Ограничения и недостатки предложенных модели и инструментария и пути их преодоления

Однако, в приведенном исследовании были и определенные ограничения и недостатки:

– предложенный программный инструментарий системы "Эйдос" разработан еще до создания в операционной системы MS Windows и нуждается в приведении пользовательского интерфейса к современным стандартам;

– в описанном приложении, разработанном на данных Кубанского государственного аграрного университета совместно с О.А.Засухиной в 1993 – 1996 годах никак не учитывались метеоданные (по причине отсутствия соответствующей исходной информации);

– данное приложение было разработано на примере единственной агрокультуры (зерновые колосовые);

– использованные объемы данных: размерность модели составила: 35 прогнозируемых результатов выращивания, 188 градаций факторов, 217 прецедентов в обучающей выборке, 18594 факта для данной области являются достаточно скромными и позволяют лишь продемонстрировать работоспособность предлагаемых технологий, тогда как для обеспечения реального практического использования эти объемы должны быть увеличены на несколько порядков;

– не ставилась и не решалась задача районирования сельхозкультур, и не использовалась технология геоинформационных систем;

– не ставилась и не решалась задача создания многоагентной консалтинговой системы по выращиванию сельхозкультур в Internet.

Некоторые из указанных ограничений и недостатков были преодолены в следующей разработке автора совместно с Драгавцевой И.А. и Лопатиной Л.М.: [25, 29, 30, 34, 109, 140, 143], кратко описанной ниже.

1.4.1.2.2. Поддержка принятия решений по выбору культур и пунктов выращивания

Данная работа проводилась в рамках гранта "ИННО-РФФИ" № 02-04-08080 "Модифицирование и коммерциализация методов компьютерной оценки ресурсного потенциала территорий и адаптивности генотипов для оптимизации размещения и зональных технологий с.х.культур" и гранта "Инициативный научный проект" № 02-05-64233 "Разработка теории многокритериальной оценки ландшафтных и метеорологических характеристик Юга России для увеличения продуктивности плодовых культур на основе создания системы банков данных и компьютерного моделирования" совместно с И.А.Драгавцевой и Л.М.Лопатиной [25, 29, 30, 34, 109, 140, 143].

Цель работы

Исторически сложившиеся традиционные ареалы выращивания плодовых культур в общем случае могут не совпадать с фактически оптимальными. Само понятие "оптимальности" нуждается в изучении и определении. Прежде всего оно является многокритериальным, т.е. включает не только экономическую необходимость выращивания тех или иных культур, но и возможность этого, обусловленную всей совокупностью факторов, характеризующих природные и технологические условия выращивания в сопоставлении с требованиями, определяемыми биологическими свойствами сортов. В данном исследовании ставится цель создать технологию, обеспечивающую определение и картографическую визуализацию зон оптимального и рискованного выращивания сельскохозяйственных культур (на примере районирования плодовых косточковых в Южно-Российском регионе).

Проблема

Основная проблема, которую необходимо решить для достижения поставленной цели, состоит в отсутствии инструментария и технологий, обеспечивающих выявление и изучение факторов, влияющих на успешность выращивания сельскохозяйственных культур.

Это связано с тем, что огромные объемы информации по условиям и результатам выращивания, наколенной за десятки лет, находятся в бумажной форме, и не преобразованы в электронную форму, допускающую автоматизированную количественную обработку. Не ясно также какие математические модели могут быть использованы для обработки этой информации, т.к. она характеризуется огромной размерностью (десятки тысяч градаций факторов и результатов выращивания), непараметричностью, неполнотой (фрагментарностью), неточностью. Кроме того, отсутствующие данные не могут быть восполнены в результате специально организованного эксперимента. Эффективность математической модели должна быть подтверждена, в соответствии с принятыми в науке стандартами, на новых данных, что требует многолетних исследований с уже существующим инструментарием. Однако разработка эффективных и работоспособных алгоритмов и структур данных, а также программной реализации математической модели, весьма трудоемка и требует высокой квалификации разработчиков. Кроме того, должна быть детально разработана технология применения созданного специального инструментария.