площади культуры s или вида кормовых угодий; xh
–искомая переменная, поголовье вида скотаh; fl h и fl h – расход ресурса на
1
2
единицу поголовья вида (группы) животныхh; vqh – выход товарной продукции
вида q с единицы поголовья видаh; bih – минимальная потребность в элементе
питания i единицы поголовья вида (группы) h; ch – затраты на содержание
26
единицы поголовья вида (группы) животных h без учета стоимости кормов; h –
группы животных; hh – коэффициент пропорциональности между поголовьем
животных hи их группами h .
Частная задача (1)-(12), когда коэффициенты левых частей ограничений
зависят от параметра t или являются постоянными величинами, решена для
ОАО "Барки". Здесь в качестве параметров, связанных со временем,
использовались: урожайность картофеля и зерновых культур. Согласно
трендам по данным 2008-2012 гг. урожайность картофеля составила 174, а
зерновых – 15.2 ц/га. При решении задачи оптимизации сочетания
растениеводства и животноводства на минимум затрат с полученными
прогностическими значениями биопродуктивности картофеля и зерновых,
максимальными оценками трудовых ресурсов в левых частях ограничений
целевая функция составила около 83.8 млн. руб. В ситуации максимальной
производительности труда критерий оптимальности соответствует немногим
менее 78.8 млн. руб. Другими словами, различие между значениями целевой
функции составили 6.4%. При этом имеет место значительное расхождение в
структуре производства, различие между площадями посевных и
произведенной продукции колеблются от -10.3 до 20% (табл. 1).
Таблица 1 – Результаты решения задачи оптимизации производства сочетания отраслей
с прогностическими значениями урожайности картофеля и зерновых для
ОАО "Барки" Иркутского района
Переменная, ед. изм.
Обозначение
переменной
Зерновые (товарные), га
Зерновые (кормовые), га
Картофель, га
Однолетние травы на сенаж, га
Многолетние травы на сено, га
Кукуруза на зеленый корм, га
Естественные пастбища, га
Зерноотходы, ц
Солома, ц
Мясо на реализацию, ц ж.в.
Молоко на реализацию, ц
Молоко (на корма), ц
Коровы, голов
Молодняк крупного рогатого
скота, голов
Вспомогательная переменная
Целевая функция, руб.
х1
х2
х3
х4
х5
х6
х7
х8
х9
х10
х11
х12
х13
Результаты
При минимальной
При максимальной
производительности производительности
труда
труда
489
523
190
172
78
97
313
295
726
684
241
223
136
136
1394
1491
0
0
284
0
737
694
0
0
449
423
х14
314
296
х15
0
83.8
0
78.8
27
Анализ параметров модели (1)-(12) показывает, что многие из них не
всегда являются определенными. В частности, к таким параметрам относятся
левые части ограничения (3), характеризующие трудовые ресурсы; условие по
производству конечной продукции в натуральных и денежных единицах (8).
Задача (1)-(12) с учетом (3) и (8) применена для оптимизации сочетания
отраслей сельского хозяйства ОАО ―Барки‖. При этом урожайность картофеля
и зерновых принималась аналогично предыдущей задаче. Колебание трудовых
ресурсов определялось в пределах 92% согласно росту производительности
труда (табл. 2).
Таблица 2 – Нижние и верхние оценки затрат труда на производство продукции
в ОАО “Барки”
Характеристика
Зерновые, чел.-ч./ц
Картофель, чел.-ч./ц
Рапс, чел.-ч./ц
Однолетние травы на семена, чел.-ч./га
Многолетние травы на семена, чел.-ч./га
Мясо КРС на реализацию, чел.-ч./ц ж.в.
Молодняк крупного рогатого скота, чел.-ч./гол.
Свиньи на выращивании и откорме, чел.-ч./гол.
Свиноматки, чел.-ч./гол.
Однолетние травы на сенаж, чел-ч./га
Многолетние травы на сено, чел.-ч./га
Кукуруза на зеленый корм, чел.-ч./га
Молоко на реализацию, чел.-ч./ц
Молоко (на корма), чел.-ч./ц
Коровы, чел.-ч./гол.
Нижние оценки
31.5
160.0
8.0
18.6
32.7
15.5
32.7
2.6
2.6
132.9
Верхние оценки
50.4
256.0
12.8
29.8
52.4
24.9
52.4
4.2
4.2
212.7
Аналогичным образом использованы верхние и нижние оценки цен на
произведенную продукцию (табл. 3).
Таблица 3 – Нижние и верхние оценки цен на реализованную продукцию ОАО "Барки
Характеристика
Зерновые, руб./ц
Картофель, руб./ц
Рапс, руб./ц
Мясо КРС на реализацию, руб./ц (ж.в.)
Молоко на реализацию, руб./ц
Молодняк крупного рогатого скота, руб./гол.
Мясо свиней на реализацию, руб./ц (ж.в.)
28
Нижние оценки
315.79
758.93
10000.00
789.00
20250.00
-
Верхние оценки
947.37
2276.79
30000.00
2367.00
60750.00
-
Предложенные задачи параметрического программирования с
интервальными оценками решались по следующему алгоритму. Согласно
трендам урожайности картофеля и зерновых определялись прогностические
значения с упреждением один год. На основе метода Монте-Карло
моделировались значения интервальных параметров. Затем формулировалась
задача линейного программирования, которая решалась с помощью симплексметода. После получения оптимального плана процедура повторялась:
моделирование значений интервальных оценок, построение задачи линейного
программирования, нахождение оптимального решения. Число циклических
операций составило 20. Из полученных результатов выделены максимальные и
минимальные значения целевой функции и соответствующие им оптимальные
планы.
В результате решения задачи параметрического программирования с
интервальными параметрами амплитуда значений целевой функции составила
78.6-81.4 млн. руб. или 3.6%.
Таким образом, изменчивость трудовых ресурсов, связанная с
повышением производительности труда и внедрением новых технологий,
влияет на производственные затраты – уменьшение удельных затрат труда на
получение продукции на 92% способствует сокращению значения целевой
функции на 6.4%.
Список литературы
1. Барсукова М.Н. Оптимизационные модели планирования производства стабильных
сельскохозяйственных предприятий / М.Н. Барсукова, Я.М. Иваньо – Иркутск: Изд-во
ИрГСХА, 2010. – 160 с.
2. Городовская Ж.И. О трудовых ресурсах сельского хозяйства Иркутской области /
Ж.И. Городовская, Я.М. Иваньо // Матер. регион. науч.-метод. конф. с международным
участием, посвящ. 80-летию ФГБОУ ВПО ИрГСХА ―Современные проблемы и перспективы
развития АПК‖// Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2014. – Ч.1. – С. 10-14.
3. Нормативы и методика расчета потребности сельскохозяйственных машин по
агроландшафтным районам Иркутской области / В.И. Солодун, А.М. Зайцев, Г.Н. Поляков,
В.М. Перевалов – Иркутск: ИрГСХА, 2014. – 31 с.
4. Решение задач управления аграрным производством в условиях неполной
информации: Монография / Я.М. Иваньо и др. - Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2012. – 200 с.
29
УДК 631.16: 658
АНАЛИЗ ИНТЕНСИВНОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ
ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОСНОВНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФОНДОВ
СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РЕГИОНА
О.Н. Гриценко
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
В
настоящее
время
состояние
воспроизводства
основных
фондов
сельскохозяйственных предприятий Иркутской области является одним из факторов
развития аграрной экономики региона, повышения качества и конкурентоспособности
выпускаемой продукции. В этой связи в статье приведены динамика основных
производственных фондов в сельскохозяйственных предприятиях Иркутской области, анализ
интенсивности и эффективности их использования, определены основные направления
повышения эффективности их использования.
Ключевые слова: основные производственные фонды, активная часть основных
производственных фондов, фондообеспеченность, фондоотдача.
INTENSITY AND EFFICIENCY ANALYSIS OF THE REGION'S AGRICULTURE
FIXED ASSETS USE
O.N. Gritsenko
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
Currently, the state of reproduction of agricultural enterprises‘ fixed assets in Irkutsk Region
is one of the factors of the region‘s agrarian economy development and of improvement of products
quality and competitiveness. In this regard, the dynamics of the basic production assets in the
agricultural enterprises of the Irkutsk region, intensity and efficiency analysis of their use are
displayed , the main directions for improving their use efficiency are defined.
Key words: basic production assets, the active part of fixed assets, capital-labor ratio,
capital productivity.
В настоящее время состояние воспроизводства основных фондов
сельскохозяйственных предприятий Иркутской области является одним из
факторов развития аграрной экономики региона, повышения качества и
конкурентоспособности выпускаемой продукции.
За период 2001-2013 гг. размер основных производственных фондов
сельскохозяйственных организаций и доля их активной части имеют
тенденцию к увеличению (табл. 1).
Изменение величины основных фондов определяется величиной их
поступления, выбытия и снижения остаточной стоимости.
Наибольший удельный вес в структуре основных производственных
фондов (в стоимостном выражении) в 2001 году занимала неактивная часть
(здания и сооружения) основных фондов – 58.5 %. Доля их в конце 2013 года к
общей стоимости ОПФ снизилась и составила 33.6%.
30
Таблица 1 – Динамика и структура основных производственных фондов
(на конец года) сельскохозяйственных организаций региона
2001 г.
Виды основных
средств
млн.
руб.
Здания и сооружения
4582.6
Машины, оборудование и транспортные 1920.1
средства
Производственный и
хозяйственный
33.1
инвентарь
Рабочий скот
15.1
Продуктивный скот
329.4
Прочие
951.8
Всего
7832.7
2006 г.
Изменение
структуры в
2013 г, % (+,-):
2013 г.
%к
итогу
млн.
руб.
%к
итогу
млн.
руб.
%к
итогу
к
2001г
к
2006г
58.5
2260.8
35.9
6820.6
33.6
-24.9
-2.3
24.5
3399.0
53.9
10304.2
50.8
26.3
-3.1
0.4
27.1
0.4
97.8
0.5
0.1
0.1
0.2
4.2
12.2
100.0
21.5
424.2
173.5
6306.1
0.3
6.7
2.8
100.0
84.9
1233.6
1544.8
20270.6
0.4
6.1
8.5
100.0
0.2
1.9
-3.7
0.0
0,1
-0.6
5.7
0.0
Увеличение активной части основных производственных фондов
сложилось вследствие их поступления (машины, оборудование и транспортные
средства) и увеличения поголовья (продуктивного и рабочего скота). Так
удельный вес стоимости видов основных средств – машины, оборудование и
транспортные средства в период 2001-2013 гг. вырос на 26.3%.
Динамика роста вида средств – рабочий и продуктивный скот,
увеличивалась в анализируемом периоде в абсолютном выражении
соответственно рабочий скот на 74.3 млн. руб., продуктивный скот на
904.2млн. руб. Увеличение активных видов средств положительно
характеризуют сложившуюся ситуацию в сельском хозяйстве региона.
В
итоге
размер
основных
производственных
фондов
сельскохозяйственных организаций региона увеличился в динамике 2001-2013
гг. на 12437.9 млн. руб., т.е. в 2.59 раза по отношению к 2001 году.
Между тремя важнейшими показателями – объемом производства
сельскохозяйственной продукции, объемом ее продаж и величиной основных
производственных средств – существует тесная связь.
Оценка эффективности использования основных средств предполагает
расчет следующих обобщающих показателей и их анализ в динамике:
- фондоотдача (отношение стоимости произведенной или реализованной
продукции после вычета НДС и акцизов к среднегодовой стоимости основных
средств);
- фондоемкость (обратный показатель фондоотдачи – удельные
капитальные вложения на один рубль прироста продукции).
31
За рассматриваемый период сельскохозяйственные предприятия региона
значительно увеличили объем товарной продукции и это во многом
обусловлено увеличением размера основных производственных фондов
сельскохозяйственного назначения и ростом удельного веса машин и
оборудования в общей стоимости основных производственных фондов.
Данные таблицы 2 показывают, что в сельскохозяйственных
организациях региона фондоотдача на 1 рубль стоимости основных
производственных фондов в динамике лет имеет тенденцию к увеличению, но
фондоотдача в 2013 году несколько снизалась.
Это объясняется тем, что особенностью капитальных вложений в
сельском хозяйстве является то, что эффект от них проявляется не сразу, в
отличие от текущих вложений, а после их освоения и использования их на
полную мощность.
Прирост
объемов
производства
валовой
и
товарной
сельскохозяйственной продукции может достигаться за счет абсолютного
увеличения основных производственных фондов, т.е. за счет экстенсивного
фактора, или за счет повышения фондоотдачи - интенсивного фактора.
Таблица 2 – Влияние уровня использования основных производственных фондов на
размер товарной продукции в сельхозпредприятиях Иркутской области
Показатель
2001 г.
2006 г.
2013 г.
Товарная продукция, млн. руб.
Основные производственные
фонды сельскохозяйственного
назначения, млн. руб.
Удельный вес машин и
оборудования в общей стоимости
фондов, %
Фондоотдача на 1 руб. всех
основных фондов, руб.
Фондоотдача машин и
оборудования, руб.
3374.0
6397.8
16283.1
Отклонение
(+; -),% 2013г к
2001 г
2006 г
в 4.99 раза
в 2.54 раза
7832.7
6306.1
20270.6
в 2.58 раза
В 3.21 раза
24.5
59.3
50.8
26.3
-8.5
0.431
1.015
0.803
в 1.86 раза
79.1
1.757
1.882
1.580
-10.1
-16.1
Интенсификация производства характеризуется повышением отдачи
(снижением емкости) затрачиваемых ресурсов. Сопоставление результата и
стоимости основных средств в динамике позволяет оценить степень
использования интенсивных и экстенсивных факторов производства в
исследуемом периоде.
Темп роста влияния качественной характеристики (интенсивности)
использования основных фондов рассчитывается соотношением темпа
прироста выпуска продукции к темпу прироста стоимости основных средств.
32
Влияние в процентах прироста основных фондов на результативный
показатель (выпуск продукции) определяется делением темпа прироста
стоимости основных производственных фондов на темп прироста результата
(выпуска продукции) и умножением их на 100%: Для определения доли
влияния фондоотдачи полученный результат вычитается из 100%:
Данные анализа эффективности и интенсивности использования
основных производственных фондов
сельского хозяйства региона за
последние годы приведен в таблице 3.
Соотношение темпа прироста стоимости основныхпроизводственных
фондов и темпов прироста товарной продукции позволяет определить прирост
основных средств на 1% прироста продукции (158 / 399 = 0.396) – это
предельный показатель фондоемкости. Этот показатель меньше единицы
(0.396),
это
означает,
что
основные
производственные
фонды
сельскохозяйственных предприятий региона использовались в 2013 году более
эффективно, чем в 2001 году.
Рост фондоотдачи (0.372) обусловлен превышением темпов роста объема
товарной продукции над темпом роста среднегодовой стоимости основных
производственных фондов. На каждый процент прироста основных фондов
прирост товарной продукции составил (399 / 158) – 2.52 пункта. Это темп роста
влияния на объем товарной продукции фондоотдачи. Данный показатель
используется для оценки технологической эффективности производства.
Таблица 3 – Анализ интенсивности использования основных производственных фондов
в сельхозпредприятиях Иркутской области
Показатели
Товарная продукция,
млн. руб.
Основные производственные фонды
сельскохозяйственного
назначения, млн. руб.
Фондоотдача, тыс. руб.
Фондоемкость, тыс.
руб.
Отклонение
(+,-)
Индекс
Темп
прироста, %
12909.1
4.99
399
20270.6
12407.9
2.58
158
0.431
0.803
0.372
1.86
86
2.320
1.245
-1.075
0.54
- 46
2001 г.
2013 г.
3374.0
16283.1
7832.7
Доля
влияния
экстенсивности
использования
основных
производственных фондов на прирост выручки от продаж, составляет 39.5%,
при интенсивности влияния 60.5%.
Интенсивный путь ведения сельского хозяйства предполагает
систематический рост фондоотдачи за счет увеличения производительности
труда, технического совершенствования основных фондов и других факторов
[1].
33
На основании выше изложенного, можно сделать вывод, что повышение
эффективности и интенсивности использования капитальных вложений в
сельское хозяйство может быть достигнуто за счет:
- широкого применения типовых проектов, которые оправдали себя на
практике; это позволяет снизить затраты и сроки на проектирование объекта, а
также уменьшить риск выбора неэффективного проекта;
- обеспечением комплексности вложений; например, в животноводстве
необходимо достичь оптимального сочетания вложений средств в
строительство животноводческих помещений, кормоцехов и формирования
основного стада;
- осуществление приоритетного вложения средств с учетом
эффективности их использования. Так затраты на реконструкцию объектов
окупаются в 2-3 раза быстрее, чем затраты на новое строительство;
- недопущения распыления капитальных вложений по многим объектам:
концентрация инвестиций на строительстве отдельных объектов позволяет
вести его непрерывно и сократить сроки ввода объекта в эксплуатацию;
- соблюдение режима экономии, удешевления строительства за счет
использования более дешевых местных материалов и др. пути [6].
Список литературы
1. Зельднер А. Инвестиции как условие экономического роста АПК / А. Зельднер //
Международный сельскохозяйственный журнал. – 2005. – №5. – С. 19-20.
2. Кулов А.Р. Доходность сельского хозяйства и инвестиционная активность в
отрасли / А.Р. Кулов // Финансы. – 2006. – №11. – С. 7-10.
3. Лукашев Н.И. Проблемы обновления основных производственных фондов в
сельском хозяйстве / Н.И. Лукашев // Экономика сельскохозяйственных и
перерабатывающих предприятий. – 2005. – №12. – С. 11-13.
4. Лякишева И. Инвестиционные процессы в сельском хозяйстве / Лякишева И.,
Шутьков С.// АПК: экономика, управление. – 2006. – №2. – С.22-27.
5. Серов В. Эффективность инвестиционных процессов в региональном АПК /
В.Серов// АПК: экономика, управление. – 2005. – №12. – С.23-31.
6. Симичев А. Роль инвестиций в развитии сельскохозяйственного производства / А.
Симичев// Международный сельскохозяйственный журнал. – 2005. –№2. – С.22-23.
УДК 338.43
КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЯ АПК
С.Г. Емельянова, Л.В. Калягина
Красноярский государственный аграрный университет, г. Красноярск, Россия
В статье показывается значимость повышение конкурентоспособности молока в
условиях вступления России в ВТО. Рассматривается сущность конкурентоспособности
предприятия; признаки, которыми она обуславливается; этапы оценки конкурентоспособности
предприятия; методики оценки конкурентоспособности предприятий. В заключении
34
проводится оценка конкурентоспособности конкретного предприятия – ООО
―Емельяновское‖, являющегося предприятием федерального значенияобеспечивающего
большую долю молока на потребительском рынке города Красноярска и Красноярского края.
Ключевые слова: конкурентоспособность предприятия, матричный метод, оценку
продукции предприятия, метод эффективной конкуренции.
THE COMPETITIVENESS OF AIC ENTERPRISES
S.G. Emelyanova, L.V. Kalyagina
Krasnoyarsk State Agrarian University, Krasnoyarsk, Russia
The paper shows the importance of improving the competitiveness of milk in the
conditions of Russia's accession to the WTO. The essence of the enterprise competitiveness and
its determining conditions, company competitiveness assessment stages, enterprise
competitiveness assessment techniques are considered. In conclusion the competitiveness of a
particular company – LLC "Yemelyanovskoye", an enterprise of federal importance providing a
major part of milk at the consumer market of Krasnoyarsk and Krasnoyarsk region is assesed.
Key words: competitiveness of enterprises, matrix method, evaluation of enterprise,
effective competition.
В
условиях
вступления
России
в
ВТО,
повышение
конкурентоспособности молока имеет большую значимость для развития
агропромышленного комплекса. Ее решение имеет комплексный характер для
экономики страны, связанный с повышением уровня жизни людей, укрепления
их здоровья, а также с обеспечением национальной производственной
безопасности. С усилением конкурентной борьбы за покупателя и развитием
рыночных отношений, повышение конкурентоспособности продукции явилось
первостепенной задачей товаропроизводителя в обеспечении его финансовоэкономической устойчивости. Особая значимость приобретается в условиях
снижающейся платежеспособного спроса покупателей, которые не создают
выгодные конкурентные позиции отечественной продукции на рынке низкого
уровня эффективности производства [1].
Конкурентоспособность –
характеристика, показывающая отличие
продукции от товаров-конкурентов как по степени соответствия конкретной
общественной потребности и благу, так и по затратам на ее удовлетворение.
Конкурентоспособность предприятия обусловливается следующими
признаками:
1) потребители готовы и довольны, могут приобрести повторно
продукцию данного предприятия;
2) партнеры, акционеры, общество претензий к фирме не имеют;
3) в работе предприятия работники своим участием гордятся, а другие
считают за честь трудиться в этой компании.
Этапы для оценки конкурентоспособности предприятия:
- анализ и выбор рынка для реализации продукции;
35
- изучение конкурентов, выпускаемых аналог продукта;
- выбор товара-аналога как базы для сравнения;
- определение подлежащих оценке необходимых групп, параметров;
- выбор методик расчета;
- расчет интегрального показателя конкурентоспособности продукции
предприятия [2].
Признаки присущие конкурентоспособности предприятия:
- релевантность – конкурентная позиция и конкурентные преимущества
данного экономического субъекта относительно других субъектов внешней
среды;
- относительность – проявляется исключительно через сравнение
характеристики одного экономического субъекта с характеристиками других
субъектов;
- динамичность – критерий конкурентоспособности, характеризующий
положение субъекта в конкурентном поле как результат его конкурентной
деятельности в координатах времени.
Методики оценки конкурентоспособности:
1) Матричный метод (разработанный ―Бостонской консалтинговой
группой‖). Репрезентативность оценки в основе методики.
Недостатки метода: осложняет выработку управленческих решений, а
также исключает анализ причин происходящего явления.
2) Метод, использующий в качестве основного подхода оценку
продукции предприятия.
Аннотация метода базируется на рассуждении о том, что чем выше
конкурентоспособность производителя, тем выше конкурентоспособность его
продукции. Цена и качество используется как показатель, оценивающий
конкурентоспособность
продукции.
Продукция
является
наиболее
конкурентоспособной, когда имеют оптимальное соотношение этих
характеристик.
3) Метод эффективной конкуренции.
Базируется на теории о том, что наиболее конкурентоспособным
является то предприятие, где лучше организованы работа основных фондов,
организация труда на производстве, а также совершенство технологии
изготовления товара.
ООО ―Емельяновское‖ создано в результате реорганизации ЗАО
―Емельяновское‖. Форма собственности – частная. Данное предприятие
находится в благоприятном экономико-географическом положении, в
непосредственной близости с краевым центром. Центральная усадьба
хозяйства находится в районном центре по адресу: Красноярский край,
Емельяновский район, п. Емельяново, ул. 2-х Борцов, 23. Производственное
36
направление ООО ―Емельяновское‖ в 2014 году – молочное, на рынок
конечной продукции поставляется молоко и молочная продукция.
Предприятие является предприятием федерального значения, т.к.
обеспечивает большую долю данного вида продукции на потребительском
рынке г. Красноярска и Красноярского края.
Конкурентоспособность предприятия должна изучать его слабые и
сильные стороны. Также, необходимо более детально оценить
конкурентоспособность самого предприятия и предприятия конкурента. Это
делается
сопоставлением между собой различных производственных
подразделений внутри предприятия по уровню конкурентоспособности,
оценить их слабые и сильные стороны в этой области. ООО ―Емельяновское‖
по оценке конкурентоспособности представлено в таблице 1.
Таблица 1 – Контрольный лист для анализа сильных и слабых сторон предприятия
ООО “Емельяновское” в конкурентной борьбе
Основные группы показателей
ФИНАНСОВЫЕ
Структура активов (задолженность по отношению к
уставному капиталу)
Движение денежной наличности
Доход на новые инвестиции
ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ
Использование производственных мощностей
Производительность труда
Контроль качества
ОРГАНИЗАЦИОННО-УПРАВЛЕНЧЕСКИЕ
Административная нагрузка
Система связи
Скорость реагирования управления на происходящие
изменения на рынке
МАРКЕТИНГОВЫЕ
Доля рынка сбыта
Репутация продукции
Расходы по сбыту
Цены
Качество информации о рынке
Источник: авторская разработка
1
2
3
4
5
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
1
2
3
*
4
5
ГРАФА 1 – Лидирующее положения на рынке.
ГРАФА 2 –Положение показателей, которые выше среднего.
ГРАФА 3 – Полное соответствие отраслевым стандартам. Средний
уровень.
37
ГРАФА 4 – Необходимо позаботиться о улучшении позиций на рынке.
Низкий уровень.
ГРАФА 5 –Требуется улучшение позиции на рынке. Предприятие
пребывает в ситуации кризиса.
Следует сделать вывод, что ООО ―Емельяновское‖ в основном
характеризуют графа 4 и 5. Руководителю предприятия
необходимо
задуматься об улучшении своей позиций на рынке сбыта продукции. Следует
обратить внимание финансовое состояние, а также платежеспособность
предприятия. Требуют внимания и организационно-управленческие факторы.
Усиливается четкость разделения полномочий, появляются проблемы
нерационального использования денежных ресурсов, отсутствуют функций в
аппарате управления [4].
Следовательно, ожидаемый результат – наращивание объемов
производства и повышение конкурентоспособности производимой продукции
[3].
Список литературы
1. Гурков И.Б. Тенденции изменения конкурентоспособности отечественной
продукции / И.Б. Гуркова, Н.Л. Титова // Маркетинг. – 1997. – № 1. – С. 20-31.
2. Демидова JI.H. О повышении конкурентоспособности предприятий. / Л.Н.
Демидова, С.И. Черняев // Молочная промышленность. – №10. – 1999. – С. 8-11.
3. Кротков А.М. Конкурентоспособность предприятия: подходы к обеспечению,
критерии и методы оценки / А.М. Кротков, Ю.А. Еленев // Маркетинг в России и за рубежом.
– 2008. – № 6. – С. 59-69
4. Малахов С.Н. Повышение эффективности и конкурентоспособности производства
молока / С.Н. Малахов, М.Ф. Шкляр // Молочное и мясное скотоводство. – 2003. – № 1. – С.
11-14.
УДК 330.4
ВОЗМОЖНОСТИ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
РАСХОДА ТОПЛИВА НА ОТОПЛЕНИЕ
В.И. Зоркальцев, И.И. Хажеев
Иркутский государственный университет, г. Иркутск, Россия
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН, г. Иркутск, Россия
В статье исследуются возможности прогнозирования объемов расхода топлива на
отопление за весь отопительный период на основе расчетных дат начала отопительного
периода и оценок расхода топлива на отопление за первые месяцы отопительного года.
Изменения расходов топлива на отопление оцениваются показателем интегральной разности
температур внутри и вне зданий за исследуемый период. На основе данных о многолетних
наблюдений температур в отдельных пунктах России установлено наличие обратной
38
корреляционной зависимости между датой начала отопительного года и интегральной
разностью температур за весь отопительный период. Установлено также наличие прямой
статистической зависимости между накопленной за начальные месяцы отопительного
периода и остаточной интегральными разностями температур.
Ключевые слова: интегральная разность температур, дата начала отопительного
периода, топливопотребление, регрессионная зависимость.
POSSIBILITIES OF SHORT-TERM PREDICTION OF HEATING FUEL
CONSUMPTION
V.I. Zorkal'tsev, I.I. Khazheev
Irkutsk State University, Irkutsk, Russia
Energy Systems Institute LA Melentyeva SB RAS, Irkutsk, Russia
The possibilities of predicting the heating fuel consumption for the whole heating period
based on the estimated dates of the beginning of the heating period and of fuel consumption
evaluations for heating in the first months of the heating year are considered. Changes in heating
fuel consumption are estimated as an integrated temperature difference rate inside and outside
the buildings during the analyzed period. An inverse correlation between the heating year
starting date and the integral temperature difference for the whole heating season based on longterm temperature observations in some parts of Russia is found. Also established A positive
statistical dependence between accumulated during starting months of a heating period and the
residual integral temperature differences.
Key words: integral temperature difference, the start date of the heating period, the fuel
consumption, the regression dependence.
В силу суровых климатических условия для нашей страны всегда одной
из приоритетных задач являлось обеспечение надежного топливоснабжения
населения и предприятий в зимний период. Это требует создания специальных
резервов и запасов котельно-печного топлива в осенне-зимний период [1].
Уместно отметить, что проблемы регулирования колебаний расхода
топлива на отопление, влияния на них метеорологических факторов
рассматривались многими учеными-энергетиками СССР, в том числе в работах
Л.С. Хрилева, Ю.Я. Мазура, А.С. Некрасова, Т.М.Полянской, М.А. Великанова
и др. [2-3].
Одним из важнейших факторов в колебаниях топливопотребления
являются метеоусловия зимнего периода. Возможные отклонения расхода
топлива на отопление оцениваются по многолетним рядам показателя
интегральной разности температур внутри и вне здания за отопительный
период:
Lr
Br    t  tr k  ,   1, T r ,
(1)
k 1
где: T – количество рассматриваемых отопительных периодов,  - номер
рассматриваемого отопительного периода, r – номер рассматриваемого района
r
39
r
или пункта наблюдения, k - номера дней отопительного периода, L - общее
количество дней отопительного периода  в районе k . Символом t
обозначено нормативное значение температур внутри здания (в
представленных ниже результатах t  18 C ).
Расчетная дата начала отопительного периода определялась по
следующему формализованному правилу: если среднесуточная температура в
течение 5 суток ниже (выше) 8 C , то считаем, что отопительный период
наступил (закончился).
Можно ли прогнозировать показатель интегральной разности температур
за весь отопительный период на основе данных метеонаблюдений начала и
первой половины отопительного периода? Поиск ответа на этот вопрос и был
целью исследований, представленных в данной статье.
Влияние даты начала отопительного периода на расход топлива на
отопление. Районы с более холодными зимними температурами обычно имеют
более длительный отопительный период, и как следствие, отопительный сезон
в таких населенных пунктах начинается раньше, чем в теплых районах.
Естественно предположить: в одном и том же районе при более раннем
наступлении расчетной даты начала отопительного периода (определяемой по
указанному во введении правилу) возрастает вероятность того, что показатель
интегральной разности температур за этот отопительный период будет больше,
чем его среднестатистическое значение за многолетний период. При более
позднем наступлении расчетной даты начала отопительного периода
возрастает вероятность более теплой зимы.
Для проверки этой гипотезы воспользуемся двумя методами. Первый из
них – основывается на подсчете и оценке частот распределения наблюдений по
квадрантам координатной плоскости.
Множества наблюдений (дата начала отопительного периода и
интегральная разность температур) разбиваются на два подмножества по двум
признакам: в зависимости от того больше или меньше дата начала данного
отопительного периода относительно среднеарифметической даты за весь
многолетний период, и от того больше или меньше интегральная разность
температур данного отопительного периода среднемноголетнего значения
этого показателя. В итоге получаем разбиение множества отопительных
периодов на четыре подмножества (рис. 1).
Рисунок 1 можно интерпретировать следующим образом: I квадрант
соответствует ситуации позднего наступления холодной зимы, II квадрант ситуации раннего наступления холодной зимы, III квадрант – раннее
наступление теплой зимы и IV квадрант – позднее наступление теплой зимы.
Следует пояснить, что «теплой (холодной) зимой» будем считать зиму с
интегральной разностью температур меньшей (большей) среднего
40
интегральная разность температур
арифметического значения интегральной разности за весь период наблюдения.
Аналогично, ―ранней (поздней) зимой‖ будем называть зиму с датой начала
отопительного периода меньшей (большей) его среднемноголетнего значения.
7000
6600
6200
y = -16,889x + 6532,3
R² = 0,0437
5800
5400
5000
4
9
14
19
24
29
дата начала отопительного периода,
в днях сентября
Рисунок 1 – Распределение отопительных периодов по срокам их начала
и интегральной разности температур, г. Иркутск
Произведем подсчет частот распределения отопительных периодов по
квадрантам координатной плоскости по формуле:
Nir
ni  r , i  1.4 ,
(2)
T
r
где N ir – количество отопительных периодов в i-квадранте, T – общее
количество наблюдений (рассматриваемых отопительных периодов).
Особое внимание следует уделить рассмотрению частот для II и IV
квадрантов Рисунка 1, поскольку частоты распределения наблюдений в этих
квадрантах характеризуют предполагаемую гипотезой зависимость между
датой начала отопительного периода и интегральной разностью температур.
Для оценки тесноты связи между этими величинами показатель тесноты
связи между датой начала отопительного периода и интегральной разностью
температур:
n  n4
(3)
k 2
,
n1  n3
где ni , i  1.4 частоты распределения отопительных периодов по квадрантам
координатной плоскости. Произведенные по формуле (3) расчеты
представлены в таблице 1.
41
Таблица 1 –Значения коэффициента тесноты связи k между датой начала
отопительного периода и интегральной разностью температур
Название города, пункта
наблюдения
Якутск
Анадырь
Иркутск
Новосибирск
Екатеринбург
Архангельск
Владивосток
Москва
Калининград
Краснодар
Коэффициент тесноты связи k между
рассматриваемыми величинами
1.051
1.112
1.312
1.083
1.162
1.427
1.342
2.175
1.276
1.400
Пункты метеонаблюдений, представленные в таблицах 1,2, ранжированы
в порядке убывания средней арифметической за весь период наблюдения
интегральной разности температур.
Для всех рассматриваемых пунктов коэффициент тесноты связи оказался
больше единицы, что подтверждает наше предположение – можно говорить о
существовании обратной статистическую зависимость между датой начала
отопительного периода и интегральной разностью температур.
Для уточнения зависимости между датой начала отопительного периода
и интегральной разностью температур для рассматриваемых районов
воспользуемся вторым методом – построение регрессионной зависимости
между этими показателями.
Для каждого рассматриваемого зимнего периода  определяется
зависимость:
(4)
Br  br  a r lr   r ,   1,T r ,

r
где br , a r – искомые коэффициенты,  – остаточный член регрессионной
зависимости (показатель погрешности аппроксимации). Для определения
коэффициентов br , a r – используем критерий минимума суммы квадратов
остаточного члена:
T
( )


r 2
 min
(5)
1
Для оценки тесноты связи между датой начала отопительного периода и
интегральной разностью температур (Рисунок 1) вычислим парный
коэффициент корреляции:
42
n

r
XY

cov XY
 X Y
 ( x  x)( y  y)

i
n
,
n
 ( x  x)  ( y  y )
2
i 1
n
i
i 1
i
i 1
(6)
2
i
n
1
1
xi , y   yi – выборочные среднее для даты начала

n i 1
n i 1
отопительного периода и интегральной разности температур.
где
x
Вычислим также коэффициент детерминации K d ( y, x) :
D
(7)
K d ( y, x)  1 
[0.1] ,
Dy
где D – дисперсия остатков, полученных как разница между исходным y и
экстраполированным y временными рядами, Dy – дисперсия исходного
временного ряда y .
По формулам (4)-(7) была построена регрессионная зависимость между
датой начала отопительного периода и интегральной разностью температур
(рис. 1). Все значения (для всех пунктов наблюдений) коэффициента  XY
оказались отрицательными, что свидетельствует об устойчивой убывающей
статистической зависимости между рассматриваемыми величинами. Вместе с
r
тем, коэффициент детерминации K d ( y, x) показывает, что эту связь нельзя
считать сильной.
Зависимость между накопленной и остаточной интегральной
разностью температур. В этом разделе представлены результаты
исследований статистических связей между расходами топлива на отопление
(интегральной разностью температур) за прошедшую часть отопительного
периода и за оставшуюся часть. Если будет выявлено наличие статистической
зависимости между прошедшей и оставшейся частями, то тем самым будет
доказана возможность прогнозирования уже по ходу зимы отклонений уровней
расхода топлива на отопление в оставшейся части зимы.
В представленных здесь исследованиях сопоставляются для каждого
отопительного периода дат два показателя: накопленная и остаточная
интегральные разности температур за этот отопительный период. Накопленная
интегральная разность температур представляет собой сумму посуточных
разностей температур с начала отопительного периода до рассматриваемой
даты:
Dr


B   t  t rk ,
r
k 1
(8)
где D – количество фактически прошедших дней отопительного периода от
r
43
его начала до рассматриваемой даты, r – номер рассматриваемого района или
r
пункта наблюдения, k – номера дней отопительного периода, L – общее
количество дней отопительного периода в районе r .
Остаточная интегральная разность – это разница между интегральной
разностью за отопительный период и накопленной к определенной дате
интегральной разностью температур:
r
B 
Lr

k  D 1
r
t  t  ,
rk
(9)
где L – общее количество дней отопительного периода в районе r .
Проверяется предположение о том, что если первая половина
отопительного года была холодной (теплой), то возрастает вероятность более
холодной (теплой) оставшейся части отопительного периода.
Для проверки этой гипотезы воспользуемся двумя методами
аналогичными использовавшимися в первой части статьи. Первый из них –
основывается на подсчете и оценке частот распределения наблюдений по
квадрантам координатной плоскости.
Множества наблюдений (накопленная и остаточная интегральные
разности температур) разбиваются на два подмножества по двум признакам.
Далее производится подсчет частот распределения отопительных периодов по
квадрантам координатной плоскости.
Распределения отопительных периодов по накопленной и остаточной
интегральным разностям температур по г. Иркутск наглядно представлены на
Рисунке 2. По оси абсцисс рассматривается показатель накопленной к данной
дате интегральной разности температур, по оси ординат – остаточной
интегральной разности температур.
Для оценки тесноты связи между этими величинами введем показатель
синхронности отклонений потребности в топливе на отопление за прошедший
и предстоящий подпериоды отопительных периодов:
n  n3
(10)
k 1
,
n2  n4
r
где ni , i  1.4 частота распределения отопительных периодов по квадрантам
координатной плоскости.
В таблице 2 представлены результаты расчета показателя синхронности
(10). Из этих данных видно, что рассматриваемая гипотеза о наличии
статистической связи в отклонениях интегральной разности температур
прошедшего и предстоящего отопительных подпериодов подтверждается –
почти всегда показатель синхронности (10) оказался большим единицы.
1 декабря
1 января
44
4400
5350
y = 0,452x + 2517,5
R² = 0,113
5150
4950
3900
4750
y = 0,347x + 3211,2
R² = 0,121
4550
3400
4350
4150
3950
1300
1500
1700
1900
2900
2200
2100
2700
1 февраля
1 апреля
y = 0,352x + 1408,4
R² = 0,140
2950
3200
y = 0,101x + 195,29
R² = 0,159
1000
900
2750
800
2550
700
2350
600
2150
1950
3200
3700
500
4700
4200
5200
5700
6200
Рисунок 2 – Распределение отопительных периодов по накопленной
и остаточной интегральным разностям температур, г. Иркутск
Таблица 2 – Динамика изменения коэффициента тесноты связи между накопленной и
остаточной интегральными разностями температур по мере завершения отопительного
периода
Город
Якутск
Анадырь
Иркутск
Новосибирск
Екатеринбург
Архангельск
Владивосток
Москва
Калининград
Краснодар
1 октября
1.270
1.157
1.765
1.342
1.688
1.427
0.845
1.304
1.130

1 декабря
1.146
1.064
1.584
1.273
1.355
1.260
1.000
1.075
0.833
1.212
1 января
1.568
1.064
1.500
1.415
1.494
1.112
1.342
0.931
1.062
1.212
1 февраля
1.461
1.112
1.717
1.676
1.488
1.183
1.086
1.370
1.443
1.353
1 апреля
1.362
1.436
2.300
1.418
1.445
1.786
1.404
1.674
1.445
1.806
Для выявления зависимости между накопленной и остаточной
интегральными разностями температур, воспользовавшись формулами (4)-(7),
была построена регрессионная зависимость между накопленной и остаточной
интегральными разностями температур (рис. 2). Все значения коэффициента
r
 XY
оказались положительными, что свидетельствует об устойчивой
положительной
статистической
зависимости
между
отклонениями
45
накопленной и остаточной интегральной разностью температур. Вместе с тем,
коэффициент детерминации K d ( y, x) показывает, что эту связь нельзя считать
сильной.
На основе многолетних данных температур в отдельных пунктах России
установлено наличие обратной корреляционной зависимости между датой
начала отопительного года и интегральной разностью температур за весь
отопительный период.
Установлено также наличие прямой статистической зависимости между
накопленной за начальные месяцы отопительного периода и остаточной
интегральными разностями температур. Это позволяет уверенно говорить о
возможности использования как расчетной даты текущего отопительного
периода, так и хода температур наружного воздуха в прошедшие месяцы
отопительного периода для прогнозирования интегральной разности
температур за весь отопительный период.
Список литературы
1. Зоркальцев В.И. Методы прогнозирования и анализа эффективности
функционирования системы топливоснабжения / В.И. Зоркальцев – М.: Наука, 1988. – 144 с.
2. Хрилев Л.С. О влиянии климатического фактора на перспективную структуру
топливно-энергетического баланса / Л.С. Хрилев // Теплоэнергетика. –1966. - № 2. – С.16- 26.
3. Мазур Ю.Я. Проблемы маневренности в развитии энергетики / Ю.Я. Мазур – М.:
Наука, 1986. – 94 с.
УДК 519.85: 631.559
ОСОБЕННОСТИ ИЗМЕНЧИВОСТИ БИОПРОДУКТИВНОСТИ
ПРОДОВОЛЬСТВЕННЫХ КУЛЬТУР В ЗАДАЧАХ ОПТИМИЗАЦИИ
РАЗМЕЩЕНИЯ ПОСЕВОВ
Я.М. Иваньо, М.Н. Полковская
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
В работе проведен статистический анализ биопродуктивности продовольственных
культур. Выявлено, что для моделирования многолетних рядов урожайности могут
использоваться стохастические, авторегрессионные, трендовые и факторные модели. Кроме
того, проведена оценка однородности рассматриваемых последовательностей и оценены
междурядные связи. На основании выявленных закономерностей изменчивости предложены
одно- и многоэтапные модели оптимизации структуры посевов, позволяющие учитывать
особенности биопродуктивности в целевой функции и ограничениях. Модель оптимизации
структуры посевов с вероятностными параметрами без непосредственного учета мнения
эксперта реализована для предприятия Иркутского района.
Ключевые слова: биопродуктивность, продовольственная культура, математическая
модель, задача математического программирования, неопределенный параметр.
THE PECULIARITIES OF VARIABILITY OF FOOD CROPS BIOPRODUCTIVITY IN
46
CROPS PLACEMENT OPTIMIZATION PROBLEMS
Yr.М. Ivan’o, М.N. Polkovskaya
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
In this paper a statistical analysis of bio-productivity of food crops is carried out. It is
revealed that stochastic, autoregressive, trend and factor models can be used for modeling longterm productivity series. In addition, an assessment of homogeneity sequences under
consideration is made and inter-row connections are evaluated. One- and multi-stage
optimization models of cropping patterns considering the bioproductivity peculiarities in the
objective function and constraints are proposed on the basis of the identified variability patterns.
Optimization model of cropping patterns with probabilistic parameters without direct regard to
the opinion of the expert was implemented for the company in Irkutsk region.
Key words: bioproductivity, food culture, mathematical model, mathematical
programming problem, uncertain parameter.
Анализ многолетних рядов урожайности сельскохозяйственных культур
показывает, что они не являются детерминированными и зачастую
характеризуются высокой степенью неопределенности и неоднородности, что
предполагает определение адекватных моделей, описывающих изменчивость
параметра биопродуктивности. При этом необходимо учитывать переменность
климатических параметров, которые оказывают существенное влияние на
аграрное производство, особенно в зонах с резко континентальным климатом.
Свойства изменчивости производственных и природно-климатических
параметров необходимо учитывать в задачах оптимизации производства
продовольственной продукции [4]. Наличие неопределенных параметров
предполагает при решении задач математического программирования
использование метода статистических испытаний. Другими словами, в
реальных условиях необходимо решать задачи, связанные с определением
множества вариантов оптимальных планов и выделением среди них наиболее
целесообразных для управления.
Основным параметром, отражающим уровень интенсификации
сельскохозяйственного
производства,
является
биопродуктивность
сельскохозяйственных культур. От правильного ее прогнозирования во многом
зависят себестоимость, рентабельность, затраты и другие экономические
показатели.
В работе изменчивость урожайности сельскохозяйственных культур
рассматривалась как характеристика различного территориального уровня,
обладающая разными статистическими свойствами (рис. 1). При выявлении
закономерностей колебаний этого параметра в рамках региона (Иркутская
область) использовались данные семнадцати различных групп и видов культур
по двадцати семи муниципальным, восьми агроландшафтным районам и трем
сельскохозяйственным зонам.
47
Урожайность сельскохозяйственных культур
Регион
Сельскохозяйственная
зона
Агроландшафтный
район
Авторегрессионная Тренд Законы распределения
модель
вероятности
Муниципальный
район
Оценка
Предприятие
Факторная Оценка междурядных
модель
связей
однородности
Рисунок 1 – Схема моделирования рядов урожайности сельскохозяйственных культур
Проверка рядов биопродуктивности на случайность и оценка наличия
тренда показала, что 61% исследуемых рядов являются вероятностными,
33% – слабосвязными, 6% – с сильными значимыми автокорреляционными
связями.
На основании критериев согласия для случайных и слабосвязных рядов
построены законы распределения вероятностей. Наиболее распространенным
законом оказалось распределение Гаусса. Ему подчиняются 45% всех рядов
биопродуктивности, в основном – зерновые, овощные культуры, однолетние и
многолетние травы на зеленый корм и сено. Что касается гамма-распределения,
то оно справедливо для выборок кормовых культур, кукурузы, силосных
культур и трав некоторых районов. Логарифмически нормальное
распределение вероятностей характерно для рядов урожайности моркови,
свеклы, капусты, однолетних и многолетних трав на зеленый корм и сено [1].
Значимые линейные, параболические и степенные авторегрессионные
зависимости определены для зерновых культур (пшеница, ячмень, овес) и
овощей (морковь, свекла) в районах, относящихся к юго-восточной лесостепи;
многолетних трав на сено – в Тайшетском районе.
Общий вид моделей, полученных для различных урожайностей в разных
районах, приведен в таблице 1.
Немаловажное значение для решения практических задач имеют выводы
о связях между рядами урожайности различных сельскохозяйственных
культур. Исследования показали, что между урожайностями различных групп
культур в основном наблюдаются слабые корреляционные связи. В годы, когда
имеет место высокая урожайность зерновых культур, как правило, наблюдается
невысокая урожайность других групп.
На основании критерия Фишера выявлено, что большая часть рядов
урожайности зерновых и овощей являются однородными. Вместе с тем
неоднородностью на всей территории Иркутской области обладают ряды
биопродуктивности кормовых корнеплодов, кукурузы и силосных культур,
которые при оптимизации структуры посевов используются как интервальные
параметры.
48
Таблица 1 – Модели оценки биопродуктивности сельскохозяйственных культур
Авторегрессионные
уравнения
Законы распределения
вероятностей
Тренды
p( y,y ср , ) 
yt  a  byt   
yt  ay
b
t 

yt  a  bt  
 1
yt  a  bt  q t- 1  
p ( y,  ) 
1
z ln y 2
( y  yср ) 2
2 2
e
 2
 y
p( y,  ,  )   
 
yt  a  bt  qt 2  

1
Факторные
модели

yt  a  bt1  
y
1
e
y  a  bt1  qt2  
Г   t
yt  a  bt12  
yt  a  bt1t2  
(ln y ln y )

e

2
2 ln2 y
Здесь yt – прогнозное значение биопродуктивности; а – свободный член уравнения; b, q –
коэффициенты при неизвестных; yt  – предшествующее значение биопродуктивности со
сдвигом  ; t – параметр времени;  – случайная составляющая;  t1 – предшествующее
значение остаточной компоненты; yср - среднее значение ряда случайных чисел у; σ –
среднее квадратическое отклонение;    yср /   ;    2 / yср ; Г ( ) – гамма-функция; t1 –
2
сумма месячных температур за вегетационный период;t2 –сумма месячных осадков за
вегетационный период.
При
исследовании
влияния
факторов
на
урожайность
сельскохозяйственных культур использованы ряды средних месячных
температур и осадков за вегетационный период, число дней бездождевого и
безморозного периода. Для рядов биопродуктивности зерновых, картофеля,
овощей и кормовых культур по агроландшафтным и муниципальным районам
региона построены одно- и многофакторные модели. При этом обычно на юге
территории большее влияние на результативный признак оказывают
температуры за вегетационный период, а севернее к ним добавляется второй
фактор – осадки [2].
Факторные модели могут использоваться для моделирования
урожайности в зависимости от климатических условий в тот или иной год. Для
этого предлагается алгоритм с применением метода статистических
испытаний, позволяющий моделировать случайные значения факторов и на
основе зависимости оценивать урожайность сельскохозяйственных культур для
различных благоприятных и неблагоприятных условий. При этом предлагается
решать прямые и обратные задачи.
Выявленные
особенности
урожайности
групп
и
видовсельскохозяйственных культур необходимо учитывать при оптимизации
размещения посевов сельскохозяйственных культур. В таблице 2 предлагаются
различные постановки задачи оптимизации структуры посевов.
В первой задаче, со случайными параметрами, оптимальные решения
предлагается определять в виде функции распределения, вероятность которой
49
представляет собой сумму вероятностей случайных параметров модели. Эта
задача математического программирования применима для предприятий
агропромышленного
комплекса,
муниципального
района
или
сельскохозяйственной зоны.
При наличии коротких и неоднородных рядов применима задача
математического программирования с интервальными параметрами, в качестве
оптимальных решений которой использованы экстремальные значения целевой
max
min
me
функции f max
, f max
и медиана f max
.
Поскольку в стабильно работающих хозяйствах и на развитых
сельскохозяйственных территориях имеет место устойчивое производство
продовольственной продукции, в этих ситуациях предлагается использовать
задачи параметрического программирования. При этом урожайность yis (tg)
описывается разработанными адекватными моделями линейного и
нелинейного типа. Решение такой задачи связано с параметрами tg.
Помимо моделей оптимизации структуры посевов, учитывающих
особенности рядов биопродуктивности, предлагается задача оптимизации
размещения культур с использованием севооборотов, в которой необходимо
учитывать влияние предшественника, качество почв, агротехнические
особенности возделывания и др. Поскольку такая задача является сложной, в
реальной ситуации определяется множество ее решений, среди которых
необходимо выбрать наиболее эффективные для управления. В этом случае
предлагается моделировать ситуации с помощью многоэтапных задач
математического программирования.
В работе [3] предложены разные варианты многоэтапной задачи
оптимизации структуры посевов с детерминированными и неопределенными
параметрами,
связанные
с
особенностями
предшественников
сельскохозяйственных культур.
При оптимизации размещения посевов с учетом влияния
предшественников целевая функция и ограничения детерминированной задачи
выглядят так
(12)
 dish yish xish   cish xish  max ( h  H ),
iI sS
iI sS
при условиях:
ограниченности производственных ресурсов
 vlish xish  Vli ( l  L, i  I );
(13)
sS
ограниченности размера растениеводческой отрасли
n   1  sh  xis  n ;
(14)
iI sS
производства конечной продукции не менее заданного объема
 yish xish  Ys ( s  S );
iI
50
(15)
ограниченности вносимых удобрений и средств защиты растений
 wmish xish  Wmi ( m  M , i  I );
(16)
sS
неотрицательности переменных
xish  0,
(17)
где h – вариант сочетания предшественников.
Таблица 2 – Модели оптимизации структуры посевов с вероятностными,
интервальными параметрами и параметрами, описываемыми трендами,
авторегрессионными и факторными зависимостями
Критерий оптимальности – максимум прибыли от реализации продукции:
 d isyisp xis   cis xis  max
iI sS
(1)
iI sS
Блок ограничений модели с
Блок ограничений модели с
вероятностными параметрами
интервальными
Ограниченность
параметрами в выражениях
производственных ресурсов
(2) и (4)
р
vlis xis  Vli ( l  L, i  I ). (2) Ограниченность

sS
производственных
Ограниченность
размера ресурсов
растениеводческой отрасли
 vlis xis  Vli ( l  L, i  I ), (7)
n   1  s  xis  n . (3) sS
iI sS
v lis  vlis  v lis .
(8)
Производство
конечной
конечной
продукции не менее заданного Производство
продукции
не
менее
объема
заданного
объема
yisр xis  Ys ( s  S ). (4)

yis xis  Ys ( s  S ), (9)

iI
iI
Ограниченность
вносимых
y is  yis  y is .
(10)
удобрений и средств защиты
растений
 wmis xis  Wmi ( m  M , i  I ). (5)
Ограничение (4) модели с
параметрами, описываемыми
трендами,
авторегрессионными и
факторными зависимостями
Производство
конечной
продукции не менее заданного
объема
 yis (tg ) xis  Ys ( s  S , g  G ). (11)
iI
sS
Неотрицательность
переменных
xis  0.
(6)
Здесь d is – цена реализации культуры s (руб./ц); yisp – выход продукции с единицы площади
культуры поля i (ц/га), соответствующий некоторой вероятности; xis – площадь возделывания
культуры s на поле i (га); cis – затраты на 1 га поля i культуры s (руб./га); vlisp – расход ресурса
l на единицу площади культуры s поля i (тыс. чел.-ч/га, тыс. руб./га), соответствующий
некоторой вероятности; Vli – наличие ресурса вида l поля i; Ys – гарантированный
(обязательный) объем производства продукции культуры s (ц); n , n – max и min возможная
площадь возделывания культур (га);  s – коэффициент, учитывающий площадь посевов
семян культуры s; wmis – расход удобрения m (средства защиты растений) на единицу
площади поля i культуры s (ц/га); Wmi – наличие удобрения вида m для поля i (ц), tg –
параметр, влияющий на биопродуктивность культур.
На первом этапе рассчитываются значения критерия оптимальности в
51
зависимости от заданных предшественников h. Затем из полученных вариантов
для каждого предшественника выделяются некоторые группы оптимальных
решений, используемые при управлении производственными процессами.
Найденные структуры посевов являются исходными для решения аналогичной
задачи на втором и последующих этапах.
В случае, когда параметры модели являются детерминированными,
решение задачи (12)-(17) сводится к нахождению распределения площадей
посевов в зависимости от предшественников. Из множества оптимальных
m ax
mi n
решений выделяется наилучший f max
и наихудший f max
варианты, которым
соответствуют планы размещения посевов сельскохозяйственных культур
max
min
f max
( x11* , x12* , ..., xis* , ..., xIS* ) и f max
( x11* , x12* , ..., x*is, ..., x*IS) .
Поскольку некоторые параметры задачи (12)-(17) являются
неопределенными, во второй ситуации производственные ресурсы,
урожайность, удобрения и средства защиты растений оцениваются в виде
верхних и нижних значений.
Решение такой задачи подразумевает определение множества
оптимальных решений для каждого варианта сочетания предшественников в
зависимости от интервальных значений. В первом случае решениями такой
h
задачи являются наилучший MAX  f max
  (где  Ψ – число смоделированных
h
значений интервальных параметров), наихудший MIN  f max
варианты и

