Содержание к диссертации
Введение
1 Состояние технологий и информационные основы предуборочного осушения рисовых полей 9
1.1 Конструкции и регулирующая сеть инженерных рисовых оросительных систем 10
1.2 Фазы развития риса в период орошения и осушения 18
1.3 Биологические и геофизические процессы предуборочного осушения 22
1.4 Технологии и влияние сроков предуборочного осушения посевов на урожай риса 35
1.5 Математические модели в растениеводстве и мелиорации .38
1.6 Зарубежный опыт создания математических моделей рисового агрофитоценоза 45
1.7 Геоинформационные системы в сельском хозяйстве 46
1.8 Выбор основных направлений исследований 54
2 Природные условия и методика проведения теоретических и экспериментальных исследований 56
2.1 Климатические и почвенно-мелиоративные особенности дельты р. Кубань 56
2.2 Методика фенологических исследований 61
2.3 Методика изучения испарения воды 62
2.4 Методика геофильтрационных исследований 65
2.5 Методика математического моделирования и информационного обеспечения 68
3 Результаты теоретических и экспериментальных исследований и их обсуждение 78
3.1 Теоретические гидрофизические исследования 78
3.1.1 Испарение с открытой водной поверхности 78
3.1.2 Испарение с затененной водной поверхности 80
3.1.3 Испарение с поверхности понижающихся грунтовых вод 81
3.1.4 Математическая модель понижения уровня грунтовых вод за счет дренирования 83
3.1.5 Прогноз продолжительности вегетационного периода посевов риса 93
3.2 Экспериментальные исследования. Идентификация моделейЮІ
3.2.1 Испарение с открытой и затененной водной поверхности 102
3.2.2 Рост растений 105
3.2.3 Зависимость величины потерь зерна на уборке от срока прекращения подачи воды на посевы риса 108
3.2.4 Сработка бугра грунтовых вод в прилегающие дренажно-сбросные каналы 109
3.3 Выводы 111
4 Алгоритмы и программа предуборочного осушения 113
4.1 Постановка задачи 113
4.2 Порядок составления программы предуборочного осушения114
4.3 Методология разработки информационной системы 115
4.3.1 Логическая архитектура 115
4.3.2 Физическая архитектура 118
4.3.3 Мифологическая модель 120
4.3.4 Блок-схема работы алгоритма 121
4.4 Описание информационной системы управления предуборочным осушением рисовых чеков (ИСУПОР) 121
4.4.1 Блок ввода внешних данных 122
4.4.2 Ядро 123
4.4.3 Блок отображения и распечатки данных анализа 124
4.5 Расчет экономической эффективности 127
5 Общие выводы и основные результаты 132
Список использованных источников
- Биологические и геофизические процессы предуборочного осушения
- Методика изучения испарения воды
- Испарение с затененной водной поверхности
- Методология разработки информационной системы
Введение к работе
Актуальность темы. В последнее десятилетие внимание аграрной науки всего мира привлечено к проблеме разработки методологии, так называемого, «точного» земледелия (precision farming). В США, например, около 4% фермеров используют ее при производстве сельскохозяйственной продукции, а в хозяйствах зернового направления - более 15%. Внедрение передовых технологий в сельскохозяйственном производстве - одно из условий получения субсидий в Европейском Союзе.
По единодушному мнению ученых, переход с директивного на «точное» земледелие позволит оптимизировать производство, обеспечить максимальную прибыль, рационально использовать природные ресурсы, создать условия для надлежащей охраны окружающей среды, поставить систему земледелия на новый, качественный уровень, не изменив его сути.
Основу «точного» земледелия составляют информационные (Information Technology) и геоинформационные технологии (Geographical Information Systems), которые на современном уровне своего развития открывают путь к существенному совершенствованию методов принятия решений в мелиорации и агрономии для формирования высоких урожаев путем интегрированного управления гео- и биофизическими процессами в соответствии с технологическим регламентом и в диалектическом единстве с условиями внешней среды - природными (климат, почва) и хозяйственными (мелиорация, агротехника).
В Российской Федерации примеров такого подхода практически не имеется. Объясняется это тремя основными причинами: 1) вербальным описанием большинства полученных агробиологической и агрофизической наукой закономерностей, что затрудняет возможность их формализации; 2) недостаточным количеством специалистов со знанием методов математического моделирования в растениеводстве и 3) недостаточным оснащением сельскохозяйственных предприятий компьютерной техникой, приборами для дистанционного зондирования физических и биологических процессов в агрофитоценозе.
