(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 26.03.2024 г., протокол № 12.
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.
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