Научные статьи \ Прикладные науки. Медицина. Технология \ Сельское хозяйство. Лесное хозяйство. Охота. Рыбное хозяйство \ Сельское хозяйство в целом

Применение современных информационных технологий для исследования математических моделей сельскохозяйственного производства

Автор: Певцова Т.Л.

Журнал: Интеграция образования @edumag-mrsu

Рубрика: Моделирование в образовании

Статья в выпуске: 4 (20), 2000 года.

Бесплатный доступ

Короткий адрес: https://sciup.org/147135399

IDR: 147135399

Текст статьи Применение современных информационных технологий для исследования математических моделей сельскохозяйственного производства

Именно 1 акой характер температурной зависимости энтропии дает теория твердого тела в гармоническом высокотемпературном приближении.

Формула (12), имея достаточно простой вид, приводит к физически правильным результатам в трех предельных случаях: газ, кристалл при низких температурах. кристалл при высоких температурах.

Чтобы проверить применимость формулы (12) к кристаллам в области промежуточных температур, мы провели расчеты параметра 5 по уравнению (2) с использованием известных температурных зависимостей энтропии. При отсутствии таких данных энтропию рассчитывали по теплоемкости численным интегрированием, используя формулу

S = WdT (|8)

О 1

Чтобы исключить подгоночный параметр /о. рассчитывалась величина

а2 _Т0Г exp(S/R)-l ' а02 " Т [exp(S0/R)-l_ где а02 - значение параметра беспорядка при некоторой температуре То и соответствующем значении энтропии So. В расчетах было принято То = 300 К.

Расчеты были проведены для ряда металлов с кубическими кристаллическими решетками и некоторых ионных крисгаллов. Сравнение результатов наших расчетов с экспериментальными данными, а также с расчетными данными, полученными на основе различных теоретических моделей, говорит о том, что температурная зависимость параметра беспорядка и температурная зависимость согласуются достаточно хорошо.

Таким образом «сконструированная» нами формула (11), имея достаточно простой вид, приводит к физически правильным результатам и может быть использо- вана для описания как газового, так и конденсированного состояний.

ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙ СТВЕНКОГО ПРОИЗВОДСТВА

ТА.Певцова, доцент кафедры ИВТ МГУ им. Н.П.Огарева

Появление персонального компьютера в 80-90 гг. стало грандиозным достижением научно-технического прогресса, который вызвал к жизни новые науки и новые информационные технологии. В настоящее время во всех развитых странах современные информационные технологии (СИТ) прочно внедряются в различные сферы человеческой деятельности: промышленность, сельское хозяйство, производство, экономику, торговлю, культуру, науку, образование, учебный процесс и т.д. Современные информационные технологии в основ ном применяются для выполнения трудоемких математических расчетов, для обработки, хранения и передачи больших объемов информации по каналам телефонной. кабельной и спутниковой связи, для работы в информационной сети Интернет и глобальной информационной сети WWW.

Переход экономики к рыночным отношениям и проводимые в стране и регионах реформы актуализировали многие экономические проблемы как в промышленности, так и в сельском хозяйстве. Важнейшими проблемами в сельском хозяйстве являют- ся. с одной стороны, проблема оптимального сочетания основных отраслей сельского хозяйства - растениеводства и живот-

I00K + 30L + 10M F+ssF

новодства, а с другой - проблема оптимальной внутриотраслевой структуры как растениеводства, так и животноводства. Растениеводство включает в себя следующие сельскохозяйственные отрасли: производство зерна, картофелеводство, овощеводство. кормоводство, садоводство, виноградарство, свекловодство, льноводство и т.д.. а животноводство: мясное и молочное скотоводство, коневодство, свиноводство. овцеводство, звероводство, птицеводство, пчеловодство и т.д.

Большая часть экономических проблем сельскохозяйственного производства сводится к экономико-математическим моделям линейного или нелинейного программирования. Например, проблемы оптимизации структуры посевных площадей, структуры и оборота поголовья сельскохозяйственных животных, производства и использования кормов, состава и использования машинно-тракторного парка эффективно реализуются как экономико-математические модели линейного программирования и решаются с применением соответствующих методов: симплекс-метода, дифференциальных рент, метода потенциалов и т.д. Не менее важный класс сельскохозяйственных проблем описывается корреляционными и регрессионными моделями сельскохозяйственного производства. Эти экономико-математические модели эффективнее всего реализуются с применением средств вычислительной техники и ЭВМ, так как их решение сопряжено с большим объемом вычислений.

Имеется немало экономических показателей оптимальности отраслевой структуры сельского хозяйства. Важными экономическими показателями регулирования эффективного соотношения основных отраслей животноводства являются так называемые показатели эффективности V и W:

500К+ 150L + 50M

V= 5P + 25s7r” ’ где К - количество крупного рогатого скота, L - количество лошадей, М - количество овец и коз, Р - население данной страны или региона. S - количество свиней, R -количество кур. Практика показывает, что показатели V и W являются объективной характеристикой оптимального сочетания основных отраслей животноводства. Например, при снижении показателя W наблюдается ухудшение эффективности животноводства, которое, как правило, вызвано нежелательным превалированием свиноводства и птицеводства. При низких показателях эффективности V и W для улучшения отраслевой структуры животноводства рекомендуется планомерное увеличение поголовья крупного рогатого скота, лошадей, овец и коз.