Одним из сложных элементов в технологии возделывания риса по праву считают предуборочное осушение: получаемый биологический урожай на рисовых системах края достаточно высок — 6-6,5 т/га и более, однако, амбарный не превышает 5 т/га. Объясняется это значительными потерями зерна на уборке, которая протекает в невероятно тяжелых почвенно-мелиоративных условиях по причине необоснованного, как правило, стихийного, управления процессом осушения. Россия - единственная рисоводческая страна в мире, где основным способом уборки является раздельный, а уборочная техника оснащена гусеничным ходом. Кроме потерь зерна, стихийный процесс осушения приводит к непроизводительным потерям оросительной воды - до 2-3 тыс. м /га и подтоплению низких участков рисовых систем.
Работы выполнялись в соответствии с планом НИР 08.06.01.01.01 «Разработать эколого-мелиоративные, энерго- и водосберегающие способы и технику орошения и осушения риса и сопутствующих культур рисового севооборота».
Целью работы является управление предуборочным осушением рисовых чеков на основе математических моделей путем оптимизации водного режима для повышения продуктивности рисовых полей.
Объектом исследования является рисовый геобиофитоценоз, включающий рисовый чек, оросительный и дренажно-сбросные каналы, посевы риса районированных сортов.
Предмет исследования - влияние геофизических и биологических факторов на условия осушения рисовых чеков.
Задачи исследования:
Установить влияние внешних факторов (свет, тепло, влажность воздуха, сроки посева) на продолжительность вегетационного периода риса и провести статистический анализ их изменчивости.
Вывести функционально-эмпирическое уравнение связи, позволяющее на основе инерционных факторов заранее (за 30-40 дней до уборки) определить дату полного созревания и начала уборки риса.
Вывести уравнения для описания следующих физических и геофизических процессов: испарение с открытой и затененной водной поверхности, испарение с поверхности грунтовых вод, понижение уровня грунтовых вод за счет дренирования.
Провести анализ и вывести уравнение зависимости потерь урожая от сроков и качества предуборочного осушения.
Разработать информационную систему управления предуборочным осушением рисовых чеков на основе оптимизации параметров водного режима.
Методика исследований. Теоретические гидрологомелиоративные и агрофизические исследования выполнялись на основе уравнений математической физики путем задания начальных и краевых условий.
Математическое моделирование выполнено с учетом правил соответствия, связывающих специфические физические объекты и отношения с определенными математическими объектами и отношениями.
Экспериментальные гидромелиоративные и агробиологические исследования проведены в соответствии с нормативными методиками (В.Б. Зайцев, 1972; В.М. Просунко, Гидрометеоиздат, 1985; Б.А. Доспехов, 1985; Е.И. Пустыльник, Физматлит, 1968).
Научная новизна заключается в том, что разработаны: математическая модель влияния термофизических факторов на продолжительность вегетационного периода риса; математическая модель испарения с открытой и затененной водной поверхности, а также с поверхности грунтовых вод; математическая модель сработки бугра грунтовых вод после поверхностного осушения посевов риса; алгоритмы и информационная система управления предуборочным осушением (ИСУПО), новизна которых защищена официальной регистрацией программы для ЭВМ; формализована зависимость потерь урожая от сроков и качества предуборочного осушения.
Достоверность исследований обеспечивается соответствием результатов, полученных на математических моделях и на реальных объектах (идентификация математических моделей).
Практическая значимость диссертации в том, что разработанные принципы построения системы управления предуборочным осушением позволили: повысить качество предуборочного осушения; снизить потери на уборке; - апробировать технологические решения и обосновать техническую структуру интегрированной иерархической системы управления предубороч ным осушением.
На защиту выносятся.
Методология разработки информационной системы для оптимизации водопользования при предуборочном осушении посевов риса.
Математические модели геофизических процессов, наблюдаемых в период предуборочного осушения: -испарение с открытой водной поверхности; - испарение с затененной водной поверхности; -испарение с поверхности грунтовых вод как испарение с устьев капилляров почвы; -дренирование в прилегающие к чеку дренажные каналы. 3.Уравнение для прогноза продолжительности вегетационного периода посевов риса.
4. Формализация зависимости потерь зерна на уборке от срока прекращения подачи воды и поверхностного осушения.