h
медиана Mе  f max
  из всех полученных значений критерия оптимальности. При
другом подходе вначале определяются наилучшие, наихудшие варианты и
медиана для каждого сочетания предшественников h. Затем из полученного
множества максимальных значений целевой функции выбирается медианное
max h
значение Mе  f max
 . Аналогичным образом осуществляется выбор медианы
min h
минимальных значений Mе  f max
 и медианы медиан Me fmaxme h  . Число
смоделированных значений  задается пользователем и связано с
генерированием интервальных оценок параметров модели методом МонтеКарло.
Наиболее сложной с точки зрения оценки полученных решений является
задача оптимизации размещения посевов сельскохозяйственных культур с
учетом предшественников, в которой один или несколько параметров являются
случайными величинами и описываются с помощью закона распределения
вероятностей. В частности, такими параметрами являются производственные
ресурсы и урожайность. Ограничения (13), (15) в этом случае примут
следующий вид:
(18)
 vlis( р )h xisj  Vli ( l  L, i  I , h  H ),
sS
52
y
iI
x  Ys ( s  S ).
( р)h
is
is
(19)
Во-первых, сложность оценки полученных решений такой задачи
заключается в том, что каждое значение критерия оптимальности
соответствует некоторой вероятности, представляющей собой сумму
вероятностей случайных величин параметров, использованных в ограничениях
(18)-(19). Во-вторых, решением каждого варианта задачи математического
программирования с заданными предшественниками является некоторая
функция распределения вероятностей, полученных для этого варианта
значений критерия оптимальности. Таким образом, при реализации модели с
вероятностными параметрами получаем множество функций распределения
вероятностей H.
Другими словами, модель (12)-(17) с учетом ограничений (18)-(19) может
быть разделена на H задач. Для каждой задачи определяются распределения
( ) h
значений целевой функции f max
, из которых выделяются необходимые для
управления аграрным производством варианты решений. В качестве таковых
можно использовать минимальное, максимальное и медиану распределения
( ) h
вероятностей: MAX  f max
 , MIN  fmax( )h  , Me fmax( )h  .
Задача оптимизации структуры посевов с учетом предшественников
может быть решена без непосредственного учета мнения экспертов. В этом
случае каждое поле с одной сельскохозяйственной культурой может быть
разделено на множество полей с различными культурами согласно правилам
использования предшественников.
Многоэтапная задача с вероятностными параметрами может быть
упрощена путем уменьшения их числа. В частности, это касается трудовых и
производственных ресурсов, которые при определенных условиях можно
принять в качестве постоянных величин. В этом случае управляющим
параметром модели является урожайность сельскохозяйственных культур.
Задача без непосредственного учета мнения экспертов реализована для
ООО ―Академия‖ Иркутского района для зерновых, картофеля, овощей и
кормовых культур. При этом структура посевов определялась для площади
каждой культуры (зерновые – 3150 га, картофель – 560 га, овощи – 140 га,
кормовые – 1750 га). Урожайность в данном случае рассматривалась как
вероятностная величина и моделировалась с помощью метода статистических
испытаний, остальные показатели – детерминированные.
После расчета множества вариантов задач для каждого поля iопределены
распределения значений критериев оптимальности f ( I )  ( f1( I ) , f2( I ) ,..., f S( I ) ) ,
из которых путем сложения найдены наиболее значимые для управления
минимальные (  =0.1), максимальные (  =0.9) и усредненные значения (  =0.5)
и площади предшественников и посевов (табл. 3).
53
Таблица 3 – Результаты решения задачи оптимизации структуры посевов с учетом
влияния предшественников для вероятности превышения
 =0.1,  =0.5 и  =0.9
Целевая функция, тыс.
руб.
 =0.9
59 170
 =0.5
58 682
 =0.1
57 499
Значения площадей посевов х,га
зерновые
картофель
овощи
кормовые
всего – 526
всего –917
всего – 2648
всего – 1510
в том числе:
в том числе:
в том числе:
в том числе:
по зерновым –
по зерновым –
по зерновым –
по зерновым –849
304
509
1489
по картофелю –
по картофелю – по картофелю – по картофелю –
151
43
105
261
по овощам – 38
по овощам – 11 по овощам – 26 по овощам – 65
по кормовым –
по кормовым – по кормовым – по кормовым –
472
168
277
833
всего – 1627
всего – 926
всего – 2548
всего – 501
в том числе:
в том числе:
в том числе:
в том числе:
по зерновым –
по зерновым –
по зерновым –
по зерновым –289
915
514
1433
по картофелю –
по картофелю –
по картофелю – по картофелю –
41
163
106
251
по овощам – 11
по овощам – 41
по овощам – 26 по овощам – 62
по кормовым –
по кормовым –
по кормовым – по кормовым –
160
508
280
802
всего – 1910
всего – 2307
всего – 435
всего – 950
в том числе:
в том числе:
в том числе:
в том числе:
по зерновым –
по зерновым –
по зерновым –252 по зерновым –527
1074
1297
по картофелю – по картофелю –
по картофелю –
по картофелю –
34
109
191
227
по овощам – 9
по овощам – 27
по овощам – 48
по овощам – 56
по кормовым – по кормовым –
по кормовым –
по кормовым –
140
287
597
727
При наиболее оптимальном размещении культур с вероятностью
превышения 0,9 целевая функция равна 59 170 тыс. руб., что на 3% больше
наихудшего значения целевой функции. В свою очередь отклонения площадей
посевов культур при высоком и низком значении критерия оптимальности
составили для зерновых культур – 27%, картофеля – 21%, овощей – 4%,
кормовых – 15%. Следует отметить, что в результате нахождения оптимальных
планов, площадь зерновых по сравнению с исходными данными уменьшилась
почти в два раза. Вместе с тем площадь кормовых культур увеличилась на 2434% в зависимости от вероятности  , а площадь овощей – почти в 7 раз. В
свою очередь площадь посева картофеля изменилась незначительно.
На следующем этапе решения задачи оптимизации структуры посевов
определим оптимальные планы в зависимости от результатов, полученных для
суммарной вероятности  =0.1, 0.5 и 0.9 (табл. 4).
54
Таблица 4 – Результаты решения задачи оптимизации структуры посевов с учетом
влияния предшественников для вероятности превышения  (II)=0.1,  (II)=0.5 и 
(II)=0.9 в зависимости от решений, полученных на первом этапе
Целевая функция, тыс. руб.
 (II)=0.9
67 849
 (II)=0.5
66 467
 (II)=0.1
59 315
 (II)=0.9
67 192
 (II)=0.5
65 607
 (II)=0.1
58 166
 (II)=0.9
69 115
 (II)=0.5
66 291
 (II)=0.1
57 889
зерновые
всего – 1853, в т. ч:
по зерновым – 630
по картофелю – 148
по овощам – 315
по кормовым – 760
всего – 1800, в т. ч:
по зерновым – 612
по картофелю – 144
по овощам – 306
по кормовым –738
всего – 1488, в т. ч:
по зерновым –506
по картофелю – 119
по овощам – 253
по кормовым – 610
всего – 1627, в т. ч:
по зерновым –393
по картофелю – 248
по овощам – 331
по кормовым – 655
всего – 1533, в т. ч:
по зерновым – 475
по картофелю – 123
по овощам – 276
по кормовым –659
всего – 1578, в т. ч:
по зерновым – 489
по картофелю – 126
по овощам – 284
по кормовым – 679
всего – 1148, в т. ч:
по зерновым –319
по картофелю – 118
по овощам – 188
по кормовым – 523
всего – 1387, в т. ч:
по зерновым – 336
по картофелю – 124
по овощам – 228
по кормовым –699
всего – 1466, в т. ч:
по зерновым – 396
по картофелю – 147
по овощам – 234
по кормовым – 689
Значения площадей посевов х,га
картофель
овощи
 (I)=0.1
всего – 404, в т. ч:
всего – 1038, в т. ч:
по зерновым –137
по зерновым –358
по картофелю – 32 по картофелю – 70
по овощам – 69
по овощам – 174
по кормовым – 166 по кормовым – 436
всего – 671, в т. ч:
всего – 1138, в т. ч:
по зерновым –233
по зерновым – 388
по картофелю – 36 по картофелю – 96
по овощам – 115
по овощам – 192
по кормовым – 287 по кормовым – 462
всего – 765, в т. ч:
всего –1102, в т. ч:
по зерновым – 258 по зерновым – 380
по картофелю – 60 по картофелю – 84
по овощам – 130
по овощам – 186
по кормовым – 317 по кормовым – 452
 (I)=0.5
всего – 434, в т. ч:
всего –1219, в т. ч:
по зерновым – 101 по зерновым – 228
по картофелю – 67 по картофелю – 145
по овощам – 88
по овощам – 193
по кормовым – 178 по кормовым – 383
всего – 627, в т. ч:
всего – 1172, в т. ч:
по зерновым –162
по зерновым – 374
по картофелю – 62 по картофелю – 90
по овощам – 102
по овощам – 215
по кормовым – 301 по кормовым – 493
всего – 404, в т. ч:
всего – 1030, в т. ч:
по зерновым –125
по зерновым –297
по картофелю – 32 по картофелю – 92
по овощам – 73
по овощам – 178
по кормовым – 174 по кормовым – 463
 (I)=0.9
всего – 836, в т. ч:
всего –1076, в т. ч:
по зерновым – 225 по зерновым – 290
по картофелю – 77 по картофелю – 102
по овощам – 138
по овощам – 176
по кормовым – 396 по кормовым – 508
всего – 671, в т. ч:
всего – 1095, в т. ч:
по зерновым –145
по зерновым – 277
по картофелю – 47 по картофелю – 112
по овощам – 129
по овощам – 179
по кормовым – 350 по кормовым – 527
всего – 507, в т. ч:
всего – 875, в т. ч:
по зерновым –151
по зерновым –142
по картофелю – 49 по картофелю – 66
по овощам – 78
по овощам – 181
по кормовым – 229 по кормовым – 486
кормовые
всего – 2307, в т. ч:
по зерновым – 784
по картофелю – 185
по овощам – 392
по кормовым –946
всего – 1994, в т. ч:
по зерновым – 677
по картофелю – 159
по овощам – 338
по кормовым – 820
всего – 2249, в т. ч:
по зерновым – 767
по картофелю – 172
по овощам – 381
по кормовым – 929
всего – 2308, в т. ч:
по зерновым – 545
по картофелю – 355
по овощам – 469
по кормовым – 939
всего – 1988, в т. ч:
по зерновым – 616
по картофелю – 160
по овощам – 358
по кормовым – 854
всего – 2307, в т. ч:
по зерновым – 715
по картофелю – 185
по овощам – 415
по кормовым –992
всего – 2513, в т. ч:
по зерновым – 676
по картофелю – 230
по овощам – 415
по кормовым – 1192
всего – 2451, в т. ч:
по зерновым – 753
по картофелю – 243
по овощам – 382
по кормовым – 1073
всего – 2755, в т. ч:
по зерновым – 821
по картофелю – 265
по овощам – 424
по кормовым –1245
Согласно таблице 4 значения полученных критериев оптимальности для
55
вероятностей превышения  (II), равных 0.1, 0.5 и 0.9 по сравнению с
исходными, увеличились. Отсюда следует, что на втором этапе решения задачи
оптимизации структуры посевов определены лучшие планы, чем на первом.
Предложенная задача применима для интенсивного уровня использования
новых технологий, оценивающих физические свойства почвы (плотность,
структурное состояние, влагообеспеченность), химические (содержание
элементов питания, кислотность) и биологические показатели (засоренность,
наличие вредителей и болезней). Учет перечисленных параметров возможен
только при использовании современного оборудования, позволяющего получать
информацию о состоянии почвы в режиме реального времени.
Таким образом, в зависимости от особенностей изменчивости
урожайности сельскохозяйственных культур выделены стохастические,
авторегрессионные, трендовые и факторные модели по муниципальным,
агроландшафтным районам и сельскохозяйственным зонам региона.
Разработанные
модели
применимы
в
задачах
математического
программирования, в частности, для оптимизации структуры посевов
сельскохозяйственных культур, связанной с планированием. Предложенные
модели имеют практическое значение в условиях автоматизации получения
первичной информации с сельскохозяйственных угодий и формирования базы
данных, необходимой для реализации предложенных моделей.
Список литературы
1. Астафьева М.Н. Оптимизация размещения посевов сельскохозяйственных культур
с использованием имитационного моделирования / М.Н. Астафьева, Я.М. Иваньо //
Актуальные проблемы аграрной науки. – 2011. – Вып. 1. – С. 59-67.
2. Астафьева, М.Н. Пространственно-временные закономерности изменчивости
климатических парамеров и продуктивности сельскохозяйственных культур на юге
Восточной Сибири / М.Н. Астафьева, Я.М. Иваньо, С.А. Петрова // Экологический Вестник.
– 2013. – № 3(25). – С. 13-18.
3. Иваньо Я.М. О многоэтапных моделях оптимизации структуры посевов / Я.М.
Иваньо, М.Н. Полковская // Известия Иркутской государственной экономической академии.
– 2014. – № 1 (93). – С.121-125.
4. Решение задач управления аграрным производством в условиях неполной
информации / П.Г. Асалханов и др. – Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2012. – 200 с.
УДК 004.94: 504.5:628.4:045
56
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ
ПРОДУКЦИИ С УЧЕТОМ УЩЕРБОВ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЕ
Я.М. Иваньо, Е.А. Хогоева
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
В
статье
рассмотрены
эколого-математические
модели
производства
сельскохозяйственной продукции на богарных и орошаемых землях. В предложенные
модели вошли интервальные параметры, к которым относятся урожайность
сельскохозяйственных культур, расходы воды реки и эрозионная способность дождей.
Верхние и нижние оценки определены по многолетним значениям рядов этих параметров.
Модели учитывают влияние техногенных загрязнений на прибыль, принятую в качестве
критерия оптимальности. Задачи математического программирования реализованы для
хозяйства Нукутского района. Показаны преимущества и недостатки использования
орошаемого земледелия.
Ключевые слова: оптимизация, техногенное загрязнение, случайный параметр,
интервальная оценка, богарное земледелие, орошение.
FOOD PRODUCTS MANUFACTURING OPTIMIZATION WITH REGARD TO
ENVIRONMENTAL DAMAGE
Yr.M. Ivan’o, E.A. Khogoevа
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
The ecological-mathematical models of agricultural production in rainfed and irrigated
lands are considered in the article. The proposed models include interval parameters, such as
crop yields, river water consumption and erosion ability of rains. Upper and lower bounds are
determined by long range of these parameters. The models take into account the influence of
technogenic pollution on income, adopted as a criterion of optimality. Mathematical
programming problems are implemented for agriculture of Nukuty district. The advantages and
disadvantages of irrigated agriculture use are showed.
Key words: optimization, technogenic pollution, random parameter, interval estimate,
rainfed agriculture, irrigation.
Иркутская область расположена в центре Азиатского материка. В
орографическом отношении территория области контрастно делится на две
части: большую – равнинную, расположенную на юге Среднесибирского
плоскогорья, и меньшую, занятую горами Восточного Саяна и Прибайкалья.
Основные земледельческие районы области расположены на юге и
занимают равнинную ее часть. Несмотря на высокую потенциальную
обеспеченность элементами питания почвы на этих территориях нуждаются в
сбалансированной применении удобрений. Часть наиболее плодородных
земель распространена в засушливых районах и для повышения эффективного
плодородия необходимо сохранение, накопление влаги и орошение [1].
До 1991 года в Иркутской области было 30 000 га орошаемых земель,
57
теперь всего 200, которые находятся в СХЗАО ЭПриморскийэ Нукутского
района [6].
С 2013 года началась реализация новой Государственной программы
развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной
продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 годы. Реализация программы
проходит по десяти направлениям и включает мелиорацию земель. На
основании Государственной программы разработана программа развития
сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной
продукции, сырья и продовольствия в Иркутской области на 2013-2020 годы.
Поддержка будет осуществляться в виде субсидий сельскохозяйственным
товаропроизводителям, в том числе вновь созданным, крестьянским
(фермерским) хозяйствам на приобретение оборудования и мелиоративной
техники для реконструкции и строительства оросительных и осушительных
систем. За период реализации программы планируется реконструировать 4
оросительных системы на площади 1 280 га, 2 осушительные системы на
площади 2 106 га.
В программе [3] большое внимание уделено повышению плодородия
почвы. Между тем следует иметь в виду усиливающееся развитие эрозионных
процессов в Иркутской области. Так, в наиболее освоенном в земледельческом
отношении Усть-Ордынском Бурятском автономном округе эрозией затронуто
около 42% сельскохозяйственных угодий. Здесь развиты водная и ветровая
эрозии, нередко проявляющиеся совместно. Среднегодовые потери почв от
эрозии на сельскохозяйственных землях меняются от 0/4 до 56 т/га в
зависимости от геоморфологических условий и типа почв [8].
Для предупреждения и борьбы с эрозионными процессами необходимо
применение комплекса научно обоснованных и экономически выгодных
мероприятий.
В дополнение к развитию эрозионных процессов почвы Иркутской
области загрязнены тяжелыми металлами, свинцом, цинком, медью, фтором,
нефтепродуктами. Наиболее проблемными остаются территории Свирска,
Слюдянки, Шелехова и Братска [7].
Вышеперечисленные факторы негативно влияют на почву, снижая
качество выращенных продуктов и увеличивая риск здоровью населения.
Актуальность изучения эколого-математических моделей производства
продовольственной продукции не вызывает сомнения, поскольку с помощью
этих моделей определяются возможности улучшения ведения сельского
хозяйства при минимизации техногенного воздействия на окружающую среду.
Они позволяют эффективно планировать производство за счет снижения
ущербов, наносимых окружающей среде, адекватно оптимизируя структуру
производства.
58
Необходимость производства на орошаемых землях обусловлена
наличием в Иркутской области таких земель и постепенным вводом в оборот
значительных площадей неиспользуемой пашни.
В работах [2, 4, 5] приведены эколого-математические модели
производства сельскохозяйственной продукции, учитывающие техногенное
загрязнение. Эти модели можно классифицировать по следующим признакам:
1) виду земельных ресурсов:
- богарные,
- орошаемые,
- смешанные;
2) неопределенности параметров:
- детерминированные,
- интервальные,
- случайные;
3) техногенному воздействию:
- загрязнение почвы,
- загрязнение воды,
- водная эрозия почвы,
- ветровая эрозия почвы и др.;
4) критерию оптимальности:
- максимум прибыли,
- минимум ущербов окружающей среде и др.
Из перечисленных моделей выделим
модели с интервальными
параметрами применительно к богарным и орошаемым землям. Первая задача
математического программирования имеет вид:
- целевая функция:
f1    cik pik xik    cik rik yik    cik lik pik xik    cik ik rik yik  max ; (1)
iI1 k1K1
1
1
1
iI k2 K 2
2
2
2
iI k1K1
1
1
1
iI k2 K 2
2
2
2
2
- ограничения по минимальному объему производства товарной
растениеводческой продукции в регионе:
(2)
  (1  lik1 ) pik1 xik1  S1;
iI k1K1
- ограничения по минимальному объему производства животноводческой
продукции:
  (1  
iI k2 K2
ik2
) rik2 yik2  S2 ;
(3)
- ограничения по увязке производства растениеводческой продукции и
потребности в ней животноводства в каждой зоне:
(4)
 (1  lik1 ) pik1 xik1    hk1k2 yik2  k1  K1 ;
iI
iI k2 K 2
- ограничения по площади пашни в каждой сельскохозяйственной зоне:
59
x
k1K1
- ограничения по
сельскохозяйственной зоне:
ik1
 ai
наличию
b
(5)
трудовых
x   bik2 yik2  Bi
ik1 ik1
k1K1
i  I  ;
k2 K2
ресурсов
в
каждой
i  I  ;
(6)
- условия по предельно допустимой концентрации некоторых вредных
веществ в почве:
(7)
  ik1l xik1     ik1l xik1  l l  L  ;
iI k1K1
iI k1K1
- ограничение на почвенные потери от водной и ветровой эрозии:
К k1 d k1
RU
D
V
C
P
x

М
T
 i ;
 ik1 ik1 ik1 ik1 ik1 ik1 k
ik1
100
k1K1

K
1
1
(8)
где cik1 – прибыль, получаемая в сельскохозяйственной зоне i от продажи 1 ц
товарной продукции культуры вида k1; cik2 – прибыль, получаемая в
сельскохозяйственной зоне i от продажи 1 ц товарной продукции вида
животных k2; xik – площадь угодий культуры вида k1; pik  pik  pik – верхние и
1
1
1
1
нижние оценки урожайности культуры k1; rik – коэффициент выхода товарной
2
продукции
животных
вида
k2;
lik1 –оценка
негативного
влияния
на
окружающую среду производства растениеводческой продукции;  ik – оценка
2
негативного влияния на окружающую животных вида k2 ; yik – количество
2
животных вида k2; S1 –минимальный объем производства растениеводческой
продукции
в
регионе;
S2 –
минимальный
объем
производства
животноводческой продукции в регионе; hk1k2 – потребность в корме животных
вида
k
с
2
использованием
культуры
k1 ;
ai – площадь пашни в
сельскохозяйственной зоне i; bik – затраты трудовых ресурсов для производства
1
растениеводческой продукции; bik –затраты трудовых ресурсов для ухода за
2
животными;
Bi –трудовые
ресурсы,
которые
используются
в
сельскохозяйственной зоне i; ik1l – исходная концентрация вредного вещества l
в почве; ik l –концентрация вредного вещества l, попавшего на землю; l –
1
величина предельно допустимой концентрации вредного вещества l в почве;
i – годовые почвенные потери (т/га) в сельскохозяйственной зоне i; R  R  R
– верхние и нижние границы фактора эродирующей способности дождей; U ik1 –
фактор податливости почв эрозии (т/га); Dik1 – фактор длины склона; Vik –
1
60
фактор крутизны склона; Cik1 – фактор растительности и севооборота; Pik –
1
фактор эффективности противоэрозионных мероприятий; M ik - интенсивность
1
выноса почвы, т/га в 1ч; Т – время, в течение которого почва разрушается, ч;
К k –коэффициент эрозионной опасности i-й культуры; d k –удельный вес i-й
1
1
культуры в структуре посевных площадей, %.
Кроме того, интенсивность выноса почвы от ветровой эрозии зависит от
М
 f (v )
в
скорости ветра и типов почв ik
. На скорость ветра влияют формы
рельефа, а также степень защищенности территории лесными полосами.
1
Расчетная скорость ветра vв (м/с) для определения выноса почвы с участков,
имеющих выраженный рельеф местности и защищенных лесными полосами,
вычисляется по формуле:
vв  vф K рм K лп ,
(9)
где vф – скорость ветра пыльных бурь, регистрируемая метеостанциями и
приведенная к скорости ветра в аэродинамической трубе; K рм – коэффициент
изменения скорости ветра с учетом рельефа местности; K лп –коэффициент
защищенности территории.
Для орошаемых земель модель сочетания отраслей записывается в
несколько иной редакции:
- целевая функция:
f1    cik 1 pik 1 xik 1    cik2 rik2 yik2    cik 1 lik 1 pik 1 xik  ;
iI1 k1K1
iI k2 K 2

iI k1K1
c
iI k2 K 2
ik2
ik rik yik  max;
2
2
(10)
2
- ограничения по минимальному объему производства товарной
растениеводческой продукции в регионе:
  (1  l
iI k1K1
ik1
) pik 1 xik 1  S1;
(11)
- ограничения по увязке производства растениеводческой продукции и
потребности в ней животноводства в каждой зоне:
(12)
 (1  lik 1 ) pik 1 xik 1    hk1k2 yik2  k1  K1 ;
iI
iI k2 K 2
- ограничения по площади пашни в каждой сельскохозяйственной зоне:
(13)
 xik 1  ai  i  I  ;
k1K1
- ограничения по
сельскохозяйственной зоне:
наличию
61
трудовых
ресурсов
в
каждой
 b x   b
k1K1
ik1 ik1
k2 K2
ik2
yik2  Bi
i  I  ;
(14)
- условия по предельно допустимой концентрации некоторых вредных
веществ в почве:

iI k1K1
x     ik 1l xik 1  l
ik1l ik1
l  L  ;
iI k1K1
- ограничение на почвенные потери от водной и ветровой эрозии:
К k1 d k1

RU
D
V
C
P
x

М
T
 i ;


ik1 ik1 ik1 ik1 ik1 ik1
ik1
100
k1K1
k1K1
(15)
(16)
где cik 1 – прибыль, получаемая от продажи 1 ц товарной продукции культуры
вида k1на орошаемых землях; xik 1 – площадь угодий на орошаемых землях;
pik  pik 1  pik1 – верхние и нижние оценки урожайности культуры k1на
1
орошаемых землях; lik 1 – оценка негативного влияния на окружающую среду
производства растениеводческой продукции на орошаемых землях; S1 –
минимальный объем производства растениеводческой продукции в регионе на
орошаемых землях; bik 1 – затраты трудовых ресурсов для производства
растениеводческой продукции на орошаемых землях;  ik 1l – концентрация
вредного вещества l, попавшего орошаемую землю.
В отличие от модели (1)-(9) необходимо учитывать ограничения на
водозабор в реке и условия по предельно допустимой концентрации вредных
веществ в реке:
q
iI k1K1
x  T  ;
 l  l   qik xik  Wl
1
iI k1K1
1
где qik – оросительная норма на площади
1
вегетационный период;
  
