Содержание к диссертации
Введение
I Глава Анализ состояния вопроса. Цели и задачи исследования 8
1.1 Лен как значимая техническая культура 8
1.1.1 Производство льна в России и в Тверской области 9
1.1.2 Характеристика технологий производства льна и их технологическая оснащенность 13
1.2 Условия и агротехнические требования возделывания льна-долгунца 22
1.3 Анализ методов планирования развития отраслей в АПК 27
1.4 Цели и задачи исследования 36
II Глава Вероятностная модель технологического процесса возделывания льна 40
2.1 Информационная модель производственного процесса и ее сетевой аналог 40
2.2 Процедура установления вероятностных оценок сроков начала и продолжительности технологических операций 49
2.3 Математическая модель и алгоритм задачи оптимизации энергозатрат
в технологическом процессе возделывания льна 69
2.4 Разработка форм подготовки информации к расчетам 76
III Глава Формирование нормативной базы оценки технической оснащенности предприятий, возделывающих лен 90
3.1 Характеристики расчетного объекта 90
3.2 Расчет оценок статистических условий функционирования хозяйств, возделывающих лен-долгунец 101
3.3 Анализ результатов расчетов технологических карт льна-долгунца 106
3.4 Анализ результатов расчетов по установлению нормативных значений параметров технической оснащенности предприятий, возделывающих лен 108 Выводы и предложения 117 Литература
- Характеристика технологий производства льна и их технологическая оснащенность
- Анализ методов планирования развития отраслей в АПК
- Процедура установления вероятностных оценок сроков начала и продолжительности технологических операций
- Расчет оценок статистических условий функционирования хозяйств, возделывающих лен-долгунец
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Вероятностная природа климатических условий возделывания льна-долгунца, низкое качество технической оснащенности технологий его производства, неудовлетворительная организация использования машин и агрегатов вызывают необходимость разработки метода, позволяющего на качественно новом уровне готовить и принимать производственные решения.
Комплектование технических средств, корректировка их состава и структуры, обеспечивающие технологический процесс, не могут решаться простым увеличением поставки машин и агрегатов в хозяйства, и, следовательно, они должны базироваться на научно-обоснованных методах и формализованных процедурах учета неблагоприятных условий при выполнении механизированных работ в технологиях возделывания льна.
Учет организационных и природно-климатических факторов, формализованное описание их вероятностной природы, использование инструментальных методов и информационных технологий являются одним из рациональных приемов уменьшения неопределенности производственных ситуаций, направленных на существенное улучшение качества выполнения технологических процессов производства сельскохозяйственных культур.
Из анализа отечественного и зарубежного опыта, научных исследований в области разрешения неопределенностей в производственных ситуациях следует, что отмеченное составляет сложную задачу, от качественного решения которой во многом зависит экономическая эффективность любого производственного процесса.
За рубежом благодаря использованию информационных технологий и совершенных средств технической оснащенности удалось за последние 15...20 лет достичь 2.. .3 разового увеличения урожайности сельскохозяйственных культур.
Природно-климатические условия в регионах возделывания льна-долгунца отличаются существенной нестабильностью и колеблемостью сроков начал тех нологических операций. Они, как правило, диктуют смещение дат начал работ технологических операций к более поздним срокам, что сказывается на их продолжительности и на увеличении объемов работ, выполняемых из-за неблагоприятных погодных условий в более поздние сроки. Отмеченное ведет к потере урожая и снижению качества конечной продукции.
Вероятностные условия функционирования технологий возделывания льна-долгунца должны учитываться при обосновании рационального состава средств технической оснащенности сельскохозяйственных предприятий и формирования нормативов их технической оснащенности.
Отмеченное констатирует актуальность данного исследования, направленного на разработку методов установления учета вероятностных характеристикпри-родно-климатических условий в технологиях возделывания льна-долгунца и технической оснащенности предприятий, возделывающих лен.