Реализация результатов исследований. Методической комиссией технологического центра Всероссийского научно-исследовательского института риса информационная технология предуборочного осушения признана базовой для тиражирования и использования в области рисоводства Российской Федерации. Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационных исследований доложены и обсуждены на Международном симпозиуме Евро-
8 пейского союза рисоводов (Краснодар, ГНУ «ВНИИ риса», август 2001г.), на Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы, научное обеспечение и перспективы развития рисоводства в XXI веке» (Краснодар, ГНУ «ВНИИ риса», август 2003г.), а так же заслушаны на совместных заседаниях методических комиссий ГНУ «ВНИИ риса» (2001-2005гг.).
Публикации. Непосредственно по теме диссертационной работы опубликовано шесть печатных работ, в том числе получено одно свидетельство на регистрацию программы для ЭВМ.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем работы составляет 173 с, в том числе основного текста - 132 с, включая 33 рисунка и 26 таблиц, 15 с. списка литературы из 172 наименований и приложений на 26 с.
Биологические и геофизические процессы предуборочного осушения
К биологическим процессам, протекающим на посевах риса, относятся рост и развитие растения в зависимости от внешних условий, которые определяют как продолжительность межфазных периодов, так и величину урожайности риса. Многие ученые, исследуя формирование урожая культуры риса [40,126,69,118,59] пришли к выводу, что темпы развития, величина и качество урожая растений определяются в первую очередь климатическими условиями. Коэффициент корреляции между показателями климатических условий и урожайностью сельскохозяйственных культур достаточно велик (0,86-0,89).
При этом российские ученые в большинстве своем сходятся во мнении, что существует прямая корреляционная зависимость между биологической урожайностью и суммарной температурой за период вегетации. В условиях Кубани вывод этот подтверждается опытными данными. В то же время в других климатических условиях ученые приходят зачастую к противоположному выводу, что при увеличении температуры урожай падает[160]. Это наталкивает на мысль о существовании некоторой оптимальной температуры, при достижении которой рост растений будет происходить максимально эффективно.
Факторы климата по степени воздействия на растения можно разделить на первостепенные и второстепенные. К первостепенным относят свет, тепло и влага, к второстепенным — воздух, удобрения, хотя надо признать, что такое разделение весьма условно.
От температуры воздуха, почвы и поливной воды зависят многие биологические процессы, происходящие в жизни растений. Регулируя температурные условия, можно интенсифицировать или, наоборот, затормозить биологические процессы и, тем самым, управлять урожаем и датой созревания растения. Последнее для условий Кубани, где сроки уборки сильно ограничены, имеет большое значение. Однако, аналитические зависимости, связывающие внешние условия (температуру, испаряемость, осадки, фильтрацию) со сроком созревания и, как следствие, началом уборки риса, к сожалению, пока еще не разработаны.
Развитие семян риса, по различным данным, начинается при температуре 12-14С [118, 10]. По данным ВНИИ риса, прорастание семян риса в лабораторных условиях начинается при температуре 13 С. Это также подтверждают исследования зарубежных ученых (рисунок 1.7). Оптимальной температурой П.С. Ерыгин [124] считает 34 С: полное прорастание наступает через 2-3 сут.
Для нормального прохождения фазы кущения минимальной температурой считается 14 С [46], а оптимальной 16-18 С [48]. Молочная спелость интенсивно проходит при среднесуточной температуре 17-19 С, фаза восковой и полной спелости -15-17 С [51].
М. Жапбасбаев[59] на основании обобщения многочисленных материалов приводит биологические минимумы температуры, определяющие развитие риса по фазам, а А.П. Джулай в своих работах - данные о хозяйственно-оптимальных температурах по фазам (Таблица 1.2).
Таким образом, преобладающее влияние на скорость роста и развития риса имеет термический фактор. Но не стоит также забывать, что на рост и развитие риса оказывают влияние также и другие факторы. Рис всегда реагирует на комплекс метеорологических элементов.
С точки зрения продолжительности вегетационного периода риса в Краснодарском крае наиболее важными фазами являются те, в пределах которых термические условия территории находятся на грани биологического минимума [118] (рисунок 1.8).
Испытания одного и того же сорта (Дубовский 129) в разных географических районах показали различные суммарные температуры, накапливаемые растениями риса за вегетационный период: юг Украины - 2400, Средняя Азия -более 2600. По мнению М. Жапбасбаева [59], связано это, в основном, с меньшими колебаниями температуры на юге Украины.