(17)
ik1 ik1
l  L  ,
xik 1
(18)
с культурой k1; T  –
– верхние и нижние оценки расхода воды
реки;  l – исходная концентрация вредного вещества lв реке; l –
концентрация вредного вещества lв единице объема возвратных вод хозяйства;
Wl – заданные величины предельно допустимой концентрации вредного
вещества l в реке.
Что касается ограничения по производству животноводческой
продукции, оно соответствует неравенству (3).
Задача оптимизации производства сельскохозяйственной продукции на
62
богарных (1)-(9) и орошаемых землях (3), (10)-(18) с интервальными
параметрами решается в следующей последовательности.
Во-первых, согласно пространственно-временной статистической
обработке рядов pik1 ,  , R определяются их верхние и нижние оценки. Вовторых,
моделируются
случайным
образом
интервальные
значения
урожайности культур pik , расходов воды реки  и эродирующей способности
1
дождей R . В-третьих, по полученным значениям  и R вычисляется критерий
оптимальности в виде прибыли с учетом ущербов окружающей среде. Задача
решается многократно с применением метода Монте-Карло.
С помощью имитационного моделирования решены задачи
математического программирования с детерминированными и интервальными
параметрами на примере предприятия Нукутского района.
Таблица 1 – Результаты имитационного моделирования для СХЗАО
“Приморский’, тыс. руб.
Модель
Модель оптимизации производства с детерминированными параметрами
Модель оптимизации
производства с
интервальными параметрами
Богарные земли
(f)
в т.ч. ущербы
Орошаемые земли
(f)
в т.ч. ущербы
1860.0
418.2
2706.4
624.5
1578.2’2276.8
349.3’511.2
2392.3’3082.5
546.0’718.6
При решении детерминированных задач результаты показали, что
прибыль на орошаемых землях больше на 46%, по сравнению с богарным
земледелием. Вместе с тем на 49% увеличиваются ущербы, наносимые
окружающей среде.
Моделирование производства с интервальными параметрами показало
что расхождения прибыли между верхними и нижними значениями на
орошаемых землях меньше на 3%, а ущербов больше на 6%. Минимальные
значения прибыли и ущербов на орошаемых землях больше на 52 и 56% по
сравнению с богарными, а максимальные – на 35 и 40%. При этом нижняя
оценка прибыли для орошаемого земледелия всегда выше минимальных
значений целевой функции при решении задачи для богарного земледелия.
По
полученным
результатам
модели
сельскохозяйственного
производства на богарных и орошаемых землях позволяют увеличивать
прибыль хозяйства. Вместе с тем возрастают ущербы, наносимые окружающей
среде.
Предложенные модели описывают производство сельскохозяйственной
63
продукции с учетом техногенного воздействия. Некоторые параметры в этих
моделях являются интервальными. Поэтому для задач с интервальными
параметрами было получено множество решений и выявлены верхние и
нижние оценки прибыли, получаемой хозяйством.
Список литературы
1. Гюлалыев Ч.Г. Удельное электрическое сопротивление целинных и освоенных
почв юга Иркутской области / Ч.Г. Гюлалыев, А.А. Козлова // Живые и биокосные систем:
электронное периодическое издание выпуск 6, 2014. – [Электронный ресурс]. –Режим
доступа: http://www.jbks.ru/archive/issue-6/article-9
2. Давыденко
А.Ю.
Эколого-математическая
модель
производства
сельскохозяйственной продукции со случайными параметрами / А.Ю. Давыденко, Я.М.
Иваньо, Е.А. Хогоева // Вестник ИрГСХА. – № 61 (апрель). – 2014. – С. 115-121
3. Долгосрочная целевая программа Иркутской области "Развитие сельского
хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и
продовольствия в Иркутской области на 2013-2020 годы"
4. Иваньо Я.М. Региональные модели аграрного производства с учетом техногенных
загрязнений / Я.М. Иваньо, Е.А. Хогоева // Труды XVIII Байкальской Всеросс. конф.
―Информационные и математические технологии в науке и управлении‖// Иркутск: ИСЭМ
СО РАН.– 2013. – Ч.II. – С. 219-224.
5. Иваньо Я.М. Региональные экономико-математические модели аграрного
производства с интервальными природными и производственно-экологическими
параметрами / Я.М. Иваньо, Е.А. Хогоева / Известия Иркутской государственной
экономической академии. - 2013. – № 6 (92). –– С. 138-143
6. Обухов А.В. Продовольственная безопасность Иркутской области / А.В. Обухов //
Официальный сайт Иркутского городского комитета КПРФ. – 2011. [Электронный ресурс]. –
Режим доступа: irk-kprf.ru/продовольственная-безопасность-ирку/
7. Региональный доклад о состоянии и использовании земель в Иркутской области
2012 г.
8. Тюменцева Е.М. Почвы Иркутской области / Е.М. Тюменцева // Вестник кафедры
географии ВСГАО. – № 3 (4). – 2011. – С.71-74.
УДК 336.02
МЕЖБЮДЖЕТНЫЕ ОТНОШЕНИЯ КАК МЕХАНИЗМ
ВЫРАВНИВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
А.В. Исаева, Л.В. Калягина
Красноярский Государственный аграрный Университет, г. Красноярск, Россия
В рыночных условиях страны предпосылкой является развитие территорий и
государственное управление экономикой посредством бюджетной системы, цель которой
заключается в минимальной территориальной дифференциации условий социальноэкономического развития. Все бюджеты страны взаимосвязаны в рамках межбюджетных
отношений. В результате этого и складываются
отношения между органами
государственной власти, регионального и местного самоуправления, которые и называются
64
межбюджетными. Межбюджетные отношения являются механизмом выравнивания
социально-экономического развития конкретных территорий.
Ключевые слова: межбюджетные отношения, механизм выравнивания, социальноэкономическое развитие, бюджет страны.
INTERBUDGETARY RELATIONS AS A MECHANISM FOR REDRESSING SOCIOECONOMIC DEVELOPMENT
A.V. Isaeva, L.V. Kalyagina
Krasnoyarsk State Agrarian University, Krasnoyarsk, Russia
In the market conditions of the country the precondition is the development of territories
and govenrnment management of the economy through the budget system, the goal of which is
the minimum territorial differentiation of socio-economic development. All the budgets of the
country are interconnected within the framework of interbudgetary relations, hence inter-budget
relations between public authorities, regional and local government are made. Intergovernmental
fiscal relations are a mechanism for redressing socio-economic development of individual
territories.
Key words: inter-budgetary relations, the mechanism of equalization of socio-economic
development, national budget.
Межбюджетные отношения включают закрепление и перераспределение
налогов между бюджетами федерального центра, региональных территорий и
органами местного самоуправления. Организация этого процесса способна
обеспечить относительное выравнивание условий и возможностей социальноэкономического развития национально-государственных и территориальных
формирований. Медленное решение данной задачи обусловлено затянувшимся
трансформационным кризисом и снижением финансовых возможностей
государства, также увеличением числа дотаций регионов [1].
Межбюджетные отношения - это отношения между органами власти
разных уровней, по разграничению на постоянной основе расходных и
доходных полномочий, соответствующих им расходов и в максимально
возможной степени доходных источников, а также межбюджетному
регулированию: возможному распределению некоторых налогов по временным
нормативам отчислений между бюджетами разных уровней и
перераспределению средств из бюджетов одного уровня бюджетной системы в
другой в разных формах в целях обеспечения доступа граждан на всей
территории страны к получению бюджетных услуг в объеме и качестве не
ниже минимально необходимого уровня.
Когда у органов власти нижестоящего территориального уровня при
формировании бюджетов не хватает по объективным причинам средств от
доходных источников, закрепленных на постоянной основе полностью или
частично, то возникает потребность в таком регулировании. Ее роль
заключается в обеспечение минимально необходимых расходов в соответствии
с возложенными на них функциями и полномочиями.
65
Межбюджетное регулирование осуществляется
органами власти
вышестоящего уровня путем вертикального (между разными звеньями
бюджетной системы) и горизонтального (в разрезе бюджетов одного и того же
звена бюджетной системы) выравнивания бюджетной обеспеченности
территориальных образований, где она ниже минимального необходимого
уровня. Понятие "бюджетное регулирование" может иметь более
расширительное толкование, включая регулирующее воздействие на
социальные и экономические процессы в стране через бюджетную систему.
Межбюджетное регулирование в большинстве стран производится в
разных формах переводом средств из бюджета вышестоящего уровня в
соответствующие нижестоящие бюджеты. В некоторых странах (Австрии,
Индия, Германии, России) для данной цели используются совместные налоги,
когда некоторые из них распределяются на временной основе (с определением
срока не менее чем на очередной финансовый год) между разными уровнями
бюджетной системы [2].
В составе государственных финансов важное значение играют бюджетные
взаимосвязи, которые складываются на федеральном, региональном и местном
уровне страны. С помощью бюджетных отношений в распоряжение
государственных структур входит значительная часть национального дохода,
которая потом перераспределяется между бюджетами разных уровней и служит
финансовой базой деятельности федеральных, региональных и местных органов
управления. Региональные финансы являются одним из важнейших составных
элементов централизованной части финансовой системы государства, В их
состав входят региональные бюджеты, бюджеты административнотерриториальных единиц и субъектов хозяйствования.
Региональные финансы являются обеспечением финансирование
широкого круга мероприятий, обеспечивающие социально-культурным и
бытовым обслуживанием населения. Отсюда следует, региональные финансы это система экономических отношений, посредством которых распределяются
и перераспределяются национальный доход на экономическое и социальное
развитие территорий. Основная задача таких финансов заключается в
обеспечение развития экономики региона, финансирования отраслей
непроизводственной сферы и поддержание инвестиций в производственную
сферу региона.
Основа территориальных финансовых ресурсов формируется из доходов
территориальных бюджетов (местных и региональных), которые обеспечивают
материальную базу для выполнения возложенных на соответствующие органы
государственной власти функций.
Экономическая сущность региональных бюджетов проявляется в
следующих функциях: формирование денежных фондов; распределение,
66
использовании денежных фондов среди отраслей народного хозяйства;
контроль над финансово-хозяйственной деятельностью предприятий;
формирование механизма бюджетного регулирования.
Региональный бюджет включает в себя основную тяжесть социальноэкономических затрат, которые состоят из расходов на хозяйство региона (на
строительство, промышленность, сельское хозяйство, жилищно-коммунальное
хозяйство, транспорт), на социальные нужды (СМИ, здравоохранение,
образование, культуру и искусство), на социальное обеспечение и
необходимые расходы на управление и правоохранительную деятельность.
Помимо этого, региональный бюджет призван самостоятельно обеспечить
решение задач экономического управления субъектом РФ.
В
основные
задачами
экономического
управления
входят:
финансирование социально-экономического развития региона, выравнивание
доходов нижестоящих бюджетов в целях исполнения норм и нормативов
бюджетной обеспеченности населения, обеспечение социально-экономической
стабилизации и реализация денежно-кредитной политики государства на
территории региона.
Главной функцией федерального бюджета по отношению к регионам
является регулирующее воздействие в целях обеспечения социальноэкономической стабильности. Одним из методов регулирующего воздействия
является выделение финансовой помощи в виде трансфертов.
Взаимоотношения регионального и местных бюджетов строятся на тех
же принципах, что и федерально-региональные отношения. Основой
бюджетного регулирования является распределение источников доходов, а
также фондов субвенций и дотаций между звеньями бюджетной системы
региона для обеспечения социально-экономического развития как районов и
городов, так и региона в целом [3].
На примере, мы рассмотрим Курагинский район, проанализируем
социальные и экономические проблемы района. А также разберем способы их
решения с помощью межбюджетного регулирования.
Сущность проблем в сельской местности заключается в следующих
понятиях: реформирование деятельности органов управления местного и
региональных уровней, совершенствование механизмов материальной
поддержки в развитие сельских поселений, обеспечение информационной и
консультативной поддержки развития сельских территорий, развитие сельской
инфраструктуры, низкая занятость и повышение доходов сельских населений,
совершенствование сельскохозяйственного производства и механизмов
реализации рыночных отношений, рациональное использование природных
ресурсов [6].
Курагинский район, считается одним из крупнейших районов края,
67
занимает среди районов края и городов 8-е место по территории, 9-е место по
численности населения и 12-е место по численности работающих в
организациях. Около 70 населенных пунктов в районе.
Основная доля занятых в районе – в сельском хозяйстве – 16%, в
добывающей промышленности – 11.5%, в строительстве – 7.5%, транспорте и
связи – 10.6%, в отраслях социальной сферы – 27.6% [5].
Основное направление сельскохозяйственного производства района –
животноводство. Предприятий по переработке мяса и молока на территории
района нет, поэтому сырье на переработку вывозится в основном на
предприятия Хакасии. Что является тоже одной из главных проблем в районе.
Имеющиеся в недрах района полезные ископаемые способствуют
развитию промышленного производства. Сегодня основа экономики района –
добывающая отрасль промышленности и сельское хозяйство. Тенденция и
показатели развития промышленности района по-прежнему определяется
деятельностью железнорудногопредприятияи ОАО "Краснокаменский
рудник‖. Также в первую очередь определялось деятельностью Ирбинского
филиала ОАО ―Евразруда‖, но рудник прекратил свою деятельность работы в
2013 году, так как руда стала уже переизбытком в его местах сбыта. Основной
потребитель продукции этих предприятий был – ОАО ‗Евразруда‖. Закрытие
рудника стало очень большой как экономической проблемой, так и
социальной. Произошел большой удар для жителей населения. Увеличило
безработицу, уменьшило в разы доход населения. Также уменьшился
значительно бюджет поселка и района [4].
Помимо этой проблемы, в районе наблюдаются еще ряд социальноэкономических проблем, решение которых не обходится без финансовой
поддержки района. Это низкий уровень собственной переработки, снижение
роста уровня заработной платы, недостаточное развитие системы ЛПХ,
необходимость развития дорожной инфраструктуры, невысокий уровень
развития
гражданского
жилищного
строительства,
неразвитость
инфраструктуры досуга и многое другое.
Для решения вышеперечисленных социальных и экономических проблем
могут послужить следующие возможности: развитие среднего и малого
бизнеса; получение господдержки по основным приоритетам социальноэкономической политики; развитие лесной и деревоперерабатывающей
промышленности для строительства жилья, обеспечения строительными
материалами предпринимательской деятельности; развитие пищевой и
перерабатывающей отрасли промышленности, также вывоз продукции в
другие районы края; привлечение лизинговых и страховых компаний для
увеличения инвестиций в основной капитал.
Анализируя данные возможности, можно сделать вывод: район
68
нуждается в финансовой поддержке, для решения многих проблем. Для
обеспечения устойчивого развития сельских поселений необходимо добиться
изменения административно-территориального подхода к управлению этим
развитием на политико-экономический с последующим изменением
приоритетов государственной поддержки аграрного сектора экономики, среди
которых первоочередной необходимостью стало бы проведение социальноэкономических преобразований сельских территорий. Без устойчивого
развития сельских территорий сельское хозяйство не в состоянии обеспечить
страну продовольствием.
Именно такие многие социальные и экономические проблемы возможно
решить с помощью механизма выравнивания бюджета района на уровне
федерально-регионально отношений при помощи местных и региональных
бюджетов. Межбюджетное выравнивание нужно нормативов бюджетной
обеспеченности населения и исполнения норм, обеспечение социальноэкономической стабилизации территории и реализации денежно-кредитной
политики государства на территории региона и, конечно же, Курагинского
района [1].
Список литературы
1. Нестеренко Т.Г. Основные принципы межбюджетных отношений / Т.Г.
Нестеренко // Финансы. – 2001. – № 11. – С. 32-35.
2. Официальный сайт Курагинского района: [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://kuragino-krsn.ru/
3. Слепов В.А. Приоритетные направления развития межбюджетных отношений. / В.А.
Слепов, В.Б. Шубов// Финансы. – 2009. – №3. – С. 47-51.
4. Тазаян А.Ж. Стратегии устойчивого развития сельских территорий в современных
условиях хозяйствования / А.Ж. Тазаян // Экономика АПК. – 2010. – № 2. – C.88-95.
5. Толмачева Е.Н. Направления устойчивого социально- экономического развития
сельских территорий: автореф. дисс. на соис. уч. степ. к.э.н. / Е.Н. Толмачева – Курск:
Курская ГАУ. – 2013. – 19 с.
6. Христенко В.Б. Межбюджетные отношения и управление региональными
финансами / В.Б. Христенко – М. – 2007. – 158 с.
УДК 681.3.013
НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕРМИНАЛЬНЫХ
ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ СОЗДАНИИ ЦЕНТРОВ МОНИТОРИНГА
ЗАПОВЕДНИКОВ ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ
А.Е. Калинович, Ю.И. Петров
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
Бурное развитие терминальных и облачных технологий в России и мире открывает
широкие перспективы для усовершенствования системы сбора и обработки мониторинговой
информации, в том числе и экологического характера. В настоящее время каждый смартфон
может являться терминалом информационной системы при наличии доступа к глобальной
69
сети, что даѐт возможность в значительной мере оптимизировать процесс сбора информации,
еѐ первичной обработки и хранения. В этой связи в статье рассматриваются вопросы
применения терминальных технологий при организации центров мониторинга заповедников
Иркутской области. Предложены варианты организации клиент-серверного взаимодействия
при проектировании и разработке систем мониторинга, рассмотрены конкретные шаги по
разработке и внедрению мониторинговых систем с использованием терминальных и
облачных технологий.
Ключевые слова:терминальные технологии, облачные технологии, мониторинговые
системы, базы данных
SOME ASPECTS OF TERMINAL TECHNOLOGIES USE IN CREATION OF
RESERVES MONITORING CENTERS OF IRKUTSK REGION
A.E. Kalinovich, Y.I. Petrov
Irkutsk State Agricultural Academy, Irkutsk, Russia
The rapid development of terminal and cloud technologies in Russia and the world opens
up broad prospects for improving the system of collection and processing of monitoring
information, including environmental issues. Nowadays, every smartphone can be a terminal
information system with access to a global network that enables greatly optimize the process of
information gathering, initial processing and storage. In this regard, the issues of terminal
technologies use in the organization of reserves monitoring centers of Irkutsk region are
considered. The options for client-server communication in the design and development of
monitoring systems are proposed, specific steps towards the development and implementation of
monitoring systems using terminal and cloud technologies are discussed.
Key words: terminal technologies, cloud computing, monitoring systems, databases.
Бурное развитие терминальных и облачных технологий [1,2] в России и
мире открывает широкие перспективы для усовершенствования системы сбора
и обработки мониторинговой информации, в том числе и экологического
характера. В настоящее время каждый смартфон может являться терминалом
информационной системы при наличии доступа к глобальной сети, что даѐт
возможность в значительной мере оптимизировать процесс сбора информации,
еѐ первичной обработки и хранения. Если же доступ к интернету отсутствует,
современные накопители позволяют хранить достаточное количество
графической и текстовой и даже видеоинформации, передача которой в
основное хранилище может быть осуществлена при появлении такой
возможности [3].
На текущий момент мониторинг экологического состояния биоты
природоохранных территорий производится в ―ручном‖ режиме, то есть фото и
видеоматериалы, собранные непосредственно в зоне мониторинга,
обрабатываются вручную, после чего также вручную формируются отчеты и
предоставляются в надзорные органы в печатном виде. Статистическая
обработка данных также зачастую проводится без применения средств
автоматизации процесса. Такой подход приводит к нерациональному
использованию высококвалифицированной рабочей силы, что существенно
снижает производительность труда и повышает издержки, снижая тем самым
70
качество мониторинга [4].
Таким образом, целью данной работы был поиск решения проблемы
автоматизации сбора, первичной обработки и централизованного хранения
мониторинговой информации с возможностью последующего еѐ анализа и
вывода отчетности.
Для решения поставленной задачи предлагается система сбора
информации, предложенная на рисунке 1.
Рисунок 1 – Структурная схема системы автоматизации мониторинга
Первоочередной задачей при построении системы сбора и обработки
информации является создание еѐ серверной части и определение принципов
клиент-серверного взаимодействия внутри системы. В качестве базы данных для
хранения столь существенного объѐма информации целесообразно применять
коммерческие продукты с полноценной технической поддержкой, такие как
Oracle 12c[5], однако при экспериментальном внедрении, для понижения
стоимости разработки, можно использовать любую SQL-based БД [6].
В качестве серверной платформы целесообразно использовать Debianbased дистрибутивы GNU/Linux [7] в связи с высокой стабильностью данной
серверной ОС, открытостью еѐ исходных кодов, оперативным обновлением
репозитариев и богатым набором прикладных программ. Управляющий
интерфейс разрабатываемой системы целесообразно организовать в виде Webинтерфейса с дифференцированным доступом, что позволит осуществлять
71
оперативное управление ИС удаленно. Пользовательский интерфейс следует
оформить в виде Web-портала и дифференцированным доступом, где следует
предусмотреть возможность организации интернет-магазина услуг по
предоставлению искомой пользователем информации. Серверную часть
системы следует разделить физически на серверы баз данных и серверы
терминального и Web-доступа к информационной системе, между ними следует
организовать высокоскоростной канал связи по оптоволоконной линии.
Исходя из необходимости максимально разгрузить клиентскую часть
системы, поскольку выполнение ресурсоѐмких алгоритмов может быть
затруднительно на портативных устройствах, первичную обработку следует
свести к заполнению шаблонных форм установленного образца. Далее,
заполненная форма должна быть передана на сторону сервера, где будет
происходить основная обработка данных. В связи с этим, целесообразно
разработать iOSи Android - ориентированное программное обеспечение,
которое впоследствии будет установлено на персональные мобильные
устройства сбора информации сотрудников заповедников. Такое программное
обеспечение должно поддерживать функции фото- и видеосъѐмки,
автоматического определения координат средствами GPS/ГЛОНАСС,
текстового ввода, передачи данных в сетях GSM.
В настоящий момент разработаны и успешно используются GSMфотоловушки [8], обладающие широким функционалом, включающим в себя
дневную и ночную фотосъѐмку, автоматический zoom, фотосъѐмку по датчику
движения, съѐмку по расписанию, и, что особенно важно, передачу
полученных фотоснимков в сетях GSM. Немаловажным является и тот факт,
что данные устройства могут работать в автономном режиме, используя в
качестве источника питания солнечные батареи днѐм, илитий-ионные
аккумуляторы ночью. В условиях слабого GSM-сигнала, или в его отсутствии,
современные фотоловушки имеют возможность записи информации на SDflash-накопители с последующей его передачей по указанному адресу при
возобновлении доступа к сети.
В условиях лесной местности доступ к сетям GSM нередко затруднѐн, или
отсутствует в силу малой востребованности. Поэтому, мы предлагаем
использовать сеть автономных, работающих от солнечных батарей днѐм и
литий-ионных аккумуляторов ночью, GSM-репитеров для обеспечения связи [9].
При финальной обработке данных, в виду возможной географической
удаленности специалистов от основного сервера мониторинга, актуальным
видится применение терминальных технологий для обеспечения единого
информационного пространства предприятия. Наиболее эффективным в
данных условиях будет применение технологии ―нулевых‖ клиентов для
локального, и ―тонких‖ клиентов для удаленного доступа к серверу.
72
Осуществить такое клиент-серверное взаимодействие можно средствами
виртуальных машин VMware [10], однако в экспериментальном режиме
возможно применение виртуальных машин с открытым исходным кодом,
таких как KVM, VirtualBox, и др. [11].
Вывод информации конечным пользователям предлагается осуществить
средствами Web-портала, предусматривающего возможность организации
интернет-магазина искомой информации, что при взвешенном экономическом
подходе позволит системе выйти на самоокупаемость.
В заключение следует отметить, что предложенная система призвана
автоматизировать сбор и обработку информации, оптимизировать
использование квалифицированного труда сотрудников заповедников, что
позволит увеличить зону мониторингового охвата, более оперативно
отслеживать изменения в экосистемах заповедников, поможет в борьбе с
браконьерством и незаконной вырубкой лесов. Мы считаем весьма актуальной
задачу разработки полноценной проектной документации для реализации
подобной системы мониторинга для заповедников Иркутской области.
Список литературы
1. http://www.isib.ru/server/terminal/
2. http://forum.ru-board.com/topic.cgi?forum=8&topic=8356#1
3. http://www.intuit.ru/studies/courses/12643/1191/lecture/21992?page=3
4. http://ru.wikipedia.org/wiki/Методы_экологического_мониторинга
5. http://www.oracle.com/ru/corporate/features/database-12c/index.html
6. http://ru.wikipedia.org/wiki/SQL
7. http://www.debian.org/
8. http://www.vzelectronics.com/ru/56-trail.html
9. http://ru.wikipedia.org/wiki/репитер_GSM
10. http://www.vsphere5.ru/doku.php?id=thin-client-types
11. http://ru.wikipedia.org/wiki/виртуальная_машина
УДК303.71
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В РЕСУРСОБЕРЕГАЮЩЕМ
КОМПЛЕКСЕ
В.В. Саломатина
Красноярский государственный аграрный университет, г. Красноярск, Россия
В процессе хозяйственной деятельности ресурсы предприятия занимают одно из
центральных мест, поэтому вопрос ресурсосбережения и определения оптимального
соотношения ресурсов на предприятии очень актуален в настоящее время.
Эконометрические методы в области ресурсов направлено воздействует на долговременное
состояние предприятия, а так же определяет его текущее состояние. Она диктует тенденции
экономического развития, перспективный уровень научно-технического прогресса,
состояние производственных мощностей предприятия. Актуальность данной темы
заключается в обосновании методов эконометрического направления в отрасли
73
ресурсосбережения [1].
Ключевые слова: ресурсосбережение, экономический механизм, эконометрические
методы.
ECONOMETRIC METHODS IN RESOURCE-SAVING COMPLEX
V.V. Salomatina
Krasnoyarsk State Agrarian University, Krasnoyarsk, Russia
In the course of economic activity company resources occupy one of the central places,
so the issues of resource-saving and determining optimal resource ratio for the enterprise is very
important at present. Econometric methods in the field of resources directionally affect the longterm state of the enterprise, as well as determine its current status. They presuppose the trends of
economic development, perspective level of scientific and technological progress, the state of
production capacity of the enterprise. The relevance of the topic is in the justification of
econometric methods in the areas of resource industry.
Key words: resource, economic mechanism, econometric methods.
Рассматривая ресурсосберегающий комплекс необходимо более подробно
изучить эконометрические методы и модели, с помощью которых можно
проанализировать эффективность технологий. Например, для моделирования
процессов ресурсосбережения с целью анализа наиболее эффективной
технологии применяемой для воздействия на процессы ресурсосбережения
должны быть разработаны эконометрические модели. Кроме системы
уравнений, описывающей динамику системы ресурсосбережения под влиянием
общей экономической ситуации, управляющих воздействий и случайных
отклонений, необходим блок экспертных оценок. В условиях ограниченных
ресурсных возможностей российского сельского хозяйства выполнение задачи
стабилизации и роста аграрного производства может быть осуществлено только
на инновационной основе с применением ресурсосберегающих технологий. Это
позволит увеличить производство продукции и повысить его экономическую
эффективность [5].
В любой области экономики необходимо работать со статистическим
анализом эмпирических данных, а в связи с этим рассмотрим
эконометрические методы в ресурсосберегающем комплексе.
Эконометрические методы будем рассматривать как зависимость
различных величин, использующихся при построении имитационных моделей
процессов ресурсосбережения, в частности, функции распределения
технологий по различным параметрам ресурсосберегающей базы. При оценки
будем
использовать
эконометрические
модели.
Прогнозирование
ресурсосбережения будет осуществляться с помощью системы временных
рядов. Вначале по каждому одномерному параметру отдельно, а затем – с
помощью эконометрической системы уравнений, дающей возможность
прогнозировать векторный параметр с учетом связей между координатами [1].
Так же дадим определение понятию: Эконометрические методы –
74
эффективный инструмент, используемый для анализа статистических данных и
построения эконометрических моделей конкретных экономических и техникоэкономических явлений и процессов. Ресурсосбережение – совокупность мер
по бережливому и действенному использованию фактов производства
(капитала, земли, труда). Обеспечивается посредством использования
ресурсосберегающих
и
энергосберегающих
технологий;
снижения
фондоемкости
и
материалоемкости
продукции;
повышения
производительности труда; сокращения затрат живого и овеществленного
труда; повышения качества продукции; рационального применения труда
менеджеров и маркетологов; использования выгод международного разделения
труда и др. Ресурсосберегающие технологии направлены на:
- повышение производительности труда за счет снижения трудоемкости
и увеличения сезонной выработки техники;
- снижение фондо - и материалоемкости в результате сокращения
количества технологических операций, дифференцированного внесения
удобрений и средств защиты растений;
- повышение эффективности использования земельных ресурсов
введением адаптированных к местным условиям севооборотов;
- снижение погодных рисков за счет влагосбережения и оптимальных
сроков посева;
- смягчение эрозионных процессов;
- рост плодородия почвы
Автором составлена классификация современных ресурсосберегающих
технологий
Таблица 1 – Классификация современных ресурсосберегающих технологий
Направление внедрения
Стратегическое
направление
Виды технологий
Минимальные и нулевые технологии обработки почвы.
почвозащитных технологий
передовые технологии - прямого посева по стерне
Экономическое направление Технологические карты возделывания сельскохозяйственных
культур
Техническое направление
Использование унифицированной техники
В настоящее время внедрение представленных данных РСТ в зерновом
производстве Красноярского края ограниченно по ряду следующих причин:
1) Недостаточно финансовых средств
2) Низкая активность сельскохозяйственных товаропроизводителей
3) Неотработанный механизм внедрения технологий
4) Низкая информационная осведомленность производителей
5) Недостаточный уровень квалификации
75
Чтобы результативно внедрялись ресурсосберегающие технологии
необходимо
наличие
эффективного
экономического
механизма.
Экономический механизм внедрения ресурсосберегающих технологий – это
система форм и методов воздействия на поведение товаропроизводителей в
сфере экономии ресурсов в зерновом производстве.
Наиболее оптимальная, по мнению автора, эконометрическая модель
должна быть основана на следующей методике:
1. Этап поиска. При выборе самой эффективной технологии необходимо
учитывать разную степень определенности и риска по ресурсам, используя
сценарные варианты прогнозирования ресурсов и методы страхования рисков.
2. Этап оценки. Анализируя ресурсосберегающие технологии,
необходимо рассмотреть плановую модель использования ресурсов во времени
(сетевую вероятностную ресурсную модель), которую можно оптимизировать
на основе ресурсозамещения.
3. Этап стабилизации. В процессе применения выбранной технологии
сетевая ресурсная модель является основой для контроля и оперативного
обеспечения стабильности ресурсов.
Рассмотренная методология может в какой-то мере решить проблему
неопределенности ресурсосберегающих технологий.
Информация, являясь основой выявления потенциала и направлений его
развития, в то же время является основным ограничением для
результативности экономических процессов. Внедрение ресурсосберегающих
технологий с помощью эконометрических методов, позволяет оценить более
точно технологию которая будет наиболее эффективна в конкретном регионе.
Тем самым уменьшая риски от затрат и увеличивая ресурсную базу. Но в связи
с ограничением осведомлѐнности большинство не знают об этих методах и их
применении, поэтому необходимо развивать информационную базу.
Чтобы ресурсосберегающие технологии наиболее эффективно
внедрялись необходимо применять методы управления ресурсосбережением с
помощью применения специального механизма. Структура такого механизма
представляет собой интегральный подход, включающий методы, функции и
структуры, регулирующие совокупность взаимосвязанных процессов и
проектов управления ресурсосбережением. Реализуемые принципы
эконометрического исследования обеспечивают устойчивость процессов и
эффективность ресурсосбережения [2].
Методы регулирования указанной методики основываются на сравнении
наиболее приемлемой технологии ресурсосбережения, путем применения
эконометрических методов, сравнения показателей и выборе самой
эффективной технологии. Они предполагают создание гибридных и гибких
структур, повышающих эффективность ресурсосберегающих технологий. При
76
этом непрерывность процессов инвестиционного ресурсозамещения,
обеспечивается методами ресурсозамещения и синхронизации фазовых
переходов между этапами представленной методики [4].
Список литературы
1. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С.Д.
Бешелев, Ф.Г. Гурвич // Статистика. – 1980. – С. 263.
2. Беломестнов
В.Г.
Формирование
ресурсно-инновационной
политики
хозяйствующих субъектов как фактор роста инвестиционного потенциала сложных
социально-экономических систем региона / В.Г. Беломестнов, Н.М. Зубарев – Иркутск: Издво БГУЭП. – 2003. – 176 с.
3. Вайцеховская С.С. Ресурсосберегающие технологии как основа повышения
эффективности мясного скотоводства / С.С. Вайцеховская // Молодой ученый. – 2013. – №7.
– С. 148-153.
4. Золотарѐва Е.Л. В. Ресурсосберегающие технологии – приоритетное направление
развития растениеводства / Е.Л. Золотарѐва, К.В. Архипов // Экономика
сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2011. – № 7. – С. 51-53.
5. Парвицкий С.А. Ресурсосберегающие технологии – инновационное направление в
организации производства зерна / С.А. Парвицкий // Экономика сельскохозяйственных и
перерабатывающих предприятий. – 2010. – № 12. – С. 33-35.
УДК 657 (075.8)
КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ИНТЕНСИФИКАЦИИ И
ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ
ОРГАНИЗАЦИЙ КЕМЕРОВСКОЙ ОБЛАСТИ
В.М. Секачева, М.Б. Скарюпина
Кемеровский Государственный сельскохозяйственный институт, г. Кемерово, Россия
При развитии рыночной экономики перед организациями агропромышленного
комплекса ставятся новые задачи, основными из которых являются
эффективное
использование производственных и финансовых ресурсов, ускорение темпов
интенсификации производства. В связи, с чем в статье рассмотрены преимущества и
возможности применения комплексной методики оценки интенсификации и эффективности
производства. Проведена комплексная оценка сельскохозяйственных организаций
Кемеровской области. Показано, что результаты комплексной оценки имеют практическую
значимость для прогнозирования и определения перспектив деятельности организаций.
Ключевые слова: комплексная оценка, интенсификация и эффективность
производства.
COMPREHENSIVE ASSESSMENT OF INTENSIFICATION AND EFFICIENCY OF
PRODUCTION OF AGRICULTURAL ORGANIZATIONS IN KEMEROVO REGION
V.M. Sekacheva, M.B. Skaryupina
Kemerovo State Agricultural Institute, Kemerovo, Russia
With the development of market economy the organizations of agro-industrial complex
face new challenges, the main of them are the efficient use of production and financial
77
resources, accelerating the intensification of production. Therefore the advantages and the
possibility of application of an integrated technique of production intensification and efficiency
assessment are considered in the article. The complex assessment of agricultural organizations
of Kemerovo region is made. It is shown that the results of a comprehensive evaluation have
practical relevance for predicting and identifying organizations‘ activity prospects.
Key words: comprehensive assessment, intensification and production efficiency.
При
развитии
рыночной
экономики
перед
организациями
агропромышленного комплекса ставятся новые задачи, основными из которых
являются эффективное использование производственных и финансовых
ресурсов, ускорение темпов интенсификации производства.
Методика анализа комплексной оценки интенсификации производства
базируется на определении интенсификации производства по всей
совокупности производственных и финансовых ресурсов, а именно живого
труда, средств труда, предметов труда и финансовых результатов. Данная
методика основывается на пятифакторной модели рентабельности,
включающую в себя все пять показателей интенсификации использования
производственных ресурсов. Проведем эти расчеты на примере данных
сельскохозяйственных организаций Кемеровской области за 2011 и 2012 гг.[2].
Исходные данные и сам расчет показателей интенсификации
использования ресурсов представлены в таблице 1.
Таблица 1 – Расчет основных показателей
Показатели
1. Продукция, тыс.руб.
2а. Производственный персонал, чел.
2б. Оплата труда с начислениями,
тыс.руб.
3. Материальные затраты, тыс.руб.
4. Амортизация, тыс.руб.
5. Основные производственные
фонды, тыс.руб.
6. Оборотные средства в ТМЦ,
тыс.руб.
7. Производительность труда,
тыс.руб./чел.
8. Материалоотдача, руб./руб.
9. Амортизациеотдача, руб./руб.
10. Фондоотдача, руб./руб.
11. Оборачиваемость оборотных
средств, оборотов
12. Себестоимость продаж, тыс.руб.
13. Прибыль от продаж, тыс.руб.
14. Рентабельность активов,%
На
основе
показателей
2011 г.
14842824
14962
2285132
2012 г.
15395054
16419
2496871
10387180
1003456
11836034
11173565
1209973
14136798
Отклонение, %
103.7
109.7
109.3
107.6
120.6
119.4
12419533
14549879
117.2
992.035
1.429
14.792
1.254
937.637
1.378
12.723
1.089
94.5
96.4
86.0
86.8
1.195
13675769
1167055
4.8115
1.058
14880409
514645
1.7940
88.5
108.8
44.1
-3.0175
этой
78
таблицы
рассчитаем
показатели
интенсификации производственных ресурсов, результаты оформим в таблицу
2.
Разность в коэффициентах рентабельности 2012года от 2011года
составила – 0.030175, или -3.0175%.
Рассмотрим, какое влияние на это повышение рентабельности
оказали пять вышеназванных факторови составим сводку:
Общее отклонение равно -3.0175%, том числе за счет влияния:
- трудоемкости -0.5037%
- материалоемкости -1.5897%
- амортизациеемкости -0.6725%
Таблица 2 – Расчет показателей интенсификации производственных ресурсов
Показатели
1. Трудоемкость, руб./руб.
2. Материалоемкость, руб./руб.
3. Амортизациемкость, руб./руб.
4. Фондоемкость, руб./руб.
5. Коэффициент закрепления
оборотных средств, оборот
2011г.
0.154
0.700
0.068
0.797
2012г.
0.162
0.726
0.079
0.918
Изменение,(+,-)
0.008
0.026
0.011
0.121
0.837
0.945
0.108
Итого себестоимости - 2.7659%
- фондоемкости-0.1408%
- оборачиваемости оборотных средств -0. 1108%
Итого авансирование -0.2516%
Всего – 3.0175%.
Далее для комплексной оценки интенсификации производства надо
определить и проанализировать:
- динамику качественных показателей использования ресурсов
(производительности труда, материалоотдачи, фондоотдачи и оборачиваемости
оборотных средств);
- соотношение прироста ресурсов в расчѐте на 1% прироста объѐма
производства продукции;
- долю влияния интенсивности на прирост объѐма продукции;
- относительную экономию по каждому виду ресурсов;
- комплексную оценку всесторонней интенсификации производства [1].
Результаты анализа интенсификации и эффективности в сводном виде
представим в таблице 3.
Расчет показателя интенсификации всех совокупных ресурсов можно
провести двумя методами:
1) с помощью средней взвешенной величины или суммы отдельных
показателей, взвешенных по удельному весу каждого ресурса;
79
2) сравнением производительности совокупного ресурса за два года.
Выполненный расчет мы провели вторым способом. При оценке
динамики качественных показателей использования ресурсов, мы находили
темпы роста данных показателей (производительности труда, материалоотдачи,
фондоотдачи и оборачиваемости оборотных средств), в результате
комплексная оценка интенсификации составила 0.903.
Соотношение прироста ресурсов в расчете на 1% прироста объема
продукции сельскохозяйственных организаций свидетельствует, о том, что для
оплаты труда персонала и оборотных средств, материальных потребленных
ресурсов,
для амортизации и основных производственных средств –
соответствует полностью экстенсивное использование при отрицательной
интенсификации, т.е. ухудшение качественного уровня использования
ресурсов организаций сельскохозяйственного назначения. Этот вывод более
наглядно иллюстрируется расчетом доли влияния экстенсивности и
интенсивности на прирост продукции. В каждом 1% прироста продукции доля
экстенсивности составляет 3.993, а, следовательно, доля интенсивности
имеет отрицательное значение – 299.3.
Используя индексный метод, влияние количественного фактора
определили
делением
темпа прироста ресурса на темп прироста
результативного показателя и умножением на 100%. Для определения доли
влияния качественного фактора полученный результат вычитается из 100%.В
расчетах весь прирост продукции принимается за 100% [1].
Таблица 3 – Сводный анализ показателей интенсификации и эффективности
Виды ресурсов
la. Производственный персонал
1б. Оплата труда с
начислениями
2. Материальные
затраты
3. Амортизация
4. Основные
производственные
средства
5. Оборотные
средства
6. Комплексная
оценка
интенсификации
Прирост
Динамика
ресурса
качественных
на 1 %
показателей,
прироскоэффициент та продукции,
%
Доля на 100%
прироста
продукции, %
экстенсив- интенсивности
ности
Относительная
экономия
ресурсов,
тыс.
руб.
0,945
2,617
261.7
-161.7
900.336
0.949
2.490
249.0
-149.0
126719.8
0.964
2.035
203.5
-103.5
399927.8
0.860
5.532
553.2
-453.2
169182.9
0.868
5.225
522.5
-422.5
1860402
0.885
4.610
461.0
-361.0
1668275
0.903
3.993
399.3
-299.3
4224507.5
80
Данные расчеты по экстенсивности и интенсивности в использовании
каждого ресурса представлены в таблице 3, кроме этого в таблице виден расчет
доли экстенсивности и интенсивности по совокупному ресурсу. И исходя из
таблицы видно, что сельскохозяйственные организации Кемеровской области
характеризуются только экстенсивным развитием производства, что
безусловно является основной негативной тенденцией развития данной
отрасли.
Комплексная оценка эффективности хозяйственной деятельности – одна
из сложнейших задач экономического анализа. С одной стороны, есть
созданный рыночной экономикой показатель рентабельности активов
(капитала), в динамике которого проявляется всесторонняя характеристика
эффективности хозяйственной деятельности, с другой – важно абсолютное
выражение этой эффективности, позволяющее более наглядно выявить
положительные и отрицательные причины и факторы, определяющие эту
комплексную оценку.
Комплексный экономический эффект (перерасход) от интенсификации
использования
всех производственных ресурсов как по потреблению
(себестоимость), так и по применению (основные и оборотные средства)
составил 4224507.5 тыс.руб. Эффект (перерасход) от увеличения
себестоимости равен 695830.5тыс.руб., а эффект (также и в данном случае
отрицательный)
от
использования
авансированных
основных
производственных и оборотных средств составил 3528677 тыс.руб.
Данная методика анализа позволила определить совокупный эффект,
полученный благодаря более экстенсивному использованию производственных
и финансовых ресурсов, и оценить влияние на него отдельных факторов.
Прибыль в абсолютном выражении не обладает свойством совокупного
эффекта, она впитывает в себя такие факторы, как себестоимость продукции,
приращение объема продукции, ее качество и ассортимент и т.д., но не
отражает результаты применения ресурсов, т.е. авансирования капитала, что
проявляется только в показателе рентабельности.
Проведенная комплексная оценка интенсификации и эффективности
производства сельскохозяйственных организаций Кемеровской области
позволила
дать
объективную
оценку
деятельности
организаций
сельскохозяйственного сектора, определить поиск резервов повышения
эффективности хозяйствования.
Список литературы
1.. Баканов М.И Теория экономического анализа: Учебник / М.И. Баканов – М.:
Финансы и статистика, 2007. – 536 с.
2. Сельское, лесное и охотничье хозяйство Кемеровской области 2008-2012 гг., Стат.
сб. / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по
Кемеровской области. – Кемерово: Кемеровский стат. – 2013. – Ч 1. – 115 с.
81
УДК 351.82:332.012
ГОСУДАРСТВЕННОЕ УПРАВЛЕНИЕ И ПРОБЛЕМЫ
ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АПК
К.В. Сергеева, Л.В. Калягина
Красноярский Государственный аграрный Университет, г. Красноярск, Россия
Государственное управление и проблемы для предпринимателей агропромышленного
комплекса является наиболее значимой подсистемой государственного регулирования по
сравнению с государственной координацией рыночного механизма в АПК. Еѐ методы
развиваются вместе с изменениями всего комплекса экономических отношений АПК, но,
достигнув определѐнных вершин, не должна снижаться и должна регулироваться законом.
Эти методы государственного управления предпринимательского дела в агропромышленном
комплексе должны меняться с трансформацией аграрной политики, а также должны
получать поддержку со стороны государства.
Ключевые слова: предпринимательство, государственное управление, аграрный
комплекс, проблемы, рыночная экономика.
STATE MANAGEMENT AND PROBLEMS OF APC BUSINESS ACTIVITY
K.V. Sergeeva, L.V. Kalyagina
Krasnoyarsk State Agrarian University, Krasnoyarsk, Russia
State management and challenges for entrepreneurs of the agro-industrial complex are
the most important subsystem of state regulation in comparison with the state coordination of
the market mechanism in agriculture. Its methods are developed together with the changes of the
whole complex of economic relations in agriculture, but, having reached certain heights, it
should not be lost and must be regulated by law. These methods of state management of
business affairs in the agro-industrial complex should change with the transformation of
agrarian policy, and should receive support from the state.
Key words: entrepreneurship, public administration, agriculture, problems, market
economy.
Сельское хозяйство нуждалось, и будет нуждаться в поддержке
государства и регулировании. На данный период времени под
сельскохозяйственной деятельностью понимают любую деятельность
сельскохозяйственных организаций и граждан, которая связанна с
производством и продовольствием. Для сельскохозяйственной управленческой
деятельности свойственны некие отличительные черты. Первое это, то, что
главным для сельскохозяйственного производства является земля. Второе,
сельскохозяйственное производство в некоторой степени зависит от природноклиматических и биологических условии, что делает его наиболее
рискованным в сравнении с другими сферами деятельности. И, в-третьих,
сельскохозяйственная управленческая деятельность осуществляется разными
сельскохозяйственными и несельскохозяйственными организациями, а также
гражданами.
82
АГРОПРОМЫШЛЕННЫЙ КОМПЛЕКС – единое соединенное между
собой и общественным распределением труда областей экономики, которое
обеспечивает
воспроизведение продуктов питания и промышленных
предметов использования из сельскохозяйственного сырья в соответствии с
потребностями общества и спросом населения. В состав АПК входят три
основные сферы: первая сфера включает отрасли, снабжающие сельское
хозяйство и другие сферы комплекса средствами производства, сельское
строительство и др.; вторая сфера – по сути дела сельское хозяйство; третья
сфера, в которую входят отрасли, делающие заготовку, транспортировку,
переработку, хранение и сбыт конечной продукции комплекса. В развитом
АПК формируется IV сфера, включающая отрасли производственной,
социальной, сервисной, научной, информационной и другой инфраструктуры,
которые сами непосредственно не создают продукта, но необходимы для его
создания и нормального эффективного функционирования АПК [2].
За последние годы приняты много попыток со стороны государства для
решения проблем агропромышленного комплекса (АПК) и улучшения
состояния отрасли.
Был принят Федеральный Закон ―О развитии сельского хозяйства‖ о
поддержке сельскохозяйственных товаропроизводителей, осуществляющих
производство сельскохозяйственной продукции на неблагоприятных для такого
производства территориях [1].
В 2000 году Правительство Российской Федерации проявило
инициативу по созданию ОАО ―Российского Сельскохозяйственного банка‖
(Россельхозбанка). Акции ―Россельхозбанка‖ принадлежат государству,
акционером является Госимущество. На сегодняшний день Россельхозбанк
находится в числе крупнейших банков России и занимает лидирующее место
среди кредиторов агропромышленного сектора. Главной целью создания
Россельхозбанка было развить национальную кредитно-финансовую систему
сельских территорий и агропромышленного комплекса России, однако сегодня
банк стал универсальной коммерческой базой, предоставляющей весь перечень
банковских услуг в сельскохозяйственной сфере.
Поддержка государства предпринимателей аграрного комплекса является
сугубо
устойчивой
подсистемой
государственного
регулирования
сравнительна с государственной взаимосвязью рыночного механизма в АПК.
Еѐ система растет вместе с изменениями всего комплекса экономических
отношений АПК, достигнув определѐнных вершин, она не должна снижаться.
Эти методы государственной поддержки предпринимательского дела в
агропромышленном комплексе должны меняться с изменением аграрной
политики. Государственное регулирование в АПК полагает, что исполнение его
это преимущественно экономические методы, которые включают защиту
83
отечественного продовольственного рынка от импорта, а также аграрного
сектора от высокомонополизированных отраслей, производящих средства
производства для сельского хозяйства и закупающих его продукцию;
сохранение и совершенствование функции государства в качестве заказчика и
инвестора применительно к условиям переходного периода; содействие
развитию рыночной инфраструктуры; поддержание государственного сектора
АПК; развитие социальной сферы села; развитие аграрной науки и подготовка
кадров для сельского хозяйства [3].
Решающая роль государства очень важна на этом этапе перехода к
рыночной экономике, когда не сформировался результативный механизм
экономического регулирования. Вместе с тем должны быть приняты во
внимание характерные особенности аграрного сектора – сезонность
производства, медленный оборот капитала, повышенный производственный
риск, связанный с доказанностями стихийной силы природы, с тем, что
значительная часть сельскохозяйственных угодий России находится в зоне
опасного земледелия. Затем чтобы устранить возможные негативные
последствия расширения оборота земли, необходимо законодательное
закрепление положений о праве приобретения сельхозугодий только лицами,
обязавшимися использовать землю для сельскохозяйственного производства, к
тому же имеющими специальное образование, опыт практической работы в
сельском хозяйстве, а также зафиксировать право изъятия неиспользуемых
сельхозугодий у их собственников с передачей земель в резервные фонды
государства или органам сельского самоуправления. Сельское хозяйство на
данный момент в силу своих отраслевых особенностей является одной из
наименее монополизированных отраслей, производящих скоропортящуюся
продукцию.
Отрасли агропромышленного комплекса, которые перерабатывают
сельскохозяйственную продукцию, на данный момент относится к числу
монополизированных секторов агропромышленного комплекса. Степень
монополизма производителей сельскохозяйственной техники и других
средства производства для сельского хозяйства, а также обслуживающих его
производств, высокое. Рост цен на средства производства сильно отстаѐт от
изменения цен на его продукцию. Необходима структурная политика
государства, направленная на демонополизацию соответствующих сфер в
агропромышленном комплексе. Сложность и особенность агропромышленного
комплекса заключается в необходимости применения большого количества
вариантов подхода при различных альтернативных стратегиях и целевых
установках развития агропромышленного производства, его спрос на
продукцию аграрной сферы экономики и, прежде всего, на продовольствие.
Государственное управление удается в настоящее время через
84
преимущественно
законодательно-правовой и экономический механизм,
который обеспечивает управление поведение людей и организацию их
деятельности. В процессе
управления
государственными органами
выполняются функции организации, планирования, координации, поддержки,
контроля и др. Наиболее значимые проблемы государственного регулирования
АПК это:
1) Сельское хозяйство зависит от природных факторов и от ярко
проявленного сезонного характера производства, регулярный дефицит в
течение года достаточных доходов приводят к тому, что сельское хозяйство
оказывается в наиболее отсталой технико-технологическом и уязвимой в
финансово-экономическом отношении отраслью экономики.
2) В свой черед требуется решать социальные проблемы, которые
возникают в связи с сезонностью производства и необходимостью обеспечения
их занятости.
3) Сельхозтоваропроизводители должны учитывать объективно
действующие законы природы и нести дополнительные затраты по
восстановлению плодородия почвы, поддерживать экологическую чистоту,
обеспечение развития растений и жизнеспособности животных.
4) Сельское хозяйство заторможеней других пристраивается к
меняющимся экономическим и технологическим условиям. Это затрудняет
быструю его переориентацию на производство другой продукции в
зависимости от потребностей рынка. Особенно это касается животноводства, и
в первую очередь такой его отрасли, как скотоводство; где требуется несколько
лет для того, чтобы производство получило достаточное развитие.
5) Cельскохозяйственное производство зависит от природноклиматических условий и является ещѐ одной сложной проблемой, которая
вызывает
ненадежное,
финансово-экономическое
положение
сельхозтоваропроизводителей, что также требует участия государства в
содействии нормальных воспроизводственных условий в сельском хозяйстве.
6) В связи с особенностью сельскохозяйственного производства
особенно острыми становятся, и социальные проблемы села, поскольку
территориальная рассредоточенность производственных участков, требует
дополнительных расходов по доставке работников на производство, гарантия
нормальных условий труда (чистоты, горячего питания и т.д.).[4]
На данный период времени состояние в агропромышленном комплексе
другая, чем в других развитых странах, где сельское хозяйство действует в
условиях перепроизводства продовольствия и носит высокий технологический
уровень. В России понадобится наиболее результативные меры поддержки
управления предпринимательства в агропромышленном комплексе со стороны
государств[5].
85
Список литературы
1. Галиновская Е.А. Основные правовые проблемы государственного регулирования
агропромышленного комплекса России / Е.А. Галиновская // Журн. российского права. –
[Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://uristy.ucoz.ru/publ/5-1-0-145.
2. Зельднер А. Государственное регулирование агропромышленного сектора
экономики / А. Зельднер // Вопросы экономики. – № 6. – 2007. – С.83-90.
3. Овечкин А. Предпринимательская деятельности как объект правового
регулирования / А.П. Овечкин // Право и государство. – 2006. – № 7. – С. 59.
4. Огоев А.У. Мониторинг реализации Государственной программы развития
сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и
продовольствия в России / А.У Огоев, Ю.М. Склярова // Экономика сельскохозяйственных и
перерабатывающих предприятий. – 2010. - № 3. – С. 24-27.
5. Федеральный Закон от 29.12.2006 N 264-ФЗ (ред. от 23.07.2013) "О развитии
сельского хозяйства". – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.consultant.ru/
document/cons_doc_LAW_150015/
УДК 338.439.5:631.1 (571.53)
ОЦЕНКА ЦЕНОВОЙ ПАРИТЕТНОСТИ ЗЕРНОВОЙ ОТРАСЛИ В
УСЛОВИЯХ ПРИСОЕДИНЕНИЯ РОССИИ В ВТО (НА МАТЕРИАЛАХ
ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ)
С.В. Труфанова
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
Одной из причин резкого снижения экономических возможностей у зернопроизводящих хозяйств является усилившийся диспаритет цен на сельскохозяйственную и
промышленную продукцию. В этой связи в статье рассматривается проблема ценовой
паритетности зерновой отрасли в условиях вступления России в ВТО на материалах
Иркутской области. В расчетах взят период с 1990 по 2012 гг. Проведена оценка
соотношения цен на отдельные виды промышленной продукции с ценой пшеницы. Изучена
динамика цен производителей на зерно пшеницы мягкой 3 класса и продукты его
переработки. Определены финансовые потери зерновых хозяйств Иркутской области от
нарушения ценовой паритетности. Изучена вариация цен в зависимости от вида зерновых
культур и каналов сбыта зерновой продукции.
Ключевые слова: рынок зерна, ВТО, диспаритет цен, финансовые потери зернового
хозяйства, Иркутская область, государственная поддержка.
EVALUATION OF PRICE PARITY IN THE GRAIN INDUSTRY OF RUSSIA'S WTO
(BASED ON THE MATERIALS OF IRKUTSK REGION)
S.V. Trufanova
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
One of the reasons for sharp decline in economic opportunities in the grain-producing
farms is an intensified disparity in prices for agricultural and industrial products. In this regard,
86
the article discusses the problem of price parity of the grain industry in terms of Russia's
accession to the WTO on the materials of the Irkutsk region. In the calculations data is taken
between 1990 and 2012. The correlation between prices for certain types of industrial products
and the price of wheat is estimated. The dynamics of producer prices for soft wheat grain Class
3 and its products is studied. Financial losses of grain farms in Irkutsk region resulting from
price parity violation are identified. The variation in prices depending on the grain type and
grain products distribution channels is studied.
Key words. Grain market, the WTO, the price disparity, financial losses of grain
farming, Irkutsk region, state support.
Формирование
эффективного
и
конкурентоспособного
АПК,
обеспечивающего продовольственную безопасность страны и ее интеграцию в
мировой продовольственный рынок, является в настоящее время одной из
важнейших стратегических задач оздоровления экономики России и выведения
ее на траекторию устойчивого роста. Особенно остро это проблема стоит после
вступления России в ВТО. Решение продовольственной проблемы
определяется уровнем развития зерновой отрасли, признанной приоритетной
Государственной программой развития сельского хозяйства и регулирования
рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 20132020 гг.
В ходе рыночных реформ и долгих лет переговоров стран-участниц ВТО
зерновая отрасль претерпела существенные преобразования. Несмотря на то,
что начиная с 2006 г. в России в отношении субъектов зернового рынка стала
более активно совершенствоваться ценовая, налоговая, кредитная, финансовая,
страховая и таможенная политика, здесь сконцентрировались практически все
многочисленные проблемы АПК страны. К таковым можно отнести резкое
снижение экономических возможностей у зернопроизводящих хозяйств для
использования достижений научно-технического прогресса, катастрофическое
отставание зернового производства в техническом и технологическом
отношении от уровня экономически развитых стран, значительное свертывание
объемов работ по повышению плодородия почв, неуклонное снижение
квалификации кадров [4].
Причиной этому, в первую очередь, является усилившийся диспаритет
цен, а именно нарушение стоимостных соотношений и цен на
сельскохозяйственную продукцию и промышленные товары и услуги, которые
покупают для нужд села. Он выражается в опережающем росте индексов цен
на промышленные товары и услуги по сравнению с индексом цен на
сельскохозяйственную продукцию.
В целом диспаритет цен изучают как между АПК и другими секторами
экономики, так и между звеньями внутри АПК. Так, платежеспособность
пшеницы в отношении промышленной продукции неуклонно снижается,
поскольку рост стоимости средств производства в динамике опережает рост
87
цен на зерно (табл. 1).
Таблица 1 – Соотношение цен на отдельные виды промышленной
продукции с ценой пшеницы в Иркутской области за период 1990-2012 гг. 1
в разах
Годы
Виды продукции
1990
1995
2000
2005
2010
2012
Пшеница, за 1 т
1
1
1
1
1
1
Бензин, за 1 т
2.7
3.0
3.2
4.5
4.7
3.8
Дизельное топливо, за 1 т
2.5
2.9
3.1
4.1
3.9
3.4
Трактор с.-х., за 1 шт.
211
244
261
252
342
397
457
530
Комбайн зерноуборочный, за 1 шт.
567
663
999
891
1 – составлена авторам по данным Иркутскстат [4 , C. 80]
По данным Иркутскстат цены на электроэнергию только за период 20062012 гг. выросли в 4.12 раза. При этом в течение 2012 г. тарифы на
электроэнергию повысились на 6% [1]. Следует отметить, что после
вступления в ВТО у России нет обязательств по поднятию внутренних цен на
энергоресурсы до мирового уровня. Однако по требованию ВТО, они должны
будут всем потребителям продаваться с прибылью, а это приведет по данным
правительства к росту цен на энергоресурсы как минимум на 10-11% в год [2].
Диспаритет цен имеет место и между звеньями АПК. Наиболее жестко
он проявляется между сельским хозяйством I сфера включает отрасли,
снабжающие сельское хозяйство и другие сферы комплекса средствами
производства, сельское строительство и др.; II сфера – собственно сельское
хозяйство.
Так, для покупки сельскохозяйственного трактора в 2012 г. необходимо
реализовать 397 т пшеницы, а чтобы приобрести зерноуборочный комбайн
потребуется реализовать 891 т зерна. Три четверти сельскохозяйственных
товаропроизводителей собирают от 100 до 2500 т пшеницы. При условии
быстрой реализации собранного зерна и использования всей выручки ради
одной цели – приобретение трактора – ее достижение возможно только
теоретически. Товаропроизводителям с валовым сбором пшеницы в 300 т
понадобится два года, чтобы накопить денежные средства на покупку данной
техники. Мелким хозяйствам с урожаем до 100 т придется копить средства от
реализации пшеницы в течение 10 лет, и таких хозяйств – каждое десятое.
Кроме того, часть урожая в любом хозяйстве используется на
внутрихозяйственные нужды, и поэтому одномоментная реализация всего
зерна практически невозможна.
У каждого хозяйства имеется масса первоочередных расходов, таких как
оплата труда, закупка семян, удобрений, ГСМ, другой техники, уплата налогов,
88
возврат кредитов, и затраты на перечисленные нужды вполне могут поглотить
всю выручку, полученную не только от продажи пшеницы, но и от другой
сельскохозяйственной продукции. В этой связи можно сделать вывод о том,
что эквивалентность соотношения цен на продукцию сельского хозяйства и
промышленности не соизмерима. Вместе с тем без упорядочения соотношения
цен на сельскохозяйственную и промышленную продукцию невозможно не
только развитие, но и выживание аграрного сектора [3].
Нарушена ценовая паритетность и в отношениях непосредственных
участников зернового подкомплекса. Соотношение цен на пшеницу, муку и
хлеб складывается не в пользу производителей, если в 1990 г. доля
сельхозпроизводителей в конечной цене хлеба составляла 23.9%, цене муки –
76.9%, то в 2012 г. – 28.4% и 10.8% соответственно (рис. 1).
руб./т
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
годы
зерно
мука
хлеб и хлебобулочные изделия из муки в/с
Рисунок 1 – Динамика цен производителей на зерно пшеницы мягкой 3 класса и
продукты его переработки в Иркутской области за 1990-2012 гг. [1]
Это говорит о том, что большая часть конечной цены достается
посредникам и розничной торговле.
Финансовые потери зернопроизводящих хозяйств Иркутской области от
нарушения ценовой эквивалентности с учетом бюджетных дотаций и
компенсаций составляют около 200-300 млн. руб. ежегодно (табл. 2).
В расчетах в качестве паритетной нами была взята цена, обеспечивающая
уровень рентабельности, равный 40%. По мнению аграрных экспертов, такой
уровень является оптимальным и должен обеспечивать возможность
самофинансирования сельскохозяйственных предприятий.
89
Таблица 2 – Финансовые потери зернопроизводящих хозяйств Иркутской области от
нарушения ценовой эквивалентности за период 2010-2012 гг. 1
Показатели
1990
27.2
36.0
38.1
-2.1
350
126
2000
170,4
189,0
238,6
-49.6
261
494
Годы
2010
458.0
459.8
641.2
-181.4
168
771
2011
567.5
610.8
794.5
-183.7
175
1071
2012
614.2
713.7
859.9
-146.2
150
1069
Себестоимость 1 ц, руб.
Средняя цена реализации 1 ц, руб.
Паритетная цена 1 ц, руб.
Ценовой дисбаланс 1 ц, руб.
Объем реализации, тыс. тонн
Выручка от реализации зерна, млн. руб.
Ценовые потери без учета бюджетных
-7
-130
-304
-322
-219
субсидий, млн. руб.
Получено субсидий из бюджетов всех
…
…
36
25
33
уровней, млн. руб.
Ценовые потери с учетом бюджетных
-268
-297
-186
субсидий, млн. руб.
Доля потерь в выручке от реализации
5.8
26.2
34.8
27.7
17.4
зерна, %
1 – составлена автором по данным годовых отчетов Министерства сельского хозяйства
Иркутской области
Доля потерь в выручке от реализации зерна в 1990 г. составляла всего
5,8%, то в 2010 г. – 34.8 %, в 2011 г. – 27.7%, в 2012 г. – 17.4% (сокращение
доли потерь против 2011 г. 10.3 процентных пункта).
Возвращаясь к анализу цен на зерно, отметим, что наблюдается разрыв в
уровнях цен реализации между отдельными видами зерновых культур и по
различным каналам сбыта (табл. 3, 4).
Таблица 3 – Изменение цен в зависимости от каналов сбыта зерна в Иркутской области
за период 1990-2012 гг., руб./т 1
Годы
Каналы реализации зерна
Перерабатывающим организациям и
организациям оптовой торговли
(включая
предприятия
и
организации,
осуществляющие
закупки для государственных нужд)
На рынке через собственные
магазины и др.
Населению
(через
систему
общественного питания хозяйства,
выдача и продажа в счет оплаты
труда)
По бартерным сделкам
2012 в
разах к
1990
2012 в
%к
2011
1990
2000
2010
2011
2012
384
2117
4666
6055
7558
19.7
124.8
396
2184
4044
7216
9007
22.7
124.8
262
1445
4342
4834
6034
23.0
124.8
329
1814
4172
6274
7831
23.8
124.8
1 –по данным Иркутскстат
90
Так, наименее выгодно продавать зерно государству, наиболее – оптовым
торговым компаниям. При этом главным фактором, определяющим выбор
канала сбыта, является уровень цен. Самая высокая цена реализации 1 ц зерна в
Иркутской области в 2012 г. была при реализации на рынке через собственные
магазины (9007 руб./т), наименьшая – при реализации зерна населению,
поскольку по этому каналу реализуется в основном фуражное зерно.
Цены на зерно в Иркутской области за период 1990-2012 гг. изменяются
аналогично общероссийской динамике. Дифференциация цен по видам
зерновых культур следующая: максимальная цена реализации характерна для
гречихи, минимальная – для ржи.
Таблица 4 – Средняя цена реализации зерновых культур, возделываемых в Иркутской
области за период 1990-2012 гг., руб./т 1
Наименование культур
1990 1995 2000
Зерновые культуры – всего 360 371 1891
Пшеница
380 391 1994
Рожь
398 410 2090
Гречиха
679 700 3568
Ячмень
327 337 1717
Зернобобовые
Овес
287 296 1509
Годы
2005 2009
3353 4937
3404 5093
3088 4029
3451 6332
3419 4810
4800 6638
3184 4363
2010 2011 2012
4598 6108 7137
4764 5961 7274
3420 6135 6220
3313 15741 12735
4605 6906 6688
6777 6630 9200
3771 5644 7399
2012 в %
к 2011
116.85
122.03
101.39
80.90
96.84
138.76
131.09
1 [1, С. 78]
Таким образом, повысить ценовую паритетность зерновой отрасти
можно только за счет поддержки сельскохозяйственных товаропроизводителей. Уровень их поддержки в России определяется Государственной
программой развития сельского хозяйства и регулирования рынков
сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 гг. и
разделяется на три типа в рамках ВТО, получивших название «корзин», в
зависимости от степени искажающего воздействия на торговлю: желтая,
зеленая и голубая. Прямая поддержка в настоящее время составляет 4.5 млрд.
долл., хотя допустимое значение согласно с требованиями ВТО в 2012 г.
Россия могла установить на уровне 9 млрд. долл. с последующим сокращением
его равными долями до 4.4 млрд. долл. к 2018 г.
Согласно требованиям ВТО основной в отрасли зернового производства
является поддержка доходов в растениеводстве (субсидия выплачивается из
расчета на 1 гектар посевов с учетом природно-климатических условий и
интенсивности производства). Эта поддержка заменяет ранее существовавшее
субсидирование минеральных удобрений, химических средств защиты растений.
Суммы этих субсидий в среднем по России 220 рублей, при этом
оптимальной суммой несвязанных выплат – 2000 рублей на гектар [3]. В
91
Иркутской области несвязная поддержка растениеводства составляет из
Федерального бюджета 234.24 руб./га, из регионального бюджета – 157.70
руб./га, всего – 391.94 руб./га. Фактические затраты на гектар составляют около
11000 руб./га.
Роль государства в этом остром вопросе должна заключаться в
разработке эффективной программы защиты внутреннего рынка удобрений,
семян, сельхозтехники и ГСМ; в создании фонда государственной закупки
сельскохозяйственной продукции; в создании условий для расширения
процесса диверсификации в сельском хозяйстве, как горизонтальной, так и
вертикальной.
Список литературы
1. Статистический сборник ―Сельское хозяйство Иркутской области‖. –
Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Иркутской
области. – Иркутск. – 2013. – 205 с.
2. Труфанова С.В.Рынок зерна и ВТО (на материалах Иркутской области) / С.В.
Труфанова // Матер. международ. науч.-практ. конф., посвящ. 60-летию аспирантуры
ИрГСХА (3-5 декабря 2013г., Иркутск) // Иркутск:ИрГСХА, 2013. - Ч. II. – С. 249-255.
3. Труфанова С.В. Рынок зерна: его формирование и развитие в регионе: Монография
/ С.В. Труфанова – Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2010. – 181 с.
4. Труфанова С.В. Формирование и развитие рынка зерна в регионе / С.В. Труфанова:
Автореф. дис. … к.э.н. – Улан-Удэ, 2010. – 22 с.
УДК 631.151.2
ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОТРАСЛИ МОЛОЧНОГО
СКОТОВОДСТВА
Е.С. Шабалина
Красноярский государственный аграрный университет, г. Красноярск, Россия
В статье на основе изучения современного состояния отрасли и передового опыта
разработаны предложения по совершенствованию управления молочным скотоводством в
СПК ―Шилинский‖. Для этого автором проводится оценка современного состояния отрасли
молочного скотоводства на предприятии, изучается себестоимость 1 ц молока, прибыль от
реализации молока и уровень рентабельности. Делается акцент на том, что значительную
роль в обеспечении прибыли СПК ―Шилинский‖ играет молочный цех предприятия.
Ключевые слова: эффективность, отрасль молочного скотоводства.
WAYS TO IMPROVE THE EFFECTIVENESS OF DAIRY CATTLE INDUSTRY
E.S. Shabalina
Krasnoyarsk State Agrarian University, Krasnoyarsk, Russia
The proposals for improvement of dairy cattle management in the SEC "Shilinsky" are
developed in the article on the basis of studying the current state of the industry and its best
practices. In order to implement them, the current state of dairy cattle industry in the enterprise
92
is assessed, the cost of 1 quintal of milk, income from milk sales and and the level of their
profitability are studied. A significant role of a dairy section in SEC "Shilinsky" profit ensurance
is emphasized.
Key words: efficiency, dairy cattle industry.
Молочный подкомплекс России это одна из самых важных
составляющих агропромышленного комплекса по своему значению для
обеспечения занятости населения и снабжения его молоком. Вместе с тем, в
нѐм накопилось наибольшее количество нерешѐнных проблем.
Актуальность проблемы обусловила выбор темы данной статьи. Ее цель
– на основе изучения современного состояния отрасли и передового опыта
разработать предложения по совершенствованию управления молочным
скотоводством в СПК ―Шилинский‖.
Центральная усадьба СПК ―Шилинский‖ находится в селе Шила в 35 км
от районного центра с. Сухобузимское и в 68 км от самой ближней
железнодорожной станции г. Красноярска. Землепользование предприятия
расположено в северо-западной части Сухобузимского района. Климат в
районе позволяет сельскохозяйственные культуры и содержать животных.
В течение анализируемого периода размеры сельскохозяйственного
производства предприятия уменьшились за счѐт сокращения количества
работников (на 10 %) и уменьшения площади сельскохозяйственных угодий. В
результате снизилась стоимость валовой продукции растениеводства в текущих
ценах на 4 %, а животноводства, напротив, увеличилась на 12 %.
Предприятие СПК ―Шилинский‖ выпускает молочную продукцию и
молоко. В сельскохозяйственной продукции наибольший удельный вес
занимает продукция животноводства – 70%. В структуре стоимости товарной
продукции в животноводстве наибольший удельный вес занимают молочные
продукты (31%), в растениеводстве – зерно – около 21%.
По итогам оценки финансового состояния предприятие в последние три
года находится в кризисной ситуации.
Ведущей отраслью предприятия является молочное скотоводство. За
анализируемый период поголовье крупного рогатого скота увеличилось на 24
головы. Негативным фактором можно считать сокращение численности
ремонтного молодняка. Низкий удельный вес нетелей в структуре стада не
способствует
своевременной
замене
выбракованных
коров
высокопродуктивным молодняком.
Скотоводство в СПК ―Шилинский‖ характеризуется средним уровнем
продуктивности животных. В 2013 году по сравнению с 2011 годом удой
молока от 1 коровы снизился на 7% и составил 4610 кг, выход телят на 100
голов маточного поголовья снизился на 6%. Основной причиной снижения
продуктивности молочного стада стало некачественное кормление, низкий
93
уровень работы по воспроизводству стада.
Производство молока в 2013 году сократилось на 3795 ц за счѐт
снижения удоя молока от 1 коровы. Реализация молока за три года
уменьшилась на 5838 ц, уровень товарности в 2012 году снизился по
сравнению с 2010 годом на 7 % и составил 87%. Хозяйство стало использовать
больше заменителя цельного молока для выпойки телят.
В СПК ―Шилинский‖ производственная себестоимость 1 ц молока в 2012
году возросла на 330 руб. или на 33%. Полная себестоимость 1ц молока
повысилась на 44%, молочных продуктов – на 59%.
За анализируемый период общая сумма прибыли в отрасли уменьшилась
на 9 млн. 039 тыс. руб. за счѐт убытка от реализации молока. При этом уровень
рентабельности молока снизился с 56 до 34%. Реализация крупного рогатого
скота на мясо на протяжении анализируемого периода была убыточной.
Значительную роль в обеспечении прибыли СПК ―Шилинский‖ играет
молочный цех предприятия. К 2013 году на предприятии увеличилось
производство брынзы и молока разливного. В 2012 году в ассортимент
