(ФГБОУ ВО Чувашский ГАУ)
и научной работе
Направленность (профиль) Ресурсосберегающие технологии возделывания сельскохозяйственных культур
(<Курс>.<Семестр на курсе>)
Направленность (профиль) Ресурсосберегающие технологии возделывания сельскохозяйственных культур, одобренный Ученым советом ФГБОУ ВО Чувашский ГАУ от 28.02.2023 г., протокол № 11.
ции
ракт.
подг.
Э2 Э3
Э1 Э2 Э3 Э4
Э1 Э2 Э3 Э4
Э2 Э3
Э1 Э2 Э3 Э4
Э1 Э2 Э3 Э4
Э2 Э3 Э4
Э1 Э2 Э3 Э4
Э2 Э3
Э1 Э2 Э3 Э4
Э4
Э4
Э1 Э2 Э3 Э4
Э2 Э3 Э4
Э1 Э2 Э3 Э4
1. Понятие о модели и моделировании.
2. Примеры моделирования в агрономии.
3. Классификация математических моделей.
4. Эмпирические и теоретические модели, их сущность и примеры.
5. Оптимизационные и имитационные модели, их сущность и примеры.
6. Статистические и динамические модели, их сущность и примеры.
7. Детерминистические и стохастические модели, их сущность и примеры.
8. Свойства (функции) модели.
9. Принципы моделирования.
10. Этапы моделирования: выбор типа и обоснование степени ее сложности, разработка содержания модели.
11. Роль математического моделирования при проектировании технологий управления продукционным процессом агрофитоценозов.
12. Виды моделей, используемых в агрономии.
13. Статистические модели агроэкосистем.
14. Обусловленность использования регрессионых моделей особенностями эмпирических данных.
15. История разработки статистических моделей продуктивности агроэкосистем.
16. Моделирование по обобщенным агрометеорологическим показателям.
17. Динамические модели. Сущность. Динамические модели формирования урожая.
18. Анализ свойств почв как объекта моделирования их плодородия.
19. Зависимость урожая сельскохозяйственных культур от свойств и показателей плодородия почв и их обоснование для включения в модель.
20. Оптимальные параметры агрофизических, агрохимических биологических показателей плодородия почв различных типов и разновидностей с учетом планируемого уровня урожайности сельскохозяйственных культур для конкретной модели.
21. Моделирование и экспериментальное обоснование оптимальных величин показателей плодородия почвы.
22. Технологические модели плодородия как пример информационных моделей.
23. Разработка проектов технологий простого или расширенного воспроизводства плодородия почв и включение их в соответствующий блок модели.
24. Экономическая и энергетическая оценка модели управления воспроизводством почвенного плодородия.
25. Моделирование пространственного распределения свойств почвы.
26. М. А. Митчерлих и первые математические модели в агрономии.
27. Описание сопряженности регулируемых показателей агроэкосистемы с ее продуктивностью на основе регрессионных (линейных и нелинейных) моделей.
28. Моделирование и модели оптимизации структуры землепользования. Использование прогнозного моделирования при проектировании элементов систем земледелия.
29. Моделирование при планировании урожайности культур. Оптимизация модели посева культур для различных условий регионов.
30. Модель агрофитоценоза.
31. Модели системы удобрения.
32. Использование моделирования в практике регулирования сорного компонента агрофитоценозов. Моделирование связи засоренности и продуктивности.
33. Использование моделей при разработке проектов технологий производства растительной продукции.
34. Основные технологические блоки управления продукционным процессом растений. Базовая модель технологий производства продукции растениеводства. Адапторы к базовым технологиям.
35. Моделирование пространственного распределения урожайности, сорняков, вредителей болезней по полю, участку, делянке.
36. Использование математических моделей для экологически безопасного применения пестицидов в севооборотах.
37. Информационное обеспечение математических моделей агроэкосистем.
38. Программа Агро-офис и ее использование при ведении сельскохозяйственного производства.
Вопросы на оценку понимания/умений
2. Расчет рациональной структуры посевных площадей на перспективное направление с учетом специализации с.-х. предприятия (для проектирования севооборотов в ПО MS Excel);
3. Использование агрономической базы данных по основным сельскохозяйственным культурам и погодных условий, составление электронной книги истории полей (эл. метеостанция, обработка данных с помощью ПО MS Excel);
4. Оценка качества почвы и прогнозирование баланс гумуса по углероду с целью сохранения и воспроизводства почвенного плодородия (расчет баланса гумуса в ПО MS Excel);
5. Расчет доз удобрений на планируемый урожай для сельскохозяйственных культур с помощью ПО MS Excel.