Факт зависимости длительности вегетационного периода от температуры хорошо согласуется с теорией эффективных температур [143]. Согласно этой теории, эффект влияния температуры на рост и развитие растения зависит от близости температуры к оптимальной хозяйственной температуре [172]. В разные периоды развития растения эта температура разная, но характер функции реакции g(T) один и тот же. В простейшем случае такое поведение представляется билинейной кривой (рисунок 1.9).
Методика изучения испарения воды
Одна из самых сложных и малоизученных проблем современного сельского хозяйства - моделирование испарения с поля, занятого посевами. Модель рассматривается как необходимая часть полной модели водного баланса, без построения которой невозможно судить о полноценности модели осушения рисового чека, а, следовательно, и о точном планировании сроков уборки риса.
Задача измерения испарения с различных поверхностей осложняется необходимостью учитывать целый ряд трудноизмеримых параметров, а также необходимость дифференциации испарения, транспирации и фильтрации. Также остро встает вопрос минимизации ошибки при прогнозировании на достаточно длительный период времени. Неполнота математической модели испарения создает условия для накопления ошибки моделирования.
Испарение на рисовом чеке можно классифицировать по поверхности, с которой оно происходит: - с водной поверхности. Механизмы испарения с водной поверхности рассматриваются наукой уже давно и, с первого взгляда, достаточно хорошо описаны. К сожалению, это впечатление ошибочно. Современные исследования отечественных авторов указывают на упрощенность понимания процесса испарения. Один из факторов, который обычно не учитывался - турбулентность атмосферы. При этом эффект турбулентности для различных климатов неодинаков. Для сухих климатов рост скорости ветра дает существенную прибавку к испарению, в то время как во влажном климате - не оказывает существенного влияния. Была поставлена задача оценить эффективность различных методов определения испарения для рисовой системы: - с листовой поверхности растений. Этот вопрос достаточно подробно рассматривается в работах В.А. Попова и Квасинина Л.Д. [113; 112]. Для транс пирации ими выведена формула (2.1): Tk=D6.(l + av).J-(e0-e2).mnMaKC-e-l(t-l)\ (2.1) где D6 - удельная всасывающая сила атмосферы; t - время, сут; (І+av) - поправка, принятая по рекомендации ГТИ, учитывающая влияние ветра, а=0,72, v - скорость ветра; J - доля площади капилляров и пор на листовой поверхности, с которой осуществляется испарение.
В.А. Попов и Л.Д. Квасинин в своих работах показали эффективность применения формулы (2.1) для оценки транспирации с рисового чека. Также существуют работы по определению транспирации, проведенные зарубежными авторами [155], но в этих работах транспирация рассматривается как составная эвапотранспирации. - с почвы без слоя воды. Этот вопрос - самый сложный из вышепере численных по своей многофакторности и слабой изученности. Различные уче ные приводят зачастую противоречащие друг другу факты. Нами было преду смотрено проведение ряда экспериментов, призванных дать возможность с по мощью достаточно простых алгоритмов определять интенсивность испарения с поверхности грунтовых вод.
Объектом исследования являлось испарение со свободной поверхности воды, с поверхности воды, затененной покровом растений, а также с поверхности почвы, не имеющей слоя воды. Первые два вопроса довольно хорошо изу чены и требовалось подтвердить верность существующих формул для случая рисового чека.
Задача по исследованию испарения была разделена на две части: 1) испарение с водной поверхности рисового чека (наличие слоя воды); 2) испарение с поверхности грунтовых вод (отсутствие слоя). В рамках исследований второй части задачи требовалось установить эмпирическую связь между темпами понижения уровня грунтовых вод и основными метеорологическими параметрами, увязав их с влажностью верхнего слоя почвы. В нашем опыте грунтовые воды находились в подпоре и кроме как на испарение вода никуда не расходовались. Покров растений также отсутствовал. В реальных условиях (в период предуборочного осушения) растительный покров будет создавать некоторую убыль воды за счет транспирации, но в то же время он будет создавать помехи для испаряющейся воды.
Опыты по изучению испарения с открытой и затененной растениями водной поверхности проводили в специальной лизиметрической установке ЛУР-6, состоящей из шести автономных отсеков, каждый из которых был оборудован пьезометром для измерения уровня снижающихся грунтовых вод и водомерной рейкой (линейкой) для наблюдения за уровнем воды (Рисунок 2.3).