продажи были введены такие продукты как кисломолочный напиток ―Снежок‖
и йогурт. Одновременно предприятие отказалось от производства сыворотки,
сыра некондиционного и прочих видов продукции.
За период с 2011 по 2013 год себестоимость молочной продукции
увеличилась на 40%, особенно заметно возросли затраты на молоко и масло.
Основной причиной повышения издержек является рост себестоимости молока
– сырья, тарифов на электроэнергию, цен на ГСМ и другие средства
производства промышленного происхождения. Рентабельность всего снизилась
с 27 до 10%, в том числе убыточным стало производство молока разливного,
сливок и брынзы.
Судя по проведѐнному анализу, в СПК ―Шилинский‖ есть резервы роста
объѐмов производства и сбыта продукции скотоводства и увеличения
экономической эффективности отрасли.
Для условий предприятия рассчитан годовой рацион кормления коров на
запланированный уровень молочной продуктивности – 4911 кг.
Оптимальный рацион соответствует зоотехническим нормам по
содержанию питательных веществ и соотношению отдельных видов кормов.
Он содержит минимально возможное количество концентратов (34%) и сенажа
(22%). Сено и зелѐный корм включены в рацион по максимуму – 20 и 24%
соответственно. Общая питательность рациона составляет 56.1 ц кормовых
единиц и 600 кг протеина. В расчѐте на 1 кормовую единицу приходится 107 г
протеина. Себестоимость годового рациона равна 23105 руб., 1 ц кормовых
единиц  412 руб.
В результате внедрения оптимального рациона кормления коров
94
себестоимость 1 ц кормовых единиц снизится на 21%, себестоимость 1 ц молока
 на 13%. Это приведѐт к увеличению чистого дохода в расчѐте на 1 голову на
11066 руб., уровень рентабельности производства молока возрастѐт с 61 до 85%.
Экономический эффект в целом по стаду составит 10 млн. 027 тыс. руб.
С целью оптимизации ассортимента продукции, выпускаемой
предприятием, была разработана экономико-математическая модель. В
качестве целевой функции в модели использован максимум прибыли.
Оптимальный вариант развития производства, рассчитанный на получение максимальной прибыли, предусматривает незначительное уменьшение
реализации разливного молока при увеличении его продажи в пакетах. При этом
сокращается выпуск сметаны, сливок, сыра, кисломолочного напитка ―Снежок‖,
ряженки и йогурта, а производство других видов молочной продукции
увеличивается по сравнению с 2013 г. Это потребует от предприятия увеличить
затраты на производство продукции на 461 тыс. руб. Вместе с тем сумма
предполагаемой выручки может увеличиться на 2 млн. 190 тыс. руб., прибыль 
на 1 млн. 728 тыс. руб., уровень рентабельности возрастѐт с 10 до 12%.
Повышение экономической эффективности молочного скотоводства
приведѐт к уменьшению уровня убыточности предприятия в целом с 8 до 4%.
В целях совершенствования управления производством и реализацией
продукции рекомендуется ввести должность специалиста по маркетингу
(маркетолога). В расчѐте на 1 рубль затрат на оплату труда маркетолога СПК
―Шилинский‖ получит 7.3 рублей дополнительной прибыли.
Список литературы
1. Королева Ю.Б. Управление в АПК / Ю.Б. Королева – М. – Колос, 2002. – 375 с.
2. Малахов С.Н Основные направления повышения эффективности молочного
скотоводства / С.Н. Малахов, М.Ф. Шкляр // Экономика сельскохозяйственных и
перерабатывающих предприятий. – 2002. – №9 – С. 20-21.
UDC 665.327.2/.3 (510)
THE DEVELOPMENT STATUS AND EXTERNAL MACROENVIRONMENT ANALYSIS OF OLIVE OIL IN CHINA
1
Yu. Qianmei, 2J. Calzadilla, 3J.L. López
1
Beijig Institute of Technology, Pekin, China
2
International de La Rioja, Madrid, Spain
3
Polytechnical University, Madrid, Spain
With the economic development in China, people‘s quality of life improved year by year,
and people care more about a healthy life style. With its special nutritional value, olive oil has been
accepted by more and more Chinese people during the past 10 years. That provoked an increase of
imported olive oil in China. The imports of olive oil in 2008 are 11153 tons, and it rose more than
300% to 46151 tons when it came to 2012. First, in this article, there is a description of development
status of olive oil in China. Second, PEST (political, economic, social, technology ) model is used to
95
analysis the external macro environment of olive oil over there.
Key words: olive oil, development status, external macro-environment, PEST analysis
СОСТОЯНИЕ РАЗВИТИЯ И АНАЛИЗ ВНЕШНЕЙ МАКРОСРЕДЫ ОЛИВКОВОГО
МАСЛА В КИТАЕ
1
Ю. Квианмей, 2Дж. Калзадилла, 3Дж.Л. Лопез
1
Пекинский институт технологии, г. Пекин, Китай
2
Международный университет Ла-Риоха, г. Мадрид, Испания
3
Политехнический университет, г. Мадрид, Испания
С экономическим развитием в Китае качество жизни людей с каждым годом
повышается, и люди больше заботятся о здоровом образе жизни. Обладая особой
питательной ценностью, оливковое масло признается все большим и большим числом
китайцев в течение последних 10 лет. Это спровоцировало рост импорта оливкового масла в
Китай. Импорт оливкового масла в 2008 составлял 11153 тонн, а к 2012 году он увеличился
более чем на 300% и составил 46151 тонн. Во-первых, в этой статье есть описание состояния
развития оливкового масла в Китае. Во-вторых, используется PEST (политическая,
экономическая, социальная, технология) модель для анализа внешней макросреды
оливкового масла.
Ключевые слова: оливковое масло, статус развития, внешняя макросреда, PEST
анализ.
1. The Current Development Status of Olive Oil in China
1.1 importing countries of olive oil
Olive oil is the oil obtained solely from the fruit of the olive trees. Due to the
factor of terrain, it is not suitable for olive trees to grow up in China. So the olive oil
we eat every day relys mainly on importing. Mediterranean countries produce most
of the olive oil, which accounts for 75% of the world production. The imported olive
oil in China comes mainly from these countries, such as Spain, Greece and Italy. The
planting quality and scale of olive trees in these countries has occupied global leading
level. Figure 1 reveals the extra virgin olive oil importing countries accounted in
2012.
Figure1: Extra Virgin Olive Oil Importing Countries (2012)
2%
3%
4%
6%
6%
Spain
Italy
Greece
47%
11%
Australia
Tunisia
Syria
Turkey
21%
others
Source: China Customs Statistics Yearwork.
96
1.2 Sales increase of olive oil during the recent years
The abroad olive oil started exploring Chinese market since the late 1990s,
there is only a little probing products enter into Chinese edible oil market then. But
when it came to 2003, the efforts of foreign olive oil brand to exploit Chinese market
significantly enhanced in just 3 years, and the imports of olive oil increased
exponentially. According to a incomplete statistics, the imports of olive oil in China
was only around 150 tons in 1998, but only 3 years passed, this number rose up to 400
tons. The average monthly imports in 2003 increased by 46% related to 2002. (Fig. 2).
Figure 2: Annual Import Volume (2008/2012)
50000
45000
40000
35000
30000
25000
olive oil imports
20000
15000
10000
5000
0
2008
2009
2010
2011
2012
Source: China Customs Statistics Yearwork.
1.3 Analysis of China’s main city sales.
Due to the more developed economy in coastal areas, people pay more
attention to health. So in these areas, such as Fujian,Guangdong,Zhejiang,Shanghai,
Beijing, Jiangsu, Dalian and Qingdao, the sales volume of olive oil is much higher
than other areas in China. The olive oil was sold in these areas as early as 10 years
ago, so the market here is more mature.
Figure3: Sales Regions Analysis
12%
10%
8%
6%
4%
propotion of regional
sales
2%
Beijing
Shanghai
Tianjin
Shenzhen
Guangzhou
Chongqing
Chengdu
Shenyang
Jinan
Kunming
Taiyuan
Hangzhou
Nanjing
Suzhou
Shijiazhuang
0%
Source: Analysis of Olive Oil in Chinese Market
97
2. External macro-environment analysis (PEST).
The PEST model is a useful strategic tool for understanding the external
macro-environment in which a company is standing, such as market growth or
decline, business position, potential and direction for operations (Kotler, 1998). It is a
framework that categorizes environmental influences as political, economic, social
and technological factors (PEST). The analysis examines the impact of each of these
factors on the business. The result can then be used to take advantage of opportunities
and to make contingency plans for threats when preparing business and strategic
plans (Byars, 1991; Copper, 2000).
2.1 Political environment analysis
The political environment goes around the current government in a particular
country in which we manufacture or trade. It includes laws/legislation from home
and overseas markets.
The political factors influencing Chinese olive oil market mainly reflects in the
following aspects.
2.1.1 Implementation of “National Olive Oil Standard”
The State Administration of Grain issued the ―National Olive Oil Standard‖
which made strict regulation on labeling the imported olive oil. The new standard is
quite different from the old one. It would play an important role in regulating the
market and protecting the consumers‘ interest. It emphasizes more on food quality for
companies importing olive oil.
2.1.2 Import and export policies
Since China became a member of WTO in 2001, the tariffs of imported food
declined with a 10% annual rate, which increases the imports of olive oil. The tariffs
level in China is 15.3% when we first entered into the WTO in 2001. The tariff
reduction process started from 2002, and the tax rate decreased year by year. China
greatly reduced the customs of more than 5300 kinds of commodities in 2002, and
the total tariffs level was reduced to 12%.
2.1.3 A stable political environment
At present, our country has a stable political environment, which provides a
beneficial policy and a strong guarantee for companies investing and operating in
China. It strengthens the determination of international brand business to invest in
Chinese market.
2.2 Economic Environment Analysis
Economic factors have a significant impact on how an organization makes
business and also how profitable they are. Factors include – economic growth,
interest rates, exchange rates, inflation, consumers‘ capacity of consumption, etc.
2.2.1 Macro-economical environment analysis
Since 1993, China's Gross Domestic Product (GDP) presents a stable increase
trend. During the nearly 20 years of growing, GDP rose by 46.5% .The average
98
annual growth rate is 2.3%. This shows that due to China‘s practice in implementing
the concept of ―scientific outlook on development‖, the quality of GDP has been
significantly improved. According to the ―Chinese scientific development report‖,
China's GDP quality index in 2020 is expected to be improved by a quarter compared
with the 2011.
Figure4: China’s GDP and personal income level (2003/2012)
350000
300000
250000
200000
GDP(100 billion RMB)
150000
Personal Income(RMB)
100000
50000
0
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Source: China Statistics Year work.
China is in a stage of rapid economic development, the national economy is
experiencing an unprecedented boom, living conditions and income levels of the
people are significantly improved, as well as the purchasing power. It creates an
expanding middle class with strong purchasing power. The demand for healthy food
provides a stable demand for imported olive oil.
2.2.2 Personal income and consumption analysis
With the rising incomes, living conditions of the Chinese people over the past
decade have a qualitative gap. People‘s requirements on food are not only focused on
keeping away from hungry, but pay more attention to healthy food. People are
changing gradually from cooking with the traditional soybean oil and peanut oil to
use olive oil. With its unique nutritional value and health effects, olive oil began
coming into sight.
Engel's law is an observation in economics stating that as income rises, the
proportion of income spent on food falls, even if actual expenditure on food rises.
99
Table1 - Рer capita income of urban and rural areas and the Engel coefficient
Engel‘s
coefficient of
urban areas
Engel‘s
coefficient of
rural areas
Per capita
disposable
income of urban
areas
Per capita
disposable
income of rural
areas
2003
8472.2
2622.2
37.1
45.6
2004
9421.6
2936.4
37.7
47.2
2005
10493.0
3254.9
36.7
45.5
2006
11759.5
3587.0
35.8
43.0
2007
13785.8
4140.4
36.3
43.1
2008
15780.8
4760.6
37.9
43.7
2009
17174.7
5153.2
36.5
41.0
2010
19109.4
5919.0
35.7
41.1
2011
21809.8
6977.3
36.3
40.4
2012
24564.7
7916.6
36.2
39.3
year
(%)
(%)
Source: ―China Statistics Yearwork‖
Engel‘s law can be used as an indicator of living standards in different
countries. If the Engel coefficient is high, it means the country is poorer and has a
lower standard of living. The United Nations (UN) uses the Engel coefficient to show
living standards:
 A coefficient above 59 percent represents poverty
 50-59 percent, indicates barely meeting daily needs
 40-50 percent, a moderately well-off standard of living;
 30-40 percent, a well-to-do standard of living;
 Below 30 percent, represents a wealthy life.
According to the standard of the United Nations, the urban area in China has
reached a well-to-do standard of living. The rural area has reached a moderately welloff standard of living as well. Table 1 suggests that the Engel‘s coefficient of urban
and rural areas in China is fluctuating in a downward trend. It means that the
proportion of money spent on food is decreasing. Although the proportion is
declining, the money spent on food is rising. (Fig. 5)
100
Figure 5. Annual consumption expenditure per capita of urban areas in China.
18000
16000
14000
12000
10000
Consumption Expenditure
8000
Food Expenditure
6000
oil Expenditure
4000
2000
78
89
85
87 117 165 129 125 125 151
0
2003200420052006200720082009201020112012
Source: China Statistics Year work.
Figure 5 demonstrates that the consumption expenditure of the major
consumer groups of olive oil----urban household is growing year by year. Although
the growth rate of food expenditure and oil expenditure is not as high as consumption
expenditure, it also shows an increasing tendency. After 10 years development, great
changes in Chinese people's consumption concept of edible oil occurred. People‘s
selection criteria for edible oil are no longer stay on the basic level. They care more
about nutrition and health of edible oil. It suggests that olive oil has a huge potential
market in China.
2.3 Social Environment Analysis
Social factors include the cultural aspects, demographics, health consciousness,
population growth rate, age distribution, career attitudes and emphasis on food safety.
Trends in social factors affect the company's products demand and how that company
operates.
As an extremely important feature -- demographic factors -- restrict the market
size of assorted products, especially for food industry. There are nearly 1.4 billion
people in China. Owing to the large population, as a daily necessity, edible oil‘s
consumption is extremely huge. If imported olive oil can occupy a part of the market,
the sales will be very considerable.
People‘s education level will also have some influences on the market sales of
olive oil. As exchanges and cooperation between China and other countries in the
world have become increasingly frequent, there are more and more Chinese who
have studied, worked or lived abroad. So the western culture influences more and
more Chinese people, their concept of life, consumption patterns and eating habits are
more western day by day. They pay more attention to life quality and health, so they
tend to choose natural, nutritious and healthy food for the daily consumption. All
101
above shows that as the ―liquid gold‖, olive oil has great potential in Chinese market.
2.4 Technological environment analysis
These factors pertain to innovations in technology that may affect the
operations of the industry and the market, with a favorable or unfavorable way. This
refers to automation, research and development and the amount of technological
awareness that a market has.
Because most part of the olive oil in China is imported from Mediterranean
countries, it takes a long time to transport. The storage technique is becoming a big
problem. Olive oil should be kept away from light and heat. After years of
development, the storage method has now reached a more mature stage. Previously
olive oil was stored in huge underground warehouse which is surrounded by
inorganic materials. Now large stainless steel tanks, whose bottom are an inverted
cone, are used to store olive oil. It is more convenient to be cleaned. The temperature
in the tank is kept from 18-20 centigrade.
3. Conclusions
3.1 The objective conditions indicate that China‘s terrain is not suitable for a
large number of olive trees to be planted, so the olive oil will come mainly from
imports.
3.2 Currently Spain has replaced Italy and Greece to become China's largest
exporter of olive oil.
3.3 ―National Olive Oil Standard‖ set different detection index to avoid the
situation such as selling second quality at the best quality prices in current olive oil
market. It made strict regulation on importing olive oil.
3.4 The Engel‘s coefficient in both urban and rural areas has became lower
during the past 10 years in China. It means that Chinese people is becoming more and
more wealthy these years. Although the proportion of money spent on food is
declining, the absolute volume of money spent on food is rising.
References
1. The General Administration of Customs (2003-2012). China Customs Statistics Year
work. Ed. China Customs.
2. China‘s National Bureau of Statistics(2003-2012). China Statistics Year work. Ed. China
Statistics Press.
3. Philip Kotler (2012). Strategic Management. Ed. China Renmin University Press Co.
LTD.
4. Chisholm, Hugh. (1911). Ernst Engel. Encyclopedia Britannica (11th ed.). Cambridge
University Press.
5. Liu Jieke (2004). Marketing Power. Ed. People Press.
6. Shi Yongfeng (2007). The Development Status of Olive Oil in China and suggestions
about it. Ed. Chinese Oil.
7. Shi Yongfeng (2006). Olive Oil Market Requiring Rationality Development. Ed.
Marketing Variability.
8. Peng Zhengguang, Zhai Yanwei, Yang Hua, Pan Qin (2011). The main problem of
imported olive oil and the regulatory measures. Ed. Oil Development
102
УДК 631.15:636.32
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФУНКЦИЙ
В ОВЦЕВОДСТВЕ
Л. Нямбат, Г. Нямсурэн
Монгольский государственный аграрный университет, г. Улан-Батор, Монголия
В расчетах по менежменту животноводства очень важны компьютерные расчеты
производственных функций в животноводстве. В этой связи статья посвящается разрботке
производственных функций в овцеводстве и их применению в управленческих решениях.
Компьютерные расчеты начинаются с составления имитационной модели оборота стада на
постоянное поголовье, например на 1000 голов. На следующем этапе составляется
имтационная модель по расчету выхода продукции в физическом и стоимостном
выражениях.
Ключевые слова: производственные функции, оборот стада, процент падежа.
USE OF PRODUCTION FUNCTIONS IN SHEEP BREEDING
L. Nyambat , G. Nyamsuren
Mongolian State Agricultural University, Ulan- Baatar, Mongolia
Computer calculations of livestock production functions are very important in livestock
management calculations. In this regard, the article is dedicated to the development of
production functions in sheep breeding and their use in management decisions. Computer
calculations start with making a simulation model of a herd turnover for permanent livestock
population, for example for 1000 heads. At the next stage a simulatiom model for the calculation
of yields in physical and value terms is created.
Key words: production functions , herd turnover, mortality percentage.
В расчетах по менежменту животноводства очень важны компьютерные
расчеты производственных функций в животноводстве. Производственными
функциями
называются
математические
выражения
зависимостей
результативных признаков от факторов производства. Факторы производства
подразделяются на экзогенные (внешние) и эндогенные (внутренные).
Внутренные факторы влияют внутри системы и управлямы технологическими
приемами, а внешние факторы влияют на систему извне. В пастбищнем
животноводстве внутренные факторы более стабильны, а внешние факторы,
такие как погодные условия, политика правительства и международный рынок,
окаывают сильное влияние на состояние животноводства.
Статья посвящается разрботке производственных функций в овцеводстве
и их применению в управленческих решениях. Компьютерные расчеты
начинаются с составления имитационной модели оборота стада на постоянное
поголовье, например на 1000 голов. Традиционный оборот стада в пастбищнем
овцеводстве стабилен: примерное соотношение падежа по половозрастным
группам, деловой приплод получают от взрослых овцематок и 1.5-годовалых
маток, из молодняка в основное стадо переводятся в возрасте 1.5 года, на мясо
103
используются взрослые кастраты, выбракованных производителей и взрослых
овцематок и все поголовье 1.5-годовалого молодняка, непредназначенного для
репродукции.
Однако на оборот стада оказывает сильное влияние экзогенный фактор
средний процент падежа, что сильно зависит от погодных условий и тесно
варьирует с выходом делового приплода.
Таблица 1 – Имитационная модель оборота стада овец, 1000 голов
Зависимость выхода деловых ягнят от процента падежа овец:
Выравнивание ряда динамики среднего процента падежа овец:
(
)
(
)
Динамика и прогноз падежа с-х животных
Рисунок 1 – Динамика падежа сельскохозяйственных животных за период 1997-2013 гг.
и прогноз на период 2014-2020 гг.
104
На следующем этапе составляется имтационная модель по расчету
выхода продукции в физическом и стоимостном выражениях.
Таблица 2 – Имитационная модель выхода продукции овцеводства, 1000 голов
Резульаты показывают, что при 5.53-процентном средним падеже овец с
1 структурной головы на начало года производится 15.9 кг мяса в живом весе,
1.575 кг шерсти, 3.66 л молока, 0.382 штук шкуры, в сумме 43.5 тыс.тугриков
валовой продукции в ценах 2012 года. Придавая новые значения экзогенной
переменной- среднему проценту падежа начиная с 1,2,... до 10 можно получить
серию значений по производству продукции. Использовав серию
взамосвязанных значений можно получить математические выражения
производственных функций:
- по баранине в живом весе:
мясо кг
падеж
-по шерсти:
шерсть кг
падеж
-по валовой продукции овец:
тыс туг
падеж
При использовании этих функций можно рассчитать объем продукции
овцеводства при любом значении процента падежа и любом общем поголовье
овец на начало года: по стране, зоне, аймаку, сомону. На основе этой
информации возможна формулировка любых управленческих решений на
текущий период или перспективу.
105
Секция ИНЖЕНЕРНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В АПК
УДК 620.4.001
БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ СИСТЕМА
АНАЭРОБНОЙ ПЕРЕРАБОТКИ ОРГАНОСОДЕРЖАЩИХ ОТХОДОВ
СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА
А.А. Бричагина, В.К. Евтеев, Н.И. Ковалева
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
Способом исследования разработанной на кафедре ―Техническое обеспечение АПК‖
Иркутской государственной сельскохозяйственной академии технологии анаэробной
переработки органосодержащих отходов сельского хозяйства был выбран системный подход.
Одним из важнейших принципов классификаций систем является их сложность. В статье
биотехнологическая система анаэробной переработки органосодержащих отходов сельского
хозяйства рассматривается как сложная - многосоставная, полиструктурная, многоуровневая,
полифункциональная, сложноорганизованная, сложноситуационная, что позволяет
использовать для ее изучения системный анализ.
Ключевые слова: система, переработка, системный подход, сложность.
BIOTECH SYSTEM OF
ANAEROBIC DIGESTION OF ORGANIC CONTAINED AGRICULTURAL WASTE
A.A. Brichagina, V.K. Evteev, N.I. Kovaleva
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
The researchers of ―Technical support of agricultural sector‖ department in Irkutsk state
agricultural academy have chosen as a research method a system approach to the technology of
anaerobic digestion of organic contained agricultural waste. One of the most important
principles of systems classifications is their complexity. A biotech system of anaerobic digestion
of organic agricultural waste is considered a complex system characterized as multiple,
polystructural, multilevel, polyfunctional with complex organization. Hence, the research is
conducted with the use of system analysis.
Key words: system, processing, system approach, the complexity.
На
кафедре
―Техническое
обеспечение
АПК‖
Иркутской
государственной сельскохозяйственной академии разработана технология
анаэробной переработки органосодержащих отходов сельского хозяйства.
Способом исследования технологии был выбран системный подход [2].
С целью ограничения подходов к отображению биотехнологической
системы анаэробной переработки органосодержащих отходов сельского
хозяйства она была проанализирована с точки зрения различных принципов
классификаций. Одним из важнейших критериев классификации систем
106
является их сложность.
Сложность – интегральный показатель, представляющий собой единство
сложности состава, структуры, уровня, организации, функций и жизненного
пути системы (рис. 1) [3].
Сложность
состава
Сложность
структуры
Сложность
уровня
Сложность
биотехнологической системы
анаэробной переработки
органосодержащих отходов
сельского хозяйства
Сложность
организации
Сложность
функций
Сложность
жизненного пути
Рисунок 1 – Интерпретации сложности
биотехнологической системы анаэробной переработки органосодержащих отходов
сельского хозяйства
Сложность состава определяется большим количеством составных
частей системы. Технология анаэробной переработки органосодержащих
отходов сельского хозяйства включает следующие этапы:
1. первичное хранение, удаление и транспортировка органосодержащих
отходов сельского хозяйства;
2. подготовка отходов к анаэробному сбраживанию;
3. анаэробное сбраживание;
4. хранение, подготовка и применение биогаза;
5. хранение, подготовка и применение анаэробно сброженных
органических удобрений;
6. хранение, подготовка и применение технически чистой воды.
Сложность структуры трактуется как возможность разбиения системы на
подсистемы. Каждый из этапов технологической схемы является
самостоятельно функционирующей частью, имеет свои подцели, направленные
на достижение общей цели системы, и может рассматриваться как структурная
компонента системы - подсистема. Например, подсистема ―анаэробное
сбраживание‖ предназначена для переработки органосодержащих отходов
107
сельского хозяйства без доступа кислорода с целью получения биогаза и
органических удобрений.
Сложность уровней складывается из большого количества уровней
системы. Каждая из подсистем рассматриваемой системы состоит из элементов
или подподсистем. Например, в подсистеме ―хранение, подготовка и
применение анаэробно сброженных органических удобрений‖ при выбранном
уровне иерархии рассмотрения можно выделить в качестве элементов
―хранение удобрений‖, ―подготовка удобрений‖, в качестве подподсистемы –
―хранение, подготовка и применение анаэробно сброженных органических
удобрений‖. В свою очередь, каждая из составляющих подсистемы может быть
разделена на еще более мелкие части.
Сложность организации системы вызвана многообразием связей и
отношений как внутри системы, так и с окружающей средой. На рисунке 2
представлена структурная схема, на которой указаны все существенные с точки
зрения выполнения поставленной цели, составляющие системы, все связи
между ними внутри системы и связи с окружающей средой.
VI
I
III
II
V
IV
Рисунок 2 - Структурная схема биотехнологической системы анаэробной переработки
органосодержащих отходов сельского хозяйства:
I - первичное хранение, удаление и транспортировка органосодержащих отходов;
II - подготовка отходов к анаэробному сбраживанию; III - анаэробное сбраживание;
IV - хранение, подготовка и применение биогаза; V - хранение, подготовка и применение
удобрений; VI – подсистема хранение и применение технически чистой воды.
В качестве внешней среды рассматриваются следующие элементы:
1) свойства (параметры) которых влияют на рассматриваемую систему,
2) свойства (параметры) которых изменяются вследствие изменения
состояния рассматриваемой системы.
Таковыми являются:
- внешние ресурсы (финансовые, материальные, трудовые);
- ограничения (законодательные акты, нормативно-правовые документы
108
и т.д.), задаваемые, как правило, в виде некоторых информационных ресурсов;
- потребители конечного продукта.
При проведении анализа внешней среды было установлено, что система
находится под воздействием следующих факторов: политических,
экономических, правовых, естественных, технологических и социальных
1) политические факторы: размеры государственных инвестиций в
сельское хозяйство, налоговая политика, государственное регулирование и др.;
2) экономические факторы: между- и внутрихозяйственная коньюктура,
состояние рынка труда, денежно-кредитная политика, состояние рынка труда и
т.п.;
3) правовые факторы: земельный кодекс, закон об охране
интеллектуальной собственности; закон об охране окружающей среды,
агротехнические требования к проведению операций и т. д.;
4) естественные факторы – природно-климатические условия;
5) социальные факторы: социальная инфраструктура, возрастной,
половой состав населения и др.;
6) технологические факторы - связанные с появлением новых открытий в
науке и технике (компьютерные технологии, транспортные системы, системы
связи и т.д.) или наоборот, применение устаревшего оборудования.
Сложность функций биотехнологической системы анаэробной
переработки органосодержащих отходов сельского хозяйства определяется
степенью сложности и количеством выполняемых ею функций:
- получение биогаза, который в дальнейшем может быть переработан в
электрическую, механическую или тепловую энергию;
- получение органических удобрений;
- исключение попадания вредных веществ в окружающую среду;
- улучшение условий труда работников, занятых в производстве,
снижение уровня их заболеваемости;
- получение прибыли от реализации биогаза и удобрений.
Сложность
жизненного
пути
системы
характеризуется
неоднозначностью и многообразием переживаемых ею ситуаций.
Рассматриваемая система - инновационная, динамическая, в ней возможны
различные изменения под действием внутренних и внешних факторов,
развитие, возникновение новых и отмирание старых частей и связей между
ними, появление новых функций и т.д.
Вывод. Таким образом, биотехнологическая система анаэробной
переработки органосодержащих отходов сельского хозяйства является
полиструктурной, многоуровневой, полифункциональной, сложноорганизованной и сложноситуационной. Определив систему как сложную, становится
возможным использовать для ее изучения системный анализ [1].
109
Список литературы
1. Антонов А.В. Системный анализ / А.В. Антонов– М.: Высшая школа, 2008. – 454 с.
2. Евтеев В.К. Системный подход к анаэробной переработке навоза и
животноводческих стоков / В.К. Евтеев, А.А. Бричагина // Вестник ИрГСХА . – 2011. - № 46.
– С. 74-79.
3. Сурмин Ю.П. Теория систем и системный анализ / Ю.П. Сурмин – К.: МАУП, 2003.
– 368 с.
УДК 62-611:62-98
РАСЧЕТ ТЕЧЕНИЯ ТОПЛИВА В ТРУБОПРОВОДАХ НИЗКОГО
ДАВЛЕНИЯ СИСТЕМЫ COMMON RAIL
Н.В. Бендик, П.Г. Смирнов
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
Разработана математическая модель течения топлива в трубопроводах низкого
давления системы Common Rail для современных дизельных двигателей, что позволяет
оптимизировать работу элементов системы питания низкого давления на различных режимах
работы дизельного двигателя. Для описания движения топлива применена нестационарная
одномерная модель течения вязкой сжимаемой жидкости. Рассчитаны еѐ технические
характеристики. Приведены возможности работы форсунки с точки зрения обеспечения
оптимального впрыска на различных режимах работы дизеля.
Ключевые слова: дизельный двигатель, система топливоподачи, математическая
модель.
A CALCULATION OF FUEL FLOW IN LOW PRESSURE PIPELINES OF COMMON
RAIL SYSTEM
N.V. Bendik, P.G. Smirnov
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
The mathematical model of fuel flow in low pressure pipelines of Common Rail system
for modern diesel engines is worked out. That allows optimizing the work of feed system
elements of low pressure on different operating modes of diesel engine. Non-stationary onedimensional model of a viscous compressible liquid is applied to describe the fuel flow. Its
technical specifications are calculated. The paper shows the possibilities of nozzle work from
the point of view of providing optimal injection on the different operating modes of diesel.
Key words: diesel engine, system of fuel supply, mathematical model.
Расчет топливоподачи сопряжен с необходимостью решения краевой
задачи. Ядром расчета является задача о течении в трубопроводе. Одномерный
подход оправдывается протяженностью трубопроводов и каналов, отсутствием
разветвлений и возможностью отделения узлов со сложным пространственным
течением от трубопроводов. Задача реализуется с использованием
аналитического решения или численных методов. Аналитически данная задача
имеет безусловное преимущество в отношении времени и надежности счета,
110
для нее не существует проблем сходимости и устойчивости.
Современный дизель – это надежный, экологичный и экономичный
силовой агрегат, оснащенный электронными блоками управления всех систем,
в том числе и системы топливоподачи. Дизель, оснащенный топливоподающей
системой Common Rail — это самый современный этап эволюции дизельных
двигателей с прямым впрыском топлива. Создание давления и
непосредственный процесс впрыска в аккумуляторной топливной
системе Common Rail (CR) полностью разделены. Высокое давление в
топливной системе создается независимо от частоты вращения коленчатого
вала двигателя и количества впрыскиваемого топлива. Данная система
позволяет гибко реагировать нагрузки двигателя и действия водителя.
Нестационарное одномерное течение вязкой сжимаемой жидкости,
пренебрегая кориолисовыми и гравитационными силами, можно описать
уравнением движения и неразрывности [155]
{
[
]
[
[
]
]
[
]
(1)
где: t - время; х - продольная координата; f - площадь сечения; U - скорость; Р давление; ρ - плотность; К - диссипативный множитель.
Более сложные постановки задачи, например, многомерные, с
гипотезами турбулентности для трубопроводов топливоподающей аппаратуры
себя не оправдывает, так как замедляют и ограничивают процессы
оптимизации и проектирования топливоподающей аппаратуры (ТПА). Нашли
применение несколько методов расчета в зависимости от подходов к задаче,
степени упрощения и дополнения [1].
В России и за рубежом для рядовых расчетов топливоподачи до сих пор
популярен метод, основанный на решении Д‘Аламбера волнового уравнения
[5]. Его же можно назвать простейшим решением задачи о течении в
трубопроводе. В наиболее близкой к используемой сегодня форме, алгоритм
расчета был записан в 1948г. И.В. Астаховым. Поэтому метод применительно
к ТПА связан с его именем. До этого решение Д‘Аламбера использовал Н.Е.
Жуковский для описания гидроудара. Метод позволяет достаточно адекватно
описать волновой процесс в нагнетательном трубопроводе. Система (1)
используется с допущением U«α и ∆ρ«ρ [4,6], то есть в пренебрежении
конвективными членами U∙∂U/∂х, имеет вид:
+
Р
х
=-KU,
+ρ =0.
х
(2)
Третий член уравнения движения, отражающий потерю напора,
искусственный, но общепринятый в одномерной гидродинамике. Тогда
| | тр .
111
Используя выражения для скорости звука α для замыкания системы,
дифференцируя первое по времени, второе по координате и вычитая друг из
друга, получаем телеграфное уравнение:
(3)
В предложении малости диссипации (К=0) волновое уравнение:
(4)
Уравнение (4) имеет два аналитических решения [2]. Использование
функции комплексного переменного для практических расчѐтов неудобно.
Широко используется решение Д´Аламбера для α=const. Если начальные
условия для всех Х:
( )
( )
(5)
то решение имеет вид:
[
]
(6)
Начальное условие U 0 используется редко (например, для ТПА с
впрыскиванием за счѐт гидроудара). Но именно оно позволяет объяснить и
оценить гидроудар. Так, при остановке потока имеем:
,
(7)
гидроудар
Учѐт гидродинамического трения осуществляется путѐм использования
(6) с искусственной поправкой Т.Ф. Кузнецова [3]. По существу тогда оно уже
относится не к волновому, а к телеграфному уравнению:
(
)
;
(
(
) ]
[
.
(8)
Дефект (8) не столько в некорректности происхождения, сколько в учѐте
лишь изменения амплитуды волны, но не еѐ фазы. Поскольку (8) легко
реализуется, повышает точность расчѐтов, то повсеместно используется.
Несмотря на популярность расчѐта по Д´Аламберу, не прекращаются
попытки его усовершенствования. Некоторые из них оказались весьма
плодотворными, например (8), но некоторые ошибочны (―следы волн‖).
При использовании решения Д´Аламбера отброшены конвективные
члены исходных уравнений, не учитывается переменность скорости звука,
сечения трубопровода, неизотермичность, упрощенно описываются
двухфазность топлива и гидродинамическое трение. Ряд неточностей
содержится в уравнениях ГУ (уравнения дросселирования не сжижаемой
жидкости, объѐмный баланс, упрощѐнный учет деформации полостей). Этим
же объясняется использование в ряде работ не а ̅ [4].
Ступенчатость трубопроводов в реальных конструкциях ТПА
112
встречается всегда. При еѐ схематизации часто не учитывают изменение
диаметра акустически длинной линии, но некоторые характерные изменения
проточной части всѐ же необходимо учитывать. Как правило, внутренний
канал форсунки соизмерим по длине с нагнетательным трубопроводом, но
имеет другой диаметр. Интерпретировать канал как продолжение
трубопровода также неточно, как и игнорировать. На рисунке 1 отображены
результаты сравнения расчѐта ТПА типа Common Rail для дизеля 4ЧН8.7/9.4
при интерпретации протяжѐнной части ЛВД равной длины. В первом случае
она интерпретировалась трубопроводом
3х405 мм, во втором трубопроводом 3х250 мм и каналом форсунки 1.87х155 мм, разделѐнных
полостью штуцера. Последняя расчѐтная схема обеспечивает сходимость с
экспериментом.
Некоторое уточнение расчѐта достигается при учѐте местных
сопротивлений входа-выхода на концах трубопровода, фильтра форсунки.
вх
вых
тр
тр ;
тр
)
(9)
фил
тр ( тр
фил
Рисунок 1 - Давление впрыскивания при интерпретации ЛВД одним трубопроводом (1)
или трубопроводом и каналом с промежуточной полостью (2)
В работах Л.Н. Голубкова и И.В. Астахова [5] была разработана
процедура расчета по Д´Аламбера с ликвидацией газовой фазы в линии
низкого давления. Менее известна процедура расчета ее образования. Вместе с
тем, при низких Рост, а также нетрадиционной ТПА газовая фаза может в
процессе топливоподачи многократно образовываться и ликвидироваться.
Этот прием обеспечивает хорошие результаты в практических расчетах, но по
существу, является искусственным, заменяющим решение уравнений
двухфазной жидкости. Поэтому некоторые соотношения для волн после
113
взаимодействия с двухфазной средой носят эвристический характер, то есть
оценка
поведения
волн
подтверждается
скорее
идентификацией
математической модели по экспериментальным данным, чем теоретическими
представлениями.
Если на данном участке Рх<0, то:
Vобр=2fтр∆t∙(Wх-Fх)/(αρ);
газ
газ +Vобр(1-kперед);
kперед=Рj-1/(Wх-Fх); Рj=0;
(10)
корр
;
перед
корр
.
перед
Если
но газ то ликвидация газа описывается под
тр
(
)
( )
Если под
то параметры трубопровода корректируются газ
газ
корр
корр
под ;
газ
Если
газ
корр
под
газ
под ; газ
корр
то корректированные параметры равны
корр
перед
корр
перед
перед
корр
.
Выражения (10) приближѐнно описывают такой сложный механизм, как
гистерезис двухфазного состояния топлива. Более корректно он описывается
ниже в решении распада разрыва трубопровода. Существенность расчѐта
образования газов в процессе подачи, а не только их ликвидации, в рамках
данной модели иллюстрируются на рисунке 2.
Рисунок 2 - Характеристика подачи при учѐте газообразования и без учета
114
Так, в ТПА с рядным ТНВД с пл пл =7/9 мм для дизеля 4ЧН8.7/9.4 при
различия в результатах касаются не только
кул =2200 мин , ост
амплитуды и продолжительности подачи, но и наличия подвпрыскивания.
В данном случае имеется в виду то, что эта концепция получила
распространение у нас в стране и имела целью повышение точности расчѐта.
Это понятие, неизвестное гидродинамике и теплофизике, не получило
физически адекватного объяснения. Лишь И.В. Астахов, признавая
искусственность приема, поясняет, зачем оно введено [1]. Сравним
экспериментально определѐнное давление во втором датчике длинной трубы и
рассчитанное по измеренному в первом датчике (рис. 3).
Опыт на длинной трубе с вязким топливом проведѐн для выделения
изучаемого явления. Видно, что после прохода импульса подачи остаточное
давление выше начального. Этот эффект тем сильнее, чем сильнее влияние
гидродинамического трения.
Рисунок 3 - Эксперименты МГТУ с подачей вязких топлив: измеренное датчиками
давление
,
в трубе с топливом вязкостью
и рассчитанное
для 2-го датчика с учѐтом следов волн и без их учета
Единственное объяснение необходимости в появлении следов волн - это
стремление описать это явление [1]. Для этого постулируется, что потерянная
на трение энергия возвращается в форме потенциальной энергии давления. Это
находит отражение в дополнении правой части (8) членов РслF , РслW . В
простейшем виде они выглядят так:
[
∫
сл
(
н
сл
∫
)]
тр
[
(
( ф
115
(
тр
)
)]
)
(11)
Адекватный расчет при существенном влиянии трения обеспечивает
усовершенствованные модели с корректной оценкой трения и тепловых
эффектов.
Выводы. Решение по Д´Аламберу остается наиболее удобным, быстрым,
устойчивым и популярным решением задачи о течении в трубопроводах.
Математическая модель с уточнениями с приемлемой точностью описывает
ТП при давлениях до 50….100 МПа, малой роли газовой фазы, тепловых
эффектов, гидродинамического трения. Расчѐт многократного образования и
ликвидации газовой фазы обязателен. Концепция ―следов волн‖ ошибочна и
бесперспективна.
Список литературы
1. Астахов И.В. Расчѐт конца процесса впрыска топлива в быстроходных дизелях с
учѐтом гидравлического сопротивления и следа волн давления / И.В. Астахов, Л.А. Илиев //
Известия вузов. Машиностроение. - 1970. - №10. – С. 103-110.
2. Корн Г. Справочник по математике для научных работников и инженеров / Г. Корн,
Т. Корн. – М.: Наука, 1974. - 831 с.
3. Кузнецов Т.Ф. Теория и метод расчѐта на ЭВМ процесса впрыска вязкого
сжимаемого топлива в цилиндр дизеля / Т.Ф. Кузнецов, И.К. Колесник, Г.Л. Василенко //
Двигатели внутреннего сгорания: Респ. междуведомств. науч.-техн. сб. (Харьков). - 1968. Вып. 7. – С. 105-117.
4. Подача и распыливание топлива в дизелях / под ред. И.В. Астахов, В.И. Трусов, А.С.
Хачиян. – М.: Машиностроение, 1972. – 359 с.
5. Топливные системы и экономичность дизелей / по ред. И.В. Астахов, Л.Н.
Голубков, В.И. Трусов. – М.: Машиностроение, 1977 – 288 с.
6. Фомин Ю.А. Топливная аппаратура судовых дизелей / Ю.А. Фомин. – М.:
Транспорт, 1966. – 240 с.
7. Чарный И.А. Неустановившееся движение реальной жидкости в трубах / И.А.
Чарный. – Изд. 2-е. – М.: Недра, 1975. – 292 с.
УДК 621.436.019.4
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЛИЯНИЯ РАЗЛИЧНЫХ ВИДОВ
АЛЬТЕРНАТИВНОГО ТОПЛИВА НА ОБРАЗОВАНИЕ ТОКСИЧНЫХ
КОМПОНЕНТОВ ПРИ РАБОТЕ ДВИГАТЕЛЕЙ
П.А. Болоев, Н.В. Степанов, П.И. Ильин, А.Ю. Пестерева
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
В статье рассмотрен вопрос использования сжиженного нефтяного газа, как добавки
его к дизельному топливу. Добавка газа к основному топливу может оказывать наиболее
эффективное воздействие на протекание рабочего процесса дизеля и позволяет повысить
полноту сгорания и снизить выбросы СО, CxHy и NOx, сводится к минимуму загрязнение
окружающей среды и повышается надежность и долговечность двигателей, а также приводит
к снижению оксидов азота в отработавших газах, нагарообразования в камере сгорания и в
116
выпускном тракте, что позволяет значительно уменьшить износы цилиндропоршневой
группы и обеспечить повышение количественных показателей безопасности.
Ключевые слова: оксид углеводорода, водород, полнота сгорания, топливо,
водотопливная эмульсия, закись азота
DETERMINATION OF INFLUENCE OF DIFFERENT TYPES OF ALTERNATIVE
FUELS ON TOXIC COMPONENTS FORMATION AT ENGINE OPERATION
P.A. Boloev, N.V. Stepanov, P. I. Ilyin, A. Yu. Pestereva
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
The article discusses the use of liquid petroleum gas as additive to diesel fuel. Adding
gas to the main fuel may provide the most effective impact on the course of the diesel working
process. It improves the diesel combustion efficiency and reduces emissions of CO, CxHy , and
NOx, minimizing pollution and increasing the reliability and longevity of motors. It also reduces
the nitrogen oxides exhaust gases, soot formation in the combustion chamber and the exhaust
tract. That can significantly reduce the wear of the cylinder group and provide quantitative
increase of safety parameters.
Key words: hydrocarbon oxide, hydrogen, combustion efficiency, fuel, water emulsion,
nitrous oxide.
Использование сжиженного нефтяного газа – пропан-бутановой смеси
как добавки его к дизельному топливу может оказывать наиболее эффективное
воздействие на протекание рабочего процесса дизеля. Таким образом, удается
форсировать двигатель по среднему эффективному давлению на 10 % и более
при снижении удельного расхода топлива и превышения заданного при работе
на дизельном топливе предела дымления. Добавка газа к основному топливу
позволяет повысить полноту сгорания и снизить выбросы СО, CxHy и NOx,
сводится к минимуму загрязнение окружающей среды и повышается
надежность и долговечность двигателей [2].
Оксид углерода и углеводороды возникают при неполном сгорании из-за
недостатка кислорода. В процессе сгорания могут также возникать новые
углеводородные соединения, которые изначально не были в топливе,
например, при расщеплении длинных цепей молекул, могут образоваться
радикалы и свободные атому. Считается, что углеводороды при длительном
воздействии на организм человека могут вызывать раковые заболевания.
Оксиды азота являются ядовитыми газами, образуют кислотные дожди и
вместе с углеводородами образуют смог.
Создание и впрыскивание водотопливной эмульсии (ВТЭ), особенно на
полных нагрузках можно снизить выбросы NOx в работе [1] приведен способ
приготовления ВТЭ и оценка еѐ качества с расчетом водосодержания до 50% и
более изменяются эффективные показатели дизеля.
Одним из главных положительных изменений – это существенное
снижение оксидов азота в отработавших газах и нагарообразования в камере
сгорания и в выпускном тракте. Последнее позволяет значительно уменьшить
117
износы цилиндропоршневой группы и обеспечить повышение количественных
показателей безопасности.
Биотопливо на основе рапсового масла содержит 78% углерода, 12%
кислорода и 10% водорода в массовых долях позволяет снизить максимальную
температуру цикла дизельного двигателя, концентрацию оксидов азота и
уменьшает количество неполных продуктов сгорания [3]. Положительным
свойством растительных масел является способность смешиваться в любых
пропорциях с бензином и дизельным топливом, что позволяет использовать их
в качестве смесевых топлив с заданными физико-химическими свойствами.
Использование биотоплива для дизелей сдерживается повышенным
нагарообразованием в камере сгорания и отложением кокса на распылителях
форсунки, что практически неизбежно из-за присутствия в растительных
маслах смолистых веществ.
При неполном сгорании топливовоздушной смеси в дизелях образуются
твердые частицы углерода – сажа, с очень большой удельной поверхностью. На
саже откладываются несгоревшие или частично сгоревшие углеводороды, а
также альдегиды. С сажей связаны аэрозоли топлива и смазочного масла, а
также сульфаты, за наличие которых ответственна содержащаяся в топливе сера.
Использование этанола с запальной дозой дизельного топлива
существенно снижает выбросы NOx и сажи, улучшает процесс сгорания,
снижает жесткость работы, что уменьшает динамические нагрузки на детали
двигателя, снижает температуру отработанных газов. Одновременно
наблюдается небольшое увеличение СО и CxHy в отработанных газах.
В ДВС преимущественно возникают оксид азота (N), диоксид азота
(NO2) и незначительно закись азота (N2O). Оксид азота (NO) бесцветен, лишен
запаха и медленно превращается на воздухе в диоксид азота NO2 – краснокоричневый, резко пахнущий ядовитый газ. Под действием солнечного света
молекулы диоксида азота диссоциируют в оксид азота NO и атмосферный
кислород, который связываясь с молекулярным кислородом воздуха, дает озон
(O3). Поддерживают образование озона и летучие соединения углеводородов.
При высоком загрязнении воздуха повышенная концентрация озона вызывает
кашель, раздражение слизистой оболочки рта и горла, вызывает резь в глазах,
приводит к ухудшению работы легких и снижает общее состояние здоровья
человека.
Совместное использование биотоплива, водо-топливных эмульсий и
обогащение воздуха сниженным пропан-бутаном может дать ещѐ более
существенные технико-экономические и экологические показатели дизельных
двигателей.
118
Таблица – Нормы токсичности. Экологические требования
(предельные значения по ESC и ELR тестам. Правило № 49 ECE)
Стандарты /
Выбросы
CO (окись углерода)
(г/кВТ-ч)
CH (углероды)
(г/кВТ-ч)
NOx (оксиды азота)
(г/кВТ-ч)
PM particles
(твердые частицы)
(г/кВТ-ч)
K (дымность), m-1
(Нг)
Евро0
Евро1
Евро-2
Евро3
Евро4
Евро5
Сверхнизкие
выбросы
(C EEV)
11.2
4.9
4.0
2.1
1.5
1.5
1.5
2.4
1.23
1.1
0.66
0.46
0.46
0.25
14.4
9.0
7.0
5.0
3.5
2.0
2.0
-
0.4
0.15
0.1
0.02
0.02
0.02
-
1.065-2.2 (3662.4) в
зависимости
от расхода
газов
0.8
0.5
0.5
0.15
-
Таким образом, с каждым принятием новых стандартов Евро
ужесточаются требования к содержанию вредных веществ в выхлопных газах
двигателей. Чем больше цифра стандарта, тем выше экологические требования
и нормы.
Список литературы
1. Горелик Г.Б. Оценка качества водотопливной эмульсии / Г.Б. Горелик, М.О.
Протасов, А.Н. Чистяков // Матер. междунар. науч.-техн. конф. ―Двигатели 2013‖//
Хабаровск: Изд-во ТОГУ, 2013. - С.152-157.
2. Марков В.А. Работа дизелей на нетрадиционных топливах / В.А. Марков, А.И.
Гайворонский, Я.В. Грехов, Н.А. Иващенко – М.: Изд-во ―Ленеон-Автодача‖, 2008. - 464 с.
3. Кавтарадзе З.Р. Перспективы применения поршневых двигателей на
альтернативных моторных топливах / З.Р. Кавтарадзе, Р.З. Кавтарадзе // Транспорт на
альтернативном топливе. - № 1, 2010. – С. 74-80.
УДК 519.24.001.5
ОБЗОР ИММОБИЛИЗАЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ
А.С. Васильева, В.К. Евтеев
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
В статье приведен анализ существующих иммобилизационных материалов,
применяемых в метантенках для метанового сбраживания животноводческих стоков.
Приведена классификация иммобилизаторов по типу и материалу изготовления. Целью обзора
и анализа существующих иммобилизаторов является поиск носителя, обеспечивающую
хорошую ―сцепляемость‖ микроорганизмов на поверхности иммобилизатора, чтобы
119
поддерживать в реакторе повышенные концентрации биомассы, тем самым обеспечивать
высокие скорости процесса анаэробного сбраживания животноводческих стоков. Приводится
описание предлагаемой конструкции иммобилизатора для проведения экспериментальных
исследований на производственной установке.
Ключевые слова: Иммобилизатор, инертный материал, носитель, анаэробный фильтр.
IMMOBILIZATION MATERIALS OVERVIEW
A.S. Vasilyeva, V.K. Evteev
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
The paper deals with the analysis of existing immobilization materials, used in the
digesters for methane fermentation of animal waste. Immobilizers are classified by the type and
production material. The purpose of the overview and analysis of existing immobilizers is the
search for carrier, providing good "adhesion" of microorganisms on the immobilizer surface, to
keep the increased concentrations of biomass in the reactor, thus ensuring the high speed of the
anaerobic digestion process. The proposed immobilizer construction is described for
experimental studies on the industrial plant.
Key words: Immobilizer, inert material, storage device, anaerobic filter.
Для получения биогаза и органического удобрения путем метанового
сбраживания животноводческих стоков применяются анаэробные фильтры.
Анаэробный фильтр – это реактор объем, которого заполнен каким - либо
твердым носителем, называемый иммобилизатором [1, 2, 3]. Применение
прикрепленной к твердому носителю микрофлоры обладает следующими
преимуществами [4, 5, 6]:
- высокая концентрация микробной популяции, что обеспечивает
высокую скорость деградации органического вещества;
- высокая стабильность и надежность, выражающаяся в способности
выдерживать большие перегрузки и перерывы в подаче субстрата, а так же
устойчивость работы при перепадах температур;
- повышение метаболической активности микроорганизмов за счет
развития специфической микрофлоры, возникающей за счет адаптационных
процессов естественной популяции к определенным условиям среды,
вследствие чего возрастает еѐ удельная активность;
- улучшение седиментационных процессов в обработанном осадке, за
счет большей плотности и меньшей влажности отторгающейся биопленки.
Классификация по типу и материалу изготовления иммобилизаторов
приведена на рисунке 1.
В
качестве
прикрепления
микроорганизмов
используют
иммобилизаторы, которые неподвижны относительно друг друга и стенок
реактора. Через неподвижный иммобилизатор проходит поток жидкости и газа.
В качестве неподвижных носителей используют пленку – носитель (пленка из
поливинилхлорида) [7], различные виды нитей (капроновые), ерши
120
(лавсановые, капроновые, стеклоерши) [8, 9, 10] и другие наполнители
(пластмассовая загрузка [11]; отходы полиэтиленовых трубок и стеклопластика
[12]; уголь, стружка, вспененные пластики, керамика [9, 13, 14]).
Иммобилизатор
По типу:
подвижные
Песок мелкий,
окись алюминия
и т.д.
По материалу:
неподвижные
Синтетические
Минеральные
Пленка-носитель,
нити, камни, ерши.
Лавсан
Стекло
Капрон
Керамика
Нейлон
Камень
Полиэтилен
Пластмассы
Рисунок 1 - Классификация иммобилизаторов
Подвижный иммобилизатор перемещается в реакторе под действием
собственного веса или конвективно. При этом среда (жидкость) движется
противотоком по отношению к нисходящему потоку инертного носителя. В
качестве подвижного иммобилизатора используют: песок мелкий, окись
алюминия и другие носители [1, 9], которые могут находиться в
псевдоожиженном состоянии.
Одним из первых метантенков с фиксированной биомассой является
анаэробный фильтр, который был предложен Янгом и Маккарти в 1967 году [1,
15]. Иммобилизатором в анаэробных фильтрах традиционно применяют ерши
и волокна [2, 3, 8, 9, 10], а так же другие наполнители (пластмассовая загрузка;
отходы полиэтиленовых трубок и стеклопластика; уголь, стружка, вспененные
пластики, керамика). При этом авторы [1, 2, 3, 8] сходятся во мнении, что ерши
и другие наполнители, не являются оптимальным носителем для
иммобилизации метаногенной микрофлоры, вследствие, таких причин как:
опасность кольматирования и образования так называемых предпочтительных
каналов протока из-за чрезмерного накопления биомассы; затруднение
121
выделения и отделения биогаза.
С целью предотвращения забивания метантенка применяют пленкуноситель, которая натягивается вдоль всего объема. Пленка может быть
натянута параллельно друг другу, либо по спирали (рисунок 2).
Рисунок 2 – Реактор с фиксированным на носителе слоем биомассы [1]:
а – пленка-носитель, закрепленная параллельно;
б – пленка-носитель, закрепленная по спирали (вид сверху).
Недостатком данной конструкции иммобилизатора является его низкая
удельная площадь, ограниченная значением 100 м2/м3 [1]. То есть
концентрация микроорганизмов в объеме аппарата сокращается по сравнению
с метантенком с ершами.
Одним из самых производительных метантенков с фиксированной
биомассой являются реакторы с псевдоожиженным слоем [1, 2, 4].
Иммобилизатором выступают мелкий песок, окись алюминия и другие
материалы. Реакторы с псевдооженным слоем характеризуются высокой
скорость обработки стоков за счет: равномерности распределения биомассы по
рабочему объему; отсутствия мертвых зон, в которых не происходит активного
перемешивания; высокой удельной площади подложки (до 10 000 м2/м3) [1].
Однако, поддержание ожиженного слоя требует постоянных затрат на создание
рециркуляции с помощью насосного оборудования, имеются повышенные
требования по эксплуатационному режиму установки, возникают трудности
запуска установки после перерывов в работе.
На основе выполненного анализа конструкций и материалов
иммобилизатора предложена, наиболее подходящая, по нашему мнению,
загрузка в виде кассет. Кассета будет состоять из грубого сетчатого материала
свернутого в трубу. В получившейся трубе прикрепляются сетки (толщина
122
нити сетки 0.2 мм), поперек продольной оси, в результате получается сетчатый
фильтр (рис. 3). В такой конструкции не будут образовываться
преимущественные каналы течения стока. Материал носителя – полипропилен.
2
1
2
1
Рисунок 3 – Кассетный иммобилизатор: 1 – сетчатая труба; 2 – продольная сетка.
Список литературы
1. Калюжный С.В. Биогаз: проблемы и решения. Биотехнология (Итоги науки и
техники ВИНИТИ АН СССР) / С.В. Калюжный, А.Е. Пузанков, С.Д. Варфоломеев – М.: издво ВИНИТИ, 1988. – 180 с.
2. Данилович Д.А. Выбор технологии и аппаратурного оформления для анаэробной
очистки больших расходов высококонцентрированных сточных вод / Д.А. Данилович, Л.И.
Монгайт // Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная биологическая обработка
сточных вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖, 1988. – С. 10-13
3. Ильин С.Н. Ресурсосберегающая технология переработки свиного навоза с
получением биогаза: Автореф. дис. … канд. тех. наук: 05.20.01 / С.Н. Ильин. – Улан-Удэ: издво ВСГТУ, 2005. – 23 с.
4. Унгуряну Д.В. Биохимическая очистка сточных вод с применением техники
псевдоожиженного слоя / Д.В. Унгуряну. – Кишинев: изд-во «Штиинца», 1988. – 100 с.
5. Унгуряну
Д.В.
Высокоэффективная
энергосберегающая
технология
биологической очистки сточных вод с применением прикрепленной микрофлоры / Д.В.
Унгуряну // Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная биологическая обработка
123
сточных вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖, 1988. – С. 20-25
6. Гюнтер Л.И. Метантенки / Л.И. Гюнтер, Л.Л. Гольдфраб. – М.: Стройиздат, 1991.
– 128 с.
7. Богдан К.И. Технология анаэробно-аэробной очистки сточных вод
винодельческих предприятий / К.И. Богдан, Д.В. Унгуряну, Л.В. Мирович, С.М. Соколов //
Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная биологическая обработка сточных
вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖, 1988. – С. 65-67
8. Калюжный С.В. Реактор непрерывного действия с иммобилизированными
метанобразующими бактериями / С.В. Калюжный, М.А. Столяров, С.Д. Варфоломеев [и др.]
// Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная биологическая обработка сточных
вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖, 1988. – С. 32-36
9. Куликов Н.И. Анаэробный биотенк с волокнистой загрузкой / Н.И. Куликов, Н.Е.
Затолокин // Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная биологическая
обработка сточных вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖, 1988. – С. 55-59
10. Куликов Н.И. Результаты экспериментальных исследований эффективности
анаэробного сбраживания сырых осадков городских сточных вод в качающихся метантенках
/ Н.И. Куликов, Е.Н. Куликова // Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная
биологическая обработка сточных вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖,
1988. – С. 59-61
11. Унгуряну Д.В. Интенсификация процесса анаэробной биологической очистки
животноводческих сточных вод / Д.В. Унгуряну, И.Г. Ионец, М.А. Санду [и др.] // Тезисы
докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная биологическая обработка сточных вод (15-17
ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖, 1988. – С. 40-44
12. Вавельский М.М. Анаэробная очистка фенолсодержащих сточных вод / М.М.
Вавельский // Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная биологическая
обработка сточных вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖, 1988. – С. 53-55
13. Карклиньиш А.В. Комплексная очистка сточных вод сахарной промышленности /
А.В. Карклиньиш, А.К. Калнайс, Д.Г. Ангере // Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.:
Анаэробная биологическая обработка сточных вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во
―Реклама‖, 1988. – С. 48-50
14. Унгуряну Д.В. Применение иммобилизированных микроорганизмов для
анаэробной обработки сточных вод / Д.В. Унгуряну, И.Г. Ионец // Тезисы докл. сов. по
технической биоэнергетике ―Биогаз-87‖. – Рига: изд-во ―Зинатне‖, 1987. – С. 98
15. Young J.C. The anaerobic filter for waste treatment / J.C. Young, P.L. McCarty //
Proceeding of the 22nd Purdue Industrial Waste Conference. – Ann Arfor, MI, 1977. – p. 559-574.
УДК 628.11.502.3
ВОДОПОТРЕБЛЕНИЕ И ЭКОЛОГИЯ
А.Е. Кузьмин, А.А. Бричагина
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
Вода – необходимое условие для поддержания жизнедеятельности человечества на
планете. Вода является для человека более ценным природным богатством, чем нефть, газ,
железо, уголь, ибо она незаменима. Значительный ущерб состоянию воды наносят
124
промышленность и сельскохозяйственное производство Направление технического
прогресса будущего должно основываться на экологии. В промышленности необходимо
использовать замкнутые технологические процессы, снижающие потребление сырья, воды,
воздуха и сокращающие отходы производства. В сельском хозяйстве - уменьшать
использование пестицидов и некоторых видов удобрений, благодаря новым методам их
применения.
Ключевые слова: вода, водопотребление, экология.
WATER CONSUMPTION AND ECOLOGY
A.E. Kuzmin, A.A. Brichagina
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
Water is a necessary condition for the mankind survival on our planet. Water is more
valuable natural resource, than oil, gas, iron, coal because it is irreplaceable. The significant
damage to water condition is caused by the industrial and agricultural production. Technical
progress of the future should focus on ecology. It‘s necessary to use closed technological
processes reducing consumption of raw materials, water, air and waste production in the
industry. In agriculture one should reduce the use of pesticides and some types of fertilizers with
the help of new methods of their application.
Key words: water, water consumption, ecology.
Первое из природных богатств, с которым встречается в своей жизни
человек – это вода. На протяжении всей жизни человек использует воду для
удовлетворения своих потребностей.
Нет ни одной отрасли промышленности, в которой бы не применялась
вода для варки, очистки, растворения, вымачивания, нагревания, охлаждения,
мойки, кристаллизации. Без воды
не обходится самое современное
производство транзисторов и космических ракет, АЭС и др., вода –
древнейший возобновляемый источник энергии. Вода нужна в сельском
хозяйстве, как уголь и железо в промышленности. Благодаря поливу,
искусственному орошению, расцвели древнейшие цивилизации в долине Нила,
Тигра, Евфрата, Инда и Хуанхэ. В настоящее время во всѐм мире орошается
более 230 млн. га земли.
Невозможно назвать другое вещество, которое нашло бы столь же
разнообразное и широкое применение, кроме воды, причѐм воды пресной,
составляющей на Земле всего 2.5% общего количества природных вод. Но и
этого количества хватает человечеству (пока) для его нужд, благодаря
удивительному свойству еѐ совершать вечный, непрерывный круговорот. Вода
является для человека более ценным природным богатством, чем нефть, газ,
железо, уголь, ибо она незаменима.
Даѐтся прогноз, что в будущем войны (на любом уровне) будут
происходить не из-за нефти, золота и алмазов. Яблоком раздора станет самое
главное богатство мира - вода, чистая, питьевая, которую мы сегодня качаем
из-под земли и с полным безразличием сливаем в реки и другие водоѐмы.
125
В древней Греции было семь классических мудрецов, и каждый по
преданию, оставил в назидание потомству хотя бы одно мудрое высказывание.
Фалес (нач.VII в. – конец VI в. до н.э), который открывает список официальных
философов, сказал так: ―Вода есть наилучшее‖. Прошло около трѐх тысяч лет, а
мы полностью разделяем мнение Фалеса. Более того, добавляем: ―Вода есть
наиудивительнейшее‖.
Если кому-то из нас задать вопрос, что такое вода, то первой реакцией
будет удивление, а второй, - скорее всего, формула Н2О. Потом, наверное,
последует разъяснение о том, что вода - широко распространѐнное вещество и
к тому же, крайне полезное, но в целом, в ней нет ничего особенного.
Действительно, что может быть проще Н2О? Два атома водорода соединены с
одним атомом кислорода. Трудно поверить в необыкновенность, а тем более в
таинственность такого, казалось бы, обыкновенного соединения. Но
оказывается, воде свойствены и необыкновенность и таинственность.
Президент Лондонского королевского общества Ф.Дж. Гопкинс в своей
речи с обзором успехов науки по поводу открытия дейтерия в 1931 г. отмечал:
―Нас приводит в смущение мысль, что столь близкий нам друг, как вода, имела
до настоящего времени столь скрытые от нас тайны‖.
Водород представляет собой смесь трѐх изотопов - протия, дейтерия и
трития. Из них дейтерий обращает на себя особое внимание. Его
распространѐнность в природе незначительна, и он долгое время ―прятался‖ от
исследователей, маскируясь под ошибки опытов, недостаточную точность. Со
времени открытия дейтерия прошло около 70 лет. За это время он и его
соединения изучены, пожалуй, лучше многих других элементов таблицы
Менделеева. Дейтерий, наряду с тритием, служит исходным сырьѐм для
реакции термоядерного синтеза. Удаление дейтерия из обычной воды
превращает еѐ в активный стимулятор жизни – ―живую воду‖. В 1959-1965
годы в лаборатории биофизики НИИ при Томском политехническом институте
проводились опыты с использованием снеговой воды для поения свиней, кур,
при возделывании пшеницы, для лечения сердечно-сосудистых и других
заболеваний. Результаты оказались весьма обнадѐживающими.
Анализ обыкновенной воды показывает, что эта смесь из нескольких
разновидностей воды с общей формулой Н2О, представляющих собой
сочетание изотопов кислорода и водорода. Теоретически может существовать
42 разнообразных изотопных разновидностей воды.
Вода отличается от других жидкостей тем, что при увеличении давления
вязкость уменьшается (у других жидкостей всѐ происходит ―нормально‖ - с
увеличением давления, вязкость растѐт). Такие уникальные свойства воды
обеспечивают ей большую подвижность глубоко в недрах планеты, где
давление достигает огромных значений.
126
В печати приводилось сообщение об открытии аномальной воды,
которую стали называть ―супервода‖. Она не замерзает даже при -100°С, на
40% имеет большую плотность по сравнению обыкновенной водой,
повышенную (в 15 раз) пленочную вязкость и др. Свою аномальность она
сохраняет до +700° С.
Минерализация ледникового льда и снежно-ледовых образований
составляет 3мг/л. Солоноватые, а тем более солѐные ледники неизвестны (а
ведь морская вода солѐная). Обычно они состоят из ультрапресной воды.
Чистая вода замерзает (может замерзать) при любой температуре (0°С и ниже),
но лѐд при нормальном давлении плавится при 0° С. Причины не ясны.
Лѐд, вода и пары воздуха (гидросфера) могут окружать нас
одновременно. Они способны меняться ролями, превращаться одно в другое,
никогда не становятся чем-то одним. Вода не возникает, не исчезает, а
переходит из одного вида в другой (основа материальности мира).
Ни одно вещество на Земле не поглощает столько тепла, как вода.
Теплоѐмкость воды в 10 раз больше теплоѐмкости стали и в 30 раз больше
теплоѐмкости ртути. Во всех своих трѐх состояниях вода - это отличное
средство для переноса тепла - обстоятельство не только создавшее на Земле
условия пригодные для жизни, но и саму жизнь.
Вода надѐжный фильтр атмосферы. Ни одна жидкость не поглощает газы
столь эффективно, как вода. Но она же, при определѐнных условиях, легко и
непринуждѐнно расстаѐтся с поглощѐнными газами.
Перспективы грядущего использования воды настоятельно ставят вопрос
о точном познании еѐ внутренней структуры. Науке снова приходится
возвращаться к старой, как мир проблеме, которая волновала умы ещѐ
средневековых флорентийских академиков: почему течѐт вода?
Академик Макаров (Российская газета, 12.05.99), считает, что самым
―уникальным‖ свойством воды является память и информативность.
Поглощаемая живым организмом, вода и пища превращаются на ―химических
фабриках‖ в разнообразные по густоте и по составу смеси: слюна, пот,
кишечный, желудочный и панкреатический соки, мочу, кровь и клеточную
лимфу. По образному выражению, организм - это сумма ѐмкостей и
соединяющих их сосудов для производства, перемещения и использования
жидких смесей, называемых биологическими жидкостями. Открыты прежде
неизвестные еѐ свойства. Это позволяет создать новые методы диагностики и
лечения.
Приведѐнный выше некоторый материал свидетельствует, что вода - это
действительно есть ―наилучшее и наиудивительнейшее‖ и крайне необходимое
в жизни и деятельности человечества, нас с вами.
Об охране природы мы вспомнили, когда она оказалась изувеченной. О
127
безотходных технологиях задумались, когда половина России превратилась в
зону экологического бедствия. Загрязнение окружающей среды привело к
невиданному в истории загрязнению человеческого организма. Тут цепная
реакция: болезни - деградация - вымирание. Классическая медицина, несмотря
на развитие и достижения диагностики, фармакологии, терапии и хирургии,
уже не справляется с нашими болезнями. Нужно лечить не лавину болезней, а
среду обитания клеток организма. Эта концепция, сформулированная проф.
Ю.М. Левиным, возможно, станет ведущей в медицине ХХI века.
В сознании людей прочно ―внедрилось‖, что воды у нас много. Не
сложно представить, сколько дней в месяц водонасосные станции головных
заборов работают на покрытие огромного дополнительного расхода воды,
вызванного разного рода утечками, расходуется электрическая энергия,
перегружается работа канализационных сетей, а оплата расходов ложится на
квартиросъѐмщиков.
За время существования цеха ртутного электролиза на ОАО
―УсольеХимпром‖ в окружающую среду, по расчѐтам учѐных сброшено 1460,6
тонны ртути. Из них примерно 60 тонн попало в Братское водохранилище.
Каждый следующий месяц работы этого цеха добавлял в окружающую среду
более двух тонн ртути.
По данным департамента Госэнергонадзора, очень низкое качество
питьевой воды в Бурятии, Дагестане, Приморском крае и других регионах. В
целом по России 20% питьевой воды не соответствует гигиеническим
требованиям по санитарно-химическим показателям, более 10% по
микробиологическому составу, причѐм часто уровень загрязнения таков, что
вода становится опасной для жизни и здоровья человека. Исследования,
проведѐнные в Усть-Илимском районе Иркутской области показали, что
повышенный уровень заболеваемости язвой желудка, хроническими
гастритами и холециститами, ишемической болезнью, связан с повышением
содержанием бикарбонатов в воде. Регулярное использование такой воды
ведѐт к отставанию физического развития у детей.
Значительный ущерб воде и еѐ состоянию наносит сельскохозяйственное
производство за счѐт животноводства и внесения удобрений. Следует
согласиться с порочностью методов очистки животноводческих
и
птицеводческих помещений, ведущих к многократному разбавлению
экскрементов водой. Эти способы, помимо сложностей, связанных с
последующей утилизацией жидкости, ведут к огромному расходу чистой воды.
Известно, что во всѐм мире на обезвреживание сточных вод расходуется втрое
больше воды, чем на другие нужды человечества. Эта величина составляет
около 30% устойчивого стока рек всего Земного шара. Затраты на
полноценную последующую процедуру очистки, или восполнение затрат от
128
сброса в водоѐмы неочищенной воды превышает выгоду от использования
жидкого навоза и навозных стоков. Имеет место быть внесение жидкого навоза
на поля в необеззараженном виде, что приносит ущерб – десятки миллиардов
руб. в год. Из-за несовершенства молочных холодильных установок на
молочных фермах применяется в летнее время способ охлаждения молока
холодной проточной водой, подаваемой из буровых скважин. На
свиноводческих комплексах выращивания 54 и 108 тыс. голов в год, суточный
выход навозной жидкости составляет 4000-8000 м.куб. После осветления
фракция сосредотачивается в накопителе ѐмкостью 300 тыс. м3. Идея
концентрации большого поголовья животных на одной площадке оказалась не
подготовленной ни технически, ни технологически.
Прогрессивны технологии анаэробной переработки навоза высокой
влажностью, переработка с помощью дождевых червей (вермикультура),
личинок синантропных мух и естественный (биотермический) способ
переработки. Экология сама становится важной силой рыночной экономики.
Именно экология способна наложить наиболее существенный отпечаток на
направление
технического
прогресса
будущего.
В
химической
промышленности - переход к технологическим процессам, сокращающим
использование вредных, токсичных материалов. В сельском хозяйстве сокращение использования пестицидов и некоторых видов удобрений,
благодаря новым методам их применения. В промышленности – использование
замкнутых технологических процессов, снижающих потребления сырья, воды,
воздуха и сокращающих отходы производства. Хищническое отношение к
природе должно быть сделано экономически невыгодным, разорительным для
тех, кто ведѐт такую политику.
Список литературы
1. Кузьмин А.Е. Водоподъемники и гидравлические двигатели с энергосберегающим
приводом / А.Е. Кузьмин – Иркутск: ИрГСХА, 2002. – 142 с.
УДК 631.354
АНАЛИТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ ДВИЖЕНИЯ
МАТЕРИАЛА В ЛОПАСТНОМ БАРАБАНЕ ЗЕРНОМЕТАТЕЛЯ
Г.Ф. Ханхасаев, С.Н. Шуханов, А.Л. Токмакова
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
Своевременная и качественная уборка, а также послеуборочная обработка урожая
зерновых культур затруднена, в то числе из-за недостатка техники отвечающей современным
требованиям. Создание нового поколения машин, работающих на инновационных
принципах предназначает глубокую теоретическую переработку процесса движения
129
материала в лопастном барабане зернометателя. Приведенная схема действия сил на
зерновку, расположенную на лопатке порционного метателя зерна позволила представить
взаимодействие разных составляющих при его работе. Применение математического
аппарата при описании процесса движения зерна в лопастном барабане позволило его
моделировать.
Ключевые слова: уравнение движения, лопатки барабана метателя, сила, масса.
ANALYTICAL DESCRIPTION OF THE ELEMENTS OF CROP MATERIAL
MOVEMENT IN THE PADDLE DRUM OF A GRAIN PILER
G.F. Khankhasaev, S.N. Shukhanov, A.L. Tokmakova
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
Timely and quality harvesting, as well as post-harvest processing of crop material are
difficult because of lack of equipment satisfying modern requirements. The creation of a new
generation of machines working on innovative principles presupposes deep theoretical review of
the process of material movement in a paddle drum of a grain piler. The suggested scheme of
force effect on the caryopsis, located on the blade of a grain piler demonstrated the interaction of
different components during its work. The use of mathematical tools while describing the
process of grain movement in a paddle drum allowed to model it.
Key words: the equation of motion, blades of a grain piler drum , force, mass.
Развитие сельскохозяйственного производства на современном этапе
предполагает создание машин нового поколения, работающих на
инновационных принципах. Не составляет в этом плане исключение машины и
аппараты для послеуборочной обработки зерна, в частности, зернометатели.
Анализ показывает, что наиболее эффективные с точки зрения качества
работы это барабанные (порционные) метатели зерна [1, 2].
Для разработки этих машин возникла необходимость аналитического
исследования движения зерна в лопастном барабане.
На рисунке приведена схема действия сил.
Рисунок – Схема действия сил
130
Дифференциальное уравнение движение зерна по лопатке барабана
метателя имеет вид:
m
d 2l