В настоящее время имеется немало специальных прикладных программ для решения различных экономико-математических моделей в сельском хозяйстве с использованием ЭВМ. Абсолютное большинство из них можно легко и быстро реализовать, применяя современные универсальные компьютерные системы типа Quattro Pro под DOS или Windows, Microsoft Excel из Microsoft Office. Microsoft Excel - это табличный процессор для обработки таб- личных данных; с его помощью можно создавать электронные таблицы практически неограниченного объема, редактировать их, обрабатывать; с помощью мощного мастера диаграмм можно построить более 100 диаграмм и графиков различного вида для наглядного представления информации; используя мастер функций, можно делать сложные математические, экономические, статистические, финансовые и другие расчеты, составлять разнообразную отчетность, моделировать и прогнозировать, выводить данные на печатать.

Используя Microsoft Excel-95 или 97, проведем экономический анализ оптимальности внутриотраслевой структуры животноводства в Республике Мордовия и Российской Федерации. Для этого воспользу емся данными о численности населения

■»^^ ИНТЕГРАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ !■■■

(табл. 1)и количестве крупного рогатого скота, свиней, овец и коз, птицы и лошадей в РМ (табл. 2). С помощью мастера диаграмм проследим динамику городского и сельского населения Республики Мордовия с 1926 по 1999 г. (рис. I). На рис. 2 дана

диаграмма качественного состава отраслей животноводства в РМ. Далее проведен сравнительный анализ показателей V и W оптимальности внутриотраслевой структуры животноводства в РМ и РФ. Диаграммы показателей эффективности V

Таблица /. Динамика численности городского и сельского населения Республики Мордовия в 1926-1999 гг.

ГОДЫ	ВСЕ НАСЕЛЕНИЕ т ы с.чел.	В ТОМ ЧИСЛЕ		В ТОМ ЧИСЛЕ в %
ГОДЫ	ВСЕ НАСЕЛЕНИЕ т ы с.чел.	городское	сельское	городское	сельское
1926	1259,0	48,0	1211,0	3,81	96,19
1939	1187,0	82,0	1105,0	6,91	93,09
1959	1002,0	183,6	818,4	18,32	81,68
1969	1002,0	184,0	818,0	18,36	81,64
1970	1029,0	373,0	656,0	36,25	63,75
1979	991,0	455,0	536,0	45,91	54,09
1989	964,0	545,0	419,0	56,54	43,46
1990	964,2	551,3	412,9	57,18	42,82
1991	964,0	556,0	408,0	57,68	42,32
1992	963,0	560,0	403,0	58,15	41,85
1993	962,7	561,3	401,4	58,30	41,70
1994	961,3	561,9	399,4	58,45	41,55
1995	959,6	561,9	397,7	58,56	41,44
1996	955,0	562,4	392,6	58,89	41,11
1997	950,7	561,9	388,8	59,10	40,90
1998	944,2	560,5	383,7	59,36	40,64
1999	937,7	559,3	378,4	59,65	40,35

1919 1934 1949 1964 1979 1994

И городское □сельское

UKPC □ свиньи □ овцы и козы

Рис. 1. Диаграмма численности городского и сельского населения РМ

Рис. 2. Отраслевая структура животноводства РМ

^^^

Таблица 2. Динамика поголовья скота в РМ в 1916-1999 гг.

(на 1 января в хозяйствах всех категорий), тыс. гол.

Годы	КРС	Свиньи	Овцы и козы	Годы	КРС	Свиньи	Овцы и козы
1916	239	79	577	1975	595,3	335,7	552,7
1928	293	62	738	1976	617,7	280,2	505,2
1941	175,6	87,3	533	1977	618,9	264,8	490,7
1951	238	104,4	410	1978	625,3	297,1	486
1954	277,5	179,8	551,6	1979	633,8	302,7	477,9
1955	291,5	178,5	618,6	1980	631,3	313,6	458
1956	265,4	156,2	636,7	1981	632,8	318,2	429,1
1957	270,4	167,2	614,5	1982	629,5	300,4	395,7
1958	297,1	172,2	659,2	1983	640,5	328,6	411,4
1959	330,1	192,1	722,3	1984	658,9	347,4	420,9
1960	332,6	217,9	652,8	1985	677,3	346,2	413,7
1961	324,7	215,3	574,2	1986	676,6	332,9	421,7
1962	360	257,1	593	1987	679	330,4	417,7
1963	401,9	310,1	654,1	1988	674,9	334,8	428,6
1964	401,7	155	550,9	1989	670,4	343,1	420,1
1965	402,1	224,5	485,1	1990	669,6	353,2	405,3
1966	452,1	267	538,3	1991	656,8	325	349,4
1967	454,2	238,9	484,6	1992	629,2	292,9	310,9
1968	456,7	224,7	505,1	1993	602,3	252,9	274,8
1969	476,3	225,8	537	1994	572,8	239,9	234,9
1970	490,9	256,5	542,3	1995	500,3	215,2	174,5
1971	526,6	297	589,6	1996	462,8	195,9	137
1972	527,7	283,9	522,9	1997	393,3	170,8	109,9
1973	518,2	256,3	494,3	1998	382,5	173,8	93,7
1974	546,9	298,2	520,9	1999	364	181,6	76,1

Рис. 3. Показатели эффективности отраслевой структуры животноводства РМ

Рис. 4. Показатели эффективности отраслевой структуры животноводства в РФ

и W на рис. 3-4 указывают на оптимальность внутриотраслевой структуры животноводства как в РМ, так и РФ, а диаграммы на рис. 5-6 свидетельствуют о том, что в указанный период отраслевая структура животноводства в Мордовии является более оптимальной, чем в целом по России.

Рис. 5. Сравнительный анализ показателя V эффективности отраслевой структуры животноводства

QPM жрф

Рис. 6. Сравнительный анализ показателя эффективности W отраслевой структуры животноводства