Цель и задачи исследования. Целью исследования явилась разработка с использованием инструментальных методов и информационных технологий метода учета вероятностных условий возделывания льна-долгунца, установление вероятностных оценок статистических характеристик параметров технологического процесса и его технической оснащенности в условиях Тверской области. В соответствии с поставленной целью в диссертации решаются следующие задачи:
- выполнение научного анализа хозяйственной деятельности предприятий Тверской области, специализирующихся на производстве льна-долгунца;
- установление основных природно-климатических факторов, оказывающих влияние на технологические процессы возделывания льна и оценок их статистических характеристик;
- разработка информационной модели технологического процесса возделывания льна-долгунца и ее сетевого аналога;
- разработка информационной системы с оценкой значности реквизитов показателей, используемых при расчете технологических карт и оптимизации средств технической оснащенности;
- разработка методов и последовательности выполнения имитационных процедур, моделирующих временной график выполнения работ при возделывании сельскохозяйственных культур на примере льна-долгунца;
- расчет вероятностных оценок статистических характеристик экономических показателей технологий возделывания льна-долгунца и средств технической оснащенности предприятий, возделывающих лен-долгунец;
- анализ результатов расчетов и формирование выводов и предложений по совершенствованию процедур управления ресурсами (техническими средствами), повышающих экономическую эффективность технологического процесса возделывания льна-долгунца;
Объектом исследования являются сельскохозяйственные предприятия различных форм собственности, возделывающих лен-долгунец в условиях Тверской области.
Предметом исследования является технологический процесс возделывания льна и процедуры установления вероятностных нормативов технической оснащенности сельскохозяйственных предприятий, возделывающих лен.
Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретической и методологической основой исследования поставленных задач послужили труды отечественных и зарубежных учёных экономистов по экономической теории, сельскохозяйственной статистики и моделированию экономических процессов, имитационного моделирования и информационным технологиям в экономике.
Информационная база диссертационного исследования представлена материалами статистических сборников Госкомстата Российской Федерации и Тверской области, отчётными данными Министерства сельского хозяйства и продовольствия России, материалами первичной отчётности товаропроизводителей агропромышленного комплекса Тверской области на основе официальных публикаций в научной периодике.
В зависимости от целей и задач при исследовании применялись следующие приемы и методы: сравнения, экономического анализа, статистических группировок, выборочных обследований, имитационного и экономико-математического моделирования.
Научную новизну исследования составляют:
• оценки производственного потенциала аграрного сектора АПК Тверской области, с выявлением основных факторов, оказывающих влияние на снижение эффективности производства и качества переработки сельскохозяйственной продукции;
• сетевой аналог технологического процесса возделывания льна-долгунца и схема установления сроков начал и продолжительностей технологических операций в технологиях возделывания льна-долгунца с учетом фенологических явлений;
• вероятностные модели временного графика выполнения технологических процессов возделывания льна-долгунца, оценки статистических характеристик показателей его эффективности;
• экономико-математическая модель управления ресурсами и вероятностные нормативы технической оснащенности предприятий, возделывающих лен-долгунец в условиях Тверской области.
Теоретическая и практическая значимость исследования. Содержащиеся в работе методические и методологические подходы по формированию вероятностной модели временного графика выполнения работ в технологическом процессе возделывания льна-долгунца, процедуры формирования информационной подсистемы и программный комплекс, формирующий нормативы технической оснащенности предприятий при минимизации энергозатрат в технологическом процессе возделывания льна-долгунца могут быть использованы в прогнозировании и планировании производства любой растениеводческой продукции в регионах страны.
Практическое применение результатов диссертационного исследования позволит повысить при их реализации эффективность технологических процессов в агропромышленном производстве и стабилизировать деятельность сельскохозяйственных предприятий в целом.
Материалы диссертационного исследования могут быть использованы в учебных курсах сельскохозяйственных вузов страны.