 Pц cos   Fmp  G cos   a  L  ,
2
dt
2

(1)
где Pц  ml 2 – центробежная сила (здесь  – угловая скорость лопасти, рад/с);
G  mg – сила массы;
Fmp  fN – сила трения (здесь N – нормальная составляющая силы
давления зерновки на лопатку, Н; f – коэффициент трения зерновки по
лопасти);
m – масса зерновки, кг;
l – расстояние от центра зерновки до центра вращения лопатки, м.
Условие равновесия зерновки на лопатке имеет следующий вид:


N  Pц sin   G sin   a  L   Pк  0 .
2

(2)
где Pк  2m dl – сила Кориолиса.
dt
Обозначив угол поворота лопатки в рассматриваемое время до момента
начала движения зерновки L, угол наклона лопатки к оси a и учитывая, что

dl
dt

или dt  dl и N  Pk  Pц sin   G sin   a  L  ,

2

получим дифференциальное уравнение движения зерновки вида:
d 2l
dl
g
2f
 l  cos   fsi n    2
2
dL
dL

 



cos  2  a  L   f sin  2  a  L   .



 
(3)
Данное уравнение является линейным неоднородным второго порядка с
постоянными коэффициентами. Общим решением такого уравнения является
сумма частного решения и полного решения соответствующего однородного
уравнения.
Определим полное решение однородного уравнения:
d 2l
dl
2f
 l  cos   f sin    0 .
2
dL
dL
(4)
Характеристическое уравнение его имеет вид:
h2  2 fh   cos   f sin    0 ,
(5)
а его корни
h1   f 
h2   f 
f 2   cos   f sin   ,
f 2   cos   f sin   .
(6)
Анализ выражения (6) показывает, что при значениях f=0.2-0.5 и =00900 (угол наклона центробежной силы к поверхности лопатки) подкоренное
выражение
есть
величина
положительная,
следовательно,
корни
131
характеристического уравнения (5) действительны и различны. Поэтому общее
решение однородного уравнения имеет вид:
l  С1eh L  С2eh L .
(7)
Правую часть равенства (3) можно привести к виду:
(8)
F L  emL  P L cosn L  Q L sin n L  .
1
2
Тогда согласно уравнению (8) при m=0, n=1:
P L  
Q L 
g
2
g
2
 cos   f sin   ,
 sin   f cos   ,


2
а.
В связи с тем, что число m+ni=0+1i не является корнем
характеристического уравнения (5), то частное решение неоднородного
уравнения вытекает из формулы:
l  A cos L  B sin L .
(9)
Далее:
l  С1eh L  С2eh L  A cos L  B sin L .
(10)
Значение коэффициентов С1 и С2 находим из начальных условий.
Продифференцировав уравнение (10), получим выражение переносной
скорости:
U1  С1h1eh L  С2 h2eh L  Asi n L  B cos L .
(11)
При L=L0, l=l0, U=U0 получим:
l0  С1eh L  С2eh L  A sin L0  B cos L0 ,
(12)
1
2
1
1
2
2


U 0   С1h1eh1L0  С2 h2eh2 L0  A sin L0  B cos L0 .
(13)
Из выражений (12) и (13) находим С1 и С2.
Результаты аналитических исследований будут использованы при
проектировании порционного зернометателя.
Список литературы
1. Шуханов С.Н. Совершенствование технических средств для метания зерна / С.Н.
Шуханов, И.Г. Рыков // Тракторы и сельхозмашины. – 2011.- № 4. - С.17-19.
2. Шуханов С.Н. Обзор конструкций зернометательных машин / С.Н. Шуханов, А.Л.
Токмакова// Вестник ИрГСХА. – 2013. - №59. - С. 111-115.
132
УДК 658.78: 631.3.02.004.5
ЛОГИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФОНДА СМЕННООБМЕННЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ПРИ ТЕХНИЧЕСКОМ СЕРВИСЕ
ИМПОРТНОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ
А.В. Шистеев, М.К. Бураев
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
В статье задета проблема эффективного использования импортной сельскохозяйственной техники в условиях Иркутской области и Республики Бурятия. Были проведены
наблюдения за работой тракторного парка сельскохозяйственных предприятий и дана
логистическая оценка эффективности применения предприятиями метода замены изношенных
запасных частей новыми из фонда сменно-обменных элементов. Обосновано упрощение
сервисных работ, при наличии сервисных служб завода производителя на территории области
и технологической, и экономической подготовленности самих организаций для ремонтов и
технического обслуживания импортной сельскохозяйственной техники. Исследование
проведено на примере работы в Байкальском регионе сельскохозяйственных тракторов
импортного производства марки New Holland серии Т5, Т6, Т8, Т9.
Ключевые слова: импортная техника, качество сборки, совместное использование,
технический сервис.
LOGISTIC ASSESSMENT OF THE USE OF SHIFT-EXCHANGE ELEMENTS FUND
IN IMPORTED AGRICULTURAL MACHINERY MAINTENACE
A.V. Shisteev, M.K.Buraev
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
The paper deals with the problem of efficient use of imported agricultural machinery in
the conditions of Irkutsk region and the Republic of Buryatia. On observing the work of
autotractor parks of agricultural enterprises there was made a logistic assessment of the
efficiency of the method of replacement worn out spare parts on the new ones from the shiftexchange elements fund. The simplification of maintenance work is argued, if there are service
centers at manufacturing plants on the territory of the region and if the organizations for repair
and maintenance of imported agricultural equipment are technologically and economically
prepared. The research is based on the analysis of the work of imported agricultural tractors
―New Holland‖ of T5, T6, T8 makes in the Baikal region.
Key words: imported machinery, build quality, sharing, maintenance.
Сельскохозяйственная техника марки New Holland широко представлена
во многих регионах Российской Федерации и зарекомендовала себя, как очень
качественная и надежная техника. Завод производитель предоставляет полный
комплекс услуг по техническому сервису машин всем собственникам техники
этой марки. Трактора и комбайны марки New Holland работают в ряде хозяйств
Иркутской области.
New Holland предлагает не только полнокомплектную технику, но и
133
запасные части к ней. Будучи поставщиком комплексных услуг, производитель
досконально изучает требования клиентов к каждому из конструктивных узлов
производимой техники.
Важнейшим
условием
эффективного
использования
сельскохозяйственной техники и является сервисная поддержка и высокий уровень
технической базы [1]. Предоставление самого широкого спектра технического
обслуживания должно сопутствовать с содержанием собственного склада
сменно-обменных элементов и сотрудничеством с заводом производителем.
Именно эти факторы должны позволить в дальнейшем сервис-инженерным
службам выполнять все ремонтно-технологические операции в максимально
сжатые сроки.
Дилером New Holland на рынке Иркутской области является ООО
―Агромастер-Красноярск‖. Организация занимается поставками и продажей
сельскохозяйственной техники, а также снабжением собственников машин
марки New Holland сменно-обменными элементами и запасными частями,
проведением технических обслуживаний. Содержит в постоянной технической
готовности сервисные службы, предоставляет гарантию на агрегаты и
ремонтные работы.
С точки зрения логистики, сервисное обслуживание продукции
представляет собой совокупность функций и видов деятельности всех
подсистем предприятия, обеспечивающих связь ―предприятие – потребитель‖ в
соответствие с требованиями рынка [2].
К этапам формирования логистического сервиса относят [2].
1 Сегментация рынка послепродажного обслуживания
2 Составление профиля каждого сегмента
3 Ранжирование услуг, входящих в перечень. Акцент на наиболее
значимых для покупателей услугах.
4 Определение стандартов обслуживания для каждого сегмента рынка.
5 Определение конкурентоспособного уровня сервисного обслуживания.
Установление взаимосвязи между уровнем сервиса и стоимостью оказываемых
услуг.
6 Установление обратной связи с покупателями для обеспечения
соответствия услуг потребностям покупателей.
Сервис оценивают количественным показателем «уровень
обслуживания», который определяется по формуле [4]:
n

t
i
t
i
i 1
N
i 1
(1)
где η – уровень обслуживания, %; п — фактическое количество оказываемых
услуг; N — количество услуг, которое теоретически может быть оказано; ti –
134
Затраты на обслуживание, руб
время на выполнение i-й услуги.
В формуле (1) числитель есть суммарное время, фактически
затрачиваемое на оказание услуг, а знаменатель – время, которое теоретически
может быть затрачено на выполнение всего комплекса возможных услуг.
Одной из объективных причин низкого уровня обслуживания является
то, что оказание сервисных услуг, снабжение запасными частями и
ремонтными комплектами весьма затруднено удаленностью не только завода
производителя, но и даже ближайшего дилера New Holland ООО, местом
географического расположения которого является соседствующий с
Байкальским регионом Красноярский край. Получается, что все поставляемые
сменно-обменные элементы сельскохозяйственных тракторов, считаясь с
жесткими рамками современной экономики – должны испытать на себе все
расходы на обработку и доставку заказанных запасных частей, плюс то, что
сроки поставки также варьируются и могут быть либо протяженными на
долгое время, либо вообще неопределенны.
Специалистами работающими в области сервиса установлено, что при
повышении уровня обслуживания от 95 до 97% экономический эффект
повышается на 2%, а расходы возрастают на 14% (рис. 1) [2]. С другой
стороны, снижение уровня обслуживания ведет к увеличению потерь,
вызванных ухудшением качества сервиса (рис. 2).
70 80 90 100
η
Уровень обслуживания, %
Рисунок 1 – График зависимости затрат на обслуживание от величины уровня
обслуживания
Таким образом, рост конкурентоспособности компании, вызванный
ростом уровня обслуживания, сопровождается, с одной стороны, снижением
потерь на рынке, а с другой – повышением расходов на сервис.
Предприятия импортной сельскохозяйственной техники работающие на
российском рынке стремятся к оптимизации затрат и потерь в зависимости от
135
Потери из-за ухудшения
обслуживания, руб
изменения уровня обслуживания. Так, руководство завода New Holland всегда
идет навстречу товаропроизводителям из других стран и регионов.
Предприятие готово содержать склад сменно-обменных элементов и уже
делаются шаги в этом направлении, в том числе, и на территории Иркутской
области, считая этот шаг одним из важных этапов продвижения продукции и
снижения при этом затрат.
Уровень обслуживания, %
Рисунок 2 – График зависимости потерь,
вызванных ухудшением обслуживания от величины уровня обслуживания
Очевидно и желательно собственникам техники марки New Holland,
самим создавать фонд сменных и обменных элементов и запасных частей [3],
так как это может снизить время обслуживания и суммарные затраты(см.
таблицу).Это можно сделать, используя данные сервисных служб, механиков и
механизаторов
самих
организаций.
Головной
же
склад
ООО
―АгроМастерКрасноярск‖ должен расположиться в одном из центральных
населенных пунктов на территории Байкальского региона, где есть
транспортные, информационные и другие коммуникации. Качественная работа
логистов, маркетологов и специалистов инженерно технического состава
организации должна способствовать определению потребности рынка в сменно
– обменных элементах импортной и отечественной техники, осуществить
правильный подбор комплектов расходных материалов для ТО, запчастей и
ремонтных комплектов, а также ремней и спецжидкостей. Все детали должны
быть наготове, их позиции просчитаны технически и логистически.
Все вышесказанное обосновывается также тем, что география
расположения Иркутской области и Республики Бурятия такова, что все заводы
производители спецтехники находятся за их пределами [1]. Доставка запчастей
может быть связана с расстояниями в тысячу и более километров. В некоторые
регионы области и вовсе доставка возможна лишь зимой или по воде. Однако
это не значит, что должен понести финансовые потери конечный заказчик
136
продукции – товаропроизводитель и, соответственно, люди непосредственно
связанные с производством сельскохозяйственной продукции.
Таблица – Результаты наблюдений
Владелец машины
Машина фирмы New
Holland
Марка
ООО ―Луговое‖
Время простоя
Время
в ожидании
Суммарные
обслуживания,
обслуживания,
затраты, т.р
ч
Мощность, л.с.
ч
TD 5.110
Т8040
Т8
Т6090
110
280
280-235
165-201
24
62
8
16
2
6
0.5
1.5
30
88.5
11.0
25.5
ООО
―БайкалАгро‖
Т8
280-235
24
3
35
СПК ―Колхоз
Труд‖
Т8
280-235
48
2
63.2
ЗАО ―Иркутские
семена‖
Поэтому необходим, постоянный точный анализ технического состояния
тракторов и другой техники и обоснования службами логистики времени на
доставку элементов машин, и его учет с целью оптимизации затрат.
Вывод. Для обеспечения высокого уровня технического сервиса
сельскохозяйственной техники необходимо проведение логистической оценки
формирования и использования сменно-обменных элементов и запасных
частей к тракторам, комбайнам и сельскохозяйственным машинам. Это даст
возможность быстро и без лишних затрат повысить оперативность, качество и
надежность обслуживания.
Список литературы
1. Бураев М.К. Производственно-техническая эксплуатация машинно-тракторного
парка в АПК Байкальского региона / М.К. Бураев, М.В. Охотин – Иркутск: Изд-во ИрГСХА,
2013. – 264 с.
2. Кулибанова В.В. Маркетинг: сервисная деятельность / В.В. Кулибанова – СПб:
Питер, 2000. – 240 с.
3. Шистеев А.В. Повышение ремонтной технологичности сельскохозяйственных
тракторов применением сменно-обменных элементов / А.В.Шистеев, М.К. Бураев // Матер.
междунар. науч.-практ. конф. ―Экологическая безопасность и перспективы развития
аграрного производства Евразии‖(3-4 декабря 2013 г., Иркутск) // Иркутск: Изд-во ИрГСХА,
2013. – С. 113-115.
4. Смехов А.А. Введение в логистику / А.А. Смехов – М.: Транспорт, 1993. – 112 с.
137
УДК 621.357.753.
ЭЛЕТРОЛИТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
ГАЛЬВАНИЧЕСКОГО ЦИНК-ЖЕЛЕЗНОГО ПОКРЫТИЯ
В УСЛОВИЯХ ГИДРОМЕХАНИЧЕСКОГО АКТИВИРОВАНИЯ
Г.М. Шишкин
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
В статье приведены возможности получения электролитического сплава «цинкжелезо». В связи с совмещением двух гальванических методов электронатирания и
получение покрытий в проточном электролите в условиях гидромеханического
активирования для восстановления посадочных мест коренных опор было проведено
исследование с целью определения и выбора оптимального режима электролиза и состава
железо-цинкового электролита, наиболее пригодных для восстановления посадочных мест
корпусных деталей. Изучено влияние чистоты вращения анода и скорости протока
электролита на параметры процесса электролиза.
Ключевые слова: сплавы, проток, гидромеханическое активирование, электролиз.
ELEKTROLYTIC RESEARCH IN GALVANIC ZINC-IRON COATINGS IN THE
CONDITIONS OF HYDRO-MECHANICAL ACTIVATION
H.E. Shishkin
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
The paper presents the possibility of obtaining electrolytic alloy "zinc-iron". The
research has been conducted due to a combination of the two methods of electronation and
production of coatings in flowing electrolyte under the conditions of hydromechanical
activation created to restore seats of native supports. The aim of the research is to identify and
select the optimum mode of electrolysis and the composition of iron-zinc electrolyte, which are
the most suitable for the restoration of seat body parts. The paper analyses the influence of the
anode rotation rate and speed of electrolyte flow on the parameters of the electrolysis process.
Key words: alloys, channels, hydro-mechanical activation, electrolysis.
Целесообразность применения при ремонте сельскохозяйственных
машин гальванических покрытий доказывается при рассмотрении предельных
износов деталей, по которым определяется отклонение номинальных размеров.
износы деталей по величине незначительны, что для их устранения достаточно
тонких гальванических покрытий.
В связи с совмещением двух гальванических методов электронатирания
и получение покрытий в проточном электролите в условиях
гидромеханического активирования для восстановления посадочных мест
коренных опор было проведено исследование с целью определения и выбора
оптимального режима электролиза и состава железо-цинкового электролита,
наиболее пригодных для восстановления посадочных мест корпусных деталей.
Все последующие физико-механические исследования и работы по отработке
138
технологии восстановления основывались на результатах, полученных в
процессе данного исследования [1, 2].
Для исследования влияния частоты вращения анода было выбрано
значение n = 0’100 об мин-1. Как видно из рисунка 1 в результате
исследования влияния частоты вращения анода в ванне без протока
электролита на выход по току в %, толщину покрытия, допустимую плотность
тока Дк и рН электролита было установлено следующее.
Увеличение числа оборотов от 0 до 10 несущественно влияет на
предельно допустимую катодную плотность тока, вследствие слабого
размешивания электролита.
1,5
100
0,54
Дк
80
1,05
70

60
50
0,75
pH
40
0,45
30
0,5
2
1
20
10
0,46
3
0
Кислотность электролита, рН
0,58
1,35

-2
0,62
Выход по току , %
Толщина покрытия , мм
90
4
Плотность тока Д к , A·cм
0,66
0,15
10
20 30 40 50 60 70 80 90 100
0
-1
Частота вращения анода, об·мин
Рисунок 1 - Влияние частоты вращения анода на выход по току, толщину покрытия,
плотность тока и рН электролита в ванне без протока электролита
Увеличение числа оборотов от 0 до 60 об мин-1. Позволяет повысить
плотность тока до 1.30 А см-2. Дальнейшее увеличение оборотов практически
не влияет на повышение Дк.
С увеличением числа оборотов от 0 до 50 выход по току увеличился с
0.72 до 0.93, вследствие увеличения перемешивания электролита, который
способствует лучшей диффузии Zn2+ и Fe2+ к катоду. Механическое
сглаживание поверхности покрытия и удаление пленки газов с поверхности
катода значительно активизирует процесс выделения покрытия, что в свою
очередь вызывает повышение выхода по току. После достижения
70 об мин-1 и выше выход по току снижается. Это объясняется более
интенсивным срезанием и удалением микродендритов.
Скорость осаждения связана с выходом по току. Сравнивая значение
фактических величин покрытия с расчетными данными, можно сказать, что
139
фактические величины с увеличением числа оборотов анода меньше
расчетных. Это объясняется постоянно увеличивающимся числом
дендритообразований и увеличением периода электролиза, на что
непроизводительно расходуется энергия, тормозится процесс наращивания
покрытия на расчетной катодной поверхности детали.
При исследовании влияния скорости протекания электролита была
принята скорость протока электролита υ = 0’5 м с-1. В результате
исследований влияния скорости протекания электролита на выход по току,
скорость осаждения, плотность тока и рН железо-цинкового электролита,
представленных на рисунке 2 было установлено, что с увеличением скорости
протекания электролита от n=0 ’ 2.5 м с-1, плотность тока возрастает от 0.05 до
0.83 А см-2. Причиной этому является энергичное перемешивание электролита,
что позволяет на границе фаз электролит - электрод уменьшить толщину
пограничного диффузионного слоя и повысить концентрацию ионов Zn2+ и
Fe2+ у катода, которая уменьшает концентрационную поляризацию и
перенапряжение электродов, облегчая разряд ионов и дает возможность
осуществлять работу при больших плотностях тока.
100
1,0

0,50
0,40
0,8
Дк
70
0,7
60
0,6

50
0,5
pH
40
0,4
30
0,3
20
0,2
10
0,1
0
0,5
1,5
2,5
3,5
4,5
5
3
2
1
Толщина покрытия в мм
0,60
80
Кислотность электролита, рН
0,70
0,9
-2
0,80
Выход по току , %
Толщина покрытия , мм
90
4
Плотность тока Д к , A·cм
1,00
0
Скорость протока электролита, м·с
-1
Рисунок 2 - Влияние скорости протекания электролита на выход по току толщину
покрытия, плотность тока и рН электролита
Постоянное обновление электролита позволяет беспрепятственно
удалять выделяющиеся газы, что приводит к повышению качества катодного
осадка.
Дальнейшее изменение скорости протекания электролита незначительно
влияет на увеличение катодной плотности тока.
Обобщенную зависимость плотности тока Дк от скорости протекания
электролита удовлетворительно передает уравнение:
Д к  А  0n
140
где: А - энергия активации;
n=0.2 ’ 0.5 м с-1. (рН электролита в процессе электролиза не изменяется).
С изменением скорости протекания электролита от n=0 ’ 2.5 м с-1 выход
по току
увеличивается от 0.72 до 0.94. Это объясняется тем, что
перемешивание электролита способствует диффузии Zn2+ и Fe2+ к катоду и в
сильной степени активизирует процесс выделения металла, что вызывает
повышение выхода по току. Дальнейшее увеличение скорости протекания
электролита
при
увеличении
катодной
плотности
тока
более 0.80 А см-1 снижает выход по току до 0.92, вследствие образования
порошкообразного покрытия и с последующим уносом частиц покрытия
проточным электролитом.
С увеличением скорости протока электролита и связанного с этим ростом
катодной плотности тока и выхода по тока скорость осаждения также растет и
достигает максимальной величины при скорости потока, равной 2.5 мс-1 .
После достижения данного значения остается практически неизменной. Это
можно объяснить тем, что при увеличении скорости протока более и n=2.5 мc-1
выход по току несколько снижается, а катодная плотность тока увеличивается
незначительно.
При сравнении значений фактических толщин покрытий с расчетным
было установлено, что фактические значения в большинстве случаев были
выше расчетных (от 0.005 до 0.008). Это объясняется трудностью точного
замера шероховатой поверхности и наличием дендритов, образующихся
вследствие высокой плотности тока.
При
исследовании
влияния
контактно-проточного
способа
восстановления посадочных базисных деталей процессов, совмещенных
вместе, были выбраны те же значения, что и раньше для более лучшего
сопоставления, т.е. электролиз вели при числе оборотов анода (катода) n=0’100
об∙мин-1. И скорости протекания электролита  = 0 ’5 м∙с-1.
Первые же исследования показали, что совмещение метода
электронатирания при вращении анода с вмонтированной в него капроновой
щеткой и одновременном протеканием электролита значительно повысили
технологические параметры, чем отдельно взятые методы. Однако, сильный
рост дендритообразований приводили к значительному снижению предельной
плотности тока, при которой получаются качественные покрытия и быстро
истирал щетку. Применив наждачный брусок с упругим основанием,
постоянно прижимающий брусок к поверхности покрытия, сразу же устранили
выше отмеченные недостатки и, кроме всего, получили значительное
увеличение скорости осаждения цинк-железного покрытия. На рисунке 3
наглядно представлены изменения электрохимических показателей в
зависимости от технологических факторов.
141
100
90
-2
1,05
70
60

50
0,75
40
pH
0,45
30
20
10
0,40
3
2
1
Кислотность электролита, рН
0,50
Выход по току , %
Толщина покрытия , мм
0,60
4
1,35
Дк
80
0,80
0,70
1,5

Плотность тока Д к , A·cм
0,90
0,15
0
0,5
1,5
2,5
4,5
3,5
Скорость потока электролита, м·с
0
10
20
30
40
50
60
70
80
5
0
-1
90 100
-1
Частота вращения анода, об·мин
Рисунок 3 - Влияние частоты вращения анода и скорости протекания электролита на
выход по току, толщину покрытия, плотность тока и рН электролита
В результате исследования влияния частоты вращения анода (катода) в
проточном электролите на выход по току η, толщину покрытия, катодную
плотность тока ДК и рН электролита было установлено следующее:
Катодная плотность тока постоянно возрастает вначале очень
интенсивно, затем темп несколько замедляется. При достижении значения
скорости протока  = 4.5 м∙с-1 и числа оборотов анода 90 об∙мин-1. Плотность
тока практически не изменяется.
Выход по току возрастает от 0.72 до 0.94 при достижении значений
скорости протока электролита  =2м∙с-1 и числа оборотов анода n=40об∙мин-1.
Такое повышение выхода по току объясняется увеличением постоянно
действующей поверхности катода вследствие сглаживания и снижения
концентрационной поляризации. При достижении значений скорости протока
 = 2.5 м∙с-1 и числа оборотов анода n = 50 выход по току начинает медленно
понижаться и уже при достижении предельных значений n = 100 об∙мин-1 и
составляет 0.90. Снижение выхода по току можно объяснить тем, что после
достижения предельного тока сдвиг потенциала станет настолько велик, что
потенциал катода достигнет величины, при которой возникает интенсивный
разряд ионов водорода. Кроме того, интенсивное срезание микронеровностей и
вынос последних в фильтр, также является причиной снижения выхода по току.
Скорость осаждения растет прямо пропорционально катодной
плотности ДК и выходу по току до значений скорости протока электролита
порядка  = 3 м∙с-1 и числа оборотов n = 60 об∙мин-1. Дальнейшее увеличение
обоих параметров не влияет на скорость осаждения, она остается неизменной.
142
Список литературы
1. Баймаков Ю.В. Электролитическое осаждение металлов / Ю.В. Баймаков - М:
Химгосиздат, 1945. – 369с.
2. Ревякин В.П. Восстановление деталей электронатиранием / В.П. Ревякин, В.В.
Шефер – Тюмень: ТИИ, 1972. – 68 с.
3. Патент №2489527. Состав электролита антифрикционного электролитического
сплава ―цинк-железо‖ для осаждения в условиях гидромеханического активирования / Т.Н.
Мартынова, Г.М. Шишкин, А.В. Бойков, В.А. Русанов
4. Шишкин Г.М. Интенсификация технологических процессов восстановления
элементов технических систем электролитическими покрытиями в условиях
гидромеханического активирования: Монография / Г.М. Шишкин, А.В. Бойков - Иркутск,
ИрГСХА, 2010. – 178 с.
УДК 621.9.0.047
ПОВЫШЕНИЕ ДОЛГОВЕЧНОСТИ РАБОТАЮЩИХ ОРГАНОВ
МАШИН СВАРКОЙ, ВИБРИРУЮЩИМ ГРАФИТОВЫМ
ЭЛЕКТРОДОМ
Г.М. Шишкин, В.Е.Киргизов
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
В статье приводится метод восстановления деталей машин сваркой графитовым
вибрирующим электродом в воздушной среде, с целью повышения долговечности режущих
элементов деталей сельскохозяйственных машин. Восстанавливаемая поверхность
науглероживается с образованием карбидов железа Fe3C и нитридов железа FeN.
Поверхность оплавляется на глубину до 0.15..0.20 мм, содержание углерода достигает до
4.0%, образуется твердая цементитная структура с твердостью HRC 60-62.
Ключевые слова: долговечность, восстановление, упрочнение, вибрация,
преобразователь, жесткая характеристика.
THE INCREASE OF SERVICE LIFE OF WORKING BODIES OF MACHINES BY
WELDING WITH VIBRATING GRAPHIT ELECTROD
G.M. Shishkin, V.E. Kirgizov
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
The article presents a method of restoring parts of machines by welding with graphite
vibrating electrode in the air to increase the service life of the cutting elements of agricultural
machinery parts. The restored surface is saturated with carbon forming iron carbides Fe3C and
iron nitrides FeN. The surface melts at the depth of up to 0.15..0.20 mm, carbon content is up to
4.0%, a solid cement structure with the hardness of HRC 60-62 is formed.
Key words: service life, renovation, strengthening, vibration, converter, rigid
characteristics.
Сварку вибрирующим графитовым электродом в ремонтных мастерских
крестьянских хозяйств, применяли в самых разнообразных целях: для
восстановления размеров изношенных поверхностей деталей, для упрочнения и
увеличения твердости, износостойкости и повышения долговечности рабочих
органов машин, работающих в абразивных средах.
143
Способ восстановления деталей основан на изменении физикомеханических свойств поверхности. Сварка проводилась в воздушной среде
вибрирующим электродом. Электрод – графит марки ЭГ-2. Для
взаимодействия электрода с деталью применяли вибраторы различной
конструкции, которые периодически замыкают и размыкают электрическую
цепь. Процесс осуществлялся на обратной полярности: деталь-катод, электроданод. В течении каждого цикла при вибрации наблюдаются следующие
периоды: короткое замыкание, электродуговой разряд и холостой ход.
Восстановление размера детали осуществляется за счет периодически
образующихся на поверхности лунок, накладываемых друг на друга. По краям
кратера лунки образуется валик, объем которого составляет 40% объема лунки
и равна 0.5…0.8 мм, ширина около 0.5 мм, размеры лунки зависят от размера
электрода.
За счет образования валиков лунки размер изношенной поверхности
увеличивается на 0.5…0.8мм.
В период электродугового разряда на деталь через контакт проходит
мощный импульс тока до 105…106 А/мм2. Температура разряда достигает
10…11 тысяч градусов, что намного превышает температуру плавления
металла детали. Если энергию импульса значительно увеличить, то на
внутренних и наружных склонах валика образуются складки, являющиеся
результатом растекания металла, выдавляемого из лунки. В период горения
дуги создается тепловой поток, обеспечивающий проплавление детали, а в
контактный период происходит интенсивное науглероживание расплавленной
ванны металла. Скорость науглероживания составляет 25х103 м/с.
Установлено, что при вибрации электрода в воздушной среде в поверхностных
слоях детали образуются карбиды железа Fe3C и нитриды железа FeN.
Поверхность оплавляется на глубину до 0.15…0.20 мм и содержит углерода до
4,0%, образуется очень твердая цементитная микроструктура, твердость
которой составляет HRC 60-62.
Электрические режимы упрочнения и восстановления: сила тока
120…180 А, частота вибрации 23 Гц, амплитуда колебания варьировала от 0 до
1,2 мм. В качестве источника тока использованы сварочный преобразователь
ПСО-500. Недостатки сварочных преобразователей, применяемых в ремонтном
производстве, является мягкая внешняя вольтамперная характеристика, т.к. при
замыкании электрода резко падает напряжение и возникает нестабильность
образования электрической дуги. Наилучшая стабильность процесса
получается при питании от источника с жесткой внешней характеристикой
(селеновый выпрямитель ВСЖ-303У), т.е. у которого напряжение мало
меняется с изменением силы тока.
Внедрение данного метода позволило повысить износостойкость деталей
машин в 1.5-2.5 раза.
144
Секция РЕСУРСОСБЕРЕГАЮЩИЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРОИЗВОДСТВА
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ
УДК 630.832
АНАЛИЗ НАДЕЖНОСТИ ТОПЛИВОСНАБЖЕНИЯ
С ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ПЛАНТАЦИЙ1
1
Е.В. Губий, 2, 3В.И. Зоркальцев
1
Иркутский государственный университет, г. Иркутск, Россия
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН, г. Иркутск, Россия
3
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
2
Статья посвящена анализу надежности и оптимизации резервов и запасов
топливоснабжения на основе энергетических плантаций. В модели рассматриваются две
случайные величины, из-за неопределенности которых возникает проблема надежности
топливоснабжения: потребность в топливе (определяются случайными отклонениями
продолжительности отопительного периода и случайными отклонениями среднезимних
температур) и производство топлива (случайность возникает из-за возможных колебаний
урожайности). Затраты будут состоять из математического ожидания ущербов от ситуации
дефицита и приведенных затрат на резервирование. Установлено, что при резерве мощностей
в 7%, вероятность ситуации дефицита составляет 0.06.
Ключевые слова: биотопливо, энергетические плантации, топливоснабжение,
надежность, теплоснабжение.
RELIABILITY ANALYSIS OF FUEL SUPPLY FROM ENERGY PLANTATIONS
1
E.V. Guby, 2,3V.I. Zorkal'tsev
1
Irkutsk State University, Irkutsk, Russia
2
Energy Systems Institute L.A. Melentyeva SB RAS, Irkutsk , Russia
3
State Academy of Agriculture, Irkutsk , Russia
This article analyzes the reliability and optimization of reserves and stocks of fuel supply
on the basis of energy plantations . Two random variables are considered in the model . The
problem of reliability of fuel supply depends on the following factors: fuel requirements
(defined by random deviations at the heating period and random deviations of the average
temperature in winter) and fuel production ( a probability occurs due to possible fluctuations in
yield ). The analysis shows that costs consist of expectation damages from shortage situation
and the cost of redundancy. It‘s been calculated that when the reserve capacity is 7% , the
probability of shortage situation is 0.06.
Key words: biofuel, energy plantations, fuel supply, reliability, heat.
На большей части территории России отсутствует централизованная
система теплоснабжения. Высокая степень разбросанности и низкая плотность
населения многих поселков городского типа и районных центров вызывает
потребность в источниках энергии, не требующих дорогостоящей
транспортировки. Для таких потребителей целесообразно рассмотреть
1
Статья написана при поддержке гранта РФФИ 13-06-00152а.
145
возможности использования местных, особенно возобновляемых источников
энергии. Среди широкого спектра технологий использования солнечной энергии
для производства тепловой энергии в российских условиях, в связи с
колоссальным запасом древесины, большой интерес представляет энергия
биомассы. На сегодняшний день биомасса является наиболее распространенным
источником теплоэнергии в сельской местности, однако часто сбор древесины
носит хаотичный порядок, зависит исключительно от природных условий.
Отмечается недоэксплуатация ―порубочных остатков‖ (откомлевка, сучья,
вершинник) на лесосеках. Экономическая эффективность такого вида топлива
становится значительно выше, в тех районах, где уже проводятся специальные
мероприятия, направленные на организацию выращивания древесины.
Во многих странах, таких как Швеция, Австрия, США существуют
специально выращенные леса (энергетические плантации), собранная биомасса
с которых используется для производства тепловой или электрической энергии.
Предлагаем рассмотреть возможность создания таких энергетических
древесных плантаций вокруг населенных пунктов, для отопления жилищ
которых используется получаемая биомасса. Среди ее преимуществ можно
отметить большой энергетический потенциал, возобновляемый характер и
экологическую безопасность (потребление углекислого газа из атмосферы в
процессе роста биомассы соответствует его эмиссии в атмосферу при
сжигании). Кроме того, переработка древесины обеспечивает местное
население дополнительными рабочими местами, что очень важно в сельской
местности, а деньги, выплаченные энергогенерирующими предприятиями за
местное сырье, остаются в регионе и способствуют его экономическому
развитию. Одной из проблем такого топливоснабжения, требующей
специальных исследований, является его надежность. Колебания потребности в
топливе и производство биомассы зависимы от случайных факторов. При
анализе экономической эффективности необходимо учитывать затраты на
мероприятия по обеспечению надежности топливоснабжения из такого
источника и возможные ущербы при возникновении дефицитных ситуаций.
Данная статья посвящена анализу надежности и оптимизации резервов и
запасов топливоснабжения на основе энергетических плантаций.
Описание и постановка модели. В данной модели рассматриваются две
случайные величины, из-за неопределенности которых возникает проблема
надежности топливоснабжения. Одной из них является потребность в топливе.
В данной статье ограничились исследованиями случайных отклонений
потребности в топливе только на отопительные нужды. Они определяются
случайными отклонениями продолжительности отопительного периода и
случайными отклонениями среднезимних температур. Обобщенно обе эти
составляющие характеризуются колебаниями интегральной разности
146
температур за отопительный период внутри и вне здания. Вероятность
отклонения этого показателя от его среднего уровня оцениваются на основе
данных многолетних метеорологических наблюдений температур.
В приводимых далее расчетах расход топлива на отопление в день
j  1,..., N отопительного сезона считается пропорциональным разнице между
нормативной температурой воздуха в отапливаемых помещениях tˆ и
среднесуточной температурой атмосферного воздуха в этот день t j . Здесь N –
продолжительность в днях отопительного периода . Даты его начала и
окончания соответствуют дням, когда температура воздуха становится
устойчиво в течении 5 дней ниже и, соответственно, устойчиво выше в течении
5 дней нормативного значения, принятого равным 8 градусам Цельсия [2].
Обобщенной характеристикой потребности в топливе на отопление за
отопительный период  служит показатель интегральной разности температур,
измеряемый в градусоднях,
N j
Q   (tˆ - t j ),   1,..., G
(1)
t 1
Здесь G - число рассматриваемых отопительных периодов.
Исходя из показателей Q , N можно рассчитать среднесуточную за
данный отопительный период разность температур внутри и вне зданий по
формуле
O 
Q
,   1,..., G.
N
(2)
Важными природно-климатическими характеристиками экономических
районов являются среднеожидаемые показатели:
 интегральной разности температур за отопительный период
Q
1 G
 Q ,
G t 1
(3)
 продолжительности отопительного периода
N
1 G
 N ,
G t 1
…...(4)
 среднесуточной разности температур внутри и вне зданий за
отопительный период
O
Q
.
N
(5)
Обозначим случайные величины интегральной разности температур Q .
Вероятность реализации этой случайной величины обозначим P(Q) . Эта
функция принимает положительные значения на некотором интервале [ Q1 , Q2 ] .
Причем
147
Q2
~ ) dQ
~ =1 ,
~( Q
P
∫
(6)
Q1
Q2
~ )* Q
~ dQ
~ =Q .
~( Q
P
∫
(7)
Q1
Будем считать величину среднеожидаемой потребности в топливе на
отопление для рассматриваемого населенного пункта заданной. Обозначим ее
Qˆ . Случайные значения этой величины будем обозначать Q . Считаем, что эта
величина находится в интервале
реализации задается функцией
[ kQ1 , kQ2 ] ,
где k  Qˆ / Q . Тогда вероятность ее
P(Q)  P(Q) , при Q  k Q .
(8)
Другой случайной величиной является производство топлива.
Случайность здесь возникает из-за возможных колебаний урожайности.
Считаем фиксированной среднеожидаемую величину поставок топлива к
отопительному периоду, которую обозначим R . Саму случайную величину
поставок топлива (при среднеожидаемом значении R ) обозначим R . Считаем,
что эта величина находится в интервале [ R1 , R2 ] . Вероятность реализации
данной случайной величины обозначим в виде функции  ( R) , которая
принимает положительные значения на рассматриваемом интервале и
удовлетворяет условиям
R2
~ ) dR
~ =1 ,
ρ( R
∫
(9)
R1
R2
  ( R)* R dR  R .
(10)
R1
Величины Q и R рассматриваются в модели как экзогенные случайные
величины.
В качестве переменной в модели рассматриваются запасы топлива на
начало отопительного периода, оставшиеся с прошлого отопительного
периода. Величину этих запасов обозначим S .Хранение топлива
сопровождается всегда некоторыми потерями. Обозначим за  величину
потери в результате хранения единицы топлива в течение года.
Еще одной переменной в модели выступает величина дефицита топлива
за отопительный период. Эту величину обозначим D . Заметим, что значение
запасов S и дефицита D являются случайными величинами, определяемыми в
результате расчета по модели.
В данной статье в качестве стартовой будем рассматривать ситуацию,
когда математическое ожидание потребности совпадает с математическим
ожиданием поставок топлива
148
ˆ =R
Q
.
(11)
В общем случае это равенство, в том числе из-за сложности расчета
среднего значения потребности, из возможного ее роста или, наоборот,
сокращения от года к году, может не выполняться. Необходимо
предусматривать специальные дополнительные средства повышения
надежности топливоснабжения для компенсации ошибок в расчетах
среднеожидаемой потребности.
Обозначим f  1,..., F номера статистических испытаний методом Монте–
Карла по заданным функциям вероятности P и  случайных величин
потребности в топливе Q f и заготовок топлива R f .
Упрощенная модель, без запасов топлива. В модели без запасов
топлива величина дефицита топлива определяется по формуле
D f  (Q f - R f ) ,
(12)
здесь функция( x) является неотрицательной срезкой
( x)  max 0; x .
(13)
Таким образом, согласно (12) дефицит возникает в тех случаях, когда
потребление превышает поставки.
Математическое ожидание дефицита рассчитываем по формуле
MD 
1 F
 Df .
F f 1
(14)
Обозначим за TD множество номеров испытаний
F
TD   sign( D f ) ,
(15)
f 1
при которых имеется дефицит.
Здесь
1, if x  0