Испарение с затененной водной поверхности
В опытах рисовый чек рассматривался как зарастающий водоем, в котором протекают такие гидрофизические процессы как испарение, транспирация и фильтрация. Погодные условия вегетационного периода представлены в таблице 3.8, данные учетов по испарению и транспирации сведены в таблице 3.9.
Анализ данных показал, что имеются сортовые различия по величине транспирации: для Лимана с урожайностью 6 т/га она оказалась на 200 мм ниже, чем у сорта Хазар с урожайностью 7,2 т/га, что объясняется разной величиной индекса листовой поверхности (ИЛП). У первого в фазу цветения он оказался равным 2,54, у второго - 3,03. Заметим попутно, что в предложенном нами уравнении для определения величины транспирации ИЛП является одним из важных предикторов.
Величина испарения с открытой водной поверхности (вариант без растений), несмотря на увеличивающуюся во времени температуру воздуха, по мере затенения поверхности снижалась в среднем по сортам с 50 мм за декаду в начале июня до 27 мм - в сентябре, а транспирация, наоборот, повышалась с 50 до 137 мм во второй декаде августа.
Как видно из таблицы, разница между фактическими величинами испарения и транспирации и вычисленными по выведенным нами уравнениям оказалась несущественной (±0,2) , а коэффициент корреляции высоким — 0,97.
При выводе уравнения роста следует ориентироваться на следующие физиологические предпосылки:
1. Как и в любом динамическом процессе (технологическом или биологическом), темпы роста определяет генератор энергии, обеспечивающий клетки ростовых органов водой и минеральными элементами, поглощенными из почвы. Таковым генератором, как показано в работах В.А. Попова и Л.Д. Квасинина [113; 112], является транспирация.
2. Масса поглощенного корнями водно-питательного раствора численно равна массе транспирированной растениями воды, в связи с чем кумулятивная (за определенный промежуток времени t) кривая транспирации Т является трендом накопления растением сухого вещества.
3. Из п.2 вытекает вывод, что наиболее подходящим методом математического моделирования является аллометрический (суть его изложена в аналитическом обзоре).
Проведенный нами полевой опыт и последующая обработка его результатов показали, что накопление массы растением разными сортами происходило по одному и тому же закону, что следует из вида кривой (рисунок 3.2), построенной по данным наблюдений (таблица 3.10).
Из графика очевидно, что разница в накоплении сухой биомассы между сортами несущественно отличается на ранних стадиях развития растений, хотя даже это малое различие сказывается на росте растения, а в дальнейшем разброс значений значительно увеличивается.
На графике слева массы нормированы. Это сделано для повышения наглядности сходства графиков. Видно, что графики обретают еще большую сходность.
Воспользовавшись установленным энергетическим свойством растений, согласно которому темпы накопления сухого вещества определяются интенсивностью транспирации и содержанием в транспирационном токе элементов минерального питания, а также учитывая, что масса поглощенной растением воды численно равна массе транспирированной (разница не более 0,2%), была подтверждена правильность ранее предложенного В.А. Поповым и Л.Д. Квасининым [113] аллометрического, функционально-эмпирического уравнения роста риса: о где: М - сухая биомасса растений, накопленная за определенный промежуток времени на единице площади; N - количество дней от момента затопления; (е0-е) - дефицит упругости водяного пара (дефицит влажности воздуха), мб; со - средняя скорость ветра, м/с; а - насыщенность почвенного раствора минеральными удобрениями, в долях от его массы; Р - отношение сухой массы органического вещества к массе поглощенных растением минеральных элементов; с- показатель транспирационной способности афофитоценоза, зависящий от афегатного состояния почвы, слоя воды, диаметров сосудов ксилемы, доз удобрений и их ассортимента, засоренности посевов, засоления почвы и ее температуры, густоты стеблестоя и др.; LMax- максимальная площадь листовой поверхности, наблюдаемой в фазу цветения, приходящаяся на единицу площади произрастания, м /м ; у - доля площади пор в листьях, с которой происходит испарение; \І2 - удельный темп увеличения площади листьев, м2/сут; N0 - паспортная продолжительность вегетационного периода сорта, дн.
Аксиоматичны следующие положения [45; 93; 110]: 1. Общие потери урожая подразделяются на две категории - а) биологические, происходящие за счет снижения массы тысячи зерен и пустозерности; б) механические - за счет осыпания на корню, недомолота влажных валков и втаптывания в фязь гусеницами части валков при маневрировании уборочной техники в условиях переувлажненной почвы.