6. Разработка технологической модели возделывания сельскохозяйственной культуры для оптимизации материальных, денежных и трудовых затрат по каждой культуре (технологическая карта в ПО MS Excel);
7. Определить потребность в сельскохозяйственной технике (логистика проведения посевных и уборочных работ). Автоматизировать контроль выполнения работ (контроль проведения мероприятий в полевом журнале с помощью ПО MS Excel).
8. Работа по определению расстояний, площадей поля, контролю объема выполненной полевой работы с помощью GPS Fields Area Measure PRO (смартфон с GPS).
9. Возможности использования в работе агронома квадрокоптера (DJI Mini 2).
1. Роль и место математического моделирования в научных исследованиях агронома.
2. Классификация моделей в математическом моделировании учета урожая.
3. Моделирование почвенного плодородия.
4. Имитационные методы в моделировании.
5. Современные технические средства математического моделирования.
6. Планирование экспериментов с моделью урожая полевой культуры.
7. Планирование модели развития болезней сельскохозяйственной культуры (задание выдает преподаватель).
8. Планирование модели развития вредителей сельскохозяйственной культуры (задание выдает преподаватель).
9. Характер связи между входом и выходом модели сорта.
10. Моделирование урожая (задание выдает преподаватель).
11. Моделирование в процессах познания и управления.
12. Технические средства математического моделирования.
13. Планирование экспериментов с помощью модели.
14. Структурная идентификация.
15. Аналитическое моделирование вычислительных систем.
16. Экспоненциальное распределение.
17. Пуассоновский поток.
18. Имитационное моделирование вычислительных систем.
Примеры тестового контроля
Тест 1
Наука математическое программирование занимается:
1) Разработкой теории и методов обоснования выбора наилучших вариантов плана из множества возможных
2) Разработкой теории и методов анализа производственного процесса
3) Разработкой теории и методов математического исследования
4) Разработкой теории моделей финансовых операций и теории вероятностей
Тест 2
В термине «Математическое программирование» слово «программирование» означает:
1) Выбор лучшего плана производства
2) Создание программного обеспечения для решения задач моделирования
3) Выбор лучшего программного обеспечения
4) Выбор наилучшего плана на основе имеющего опыта и интуиции специалиста
Тест 3
Цель производства в математическом программировании выражается:
1) Количественным показателем
2) Качественным показателем
3) Эстетическим показателем
4) Статистическим показателем
5) Абстрактным показателем
Тест 4
«Цель решения» задачи линейного программирования называют:
2) критерием ограниченности
3) критерием Рунге
4) критерием Гауса
Тест 5
Первым этапом расчетов симплексным методом задачи линейного программирования является:
1) Математическая формулировка условий задачи в виде систем неравенств и уравнений
2) Приведение задачи к канонической форме
3) Нахождение первоначального варианта допустимого плана, соответствующего одной из вершин выпуклого многогранника
4) Проверка плана на оптимальность
5) План подвергается глубокому экономическому анализу
Тест 6
План перевозок, минимизирующий транспортные издержки (время перевозок, расстояние) называется:
1) оптимальным
2) минимальным
3) максимальным
4) рациональным
Тест 7
Для приведения открытой модели распределительной задачи в закрытую необходимо:
1) ввести в модель фиктивного поставщика или фиктивного потребителя
2) вывести из модели потребителя или поставщика с наименьшими оценками
3) вывести из модели поставщика или потребителя с наибольшими оценками
4) установить нулевые оценки для поставщика или потребителя
Тест 8
Математическая модель оптимизации распределения неоднородных взаимозаменяемых ресурсов из m источников в n пунктов потребления называется:
1) Распределительной задачей
2) Разделительной задачей
3) Ограничительной задачей
4) Потребительской задачей
Тест 9
Какая из особенностей не относится к распределительной задаче:
1) Условия задачи описываются уравнениями и неравенствами
2) Все переменные выражаются в одних и тех же единицах измерения
3) Во всех уравнениях коэффициенты при переменных равны единице
4) Каждая переменная встречается только в двух уравнениях системы ограничений
Тест 10
Дана задача линейного программирования:
Построен график:
Определите симплекс задачи:
1) OAEC
2) ABE
3) CED
4) OBED
5) OAEDC
Тест 11
Дана задача: Хозяйство занимается возделыванием 2-х культур: зерновых и картофеля и располагает следующими ресурсами:
пашня — 5000 га,
труд — 300 000 чел.-час.,
объем тракторных работ — 27 000 усл. эт. га.