sign( x)  0, if x  0 .
1, if x  0

Величина PD 
(16)
TD
является оценкой вероятности появления дефицитных
F
ситуаций.
В данной статье рассматривается случай нормальных законов
распределения обоих случайных величин. В силу симметрии этих законов
вероятности вероятность ситуации дефицита (без использования механизма
накопления запасов) составляет 0.5. При этом также в некоторых случаях будет
образовываться избыток топлива, который мог бы складироваться для
использования в следующих отопительных периодах.
Модель с запасами топлива. Введем переменную .
– запасы
149
топлива, оставшиеся с прошлых лет.
Считаем заданной величину запасов на начало первого периода
статистических испытаний. В случае, когда излишки топлива складируются
для использования в следующих годах, дефицит определяется по формуле
Df =( Qf Rf Sf )+ ,
(17)
при этом также оцениваются возможные остатки топлива на конец
отопительного периода
H f =( Rf + Sf Qf )+ .
(18)
Эти запасы переносятся в остатки с учетом потерь 
S f  min (1-  )* H f ; z ,
(19)
где z – емкость складов. В представленных здесь расчетах емкость склада
принята равной половине среднегодовой потребности в топливе на отопление.
В результате введения возможности создания запасов в годы с избытком
топлива вероятность ситуации дефицита снижается до 0.27.
Модель с резервами. Пусть r - резерв мощностей в долях от R , тогда
Rˆ  (1  r )* R,
R  (1  r ) R1 ,(1  r ) R2 .
(20)
(21)
Закон вероятности для объемов производства топлива с учетом введения
резервов выражается функцией
 ( R)   ( Rˆ ) , при R  (1  r )* Rˆ ,
(22)
Тогда затраты будут состоять из математического ожидания ущербов от
ситуации дефицита и приведенных затрат на резервирование.
1. Математическое ожидание ущербов от дефицитов
(23)
MY (r )  MD * y ,
где У – удельные ущербы.
2. Прирост затрат на резервирование
C (r )  C ( R (1  r ))  C ( R ).
(24)
Полные затраты на топливоснабжение определяются по формуле
F (r )  C (r )  MY (r ).
(25)
Результаты экспериментальных исследований. На основе расчета
интегральной разности температур внутри и вне зданий и при среднеожидаемом
значении урожайности в 420 т.у.т. с 1 кв.км.[4], среднеожидаемая величина
поставок топлива к отопительному периоду R и среднеожидаемой потребности в
топливе на отопление Qˆ составляют 3720 т.у.т.
В случае упрощенной модели без учета запасов топлива математическое
ожидание дефицита составляет 220 т.у.т..
В ситуации, когда остаток ресурсов прошлых лет переносится на
следующие года и вероятность возникновения ситуации дефицита снижается с
150
Затраты на резервирование,
м.о. ущерба при дефиците, млн. руб.
50 до 27%, математическое ожидание ситуации дефицита снижается в два раза
и составляет 110 т.у.т.
На рисунке 1 видно, что с увеличением резерва мощностей
математическое ожидание ущербов от дефицита уменьшается, в то время как
затраты на резервирование увеличиваются. При росте резерва мощностей
сначала происходит сокращение суммарных затрат за счет снижения
математического ожидания ущербов от дефицита. Затем суммарные затраты
начинают возрастать вследствии привалирования в них роста затрат на
резервирование (рис. 2).
Зависимость затрат на резервирование и
математического ожидания ущерба при дефиците
от резерва мощностей
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
0,00
0,02
0,04
0,06
0,08
0,10
Резерв мощностей, доля от площади плантации
Затраты на резервирование
М.о. ущерба от дефицита
Сумарные затраты, млн. руб.
Рисунок 1 – Зависимость затрат на резервирование и математического ожидания
ущерба при дефиците от резерва мощностей
Зависимость сумарных затрат от объемов
резервирования
1,00
0,95
0,90
0,85
0,80
0,75
0,70
0,65
0,60
0,55
0,50
0,00
0,02
0,04
0,06
0,08
0,10
Резерв мощностей, доля от площади плантации
Рисунок 2 – Зависимость суммарных затрат от объемов резервирования
151
Как видно из рисунке 2, в точке минимума суммы двух функций (затрат
на резервирование и ущерба от ситуации дефицита) резерв мощностей
составляет 7%, в этом случае вероятность ситуации дефицита составляет 0.06.
Список литературы
1. Губий Е.В. Создание математической модели для анализа эффективности
энергетических лесов / Е.В. Губий, В.И. Зоркальцев // Современные технологии. Системный
анализ. Моделирование. – 2012. – № 2(34). – С. 80-83.
2. Зоркальцев В.И. Анализ колебаний потребности в топливе на отопление по
экономическим районам СССР на основе многолетних наблюдений температур. // Методы
оптимизации и их приложения: труды XII Байкальской Междунар. конф. – Иркутск, 2001.–
С.143-157.
3. Некрасов А.С. Многолетнее регулирование расходов топлива на отопление и
вентиляцию / А.С. Некрасов, М.А. Великанов // Достижения и перспективы. Сер.энергетика. –
1986. -№ 46 – С. 85-98.
4. Официальный сайт Всероссийского научно-исследовательского института
гидрометеорологической информации – Мировой центр данных. Режим доступа:
http://meteo.ru/.
5. Цивенкова Н.М. Быстрорастущие плантации тополя – новая энергетическая
сырьевая база / Н.М. Цивенкова, А.А. Самылин // ЛесПромИнформ, 2005. – №8. – С. 58-63.
УДК 631.32.641.
ПРОИЗВОДСТВО И ПРИМЕНЕНИЕ КОРМОВОЙ ДОБАВКИ ИЗ
ОТХОДОВ КЕДРОВЫХ ШИШЕК
А.Д. Епифанов, Э.С. Федоринова
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
Анализируются вопросы переработки отходов кедровых шишек с применением
электро-инфракрасного облучения в кормовую добавку для сельскохозяйственных животных
и пушных зверей. Приводятся результаты анализов на содержание микроэлементов и
питательных веществ и рекомендации по терморадиационным характеристикам сырья и
инфракрасных облучателей.
Ключевые слова: отходы кедровых шишек, кедровая мука, хвойная мука, электроинфракрасный нагрев, микроэлементы, питательные вещества.
PRODUCTION AND USE OF FEED ADDITIVES FROM WASTE CEDAR
CONES
A.D. Yepifanov, E.S. Fedorinova
Irkutsk State Academy of griculture, Irkutsk, Russia
The paper deals with the problems of processing waste cedar cones with infrared
radiation into feed additive for farm animals and furbearing animals. There are given the results
of microelements and trace nutrients analyses and some advice on thermoradiation
characteristics of raw materials and the design of infrared device.
Key words: waste of Cedar cones, flour, wood flour, electric infrared heat, minerals,
nutrients.
152
Отечественный и зарубежный опыт свидетельствует о том, что наряду с
традиционными кормовыми и витаминными добавками в рационе кормления
сельскохозяйственных животных широко применяются кормовые добавки,
производимые из различных продуктов растительного происхождения,
содержащие различные микроэлементы и питательные вещества. К такой
кормовой и витаминной добавке можно отнести ―муку кедровую‖, получаемую
из отходов кедровых шишек.
В Иркутской области кедровые леса занимают более 50% от всей
площади лесов. После добычи кедровых шишек и извлечения из них орешек
остаются десятки тысяч тонн отходов от этих шишек (чешуйки и стержни
кедровых шишек – на одну тонну добытых орешек остаѐтся две тонны
отходов). Эти отходы остаются перегнивать в тайге или на перерабатывающих
пунктах коопзверопромхозов. Кедровые орешки благодаря, наличию в них
большого количества питательных веществ и витаминов прочно вошли в
рацион населения и используются в пищевой промышленности. Отходы
кедровых шишек в начале прошлого века использовались в качестве
дубильных и красящих веществ, но с развитием химической промышленности
их перестали использовать.
Проведѐнные анализы (табл. 1) показали, что этих отходах, как и в
кедровых орешках, находится много микроэлементов, полезных для животных.
Таблица 1- Результаты полуколичественного атомно-эмиссионного определения
микроэлементов кедровой муки
Элемент
Содержание, мг/г
Элемент
Содержание, мг/г
Si
А1
Mg
Са
Fe
Na
К
Р
В
Мп
Ti
Zn
Pb
Си
Ва
Sr
21
4.1
7
5.8
4.2
1.6
104
8
0.12
0.35
0.4
0.37
0.035
0.05
0.05
0.02
Li
Ni
Со
V
Сг
Мо
Sn
Be
Sc
Ga
Ag
Cd
As
Zr
Y
0.003
0.015
0.0006
0.004
0.008
0.0007
0.0003
0.00025
0.00045
0.001
0.00012
0.0005
0.025
0.02
0.0025
Результаты анализов определения питательности кедровой муки (табл. 2)
153
показали, что в кедровой муке, полученной из отходов кедровых шишек с
применением в процессе сушки электро-инфракрасных нагревателей,
находятся питательные вещества, имеющие кормовую ценность.
Экспериментальные исследования по применению кедровой муки в
рационе кормления сельскохозяйственных животных, кур-несушек и пушных
зверей (норок) показали высокую эффективность. У молодняка к.р.с.
контрольной группы отмечены хорошая поедаемость корма и отсутствие
диареи. У кур-несушек в результате добавки кедровой муки в корм отмечено
укрепление скорлупы яиц, у норок – улучшение качества меха и более
интенсивный рост зверька (увеличение размеров шкуры).
He обнаружены следующие элементы (мг/): Sb<0.003; Bi<0.0002;
Ge<0.0002; La<0.002; Nb<0.001; Yb<0.0025.
Таблица 2 - Результаты анализов определения питательности кедровой муки
32 6
РН
4.2
Мол.к-та
7
Укс.к-та
0.6
Нитраты
Пер.протеин,
г
Сахар, г
0.9
1.4
Содержимое в
абс.%
Каротин г.
Обмен энерг.
30
Кальций,г.
Корм.ед.кг.
3
Сыр. жир
12.4
Содержимое в 1кг.корма
Сыр.клетчатк
а
Сыр.зола
Сыр.протеин
Химический состав (Г/кГ)
Влага
Мука
кедровая
22
0
0
0
0
В рационе кормления сельскохозяйственных животных прочное место
занимает кормовая добавка, производимая из веток деревьев хвойных пород –
хвойная мука. Сравнение хвойной и кедровой муки (табл. 3) по содержанию
микроэлементов и питательных веществ показало ряд достоинств муки,
получаемой из отходов кедровых шишек.
Нестабильность урожаев, технические проблемы с организацией
быстрого вывоза отходов кедровых шишек из тайги поставили задачу
исследования терморадиационных характеристик отходов кедровых шишек
урожаев предыдущих лет, остающихся в тайге. Известно, что многие
дикорастущие растения повышают свою биологическую ценность оставаясь не
переработанными в природных условиях год и более (например, лист бадана).
Для проведения эксперимента по исследованию терморадиационных
характеристик были взяты отходы кедровых шишек урожаев предыдущих
годов. При внешнем осмотре образцов, представленных для исследования,
было отмечено изменение цвета отходов от светло- коричневого до тѐмно –
коричневого и изменение по механическим свойствам – отходы урожая
предыдущих лет состояли из более мелких фракций. С целью снижения
энергозатрат в процессе сушки применѐн прерывный режим работы электро154
инфракрасного нагревателя. Экспериментальные исследования проводились по
следующей методике - обрабатываемое сырьѐ подвергалось облучению
следующими методами прерывного облучения: с постоянным уровнем энергии
и постоянным циклом работы; с возрастающим уровнем энергии и постоянным
циклом работы; с уменьшающимся уровнем энергии и постоянным циклом
работы и с постоянным уровнем энергии и переменным циклом работы
(частотно- прерывный метод). Соотношение между временем облучения и
временем паузы определялось коэффициентом диффузии влаги. Чем меньше
значение этого коэффициента, тем больше должен быть период паузы.
Таблица 3 - Результаты сравнительного анализа микро и макро элементов хвойной и
кедровой муки
Микро и макро элементы
НИТРАТЫ NO3 (МГ/КГ)
НИТРИТЫ NO2 (МГ/КГ)
ТЯЖЕЛЫЕ СОЛИ:
- МЕДИ - - - - - - - - - - - - - - РТУТИ - - - - - - - - - - - - - ЦИНКА - - - - - - - - - - - - - СВИНЦА - - - - - - - - - - - КАДМИЯ - - - - - - - - - - - МЫШЬЯКА - - - - - - - - АФЛАТОКСИН - - - - - - - - 2,4 Д - - - - - - - - - - - - - - - - - СЕЛЕН - - - - - - - - - - - - - - - СТРОНЦИЙ - - - - - - - - - - - ФТОР - - - - - - - - - - - - - - - - МОЛИБДЕН - - - - - - - - - - - ВЛАЖНОСТЬ - - - - - - - - - - ТЕМПЕРАТУРА СУШКИ СО
КАЛЬЦИЙ - - - - - - - - - - - - - ФОСФОР - - - - - - - - - - - - - МАГНИЙ - - - - - - - - - - - - - КАЛИЙ - - - - - - - - - - - - - - - НАТРИЙ - - - - - - - - - - - - - - СЕРА - - - - - - - - - - - - - - - - ЖЕЛЕЗО - - - - - - - - - - - - - - ЙОД - - - - - - - - - - - - - - - - - САХАР (г/кг) - - - - - - - - - СЫРАЯ КЛЕТЧАТКА –(г/кг)
КАРОТИН - - - - - - - - - -(г/кг)
Допустимые
уровни, мг/г
Хвойная мука,
мг/г
Кедровая мука,
мг/г
1000
10
150
2
0,0
0,0
100
0,1
1,2
10
1,0
1,0
0,005
не допуск.
До 0,5
До 0,1
0,02
0,01
не более 8,0
7,9
нет данных
0,262
1,25
нет данных
0,03
нет данных
нет данных
0,2
нет данных
нет данных
0,009
0,5
0,0
0,37
0,035
0,0005
0,0
не обнаружен
не обнаружен
не обнаружен
0,02
не обнаружен
0,0007
80-90
4,6
1,4
1,0
3,3
0,2
0,8
12,6
0,11
16
70,6
50
60-90
6,0
8,0
7,0
104
1,6
не обнаружена
4,2
0,025
32
30
22
Не ограничено
Результаты экспериментальных исследований подтвердили теоретическое предположение о целесообразности применения частотно-прерывного
метода ИК- облучения применительно к отходам кедровых шишек. Удельный
расход энергии ниже, чем при других режимах, а сохранение питательных
веществ достигает 80-90%.Благодаря изменению своих механических свойств
(отходы кедровых шишек прошлых лет имеют более рыхлую структуру) при
155
сушке в установке с инфракрасным облучением имеем более высокий
коэффициент диффузии влаги, нежели у отходов текущего года. Это изменение
коэффициента диффузии влаги в процессе сушки привело к изменению
соотношения между периодами облучения и периодом паузы частотнопрерывного способа управления инфракрасным облучением. Изменение
времени цикла сушки будет определять энергосберегающий режим.
Исследования показали, что применение инфракрасных нагревателей при
сушке отходов кедровых шишек позволяет максимально сохранять в
переработанном сырье питательные вещества и микроэлементы. Результаты
анализов кедровой муки, полученной из отходов кедровых шишек в 2002 году
и проверенной в 2013 году, показали хорошую сохранность питательных
веществ и микроэлементов. Это позволяет сделать вывод, что в результате
обработки сырья ИК облучением полученный продукт хорошо сохраняется в
течение длительного хранения. В отношении хвойной муки таких данных нет.
Следовательно, можно сделать вывод, что при сушке отходов кедровых
шишек урожаев разных лет при переработке их в кедровую муку,
энергосберегающий режим сушки будет получен при использовании длинноволновых инфракрасных излучателей, причѐм спектр излучения смещается в
сторону увеличения длины волны.
Обобщая выше сказанное можно сделать следующие выводы:
1. Переработка отходов кедровых шишек в кедровую муку позволит
получить дешевую кормовую и витаминную добавку;
2. Анализ методов нагрева применительно к обработке дикорастущего и
культивируемого сырья показал преимущества электро-инфракрасного
нагрева;
3. При сушке отходов кедровых шишек целесообразно применять
энергоэкономичный частотно-прерывный способ управления ИК облучением с
использованием средне и длинноволновых излучателей;
4. В процессе сушки отходов кедровых шишек можно получать целебные
фитонциды;
5. Наличие в кедровой муке микроэлементов, полезных для растений,
позволяет применять еѐ в качестве минерального удобрения в овощеводстве
защищѐнного грунта.
Список литературы
1. Карпов В.Н. Электротехнология дикорастущих / Пути повышения эффективности
использования электрической энергии в сельскохозяйственном производстве Восточной
Сибири // В.Н.Карпов, А.М.Худоногов.- Иркутск, 1992г.
2. Ретях С.М. Кормовые добавки из древесной зелени / С.М. Ретях, Э.Д. Лезин //
Лесная промышленность.-1988.-96с.
3. Сергеев М.П. Производство витаминной муки / М.П. Сергеев // Лесная
промышленность.-1983.-40с.
156
УДК 621.316
УПРАВЛЕНИЕ БАТАРЕЯМИ СТАТИЧЕСКИХ КОНДЕНСАТОРОВ
ДЛЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ В СИСТЕМАХ
ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ
Д.А. Иванов
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
Регулирование напряжения в системах электроснабжения связано с балансом
реактивной мощности в сети и на шинах потребителей электроэнергии. Пониженные уровни
напряжений наблюдаются в районах с дефицитом реактивной мощности. Для генерации
реактивной мощности применяются автоматизированные источники реактивной мощности –
специальные компенсирующие устройства, в частности батареи статических конденсаторов
(БСК). Для более качественного регулирования напряжения с помощью БСК необходимо
управлять их мощностью. Изменение мощности БСК осуществляется с помощью
специальных схем автоматического управления.
Ключевые слова: качество электрической энергии, управление, регулирование
напряжения, компенсирующее устройство.
CONTROL OF BATTERIES OF STATIC CONDENSERS
FOR VOLTAGE REGULATION IN SYSTEMS OF POWER SUPPLY OF
CONSUMERS OF THE ELECTRIC POWER
D.A. Ivanov
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
Voltage regulation in systems of power supply is connected with balance of jet power in
networks and buslines. The lowered levels of voltage are observed in areas with deficiency of jet
power. The automated sources of jet power are applied to generation of jet power – special
compensating devices, in particular the battery of static condensers (BSC). For better regulation
of voltage by means of BSK it is necessary to operate their power. Change of power of BSK is
carried out by means of special schemes of automatic control.
Key words: quality of electric energy, control, voltage regulation, the compensating
device.
Под регулированием напряжения понимается комплекс технических
мероприятий по ограничению отклонений напряжений от их номинальных
значений на шинах потребителей электроэнергии в допустимых c ГОСТ Р
54149–2010 [1] пределах. Регулирование напряжений выполняется в различных
сетях электроэнергетических систем с целью обеспечения экономичной и
надежной работы энергетического оборудования и поддержания напряжений в
узлах сети в технически допустимых границах. Регулирование напряжений
производится как в системах электроснабжения потребителей, так и в сетях
электроэнергетических систем.
Регулирование напряжения связано с балансом реактивной мощности в
сети и на шинах потребителей электроэнергии. Пониженные уровни
157
напряжений наблюдаются в районах с дефицитом реактивной мощности.
Средствами регулирования напряжения могут служить: генераторы на
электростанциях, трансформаторы с устройствами регулирования напряжения
под нагрузкой и без возбуждения; вольтодобавочные трансформаторы и
линейные регуляторы; компенсирующие устройства, вырабатывающие
(батареи конденсаторов, синхронные компенсаторы в перевозбужденном
режиме) и потребляющие (реакторы, синхронные компенсаторы в
недовозбужденном режиме) реактивную мощность. Кроме того, регулирование
напряжения может осуществляться изменением конфигурации сети. Некоторое
участие в регулировании напряжения принимают и нагрузки, снижающие
потребление активной и особенно реактивной мощности при снижении
напряжения на их шинах (регулирующий эффект нагрузки) [2].
Среди способов регулирования напряжения следует особо выделить
применение автоматизированных источников реактивной мощности
(компенсирующих устройств). Использование компенсирующих устройств
очень важно в связи с тем, что регулирование напряжения в электрической
сети практически возможно только в том случае, когда имеется достаточный
резерв реактивной мощности. Это объясняется тем, что понижение уровня
напряжения в сети обычно связано с заметным ростом потребляемой
реактивной мощности. Дополнительно требуемая реактивная мощность при
этом должна быть покрыта за счет имеющегося резерва.
Батареи статических конденсаторов (БСК) применяются для генерации
реактивной мощности в узлах сети и включаются на шинах понижающих
подстанций. БСК собираются из отдельных конденсаторов, соединенных
последовательно и параллельно.
Конденсаторы выпускаются в однофазном и трехфазном исполнении на
номинальные напряжения от 0,22 до 10,5 кВ. Единичная мощность
конденсаторов составляет от 10 до 125 кВАр [2].
В сетях трехфазного тока конденсаторы включаются по схеме звезды
(рис. 1, а) и треугольника (рис. 1, б).
Рисунок 1 – Схемы подключения БСК:
а) соединение звездой, б) соединение треугольником
158
Батареи конденсаторов бывают регулируемые (управляемые) и
нерегулируемые. В нерегулируемых число конденсаторов неизменно, а
величина реактивной мощности зависит только от квадрата напряжения.
Суммарная мощность нерегулируемых батарей конденсаторов не должна
превышать наименьшей реактивной нагрузки сети [2].
В регулируемых батареях конденсаторов в зависимости от режима
автоматически или вручную изменяется число включенных конденсаторов.
Выпускаются регулируемые комплектные батареи конденсаторов на
напряжения 0,38; 6; 10 кВ, снабженные пускорегулирующим устройством,
необходимым для автоматического изменения мощности батареи
(контакторами или выключателями).
На практике изменение мощности, вырабатываемой батареей в
нормальных эксплуатационных условиях, достигается включением или
отключением части конденсаторов, составляющих батарею, то есть путем
ступенчатого регулирования. Одноступенчатое регулирование заключается в
отключении или включении всех конденсаторов батареи, многоступенчатое – в
отключении или включении отдельных секций батареи, снабженных
контакторами или выключателями [2].
Так как коммутация нагрузки носит случайный характер и изменяется во
времени в значительных пределах, то регулирование напряжения в системах
электроснабжения потребителей электроэнергии с постоянной мощностью
БСК будет не достаточно эффективным.
Для повышения качества регулирования напряжений в электрических
сетях необходимо использовать БСК с регулируемыми параметрами.
Функционально автоматическое управление мощностью БСК может
быть выполнено как с помощью релейно-контактной аппаратуры, так и с
применением бесконтактных элементов в различных функциях [3].
Автоматическое управление БСК в функции времени суток.
Наиболее простым способом автоматического управления БСК является
управление в функции времени суток. Этот способ управления выполняется по
специальному графику, зависящему от конкретной системы электроснабжения
потребителей электроэнергии, в которой устанавливается БСК. В качестве
датчиков при таком регулировании используются суточные реле времени.
Недостатком данного способа управления БСК является невозможность
реагирования на вероятностный характер подключения и отключения
потребителей электроэнергии к электрической сети.
Автоматическое управление БСК в функции напряжения. На
рисунке 2 изображена схема автоматического управления БСК в функции
напряжения. Схема работает следующим образом. Если напряжение в наиболее
загруженной фазе понижается, то срабатывает реле минимального напряжения
159
Рисунок 2 - Схема
автоматического управления
БСК в функции напряжения
КV2, которое контактами KV2 включает реле
времени KT2. Замыкающие контакты этого
реле KT2 с выдержкой времени подают
напряжения на катушку магнитного пускателя
КМ, силовые контакты которого в цепи
управления БСК подключают ее к сети. В
часы
минимальных
нагрузок
и
соответствующего возрастания напряжения в
сети срабатывает реле максимального
напряжения KV1. Контакты этого реле KV1
включают цепь катушки реле времени КТ1,
контакты которого КТ1 с выдержкой времени
(для
отстройки
от
кратковременного
изменения
напряжения)
отключают
магнитный пускатель КМ, что приводит к
отключению БСК от сети.
Данная схема не позволяет производить
регулирование мощности БСК.
Автоматическое управление БСК в функции тока нагрузки. На
рисунке 3 представлена релейно-контактная схема автоматического
управления БСК. Схема включает в себя трансформатор тока ТА, шесть
токовых реле КА1 – КА6, три реле времени КТ1 – КТ3 и три магнитных
пускателя КМ1 – КМ3.
Элементы КА1, КА2, КТ1 и КМ1 предназначены для управления первой
ступенью мощности БСК; КА3, КА4, КТ2 и КМ2 – для управления второй
ступенью мощности БСК; КА5, КА6, КТ3 и КМ3 – для управления третьей
ступенью мощности БСК.
Работу схемы автоматического управления (рисунок 3) поясним на
примере следующих значений уставок токовых реле КА1 – 1А, КА2 – 2А, КА3
– 3А, КА4 – 4А, КА5 – 5А, КА6 – 6А.
При возрастании тока в фазном проводе и во вторичной цепи
трансформатора тока ТА до 1А замыкается замыкающий контакт реле КА1,
при дальнейшем возрастании тока до 2А – сработает (замкнется) замыкающий
контакт реле КА2, получит питание катушка реле времени КТ1, с выдержкой
времени замыкается замыкающий контакт реле КТ1 и получает питание
катушка магнитного пускателя КМ1. После этого магнитный пускатель
замыкает свои силовые контакты КМ1 и в работу включается первая ступень
мощности БСК.
Отключение от сети первой ступени мощности БСК произойдет после
снижения тока до значения 1А. При этом замыкающий контакт КА1 приходит
160
в исходное положение (размыкается) и
катушка реле времени КТ1 теряет питание,
контакт КТ1 размыкается с выдержкой
времени, катушка магнитного пускателя
КМ1 теряет питание и силовые контакты
пускателя КМ1 размыкаются. При этом
происходит отключение первой ступени
БСК от сети.
При снижении тока до 2А отключение не
произойдет, т.к. замыкающий контакт реле
КА2
блокируется
вспомогательным
контактом магнитного пускателя КМ1.
Работа (подключение и отключение к
сети) второй и третьей ступеней мощности
БСК происходит аналогично.
Выдержка времени при подключении и
отключении ступеней мощности БСК
осуществляется с помощью трех реле
времени
КТ1,
КТ2
и
КТ3
для
предотвращения срабатывания ступеней
устройства
при
кратковременных
колебаниях нагрузки.
Рисунок 3 - Релейно-контактная
Трансформатор
тока
ТА
схема автоматического
устанавливается
в
фазный
провод
управления БСК в функции тока
электрической сети 0,38 кВ и предназначен
нагрузки
для подключения токовых реле ТА1 – ТА6.
Недостатком схемы является то, что она выполнена с помощью релейноконтактной аппаратуры.
На рисунке 4 представлена схема автоматического управления БСК в
функции тока нагрузки с применением бесконтактных элементов [3].
Схема состоит из двух одинаковых участков схемы, первый – для
управления первой ступенью мощности БСК; второй (в описании работы
схемы элементы обозначены в скобках) – для управления второй ступенью
мощности БСК.
При прохождении тока в фазном проводе А в катушке L наводится ЭДС.
А
Переменное напряжение, выпрямленное
мостом, состоящим из четырех диодов
VD1 – VD4 подается на конденсатор С1, служащий фильтром, и конденсатор
С2, который заряжается через потенциометр R1, осуществляющий регулировку
времени заряда. Напряжение с этого конденсатора С2 подается на делители
напряжения. Делитель напряжения состоит из двух резисторов R2 (R10) и R4
161
(R12) и одного потенциометра R3 (R11), которым регулируется напряжение,
подаваемое на базу транзистора VТ1 (VТ3).
Если ток в фазном проводе А
невелик,
то
напряжение
на
конденсаторе С2 тоже будет
незначительно. В этом случае
транзистор VТ1 (VТ3) будет закрыт,
так как напряжение на стабилитроне
VD9 (VD10) будет приложено к
базам этих транзисторов через
резистор R5 (R13) и делитель R3
(R11) и R4 (R12). При этом
транзистор VТ2 (VТ4) будет открыт
и катушка реле напряжения KV1
(KV2) будет получать питание.
При возрастании тока в
фазном проводе А напряжение на
конденсаторе С2 также будет
возрастать с выдержкой по времени,
определяемой постоянной времени
цепочки R1C2. Когда напряжение на
конденсаторе
достигнет
Рисунок 4 - Схема автоматического
управления БСК в функции тока нагрузки
определенного
значения,
с применением бесконтактных элементов
напряжение, подаваемое с делителя
нагрузки
R2-R3-R4 (R10-R11-R12) на базу
транзистора VТ1 (VТ3), становится достаточным для его открытия, что
соответственно вызывает закрытие транзистора VТ2 (VТ4) с последующим
отключением катушки реле напряжения KV1 (KV2).
Напряжение сравнения в данной схеме можно плавно регулировать
потенциометрами делителей R3 и R11. Реле напряжения KV1 и KV2
размыкающими контактами KV1 и KV2 соответственно включают катушки
промежуточных реле KL1 и KL2, контакты KL1 и KL2 которых подают
напряжение на катушки магнитных пускателей секций БСК – КМ1 и КМ2.
Схема позволяет регулировать мощность БСК, она выполнена с
применением бесконтактных элементов, что является достоинством. Момент
включения ступени мощности можно плавно регулировать. По сравнению с
рассмотренными выше схемами управления БСК, данная схема эффективна и
надежна в работе.
Выводы.
1. Для более качественного регулирования напряжения необходимо
162
управлять мощностью компенсирующих устройств.
2. Наиболее эффективным средством управления работой БСК для
регулирования напряжения в системах электроснабжения потребителей
электроэнергии является использование схем автоматического управления,
работающих в функции тока нагрузки.
3. Применение автоматических схем управления БСК позволит снизить
потери мощности в самой БСК, обеспечить надлежащее качество напряжения
электрической энергии в системах электроснабжения потребителей
электроэнергии и повысить эффективность эксплуатации электроустановок.
Список литературы
1. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего
назначения / ГОСТ Р 54149 – 2010. – Москва: Стандартинформ, 2012.
2. Ананичева С.С. Качество электроэнергии. Регулирование напряжение и частоты в
энергосистемах: учебное пособие / С.С. Ананичева, А.А. Алексеев, А.Л. Мызин. – 3-е изд.,
испр. – Екатеринбург: УрФУ, 2012. – 93 с.
3. Красник В.В. Автоматические устройства по компенсации реактивной мощности в
электросетях промышленных предприятий / В.В. Красник. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.:
Энергоатомиздат, 1983. – 136 с.
УДК 519.711.2 : 621.311.25
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СУТОЧНОГО ПРИХОДА
ГЛОБАЛЬНОЙ СОЛНЕЧНОЙ РАДИАЦИИ В ИРКУТСКОМ РАЙОНЕ
1
Б.Ф. Кузнецов, 1М.Ю. Бузунова, 2Д.В. Кривых, 3Д.С. Бузунов
1
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
2
ОАО ―Ангарская нефтехимическая компания‖, г. Ангарск, Россия
3
Иркутский государственный университет, г. Иркутск Россия
Развитие солнечной энергетики сопряжено с углубленным изучением энергетического
потенциала солнечной радиации в заданном регионе. В настоящее время единственным
источником информации являются данные актинометрии, полученные метеорологическими
станциями наблюдения. В работе проводится статистический анализ одной группы таких
данных – измерений глобальной солнечной радиации. На основе результатов обработки
строится аналитическая модель средних значений и проводится анализ гистограмм. В
заключении делаются выводы о необходимости дальнейшего накопления и изучения данных.
Ключевые слова: глобальная солнечная радиация, статистический анализ,
аппроксимация.
STATISTICAL ANALYSIS OF THE AVERAGE DAILY ADVENT OF THE GLOBAL
SOLAR RADIATION IN IRKUTSK DISTRICT
1
B.F. Kuznecov, 1M.Ju. Buzunova, 2D.V. Krivyh, D.S. B3uzunov
1
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
2
JSC "Angarsk petrochemical company", Angarsk, Russia
3
Irkutsk State University, Irkutsk, Russia
The development of solar energy involves in-depth study of the energy potential of solar
radiation in a given region. Currently, the only source of information is the data obtained by
163
meteorological stations of Actinometry observation. The paper provides a statistical analysis of one
group of such data – the measurements of global solar radiation. The results of measurements are
used to form the analytical model of average data and to conduct the analysis of histogram . The
conclusions show the necessity for further study and data accumulation.
Key words: global solar radiation, statistical analysis , approximation.
Эффективность применения солнечных энергетических систем как
тепловых, так и фотоэлектрических во многом определяется точностью оценки
энергетических ресурсов, свойственных данному району. При анализе
приходящей солнечной радиации необходимо учитывать три основных
фактора: астрономическую инсоляцию, географическое расположение и
климатический фактор.
Функция
астрономической
инсоляции
от
времени
есть
детерминированная функция и может быть найдена на основании известных
методов, например, изложенных в работе [1]. Но в реальных условиях
радиация, приходящая на поверхность приемных панелей солнечных
энергетических систем, будет иметь значительные отличия от расчетных
значений астрономической инсоляции. Влияние состояния атмосферы и
отражающих свойств окружающих поверхностей приводит к тому, что
глобальная солнечная радиация, представляющая собой сумму прямой,
диффузионной и отраженной радиации, будет представлять собой случайную
функцию времени – стохастический процесс. В этом случае построение модели
для оценки энергетического потенциала глобальной солнечной радиации
возможно на основе статистического анализа многолетних метеорологических
наблюдений.
Из доступных данных по Иркутской области имеется ряд наблюдений
глобальной солнечной радиации, проводимых метеостанцией, имеющей
международный индекс 30710 и расположенной в точке с координатами 52°16'
северной широты, 104°21' восточной долготы. Данные получены с сайта
Мировой Центр Радиационных Данных (World Radiation Data Centre). После
исследования целостности данных было установлено, что для дальнейшего
анализа пригодны данные за следующие периоды 1964-1990 г. и 2007-2011 г. В
данных за период с 1991 по 2006 год имеются значительные пропуски, что
делает их непригодными для решения поставленной в данной работе задачи.
В исходном виде данные представляют собой результаты измерения
глобальной солнечной радиации с помощью пиранометра с периодичностью
одни сутки. Размерность исходных значений Дж см2 пересчитана на
размерность Вт  ч м2 . В графическом виде исходные данные представлены на
рисунке 1.
164
Рисунок 1 – Значения глобальной солнечной инсоляции за периоды 1964-1990 г. и 20072011 г. по Иркутску.
На первом этапе анализа вычислены оценки математического ожидания
( ̂ ) и среднеквадратичного отклонения ( ̂) глобальной солнечной радиации по
365-и сечениям (по дням). Результаты вычисления приведены на рисунке 2,
оценки математического ожидания обозначены окружностями, оценки
дисперсии представлены в виде ̂ ̂ и обозначены на рисунке квадратами.
Рисунок 2 – Оценки математического ожидания и среднеквадратичного отклонения и
их функции аппроксимации.
Полученные усреднения позволяют построить аналитическую модель на
основе
аппроксимации
усредненных
данных.
Будем
искать
165
аппроксимирующую функцию как для первого, так и для второго случая, на
классе гармонических рядов вида:
d
g
k 1
k 1
F  n   a   bk cos  k n    ck sin  k n  ,
(1)
где n – номер дня в году,    N  1  – частота первой гармоники, N  365 –
число дней в году, 366 день в високосный год при расчетах не учитывался.
Расчет коэффициентов аппроксимации проводился на основе метода
наименьших квадратов, результаты вычисления представлены в таблице 1. В
графическом виде результаты аппроксимации приведены на рисунке 2, в виде
сплошных линий. Точность аппроксимации оценена на основе коэффициентов
детерминации, в обоих случаях выполнено условие  2  0.96 , что указывает на
высокую точность аппроксимации.
Основная сложность применения полученных данных это невозможность
определения границы доверительного интервала, в котором будет находиться
значение глобальной радиации, при той или иной доверительной вероятности.
При нормальном законе распределения эта задача решилась бы достаточно
просто. Но в данном случае имеет место быть не только отклонение от
нормального закона распределения, но и изменение самого закона в
зависимости от сезона года. Для иллюстрации этого факта на рисунке 3
приведены гистограммы измеренных значений глобальной солнечной
радиации сгруппированных по месяцам.
Таблица 1 – Значения коэффициентов аппроксимации для аппроксимирующих
гармонических рядов
Коэффициент
a
b1
b2
b3
b4
c1
c2
c3
c4
Значение для аппроксимации оценок
математического ожидания
8192.582653
-104.522118
-7865.57420
80.21574567
446.3048507
-8703.52858
839.8291889
2424.351633
-93.8452516
Значение для аппроксимации оценок
среднеквадратичного отклонения
-457.352020
-434.577858
807.9594209
408.9113658
-154.532089
2754.060112
594.4436967
-850.333972
-120.585438
Вполне очевидно, что в данной ситуации анализ доверительных
интервалов возможен только на основе анализа эмпирических наблюдений. На
основе сгруппированных по месяцам данных можно получить более
компактное представление информации в виде средних значений за месяц и
среднеквадратичное отклонение в месячной группе. Результаты этого анализа
приведены в таблицы 2.
166
Рисунок 3 – Гистограммы значений глобальной солнечной радиации по месяцам.
Таблица 2 – Суточный приход солнечной радиации по месяцам
Месяц
Январь
Февраль
Март
Апрель
Май
Июнь
Июль
Август
Сентябрь
Октябрь
Ноябрь
Декабрь
2
Среднее значение Вт  ч м
970.017
1939.208
3390.169
4476.903
5327.943
5655.211
5033.722
4249.454
3220.21
2057.519
1110.851
707.059
2
Среднеквадратичное отклонение Вт  ч м
319.108
578.861
919.831
1378.247
1792.956
2200.336
2149.014
1896.839
1398.525
867.511
407.406
206.994
Полученные в результате анализа данные, к сожалению, в неполной мере
167
покрывают потребности, возникающие при проектировании и анализе
солнечных энергетических установок. В частности, отсутствие данных с
часовым разрешением не позволяет построить модели изменения уровня
солнечной радиации в течение суток. Но, тем не менее, полученные результаты
анализа уже сейчас позволяют выполнять приблизительные расчеты и
оценивать энергетический потенциал солнечной радиации в Иркутском районе.
Список литературы
1. Duffie, J.A., Beckman W.A. Solar engineering of thermal processes / J.A. Duffie , W.A.
Beckman // John Wiley & Suns. Inc. – 1980. – 919 c.
УДК 536.24:519.632
ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕЧЕНИЯ И ТЕПЛООБМЕНА ПОТОКА ГАЗА В
ПОГРАНИЧНОМ СЛОЕ
В.В. Нечаев
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
Представлены постановка и решение задачи исследования течения и теплообмена при
турбулентном движении газа на криволинейной поверхности. Посредством введения
дополнительного
члена,
учитывающего
турбулентность
набегающего
потока,
модернизирована модель турбулентности Прандтля–Ван-Дриста–Клаузера. Разработан
алгоритм решения системы дифференциальных уравнений пограничного слоя методом
конечных разностей. Приводятся результаты численного моделирования турбулентного
пограничного слоя в условиях сжимаемости и неизотермичности среды.
Ключевые слова: теплопередача, теплообмен, численное моделирование
THE STUDY OF THE GAS FLOW AND HEAT TRANSFER IN THE BOUNDARY
LAYER
V.V. Nechaev
Irkutsk Snate Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
Formulation and solution of the problem of heat exchange and analysis of the flow
during turbulent gas movement on the curvilinear surface are presented. The model of
turbulence of Prandtl–Van-Drist–Klauzer is modernized by means of the additional term
introduction and considering turbulence of an incident flow. The algorithm of the system of
differential boundary-layer equations solution is developed by finite difference method. Results
of numerical simulation of turbulent boundary layer in conditions of environment
compressibility and nonisothermality are considered.
Key words: heat transfer, heat exchange, numerical simulation.
Разработка современных теплоэнергетических установок с улучшенной
экономичностью, высоким коэффициентом полезного действия, повышенной
надежностью является современной актуальной задачей. В связи с этим
непрерывно растут требования к точности расчетов процессов переноса в
168
каналах таких машин, что связано с расчетом турбулентного пограничного
слоя. Течения в турбомашинах характеризуются рядом факторов, важнейшими
из которых являются: неизотермичность и сжимаемость среды, высокий уровень
турбулентности набегающего потока, наличие искривленной поверхности с
переменной кривизной. Учет влияния этих факторов может быть осуществлен
на основе изучения теплообмена и газодинамики на криволинейных
поверхностях в условиях сжимаемости и неизотермичности среды. Решение
такой задачи целесообразно осуществлять с помощью полуэмпирического
метода, основанного на численном решении дифференциальных уравнений
динамического и теплового сжимаемого пограничных слоев в совокупности с
полуэмпирической теорией турбулентности, учитывающей влияние кривизны на
турбулентный перенос [3, 6].
Основные уравнения. Граничные условия. Основные уравнения
сжимаемого пограничного слоя, описывающие турбулентное движение
сверхзвукового потока на криволинейной поверхности, имеют вид:
– уравнение движения (проекция на ось х):
 u u
u
uv 
1 p
1
 
u 
3  

v 




(1

кy
)

 эфф

  ; (1)
y Rw  y  1  кy x (1  кy )2 y 
y  1  кy  
 1  кy x
– уравнение движения (проекция на ось y):
u2
1  p 
  ;
Rw (1  кy)   y 
– уравнение неразрывности:


(  u )    v(1  кy)  0;
x
y
– уравнение энергии:

u
h
h  
u
p
p 

v 
v  
y   1  y / Rw x
y 
 1  y / Rw x
(2)
(3)
(4)
 u
u
 
y 
T
T 
u 

  эфф
 1 
   эфф  
 эфф
,
1  y / Rw y  Rw 
y
y 

y
R

y
w


 t
1
где эфф  
, эфф    t , к 
, h  C p T – удельная энтальпия,  –
Pr Prt
Rw
коэффициент динамической вязкости, t – турбулентный аналог коэффициента
вязкости,  – коэффициент теплопроводности, t – турбулентный аналог
коэффициента теплопроводности, Pr и Prt – число Прандтля и его
турбулентный аналог, Rw – радиус кривизны поверхности, u – продольная
составляющая вектора средней скорости, v – поперечная составляющая вектора
средней скорости,  – плотность; x, y, z – прямоугольные координаты [6].
При сверхзвуковом движении газа необходимо учитывать эффекты
169
сжимаемости среды, которые определяют из решения совместной системы
уравнений движения и конвективного теплообмена (1)–(4). Плотность газа в
любой точке потока определяется из уравнения состояния, а динамическая
вязкость находится из зависимости Сазерленда.
Граничными условиями являются – нулевая завихренность во внешнем
потоке и условия прилипания на твердую стенку при заданной постоянной
температуре поверхности.
Данные уравнения можно решить как при граничных условиях первого
рода, так и при граничных условиях второго рода (случай адиабатной стенки)
H / y w  0 .
Расчетные методы можно условно разделить на интегральные и
численные. Интегральные методы связаны с рядом упрощающих
предположений и являются приближенными, что во многих случаях
оправдывается относительной простотой расчета. Однако имеются случаи,
когда применение интегральных методов ограничено из-за отсутствия
необходимой априорной информации о профилях скорости и температуры.
Применение численных методов позволяет в процессе решения задачи избегать
предположений непринципиального характера и, в частности, дает
возможность установить соответствие принятой модели турбулентности
реальному течению.
Численный метод решения системы уравнений сжимаемого
пограничного слоя. В настоящей работе применяется численное
интегрирование уравнений сжимаемого пограничного слоя в частных
производных, предполагается, что в пограничном слое могут одновременно
существовать зоны ламинарного, переходного и турбулентного режимов
течения.
Чтобы решить уравнения пограничного слоя (1)–(6), удобно представить
их в безразмерной форме. С этой целью было применено преобразование
Фолкнера–Скэн, определенное соотношениями:
1/2
 u 
  e 
 e x 

y,
e
 ( x, y)  ( e eue x)1/2 f ( x, y),
(5)
(6)
H ( x, y)  H e g ( x, y),
(7)
где f ( x, y) – безразмерная функция тока; g ( x, y) – приведенная энтальпия, в
дальнейшем принимаем обозначения f и g соответственно;  e – коэффициент
кинематической вязкости сжимаемого газа на внешней границе пограничного
слоя.
Это преобразование широко используется при анализе течения в
170
пограничном слое при внешнем обтекании тел [5]. Из соотношения (5) следует,
что толщина пограничного слоя, соответствующая данному значению  ,
  e  e x
ue  ,

пропорциональна произведению скорости внешнего потока на толщину
сдвигового слоя.
При описании турбулентных процессов в потоках газа нашли широкое
применение модели турбулентности, основанные на концепции турбулентной
вязкости t. Алгебраические модели хорошо зарекомендовали себя для
сравнительно простых течений вязкой жидкости, но требуют модификаций для
расчета течений более сложного вида.
Для замыкания системы уравнений сжимаемого пограничного слоя на
криволинейной поверхности была использована алгебраическая модель
турбулентной вязкости Себеси–Смита [5], основанная на пути смешения
Прадтля. Достоинством этой модели является простота, надежность и
возможность получать расчетные результаты с хорошей точностью.
В соответствии с подходом Себеси и Смита турбулентный пограничный
слой считается состоящим из внутренней и внешней областей, коэффициент
турбулентной вязкости, в которых описываются разными соотношениями. Эти
соотношения являются эмпирическими и получены на основании
экспериментальных данных:
u
t  l2
 R  2lueTu e  y   ,
(8)
y
где  – толщина гидродинамического пограничного слоя.
Входящая в формулу (8) длина пути смешения l выражается:

 y 
l   y 1  ex p     ,
(9)
 A 

где  – постоянная Кармана,  = 0,4; A – постоянная длина демпфирования,
которая определяется следующим образом:
пропорциональна
12
а
величина
функции
тока
1
1
2
2
2

  w  e   
   
A  26
  ; N  1  11,8    p  ;
N  u   w 


 e   w 
1
2
(10)
 w 
u

  ,

u3 dx
 w 
где w – напряжения трения на твердой поверхности обтекаемого тела; u –
проекция вектора скорости потока газа на поверхность обтекаемого тела.
Входящий в формулу (8) коэффициент перемежаемости  необходим для
описания характеристик пограничного слоя в области перехода от ламинарного
p 
  ue due
;
171
режима течения к турбулентному. Он определяется соотношением:
x

dx 
  1  exp  G  x  xt    ;
u 
xt e 

(11)
 ue3  1,34
G  8,35 10  2  R e x .
(12)
 
Во внешней части пограничного слоя коэффициент турбулентной
вязкости рассчитывается по формуле Клаузера:
4

 t  0, 0168   ue  u  dy  R  2lue Tu e  y   .
(13)
0
При расчете течения в теплоэнергетических устройствах (лопатки
компрессоров и газовых турбин) необходимо учитывать степень
турбулентности набегающего потока Tue [2]. С этой целью на основе
градиентной модели А.И. Белова [1] в выражении (8) было введено
дополнительное слагаемое 2lueTue  y , которое позволяет учитывать этот
эффект.
Воздействие кривизны линий тока моделируется преобразованием
моделей турбулентности, основанных на концепции турбулентной вязкости в
модели Прандтля–Ван-Дриста–Клаузера, введением в (8) и (13)
функционального выражения вида:
 R  1  C RiC ,
(14)
где
RiC  2  u Rw   u y  ,
(15)
здесь RiC – число Ричардсона.
В данной работе было использовано функциональное выражение для
константы Монина–Обухова:
 R  1  C*Ri*;
(16)
k 1 2
Me
C*  4.27  3.135 2
;
k 1 2
1
Me
2
  1 2 1 2