Методология разработки информационной системы
Первый модуль представляет собой набор веб-сервисов, разработанных в соответствии со стандартами SOAP 1.2, WSDL, UDDI 3.0 (приложение 4). Каждый из веб-сервисов имеет определенный набор методов, описанных в файле-спецификации WSDL, кроме того, сервис также регистрируется в UDDI-каталоге. Это позволяет опубликовать сервис в качестве общедоступного и предоставить описание его будущим пользователям в понятном для них и для средств разработки виде. В диссертационной работе были созданы и отлажены веб-сервисы для предоставления информации о почве и о погодных условиях на указанном чеке. Погодные условия аппроксимируются по близлежащим метеостанциям.
WSDL-спецификация веб-сервисов приведена в (приложение 4).
На базе диспетчерского центра выполняются основные вычисления, связанные с моделированием состояния посевов риса и уровня грунтовых вод. В своей работе диспетчерский центр базируется на информации, поступающей из полевых и справочных модулей. Алгоритм функционирования диспетчерского центра приведен в приложении 4. Функционирование полевых модулей реализовано на оборудовании, оснащенном одной из операционных систем Symbian или Pocket PC.
ИСУПОР предназначена для поддержки принятия решений при подготовке плана предуборочного осушения рисовых полей в ЮФО РФ. На основе исходных данных (дата посева, сорт, погодные условия, почвы) она выдает для каждого рисового чека на массиве осушения даты прекращения орошения, завершения поверхностного осушения, понижения уровня грунтовых вод до нормы осушения и начала уборки урожая.
Использование программы позволяет за счет снижения потерь воды и урожая добиться экономического эффекта в 3,3 млн. руб. на массиве в 10000 га. Размещается она на веб-сервере типа Микрософт Веб-Сервер (запуск производится введением строки http://HMflcepBepa/ris в адресной строке браузера).
ИСУПОР разработана для использования на ЭВМ типа IBM PC с архитектурой процессора х86. Основным языком программирования служил с#. В качестве платформы разработки программного обеспечения использовалась Microsoft Visual Studio .NET. Были также использованы следующие SDK (Software Development Kits): Mobile SDK - для реализации клиентской части, ArcSde SDK - для подключения к базе данных Oracle, Visual FoxPro OLE DB компоненты - для чтения dbf-файлов.
Функционирования ИСУПОР было проверено на операционных системах Windows 2000, Windows XP, Windows 2003, Windows Mobile 2003 Second Edition и Windows Mobile 5.0. Общий объем программы составляет 2 Мб или 25389 строк из которых 12000 строк комментариев. Объем системы помощи составляет 500 Кб. Информационная система управления предуборочным осушением рисовых чеков (ИСУПОР) содержит 4 основных структурных блока: - блок ввода внешних и полевых данных; - ядро; - блок отображения и распечатки данных анализов. Рассмотрим последовательно все элементы программного комплекса. Блок ввода внешних данных
ИСУПОР позволяет создавать и манипулировать фалами проекта. Под файлом проекта здесь понимается набор иерархически организованных объек 123 тов обладающих различной структурой, определенными методами и событиями.
Основными средствами ввода информации является ввод данных с клавиатуры ЭВМ, перьевой ввод данных на карманном компьютере и получение внешних данных с помощью веб-сервисов.
При вводе данных в рамках ИСУПОР пользователь получает возможность редактирования всей информации средствами программы. Редактированию могут подвергаться любые параметры отдельных объектов за исключением уникальных идентификаторов объекта и автора-создателя объекта (приложение 3), также контролируется уровень доступа пользователя в зависимости от регистрационных данных и круга решаемых задач.
После того как информация сформирована и передана в диспетчерский центр, пользователь информационной система может приступать к математическому моделированию. На рабочем месте специалиста диспетчерского центра установлен ЭВМ, подключенный к серверу постоянным каналом. Рабочий экран специалиста диспетчерского центра (Рисунок 4.4) после ввода параметров из полевого модуля на основе математических моделей (Раздел 3) позволяет: - смоделировать наступление фаз развития риса; - смоделировать при заданных метеоусловиях сработку слоя воды; - смоделировать понижение уровня грунтовых вод; - распечатать на принтер рассчитанный план осушения рисовых полей; - передать информацию (при условии ее утверждения) в полевой модуль для использования рисоводами. - откорректировать математическую модель для большего соответствия моделируемому объекту.