Цель производства — получение максимального объема продукции
Нормы затрат и выхода продукции
Культуры Затраты на 1 га посева Стоимость валовой продукции
с 1 га, руб
труда, чел.-час. тракторных работ, усл. эт. га
Зерновые 30 4 400
Картофель 150 12 1000
Определили переменные задачи:
x1 – площадь зерновых, га; x2 – площадь картофеля, га
Укажите ограничение не относящееся к задаче:
1) 400 x1 + 1000 x2 <= 5000
2) 30 x1 + 150 x2 <= 300 000
3) 4 x1 + 12 x2 <= 27 000
4) x1 + x2 <= 5000
6) x2 <= 0
Тест 12
В MsExcel составлена экономико-математическая модель:
Какую формулу можно поставить в ячейку F2, чтобы решить модель
1) =D5*D9+E5*E9
2) =(D5+D9)*(E5+E9)
3) =СУММПРОИЗВ(D5:E5;D8:E8)
4) =D5*D9*E5*E9
Тест 13
В MsExcel составлена экономико-математическая модель:
Какую формулу нельзя ставить в ячейку F8 для целевой функции
1) =СУММПРОИЗВ(D8:F8;D9:E9)
2) =D8*D9+E8*E9
3) =(D8*D9)+(E8*E9)
4) =E9*E8+D8*D9
Тест 14
В MsExcel составлена экономико-математическая модель:
Какие ячейки необходимо указать в окне «Поиск решения»
Установить целевую ячейку:
1) F8
2) D9:E9
3) F5:F8
4) H8
Тест 15
В MsExcel составлена экономико-математическая модель:
Какие ячейки необходимо указать в окне «Поиск решения» Изменяя ячейки:
1) D9:E9
2) F8
3) F5:F8
4) D9
5) E9
Тест 16
В MsExcel составлена экономико-математическая модель:
Что означает в параметрах окна «Поиск решения»
1) Значения ячеек D5>=0 и E5>=0
2) Значения ячеек D5<=0 и E5<=0
3) Значения ячеек D5=0 и E5=0
4) Значения ячеек D50 и E50
Тест 17
Составляя модель для расчета оптимального распределения минеральных удобрений первый тип ограничений «по использованию и наличию удобрений» ограничивает ?
1) в количестве минеральных удобрений
2) в удобряемой площади отдельных участков
3) в урожайности
4) в прибавке урожая
Тест 18
Составляя модель для расчета оптимального распределения минеральных удобрений в первом типе ограничений «по использованию и наличию удобрений» коэффициенты при переменных означают:
1) дозы внесения минеральных удобрений на 1 га
2) прибавку урожая за счет внесения удобрений с 1 га в ц
3) прибавку урожая за счет внесения удобрений с 1 га в руб.
4) урожайность без внесения удобрений с 1 га, ц
Тест 19
Составляя модель для расчета оптимального распределения минеральных удобрений переменными величинами задачи являются:
1) удобряемые площади, га
2) дозы внесения удобрений, ц
3) площадь посева, га
4) прибавка урожая за счет внесения удобрений, руб.
Тест 20
1) удобряемая площадь не может быть больше площади посева
2) удобряемая площадь не может быть меньше площади посева
3) удобряемая площадь не может быть меньше нуля
4) минеральных удобрений не может быть больше, чем в наличии
Тест 21
Составляя модель для расчета оптимального распределения минеральных удобрений данные по урожайности без внесения удобрений необходимы для
1) расчета гарантированного объема производства продукции за счет внесения минеральных удобрений
2) расчета дозы внесения минеральных удобрений на 1 га
3) расчета прибавки урожая за счет внесения минеральных удобрений
4) расчета стоимости прибавки урожая за счет внесения удобрений
Тест 22
Составляя модель для расчета оптимального распределения минеральных удобрений исходные данные дозы внесения удобрений необходимы для составления ограничений
1) по использованию и наличию удобрений
2) по удобряемой площади отдельных участков
3) по гарантированному приросту продукции
4) по общей стоимости прибавки урожая
Тест 23
Составляя экономико-математическую модель для расчета оптимальной структуры посевных площадей к исходным данным этой модели не относятся:
1) потребность в удобряемой площади
2) потребность в кормах
3) потребность в семенах
4) потребность в прочей продукции
5) потребность в продаже
Тест 24
Составляя экономико-математическую модель для расчета ограничения по площади отдельных культур внутри севооборотов доля культуры зависит от:
1) структуры севооборота, размера поля, предшественника
2) количества севооборотов, предшественников
3) количества необходимого производства кормов
4) количества продукции для продажи
Тест 25
Составляя экономико-математическую модель для расчета оптимального состава машинотракторного парка переменными данной задачи являются:
1) количество тракторов и сельскохозяйственных машин, а также агрегаты (трактор + с.-х. машины) на каждый период выполнения работ
2) агротехнические сроки выполнения работ
3) производительность каждого агрегата за каждый период
4) площадь поля с.-х. культуры
Система знаний по дисциплине формируется в ходе аудиторных и внеаудиторных (самостоятельных) занятий. Используя лекционный материал, учебники и учебные пособия, дополнительную литературу, проявляя творческий подход, магистрант готовится к практическим занятиям, рассматривая их как пополнение, углубление, систематизацию своих
