В.П. Якушев, А.Ф. Петрушин

Агрофизический научно-исследовательский институт (АФИ)

Основной задачей, необходимость решения которой обычно возникает при проектировании компьютерных систем поддержки решений, является преобразование знаний о соответствующей предметной области в понятийную форму, позволяющую представить их эффективно в ЭВМ для хранения и извлечения по мере надобности. Решение данной задачи прежде всего предусматривает процедуру выделения самой предметной области, ее характеристических объектов и компонент, установление связей между ними и выявление специфических особенностей [1-3].

Традиционно, когда речь заходит об сельскохозяйственном производстве, об урожае, прежде всего имеют ввиду роль агрономии. Ее основу составляет многолетний опыт, закрепленный в законах и традициях практического земледелия и обобщенный в многочисленных инструкциях, методических указаниях и технологических картах. Современная агрономия - это с одной стороны, наука о путях получения урожая в результате мобилизации знаний о системе "почва-растение-деятельный слой атмосферы", а с другой совокупность агротехнологических приемов осуществляемых на различных временных уровнях в конкретных почвенно-климатических условиях, обеспечивающих получение урожая. Комплекс научно-обоснованных агротехнологических приемов (операций) дифференцированных по природным и экономическим параметрам способствуют достижению двуединой цели - получение высокой продуктивности посевов и устойчивого функционирования производства с одновременным воспроизводством почвенного плодородия и экологической чистоты сельскохозяйственной продукции.

Вместе с тем разработка научно-обоснованных адаптивных систем земледелия и соответствующих экологически-гармоничных агротехнологий дифференцированных для конкретного сельскохозяйственного поля с его почвенно-климатическими, геоморфологическими, гидрологическими и другими природными особенностями, а также экономическими ограничениями является объективно сложной задачей агрономии. Ее эффективное решение возможно лишь с помощью компьютерных технологий. Так как в агрономии, являющейся комплексной, но, несмотря на успехи в математическом моделировании продукционного процесса, во многом описательной наукой, оказалось весьма затруднительным при потенциальном наличии знаний без соответствующей систематизации использовать их для выбора оптимальных (рациональных) решений на различных временных уровнях. Прежде всего потому, что объем этих знаний настолько велик и разнороден, и специалисту занятому непосредственно в производстве трудно полностью оценить их и, следовательно, выработать приемлемую стратегию "хозяйственного поведения" в зависимости от складывающей и прогнозируемой обстановки.

Компьютерное решение рассматриваемой задачи в свою очередь связано с необходимостью представления, формализации и четкого синтезирования научных знаний и информации, накопленной в агрономии. Успех проектирования компьютерных систем поддержки агротехнологических решений зависит от создания понятийного аппарата, обеспечивающего электронное представление и комплексирование описательных и процедурных знаний в агрономии на основе естественно-языкового общения с ЭВМ, специализированной обработки знаний и автоматического перевода их с одного языка на другой.

Под компьютерной моделью агротехнологии мы понимаем определенную экспертно совокупность агротехнологических операций по возделыванию конкретной сельскохозяйственной культуры и представленных в ЭВМ по тем или иным формализованным правилам. Агротехнологическая операция, условия ее выполнения и соответствующие характеристики могут зависеть от агрофизических и агрохимических показателей почвы, биологической специфики возделываемой культуры, сорта, а также от агрометеорологических, экономических и других параметров, сложившихся (ожидаемых) на конкретном поле и (или) в хозяйстве. Поэтому в формализмах описания агротехнологической операции в общем случае предусмотрены механизмы оценки ее применимости для конкретных условий с соответствующими агротребованиями, сроками проведения, а также определен порядок выбора нужных машин и агрегатов для выполнения операции на заданном поле. Например, для планирования агротехнологий

возделывания сельскохозяйственных культур на предстоящий сезон вегетации может быть использована следующая модель описания агротехнологических операций:

Рассмотренная выше форма представления агротехнологической операции является одним из шаблонов (формулой) на основе которого строятся описательные и процедурные знания, составляющие основу агрономических знаний.

При функционирования компьютерной системы поддержки принятия решения, возникает необходимость разделить агрономические знания на группы:

• Атрибутивные данные. Это количественные данные о конкретном производстве, для которого необходимо будет синтезировать технологии возделывания культур.
• Процедурные знания. Эти знания описывают количественные расчеты связанные с оценкой большого количества данных.
• Метаданные. Это шаблоны (формулы), на основе которых формируются операции.
• Операции. Это единица технологии строящаяся на основе шаблона, связывающего атрибутивные и процедурные знания.
• Технологии. Выходная информация, строящаяся на наборе операций.

На основе представленного разделения знаний не составляет труда связать воедино базу данных, содержащую количественную информацию и базу знаний, содержащую операции возделывания и технологии с помощью базы метаданных, содержащую шаблоны описания агротехнологических операций.

Таким образом, кратко рассмотренная методология и новая версия создаваемого соответствующего программного обеспечения позволяет конструировать компьютерную систему выработки и поддержки решений путем использования накопленных в агрономии и смежных с ней наук декларативных и процедурных знаний. Использование компьютерного варианта синтезирования научно-обоснованных агротехнологий позволит также эффективно довести их до конечного потребителя занятого непосредственно в производстве с учетом объективно сложившихся природных параметров и экономических интересов в данном хозяйстве.