Ri*  RiC  1 
 Me   Me  RiC  ,
2
2


(17)
(18)
*
где Me – число Маха на внешней границе пограничного слоя;  C и Ri *
учитывают эффекты неизотермичности и сжимаемости газового потока,
обтекающего криволинейную поверхность тела.
Апробация разработанного численного метода решения задачи о
172
сжимаемом пограничном слое на криволинейной поверхности. Для
проверки работоспособности разработанного метода выполнялся расчет
динамического и теплового пограничных слоев при безградиентном обтекании
плоской поверхности несжимаемой жидкостью и сжимаемым газом.
Полученные результаты удобны для сравнения с результатами
исследования безградиентного обтекания выпуклой и вогнутой поверхностей
сжимаемым потоком газа, при различных числах Маха, с целью определения
влияния кривизны и сжимаемости потока на основные характеристики течения
и теплообмена.
Основание выбора данных задач в качестве тестовых – наличие
большого
количества
надежных
экспериментальных
данных
по
безградиентному и градиентному течению и теплообмену на плоской
поверхности [2, 4, 7].
Целью тестовых расчетов было получение основных характеристик
пограничного слоя и сравнение их с имеющимися в литературе данными. В
качестве тестируемых параметров были выбраны профиль скорости,
коэффициент сопротивления трения Cf, число Стантона St.
Течение и теплообмен на плоской поверхности. С учетом
универсальности разработанного метода его целесообразно протестировать с
помощью экспериментальных данных как для несжимаемого потока жидкости,
так и для сжимаемого потока газа. С этой целью использованы
экспериментальные данные [2, 4].
На рис. 1 приведены результаты расчетов St и Cf и сопоставление их с
экспериментальными данными авторов [2], при Tue = 2.0% на пластине, где
отмечается удовлетворительное согласование.
Тестирование сжимаемого пограничного слоя газа на пластине
проводилось на экспериментальных данных работ [4].
Течение и теплообмен на криволинейной поверхности в
пограничном слое несжимаемой жидкости.
Тестирование программ проводилось путем расчета течения
несжимаемой жидкости при обтекании криволинейных поверхностей с
различным радиусом кривизны и различной скоростью потока ue.
На рис. 1 представлено сопоставление локальных значений числа
Стантона St, коэффициента сопротивления трения Cf с расчетом, где k  1 Rw
– параметр кривизны. Здесь также расчет удовлетворительно согласуется с
экспериментом [2, 7].
Расчеты показали, что введение соответствующей поправки И.А. Белова
позволяет получить удовлетворительное соответствие расчетов с
экспериментом [1]. При этом расчет параметров переходной области
проводился на основании выражения для коэффициента перемежаемости 
173
характерного для плоской стенки. Начало формирования переходного
пограничного слоя определялось с помощью численного эксперимента.
Рисунок 1 – Зависимость теплообмена и сопротивления в пограничном слое от радиуса
кривизны поверхности и степени турбулентности набегающего потока: Tue = 2.0%;
а – зависимость для безразмерного коэффициента теплоотдачи; б – для местного
коэффициента сопротивления трению; 1 – Rw =  (пластина);
2 – Rw = 0.9 м; 2 – Rw = 1.8 м
Рисунок 2 – Расчетные профили безразмерной скорости и коэффициента давления
(штриховые линии), R = 1.8 м
На рис. 2 представлены результаты расчетов по полям скоростей и
давлений в данном тесте. С увеличением кривизны выпуклой поверхности
происходит увеличение разряжения на стенке, достигающего значения для
p  pe
коэффициента давления c 
2% при R = 0.9 м.
0.5    ue2
174
Выводы. 1. Разработан экономичный численный метод расчета
сжимаемого турбулентного пограничного слоя на криволинейной поверхности.
2. Модернизирована алгебраическая модель турбулентности путем ввода
дополнительного слагаемого, учитывающего степень турбулентности
набегающего потока.
3. С использованием предложенных методов и моделей возможная
разработка физически обоснованных методов расчета течения и теплообмена
применительно к рабочим процессам и системам охлаждения
теплоэнергетических машин и установок.
Список литературы
1. Белов И.А. Модели турбулентности / И.А. Белов. – Л.: ЛМИ, 1982. – 88 с.
2. Ван Т. Измерения тепловых и гидродинамических характеристик в переходных
пограничных слоях на выпуклой поверхности / Т. Ван, Т. Симон // Энергетические машины. –
1988. – № 3. – С. 109–121.
3. Кортиков Н. Н. Совершенствование подходов к моделированию теплового
состояния перфорированных лопаток высокотемпературных газовых турбин / Н. Н.
Кортиков, Н. Б. Кузнецов, Т. Ю. Садовникова // Теплоэнергетика. – 2012. – № 1. – С. 15–21.
4. Лапин Ю.В. Турбулентный пограничный слой в сверхзвуковых потоках газа / Ю.В.
Лапин. – М.: Наука, 1982. – 312 с.
5. Себеси Т. Конвективный теплообмен: Физические основы и вычислительные
методы / Т. Себеси, П. Брэдшоу. – Пер. с англ. – М.: Мир, 1987. – 592 с.
6. Kortikov N.N. Heat and mass transfer and friction on urvilinear surface of nozzies and
diffusors / N.N. Kortikov, V.V. Nechaev // Thermal Eng. – 1993. – Vol. 40. – № 3. – P. 481–496.
7. Rodi W. Calculations of curved shear layers with two-equatin turbulence models / W.
Rodi, G. Sheuerer // Phys. Fluids. – 1983. – Vol. 26. – № 6. – P. 1422–1436.
8. You S.M. Boundary layer heat transfer and fluid mechanics measurements on a mildy
curved convex wall / S.M. You, T.W. Simon, J. Kim // Heat Trans. Conf. – Wach., S.-Fr. – 1986. – P.
1089–1094.
УДК 621.313
ВЫСШИЕ ВРЕМЕННЫЕ ГАРМОНИКИ НАПРЯЖЕНИЯ В
РЕГУЛИРУЕМОМ ЭЛЕКТРОПРИВОДЕ С ЭКРАНИРОВАННЫМ
АСИНХРОННЫМ ДВИГАТЕЛЕМ
А.Г. Черных, А.В. Бондаренко
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
Приведены результаты исследования высших гармоник напряжения, образующихся
на выходе электропривода, включающего в себя экранированный асинхронный двигатель,
преобразователь частоты с автономным инвертором напряжения и широтно-импульсной
модуляцией, с целью: установления зависимости их амплитуд и спектров от числа уровней
преобразователя частоты; определения зависимости спектров и амплитуд гармоник от
значений частоты управления и опорной частоты; исследования зависимости вида и спектров
кривых выходного напряжения от перемодуляции и параметров статорной цепи двигателя.
Ключевые слова: Электропривод. Экранированный асинхронный двигатель.
175
Преобразователь частоты. Автономный инвертор. Широтно-импульсная модуляция.
Опорная частота. Частота управления. Низшая гармоника. Высшая гармоника. Спектр.
THE HIGHEST TEMPORARY VOLTAGE HARMONICS IN THE REGULATED
ELECTRIC DRIVE WITH SCREENED ASYNCHRONOUS MOTOR
A.G. Chernyh, A.V. Bondarenko
Irkutsk State Agricultural Academy, Irkutsk, Russia
The paper deals with the results in research of higher voltage harmonics, generated on
the output of the electric drive, which includes screened asynchronous motor, frequency
converter with autonomous voltage inverter and pulse-width modulation. The aim is to define
the dependence of their amplitudes and spectra on the number of levels of frequency converter;
to determine the dependence of the spectra and the amplitudes of the harmonics on frequency
values of control and reference frequency; to study the dependence of types of curves and
spectra of the output voltage on overmodulation and stator of motor circuit settings.
Key words: The electric drive. Screened asynchronous electric motor. The frequency
Converter. Autonomous inverter. Pulse-width modulation. The reference frequency. Frequency
control. Lowest harmonic. Highest harmonic. Spectra.
Использование
электронных
преобразователей
частоты
(ПЧ)
обеспечивает экономичное и плавное регулирование скорости в
продолжительных режимах для электроприводов переменного тока, в том
числе, построенных на базе экранированных асинхронных двигателей (ЭАД) с
короткозамкнутым ротором [2, 5].
Силовая часть такого ПЧ, как правило, состоит из регулируемого
выпрямителя, фильтра и автономного инвертора напряжения (АИН) на основе
широтно-импульсной модуляции (ШИМ) [1, 4].
Применение электроприводов на основе преобразователя частоты с
автономным инвертором напряжения и широтно-импульсной модуляцией (ПЧ
с АИН и ШИМ: ПЧ-ШИМ) имеет ряд недостатков [3], связанных с тем, что
напряжение на выходе ПЧ-ШИМ существенно отличается от синусоидального,
получаемого от сети переменного тока при частоте 50 Гц. Это обстоятельство
требует учета высших временных гармоник в кривой питающего двигатель
напряжения [1]. К последствиям несинусоидального питания относятся
колебания электромагнитной силы, увеличение вихревых токов и
механические резонансы в диапазоне килогерц, ведущие к усилению шума [4].
Колебания силы и акустический шум уменьшаются при увеличении
частоты коммутации вентилей. Последнее стало возможным благодаря
применению в АИН современных IGBT-транзисторов. Увеличение частоты
коммутации сопровождается крутыми фронтами нарастания напряжения
(dU/dt) и появлением высокочастотных электромагнитных волн и
перенапряжений в обмотках ЭАД. Эти явления приводят к преждевременному
старению и выходу из строя изоляции.
В целом, при решении задач, связанных с применением ПЧ-ШИМ в
электроприводах переменного тока, необходимо учитывать одновременное
176
сосуществование в системе ПЧ – кабель –двигатель электромагнитных полей
низких и высоких частот.
Например, к низкочастотному полю относится основное или рабочее
электромагнитное поле, обеспечивающее электромеханическое преобразование
энергии в двигателе, отвечающее назначению и заданным техникоэкономическим показателям привода. Это поле изменяется во времени и
пространстве с частотой напряжения управления. К низкочастотным можно
отнести также поля, соответствующие высшим пространственным гармоникам
[4]. Частоты этих полей, соответствующие установившимся режимам работы
привода, имеют порядок 102 103 Гц.
К высокочастотным электромагнитным полям относятся поля, имеющие
место в кабеле и статорных обмотках двигателей при подключении их к ПЧШИМ. При этом в обмотках двигателя появляются токи высокой частоты104 
105 Гц, соответствующие высшим временным гармоникам, содержащимся в
выходном напряжении ПЧ. Кроме того прямоугольные, а точнее
трапецеидальные импульсы напряжения на выходе ПЧ-ШИМ вызывают
появление в кабеле и обмотках переходных электромагнитных процессов,
имеющих частоту свободных колебаний порядка 105 106 Гц.
Кроме того, при анализе высокочастотных процессов необходимо
учитывать магнитное состояние или насыщение сердечников двигателей,
обусловленное магнитными полями низкой частоты, т.к. значения
индуктивностей обмоток зависят от магнитной проницаемости стали.
В общем случае, задача математического описания высокочастотных
электромагнитных процессов в электроприводах с ЭАД и ПЧ-ШИМ сводится к
оценке взаимовлияния ПЧ-ШИМ и статорной обмотки двигателя при
изменении электрических схем, числа уровней ПЧ-ШИМ, параметров
модуляции и схем обмоток, длины кабеля.
Вид и содержание кривых выходного напряжения ПЧ зависят от числа
уровней Nур ПЧ, опорной частоты fоп и частоты управления fу.
Спектрограммы выходного напряжения двухуровневого ПЧ при
изменении частот fу и fоп показаны на рисунках 1 и 2. Функция [X(f)] в
ортогональной системе координат показывает зависимость соотношения Uν/U1
между амплитудами напряжений ν-ой и действующим значением напряжения
первой гармоник в функции частоты fν.
Зоны гармоник fν с максимальными значениями U соответствуют
соотношению fоп·N, где N=1, 2, 3, … .
Спектрограммы на рис. 1 показывают, что амплитуды напряжения
ν-гармоник на выходе ПЧ достигают (5  33)% значения от амплитуды первой
гармоники.
177
Рисунок 1 – Спектрограммы выходного напряжения двухуровневого ПЧ при fу = 50
Гц: а) fоп = 1кГц; б) fоп = 5кГц; в) fоп = 10кГц; г) fоп = 20кГц
На рисунке 2 видно, что при частоте fу=5Гц амплитуды напряжения для
гармоник f=2кГц, 4кГц и 6кГц составляют (9098)% от амплитуды напряжения
первой гармоники. С увеличением частоты опорного напряжения fоп
существенно увеличиваются амплитуды напряжений гармоник кратные пяти.
Сравнивая рисунки 1 и 2 можно сделать вывод о том, что уменьшение fу
приводит к существенному увеличению величины U  . В свою очередь,
увеличение fоп улучшает спектральный состав напряжения на выходе ПЧ.
Наличие высших гармоник с амплитудами напряжений, значения
которых соизмеримы с амплитудой первой, т.е. рабочей частоты
регулирования, будет вызывать вибрацию двигателя и сопровождаться
появлением паразитных моментов на валу ЭАД.
Используя спектрограммы выходного напряжения можно рассчитать
дополнительные потери от высших гармоник тока статора двигателя.
Предварительно необходимо определить амплитуды гармоник тока. Для этого
используется основная схема замещения ЭАД [4], параметры которой
рассчитываются для каждой временной гармоники в отдельности.
Все индуктивные сопротивления, рассчитанные ранее для основной
гармоники, умножаются на порядок временной гармоники.
Кроме того, коэффициенты вытеснения для токов вычисляются по
178
формулам, в которых вместо частоты f подставляется частота f. После этого
определяется результирующее сопротивление рабочей и намагничивающей
ветвей схемы замещения, а по этим сопротивлениям вычисляются токи ротора,
статора и соответствующих гильз, как если двигатель питался от напряжения
частотой f и амплитудой Uf.
а)
б)
в)
г)
Рисунок 2 – Спектрограммы выходного напряжения двухуровневого ПЧ при
fу = 5 Гц: а) fоп = 1кГц; б) fоп = 5кГц; в) fоп = 10кГц; г) fоп = 20кГц.
Влияние числа уровней Nур ПЧ на гармонический состав выходного
по спектрограммам,
приведенным на рисунке 3.
Высшие гармоники в кривой выходного напряжения при fу=50Гц
удается ослабить при переходе к трехуровневому инвертору (рис. 3, а) и
существенно ослабить для пятиуровневого инвертора (рис. 3, б).
Однако при частоте управления fу=5Гц высшие гармоники остаются
Принципиальная электрическая схема электропривода
напряжения ПЧ сможет
быть ПЧ-ШИМ.
проанализировано
трехуровневым
179
значительными при Nур=3 (рис. 3, в) и несколько уменьшаются при Nур=5
(рис. 3, г).
а)
б)
в)
г)
Рисунок 3 – Спектрограммы напряжения на выходе инвертора при изменении
числа уровней Nур ПЧ и частоты управления при fоп = 5кГц: а) Nур=3, fу=50Гц;
б) Nур=5, fу=50Гц; в) Nур=3, fу=5Гц; г) Nур=5, fу=5Гц.
На рис. 4 приведены результаты спектрального моделирования кривой
Принципиальная
электрическая
выходного
напряжения
ПЧсхема
при электропривода
Nур=2. В приведенном примере частоты
с трехуровневым ПЧ-ШИМ.
управления fу = 50Гц, коэффициент модуляции – отношение наибольшей
длительности импульса выходного напряжения к межкоммутационному
интервалу – Kм = 1.3 и Kм = 3.0.
Подобный характер спектра характерен для ШИМ по синусоидальному
закону. В низкочастотной части спектр содержит только основную гармонику с
частотой fу, а в области высоких частот группы комбинационных гармоник,
расположенные вблизи частот, кратных опорной частоты fоп. Амплитуда
основной гармоники при двухполярной ШИМ равна ½Ud·Kм, где Ud –
напряжение источника питания.
180
Рисунок 4 – Осциллограмма и спектрограмма напряжения на выходе
двухуровневого инвертора при fу = 50 Гц, fоп = 5 кГц: а) Км=1,3; в) Км=3
В целом, исследование влияния коэффициента модуляции Kм на вид
кривой выходного напряжения и его спектрограмму при fу=const позволило
установить, что изменение Kм от 0.5 до 3.0 приводит к увеличению амплитуды
первой гармоники и понижает амплитудные значения напряжений для
гармоник высших порядков. Одновременно с этим при невысоких значениях
fу, соотношения Uν/U1 принимает значения близкие к единице для ν-гармоник
кратным опорной частоты fоп = 5кГц.
Проведенные расчеты и результаты спектрального моделирования
кривой выходного напряжения ПЧ позволяют сделать вывод о том, что при
проектировании электропривода с ЭАД управляемого по схеме ПЧ с АИН и
ШИМ, необходимо учитывать наличие высших гармоник на выходе ПЧ,
параметры и число которых напрямую зависят от опорной частоты fоп и
частоты управления fу. Кроме того необходимо учесть влияния на
спектральный состав напряжения коэффициента модуляции Kм.
Применение ЭАД с числом пар полюсов p  2 приводит к увеличению
частоты управления fу на выходе ПЧ при условии, что необходимо получить
скорость вращения двигателя в диапазоне скоростей выше синхронной. Как
отмечалось раннее, увеличение частоты управления fу с одновременным
181
увеличением опорной частоты fоп улучшает спектральный состав напряжения
на выходе ПЧ.
При частоте управления fу = 50Гц и числе пар полюсов p=1, синхронная
частота вращения двигателя n0 = 3000 об/мин. Если числе пар полюсов p=4, то
для получения скорости n0 = 3000 об/мин, необходимо иметь fу = 200Гц.
Аналогичным образом, если p=4, то при скорости n0 = 3000 об/мин,
необходимо иметь fу = 400Гц.
Результаты моделирования и проведенные расчеты позволяют оценить
спектральный состав выходного напряжения ПЧ при десятикратном изменении
частоты fу в сторону уменьшения, относительно значения fу соответствующего
скорости n0 = 3000 об/мин и числе пар полюсов p = 1, 4 и 8.
Выводы. 1. Амплитуды высших временных гармоник напряжения на
выходе ПЧ равны по величине амплитуде первой гармоники напряжения при
частотах управления, составляющих (1020)% от fуном.
2. В области высоких частот группы комбинационных гармоник на
выходе ПЧ, расположены вблизи частот, кратных опорной частоты fоп, а
именно:
f = fоп·N, где N=1, 2, 3 … .
3. Повышение числа уровней Nур ПЧ позволяет значительно ослабить
высшие гармоники на выходе преобразователя при частотах управления
fу = (10050)% fуном. Увеличение Nур при частотах управления fу < 50%
fуном не оказывает эффекта, связанного с ослаблением влияния высших
гармоник на качество выходного напряжения ПЧ.
4. При частотах вращения двигателя n = (0.10,4)·nном для уменьшения
влияния высших гармоник целесообразно применять низкочастотные фильтры
на выходе ПЧ.
Список литературы
1. Белов М.П. Инжиниринг электроприводов и систем автоматизации: учеб. пособие
для студ. вузов / М.П. Белов, О. И. Зементов, А.Е. Козярук; под ред. В.А. Новикова, Л.М.
Чернигова. – М.: Издат. центр ―Академия‖, 2006. – 368 с.
2. Расчет тиристорного частотного преобразователя для управления экранированным
асинхронным электродвигателем.: свидетельство 2011610170 Российская Федерация /
Бондаренко А.В., Иванов А.Г., Черных А.Г.; заявитель и правообладатель Иркутск. госуд.
сельскохоз. акад. – №2010616520; заявл. 22.10.10; опубл. 11.01.11, Реестр программ для
ЭВМ. – 2с.
3. Волков А.В. Анализ электромагнитных процессов и регулирование асинхронных
частотно-управляемых электроприводов с широтно-импульсной модуляцией / А.В. Волков //
Электротехника. – 2002. – № 1. – С. 2-10.
4. Соколовский Г.Г. Электроприводы переменного тока с частотным регулированием:
учеб. для студ. Вузов / Г.Г. Соколовский. – М.: Издат. центр ―Академия‖, 2006. – 272 с.
5. Черных А.Г. Общий подход к разработке самонастраивающейся системы
управления угловой скоростью экранированного асинхронного двигателя / А.В. Бондаренко,
А.Г. Черных // Вестник ИрГСХА. – Иркутск, 2013. – Вып. 55 – С. 105-112 .
182
Секция БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ И ВЕТЕРИНАРНОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
УДК 619:616-003.96
ФИЗИОЛОГИЧЕСКИЕ И АНТРОПОГЕННЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ
РАСТУЩЕГО ОРГАНИЗМА ПРИ АДАПТАЦИИ К ВНЕШНИМ
ФАКТОРАМ Г. КУРЧАТОВА НА МАТЕРИАЛАХ КЛИНИЧЕСКИХ
ИССЛЕДОВАНИЙ
1
Р.А. Арынова, 2Д.О. Садыкова, 1Ж.Б. Сагнаева
1
Казахский гуманитарно-юридический университет, г. Семей, Казахстан
2
Государственный университет имени Шакарима, г. Семей, Казахстан
Гормональный механизм начинает активацию на 15-20 день, когда содержание
адреналина в моче достигает 3.27 ng/ml. Этот показатель функциональной системы
характеризует наличие стресса в организме, или его отсутствие. Изучено влияние некоторых
растений, как биологически активных добавок при разных температурных режимах в
условиях бывшего ядерного полигона и как адсорбентов радионуклидов и стрессоров при
адаптации, как вспомогательных средств. Физиологические и антропогенные изменения
растущего организма при адаптации к внешним факторам
являются адекватными
показателями развития организма к условиям города Курчатова. Исследования сделаны на
материалах клинических исследований.
Ключевые слова: Курчатов, антропогенные методы, радиация, растущий организм.
PHYSIOLOGICAL AND HUMAN-INDUCED CHANGES OF A GROWING
ORGANISM TO ADAPT TO EXTERNAL FACTORS OF KURCHATOV ON
CLINICAL RESEARCH
1
R.A. Arynova, 2D.O. Sadikova, 1Zh.B. Sagnayeva
1
Kazakh humanitarian law university, Semey, Kazakhstan
2
State University named after Shakarim, Semey, Kazakhstan
Hormonal mechanism starts the activation on 15-20 days, when the adrenaline in urine
reaches 3.27 ng/ml. This functional system characterizes the presence of stress in the body or lack of
it. The influence of some plants like dietary supplements under different temperature conditions in a
former nuclear test site and as adsorbents radionuclides and stressors during adaptation as
supplementary funds was studied. Physiological and anthropogenic changes of a growing organism
to external factors are adequate indicators of the development of an organism in the city of
Kurchatov. The studies were performed on the materials of clinical research.
Key words: Kurchatov, anthropogenic methods, radiation, growing organism.
The organism adapted to low temperatures have adaptation of their organism
to changing temperature conditions of an environment and levels of radiation without
occurrence of stress [6, 7]. The second is devoted to studying of structure and
function of separate bodies or systems and their role in activity of the central nervous
183
system as a whole. The radiation region is wide spectral object for these researches
[1-4].
There are two basic directions in research of adaptation of an organism. The
first assumes research of physiological laws in activity of the central nervous system
as single whole.
The beginning and bases of this direction are put by classical researches of
functional systems [5, 8, 11]. These researches methodically polymorphic also
demand from experimenters of skilful interventions on rather small and remote
structures of an organism with a view of exact and accurate introduction in them
electrodes for registration of the bioelectric phenomena or for realization of local
distractions and isolated irritations (table 1, 2).
Table 1 - Doses of irradiation of habitants of city Semey (Cyba, 2009)
A date of
realization
23.10.54
16.03.56
07.08.62
25.09.62
15.01.65
Type of explosion
Air explosions
Above-ground
explosions
Above-ground
explosions
Above-ground
explosions
Underground
explosions
The eaten up a
dose in mid air,
with Gr
0.16
0.0089
ED, with
Zv
0.2
0.0084
The eaten up a dose is
in a thyroid,
with Gr
1.82
0.0094
0.05
0.08
0.6
0.0086
0.0112
0.098
0.136
0.113
0.266
In obedience to N Ra to safety of NRB - 76/87 limit of the annual entering
organism with food of Sr-90 - 3.2х10(- 7) кu/year, Cs is a 137 - 1.2 х10-5 кu/year.
With the years there is a training of receptors leather, and average value of
temperature leather on five points of a surface of a body was equaled 28.46 о С +
0.32 о С in process of adaptation to low temperatures, in areas of the minimal
radiating risk.
The low temperature in areas of the maximal radiating risk, changing
regulation in bodies of blood, the certificate of that is change of parameters of blood,
influences through skin receptors and respiratory ways.
At raised radiation maintenance adrenaline at the animals not adapted to low
temperatures that testifies to a pressure at them sympathetic adrenal system. Presence
DOFA specifies active mobilization of potential opportunities of sympathetic adrenal
system, as more stable parameter at temperature and radiating influences. Table of
contents of Sr - 90, Cs - 137 in meat, milk and day's entering organism (table 2) [9,
10, 12, 13].
Communication of a growing organism with an environment it is carried out
184
through such systems and structures as digestive, respiratory, integuments [14]. Only
after the analysis of the information the hormonal system, with all complexity of
functions inherent in it starts to react.
A radiating background of district analyzed on researches of tests of ground
and water on density of streams of radiation - beams, specific activity on strontium 90 and caesium - 137, total beta-activity in problem laboratory of radiating biological
immunology.
Table 2 - Table of contents of Sr - 90, Cs - 137 in meat, milk and day's entering organism
(Cyba, 2001)
100
100
0.17
2.6
6
15
1.7
0.7
1.6
6
0.6
0.5
9
0.1
2
5
5
6
6
2
7
3
-
2.4
0.6
0.7
1.1
1.5
1.5
1.1
1.5
2.7
1.5
1.5
1.2
1.3
1.4
19
27
10
8
1
meat
kumiss
0.1
0.07
0.27
0.23
0.07
0.3
6.8
0.1
1.4
3.6
3.6
5.7
4.3
1.4
4.6
3.6
-
milk
0.34
след
meat
0.01
0.19
0.003
0.04
0.1
0.1
0.16
0.12
0.04
0.13
0.1
kumiss
113
28
34
46
61
61
56
63
61
60
70
52
61
67
water
8.6
2.2
2.4
3.7
5.3
5.4
4.0
5.1
9.6
5.8
5.1
5.1
5.5
5.1
milk
Cs-137
Sr-90
150
100
150
150
150
150
100
150
100
150
150
Cs-137
Zhadra
Kononer
Voskres
Bulak
Abay
Gornaya
Kaynar
Egendy
Uzun
Jussy
Bakty
Brucy
Karra
Atey
Ayrek
Kryvy
Sr-90
From a
Мeat х10(10)
Мilk
Day's entering organism 10(10) кu/day
Settlement
ground
кu/kg
х10(10) кu/kg
(kilometre)
Sr-90
Cs-137
32
8
10
13
17
17
16
13 18
11 14
1.5 17
20
17
17
14
The analysis of dynamics of frequency of new formations for children in
Курчатове registers her more considerable height as compared to Beskaragay: so for
period 2009-2013 new formation in the Beskaragay district grew in 4 times, in
Kurchatov- in 16.3 time (pic. 1).
The difference in the maintenance of adrenaline in urine has made in
unsuccessful areas more than 45.5%, it on 1.65 ng/ml is more, than at researched in
safe areas (pic.3).
Studying of immune properties of mucous membranes of the intestines
contacting to an environment through acting I peep and, in particular, from radio
nuclide in it, gives the big opportunities of the analysis of radio of adaptation.
185
In normal conditions GKT it is possible to consider as the balanced ecological
system inside which there are plural communications useful to the owner between
microorganisms.
A distal department of the digestive channel, including a terminal part of the
ileum, is a place of plentiful duplication of microorganisms, and gut they much less in
initial departments of a lean.
2500
2000
1500
Бескарагай
Курчатов
Средние КР
1000
500
0
2009
2010
2011
2012
2013
Рiс.1 - Dynamics of indexes of morbidity of children by new formations
It is established, that in the centers of duplication a lymph formations a lymph
of formations from proximate a department of a thin gut the relative quantity small a
lymph of cells (56.7 %) is authentic more, than in a lymph of formations from a distal
department of a thin gut (40.1 %), and a share big - is authentic less (17.9 % and 26.8
% accordingly) in Beskaragay, Kurchatov and middle indexes on a republic (Pic. 2).
2009
20
15
10
2013
2010
5
0
Бескарагай
Курчатов
Средние КР
2012
2011
Рiс.2 - Dynamics of middle indexes
The share of macrophages makes 4.0% in a lymph of educations from
proximate a department of a thin gut and 6.0 % - from a distal department of a thin
186
gut. At influence of factors of an environment a receptor react to devices of functional
systems by the first.
18
16
14
12
Бескарагай
10
Курчатов
8
Средние КР
6
4
2
0
2009
2010
2011
2012
2013
Pic. 3 - Dynamics of frequency of innate anomalies for children
These are respiratory, digestive systems and analyzers which through
exteroceptors and interoceptors perceive the irritations acting from an environment. It
is possible to find out an opportunity of adaptation of respiratory, digestive,
hormonal, blood systems influencing an organism low or high temperature conditions
at action of small dozes of radiation in chronic experiences. The hormonal
mechanism is included for 15-20 day of adaptation when maintenance adrenaline
reaches 3.27 ng/ml which after self-reactions of functional systems changes
frequency of intimate reductions, breath, make changes to activity of a stomach and
an intestinal path. Parameters of external breath, a gas and power exchange structure
a lymph of a fabric of departments of a stomach and an intestinal path change.
Reference
1. Planel G. Demonstration of a stimulating effect of natural ionising radiation and of very
low doses on cell multiplication /Planel G., Soleihavoup I.P., Tixador R.// Biological and
Environmental Effects of Low-Level Radiation. Vienna: IAEA/ - 1976. - P. 127-140.
2. Polk C. Natural and man-made noise in the earth-ionosphere cavity at extremly low
frequencies (Schumann resonances and man-made 'interference') / Polk C. // Spase Science Rev. –
1983. Vol. 35, N. l.-P. 83-89.
3. Pounds A.J. Biological response to climate change on a tropical mountain/ Pounds A.J.,
Fogden M.P.L., Campbell J.H. // Nature – 1999. - Vol.398, P. 611-15.
4. Petounis A. Effects of infrasound on theconditioned avoidance response / Petounis A.,
Spyrakis C., Varons D // Physiology & Behavior. - 1977. - Vol. 18, N. 1. - P. 147-151.
5. Quickenden T.I. A critical examination of bioplasma hypothesis /Quickenden T.I., Tilbury
R.N. // Physiol. Chem. Phys. Med. NMR – 1986. - Vol.18, № 2. - P.89-101.
6. Rece-Evans C., Baysal E., Kontoghiorghes G.I. et al. Free Rad. Res. Comn. 1985. -V. 1,
N. 1. - P. 55-62.
7. Sung S.-S. A possible biophotochemical mechanism for cell communication / Sung S.-S.,
187
F.- A.Popp, U.Warnke, H.L.Kunig, W.Peschka // Electromagnetic Bio-information eds. Miinchen:
Urban & Schwarzenberg – 1989. – P. 168-192.
8. Sagan L.A. Biological effects of low-dose radiation: over view and perspective //Ibid.
1990. - Vol. 59, N. 1. - P. 11-13.
9. Sala O.E. Global biodiversity scenarios for the year 2100. / Sala O.E., Chapin F.S.,
Armesto J.J. et. al. // Science – 2000. – Vol. 287. P. 1770-74.
10. Schmorl G., Junghans H. Die gesunde und Kranke Wirbel-saule in Rontgenbikd und
Klink. Stuttgart, 1957. - 560 c.
11. Schwartz J.L. Exposure of frog heart to CW or amplitude-modulated VHP fields:
selective efflux of calcium ions at 16 Hz / Schwartz J.L., House D.E., Mealing G.A.R. //
Bioelectromagnetics. – 1990. - Vol. 11, N. 4. - P. 349-358.
12. Segal J.R. Electrical fluctuations associated with active transport // Biophys. J. 1972.
Vol.12. - p.1371-1390.
13. Sacher G.A. A theory of the improved performance and survival prodused by small
doses of radiations and othe poisons / Sacher G.A., Trucco E. A // Biological Aspects of Aging.
Columb. Univ. Press. – 1962. - P. 244-251.
14. Sheppard A.R. Modes of long-range order in cerebral macromolecules: Effects of subELF and of modulated VHP and UHF fields./ Sheppard A.R., Bawin S.M., Adey W.R. // Radio Sci.
1979. - Vol. 14, N. 6. - P. 141-145.
УДК: 577:115
ПРОЦЕССЫ ЛИПОПЕРОКСИДАЦИИ В УСЛОВИЯХ ГИПОТИРЕОЗА
И ВОЗМОЖНОСТЬ ИХ КОРРЕКЦИИ
Д.В. Гармаева
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
В статье рассматривается нарушение процессов перекисного окисления липидов в
паренхиме печени и селезенки у белых крыс в условиях гипотиреоза. У животных в
гомогенатах печени и селезенки определяли антиокислительную активность, концентрацию
продуктов перекисного окисления липидов, диеновых конъюгатов и малоновых диальдегидов.
Изучено корригирующее действие природного полисахарида – арабиногалактана.
Установлено, что арабиногалактан активизирует процессы перекисного окисления липидов в
печени и селезенке, нормализуя при этом в селезенке превращение диеновых коньюгатов в
малоновый диальдегид, повышает антиокислительную активность крови.
Ключевые слова: перекисное окисление липидов, печень, селезенка, арабиногалактан.
LIPID PEROXIDATION UNDER HYPOTHYROIDISM AND POSSIBILITY OF THEIR
CORRECTION
D.V. Garmaeva
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
The article deals with the disturbance of lipid peroxidation in the parenchyma of the liver
and spleen of white rats in conditions of hypothyroidism. Atioxidant activity, the concentration
of lipid peroxidation products, diene conjugated and malondialdehyde in homogenates of liver
188
and spleen were determined in animals. Corrective effect of natural polysaccharide –
arabinogalactan was studied. It was found that arabinogalactan activates lipid peroxidation in
the liver and spleen thus
normalizing of transformation of diene conjugates into
malondialdehyde in the spleen, increases antioxidant activity of blood.
Key words: lipid peroxidation, liver, spleen, arabinogalactan.
Актуальность исследования. Иркутская область характеризуется
недостаточным содержанием йода в биосфере, что является причиной развития
гипотиреоза. Основной причиной указанного дефицита является большая
удаленность от морей и океанов, обеспечивающих поддержание пула этого
микроэлемента, и его обменные процессы в организме. В связи с этим
становится актуальным поиск природных препаратов для коррекции
гипотиреоза. Одним из таких препаратов, является природный полисахарид –
арабиногалактан, полученный из лиственницы сибирской. Арабиногалактан
обладает рядом характерных свойств, таких как низкая токсичность, хорошая
растворимость, гепатотропность, иммуномодулирующая и антиоксидантная
активность [3]. Учитывая многогранные свойства арабиногалактана
целесообразно исследовать его в коррекции гипотиреоза.
Методика. Исследования проводили в условиях вивария Иркутской
государственной сельскохозяйственной академии на беспородных белых
крысах массой 180–200 г в осенне-зимний период. В эксперименте
использовано 42 крысы. Шесть из них оставались интактными. Остальным
животным моделировали гипотиреоз введением перорально (с кормом)
мерказолила в дозе 10 мг/кг ежедневно в течение 8 недель. Первая подопытная
группа включала 18 животных с гипотиреозом (группа ГТ), второй подопытной
группе вводили арабиногалактан (АГ) 10 инъекций внутрибрюшинно через 3
дня, с момента отмены мерказолила в дозе 200 мг/кг (18 животных, группа
ГТ+АГ). Доза и режим введения препарата выбирались на основании данных
литературы о максимально выраженном иммуномодулирующем действии и
антиоксидантной активности АГ [3]. Выведение животных из эксперимента
проводили методом декапитации. У животных всех групп в гомогенатах
печени и селезенки определяли антиокислительную активность (АОА) [1],
концентрацию продуктов перекисного окисления липидов (ПОЛ), – диеновых
конъюгатов (ДК) [1] и малоновых диальдегидов (МДА) [4]. Материал для
исследования брали на 2, 7 сутки и через 4 недели после окончания
моделирования гипотиреоза.
Полученные данные обрабатывали методом вариационной статистики.
Достоверность различий средних величин определяли по t – критерию
Стьюдента при р<0.05.
Результаты. Через 8 недель после начала эксперимента у животных,
получавших мерказолил, масса тела увеличилась в 1.3 раза (р<0.05) (рис 1).
189
После отмены мерказолила она продолжала возрастать в течение 4-х недель и к
концу наблюдений превышала массу тела интактных животных в полтора раза
(р<0.05).
Масса печени увеличилась через 8 недель под действием мерказолила в
1.4 раза (р<0.05), а через 4 недели после отмены мерказолила – в 1.8 раза
(р<0.05). Масса селезѐнки достоверно не изменялась, но проявила тенденцию к
небольшому увеличению.
Таким образом, наиболее устойчиво изменяются под действием
мерказолила масса тела и масса печени.
140
Масса тела и органов
290
120
270
100
250
80
масса тела
230
60
40
210
печень
селезенка
190
ЩЖ
20
170
0
150
инт.
2 сут
7сут.
4 нед.
Продукты ПОЛ
60,00
50,00
40,00
30,00
20,00
МДА
10,00
0,00
ДК
инт. 2сут 7сут.
4
нед.
инт. 2сут 7сут.
Кровь
4
нед.
Печень
инт. 2сут 7сут.
4
нед.
Селезенка
Рисунок 1 – Изменение массы тела и органов (граммы) и концентрация продуктов ПОЛ
в крови и органах при экспериментальном гипотиреозе после отмены мерказолила
Процессы перекисного окисления липидов после отмены мерказолила в
190
условиях коррекции гипотиреоза арабиногалактаном (АГ), по нашим данным,
активировались. По сравнению с животными, не получавшим АГ, на 2-е сутки
после начала его введения, концентрация диеновых коньюгатов (ДК) в крови
имела тенденцию к понижению, а в печени и селезенке возрастала,
соответственно, в 3.6 раза (р<0.05) и в 3.4 раза (р<0.05).
Через 7 суток к концу наблюдения (4 недели) после введения АГ уровень
ДК в крови имел тенденцию к повышению, а в печени и селезенке оставался на
прежнем высоком уровне. Концентрация малонового диальдегида (МДА) в
крови, в сравнении с животными без коррекции АГ, на 2 сутки после введения
АГ имела тенденцию к повышению, через 7 суток проявила тенденцию к
понижению, а через 4 недели возрастала в 1.6 раза (р<0.05).Концентрация МДА
в печени не изменялась на протяжении всего эксперимента, в селезѐнке этот
показатель под действием АГ повышался в 1.9 раза на 2-е сутки после отмены
мерказолила, а затем снижался и нормализовался (рис 2).
140
Масса тела и органов
290
120
270
100
250
масса тела
80
230
60
40
210
печень
селезенка
190
ЩЖ
20
170
0
150
инт.
2сут
60,0
7сут.
4нед.
Продукты ПОЛ
50,0
МДА
40,0
30,0
20,0
ДК
10,0
0,0
инт.
2сут 7сут. 4нед.
инт.
2сут 7сут. 4нед.
Кровь
Печень
инт.
2сут 7сут. 4нед.
Селезенка
Рисунок 2 – Изменение массы тела и органов (граммы) и концентрация продуктов ПОЛ
в крови и органах при экспериментальном гипотиреозе после отмены мерказолила у
животных, получавших арабиногалакан
Таким образом, под действием АГ на 2-е сутки после начала его введения
191
в селезенке процесс превращения ДК в МДА восстанавливался, в печени
оставался замедленным. АОА в печени и селезенке под действием АГ не
изменялась, а в крови проявляла тенденцию к повышению к концу наблюдения
(4-я неделя).
Из представленных данных следует, что при гипотиреозе, вызванном
мерказолилом, введение АГ активизирует процессы ПОЛ в печени и селезенке,
при этом в селезенке нормализуется превращение ДК в МДА (нарушенное при
гипотиреозе), а в крови через 4 недели повышается АОА (таблица 1).
Таблица 1 – Антиокислительная активность периферической крови, паренхимы печени
и селезенки у подопытных животных (усл.ед.)
Серии
Инт.
ГТ
ГТ+АГ
Сроки
2сут
7сут
4нед
2сут
7сут
4нед
Кровь
0.38±0.13
0.25±0.08
0.44±0.05
0.14±0.05
0.15±0.03
0.06±0.01 2.
0.23±0.06
Печень
0.11±0.01
0.11±0.02
0.07±0.02
0.1±0.05
0.08±0.04
0.06±0.01 1
0.08±0.016
Селезенка
0.15±0.02
0.21±0.05
0.2±0.04
0.24±0.04 1
0.11±0.05
0.26±0.05 1
0.14±0.023 2.
Примечания: 1 –отличие от интактных животных при р<0.05; 2 – отличие от
животных с гипотиреозом без коррекции АГ при р<0.05.
Вывод. Коррекция нарушений, вызванных гипотиреозом, с помощью
природного полисахарида арабиногалактана активизирует в печени и селезенке
процессы перекисного окисления липидов, нормализуя при этом в селезенке
превращение диеновых коньюгатов в малоновый диальдегид, повышает
антиокислительную активность крови.
Список литературы
1. Гаврилов В.Б. Спектрофотометрическое определения содержания диеновых
коньюгатов в плазме крови / В.Б. Гаврилов, М.И. Мишкогрудная // Лаб. Дело. – 1983. - №3. –
С. 33-36.
2. Гончаренко А.В. Определение содержания ТБК-активных веществ (МДА)
сыворотки крови / А.В. Гончаренко, В.Д. Латинова // Лаб. дело. - 1985.- №1. - С. 60-61.
3. Дубровина В.И. Иммуномодулирующие свойства арабиногалактана лиственницы
сибирской (Larix sibirica L.) / В.И. Дубровина, С.А. Медведева // Фармация.-2001.-№5.- С. 2627.
4. Клебанов Г.И. Оценка АОА плазмы крови с применением желточных
липопротеидов / Г.И. Клебанов, И.В. Бабенкова, Ю.А. Телескин, О.С. Комаров, Ю.А.
Владимиров // Лаб. дело. - 1988. - №5. - С. 59-62.
192
УДК 578.2/.5: 595.421
ОЦЕНКА ГЕНЕТИЧЕСКОЙ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ ВИРУСА
КЛЕЩЕВОГО ЭНЦЕФАЛИТА НА ТЕРРИТОРИИ ЕВРАЗИИ
1
Т.В. Демина, 2, 3Ю.П. Джиоев, 3, 2И.В. Козлова, 4М.М. Верхозина, 2В.И. Злобин
1
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия;
2
Иркутский государственный медицинский университет, г. Иркутск, Россия;
3
Научный центр проблем здоровья семьи и репродукции человека СО РАМН, г. Иркутск,
Россия;
4
Центра гигиены и эпидемиологии в Иркутской области, г. Иркутск, Россия
Анализ данных GenBank по нуклеотидным последовательностям и результаты
генотипирования штаммов возбудителя клещевого энцефалита (КЭ) с помощью метода
молекулярной гибридизации нуклеиновых кислот (МГНК) подтверждают, что в очагах
евроазиатского ареала циркулируют, по меньшей мере, 5 генотипов вируса КЭ. Три
основных генотипа - 1 (дальневосточный), 2 (западный или европейский) и 3 (сибирский или
урало-сибирский) имеют широкое распространение. Генотип 4 обнаружен на юге Восточной
Сибири, а генотип 5 – в Восточной Сибири и Монголии. В Восточной Сибири на территории
Эхирит-Булагатского района Иркутской области располагается уникальный по
генетическому разнообразию возбудителя очаг КЭ.
Ключевые
слова:
ВКЭ,
генотип,
молекулярная
гибридизация,
дезоксиолигонуклеотидные зонды, генетическая вариабельность.
ESTIMATION OF THE GENETIC VARIABILITY OF TICK-BORNE ENCEPHALITIS
VIRUS ON THE TERRITORY OF EURASIA
1
2, 3
T.V. Demina, Yu.P. Dzhioev, 3, 2I.V. Kozlova, 4M.M. Verkhozina, 2V.I. Zlobin
1
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
2
Irkutsk State Medical University, Irkutsk, Russia
3
Scientific Center of Family Health and Human Reproduction Problems, SB RAMS, Irkutsk,
Russia
4
Center for Hygiene and Epidemiology in Irkutsk region. Irkutsk, Russia
Analysis of nucleotide sequences from Gene bank database and the results of genotyping
of tick-borne encephalitis (TBE) strains with application of the method of nucleic acid
hybridization confirms that the foci of Eurasian area at least 5 genotypes of TBE are circulating.
Three major genotypes are1 (Far-Eastern), 2 (Western or European) and 3 (Siberian or UralSiberian). They are widespread. Genotype 4 is found in the south of Eastern Siberia, genotype 5
- in Eastern Siberia and Mongolia. In Eastern Siberia in particular in Ekhirit-Bulagatsk district
of Irkutsk Region a focus of TBE with unique genetic diversity is located.
Key words: TBEV, genotype, molecular hybridization, deoxyoligonucleotide probes,
genetic variability.
Вирус клещевого энцефалита (ВКЭ) относится к семейству Flaviviridae,
роду Flavivirus, антигенному комплексу клещевого энцефалита (КЭ) и является
возбудителем опасного инфекционного заболевания человека. Экологические
связи вируса КЭ в процессе циркуляции в природе исключительно
многообразны, что определяется, прежде всего, широтой его географического
193
распространения [7]. Ареал вируса простирается практически непрерывной
полосой по южной части лесной зоны внетропической Евразии от
Атлантического океана и Средиземного моря до Тихого океана, включая о.
Сахалин и северную часть о. Хоккайдо [9]. Вирус распространен
преимущественно в границах ареалов его основных переносчиков – таѐжного
(Ixodes persulcatus) и лесного (Ixodes ricinus) клещей. Природные очаги ВКЭ
являются источником периодического обострения эпидемической обстановки в
ряде европейских и азиатских стран. Штаммы вируса различаются по
патогенности для людей и, вызываемым ими, клиническим проявлениям КЭ.
Для понимания функционирования природных очагов вируса КЭ и
совершенствования противоэпизоотических мероприятий необходимы:
изучение его генетического разнообразия, разработка подходящих для этого
методологических
подходов
и
проведение
регулярного
экологовирусологического мониторинга, включая молекулярно-генетический анализ
штаммов и изолятов вирусной РНК.
В каталоге Международного Комитета по таксономии вирусов, изданном
в 2011 г., ВКЭ классифицируется на три субтипа: дальневосточный, сибирский
и европейский (западный). Эти антигенные подтипы вируса соответствуют
трем одноименным генотипам, которые в отечественной литературе [6,9]
принято также называть генотип 1 (дальневосточный с прототипным штаммом
Sofjin), генотип 2 (западный, Neudoerfl) и генотип 3 (сибирский или уралосибирский, Vasilchenko). Генотип 3 (или сибирский) распадается на две ветви балтийскую и сибирскую [14]. Сибирская ветвь, в свою очередь,
подразделяется на два кластера, названные в соответствии со штаммамипрототипами – ―Васильченко‖ и ―Заусаев‖ [8].
Кроме того, проведенный нами в 1999-2001 гг. анализ степени гомологии
небольшого участка гена Е (160 нуклеотидный остатков) 29 штаммов вируса
КЭ, изолированных в различных частях ареала [1, 3, 6], показал, что штаммы
могут быть дифференцированы, по меньшей мере, на 5 генотипов. Наряду с
установленными тремя основными генотипами ВКЭ (1, 2 и 3) были выделены 2
существенно отличающиеся от них штамма 178-79 (изолирован в 1979 г. от
клещей I.persulcatus) и 886-84 (1984, Myodes rutilus) предположительно
представляющие генотипы 4 и 5. Оба штамма выделены в Эхирит-Булагатском
районе Иркутской области. Bпервые их оригинальность была показана в
А.Г.Трухиной [11] с помощью серологических реакций.
Цель представляемого исследования - оценка генетической
вариабельности ВКЭ по результатам секвенирования и тестирования с
помощью дифференцирующей панели олигозондов методом МГНК.
Материалы и методы. Объект исследования: геном ВКЭ. Материалом
для исследования послужили:
194
- 273 коллекционных штамма вируса КЭ и 1 штамм вируса омской
геморрагической лихорадки (ОГЛ) из ФГБУ ―НЦ ПЗСРЧ‖ СО РАМН,
изолированных из различных биологических объектов со всего евроазиатского
ареала в период с 1937 по 2006 годы [2, 5];
- нуклеотидные последовательности гена Е и полногеномные
последовательности штаммов и изолятов РНК вируса КЭ, депонированные в
международном банке данных (GenBank) по состоянию на март 2014 года, а
также полногеномные структуры вируса ОГЛ (OHF) и штамма ВКЭ Sofjin [10].
Методы исследования: МГНК, компьютерный анализ. Подготовку
образцов вирусной РНК 273 музейных штаммов и их испытания в тестах
МГНК с авторскими генотипспецифическими зондами проводили как описано
в [5]. Компьютерный анализ нуклеотидных последовательностей гена Е и
полногеномных структур осуществляли с помощью программы MEGA [13].
Результаты и обсуждение. Для получения штаммоспецифической
характеристики вирусного генома определяют его полную первичную
структуру. Такой методологический подход незаменим при определении
генетических факторов, влияющих на патогенность вируса. Однако, он не
пригоден для определения генетического разнообразия больших выборок
штаммов из-за относительной трудоемкости и высокой затратной стоимости.
Так, несмотря на наличие многих сотен штаммов ВКЭ в разных лабораториях
мира, в международном банке (GenBank) по данным на март 2014 г.
зарегистрированы полногеномные последовательности 93 штаммов вируса,
хотя первая полногеномная структура была расшифрована еще в 1988 году.
Поэтому для типирования и изучения генетического разнообразия вирусных
изолятов и образцов вирусных РНК в настоящее время определяют первичную
структуру одного из 10 генов вируса (чаще это ген Е, который кодирует
поверхностный белок вирусной оболочки) или более короткий фрагмент
генома (чаще все того же гена Е).
Для интенсификации процесса изучения генетического разнообразия
ВКЭ нами предложена и апробирована несеквинирующая скрининговая
система, пригодная для проведения серийных опытов. Она позволяет, в
частности, целенаправленно отбирать штаммы с нетипичной структурой для
последующего
полногеномного
секвенирования,
что
способствует
рациональному использованию последнего. Эта система представляет собой 40
теоретически рассчитанных дезоксиолигонуклеотидных зондов, используемых
в тестах МГНК с образцами вирусной РНК. Мишенью для зондов служат все
десять генов ВКЭ, принципы ее разработки и подробное описание приведено в
[5]. Для генотипической идентификации ВКЭ этот относительно несложный и
недорогостоящий скрининговый подход является альтернативой методу
секвенирования полноразмерных геномов. С его помощью протестировано 273
195
коллекционных
штамма
вируса,
определена
их
генотипическая
принадлежность и впервые обнаружены образцы вирусных РНК 9 штаммов со
структурой, гомологичной штамму 886-84, который был известен ранее как
единственный представитель генотипа 5 (рис. 1).
При изучении географической вариабельности ВКЭ в ходе скрининга с
помощью МГНК (рис. 1), а также по результатам анализа 323 нуклеотидных
последовательностей гена Е и 93 полногеномных структур из GenBank (рис. 2),
получил подтверждение сделанный нами ранее вывод о существовании, как
минимум, 5 генотипов ВКЭ:
- генотип 1 вируса, чаще других вызывающий тяжелые проявления КЭ,
встречается по всему ареалу, но преобладает на Дальнем Востоке;
- представители генотипа 2 выявляются преимущественно в Восточной
Европе, встречаются на Алтае, редко – в Восточной Сибири (выявлено 5 из 169
штаммов, изученных с помощью МГНК), обнаружены в Северной Корее
(первое сообщение об этой находке появилось в 2008 году [12]) и не выявлены
на Дальнем Востоке;
- генотип 3 доминирует повсюду, исключая Дальний Восток и большую
часть территории Восточной Европы. При сравнительном анализе полных
геномных структур и полного гена Е представителей этого генотипа (рис. 2),
все исследуемые нуклеотидные последовательности четко разделились на три
кластера, соответствующих Балтийской ветви и субгенотипам ―Васильченко‖ и
―Заусаев‖ Сибирской ветви. Заметим, что при анализе более коротких
фрагментов генома, это не всегда оказывается возможным (данные не
показаны);
- генотип 4 в нашем исследовании представлен единственным изолятом
из Восточной Сибири (штамм 178-79);
- генотип 5, как уже упоминалось выше, пополнился новыми
представителями (9 штаммов ―группы 886‖, впервые выявленные с помощью
метода МГНК). Важно отметить что, во-первых, в северной Монголии, на
территории, прилегающей к Восточной Сибири, зарегистрирован в 2008 году
смертельный исход КЭ, вызванный вирусом, гомологичным по структуре
генома штамму 886-84 [4], а во-вторых, (по данным литературы) сегодня
―группа 886‖ продолжает активно пополняться.
На территории Российской Федерации (в частности, Восточная Сибирь),
а также в странах Балтии, в одном природном очаге могут циркулировать все
основные генотипы вируса КЭ. Например, в очагах Республики Бурятия с
помощью МГНК выявлено наличие политиповых штаммов (или микстштаммов), т.е. изолятов вируса, которые, вероятно, представляют собой смеси
вирусных частиц всех трех основных генотипов, и выделены не только из пула
клещей, но и от грызунов.
196
7
6
5
4
1
2
3
- генотип 1
- генотип 4
- генотип 2
- генотип 5
- генотип 3
- смесь
генотипов
Рисунок 1 – Географическое распространение генотипов вируса клещевого энцефалита, установленное при типировании 273
музейных штаммов с помощью авторских дезоксиолигонуклеотидных зондов методом МГНК.
Примечание: 1 – Дальний Восток; 2 – Восточная Сибирь; 3 – Западная Сибирь; 4 – Предуралье и Урал;
5 – Центральная и Северо-Западная Россия; 6 – Восточная Европа; 7 – Западная Россия
Здесь не показаны пять изолятов генотипа 3 из Боснии и Герцеговины
197
В 2012 году при сравнительном анализе полных аминокислотных
последовательностей 32 штаммов вируса, относящихся к разным генотипам,
было установлено, что определенное сочетание аминокислот в 22 позициях,
расположенных по всему полипротеину, является генотипспецифическим
маркером ВКЭ [5]. Анализ полипротеинов 93 штаммов подтвердил
правомочность этого вывода и показал, что аминокислоты в 11 из этих 22 сайтов
являются строго консервативными для трех основных генотипов (табл.).
Древо А
Древо Б
Рисунок 2 – Сопоставление 93 полных геномных структур (Древо А) и 323 нуклеотидных
последовательностей гена Е (Древо Б) штаммов ВКЭ, изолированных со всего
евроазиатского ареала
198
Таблица – Отличия между генотипами ВКЭ, выявленные при сравнении 93
полипротеиновых структур
белок
С E
NS1
NS2A
NS3
NS4B
№ а.о. по
3 486 830 1061 1255 1303 1353 1865 2287 2355
полипротеину
№ а.о. по белку
3 206 54 285 127
175 225
376
28
96
генотип 1 (57
G S
T
R
A
L
V/I
I
E
A/R
штаммов)
генотип 2 (20)
K V
S
T
D/E
C
A
A
S
T
генотип 3 (13)
R L
N
K
G
I/F
T
V
G
S
генотип 4 (1)
R S
T
K
G
L
T
V
G
A
генотип 5 (2)
R L
N
K
S
L
A
V
G
A
NS5
2529
18
G
N
S
S
S
Примечание: Цвет ячейки с аминокислотным остатком указывает на соответствие
штаммов ВКЭ одному из 5 генотипов, обозначенных в первом столбце.
Таким образом, установлено, что основные центры генетического
разнообразия ВКЭ располагаются в очагах Восточной Сибири и особого
внимания заслуживает очаг на территории Эхирит-Булагатского района.
Именно здесь обнаружены представители всех известных генетических
вариантов вируса КЭ, исключая балтийскую ветвь генотипа 3. В их числе
уникальный штамм 178-79. Из всех известных на сегодня расшифрованных
нуклеотидных последовательностей ВКЭ нет ни одной, гомологичной штамму
178-79.
Выводы. 1. В очагах евроазиатского ареала циркулируют, по меньшей
мере, 5 генотипов ВКЭ.
2. Три основных генотипа имеют широкое распространение: генотип 3
вируса КЭ доминирует на территории Российской Федерации и представлен
тремя субгенотипами; генотип 1 циркулирует преимущественно на Дальнем
Востоке, однако встречается в небольшой пропорции по всему ареалу, а
генотип 2 является минорным на территории РФ, не выявлен на Дальнем
Востоке, но доминирует в очагах Восточной Европы, а также фиксируется в
Северной Корее.
3. Генотип 4 обнаружен на юге Восточной Сибири, а генотип 5 – в
Восточной Сибири и Монголии.
4. В Восточной Сибири на территории Эхирит-Булагатского района
Иркутской области располагается уникальный по генетическому разнообразию
возбудителя очаг КЭ.
5. Анализ данных GenBank по нуклеотидным последовательностям и
результаты генотипирования штаммов возбудителя КЭ с помощью метода
МГНК подтверждают уникальность строения генетической структуры штамма
178-79 – единственного известного представителя генотипа 4.
199
Список литературы
1. Анализ генетической вариабельности штаммов вируса клещевого энцефалита по
первичной структуре фрагмента гена белка оболочки Е / В.И. Злобин, Т.В. Демина, Л.В.
Мамаев и др. // Вопр. вирусол.- 2001. - № 1. – С. 12–16.
2. Генетическая вариабельность и генотипирование вируса клещевого энцефалита с
помощью дезоксиолигонуклеотидных зондов / Т.В. Демина, Ю.П. Джиоев, М.М. Верхозина и
др. // Вопр. вирусол. – 2009. - № 3. – С. 33-42.
3. Генетическое типирование штаммов вируса клещевого энцефалита на основе
анализа гомологии фрагмента гена белка оболочки / В.И. Злобин, Т.В. Демина, С.И. Беликов и
др. // Вопросы вирусологии. – 2001. - № 1. – С. 17–21.
4. Генетическая характеристика возбудителя клещевого энцефалита в Монголии /
М.А. Хаснатинов, Г.А. Данчинова, Н.В. Кулакова и др. // Вопросы вирусологии. – 2010. - № 3.
– С. 27-32.
5. Демина Т.В. Вопросы генотипирования и анализ генетической вариабельности
вируса клещевого энцефалита/ Демина Т.В.: Дис.: д.б.н. – Иркутск, 2012. – 248 с.
6. Злобин В.И. Молекулярная эпидемиология клещевого энцефалита / В.И. Злобин,
С.И. Беликов, Ю.П. Джиоев и др. – Иркутск: РИО ВСНЦ СО РАМН, 2003. – 271 с.
7. 3лобин В.И. Клещевой энцефалит / В.И. Злобин, Д.К. Львов // Медицинская
вирусология: руководство / Под ред. Д.К. Львова// М.: МИА, 2008. – С. 548-552.
8. Карань Л.С. Применение молекулярно-генетических методик для изучения
структуры штаммов вируса клещевого энцефалита / Л.С. Карань, Г.В. Маленко, Н.Г. Бочкова
и др. // Бюлл. СО РАМН. - 2007. - № 4. – С. 34–40.
9. Коренберг, Э.И. Природноочаговые инфекции, передающиеся иксодовыми
клещами / Э.И. Коренберг, В.Г. Помелова, Н.С. Осин. – М: ППП ―Типография ―Наука‖. –
2013. – 463 с.
10. Плетнев А.Г. Нуклеотидная последовательность генома и полная аминокислотная
последовательность полипротеина вируса клещевого энцефалита / А.Г. Плетнев, В.Ф.
Ямщиков, В.М. Блинов // Биоорганическая химия. – 1989. – Т. 15. - № 11. – С. 1504-1521.
11. Трухина А.Г. Особенности циркуляции возбудителя КЭ в зоне распространения
двух серотипов вируса на территории Прибайкалья/ А.Г. Трухина: Дис.: к.м.н.– Иркутск, 1989.
– 176 с.
12. Isolation of tick-borne encephalitis viruses from wild rodents, South Korea / S.Y. Kim,
S.M. Yun, Han M.G. et al. // Vector Borne Zoonotic Dis. – 2008. - Spring: 8 (1). – P. 7-13.
13. Tamura K. MEGA4: Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA) software
version 4.0 / J. Dudley, M. Nei, S. Kumar // Mol. Biol. Evol. – 2007. – Vol. 24. – P. 1596–1599.
14. Unique signature amino acid substitution in Baltic tick-borne encephalitis virus (TBEV)
strains within the Siberian TBEV subtype / I. Golovljova, O. Katargina, J. Geller et al. // Int. J. Med.
Microbiol. – 2008. – Vol. 298. – P. 108-120.
200
УДК: 636.237.23:611.21
ДЕРМАТОГЛИФЫ НОСОГУБНОГО ЗЕРКАЛА ТЕЛОК КРАСНОПЕСТРОЙ ПОРОДЫ ООО “ХАДАЙСКИЙ” ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ
С.Р. Калинин
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
Изучение полиморфизма дерматоглифов носогубного зеркала крупного рогатого скота
является одним из интересных и перспективных направлений. Дерматоглифический узор, его
качественные и количественные характеристики, рассматриваются нами как комплекс фенов,
являются индивидуальными и характеризуют каждое животное подобно отпечаткам пальцев
человека. Так же рисунок дерматоглифов носогубного зеркала классифицируется на ряд
дерматотипов, которые, как и характеристики структуры носогубного зеркала, оказываются
связанными с ростом и развитием крупного рогатого скота.
Ключевые слова: порода, красно-пестрая, живая масса, тип, дерматоглифы, зерно,
ветка, крона, полиморфизм, узор, носогубное зеркало.
DERMATOGLYPHICS OF THE NASOLABIAL MIRROR OF HEIFERS OF REDMOTLEY BREED OF "CHEDISKI", CO, Ltd IN IRKUTSK REGION
S.R. Kalinin
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
The study of polymorphism of nasolabial mirror of dermatoglyphics in cattle is one of the
most interesting and promising directions. Dermatoglyphic patterns, its qualitative and
quantitative characteristics, are considered as a complex of phenes. They are individual and
characterize each animal like a person's fingerprints. The figure of dermatoglyphics of nasolabial
mirror are classified into a number of dermatotypes which as well as the characteristics of the
structure of nasolabial mirror are connected with the growth and development of cattle.
Key words: breed, red-and-white, live weight, type, dermatoglyphics, grain, branch,
crown, polymorphism, pattern, nasolabial mirror.
Красно-пестрая порода крупного рогатого скота является результатом
воспроизводительного скрещивания симментальской и красно-пестрой
голштинской пород. Целенаправленный отбор и подбор при улучшении
условий кормления коров и молодняка явились одними из решающих факторов
преобразования симментальского скота и создания новой породы [3].
Носогубное зеркало животных отражают физиологическое состояние
организма и поэтому несомненный интерес представляет изучение его
дерматоглифического рисунка.
Для изучения носогубного зеркала крупного рогатого скота используют
различные методы.
Более удобным и практичным методом изучения дерматоглифов
крупного рогатого скота является фотографирование носогубного зеркала. В
настоящее время исследование дерматоглифов чаще всего происходит на
201
основе анализа их фотоотпечатков [1, 2].
В
Иркутской
области
до
настоящего
времени
изучение
дерматоглифического рисунка носогубного зеркала телок красно-пестрой
породы не проводились.
Цель работы: изучить дерматоглифический узор носогубного зеркала,
его качественные и количественные характеристики, и найти взаимосвязь с
ростом и развитием телок красно-пестрой породы.
Материал, методика и обсуждение результатов. Нами исследованы
дерматоглифы 45 телок красно-пестрой породы в ООО ―Хадайский‖. Для
получения рисунков носогубного зеркала производилась съемка цифровым
фотоаппаратом на расстоянии 85-90 см от объекта. Данные вводились в
компьютер для анализа дерматоглифов и изготовления фотоснимков.
Дерматоглифика изучалась на фотографиях визуально по методике А.А.
Трофименко, согласно которой учитывались следующие признаки: 1) форма
кожных валиков, 2) окраска, 3) положение складок, 4) извитость и
направленность кожных борозд, 5) тип структуры, 6) тип дерматоглифа [4].
У телок красно-пестрой породы в ООО ―Хадайский‖ нами выявлено 3
типа дерматоглифического рисунка носогубного зеркала: ―зерно‖, ―ветка‖,
―крона‖.
Телки с типом дерматоглифа ―зерно‖ (рис. 1, а) имеют неодинаковый
рисунок правой и левой половины носогубного зеркала, что свидетельствует об
асимметричности узора. Поверхность зеркала гладкая, блестящая, местами
пигментированная. Пигмент в виде небольших скоплений округлой формы
чаще находится в центре дорсальной части зеркала на границе с волосяным
покровом. Кожные валики, имеющие преимущественно форму кругов, овалов,
эллипсов, расположены одиночно. На нижней и средней поверхностях зеркала
кожные борозды окружают кожные валики. Для верхней части поверхности
характерны слабо извитые боковые кожные борозды, направленные под углом