Апробация работы. Результаты исследований докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры вычислительной техники и информационного обеспечения Санкт-Петербургского Государственного аграрного универ-ситета(Санкт-Петербург, г.Пушкин, 2002 - 2005 гг.), на научно-практических конференциях Тверской государственной сельскохозяйственной академии (г. Тверь, 2002 - 2005 гг.), Всеросийской научно-методической конференции Московского гуманитарно-экономического института.
Публикации.
По теме диссертационного исследования автором опубликовано 5 работ.
Структура диссертации.
Диссертационная работа состоит из введения, 3 глав, выводов и предложений, библиографии в количестве 178 источников и приложения. Диссертация изложена на 153 страницах машинописного текста, содержит 32 таблицы, 10 рисунков, 7 приложений.
Характеристика технологий производства льна и их технологическая оснащенность
Техническая оснащенность сельскохозяйственного производства и, в частности, процессов земледелия во многом определяется агроклиматическими условиями проведения работ. Именно эти условия и обусловливают состав, структуру и особенно режим использования технических средств и ягпегяток R систему приемов возделывания сельскохозяйственных культур, включающих технологические операции по обработке почвы, внесению удобрений, посеву и посадке, уходу за посевами и т.д., агротехнические мероприятия используют такие приемы воздействия на растения, когда обеспечивается наиболее продуктивная работа аппарата фотосинтеза возделывания растений. Однако вся «система агротехнических мероприятий только тогда становится действенным средством управления ростом и развитием растений, когда она соответствует меняющимся требованиям растений и погоды» [65]. Таким образом, средства технической оснащенности их количественный и качественный сост?.в в основном, зависят от двух причин, первая из которых определяет необходимость создания водно-воздушно-теплового режима почвы путем проведения комплекса последовательных механизированных воздействий на почву; а вторая - сроки начала и продолжительности механизированных операций в зависимости от погодных условий. Зависимость сроков начала и продолжительности проведения полевых работ от погодных условий определяет объем механизированных работ, максимум которых из года в год приходится на различные календарные даты агросроков.
Типизированные базовые технологии и технологические адаптеры рассчитаны на механизированное возделывание льна-долгунца в хозяйствах общественного сектора и крупных фермерских хозяйствах, имеющих площадь пахотных земель не менее 200 га. При этом основным видом волокнистого сырья льна-долгунца является стланцевая треста, высушенная в естественных условиях (в лентах или конусах), на когорую имеет место высокий спрос со стороны перерабатывающих предприятий, поскольку в целом по Российской Федерации их мощности обеспечены сырьем менее чем на 30%.
В данной работе рассмотрены технология комбайновой и раздельной уборки льна-долгунца. Для возделывания и уборки льна-долгунца по обеим технологиям требуется одинаковый набор технических средств. Основное различие между технологиями состоит в технической особенности уборки посевов. Однако, при возделывании льна-долгунца по интенсивной технологии необходим более высокий уровень обеспеченности хозяйств техникой и механизаторскими кадрами [18,38].
В частности, основная обработка почвы по интенсивной технологии предусматривает проведение своевременной зяблевой вспашки и не менее трех осенних культивации зяби, для чего необходимо обеспечить своевременную уборку предшествующей культуры и располагать необходимыми ресурсами для выполнения технологических операций по осенней обработке почвы.
Уборка льна по интенсивной технологии предусматривает подъем льнотресты непосредственно из лент. Резерв времени, когда треста в лентах высыхает до стандартной влажности и ее можно поднимать, довольно ограничен. Поэтому для осуществления уборки в расчете на 100 га льна необходимо иметь не менее 4-5 пресс-подборщиков, тогда как при высокой технологии комбайновой уборки достаточно 2-3 машин. По технологии раздельной уборки предусматривается также 2-3-кратное оборачивание лент льна, для чего необходим более высокий уровень обеспеченности хозяйства соответствующей техникой.
В зависимости от расстояния от хозяйства до льнозавода, наличия транспортных средств и темпов уборочных работ значительная часть тресты склади руется непосредственно в хозяйстве, поскольку рулоны тресты должны быть убраны с поля немедленно - в день уборки.
Наиболее благоприятны для возделывания льна-долгунца легкосуглинистые почвы. Но при размещении льна на более легких суглинистых почвах технология его выращивания изменяется незначительно. На супесчаных почвах при отсутствии засоренности многолетними злаковыми сорняками ранневесен-нюю культивацию зяби можно заменить боронованием в 2 следа тяжелыми зубовыми боронами. Кроме того, при недостаточной влажности легкие почвы перед посевом целесообразно прикатать. Минеральные удобрения на супесчаных почвах следует вносить не осенью, а под ранневесеннюю обработку [59,61].
В льняных севооборотах наблюдается отрицательный баланс питательных веществ. В настоящее время на территории области есть хозяйства, где вообще перестали применяться минеральные удобрения ввиду их дороговизны.
В сравнении с общероссийскими показателями на протяжении рассматриваемого периода в Тверской области дозы внесения удобрений стали меньше, причем в 1999 и 2000 году разница составляет два и более раз. В регионе дозы внесения минеральных удобрений значительно уменьшаются в период с 1991 по 2005 год. (табл. 4) [133].
Анализ методов планирования развития отраслей в АПК
Хорошо развитые методы микроэкономического анализа, рассматриваемые в работах [26,73,57,89,90,90,112], не пригодны для описания и исследования сложных экономических систем, к каким относится сельскохозяйственное производство, так как предполагают выполнение ряда жестких требований: - ограниченная размерность задач и ее, как правило, детерминированная постановка без учета оценок статистических характеристик условий, в которых функционирует объект исследования. классические методы построения моделей предполагают наличие ошибок в наблюдениях за входными и выходными переменными системы. При этом сама система считается неизменной. В реальных задачах происходит постоянное изменение структуры самого объекта. Например, при исследовании продуктивности сельскохозяйственного региона производство продукции зависит от природно-климатических условий, форм собственности на основные ресурсы, от кредитной, ценовой и законодательной политики государства; - хорошая формализуемость задачи; - достаточность и однородность статистического материала. Для адекватного применения хорошо развитых статистических методов исследования необходимо иметь достаточный по объему статистический материал, полученный в стационарных условиях.
Таким образом, возникает проблема расширения арсенала используемых математических методов. Приведем краткий перечень и анализ методов, перспективных для математического моделирования сложных экономических систем: 1. Экспертный анализ [27], используется для сбора недостающей статистической информации о функционировании объекта, согласования противоречивых критериев и принятия решений в условиях неопределенности. Актуальность данного метода обусловлена тем, что в России нет экономических систем с достаточным опытом работы, и опираться приходится на мнение и интуицию исследователя. Нужны механизмы обработки информации, полученной на основе знаний и опыта эксперта.
2. Теория нечетких множеств [54], позволяющая формализовать процессы, использующие лингвистические переменные и операции над размытыми множествами (совокупностями элементов, обладающих свойствами частичной принадлежности к некоторым классам). Например, лингвистическая переменная «уровень урожайности сельскохозяйственной культуры» может обозначаться выражениями «очень высокий», «средний», «низкий» и т.д.
3. Интервальные методы [22], обобщающие в настоящее время практически все постановки решения задач при условии, что исходные данные и полученные результаты исследований определены не одним конкретным числом, а возможным интервалом их изменения, что особенно характерно для экономических задач.
4. Теория игр [168], формализующая конфликтные ситуации в условиях неопределенности. Различаются игры с «природой» и антогонистические игры. Математическая постановка задач теории игр часто сводится к хорошо распространенной задаче линейного программирования.
5. Теория распознавания образов [120], имеющая разносторонние приложения в экономике. Ее прямое использование совершенно необходимо в задачах выделения классов (например, видов продукции).
6. Имитационное моделирование [94,154], позволяющее заменить аналитические методы исследования. Часто в силу сложности экономических систем, имитационное моделирование оказывается единственно возможным методом исследования. 7. Системное математическое моделирование [119,120] экономических процессов, представляющее собой процесс имитации и отражения в рамках системы экономико-математических моделей параметров, характеристик, со стояния и поведения во внешней среде экономических процессов (сложных или очень сложных экономических систем) для целенаправленного управления ими.
8. Информационные технологии [27,13], имеющие самые различные теоре тические, методические и практические аспекты применения в различных об ластях науки, техники и производства.
Часть перечисленных методов в той или иной мере используется и развивается в настоящей работе.
Остановимся более подробно на некоторых методах, перечисленных выше, применительно к экономическому планированию и прогнозированию. Разработка сложных экономических прогнозов обычно начинается с изучения слабоструктурированных проблем, которые затем преобразуются в приблизительно эквивалентные, хорошо определенные задачи введением соответствующих ограничений или допущений. Однако преобразование проблемы в хорошо определенную задачу, которую можно решить, например, статистическими методами, наталкивается на ряд трудностей, а именно, особенно при оценке параметров макроэкономического развития, на недостаток информации, а также разнородность имеющейся информации. Частично эти трудности пытались обойти при построении имитационных моделей.
Имитационная модель или система является по существу предварительно алгоритмизированным и запрограммированным [164] машинным аналогом реальной действительности, синтезированным в границах нашего понимания присущих ей закономерностей. Она позволяет заменить эксперимент с самим экономическим объектом на эксперимент с его моделью. При этом методика построения модели основана на расчленении экономического процесса на элементы разработки моделей элементов, анализе статистических данных и формировании связей между элементами.
Процедура установления вероятностных оценок сроков начала и продолжительности технологических операций
В ранжированной системе причин, нарушающих временной график выполнения технологических операций, одной из основных является неопределенность в сроках начала и продолжительности проведения работ. Стохастическая природа воздействия погодных условий на сроки начала технических операций и продолжительность их выполнения нарушает временной плановый график выполнения механизированных работ, обусловливая эффект их "сгру-живания" на конец агротехнически допустимых сроков, что, в свою очередь, предполагает увеличение потребности в энергетических средствах, мобильных и стационарных сельскохозяйственных агрегатах.
В данном разделе работы приведено формализованное описание статистической обработки дат наступления природно-климатических явлений и фенологических фаз развития льна-долгунца как условий, предопределяющих сроки начала полевых работ.
За расчетную базу берутся оценки статистических характеристик, а именно математические ожидания mt в днях с начала года, средние квадратические отклонения at, дисперсии D,, и коэффициенты вариации V%, а также построены полигоны распределения вероятности случайных величин Ph плотности / (t) и функций F (t) их распределения. При обработке данных исходя из условия применимости гипотезы о нормальном законе распределения была проведена оценка сомнительных и ошибочно попавших в совокупность обрабатываемых данных значений по выражению [168]. pJcouH-mU) (2.4) где tC0MH - сомнительное значение в совокупности данных; mt - оценка математического ожидания; at - среднее квадратическое отклонение; N- оценка выборки значений.
Если расчетное Е при сравнении с табличным для принятого уровня вероятности 0,95 оказывалось больше табличного, то сомнительное значение даты исключалось из обрабатываемого массива. Непротиворечивость гипотезы о нормальном законе распределения этих случайных величин определялась следующим образом. Для нормального распределения число степеней свободы V= г - 3, где г - число классов распределения, позволяет определить табличные значения критерия X2 Пирсона для соответствующих порогов вероятности безошибочных прогнозов. Если расчетное значение критерия оказывалось меньше табличного, то вероятность безошибочных прогнозов различия при выбранном пороге вероятности (0,95; 0,99; 0,999) принималась недостоверной. Степень согласованности распределений проводилась по коэффициентам /?/ и /?2, вычисленным по значениям показателей асимметрии A = - (2.5) о" где pi3 - третий центральный момент; а - среднеквадратическое отклонение; и эксцесса Е = - (2.6) а4 где М4 - четвертый момент. Для распределения, подчиняющегося нормальному закону, /?/=0, а р2 — 3 [168], причем № 2 Л 2
При расчете экономических показателей в обычной, детерминированной постановке, когда в качестве технико-экономических показателей, а также дат начала работ и их продолжительностей предполагаются усредненные значения без учета того, что сфера производства во многом зависит от случайно сложившихся условий, решение такой задачи приобретает, как уже отмечалось, только познавательный смысл.
Как было установлено в предыдущих параграфах, неопределенность в датах начала работ технических операций может вызывать смещение начала весенних полевых работ на 18-20 дней, а уборочных на 14-18 от средних значений, полученных по многолетним данным. Отмеченное максимальное смешение сроков начала весенних полевых и уборочных работ, как показал анализ, наблюдается раз в десять-пятнадцать лет. С разницей в 4-7 дней смещение сроков начала полевых и уборочных работ для различных культур наблюдается ежегодно.
Таким образом, учет воздействия погодных условий на график проведения работ в соответствии с агротехническими требованиями обусловливает необходимость разработки метода, позволяющего распределить работы таким образом, чтобы были учтены фазы развития растений, непосредственно зависящие от таких условий, как ранняя или поздняя весна, влажное или сухое лето, большое количество осадков и ранние заморозки в осенний период и т.д. Такая методика может базироваться на методах статистического моделирования, позволяющего учесть сложные стохастические связи между факторами, определяющими распределение дат начала механизированных работ и их продолжительности. Такими факторами, наиболее полно отражающими интегральные воздействия погодных условий на сроки начала работ, являются природно-климатические и фенологические характеристики. Выбор этих характеристик в качестве основных случайных факторов для учета вероятностной природы условий функционирования обусловливается следующим: - во-первых, эти явления функционально связаны со сроками начала работ технологических операций; - во-вторых, сроки наступления природно-климатических и фенологических явлений сами по себе представляют суммарное воздействие природных условий на развитие растения с учетом всей системы стохастических связей и их последствий; - в третьих, природно-климатические и фенологические явления являются достаточно объективными характеристиками, поскольку фиксируются гидро метеослужбой РФ и являются данными такой же природы, как температура воздуха, относительная влажность, атмосферное давление, количество осадков, выпавших за определенный период времени и т.д.
Особенно важным свойством природно-климатических и фенологических данных является то, что можно выбирать количество координат случайных факторов в зависимости от требуемой достоверности сроков начала работ по возделыванию с.-х. культур, т.е. возможен учет двух, трех различных явлений до полной системы фенологических данных, позволяющих максимально учесть воздействие погодных условий.
Расчет оценок статистических условий функционирования хозяйств, возделывающих лен-долгунец
Для выявления связи между различными природно-климатическими явлениями были вычислены оценки коэффициентов парной корреляции между сроками наступления мягкопластичного состояния и датами устойчивого перехода температуры на глубине 5 см через 10 и 15С, на глубине 10 см через 10 и 15С. Коэффициенты корреляции соответственно были равны 0,66; 0,44; 0,51; 0,44.
Следующая группа коэффициентов корреляции была определена для явлений устойчивого перехода температуры почвы на глубине 5 см через 10С и на этой же глубине через 15С, затем с температурой перехода через 10 и 15С на глубине 10 см. Коэффициенты корреляции соответственно имели значения 0,72; 0,40; 0,28. Коэффициенты корреляции между явлениями перехода температуры почвы на глубине 5 см через 15С и на глубине 10 см через 10 и 15С соответственно были равны 0,84 и 0,28. И последний расчет был связан с определением коэффициентов между явлениями переходов температуры через 10 и 15С на глубине 10 см. Его значение равнялось 0,27.
Значения оценок коэффициентов парной корреляции свидетельствуют о наличии существенной связи между фазами развития растения.
Аппроксимация полигонов распределений вероятностей сроков наступления фенологических явлений свидетельствует о том, что все они в основном подчиняются нормальному закону распределения, о чем свидетельствуют значения Критерия X2 И СООТВеТСТВуЮЩИе ЗНачеНИЯ ОЦеНОК /?/И р2
Если обратиться к срокам начала уборочных работ льна-долгунца, рекомендуемым в зональных типовых технологических картах [12,161], то в них указаны следующие значения. Для льна-долгунца по технологии комбайновой уборки 18 августа (230-й день с начала года), по технологии раздельной уборки 08 августа (220-й день с начала года). При таком планировании начала проведения механизированных работ, естественно, появляется возможность их проведения в последовательном цикле. Однако фактические данные свидетельствуют о нарушении такого графика. Период полной спелости у льна-долгунца наступает на 228...230-й день с начала года, т.е. 16...18 августа при а = ± 6 дней, что обусловливает возможность раннего начала уборочных работ на 210...212-й день или 29...31 июля и позднего начала на 246...248-й день или 03...05 сентября.
Подводя итог результатам статистической обработки дат наступления основных природно-климатических и фенологических явлений, следует отметить, что эти данные даже при ограниченной выборке (при N 50, что соответствует 50 годам наблюдений) имеют унимодальный нормальный закон распределения, который может быть использован как вероятностная модель оценки неопределенности дат наступления фенологических явлений.
Наряду с неопределенностью в сроках начала работ в перечне причин, определяющих режим использования технических средств, а также оказывающих влияние на их состав и структуру, существенное значение имеет неопределенность в сроках продолжительности проведения работ.
Изменение производительности как часовой, так и сменной, зависящее от стохастической природы входных возмущений на сельскохозяйственные агрегаты, неудовлетворительные погодные условия в процессе выполнения технологических операций и эксплуатационная надежность машин и агрегатов ока- _ зывают существенное влияние на продолжительность выполнения комплекса работ как по отдельной технологии, так и комплексу технологических операций с.-х. производства. Примером этому могут служить колебания в производительности агрегатов по предпосевной обработке почвы, посевных агрегатов,
уборочных комбайнов, причем у комбайнов, как показали исследования, вариации производительности увеличиваются с увеличением урожайности культуры.
Таким образом, продолжительность проведения технологической операции зависит от целого ряда факторов, причем учет влияния в отдельности каждой причины, имеющей вероятностную природу, на состав, структуру и режим использования технических средств, очевидно, не представляется возможным и, на наш взгляд, в данном случае целесообразна комплексная оценка неопределенности, связанная с оценкой вероятностных характеристик продолжительности проведения отдельной работы или комплекса работ, следующих одна за другой или выполняемых одновременно.
Статистический анализ данных о сроках наступления природно-климатических и фенологических явлений, производительности агрегатов и продолжительности проведения механизированных работ позволил установить, что плотности распределения этих случайных величин, как правило, непрерывны, унимодальные и имеют две точки пересечения с осью абсцисс.
С целью получения устойчивых несмещенных оценок статистических характеристик сроков начала и продолжительности циклов работ было смоделировано более 200 их вариантов, которые были использованы для расчета технологических карт с накоплением массивов оценок технико-экономических показателей технологий возделывания льна-долгунца. В последующем массивы данных использованы для вычислений их оценок статистических характеристик, а именно средних значений, средних квадратических отклонений, коэффициентов вариации, плотностей и функций распределения. Результаты оценок статистических характеристик совокупных затрат по циклам технологических операций и отдельным элементам приведены в таблице 3.7. В таблице 3.8 приведены оценки статистических характеристик показателей экономической эффективности технологий возделывания льна-долгунца.