Для освоения дисциплины студентами необходимо:
1. посещать лекции, на которых в сжатом и системном виде излагаются основы дисциплины: даются определения понятий, терминов, которые должны знать студенты; раскрывается роль информационных технологий в современном сельскохозяйственном производстве. Студенту важно понять, что лекция есть своеобразная творческая форма самостоятельной работы. Надо пытаться стать активным соучастником лекции: думать, сравнивать известное с вновь получаемыми знаниями, войти в логику изложения материала лектором, следить за ходом его мыслей, за его аргументацией, находить в ней кажущиеся вам слабости. Во время лекции можно задать лектору вопрос, желательно в письменной форме, чтобы не мешать и не нарушать логики проведения лекции. Слушая лекцию, следует зафиксировать основные идеи, положения, обобщения, выводы. Работа над записью лекции завершается дома. На свежую голову (пока еще лекция в памяти) надо уточнить то, что записано, обогатить запись тем, что не удалось зафиксировать в ходе лекции, записать в виде вопросов то, что надо прояснить, до конца понять. Важно соотнести материал лекции с темой учебной программы и установить, какие ее вопросы нашли освещение в прослушанной лекции. Тогда полезно обращаться и к учебнику. Лекция и учебник не заменяют, а дополняют друг друга.
2. посещать практические занятия, к которым следует готовиться и активно на них работать. Задание к практическому занятию выдает преподаватель. Задание включает в себя основные вопросы, задачи, тесты и рефераты для самостоятельной работы, литературу. Практические занятия начинаются с вступительного слова преподавателя, в котором называются цель, задачи и вопросы занятия. В процессе проведения занятий преподаватель задает основные и дополнительные вопросы, организует их обсуждение. На практических занятиях решаются задачи, разбираются тестовые задания и задания, выданные для самостоятельной работы, заслушиваются реферативные выступления. Студенты, пропустившие занятие, или не подготовившиеся к нему, приглашаются на консультацию к преподавателю. Практическое занятие заканчивается подведением итогов: выводами по теме и выставлением оценок.
3. систематически заниматься самостоятельной работой, которая включает в себя изучение нормативных документов, материалов учебников и статей из агрономической литературы, решение задач, написание докладов, рефератов, эссе. Задания для самостоятельной работы выдаются преподавателем.
4. под руководством преподавателя заниматься научно-исследовательской работой, что предполагает выступления с докладами на научно-практических конференциях и публикацию тезисов и статей по их результатам.
5. при возникающих затруднениях при освоении дисциплины, для неуспевающих студентов и студентов, не посещающих занятия, проводятся еженедельные консультации, на которые приглашаются неуспевающие студенты, а также студенты, испытывающие потребность в помощи преподавателя при изучении дисциплины.
При изучении дисциплины «Математическое моделирование и анализ данных в агрономии» следует усвоить:
- о видах и свойствах информации, процессах ее сбора, передачи, обработки и накопления для повышения эффективности производства сельскохозяйственных культур;
- о технических и программных средствах реализации информационных процессов;
- о функционировании локальных и глобальных сетей;
- о программных средствах агронома, о современных технологических программных продуктов в работе агронома;
- о ведении электронной документации и приобретение знаний о моделях решения функциональных задач в работе агронома;
- о владении основными офисными программами на уровне уверенного пользователя и о составлении базы данных агронома на персональном компьютере.
Требования, предъявляемые к выполнению контрольных заданий. При выполнении контрольных заданий следует:
1. Получить четкий ответ на все вопросы, содержащиеся в контрольном задании.
2. Максимально четко изложить способ выполнения контрольного задания.
3. Оформить задание в соответствии с предъявленными требованиями.
4. По возможности, осуществить проверку полученных результатов.
По согласованию с преподавателем или по его заданию студенты могут готовить рефераты по отдельным темам дисциплины. Основу докладов составляет, как правило, содержание подготовленных студентами рефератов. Качество учебной работы студентов преподаватель оценивает по результатам тестирования и зачета.
Тестирование организовывается в компьютерных классах. Все вопросы тестирования обсуждаются на лекционных и практических занятиях.
Подготовка к зачету предполагает изучение конспектов лекций, рекомендуемой литературы и других источников, повторение материалов практических занятий.
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году