45-50° к периферии [2,5].
Телки с типом дерматоглифа ―ветка‖ (рис. 1, б) имеют симметричный
рисунок носогубного зеркала. Кожные валики расположены плотно. Форма их в
дорсальной части округлая, напоминает пчелиные соты. В средней и
вентральной частях зеркала кожные валики имеют вид коротких и длинных
лент. Кожные борозды, узкие, слабо извитые. Имеется наличие прямой
центральной борозды, направленной вверх. От центральной борозды к
периферии зеркала, подобно ветвям, отходят под острым углом боковые
прямые и слабо извитые кожные борозды [1, 5].
У телок с типом дерматоглифа носогубного зеркала ―крона‖ (рис. 2)
также отмечается асимметричность дерматоглифического рисунка, с наличием
пигментации на дорсальной части. Тип структуры рыхлый. Форма кожных
202
валиков преимущественно округлая. Кожные борозды хорошо выражены. Для
них свойственно прямое, слабо извитое и дугообразное расположение. Для
кожных борозд характерна направленность: вокруг кожных валиков, вверх и в
большей степени к периферии [2,5].
а
б
Рисунок 1 – Тип дерматоглифа, а – тип “Зерно”, б – тип “Ветка”
Рисунок 2 – Тип “Крона”
Таблица 1 – Динамика живой массы телок, кг
Зерно, n= 12
Тип носогубного зеркала
Ветка, n=13
Крона, n=20
При рождении
31.8±1.9
32.5±1,7
35.9±1.2
3
81.1±2.4
79.2±3,38
91.1±0.99
6
142.7±4.9
140.8±4.5
157.2±3.1
9
222.5±6.6
214.3±7.7
237.3±4.3
Возраст, мес.
На основании предварительных данных (табл. 1) о взаимосвязи
дерматоглифического рисунка носогубного зеркала с ростом и развитием,
можно говорить о том, что животные с типом дерматоглифа ―крона‖
отличаются наивысшей живой массой по периодам. Так, живая масса у телок с
типом дерматоглифа ―крона‖ составила 237.3 кг, у телок с типом дерматоглифа
―зерно‖ равнялась 222.5 кг. Телки с дерматотипом ―ветка‖ характеризуются
203
меньшими показателями по живой массе, она составила 214.3 кг, что на 23 кг
меньше чем у телок с дерматотипом ―крона‖ и на 8.2 кг меньше чем у телок с
дерматотипом ―ветка‖. В свою очередь у телок с типом дерматоглифа «зерно»
так же живая масса меньше чем у типа дерматоглифа «крона» на 14.8 кг.
Выводы. Считаем, что желательным дерматотипом носогубного зеркала
для выращивания телок красно-пестрой породы является ―крона‖, так как имеет
наивысшую живую массу по стаду. Так, что данные дерматоглифики
носогубного зеркала телок красно-пестрой породы могут служить
своеобразным банком при проведении в дальнейшем селекционно-племенной
работы.
Список литературы
1. Аржанкова Ю.В. Дерматоглифический полиморфизм носогубного зеркала чернопестрых коров в связи с их генотипом / Ю.В. Аржанкова, Г.С. Лозовая // Современные
проблемы органической химии и биотехнологии// Первая Междунар. науч. конф. г. Луга,
2001. С. 22-23.
2. Аржанкова Ю.В. Изучение дерматоглифов носогубного зеркала у молочных пород
скота в связи с продуктивностью и происхождением / Ю.В. Аржанкова: Автореф. дис... к.с.х.н. – Дубровицы, Московская область, 2002. 24 с.
3. Голубков А.И. Выращивание молодняка красно-пестрой молочной породы / А.И
Голубков, А.М Агапов, Ф.В Попов // Новая красно-пестрая порода молочного скота и методы
ее совершенствования в Сибири // Матер. регион. науч.-практ. конф. – г. Красноярск, 2001. –
С. 59-65.
4. Трофименко А.Л. Теоретические и практические основы фенетики дерматоглифов
носогубного зеркала крупного рогатого скота / А.Л. Трофименко: Автореф. дис… д.с.-х.н. –
М., 1991. 31 с.
5. Сиротина М.В. Полиморфизм дерматоглифов носогубного зеркала крупного
рогатого скота / М.В. Сиротина, А.В. Баранов - Кострома: КГУ им. Н.А. Некрасова, 2008. – 96 с.
УДК 637.356.04
ИЗМЕНЕНИЕ ХИМИЧЕСКОГО СОСТАВА И ПОКАЗАТЕЛЕЙ
БЕЗОПАСНОСТИ ТВОРОГА, ВЫРАБОТАННОГО ИЗ МОЛОКА
КОРОВ, ПОЛУЧАВШИХ ИРКУТИН
К.В. Перфильев, И.А. Лыкасова
Уральская государственная академия ветеринарной медицины, г. Троицк, Россия
В статье представлены данные исследований органолептических, физико-химических
и микробиологических показателей творога выработанного из молока коров, в рацион
которых вводили препарат ―Иркутин‖. Приведены результаты исследования на содержание
токсичных элементов (свинец, мышьяк, кадмий ртуть) и радионуклидов (цезий-137,
стронций-90). Установлено положительное влияние иркутина на технологические свойства
молока и качественные показатели изготовленного из него творога. Определена оптимальная
дозировка препарата.
Ключевые слова: творог, молоко, препарат, иркутин, анализ, показатели безопасности.
204
CHANGES IN THE CHEMICAL COMPOSITION AND INDICATORS SAFETY OF
CURD MADE OF THE MILK OF COWS TREATED WITH IRKUTIN
K.V. Perfilev, I.A. Lykasova
Ural State Academy of Veterinary Medicine, Troitsk, Russia
The article presents data from a study of organoleptic, physico-chemical and
microbiological parameters of curd made from the milk of cows in ration of which was injected
the preparation ―Irkutin‖. The paper presents the results of research of the content of toxic
elements (lead, arsenic, cadmium, mercury) and radionuclides (cesium-137, strontium-90). The
positive influence of «Irkutin» on technological properties of milk and qualitative indicators of
curd made from it. Found optimal dose of the drug was obtained.
Key words: curd, milk, drug Irkutin, analysis, safety performance.
Согласно ФЗ № 88 ―Технический регламент на молоко и молочную
продукцию‖ творог – кисломолочный продукт, произведенный с
использованием заквасочных микроорганизмов – лактококков или смеси
лактококков и термофильных молочнокислых стрептококков и методов
кислотной или кислотно-сычужной коагуляции белков с последующим
удалением
сыворотки
путем
самопрессования,
прессования,
центрифугирования и (или) ультрафильтрации [4].
Творог является традиционным высокобелковым кисломолочным
продуктом, имеющим хорошие пищевые и лечебно-диетические свойства. Его
получают
путем
сквашивания
пастеризованного
цельного
или
нормализованного молока, с последующим удалением из сгустка
выделившейся сыворотки. Наряду с высокой пищевой и биологической
ценностью, обусловленной сбалансированным аминокислотным составом, а
также набором различных витаминов и минеральных элементов, данный
продукт обладает хорошими вкусовыми качествами. Это обусловливает его
востребованность потребителями.
Творог относится к категории скоропортящихся пищевых продуктов, и
ненадлежащий технологический контроль, применение некачественного сырья,
а также нарушение режимов хранения, являются неблагоприятными факторами,
способствующими снижению его функциональных показателей. В связи с
вышесказанным, крайне актуальной становиться проблема получения
продукции имеющей более качественный состав и лучшие технологические
свойства.
Основной целью работы являлась оценка изменений химического состава
и показателей безопасности творога, выработанного из молока коров,
получавших препарат ―Иркутин‖.
На основании обозначенной цели были определены следующие задачи:
• исследовать
органолептические,
физико-химические,
микробиологические характеристики продукта, а также осуществить оценку
205
показателей безопасности;
• провести дегустационную оценку 3-х образцов творога;
• выявить пробы творога, имеющего лучшие качественные
характеристики.
Для решения поставленных цели и задач, в сентябре 2013 года, на
молокоперерабатывающем заводе ―Молочный мир‖, расположенном в селе
Нижняя Санарка, Троицкого района, Челябинской области была выработана
экспериментальная партия творога. Сырьѐм для его изготовления послужило
цельное молоко, полученное от коров, в корм которых вводился препарат
―Иркутин‖, в дозе 0.4 г/голову в 1-ой группе и 1.7 г/голову во 2-ой опытной
группе. Животные получали препарат во время утреннего кормления вместе с
питьѐм, 1 раз в четыре дня. Период использования препарата составил 180 дней.
Творог вырабатывался путѐм кислотно-сычужной коагуляции белков, по
стандартной технологической схеме. При применении данного способа
свертывания молока, сгусток формируется комбинированным воздействием
сычужного фермента и молочной кислоты, вырабатываемой молочнокислыми
микроорганизмами. Кислотно-сычужный способ используется при выработке
жирного и полужирного творога, при этом снижается отход жировой фракции в
сыворотку [2]. На протяжении всего производственного процесса соблюдались
необходимые санитарно-гигиенические и технологические требования.
Дегустационная оценка готового продукта проводилась стандартными
методами, в соответствии с указаниями В.А. Крыгина и И.А. Лыкасовой [3], на
кафедре товароведения продовольственных товаров и ветеринарно-санитарной
экспертизы. Образцы творога были закодированы: контрольный образец - №1,
№2, от коров 1-ой опытной группы, образец №3, от коров 2-ой опытной
группы.
Перед использованием молока-сырья, были определены показатели,
характеризующие его пригодность для технологической переработки.
Фактическое количество творога, устанавливалось по завершении процесса
производства (табл. 1).
Таблица 1 – Свойства молока-сырья для производства творога
Показатель
Продолжительность сычужной
свертываемости, мин.
Степень термоустойчивости
Выход творога из 10 л молока, г
Молоко коров, в зависимости от дозы препарата
Контрольная группа 1 опытная группа 2 опытная группа
34
31
30
II
1740
II
2110
II
2050
Исходя из данных таблицы видно, что молоко, полученное от коров
206
обеих опытных групп, обладает лучшими технологическими характеристиками,
чем молоко животных контрольной группы. Так, продолжительность сычужной
свѐртываемости в 1-й и 2-й группах меньше контроля на 3 и 4 минуты,
соответственно. Степень термоустойчивости во всех группах одинакова, а
количество творога, полученное из 10 л молока, в 1-й группе больше на 370 г
(21.3%), а во 2-й - на 310 г (17.8%), по сравнению с показателем контрольной
группы.
Испытания готового продукта по органолептическим, физикохимическим и микробиологическим показателям проводились стандартными
методами, на кафедрах товароведения продовольственных товаров и
ветеринарно-санитарной экспертизы, микробиологии и вирусологии, а также в
межкафедральной лаборатории Уральской государственной академии
ветеринарной медицины.
Оценка органолептических показателей творога, результаты которой
представлены в таблице 2, проводилась через 6 часов после выпуска продукта
со склада предприятия. Данные, полученные в ходе исследований
свидетельствуют о соответствии всех образцов требованиям ГОСТ Р 520962003 ―Творог. Технические условия‖ по нормируемым показателям [1].
Таблица 2 – Органолептические показатели творога
Норма по ГОСТ Р
52096-2003 «Творог.
Показатели
Технические
условия»
Мягкая, мажущаяся
или рассыпчатая с
Внешний вид и
наличием или без
консистенция
ощутимых частиц
молочного белка
Чистые,
кисломолочные, без
Вкус и запах
посторонних
привкусов и запахов
Белый или с
кремовым оттенком,
Цвет
равномерный по всей
массе
Фактические данные
Образец №1
Образец №2
Мягкая, с наличием ощутимых
частиц молочного белка
Образец №3
Рассыпчатая, с
наличием
ощутимых
частиц
молочного белка
Чистые, кисломолочные, без посторонних
привкусов и запахов
Белый,
равномерный
по всей массе
Белый с кремовым оттенком,
равномерный по всей массе
В ходе исследований была проведена дегустационная оценка творога,
которая осуществлялась группой дегустаторов, состоящей из 10 человек.
Из данных диаграммы, отражающей суммарное количество баллов всех
показателей для каждого образца, хорошо видно, что лидирующие позиции
занимает творог под номерами 2 и 3. Оба продукта были выработаны из молока
коров, получавших иркутин (рис. 1).
207
Рисунок 1 – Результаты дегустационного анализа творога, в баллах
На рисунке 2 представлено соотношение балльной оценки
органолептических показателей творога. Так, по показателям ―внешний вид,
цвет‖, ―консистенция‖ и ―запах‖ образец творога под №2 превосходит
остальные. 3-й образец имеет лучшие показатели по вкусу, чем 2-ой. Самую
низкую балльную оценку получил творог под №1.
Решающими факторами в производстве творога являются физикохимические показатели молока. Они определяют эффективность его
переработки на творог, а также способность к брожению и созданию среды,
необходимой для развития полезных молочнокислых бактерий.
Рисунок 2 – Соотношение балльной оценки органолептических показателей 3-х
образцов творога
208
В ходе испытаний выяснилось, что по физико-химическим показателям
все образцы творога соответствовали нормам ГОСТа. По данным таблицы 3
видно, что содержание жира в продуктах находилось примерно на одном
уровне. Массовая доля белка во 2-м и 3-м образцах была выше относительно
образца №1, на 1.9 и 1.6%, соответственно. Данное обстоятельство говорит о
более качественном, в пищевом отношении, химическом составе творога,
полученного из молока экспериментальных коров.
Таблица 3 – Физико-химические показатели творога
Показатели
Температура продукта при
выпуске с предприятия, °С
Массовая доля жира, %
Массовая доля белка, %, не
менее
Массовая доля влаги, %, не
более
Кислотность, °Т, не более
Фосфатаза
Норма по ГОСТ Р
Фактические данные
52096-2003 «Творог.
Технические
Образец №1 Образец №2 Образец №3
условия»
4±2
+5
+5
+5
12.0-20.0
17.2
17.9
17.5
14
14.2
16.1
15.8
70-65
67
63
65
210
74
70
72
Не допускается
Не обнаружена
Показатель
эффективности
термической
обработки
продукта
устанавливался путѐм определения фосфатазы в твороге. Полученные
результаты свидетельствуют об отсутствии данного фермента во всех образцах.
В связи с этим можно заключить, что процесс пастеризации молока-сырья, на
этапе его технологической обработки, был эффективен.
По показателям безопасности, включающим: токсичные элементы
(свинец, мышьяк, кадмий и ртуть), а также радионуклиды (цезий-137,
стронций-90), - все три образца соответствовали нормативам ФЗ № 88. Все
действительные значения были намного меньше предельно допустимых
концентраций. Следует отметить, что ни в одном из образцов творога, наличие
свинца и мышьяка не было выявлено, а ртуть была обнаружена только в
образце под № 1, в незначительном количестве. Содержание Sr-90 в твороге под
номерами 2 и 3 выявлено не было (табл. 4).
Результаты микробиологических исследований, представленные в
таблице 5, не выявили в посевах проб наличия роста БГКП, сальмонелл и
золотистого
стафилококка.
Показатель
КМАФАнМ
соответствовал
требованиям, предъявляемым ФЗ № 88 ―Технический регламент на молоко и
молочную продукцию‖ к натуральному творогу, со сроком хранения не более
72 часов. Так, количество молочнокислых микроорганизмов в 1 г продукта на
209
протяжении всего срока годности составляло не менее 1*106 КОЕ. В ходе
исследований, в посевах проб не было обнаружено наличия признаков роста
колоний плесневых грибов и дрожжей.
Таблица 4 – Оценка качества творога по содержанию токсичных элементов и
радионуклидов
Показатели
Токсичные
элементы, мг/кг,
не более:
- свинец
- мышьяк
- кадмий
- ртуть
Радионуклиды,
Бк/кг, не более:
- цезий-137
- стронций-90
Норма по ФЗ № 88
«Технический регламент
на молоко и молочную
продукцию»
Образец №1
Образец №2
Образец №3
0.3
0.2
0.1
0.02
0.0006
0.004
0.003
-
0.002
-
100
25
0.3
0.04
0.4
-
0.01
-
Фактические данные
Таблица 5 – Оценка качества творога по микробиологическим показателям
Норма по ФЗ №
88 ―Технический
регламент на
Показатели
молоко и
молочную
продукцию‖
1*106
КМАФАнМ,
молочнокислых
КОЕ/г, не менее
микроорганизмов
Не допускаются в
БГКП
0.001 г
Патогенные, в
Не допускаются в
т.ч. сальмонеллы
25 г
Не допускается в
S. aureus
0.1 г
Дрожжи, КОЕ/г,
Не допускаются
не более
Плесени, КОЕ/г,
Не допускаются
не более
Фактические данные
Образец №1
Образец №2
Образец №3
2.7*106
2.3*106
1.4*106
Не обнаружено
Не обнаружено
Не обнаружено
Не обнаружено
Не обнаружено
Не обнаружено
Не обнаружено
Не обнаружено
Не обнаружено
Не обнаружено
Не обнаружено
Не обнаружено
Не обнаружено
Не обнаружено
Не обнаружено
Таким образом, проанализировав всю совокупность полученных данных,
можно заключить, что иркутин повышает выход творога, выработанного из
210
молока коров 1-ой и 2-ой опытных групп, на 370 и 310 г, на каждые 10 л сырья,
затраченного для производства продукта. Содержание белка в твороге
увеличивается на 1.9 и 1.6%.
Препарат не изменил степень микробиологической обсеменѐнности и
показатели безопасности продукта.
Основываясь на результатах органолептического и физико-химического
исследований, а также выводах дегустационной оценки творога, наиболее
оптимальной представляется доза иркутина в количестве 0.4 г/голову.
Список литературы
1. ГОСТ Р 52096-2003 Творог. Технические условия. – Введ. 01.07.2004 – Москва:
Стандартинформ, 2008. – 8 с.
2. Калинин Л.В. Технология цельномолочных продуктов: уч. пособие. / Л.В. Калинина,
В.И. Ганина, Н.И. Дунченко – Санкт-Петербург: изд-во ГИОРД. - 2008. – 248 с.
3. Крыгин В.А. Основы сенсорного анализа продовольственных товаров: уч. пособие /
В.А. Крыгин, И.А. Лыкасова – Троицк: изд-во УГАВМ. - 2011. – 188 с.
4. Федеральный Закон от 12.06.2008 N 88-ФЗ (ред. от 22.07.2010) - Технический
регламент на молоко и молочную продукцию. – 124 с.
УДК 599.745.31:591.441
АНАТОМИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ПИЩЕВАРИТЕЛЬНОГО
АППАРАТА БАЙКАЛЬСКОЙ НЕРПЫ
Н.И. Рядинская, О.П. Ильина, О.К. Демиденко, Г.В. Крашенинникова
Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
В статье рассматриваются анатомические особенности органов пищеварительного
аппарата байкальской нерпы кроме органов ротовой полости и глотки. Выявлены
отличительные видовые особенности по форме, строению и топографии органов
пищеварения у данных водных млекопитающих, связанные со средой обитания и питанием.
Пищевод сравнительно короткий, располагается с левой стороны трахеи на всем ее
протяжении, через диафрагму пищевод проходит в отверстие, которое располагается в
сагиттальной плоскости диафрагмы между отверстиями краниальной полой вены и аорты.
Желудок смешанного типа, подковообразной формы, преимущественно располагается в
левом подреберье и области мечевидного отростка эпигастрия. На месте перехода
фундальной части в пилорическую, желудок сужается, а затем вновь ампулообразно
расширяется. Самой длинной кишкой является тощая. Диаметр тонкого отдела кишечника
уступает таковому в толстом в 2 раза, что свойственно и сухопутным хищникам.
Ключевые слова: байкальская нерпа, топография, пищевод, желудок,
двенадцатиперстная, тощая, подвздошная, слепая, ободочная и прямая кишки, печень,
поджелудочная железа.
211
ANATOMICAL FEATURES OF THE GASTROINTESTINAL TRACT OF THE
BAIKAL SEAL
N.I. Ryadinskaya, O.P. Ilyina, О.K. Demidenko, G.V. Krasheninnikova
Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia
The article considers the anatomical features of the digestive apparatus of Baikal seals in
addition to the bodies of the oral cavity and pharynx. There have been identified distinctive
specific features of the form, structure and topography of the digestive system in these aquatic
mammals associated with the habitat and food. The esophagus is relatively short, it is located on
the left side of the trachea in its entirety, it passes through the aperture and the esophagus into the
hole, which is located in the sagittal plane of the diaphragm between the holes cranial vena and
the aorta. Stomach is of mixed type, it has horseshoe shape, and primarily it is located in the left
hypochondrium and in the area of xiphoid process of epigastria. At the junction of the fundal part
in the pyloric stomach the stomach narrows and then again expanding ample like. The longest
rectum is thin. Diameter of thin intestine concedes to that in thick intestine by 2 times, which
also is characteristic of land predators.
Key words: Baikal seal, topography, esophagus, stomach, duodenum, jejunum, ileum,
cecum, colon andrectum, liver, pancreas.
Байкал – крупнейшее пресноводное озеро планеты, в нѐм сосредоточено
около 20% запасов пресной воды всего Земного шара. Уникальна флора и
фауна озера, почти 2/3 разновидностей растений и животных эндемичны [3].
Один из известнейших представителей эндемичной фауны озера, это
байкальский тюлень или нерпа (Phoca sibirica Gmelin,1798.). Это единственный
вид водных млекопитающих, обитающий исключительно в пресной воде.
Нерпа, единственное млекопитающее озера, не имеет естественных врагов и
занимает верхнюю ступень трофической пирамиды озера, она значительно
влияет на функционирование экосистемы Байкала, выступает в роли мощного
биотического фактора [6].
Большой вклад в изучение биологических особенностей байкальской
нерпы внѐс В.Д Пастухов (1967-1993), на протяжении нескольких лет
изучавший особенности экологии и биологии байкальской нерпы [7].
От функционального состояния органов пищеварения зависит
жизнеспособность животного, пищеварительная система непосредственно
сообщается с внешней средой и напрямую подвержена воздействию различных
раздражителей [4, 5]. В доступной литературе нами не найдено данных по
анатомическому строению органов пищеварения байкальской нерпы, кроме
фрагментарных гистологических исследований тканей языка, пищевода,
желудка, печени и поджелудочной железы [2], что и послужило целью наших
исследований.
Материалом для исследования послужили органы пищеварения
(пищевод, желудок, двенадцатиперстная, тощая, подвздошная, слепая, печень,
поджелудочная железа, ободочная и прямая кишки) от 3 неполовозрелых
особей байкальской нерпы. Возраст животных определяли по кольцам дентина
212
основания клыка [1]. Применялись классические анатомические методы:
препарирование, морфометрия.
Результаты собственных исследований. Пищевод у байкальской
нерпы, имеет шейную, грудную и короткую брюшную части. Пищевод
проходит дорсально над гортанью, затем начиная с первых колец трахеи идет
латерально от нее с левой стороны до входа в грудную полость. В грудной
полости пищевод идет дорсально над основанием сердца, а затем слева от него
до диафрагмы. Отверстие для пищевода в диафрагме расположено между
отверстием для каудальной полой вены, которое находится в сухожильном
центре и аортальном отверстием, расположенным между ножками диафрагмы.
Пищевод нерпы сравнительно короткий, его длина у неполовозрелых
животных составляет 230.0±30.51 мм. Ширина пищевода на всѐм протяжении
не одинакова, на месте перехода пищевода от глотки его ширина составляет
11.7±1.20 мм, в шейной части пищевод расширяется до 16.3±1.86 мм, затем
снова сужается до 9.7±0.33 мм. В брюшной части ширина пищевода 17.7±1.45
мм, при переходе в желудок пищевод сужается до 9.8±0.33 мм (рис. 1).
Слизистая пищевода формирует продольные расправляющиеся складки.
Желудок байкальской нерпы смешанного типа, подковообразной формы,
имеет три части: кардиальную, фундальную и пилорическую (рис. 1).
Относительная масса вместе с пищеводом составляет 0.582±2.7629 % (табл.).
Рисунок 1 – Желудочно-кишечный тракт. Нерпа, 1 год: 1 – пищевод; 2 – кардиальная
часть желудка; 3 – фундальная часть желудка; 4 – малая кривизна; 5 – большая
кривизна; 6 – пилорическая часть желудка; 7 – двенадцатиперстная кишка; 8 – тощая
кишка; 9 – подвздошная кишка; 10 – слепая кишка; 11 – ободочная кишка; 12 – прямая
кишка
Желудок прикрыт левой латеральной долей печени (рис. 2). Кардиальная
часть желудка лежит в области левого подреберья эпигастрия, при переходе
213
фундальной части в пилорическую, желудок изгибается, так, что фундальная
часть располагается в сагиттальной плоскости в области мечевидного отростка.
Пилорическая часть желудка незначительно отклонена вправо к сагиттальной
плоскости.
Рисунок 2 – Топография внутренних органов брюшной полости. Нерпа, 2 года:
1 – глубокая грудная мышца; 2 – мечевидный хрящ; 3 – квадратная доля печени;
4 – правая латеральная доля; 5 – левая латеральная доля; 6 – левая медиальная доля;
7 – желудок; 8 – тощая кишка
При переходе фундальной части в пилорическую, желудок сужается до
48.3±1.67мм, затем снова ампулообразно расширяется в пилорической до
66.7±3.33мм. Малая кривизна желудка 241.7±6.01 мм, очень изогнута и имеет
свою глубину 120.0±2.89 мм, так что конец пилорической части желудка (в
ненаполненном состоянии) находится практически на одном уровне с
кардиальной частью. Этим объясняется подковообразная форма желудка. От
большой кривизны желудка 258.3±6.01мм, отходит большой сальник
(отложений жира на сальнике незначительное или может отсутствовать совсем),
который с вентральной стороны покрывает кишечник.
Рельеф слизистой оболочки различен в разных частях желудка. Граница
перехода кардиальной части в фундальную не прослеживается, но в
кардиальной и фундальной частях желудка, слизистая тѐмно-бордового цвета
формирует продольные нерасправляющиеся складки, между которыми
имеются ещѐ более мелкие поперечные складки, формирующие решѐтчатый
рельеф слизистой, выраженный по большой кривизне органа (рис. 3). Слизистая
оболочка пилорического отдела отличается желто-оранжевым цветом, граница
ярко выражена от неѐ в радиальном направлении, расходятся расправляющиеся
складки.
214
Рисунок 3 – Слизистая желудка. Нерпа, 2 года: 1 – пищевод; 2 – продольные
нерасправляющиеся складки; 3 – решетчатый рельеф фундальной зоны желудка;
4 – граница перехода фундальной зоны в пилорическую; 5 – пилорическая зона
Кишечник байкальской нерпы состоит из двух отделов: тонкого и
толстого, с относительной массой 1.288±2.2571 % и 0.4023±1.4766
соответственно (рис. 1, табл.).
Тонкий кишечник подразделяется на три основных кишки:
двенадцатиперстную, тощую и подвздошную.
Двенадцатиперстная кишка, длиной 256.7±47.02 мм, диаметром 13.3±2.31
мм, берѐт своѐ начало от привратника пилорической части желудка, в правом
подреберье. Далее она двигается вдоль позвоночного столба до 2-3-го
поясничных позвонков, делает каудальную петлю и поворачивает краниально
до первой гирлянды тощей кишки. Относительно всей длины кишечника, длина
двенадцатиперстной кишки составляет 0.5±0.05%.
Тощая кишка, диаметром 10.12±1.56 мм, самая длинная часть всего
желудочно-кишечного тракта животного (50400.0±4080.85 мм), ее длина
составляет 97.1±0.42 % от общей длины кишечника. Тощая кишка расположена в
пупочной области мезогастрия, уложена в огромное количество мотков (рис. 2).
Подвздошная кишка длиной 620.0±104.40 мм, диаметром 11.33±2.71 мм –
конечный отдел тонкого кишечника, начинается от последней гирлянды тощей
кишки, расположена в области 1-2 поясничных позвонков и переходит в слепую
кишку толстого отдела. Длина подвздошной кишки относительно общей длины
кишечника 1.19±0.06 %.
Толстый кишечник дифференцирован также на три отдела: слепую,
ободочную и прямую кишки. Слепая кишка, длиной 120.0±0.29 мм, диаметром
20.6±2.47 мм – граница перехода тонкого отдела кишечника в толстый, от общей
длины кишечника составляет 0.2±0.01%. Ободочная кишка, диаметром 40.2±3.45
мм, длиной 256.7±8.82 мм, составляет 0.5±0.02% от длины кишечника.
215
Конечное звено пищеварительного аппарата – прямая кишка, диаметром
20.5±2.68 мм. Относительно общей длины кишечника, ее длина составляет
0.5±0.1%. Отходя от ободочной кишки, проходит прямолинейно под
позвоночником и заканчивается анальным отверстием. Имеет ампулообразное
расширение (рис. 1).
Застенными пищеварительными железами двенадцатиперстной кишки
являются печень и поджелудочная железа.
Печень с относительной массой 1.957±0.9983% (табл.), располагается у
байкальской нерпы в правом, левом подреберьях и большей частью выпуклой
поверхности органа – в области мечевидного отростка эпигастрия а также
частично в пупочной области мезогастрия (левая медиальная и правая
латеральная доли). Тупой край печени прилегает к диафрагме (рис. 4). Вогнутая
(висцеральная) поверхность направлена к внутренним органам брюшной
полости. На квадратной доле располагается желчный пузырь, проток которого
выходит из ворот печени. В ворота входит печеночная артерия и воротная вена.
Печень разделена на доли с глубокими вырезками: правая латеральная и
медиальная, левая латеральная и медиальная, квадратная, хвостатая, причем
правая латеральная и левая медиальная доли выделяются своей длиной
170.00±10.11 мм.
Поджелудочная железа у байкальской нерпы, с относительной массой
0.109±0.2087 %, длиной 113.0±5.22 мм, шириной 40.3±3.45 мм, толщиной
7.0±0.22 мм, имеет три доли: левая, правая и тело (рис. 5, табл.).
Рисунок 4 – Печень (выпуклая поверхность). Нерпа, 2 года: 1 хвостатая доля; 2 – правая
латеральная доля; 3 – правая медиальная доля; 4 – квадратная доля; 5 – левая
медиальная доля; 6 – левая латеральная
Левая доля, длиной 27.8±2.22 мм располагается на сальнике и граничит с
селезенкой, тело, длиной 41.3±2.75 мм – граничит с печенью, а правая доля,
длиной 97.8±2.87 мм, располагается в брыжейке между нисходящей и
216
восходящей частями двенадцатиперстной кишки.
Рисунок 5 – Поджелудочная железа. Нерпа, 2 года: 1 –правая доля; 2 – тело; 3 –
левая доля
Таблица – Абсолютная (г) и относительная (%) масса органов пищеварительного
аппарата байкальской нерпы
Органы
Желудок с пищеводом
Тонкий отдел кишечника
Печень
Поджелудочная железа
Толстый отдел кишечника
Масса животного
28333.3±1666.67
28333.3±1666.67
28333.3±1666.67
28333.3±1666.67
28333.3±1666.67
Абсолютная
масса
165.0±46.05
365.0±37.62
554.5±16.64
31.0±3.48
114.0±24.61
Относительная
масса
0.582±2.7629
1.288±2.2571
1.957±0.9983
0.109±0.2087
0.4023±1.4766
Таким образом, у байкальской нерпы есть анатомические особенности в
топографии и строении пищеварительного аппарата, связанные со средой
обитания и питанием. Пищевод сравнительно короткий, располагается с левой
стороны трахеи на всем ее протяжении, через диафрагму пищевод проходит в
отверстии, которое располагается в сагиттальной плоскости диафрагмы между
отверстиями краниальной полой вены и аорты.
Желудок байкальской нерпы смешанного типа, подковообразной формы,
преимущественно располагается в левом подреберье и области мечевидного
отростка эпигастрия. Слизистая оболочка имеет четкую границу перехода
фундальной части в пилорическую, выраженную в контрастной разнице цвета и
наличия в кардиальной и фундальных зонах нерасправляющихся складок. На
месте перехода фундальной части в пилорическую, желудок сужается, а затем
вновь ампулообразно расширяется.
Самой длинной кишкой является тощая, ее длина составляет 97.1±0.42 %
от общей длины кишечника. Диаметр тонкого отдела кишечника уступает
таковому в толстом в 2 раза, что свойственно и сухопутным хищникам.
Печень к диафрагме прилегает только тупым краем, ее выпуклая
217
поверхность находится в области мечевидного отростка, левом и правом
подреберьях, а также частично в пупочной области мезогастрия. Вогнутая
поверхность
граничит
с
желудком,
поджелудочной
железой,
двенадцатиперстной кишкой. Правая латеральная и левая медиальная доли
выделяются своей длиной.
Поджелудочная железа имеет правую, левую доли и тело. Левая доля
короче правой в 3.6 раза и располагается в сальнике, граничит с селезенкой.
Список литературы
1. Аношко П.Н.. Ретроспективный анализ элементного состава зубов байкальской
нерпы как метод выявления биотических и абиотических изменений среды обитания / П.Н.
Аношко, Е.Л. Гольдберг, М.В. Пастухов, Т.А. Козлова, В.А. Трунова, Н.Н. Куликова, Е.П.
Чебыкин, М.П. Чубаров // Третья Верещагинская байкальская конф./ Тез. докл. и стендовых
сообщ. Иркутск – 2000. – С. 12.
2. Богданов Л.В. Морфо-физиологические и экологические исследования байкальской
нерпы / Л.В. Богданов, В.Д. Пастухов, М.К. Иванов и др.- Новосибирск: Наука, 1982. – 150 с.
3. Галазий Г.И. Нерпа. Проблемы Байкала. Ихтиофауна / Г.И. Галазий, К.К. Вотинцев
// Иркутск: изд-во Байкал: Атлас. – 1993. – С.10-11.
4. Егорова Л.И. Некоторые эколого-физиологические аспекты питания и роста щенков
байкальской нерпы Pusa sibirica / Л.И. Егорова, Е.А. Петров // Журн. эволюц. биохимии и
физиологии. – 1998. – 34(5). – С.591-597.
5. Иванов М.К. Питание байкальской нерпы: состояние проблемы. II. Возможности
использования 'отолитной' методики / М.К. Иванов, Е.А. Петров, А.П. Тимонин // Сибир.
биол. журн. Изв. СО РАН, 1992. – С.47-52.
6. Кащенко С.А. Морфометрические параметры лимфоидных образований тонкой
кишки крыс в возрастном аспекте/ С.А. Кащенко, Е.Н Ткачева // Морфология. – 2009. – Т.З,
№4. – С. 25-28.
7. Пастухов В.Д. Нерпа Байкала / В.Д. Пастухов – Новосибирск: Наука, 1993. – 271 с.
УДК 619:616.98
РЕТРОСПЕКТИВНЫЙ АНАЛИЗ ПО ЖЕЛУДОЧНО-КИШЕЧНЫМ
ЗАБОЛЕВАНИЯМ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЖИВОТНЫХ В
ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ
1,2
В.А. Чхенкели, 1А.В. Анисимова, 3 И.В. Мельцов
1Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия
2Институт экспериментальной ветеринарии Сибири и Дальнего Востока Россельхозакадемии,
г. Иркутск, Россия
3Служба ветеринарии Иркутской области, г. Иркутск, Россия
В работе проведѐн анализ по желудочно-кишечным и респираторным заболеваниям
сельскохозяйственных животных – крупного и мелкого рогатого скота, свиней, который
позволяет отметить тенденцию к увеличению заболеваний органов пищеварения
сельскохозяйственных животных, при этом заболеваемость молодняка сохраняется стабильно
218
на высоком уровне. Заболеваемость респираторными болезнями значительно ниже у всех
рассматриваемых видов сельскохозяйственных животных, но при этом заболеваемость
молодняка респираторными заболеваниями ещѐ выше, чем заболеваемость болезнями
органов пищеварения. В работе представлен ретроспективный анализ по лабораторным
исследованиям на сальмонеллѐз патологического материала, доставленного из хозяйств
Иркутской области, проведѐнный по ветеринарной отчѐтности ФГБУ ―Иркутская
межобластная ветеринарная лаборатория‖.
Ключевые слова: эпизоотологический мониторинг, желудочно-кишечные болезни,
респираторные болезни, сальмонеллез, ветеринарная отчетность, бактериальные инфекции.
RETROSPECTIVE ANALYSIS OF GASTRO-INTESTINAL DISEASES OF
AGRICULTURAL ANIMALS IN IRKUTSK REGION
1,2
V.A. Chkhenkeli, 1A.V. Anisimova, 3I.V. Meljcov
1
Irkutsk State Academy of agriculture, Irkutsk, Russia
2
Institute of Experimental Veterinary of Siberia and the Far East of RAAS, Irkutsk, Russia
3
The veterinary service of Irkutsk region, Irkutsk, Russia
The paper presents the analysis of gastrointestinal and respiratory diseases in agricultural
animals - large and small cattle, pigs, which allow noting the tendency to the increase of
digestive diseases rate in agricultural animals, while the incidence of young animals remains
stable at a high level. The incidence of respiratory diseases were significantly lower in all
examined species of agricultural animals, but the respiratory diseases incidence in young animals
is higher than the incidence of the diseases of the digestive system. The paper gives a
retrospective analysis of pathological material for salmonellosis taken from the farms of Irkutsk
region. The analysis was done on the data of veterinary reports of «Irkutsk Interregional
Veterinary Laboratory».
Key words: epizootological monitoring, gastrointestinal diseases, respiratory diseases,
salmonellosis, veterinary reports, bacterial infection.
Одной из важных задач животноводства является производство
высококачественных, безопасных в экологическом и санитарном отношении
продуктов питания – молока и мяса. Однако на протяжении длительного
времени животноводческие хозяйства несут значительные экономические
потери, обусловленные распространением массовых желудочно-кишечных
инфекций [2]. При специализации производства и концентрации поголовья
сельскохозяйственных животных на ограниченных площадях в условиях
искусственного микроклимата наиболее распространены болезни органов
пищеварения, клинически проявляющиеся диареей, дегидратацией, токсемией.
По данным ветеринарной отчетности, в общей структуре патологии животных
раннего постнатального периода указанные заболевания составляют от 28 до
65%. Падеж поросят и телят может достигать в отдельных хозяйствах 60 – 80%
[3]. Концентрация животноводства, создание крупных промышленных
комплексов с круглогодовым стойловым содержанием способствует
возрастанию роли условно-патогенной микрофлоры, которая накапливается и,
пассажируясь через ослабленные организмы, усиливает свою вирулентность,
219
вызывает инфекционные заболевания [4]. Среди них инфекции бактериальной
этиологии составляют обширную группу и представлены большим количеством
нозологий. Актуальными инфекциями остаются сальмонеллез, колибактериоз,
пастереллез, псевдомоноз [1]. Необходимо отметить также, что бактериальные
инфекции в современных условиях часто находятся в ассоциациях с вирусами.
Массовые желудочно-кишечные болезни приводят к колоссальным убыткам от
падежа животных, снижения роста поголовья скота, больших затрат средств и
труда животноводов и ветеринарных специалистов на лечение, а также из-за
снижения продуктивности переболевшего молодняка в последующий период
их жизни [4]. Нередко после перенесенных заболеваний, особенно после
длительного применения химиотерапевтических средств, развивается
дисбактериоз. Соотношение и состав микрофлоры нарушается в сторону
увеличения
количества
факультативно-анаэробной
или
остаточной
микрофлоры, главным образом, патогенных и потенциально-патогенных
микроорганизмов семейства Enterobacteriaceae [3].
Цель работы состояла в ретроспективном анализе данных по
заболеваемости
желудочно-кишечными
болезнями
молодняка
сельскохозяйственных животных в Иркутской области с акцентом на
мониторинг возбудителей сальмонеллеза при лабораторном исследовании
патологического материала из хозяйств Иркутской области.
Объекты и методы исследований. Данные для исследования материалы ветеринарной отчѐтности (форма вет – 4) ФГБОУ ―Иркутская
межобластная ветеринарная лаборатория‖ (ИМВЛ), (форма вет – 2) Службы
ветеринарии Иркутской области, данные по поголовью сельскохозяйственных
животных Иркутскстата за 2011 – 2013 гг. Основные методы исследования –
эпизоотологический, микробиологический, биохимический, серологический.
Результаты исследований и их анализ. В 2011 г. заболеваемость
сельскохозяйственных животных желудочно-кишечными болезнями в целом
составила 51.2% от общего числа зарегистрированных заболеваний, что на
30.4% больше, чем заболеваемость болезнями органов дыхания. В 2012 г. эти
показатели составили 49.8 и 24.0%, соответственно, в 2013г. – 63.1 и 50.4%
соответственно. Заболеваемость молодняка составила 88.7% от общего числа
желудочно-кишечных заболеваний в 2011г., 78.1% - в 2012г., 87.7% - в 2013 г.
Динамика заболеваемости сельскохозяйственных животных желудочнокишечными болезнями представлена на рисунке 1, динамика заболеваемости
респираторными болезнями – на рисунке 2.
В 2011 г. поголовье крупного рогатого скота составило 278800 голов.
Было зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий 51179
голов, что составляет 18.3% от общего поголовья крупного рогатого скота. Из
числа заболевших на болезни органов пищеварения пришлось 32.4 % от общего
220
числа зарегистрированных заболевших животных, что составило 16566 голов, в
том числе молодняка – 13052 головы или 78.8% от числа заболевших болезнями
органов пищеварения. Тогда как количество случаев заболеваний органов
дыхания составило 21.5% от общего количества заболевших животных (11025
голов), в том числе молодняка – 88.0% или 9706 голов, соответственно. Из
числа зарегистрированных больных пало или было вынужденно убито по
причине заболеваний органов пищеварения 2117 голов, из которых 1526 голов
молодняка, по причине болезней органов дыхания – 1203 и 1066 головы,
соответственно.
2000
Количество заболевших животных,
всего гол.
1500
1000
Количество голов, с
заболеваниями органов
пищеварения
500
0
2011 год
2012 год
а
2013 год
140000
120000
100000
80000
60000
40000
20000
0
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
2011 год
2012 год
2013 год
2011 год
б
2012 год
2013 год
с
Рис. 1 – Динамика заболеваемости сельскохозяйственных животных желудочно–
кишечными болезнями в Иркутской области (2011 -2013 гг.): а – мелкий рогатый скот,
в – крупный рогатый скот, с – свиньи
Поголовье свиней в 2011 г. составило 226800 голов. Было
зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий 104142
головы, что составляет 45.9% от общего поголовья свиней. Из числа
заболевших на болезни органов пищеварения пришлось 60.2% от общего числа
зарегистрированных заболеваний, что составило 62753 головы, в том числе
молодняка 57451 головы или 91.5% от числа заболевших животных болезнями
органов пищеварения. Тогда как количество случаев заболеваний органов
дыхания составило 20.3 % или 21184 головы, в том числе молодняка – 95.8 %
или 20291 голова, соответственно. Из числа зарегистрированных больных пало
221
или было вынужденно убито по причине заболеваний органов пищеварения
26044 головы, из которых 20465 голов молодняка, по причине болезней
органов дыхания – 4384 и 4310 голов, соответственно.
Поголовье мелкого рогатого скота в 2011 г. составило 84800 голов. Было
зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий 1801 голова,
что составляет 1.2% от общего поголовья мелкого рогатого скота. Из числа
заболевших животных на болезни органов пищеварения пришлось 44.1% от
общего числа зарегистрированных заболеваний, что составило 794 головы, в
том числе 615 голов молодняка или 77.4% от числа заболевших болезнями
органов пищеварения. Тогда как количество случаев заболеваний органов
дыхания составило 20.4% или 367 голов, в том числе молодняка – 83.6% или
307 голов, соответственно. Из числа зарегистрированных больных пало или
было вынужденно убито по причине заболеваний органов пищеварения 66
голов, из которых 23 головы молодняка, по причине заболевания болезнями
органов дыхания – 27 и 12 голов, соответственно.
В 2012 г. поголовье крупного рогатого скота составило 279600 голов. Было
зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий 41844 голов,
что составляет 14.9 % от общего поголовья крупного рогатого скота. Из числа
заболевших на болезни органов пищеварения пришлось 35.6 % от общего числа
зарегистрированных заболеваний, что составило 14917 голов, в том числе
молодняка – 11655 головы или 78.1% от числа заболевших болезнями органов
пищеварения. Тогда как количество случаев заболеваний органов дыхания
составило 18.5% или 7779 голов, в том числе молодняка – 80.3 % или 6247 голов,
соответственно. Из числа зарегистрированных больных пало или было
вынужденно убито по причине заболеваний органов пищеварения 1705 голов, из
которых 1362 головы молодняка, по причине болезней органов дыхания – 766 и
727 голов, соответственно. Поголовье свиней в 2012 г. составило 216200 голов.
Было зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий
119659 голов, что составляет 55.3% от общего поголовья свиней. Из числа
заболевших болезнями органов пищеварения пришлось 54.9% от общего числа
зарегистрированных заболеваний, что составило 65745 голов, в том числе
молодняка – 51311 головы или 78.0% от числа заболевших болезнями органов
пищеварения. Тогда как количество случаев заболеваний органов дыхания
составило 28.4 % или 34044 головы, в том числе молодняка – 93.3% или 33816
голов соответственно. Из числа зарегистрированных больных пало или
вынужденно убито по причине заболеваний органов пищеварения 19990 голов,
из которых 14529 голов молодняка, из-за болезней органов дыхания – 3874 и
3783 головы соответственно. Поголовье мелкого рогатого скота составило
87500 голов. Зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий
1703 головы, что составляет 1.9% от общего поголовья мелкого рогатого скота.
222
Из числа заболевших на болезни органов пищеварения пришлось 38.3% от
общего числа зарегистрированных заболеваний, что составило 653 головы, в
том числе 529 голов молодняка или 81.0% от числа заболеваний органов
пищеварения. Тогда как количество случаев заболеваний органов дыхания
составило 14.3% или 243 головы, в том числе молодняка – 81.1% или 197 голов,
соответственно. Из числа зарегистрированных больных пало или было
вынужденно убито по причине заболеваний органов пищеварения 102 головы,
из которых 86 голов молодняка, по причине заболевания болезнями органов
дыхания – 10 и 9 голов, соответственно.
2000
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
Количество заболевших животных,
всего гол.
Количество голов с заболеваниями
органов дыхания
Количество голов молодняка с
заболеваниями органов дыхания
2011 год
2012 год
2013 год
а
140000
120000
100000
80000
60000
40000
20000
0
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
2011 год
2012 год
2013 год
2011 год
б
2012 год
2013 год
с
Рис. 2 - Динамика заболеваемости сельскохозяйственных животных респираторными
болезнями в Иркутской области (2011 -2013 гг.): а – мелкий рогатый скот, в – крупный
рогатый скот, с – свиньи
В 2013 г. поголовье крупного рогатого скота составило 290500 голов.
Было зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий 36075
голов, что составляет 12.4% от общего поголовья крупного рогатого скота. Из
числа заболевших животных на болезни органов пищеварения пришлось 34.5%
223
от общего числа зарегистрированных заболеваний, что составило 12445 голов, в
том числе молодняка – 8527 голов или 68.5% от числа заболевших болезнями
органов пищеварения. Тогда как количество случаев заболеваний органов
дыхания составило 19.4% или 6997 голов, в том числе молодняка – 80.3% или
5616 голов, соответственно. Из числа зарегистрированных больных пало или
было вынужденно убито по причине заболеваний органов пищеварения 1208
голов, из которых 983 головы молодняка, по причине болезней органов
дыхания – 716 и 675 голов, соответственно.
Поголовье свиней в 2013 г. составило 216700 голов.
Была
зарегистрирована 11691 голова больных животных в хозяйствах всех категорий,
что составляет 51.5% от общего поголовья свиней. Из числа заболевших
животных на болезни органов пищеварения пришлось 72.7% от общего числа
зарегистрированных заболеваний, что составило 81220 голов, в том числе
молодняка – 73480 голов или 90.5% от числа заболевших болезнями органов
пищеварения. Тогда как количество случаев заболеваний болезнями органов
дыхания составило 10.5% или 11755 голов, в том числе молодняка – 97.1% или
11412 голов, соответственно. Из числа зарегистрированных больных пало или
было вынужденно убито по причине заболеваний органов пищеварения 19104
головы, из которых 15851 голова молодняка, по причине болезней органов
дыхания – 3494 и 3412 голов, соответственно.
Поголовье мелкого рогатого скота в 2013 г. составило 95300 голов. Было
зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий 1429 головы,
что составляет 1.5 % от общего поголовья мелкого рогатого скота. Из числа
заболевших на болезни органов пищеварения пришлось 34.0% от общего числа
зарегистрированных заболеваний, что составило 486 голов, в том числе 378
голов молодняка или 77.8% от числа заболеваний органов пищеварения. Тогда
как количество случаев заболеваний органов дыхания составило 18.0% или 258
голов, в том числе молодняка – 89.1% или 230 голов, соответственно. Из числа
зарегистрированных больных пало или было вынужденно убито по причине
заболеваний органов пищеварения 17 голов, из которых 1 голова молодняка, по
причине болезней органов дыхания – 2 и 1 голова, соответственно.
В результате бактериологических исследований патологического
материала и фекалий, взятых от крупного рогатого скота и свиней,
проведенных 32 районными лабораториями и ИМВЛ за 2011 - 2013 гг. было
выявлено 54 положительные пробы на сальмонеллез. Данные представлены в
таблице 1. При этом наибольшее количество выделенных положительных проб
приходится на 2011 г. и составляет 0.2% от общего количества проб,
поступивших на исследование, и 44.4% от общего количества положительных
проб на сальмонеллез. В 2012 г. – 0.12 и 25.9%, соответственно, в 2013 г. – 0.13
и 29.6%, соответственно.
224
Таблица 1 – Данные бактериологических исследований, полученных при мониторинге
на сальмонеллѐз патоматериала и фекалий крупного рогатого скота и свиней в
Иркутской области за 2011-2013 гг.
Наименование
Исследовано проб, всего
Положительные пробы, колво:
КРС
свиньи
Всего положительных проб,
кол-во/%
2011 г.
13978
2012 г.
11978
2013 г.
12212
17
7
11
3
9
7
24/0.2
14/0.12
16/0.13
Видовой состав выделенных сальмонелл представлен в таблице 2.
Таблица 2 – Виды сальмонелл, выделенных в 2011 – 2013 гг. в ИМВЛ
Вид животного
КРС
Свиньи
Виды
S. typhimurium
S. dublin
S. enteritidis
S. cholerae suis
S. arizonae
S. typhimurium
Всего выделено
2
16
19
15
1
1
В 2011 г. возбудители сальмонеллеза крупного рогатого скота в
Иркутской области были выделены в 17-ти случаях, из которых в 14-ти случаях
возбудитель S. dublin был выделен из патологического материала телят в
Иркутском, Усольском, Черемховском районах, в 3-х случаях возбудитель S.
enteritidis был выделен прижизненно из смывов с прямой кишки больных телят
в Боханском, Эхирит-Булагатском, Куйтунском районах. Возбудитель
сальмонеллеза свиней был выделен в 7 случаях, из которых в 6 случаях S.
cholera suis из патологического материала в Киренском, Нижнеудинском,
Эхирит-Булагатском районах, в 1 случае S. arizonae из патологического
материала в Эхирит-Булагатском районе. В 2012 г. возбудитель сальмонеллеза
крупного рогатого скота S. enteritidis был выделен в 11 случаях из
патологического материала телят в Черемховском районе. Возбудитель
сальмонеллеза свиней S. cholerae suis выделен в 3 случаях – в Нижнеуденском,
Иркутском, Усольском районах. В 2013 г. возбудители сальмонеллеза были
выделены в 9-ти случаях, из которых в 5-ти случаях – возбудитель S. enteritidis,
и в 2-х случаях возбудитель S. dublin из патологического материала телят в
Черемховском районе, возбудитель S. typhimurium – в 1 случае в ЭхиритБулагатском районе. Прижизненно из фекалий телѐнка выделили возбудителя
сальмонеллеза S. typhimurium в 1-м случае в Эхирит-Булагатском районе.
225
Возбудители сальмонеллеза свиней были выделены в 6-ти случаях из
патоматериала: S. choleraе suis – в 2-х случаях в Усольском районе, в 2-х
случаях – на Усольском свинокомплексе, в 2-х случаях – в Нижнеудинском
районе. В 1-ом случае был выделен возбудитель S. typhimurium прижизненно из
фекалий поросенка в Черемховском районе.
Таким образом, по данным ИМВЛ, за 2011 – 2013 гг. было выделено 3
положительные пробы на S. typhimurium, 16 положительных проб на S. dublin,
19 положительных проб на S. enteritidis, 15 положительных проб на S.cholerae
suis и 1 положительная проба на S. arizonae.
Выводы. 1. В целом следует отметить тенденцию к увеличению
заболеваемости органов пищеварения крупного рогатого скота за 2011 – 2013
гг. (с 51.2 до 63.1%), при этом заболеваемость молодняка сохраняется на
достаточно высоком уровне – 78.1-88.7%. Такая же тенденция заболеваемости
наблюдается у мелкого рогатого скота и свиней.
2.Если сравнивать с заболеваемостью респираторными заболеваниями, то
она значительно ниже у всех видов сельскохозяйственных животных и
колеблется от 12.4 до 21.5%. Однако у молодняка заболеваемость
респираторными
болезнями
значительно
выше
у
всех
видов
сельскохозяйственных животных – от 18.5 до 97.0%.
3.По данным лабораторного мониторинга на сальмонеллѐз тенденции к
снижению количества положительных проб не отмечено как при анализе
патологического материала от крупного рогатого скота, так и от свиней.
4.По данным мониторинга, наиболее распространѐнными видами
сальмонелл являются S. dublin, S. еnteritidis, S. cholerae suis.
5.Проблема борьбы с заболеваниями органов пищеварения
сельскохозяйственных животных в Иркутской области остаѐтся острой. Это
касается и проблемы борьбы с сальмонеллѐзом.
Список литературы
1. Аблов А.М. Бактериальные инфекции животных на территории Прибайкалья / А.М.
Аблов, А.А. Плиска, Е.В. Анганова, А.С. Батомункуев // Журн. инфекционной патологии –
2013г. – Т. 20. - № 1-4. – С. 18-20.
2. Калинович А.Е. Эколого-биологическое обоснование применения лечебнопрофилактического ветеринарного препарата на основе гриба-ксилотрофа Trametes pubescens
(Shumach:.Fr.) Pilat в отношении энтерогеморрагической кишечной палочки / А.Е. Калинович:
Дисс…. уч. ст. к.б.н. – Иркутск, 2013. – 161 с.
3. Мансурова Е.А. Динамика изменений гематологических показателей при
желудочно-кишечных болезнях животных / Е.А. Мансурова, Е.М. Ленченко // Аграрная
наука. –– 2011. - №6 – С. 30-32.
4. Чхенкели В.А. Лечебно-профилактическая эффективность препарата Леван-2 на
основе продуктов глубинного культивирования базидиомицета trametes pubescenc
(Schumach.:Fr) Pilat при колибактериозе телят / В.А. Чхенкели, А.Ю. Мартынова, Н.А.
Горяева, Н.С. Кухаренко // Вестник ИрГСХА – 2011. - Вып. 43. - С. 118-125.
226
Содержание
Секция СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ УСТОЙЧИВОГО
РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКИХ ТЕРРИТОРИЙ. ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ
УПРАВЛЕНИЯ АГРАРНЫМ ПРОИЗВОДСТВОМ
Асалханов П.Г., Бендик Н.В., Иваньо Я.М. ЗАДАЧА ОПТИМИЗАЦИИ
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА С УЧЕТОМ
СВОЕВРЕМЕННОСТИ ПОСЕВА И ПРИРОДНЫХ СОБЫТИЙ…………………………
Белякова А.Ю., Вашукевич Е.В., Иваньо Я.М. ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ ПРИ РЕДКОМ СОЧЕТАНИИ
ЗАСУХ И ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ……………………………………………..
Глинская Е.Ю. СОСТОЯНИЕ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕНОГО
СТРАХОВАНИЯ С ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКОЙ…………………………….
Городовская Ж.И., Иваньо Я.М., Петрова С.А. МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ
СОЧЕТАНИЯ ОТРАСЛЕЙ АГРАРНОГО ПРОИЗВОДСТВА С УЧЕТОМ
ИЗМЕНЧИВОСТИ ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ………………………………………………
Гриценко О.Н. АНАЛИЗ ИНТЕНСИВНОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ
ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОСНОВНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФОНДОВ
СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РЕГИОНА…………………………………………………….
Емельянова С.Г., Калягина Л.В. КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЯ
АПК……………………………………………………………………………………………
Зоркальцев В.И., Хажеев И.И. ВОЗМОЖНОСТИ КРАТКОСРОЧНОГО
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАСХОДА ТОПЛИВА НА ОТОПЛЕНИЕ……………………….
Иваньо Я.М., Полковская М.Н. ОСОБЕННОСТИ ИЗМЕНЧИВОСТИ
БИОПРОДУКТИВНОСТИ ПРОДОВОЛЬСТВЕННЫХ КУЛЬТУР В ЗАДАЧАХ
ОПТИМИЗАЦИИ РАЗМЕЩЕНИЯ ПОСЕВОВ…………………………………………….
Иваньо Я.М., Хогоева Е.А. ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА
ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ С УЧЕТОМ УЩЕРБОВ ОКРУЖАЮЩЕЙ
СРЕДЕ…………………………………………………………………………………………..
Исаева А.В., Калягина Л.В. МЕЖБЮДЖЕТНЫЕ ОТНОШЕНИЯ КАК МЕХАНИЗМ
ВЫРАВНИВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ…………………
Калинович А.Е., Петров Ю.И. НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ
ТЕРМИНАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ СОЗДАНИИ ЦЕНТРОВ МОНИТОРИНГА
ЗАПОВЕДНИКОВ ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ……………………………………………….
Саломатина В.В. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В РЕСУРСОБЕРЕГАЮЩЕМ
КОМПЛЕКСЕ………………………………………………………………………………….
Секачева В.М., Скарюпина М.Б. КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ИНТЕНСИФИКАЦИИ
И ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ
ОРГАНИЗАЦИЙ КЕМЕРОВСКОЙ ОБЛАСТИ…………………………………………….
Сергеева К.В., Калягина Л.В. ГОСУДАРСТВЕННОЕ УПРАВЛЕНИЕ И ПРОБЛЕМЫ
ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АПК……………………………………
Труфанова С.В. ОЦЕНКА ЦЕНОВОЙ ПАРИТЕТНОСТИ ЗЕРНОВОЙ ОТРАСЛИ В
УСЛОВИЯХ ПРИСОЕДИНЕНИЯ РОССИИ В ВТО (НА МАТЕРИАЛАХ
ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ)…………………………………………………………………….
Шабалина Е.С. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОТРАСЛИ
МОЛОЧНОГО СКОТОВОДСТВА…………………………………………………………...
227
3
9
16
23
30
34
38
46
57
64
69
73
77
82
86
92
Квианмей Ю., Калзадилла Дж., Лопез Дж.Л. СОСТОЯНИЕ РАЗВИТИЯ И
АНАЛИЗ ВНЕШНЕЙ МАКРОСРЕДЫ ОЛИВКОВОГО МАСЛА В КИТАЕ…………….. 95
Нямбат Л., Нямсурэн Г. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФУНКЦИЙ В
ОВЦЕВОДСТВЕ……………………………………………………………………………….. 103
Секция ИНЖЕНЕРНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В АПК
Бричагина А.А., Евтеев В.К., Ковалева Н.И. БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ СИСТЕМА
АНАЭРОБНОЙ ПЕРЕРАБОТКИ ОРГАНОСОДЕРЖАЩИХ ОТХОДОВ СЕЛЬСКОГО
ХОЗЯЙСТВА………………………………………………………………………………….. 106
Бендик Н.В., Смирнов П.Г. РАСЧЕТ ТЕЧЕНИЯ ТОПЛИВА В ТРУБОПРОВОДАХ
НИЗКОГО ДАВЛЕНИЯ СИСТЕМЫ COMMON RAIL……………………………………... 110
Болоев П.А., Степанов Н.В., Ильин П.И., Пестерева А.Ю. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЛИЯНИЯ
РАЗЛИЧНЫХ ВИДОВ АЛЬТЕРНАТИВНОГО ТОПЛИВА НА ОБРАЗОВАНИЕ
ТОКСИЧНЫХ КОМПОНЕНТОВ ПРИ РАБОТЕ ДВИГАТЕЛЕЙ………………………… 116
Васильева А.С., Евтеев В.К. ОБЗОР ИММОБИЛИЗАЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ……… 119
Кузьмин А.Е., Бричагина А.А. ВОДОПОТРЕБЛЕНИЕ И ЭКОЛОГИЯ……………………. 124
Ханхасаев Г.Ф., Шуханов С.Н., Токмакова А.Л. АНАЛИТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ
ЭЛЕМЕНТОВ ДВИЖЕНИЯ МАТЕРИАЛА В ЛОПАСТНОМ БАРАБАНЕ
ЗЕРНОМЕТАТЕЛЯ…………………………………………………………………………….. 129
Шистеев А.В., Бураев М.К. ЛОГИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
ФОНДА СМЕННО-ОБМЕННЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ПРИ ТЕХНИЧЕСКОМ СЕРВИСЕ
ИМПОРТНОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ………………………………… 133
Шишкин Г.М. ЭЛЕТРОЛИТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ГАЛЬВАНИЧЕСКОГО
ЦИНК-ЖЕЛЕЗНОГО ПОКРЫТИЯ В УСЛОВИЯХ ГИДРОМЕХАНИЧЕСКОГО
АКТИВИРОВАНИЯ…………………………………………………………………………… 138
Шишкин Г.М., Киргизов В.Е. ПОВЫШЕНИЕ ДОЛГОВЕЧНОСТИ РАБОТАЮЩИХ
ОРГАНОВ МАШИН СВАРКОЙ, ВИБРИРУЮЩИМ ГРАФИТОВЫМ
ЭЛЕКТРОДОМ………………………………………………………………………………… 143
Секция РЕСУРСОСБЕРЕГАЮЩИЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРОИЗВОДСТВА
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ
Губий Е.В., Зоркальцев В.И. АНАЛИЗ НАДЕЖНОСТИ ТОПЛИВОСНАБЖЕНИЯ С
ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ПЛАНТАЦИЙ…………………………………………………………. 145
Епифанов А.Д., Федоринова Э.С. ПРОИЗВОДСТВО И ПРИМЕНЕНИЕ КОРМОВОЙ
ДОБАВКИ ИЗ ОТХОДОВ КЕДРОВЫХ ШИШЕК………………………………………….. 152
Иванов Д.А. УПРАВЛЕНИЕ БАТАРЕЯМИ СТАТИЧЕСКИХ КОНДЕНСАТОРОВ
ДЛЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ В СИСТЕМАХ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ
ПОТРЕБИТЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ…………………………………………………….. 157
Кузнецов Б.Ф., Бузунова М.Ю., Кривых Д.В., Бузунов Д.С. СТАТИСТИЧЕСКИЙ
АНАЛИЗ СУТОЧНОГО ПРИХОДА ГЛОБАЛЬНОЙ СОЛНЕЧНОЙ РАДИАЦИИ В
ИРКУТСКОМ РАЙОНЕ……………………………………………………………………… 163
Нечаев В.В. ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕЧЕНИЯ И ТЕПЛООБМЕНА ПОТОКА ГАЗА В
ПОГРАНИЧНОМ СЛОЕ……………………………………………………………………… 168
Черных А.Г., Бондаренко А.В. ВЫСШИЕ ВРЕМЕННЫЕ ГАРМОНИКИ
228
НАПРЯЖЕНИЯ В РЕГУЛИРУЕМОМ ЭЛЕКТРОПРИВОДЕ С ЭКРАНИРОВАННЫМ
АСИНХРОННЫМ ДВИГАТЕЛЕМ………………………………………………………….. 175
Секция БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ И ВЕТЕРИНАРНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
Арынова Р.А., Садыкова Д.О., Сагнаева Ж.Б. ФИЗИОЛОГИЧЕСКИЕ И
АНТРОПОГЕННЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ РАСТУЩЕГО ОРГАНИЗМА ПРИ АДАПТАЦИИ
К ВНЕШНИМ ФАКТОРАМ Г. КУРЧАТОВА НА МАТЕРИАЛАХ КЛИНИЧЕСКИХ
ИССЛЕДОВАНИЙ........................................................................................................................... 183
Гармаева Д.В. ПРОЦЕССЫ ЛИПОПЕРОКСИДАЦИИ В УСЛОВИЯХ ГИПОТИРЕОЗА
И ВОЗМОЖНОСТЬ ИХ КОРРЕКЦИИ……………………………………………………….. 188
Демина Т.В., Джиоев Ю.П., Козлова И.В., Верхозина М.М., Злобин В.И. ОЦЕНКА
ГЕНЕТИЧЕСКОЙ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ ВИРУСА КЛЕЩЕВОГО ЭНЦЕФАЛИТА
НА ТЕРРИТОРИИ ЕВРАЗИИ………………………………………………………………… 193
Калинин С.Р. ДЕРМАТОГЛИФЫ НОСОГУБНОГО ЗЕРКАЛА ТЕЛОК КРАСНОПЕСТРОЙ ПОРОДЫ ООО ―ХАДАЙСКИЙ‖ ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ………………….. 201
Перфильев К.В., Лыкасова И.А. ИЗМЕНЕНИЕ ХИМИЧЕСКОГО СОСТАВА И
ПОКАЗАТЕЛЕЙ БЕЗОПАСНОСТИ ТВОРОГА, ВЫРАБОТАННОГО ИЗ МОЛОКА
КОРОВ, ПОЛУЧАВШИХ ИРКУТИН………………………………………………………... 204
Рядинская Н.И., Ильина О.П., Демиденко О.К., Крашенинникова Г.В.
АНАТОМИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ПИЩЕВАРИТЕЛЬНОГО АППАРАТА
БАЙКАЛЬСКОЙ НЕРПЫ…………………………………………………………………….. 211
Чхенкели В.А., Анисимова А.В., Мельцов И.В. РЕТРОСПЕКТИВНЫЙ АНАЛИЗ ПО
ЖЕЛУДОЧНО-КИШЕЧНЫМ ЗАБОЛЕВАНИЯМ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ
ЖИВОТНЫХ В ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ………………………………………………….. 218
229
Материалы
III Международной научно-практической конференции
КЛИМАТ, ЭКОЛОГИЯ, СЕЛЬСКОЕ
ХОЗЯЙСТВО ЕВРАЗИИ,
посвященной 80-летию образования ИрГСХА
(27-29 мая 2014 г.)
Часть II
Лицензия на издательскую деятельность
ЛР № 070444 от 11.03.98 г.
Подписано в печать 22.05.2014 г.
Тираж 300 экз.
Издательство Иркутской государственной
сельскохозяйственной академии
664038, Иркутская обл., Иркутский р-н,
пос. Молодежный
230
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа