New КЛИМАТ, ЭКОЛОГИЯ, СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО...

1

Министерство сельского хозяйства РФ Департамент научно-технологической политики и образования

Министерство сельского хозяйства Иркутской области Иркутская государственная сельскохозяйственная академия

Монгольский государственный сельскохозяйственный университет Казахский гуманитарно-юридический инновационный университет, Казахстан

Государственный университет имени Шакарима, Казахстан Кокшетауский государственный университет имени Ш. Уалиханова,

Казахстан Карагандинский научно-исследовательский институт

растениеводства и селекции, Казахстан Одесский государственный экологический университет, Украина Международный государственный экологический университет

им. А.Д. Сахарова, Беларусь

Материалы

III Международной научно-практической конференции

КЛИМАТ, ЭКОЛОГИЯ, СЕЛЬСКОЕ

ХОЗЯЙСТВО ЕВРАЗИИ, посвященной 80-летию образования ИрГСХА

(27-29 мая 2014 г.)

Часть II

ИРКУТСК, 2014

2

УДК 551.58+504.03+631.95+63

ББК 26.234.7+28.081+41.28+40

К 492

Климат, экология, сельское хозяйство Евразии: Материалы III

международной научно-практической конференции, посвященной 80-летию

образования ИрГСХА (27-29 мая 2014 г.). Часть II. – Иркутск: Изд-во ИрГСХА,

2014. – 230 с.

В сборник материалов III Международной научно-практической

конференции вошли работы, охватывающие широкий спектр проблем

сельского хозяйства Монголии, Беларуси, Украины, Казахстана и различных

регионов России. Статьи распределены по 6 секциям: Природные аспекты

аграрного производства. Экология, охрана и воспроизводство биологических

ресурсов; Социально-экономические проблемы устойчивого развития сельских

территорий. Информатизация процессов управления аграрным производством;

Биотехнологическое и ветеринарное обеспечение продовольственной

безопасности; Инженерно-техническое обеспечение технологических

процессов в АПК; Ресурсосберегающие технологии производства

сельскохозяйственной продукции; Актуальные проблемы социо-гуманитарного

пространства Евразии.

Статьи публикуются в авторской редакции, авторы несут полную

ответственность за подбор и изложение информации.

Редакционная коллегия:

Такаландзе Г.О., ректор ИрГСХА;

Иваньо Я.М., проректор по УР ИрГСХА;

Кушеев Ч.Б., проректор по НР ИрГСХА;

Никулина Н.А., руководитель редакции научно-практических журналов

ИрГСХА;

Швецова С. В., начальник отдела международных связей ИрГСХА;

Марчукова С.Ф., начальник ОПКВК;

Лифантьева Н.А., председатель СМУиС ИрГСХА;

Матвеева Н.В., зам. декана по НР агрономического факультета ИрГСХА;

Бабушкина И.В., зам. декана по НР факультета биотехнологии и

ветеринарной медицины ИрГСХА;

Цындыжапова Н.Д., зам. декана по НР факультета охотоведения ИрГСХА;

Труфанова С.В., зам. декана по НР экономического факультета ИрГСХА;

Васильев Ф.А., зам. декана по НР инженерного факультета, ИрГСХА;

Логинов А.Ю., зам. декана по НР энергетического факультета ИрГСХА;

Степанова Н.Г. – доцент кафедры философии, социологии и истории.

ISBN 978-5-91777-118-2

© Издательство ИрГСХА, 2014.

3

Секция СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ

УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКИХ ТЕРРИТОРИЙ.

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ АГРАРНЫМ

ПРОИЗВОДСТВОМ

УДК 004.94: 633/635

ЗАДАЧА ОПТИМИЗАЦИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО

ПРОИЗВОДСТВА С УЧЕТОМ СВОЕВРЕМЕННОСТИ ПОСЕВА И

ПРИРОДНЫХ СОБЫТИЙ

П.Г. Асалханов, Н.В. Бендик, Я.М. Иваньо

Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия

На производство растениеводческой продукции существенно влияют

своевременность выполнения агротехнологических операций и экстремальные природные

явления. В статье приведена модель оптимизации структуры посевных площадей с учетом

своевременности посева и в условиях проявления гидрологических событий. Описан

алгоритм решения задачи оптимизации на основе предложенной модели, который позволяет

определить площади различных сельскохозяйственных культур, обеспечивающих

наибольшую прибыль от производства в условиях природных рисков. Алгоритм

апробирован на сельскохозяйственном предприятии Тайшетского района.

Ключевые слова: природное событие, паводок, половодье, оптимизация аграрного

производства, своевременность посева, экспертная оценка.

THE TASK OF AGRICULTURAL PRODUCTION OPTIMIZATION CONSIDERING

TIMELINESS OF SOWING AND NATURAL EVENTS

P.G. Asalkhanov, N.V. Bendik, Ya.M. Ivan’o

Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia

The manufacture of crop products is influenced significantly by the timeliness of

agrotechnological operations performance and the extreme natural phenomena. The optimization

model of cultivated areas structure in the conditions of hydrological events considering timeliness of

sowing is given in the article. The solution algorithm for optimization problem on the basis of the

offered model which allows to determine the areas of various crops providing the greatest profit

from production in the conditions of natural risks is described. The algorithm is approved at the

agricultural enterprise of Tayshet district.

Key words: natural event, flood, high water, optimization of agrarian production, timeliness

of crops, expert assessment.

Своевременность выполнения агротехнологических операций является

важной составляющей в обеспечении высокого и качественного урожая

возделываемых культур. При этом актуальным является определение

оптимальных сроков посевных операций, которые зависят от физического

состояния почвы. Отклонение от оптимальных дат посева, как в одну так и в

другую сторону, ведет не только к снижению урожайности, но и к

4

дополнительным затратам, связанным с проведением мероприятий по

улучшению качества урожая.

В работе [1] описаны несколько вариантов моделирования структуры

посевных площадей с учетом влияния своевременности посева на основе

экспертных оценок. Согласно одному из них в модель вводятся коэффициенты

влияния своевременности посева на затраты и урожайность

сельскохозяйственных культур. Эти коэффициенты предложено определять

экспертным путем.

Между тем, ежегодно на производство сельскохозяйственной продукции

в условиях резко континентального климата оказывает влияние экстремальные

природные явления различного происхождения. В частности, в результате

паводков могут затопляться и подтопляться сельскохозяйственные угодья,

подвергаются разрушению строения, мосты, линии электропередач и др. [2, 3].

Поэтому модель оптимизации структуры посевных площадей с

коэффициентами влияния своевременности посева предложено

модернизировать путем учета в ней последствий влияния гидрологического

события и др. В зависимости от затапливаемой площади, в модели можно

рассматривать различные варианты развития ситуаций в зависимости от

значения максимального расхода воды в весенний и летний сезон. Для каждого

варианта определяется оптимальная структура посева, при которой достигается

максимум прибыли от аграрного производства.

Постановка предложенной задачи оптимизации структуры посевов с

экспертными оценками влияния своевременности посева и учетом воздействия

затоплений выглядит следующим образом. Необходимо найти оптимальную

структуру посевных площадей различных культур при разных вариантах

посева в условиях затоплений различных масштабов. В качестве критерия

оптимальности в этой задаче использован максимум прибыли от производства

сельскохозяйственной продукции. Решение задачи позволяет определить

площади различных культур (групп культур), обеспечивающие наибольшую

прибыль от производства для различных вариантов затопления и

своевременности посева.

Общий вид математической модели выглядит следующим образом.

Максимизируется суммарная прибыль от производства культур одного

предприятия:

1( ) maxp

j j ij j ij ij j ij ij j

j N i M j N i M j N i M j N

f c x w x k v x k v x

; (1)

при ограничениях:

1) по использованию земельных угодий:

1

p

j

j N

x B B

; (2)

2) по предельным площадям отдельных групп культур:

5

1 ( )p

j j jx D D j N ; (3)

3) по заданному уровню производства продукции каждой культуры:

1 ( )p p

j j j ja x A A j N ; (4)

4) по использованию трудовых ресурсов:

1( ) ( )p

ij ij j i

j N

b b x V i M

; (5)

5) по использованию материальных ресурсов:

1 ( )p

ij j ij ij j ij ij j i

j N j N j N

w x k v x k v x W i M

; (6)

6) неотрицательности переменных:

0 ( )jjx N . (7)

При записи экономико-математической модели использованы

следующие обозначения: j – индекс сельскохозяйственной культуры; i – индекс

групп операций (например, посевные операции, операции по уходу за посевом,

уборочные операции); сj –выручка от реализации продукции с 1 га j-ой

культуры; xj – искомая площадь j-ой культуры; wij – постоянные затраты на i-ю

группу операций возделывания 1 га j-ой культуры; vij –переменные затраты на

i-ю группу операций возделывания 1 га j-ой культуры; 1

p

ijv – переменные

затраты на i-ю группу операций, связанных с восстановлением затопленных

полей j-ой культуры; ijk – коэффициент влияния своевременности посева на

затраты i-й группы операций возделывания 1 га j -ой культуры, находящийся

между нижней ijk и верхней ijk оценками; B – общая площадь, отведенная на

посевы; 1

pB – площадь под посевы пострадавшая от затопления,

соответствующая некоторой вероятности p; jD – максимальная площадь,

отведенная на культуру j; 1

p

jD –затопленная площадь под посевы j-й культуры,

соответствующая некоторой вероятности p; p

ja – квантиль урожайность j-ой

культуры; Aj–потребность в продукции j-й культуры; 1

p

jA – количество

недополученной продукции в результате затопления, соответствующее

некоторой вероятности p; bij –объем затрат труда на i-ю группу операций

возделывания 1 га j-ой культуры; 1

p

ijb – дополнительные трудовые ресурсы для

восстановления затопленных полей; Vi –максимальный объем трудовых

ресурсов, отведенных на i-ю группу операций возделывания; Wi –

максимальное количество материальных ресурсов, необходимых для i-ой

группу операций возделывания; N– множество культур; М – множество групп

операций.

В модели (1)-(7) учтены своевременность посева и экономические потери

от гидрологических событий. В целевую функцию входят постоянные затраты

6

на производство, потери от несвоевременности посева и ущербы от влияния

гидрологического события. В ограничениях (2)-(5) учитываются потери

земельных и трудовых ресурсов. Параметры своевременности посевов и

отрицательного воздействия гидрологического события описаны в левых и

правых частях ограничений и критерия оптимальности.

Решением этой задачи является множество оптимальных планов,

которые связаны с вероятностью. Поскольку в модели используется большое

количество случайных величин, то итогом ее реализации является

распределение вероятностей целевой функции. В качестве вероятности

оптимального плана используется сумма вероятностей случайных параметров.

При решении такой задачи эффективно применять метод статистических

испытаний, позволяющий моделировать квантили случайных параметров.

В приведенной постановке задачи математического программирования

урожайность рассматривается как вероятностная величина. При этом

коэффициенты влияния своевременности посева предложено оценивать

экспертами-агрономами. Влияние гидрологического события учитывается

путем введения в правой части параметров 1

pB , 1

p

jD , 1

p

jA и 1

p

ijb .

На рисунке изображен алгоритм решения задачи оптимизации структуры

посевных площадей с применением метода Монте-Карло.

Во-первых, строятся аналитические функции распределения

вероятностей для случайных параметров модели: максимальных расходов воды

дождевых паводков и весеннего половодья с учетом исторических

свидетельств.

Во-вторых, согласно квантилям и электронным картам определяются

площади затоплений.

В-третьих, рассчитываются зоны затопления, дополнительные трудовые

ресурсы, недополученные объемы сельскохозяйственной продукции и ущербы,

нанесенные гидрологическим событием.

В-четвертых, рассчитываются коэффициенты влияния своевременности

посева и решается задача оптимизации производства для: раннего,

оптимального и позднего посевов.

После построения задачи рассчитывается оптимальный план согласно

критерию оптимальности. Перечисленные итерации повторяются многократно.

Разработанные модель и алгоритм реализованы для предприятия ООО

―Новая Заря‖ Тайшетского района. При решении задачи приняты следующие

допущения: урожайность сельскохозяйственных культур и трудовые ресурсы

рассматривались в виде усредненных величин. Ущербы от дождевого паводка

учитывались в целевой функции и в правых частях ограничений (2) и (3).

Рассматривались различные ситуации своевременности посева – ранний,

оптимальный и поздний. Для каждой комбинации этих вариантов получены

7

оптимальные планы размещения сельскохозяйственных культур

обеспечивающих максимальную прибыль. В таблице приведены результаты

решения задачи.

Рисунок – Блок-схема решения задачи оптимизации структуры производства с учетом

своевременности посева и гидрологических событий

Согласно таблице при оптимальном посеве для максимальных расходов

воды дождевых паводков с вероятностью около 9% прибыль от влияния

гидрологического события уменьшается на 1%, для вероятности превышения

5% на 2.5%; для вероятности 1% - 13%. Что касается раннего и позднего

посевов, то значения целевой функции уменьшается на 17% и 10%

соответственно, а для вероятности превышения 9%, 5% и 1% для раннего и

позднего посевов расхождения с критерием оптимальности составили 16% и

10%; 12% и 9%; 10% и 9%. Для оптимального посева рассчитанные площади

картофеля и многолетних трав на сено остаются неизменными независимо от

вероятности превышения, а для ячменя уменьшается на 86% от исходной

площади, для овса на 61% и для однолетних трав на сено на 56%.

8

Таблица – Результаты решения задачи оптимизации структуры посевных площадей с

учетом своевременности посева и последствий гидрологических событий для ООО

“Новая Заря”

Площадь

затопле-

ния S, га

Вероятность

превышения

максимальных

расходов воды

дождевых

паводков P, %

Оптимальный посев Ранний посев Поздний посев

Значение

целевой

функции, ты

с.

руб.

Отклонение от

исходного, %

Значение

целевой


с.

руб.



Значение

целевой


с.

руб.



0

Исходная

ситуация (без

затопления)

15829 - 13133 - 14244 -

39 8.78 15642 -1.2 13120 -0.1 14093 -1.1

80 4.67 15445 -2.5 13106 -0.2 13934 -2.2

103 3.66 15331 -3.3 13099 -0.3 13845 -2.9

300 2.41 14278 -10.9 12515 -4.9 12914 -10.3

318 1.21 14148 -11.9 12445 -5.5 12825 -11.1

357 0.85 13868 -14.1 12294 -6.8 12593 -13.1

460 0.59 13128 -20.6 11754 -11.7 11936 -19.3

599 0.41 12130 -30.5 10882 -20.7 11049 -28.9

998 0.33 9264 -70.9 8378 -56.8 8504 -67.5

Задача решена для незначительного количества культур. Кроме того,

урожайность сельскохозяйственных культур и трудовые ресурсы

рассматривались как постоянные величины. Очевидно, что при увеличении

количества переменных и ограничений моделирование позволит получить

более улучшенные решения.

Таким образом, предложена модель оптимизации структуры посевных

площадей, особенностью которой является одновременный учет

своевременности посева и воздействия экстремальных природных явлений,

позволяющая повысить эффективность более гибко планировать производство

растениеводческой продукции.

Список литературы

1. Асалханов П.Г. Оптимизация производства растениеводческой продукции с учетом

прогноза даты посева / П.Г. Асалханов, А.М. Зайцев, Я.М. Иваньо // Матер. 13-й междунар.

науч. конф. ―Сахаровские чтения 2013: экологические проблемы XXI века‖// Минск: МГЭУ

им. Сахарова, 2013 – С. 163-164.

2.Александровский А.Ю. Проблема обеспечения безопасности функционирования

водохозяйственных систем / А.Ю. Александровский, Е.Г. Григорьев, Г.А. Моткин //

Экстремальные гидрологические события: теория, моделирование и прогнозирование. //Тр.

международной научной конференции// М.: Россельхозакадемия, 2003. - С. 102-107.

3. Белякова А.Ю. Вероятностные модели экстремальных гидрологических явлений в

задачах оптимизации сельскохозяйственного производства: Монография / А.Ю. Белякова,

Я.М. Иваньо – Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2009. – 146 с.

9

УДК 697.7:631.371

ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ

ПРОДУКЦИИ ПРИ РЕДКОМ СОЧЕТАНИИ ЗАСУХ И

ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ

А.Ю. Белякова, Е.В. Вашукевич, Я.М. Иваньо


В работе предложена модель оптимизации производства сельскохозяйственной

продукциив условиях проявления сочетания природных событий в виде дождевого паводка,

весеннего половодья и засухи. Рассмотрены четыре задачи математического

программирования со случайными параметрами, характеризующие воздействие различных

сочетаний перечисленных природных событий. В качестве случайных параметров

использовались максимальные расходы воды весеннего половодья и дождевого паводка,

урожайность сельскохозяйственных культур, земельные ресурсы, подверженные затоплению

и влиянию засухи. Предложенные модели реализованы для сельскохозяйственного

предприятия Тайшетского района Иркутской области. Они применимы для управления

производством продовольственной продукции на территориях с неблагоприятными

климатическими условиями.

Ключевые слова: аграрное производство, засуха, гидрологическое событие,

оптимизация, случайный параметр.

OPTIMIZATION OF AGRICULTURAL PRODUCTION WITH RARE

COMBINATION OF DROUGHT AND HYDROLOGICAL EVENTS

A.Y. Belyakova, E.V. Vashukevich, Y.M. Ivan`o


In this paper an agricultural production optimization model in conditions of combination

of natural events in the form of rain floods, spring flooding and drought is described. Four

mathematical programming problems with random parameters characterizing the effects of

different combinations of these natural events are considered. Maximum water consumption of

spring flood and rain floods, crop yields, land resources prone to flooding and draught impact

are used as random parameters. The proposed models are implemented for the agricultural

enterprise of Taishet district of Irkutsk region. They are applicable for managing food

production in the areas with unfavorable climatic conditions.

Key words: agricultural production, drought, hydrological event, optimization, random

parameter.

Исследования экстремальных явлений на территории Иркутской области

[6] показали, что природные события разного происхождения чередуются и

редко появляются в один и тот же год. При этом редким годом является тот, в

котором не наблюдается экстремальное природное явление. Вместе с тем

необходимо изучать ситуации, когда в один и тот же год проявляет себя серия

из двух реже трех чередующихся природных событий. Поэтому при

планировании производства сельскохозяйственной продукции следует

учитывать подобные случаи.

10

В работе [3] осуществлено районирование территории Восточной

Сибири по влиянию на аграрное производство засух и гидрологических

событий. К муниципальному району, в котором имеет место чередование

различных экстремальных явлений, относится Тайшетский район. Здесь

наведение сельского хозяйства влияют весенние половодья, дождевые паводки,

засухи, ураганы, ранний снег и другие.

В частности, в ММСОУ ―Тальское‖ Тайшетского района в 2001 году

ущербы отвесеннего половодья составили 676 тыс. руб. В следующем году на

р. Бирюсе сформировалсядождевой паводок, материальные потери от которого

составили 1508 тыс. руб. В 2003 году за этим экстремальным природным

явлением последовала сильная засуха, в результате которой погибло 750 га

посевов, и общий ущерб предприятию составил 1215 тыс. руб. Через год

хозяйству нанесен ущерб в размере 415, 335 и 371 тыс. руб. в результате серии

природных событий: дождевого паводка, весеннего половодья и засухи

соответственно.

Таким образом, можно рассматривать различные ситуации влияния на

сельскохозяйственное производство экстремальных природных явлений – одно

событие или сочетание различных событий.

В работах [2,3] рассмотрены модели оптимизациисельскохозяйственного

производства с учетом засухи и гидрологического явления. В развитии этих

разработок в статье предложено описывать ситуацию оптимизации

производства продовольственной продукции в условиях воздействия серии

природных событий на примере ММСОУ ―Тальское‖ Тайшетского района

Иркутской области.

Для выявления редкого сочетания значений экстремальных природных

явлений различного происхождения вначале оцениваются вероятности

появления значения исследуемых параметров с помощью законов

распределения вероятностей многолетних рядов [5]. Затем определяются

суммарные вероятности сочетания значений случайной величины для каждого

года. В таблице 1 приведены годы с наиболее неблагоприятными случаями

влияния экстремальных явлений на работу хозяйства.

Очевидно, что наиболее неблагоприятным годом для ведения сельского

хозяйства будет тот, для которого вероятность превышения проявления трех

величин, является наименьшей. К такому году относится 2005 год. При этом

следует иметь в виду, что при увеличении числа природных явлений

увеличивается суммарная вероятность их проявления в виде серий (табл. 1).

Например, для двух гидрологических явлений наименьшая суммарная

вероятность составила 0.047, она соответствует 2005 году. Между тем для трех

явлений значение вероятностей резко возросло и составило 0.45.

Исходя из влияния серий явлений на производственные процессы, можно

11

рассмотреть четыре задачи оптимизации производства сельскохозяйственной

продукции с учетом природных событий. В первой задаче учитывается влияние

сочетания двух гидрологических явлений, первое из которых нанесло ущерб

сельскому хозяйству весной, второе летом. Во второй задаче рассматривается

влияние весеннего половодья и засухи на ведение сельского хозяйства

агропромышленного предприятия – наиболее неблагоприятная ситуация

соответствовала 2010 году. В третьей задаче проанализировано воздействие

сочетания природных событий в виде дождевого паводка и засухи на

производство продукции (2001 г.). Наконец, четвертая задача соответствовала

случаю влияния на аграрное производство трех природных событий:

дождевого паводка, весеннего половодья и засухи (2005 г.).

Оценка влияния различных сочетаний природных событий на

производственные процессы использована для построения моделей

оптимизации производства сельскохозяйственной продукции ММСОУ

―Тальское‖.

Таблица 1 –Вероятности превышения максимального расхода воды весеннего

половодья, дождевого паводка и урожайности зерновых и их сочетания

Годы

Весеннее

половодье (ВП)

Дождевой

паводок (ДП) Засуха (З)

Сумма вероятностей

превышения, (ζP)

Максимальный

расход воды, м

3/с

Гам

ма-

распределение, P

Максимальный расход

воды, м

3/с

Гам

ма-

распределение, P

Урожайность, ц/га

Гам

ма-

распределение P

ВП

и Д

П

ВП

и

З

ДП

и

З

ДП

,ВП

, З

1991 1333.2 0.56 2640 0.09 11.6 0.60 0.60 0.83 0.64 0.84

1992 1578.64 0.40 1870 0.33 10.1 0.25 0.59 0.55 0.50 0.70

1998 1097.2 0.73 1680 0.43 12.7 0.82 0.85 0.95 0.90 0.97

1999 2135.6 0.14 949 0.86 10.7 0.29 0.87 0.39 0.90 0.91

2000 1748.56 0.30 1740 0.39 9.9 0.20 0.57 0.43 0.51 0.66

2001 1020.00 0.79 3200 0.03 11.1 0.42 0.79 0.88 0.44 0.88

2002 1820.00 0.26 2570 0.10 11.4 0.47 0.33 0.61 0.53 0.65

2003 1970.00 0.19 1740 0.39 14.6 0.98 0.51 0.99 0.99 0.99

2004 1880.00 0.23 2090 0.23 13.3 0.87 0.41 0.90 0.90 0.92

2005 3051.28 0.01 3120 0.03 10.9 0.42 0.05 0.43 0.44 0.45

2006 1861.84 0.24 2030 0.26 12.2 0.65 0.44 0.73 0.74 0.80

2007 2060.08 0.16 2070 0.24 12.4 0.78 0.36 0.82 0.84 0.86

2009 1824.08 0.26 1820 0.35 10.4 0.25 0.52 0.44 0.51 0.64

2010 1965.68 0.20 1970 0.28 10.0 0.20 0.42 0.35 0.42 0.54

2011 1059.44 0.76 1880 0.32 9.6 0.12 0.84 0.79 0.40 0.86

12

Общая модель сочетания отраслей с детерминированными параметрами

включает в себя целевую функцию, характеризующую затраты, ограничения

производственных ресурсов, производство конечной продукции, увязку

различных отраслей сельского хозяйства и др.[1, 6].

Математическая модель сочетания отраслей записывается следующим

образом.Целевая функция имеет вид:

mins s h h j j

s S h H j J

c x c x c x

, (1)

где cs – себестоимость единицы продукции s-культуры; ch – себестоимость

единицы h-вида животных; jc – себестоимость единицы j-вида корма; xs –

искомая переменная, площадь s-культуры; xh – поголовье h-вида скота; xj –

количество кормов j-вида; S – множество видов культур; H – множество групп

животных; J – множество видов кормов.

Ниже приведены группы ограничений по производственным ресурсам,

побочной продукции растениеводства, размерам отраслей, получению

конечной продукции и увязке продукции растениеводства и животноводства.

Первую группу, ограничения производственных ресурсов, можно

описать следующим образом:

( ),is s ih h i

s S h h

f x f x F i I

(2)

где fis – расход i-го ресурса на единицу площади s-культуры; fih – расход i-го

ресурса на единицу поголовья h-вида животных; Fi – наличие ресурса i-вида; I

– множество видов ресурсов.

Вторая группа отражает использование в животноводстве побочной

продукции растениеводства:

w ( ),js s j

s S

x x j J

(3)

где wjs– выход с единицы s-площади j-вида корма.

Третья группа – это ограничения размера отраслей

а) животноводства:

, ( )h hh hx x h h H , (4)

где hh – коэффициент пропорциональности между поголовьем животных h и

h групп;

б) растениеводства:

(1 ) ( )r s s s

s S

n x n r R

, (5)

где rn ( sn ) – минимальная (максимальная) площадь культур r-вида (группы); s –

коэффициент, учитывающий площадь посевов семян для s-культур; R –

множество агротехнических групп культур.

Четвертая группа связана с производством конечной продукции, которое

должно быть не менее некоторого заданного объема:

13

а) растениеводства:

1 11 1 ( )q s s q

s S

v x V q Q

, (6)

б) животноводства:

2 22 2 ( )q h h q

h H

v x V q Q

, (7)

где 1q sV и

2q hV – выход продукции с единицы площади s-культуры и поголовья

h-вида животных; qV – гарантированный объем производства продукции; q1,

q2 – вид товарной продукции; Q1 , Q2 – множество товарной продукции.

Пятая группа условий – это увязка растениеводства и животноводства по

элементам питания:

)( LlbxaxwaHh

lhj

Jj

ljss

Ss

ls , (8)

где lsa – содержание l-элемента питания в единице кормовой продукции,

полученной от s-культуры; sw – выход основных кормовых культур с единицы

площади s-кормовых культур; lja – содержание l-элемента питания в j-виде

корма; lhb – минимальная потребность в l-элементе питания единицы поголовья

h-вида животных; l (L) –множество элементов питания.

Шестая группа ограничений характеризует неотрицательность

переменных:

, , 0s h jx x x . (9)

Для территорий, связанных с производством продовольственной

продукции в условиях проявления сочетания природных событий различного

происхождения модель оптимизации сочетания отраслей (1)-(9) можно

преобразовать в следующий вид. Поскольку затраты целевой функции зависят

от влияния природных событий критерий оптимальности можно записать как:

1 1 1 min ,p p p

s s h h j j

s S h H j J

c x c x c x

(10)

где 1 1 1, , p p p

s h jc c c – себестоимость единицы продукции s-культуры,

себестоимость единицы h-вида животных и себестоимость единицы j-вида

корма, связанные с вероятностью превышения.

В дополнение к этому следует отметить, что, так как экстремальные

природные явления влияют на параметры, входящие в ограничения (2), (3), (6),

(8), то они могут быть преобразованы в следующие неравенства.

Ограничение (2) примет вид:

1 2 3 p p p

is s ih h i i i i

s S h h

f x f x F F F F

, (11)

где 1 2 3, , p p p

i i iF F F – площади, подверженные влиянию весеннего половодья,

14

дождевого паводка и засухи.

Ограничение (3) преобразуется в выражение

js 1(w ) ( ).p

js s j

s S

w x x j J

(12)

Кроме того, выход продукции с единицы площади s-культуры тоже

можно описать с помощью законов распределения вероятности. Поэтому

формула (6) примет вид:

11 11 1 1 ( ).p

q s q s s q

s S

v v x V q Q

(13)

С учетом вероятности превышения можно преобразовать увязку

растениеводства и животноводства по элементам питания (8):

1( ) ( )p

ls s s s lj j lh

s S j J h H

a w w x a x b l L

. (14)

Используя модель (10)–(14), решены четыре частные задачи

применительно к ММСОУ ―Тальское‖.

При решении первой задачи, где ущерб сельскому хозяйству наносится

двумя гидрологическими явлениями, правая часть ограничений связана с

природными событиями, которые представляют собой случайные величины. В

качестве природных событий рассматриваются максимальные расходы воды,

формирующиеся в результате снеготаяния или выпадения жидких осадков.

При этом коэффициенты при неизвестных в ограничениях принимаются

постоянными, а значения параметров в целевой функции допускаются как

слабо варьируемые или неизменные. В этой модели влияние двух

гидрологических явлений учитывалось в ограничении (11). При этом 3 0p

iF .

Другими словами, ущербы суммировались как итог влияния двух явлений.

Результаты моделирования приведены в таблице 2.

Во второй и третьей задаче рассматривалось воздействие весеннего

половодья и засухи и сочетание дождевого паводка и засухи на ведение

сельскохозяйственного производства. Для этих случаев использована модель

(10)-(14). В качестве ограничений, связанных с вероятностью превышения

урожайности зерновых, приняты условия по производству и использованию

зерноотходов, соломы и минимального производства конечной продукции.

Согласно оптимальным планам второй и третьей задачи, ущербы в

первом случае составили 4, во втором – 4.5 млн. руб. (табл. 2). При этом во

второй задаче в ограничении (11) 2 0p

iF , а в третьей – 1 0p

iF .

В четвертой задаче, которая соответствовала случаю влияния на аграрное

производство трех природных событий (дождевой паводок, весеннее половодье

и засуха) была использована та же модель, что и во втором и третьем случае, за

исключением ограничения (10), в котором рассматривается влияние на правые

части всех трех природных явлений. Согласно решению задачи материальные

15

потери от влияния дождевого паводка, весеннего половодья и засухи

составили почти 8,6 млн. рублей (табл. 2).

Таблица 2 – Результаты решения задачи стохастического программирования с

изменением правых частей ограничений

ζP Сочетание явлений

Потери сельскохозяйственных

угодий,

S, га

Ущерб, тыс.

руб.

0.047 Весеннее половодье,

дождевой паводок 780 3986.0

0.408 Весеннее половодье,

засуха 711 4054.9

0.420 Дождевой паводок,

засуха 773 4535.6

0.451

Весеннее половодье,

дождевой паводок,

засуха

867 8580.4

Таким образом, сформулированы и решены четыре задачи

математического программирования с вероятностными параметрами,

позволяющие оптимизировать производство сельскохозяйственной продукции

с учетом влияния различных сочетаниях природных событий. Задачи решены

для ММСОУ ―Тальское‖. Предложенные модели позволяют осуществлять

управление сельскохозяйственным производством в условиях природных

рисков.


1. Барсукова М.Н. Информация и моделирование сельскохозяйственных процессов в

Восточно-Сибирском регионе / М.Н. Барсукова, А.Ю. Белякова // Матер. IV Междунар. науч.-

практ. конф. молодых ученых, посвящ. 70-летию НГАУ ―Современные тенденции развития

аграрной науки в России‖// Новосибирск, 2006. – С. 271-273.

2. Белякова А.Ю. Вероятностные модели экстремальных гидрологических явлений в

задачах оптимизации сельскохозяйственного производства / А.Ю. Белякова, Я.М. Иваньо. –

Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2009. – 151 с.

3. Вашукевич Е.В. Математические модели аграрного производства с

вероятностными характеристиками засух и гидрологических событий / Е.В. Вашукевич, Я.М.

Иваньо. – Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2012. – 150 с.

4. Иваньо Я.М. Моделирование сельскохозяйственного производства с учетом

экстремальных природных событий / Я.М. Иваньо // Матер. науч. конф. ―Фундаментальные

проблемы изучения и использования воды и водных ресурсов‖// Иркутск: Из-во Института

географии СО РАН, 2005. – С. 230-232.

5. Иваньо Я.М. Изменчивость климатических характеристик и аграрное производство

/ Я.М. Иваньо // Климат, экология, сельское хозяйство Евразии: Сб. статей международ.

науч.-практ. конф., посвящ. 75-летию образ. ИрГСХА (25-29 мая 2009 г., Иркутск)//Иркутск:

НЦ РВХ ВСНЦ СО РАМН, 2009. – С. 31-38.

6. Иваньо Я.М. Экстремальные природные явления: методология, моделирование и

прогнозирование / Я.М. Иваньо – Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2007. – 266 с.

16

УДК 338.431.6:63.

СОСТОЯНИЕ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕНОГО

СТРАХОВАНИЯ С ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКОЙ

Е.Ю. Глинская


Сельскохозяйственное страхование является высоко рисковым видом страхования,

поскольку напрямую зависит от погодно-климатических условий. Прямая зависимость от

климатических условий – характерная особенность сельскохозяйственного производства.

Каждый год сельское хозяйство терпит убытки в результате стихийных бедствий, особый

вред приносят регулярно повторяющиеся засухи, ущерб бывает, огромен и может поставить

хозяйства на грань банкротства, поэтому так важно повышать роль страхования в сельском

хозяйстве. Существенно снизить или избежать непредвиденных финансовых убытков

возможно на основе применения программ сельскохозяйственного страхования.

Ключевые слова: агрострахование, государственная поддержка, страховщики,

страхователи, страховое возмещение, франшиза

STATUS OF AGRICULTURAL INSURANCE WITH STATE SUPPORT

E.Y. Glinskaya


Agricultural insurance is a highly risky form of insurance because it directly depends on the

climatic conditions. Direct dependence on climatic conditions is the hallmark of agricultural

production. Each year, agriculture suffers losses due to natural disasters, particularly harmful is

recurring drought, its damage is huge and can put the economy on the brink of bankruptcy, so it is

important to enhance the role of insurance in agriculture. It is possible to avoid unexpected financial

losses or to reduce them substantially through the use of agricultural insurance programs.

Key words: agricultural insurance, government support, insurers, insurers, insurance

compensation, franchise.

До 1990 года в России действовала Система обязательного

государственного страхования имущества колхозов, совхозов и других

сельскохозяйственных предприятий. Средний размер тарифа для субъектов

страны по зерновым культурам составлял 11-12%. При этом страховщики

несли неполную (частичную) ответственность по договорам страхования.

Первый опыт введения государственной поддержки сельхозпредприятий был

проведен в 1993 г., которая в дальнейшем регулировалась ежегодными

приказами Минсельхоза России. С 2004 года в Российской Федерации был

введен новый порядок возмещения ущерба при стихийных бедствиях. Была

отменена прямая помощь сельхозтоваропроизводителям из средств

федерального бюджета. Возмещение ущерба при производстве

сельскохозяйственной продукции от стихийных бедствий производилось

только через механизм страхования.

17

В течение последних 10 лет доверие к данному виду страхования было

подорвано, в т.ч. за счет применения схем, выводящих бюджетные средства из

системы сельхозстрахования. За период с 2008 по 2011 г. произошло

значительное сокращение количества агростраховщиков, доли застрахованных

площадей, объемов договоров. В 25 субъектах Российской Федерации по 1434

договорам страхования урожая озимых сельскохозяйственных культур посева

2011 года сельхозпроизводителями не выплачены субсидии на сумму 560.9

млн. рублей. Это вызывает недоверие к системе сельскохозяйственного

страхования в целом, прежде всего, со стороны сельскохозяйственных

товаропроизводителей. Во многом эта ситуация обусловлена экономическим

состоянием аграрного сектора в России и определенными специфическими

особенностями формирования страхового продукта и страхового портфеля при

страховании сельскохозяйственных культур. Снижению активности операций в

аграрном сегменте способствовал разразившийся кризис 2008 года, когда

замораживались объемы бюджетной поддержки.

Созданная к 2001 году в самых общих чертах система поддержки

агрострахования оказалась малоэффективной и так и не заработала в сколь-

нибудь заметных масштабах, многие еѐ ключевые элементы так и не были

внедрены, государство не выполняло свои обязательства по выплатам части

страховых премий за агропроизводителей. К 2012 году назрела острая

необходимость введения новой системы агрострахования.

Все изменилось в 2012 году, после принятия федерального закона о

господдержке в сельском хозяйстве, госфинансирование страховых субсидий

значительно увеличилось. Федеральным бюджетом на 2012 было

предусмотрено выделение на субсидирование премий 6 млрд. рублей, плюс 1

млрд. рублей финансовой поддержки на региональном уровне. Но анализ

деятельности всех агростраховщиков за 2012 год показал, что доля посевной

площади застрахованных культур должна была достигнуть 40%, фактически

она достигла только 20%, т.е. с точки зрения охвата аграриев страхованием

ничего не изменилось.

С 1 января 2012 г. вступил в силу Федеральный закон от 25.07.2011 №

260-ФЗ ―О государственной поддержке в сфере сельскохозяйственного

страхования и о внесении изменений в Федеральный Закон ―О развитии

сельского хозяйства‖. Это – Закон о господдержке в сфере

сельскохозяйственного страхования.

Она заключается в следующем: регионами за счет федеральных

субсидий возмещается 50% начисленной страховой премии.

Закреплены условия и порядок сельскохозяйственного страхования, на

которое распространяется господдержка.

Так, страхователями выступают сельскохозяйственные

http://home.wikimart.ru/furniture/furniture_living/model/23088749?recommendedOfferId=41958441

18

товаропроизводители, признаваемые таковыми в соответствии с Законом о

развитии сельского хозяйства (граждане, ведущие личное подсобное хозяйство,

с/х потребительские кооперативы, крестьянские (фермерские) хозяйства и др.).

Страхованию подлежат риски утраты (гибели) урожаев

сельскохозяйственных культур, посадок многолетних насаждений и

сельскохозяйственных животных в результате природных явлений, пожаров,

заразных болезней и других событий. Установлен исчерпывающий перечень

страховых случаев.

Страховщиками признаются лишь те организации, которые являются

членами соответствующего профессионального объединения (по принципу

ОСАГО). Помимо саморегулирования оно несет субсидиарную

ответственность в случае банкротства одного из страховщиков.

Формируется ежегодный план сельскохозяйственного страхования.

Федеральный закон вступил в силу с 1 января 2012 г. Положения,

касающиеся оказания господдержки по договорам сельскохозяйственного

страхования в отношении сельскохозяйственных животных, применяются с 1

января 2013 г. Нормы об осуществлении объединением страховщиков

компенсационных выплат действуют с 1 января 2014 г.

При применении новой системысельскохозяйственного страхования с

государственной поддержкой для сельхозтоваропроизводителей при

страховании урожая снижаются риски потери доходов при производстве

сельхозпродукции в случае наступления неблагоприятных природных событий.

Цельновой системысельскохозяйственного страхования с

государственной поддержкой:

- совершенствование действующей системы сельскохозяйственного

страхования.

Задачи новой системысельскохозяйственного страхования с

государственной поддержкой

- повысить финансовую устойчивость сельскохозяйственных товаро-

производителей;

- сделать сельскохозяйственное страхование популярным и эффектив-

ным инструментом, обеспечивающим снижение рисков в сельскохо-

зяйственном производстве

По новому закону страховщики не являются получателями бюджетных

средств, поэтому отсчитываться за бюджетные средства ни перед кем не

должны. При этом косвенным показателем эффективного использования

бюджетных средств будет являться степень удовлетворенности

сельскохозяйственных товаропроизводителей оказываемыми страховыми

услугами.

По новому закону объединения агростраховщиков должны направлять

19

отчисления на формирование фондов компенсационных выплат на случай,

если заключившая договор компания не сможет исполнять финансовые

обязательства.

Считается, что принятие закона позволит снизить стоимость

страхования, увеличить долю застрахованных площадей с 20% до 50-70% и

сократить расходы федерального бюджета на компенсацию ущерба в случае

чрезвычайных ситуаций.

Положения, касающиеся оказания господдержки по договорам

сельскохозяйственного страхования в отношении сельскохозяйственных

животных, применяются с 1 января 2013 г. Нормы об осуществлении

объединением страховщиков компенсационных выплат действуют с 1 января

2014 г.

В Минсельхозе рассчитывают, что принятие закона позволит снизить

стоимость страхования, увеличить долю застрахованных площадей до 50-70%

и сократить расходы федерального бюджета на компенсацию ущерба при

чрезвычайных ситуациях.

Новая модель сельхозстрахования предусматривает, что господдержка

будет распространяться только на страхование от катастрофических рисков –

риска гибели всего урожая. Все другие виды госдотаций будут предоставляться

только тем хозяйствам, которые приобрели полис от катастрофических рисков.

Документ устанавливает также стандарты страхования и оценки ущерба, с тем,

чтобы гарантировать страховые выплаты сельхозорганизациям.

Предполагается, что обновленная система агрострахования будет

строиться с применением инновационных технологий, с использованием

космического зондирования земли, систем метеонаблюдений и

агроэкспертизы.

По мнению экспертов ―Росгосстраха‖, главный ―минус‖ в том, что

законопроект защищает сельхозпроизводителей только от катастрофических

убытков, не затрагивая другие, не менее существенные убытки, которые могут

происходить регулярно. Кроме того, в числе критериев для определения

убытков устанавливается показатель средней урожайности по различным

культурам. Таким образом, хозяйства с новыми технологиями могут оказаться

вне сферы действия нового законопроекта. По законопроекту предполагается,

что страхование будет осуществлено с франшизой в 40%. Это делает весьма

проблематичным получение возмещения. ―Кроме того, такая франшиза

совершенно неприемлема для кредитующих село банков. Поэтому придется

докупать за собственные средства дополнительное страховое покрытие‖.

Новая схема получения субсидий на возмещение части затрат

сельскохозяйственных товаропроизводителей на уплату страховых премий

(взносов):

http://hl.mailru.su/mcached?c=19-1%3A214-2&qurl=http%3A//franchisees.ru/01023404.php&q=%D1%84%D1%80%D0%B0%D0%BD%D1%88%D0%B8%D0%B7%D0%B0%20%D0%B2%20%D0%B0%D0%B3%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%85%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B8&r=2157816&fr=webhsm




20

1. Минсельхоз Россиинаправляет субсидии в бюджет субъекта

Российской Федерации на возмещение части затрат сельскохозяйственных

товаропроизводителей на уплату страховых премий (взносов);

2. Сельскохозяйственный товаропроизводитель подает Заявление о

перечислении целевых средств на расчетный счет страховой организации,

предоставляет документ об оплате страховой премии (взноса) страховой

компании;

3. Сельскохозяйственный товаропроизводительзаключает договор

сельскохозяйственного страхования с государственной поддержкой и оплата

50% стоимости со страховой организацией;

4. Орган управления АПК субъекта РФ перечисляет 50% от

причитающихся страховых платежей по договору страхования на расчетный

счет страховой организации.

Страховщики в статотчетности должны будут отдельной строкой

выделять данные по операциям страхования с господдержкой и предоставлять

органу надзора.

При распределении субсидий учитывается сельхозпланирование, то есть

документ с видами на будущий урожай, направленный в сельхозведомство

потенциальными получателями.

Страхование с господдержкой в новом виде покрывает катастрофические

риски. Теперь страхование особо выгодно для территорий рискованного

земледелия и хозяйств, чаще других несущих потери при сборе урожая.

Благополучные территории дотируют в рамках программы менее успешные.

Крестьяне же страхуют урожай с высокой франшизой и выступают

―соучастниками‖ при компенсации его потерь.

Особое место в сельскохозяйственном страховании занимает

страхование урожая сельскохозяйственных культур. В этом направлении за

последние десять лет был принят ряд нормативных актов, регулирующих

систему сельскохозяйственного страхования.

Под утратой (гибелью) урожая сельскохозяйственных культур

понимается снижение фактического урожая по сравнению с запланированным

на 30% и более.

Под утратой (гибелью) посадок многолетних насаждений понимается

потеря их жизнеспособности более чем на 40% площадей, занятых посадками.

Государственная поддержка заключается в следующем: регионами за

счет федеральных субсидий возмещается 50% начисленной страховой премии.

Основные принципы страхования с государственной поддержкой:

- по риску утраты (гибели) более 30% урожая или более 40% посадок

многолетних насаждений;

- сельскохозяйственные товаропроизводители оплачивают только 50%

21

страховой премии (взноса) по договору страхования;

- создание профессионального объединения страховщиков (страховых

организаций);

- применение плана сельскохозяйственного страхования;

- установление четких правил аккредитации экспертов и проведения

экспертизы убытков;

- установление предельного размера расходов страховых компаний на

ведение дел (на уровне 20% от страховой премии (взноса);

- страховая сумма в договоре сельскохозяйственного страхования

устанавливается в размере не менее чем 80% страховой стоимости урожая

сельскохозяйственной культуры, посадок многолетних насаждений.

При новой системе изменен ―Перечень опасных природных явлений, от

воздействия которых страхуется урожай сельскохозяйственных культур и

посадок многолетних насаждений‖, а также расширен перечень событий,

явившихся причиной наступления страхового случая.

Важную роль в агростраховании играет франшиза (т.е. невозмещаемый

ущерб). Она заключается в том, что при наступлении страхового случая часть

убытков страхователя не компенсируется – до 2012 г. этот порог был

установлен на уровне не выше 20% от страховой суммы. При увеличении

франшизы тарифные ставки по зерновым сокращались с 11.8% до 5.6%.

По новой системе страхования франшиза начинается с 5 до 40%, при

этом тарифы сокращаются с 1 до 1.3%. Таким образом, при новой системе для

страхователя более расширенный выбор вариантов франшизы (в 2 раза), и,

соответственно, страховых тарифов. При этом в новой системе более низкие

тарифные ставки по сравнению со страхованием действовавшим до 2012 года.

Выбирать более высокую франшизу, а значит меньший страховой платеж, но, в

то же время меньшее возмещение ущерба, или небольшую франшизу, высокий

платеж и полное возмещение ущерба – каждый страхователь решает для себя

сам в зависимости от своей платежеспособности и степени риска.

В Иркутской области сокращается количество тех страховщиков, кто

занимается агрострахованием: из 85 страховщиков на рынке

сельскохозяйственного страхования в 2010 году работало 12 страховых

компаний, в 2012 г. – только 6. Лидирующее место в агростраховании

Иркутской области занимает специализированная крестьянская страховая

компания КСК ―Поддержка-Иркутск‖, но и у этой компании имеются проблемы:

поступления сокращаются на 7.4%, выплаты также сокращаются – на 40%.

Проанализировав ситуацию на рынке сельскохозяйственного

страхования можно предложить следующее:

- проводить комплекс мероприятий, направленных на агитацию и

пропаганду сельхозстрахования;

22

- разработать механизм предоставления льготных условий кредитования

при заключении договора страхования;

- целесообразно предусмотреть франшизу применительно к каждому

конкретному застрахованному полю, а не ко всему объему урожая,

застрахованных одним страхователем;

- выплата субсидируемой части страховой премии, поскольку она никак

не зависит от сельхозтоваропроизводителя, не должна влиять на размер

конечной выплаты страхователю страхового возмещения;

- для поддержания сельхозтоваропроизводителей необходимо создание

Союза независимых аграрных экспертов;

- необходимо совместно страховщикам и Минсельхозу выработать меры,

обеспечивающие перечисление субсидий в полном объеме и в срок

- необходимо ужесточить контроль за целевым использованием

бюджетных средств.


1. Постановление Правительства РФ от 22 декабря 2012 г. N 1371 "Об утверждении

Правил предоставления и распределения субсидий из федерального бюджета бюджетам

субъектов Российской Федерации на возмещение части затрат сельскохозяйственных

товаропроизводителей на уплату страховых премий по договорам сельскохозяйственного

страхования".

2. Аналитический ежегодник ―Экспертиза страхового рынка‖. – Изд.: Юрайт, 2013. –

215 с.

3. Кузовлева, Н.Ф. К вопросу о развитии страхового рынка России в условиях

глобализации российской экономики / Н.Ф. Кузовлева, А.А. Близнюк // Финансы и кредит. –

2011. – № 48. – С. 50-54.

4. Определение ущерба и страхового возмещения по страхованию

сельскохозяйственных культур. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа:

URL:http://www.insurance2000.ru/books/01/7-12.php

5. О сельскохозяйственном страховании. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа:

http://www.insur-info.ru/press/43777/

6. Агрострахование буксует. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа:

http://franchisees.ru/01023404.php

http://www.insurance2000.ru/books/01/7-12.php

http://www.insur-info.ru/press/43777/

http://franchisees.ru/01023404.php

23

УДК 519.863:338.432:331.101.262

МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ СОЧЕТАНИЯ ОТРАСЛЕЙ АГРАРНОГО

ПРОИЗВОДСТВА С УЧЕТОМ ИЗМЕНЧИВОСТИ ТРУДОВЫХ

РЕСУРСОВ

Ж.И. Городовская, Я.М. Иваньо, С.А. Петрова


В статье рассмотрены тенденции состояния и изменчивости трудовых ресурсов на

примере Иркутского района Иркутской области. Определена степень влияния на количество

и качество работников сельского хозяйства материально-технической базы и

агротехнологий. На примере хозяйства Иркутского района выявлены закономерности

изменчивости трудовых ресурсов. Предложена модель параметрического программирования

для ситуации зависимости урожайности сельскохозяйственных культур от времени. Для

оптимизации сочетания отраслей сельского хозяйства использованы интервальные

параметры в виде трудовых ресурсов и цен на продовольственную продукцию. Выделена

детерминированная модель параметрического программирования, позволяющая получать

худший и лучший варианты оптимальных планов в зависимости от изменчивости трудовых

ресурсов. Применение модели позволяет повысить эффективность управления ресурсами

аграрного производства.

Ключевые слова: трудовые ресурсы, регион, сельское хозяйство, тренд, интервальный

параметр, оптимизация.

OPTIMIZATION MODEL OF COMBINING OF AGRARIAN PRODUCTION

BRANCHES CONSIDERING WORKFORCE VARIABILITY

Zh.I. Gorodovskay, Yr.M. Ivan’o, S.A. Petrova

Irkutsk state Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia

In the article the tendencies of condition and variability of workforce on the example of

Irkutsk district of Irkutsk region are considered. Degree of influence on the quantity and quality

of agricultural workers of material and technical base and agricultural technology is determined.

Regularities of workforce variability on the example of agricultural enterprises of the Irkutsk

district are revealed. Parametric programming model for the situation of crop yields‘ time

dependence is proposed. The interval parameters in the form of workforce and prices on food

production for optimization of agricultural branches combining are used. Deterministic model of

parametric programming, allowing obtaining the worst and the best variants of optimal plans

depending on the variability of workforce is emphasized. Application of the model allows to

increase the efficiency of agricultural production resource management.

Key words: workforce, region, agriculture, trend, interval parameter, optimization.

В экономико-математической модели сочетания отраслей в качестве

переменных величин, подлежащих определению в процессе решения задачи,

выступают некоторые параметры растениеводства. Обычно в качестве

последних рассматривают группы культур и виды скота [1].

Между тем большое значение для оптимизации ресурсов, используемых

24

в производстве, имеют затраты труда. При высокой производительности

предприятие затрачивает меньше средств, чем с использованием низкой.

Модернизация производства требует с одной стороны сокращения численности

работников, а с другой – повышения их квалификации, как результата

внедрения новых технологий в производство.

В работе [2] показаны тенденции изменчивости сельского населения в

области, определено влияние на кадровый состав хозяйств различных

факторов. Изменение численности работников предприятия

агропромышленного комплекса зависит от стабильности производства,

способности предприятия к развитию, технической оснащенности, применения

новых технологий, социально-экономических условий жизни и др. [3].

Понятно, что такой показатель как производительность труда способствует

уменьшению затрат и расширению производства.

На рисунке 1 показаны тенденции изменения производительности труда

для динамично развивающихся хозяйств Иркутского района. Скорость

линейного роста параметра для ОАО ―Барки‖ несколько выше, чем для ЗАО

―Иркутские семена‖ – примерно на 27.8%. При этом согласно анализу

оснащения машинно-тракторной техникой возможности увеличения

производительности труда в обоих хозяйствах далеко не исчерпаны. Кроме

того, предприятия имеют возможность развиваться за счет внедрения новых

технологий.

Рисунок 1 – Производительность труда в ЗАО "Иркутские семена" (1) и ОАО "Барки"

(2) Иркутского района за 2008-2012 гг.

Оценка остальных производственно-экономических параметров,

входящих в модель, показывает, что они во многих случаях характеризуются

тенденциями повышения и могут быть описаны с помощью трендов. В

y = 105,97t + 434,41

R² = 0,7664

y = 135,47t + 312,89

R² = 0,7966

400,0

500,0

600,0

700,0

800,0

900,0

1000,0

1100,0

0 1 2 3 4 5 6

Ты

с. р

уб./

чел

.

Номер года

1

2

25

частности, это касается производства основных культур: зерновых, картофеля и

рапса. Однако не всегда эти тенденции устойчивы. Некоторые из них являются

линейными, а другие могут быть описаны полиномом второй степени.

В таких случаях для оптимизации сочетания производства

сельскохозяйственной продукции можно применить модель параметрического

программирования [4]. Вместе с тем другие параметры модели могут быть

неопределенными, описываться в виде законов распределения вероятностей

или интервальных оценок.

С учетом того, что часть параметров является функциональной, а другая

– подвержена непредсказуемым колебаниям математическая модель сочетания

отраслей с использованием целевой функции на минимум затрат на

производство может быть записана следующим образом:

min;s s h h

s S h H

c x c x

(1)

при условиях:

1) ограниченности производственных ресурсов:

1 1 1 1 1( ) ( );l s s l h h l

s S h H

f t x f x F l L

(2)

2 2 2 2 2( );l s s l h h l

s S h H

f x f x F l L

(3)

2) использования в животноводстве побочной продукции

растениеводства

(j J);js s j

s S

p x x

(4)

3) ограниченности размера отраслей, в том числе

а) растениеводства

1 ( r R)r

r s s r

s S

n x n

; (5)

б) животноводства

,h hh hx x ( )h h H ; (6)

4) производства конечной продукции не менее заданного объема, в

том числе:

а) растениеводства

1 1 1 1

1 1

1 1( ) ( Q )q s s q

s S

v t x V q

; (7)

1 2 2 2

2 2

2 2 ( Q )q s s q

s S

v x V q

; (8)

б) животноводства

2 2 2 2( ) ( q Q )q h h q

h H

v t x V

; (9)

5) увязки растениеводства с животноводством, в том числе:

а) баланса рационов животных по элементам питания

26

(i I);is s s ij j ih h

j J h Hs S

a p x a x b x

(10)

б) по структуре производства кормов

1 1 (k K)kk

kh h s s s j j kh h

h H j J h Hs S

d x a p x a x d x

; (11)

6) неотрицательности переменных

, 0s hx x . (12)

В модели (1)-(12) использованы следующие обозначения xs, 1 2, s sx x –

искомые переменные площади культур s, s1, s2 или вида кормовых угодий,

причем 1 2S S S ; sc – затраты на 1 га культуры s или вида кормовых угодий;

1( )l sf t – расход ресурса 1l на единицу площади s-культуры или вида кормовых

угодий, зависимый от параметра t; 2l sf – расход ресурса 2l на единицу площади

культуры s или вида кормовых угодий, изменяющийся в интервале

2 22

l s l sl s

f f f ; 1l

F и 2l

F – наличие ресурса вида 1l и 2l ; 1qV и

2qV – гарантированный

объем производства продукции вида q1 и q2; jsp – выход с единицы площади

культуры s вида корма j ; jx – вспомогательная переменная (количество

кормов вида j ), которая используется для скотоводства; rn , rn – максимально

и минимально возможная площадь культур группы r; 1 1q sv и

2 2q sv – выход

товарной продукции вида 1q с единицы площади культуры s1; 2 2q sv – выход

товарной продукции вида 2q с единицы площади культуры s2, варьирующий в

пределах 2 22 2 2 2

q sq s q sv v v ; sp – выход основной кормовой продукции с единицы

площади культуры s или вида кормовых угодий; khd , khd – минимально и

максимально допустимый нормативный размер потребности в кормах группы k

единицы поголовья вида (группы) животныхh, выраженный в кормовых

единицах; isa – содержание элемента питания i в единице кормовой продукции,

получаемое от культурыs; ija – содержание элемента i питания в виде корма j

или компоненте кормосмеси; s – коэффициент, учитывающий площадь

семенных посевов для культурыs; 1 ja – содержание элемента питания i в виде

корма j или компоненте кормосмеси; 1sa – содержание кормовых единиц в

единице корма, получаемого от культуры s,msf – расход вида удобрений m и

средств защиты на единицу площади культуры s или вида кормовых угодий;hx

–искомая переменная, поголовье вида скотаh; 1l hf и

2l hf – расход ресурса на

единицу поголовья вида (группы) животныхh; qhv – выход товарной продукции

вида q с единицы поголовья видаh; ihb – минимальная потребность в элементе

питания i единицы поголовья вида (группы) h; hc – затраты на содержание

27

единицы поголовья вида (группы) животных h без учета стоимости кормов;h –

группы животных; hh – коэффициент пропорциональности между поголовьем

животных hи их группами h .

Частная задача (1)-(12), когда коэффициенты левых частей ограничений

зависят от параметра t или являются постоянными величинами, решена для

ОАО "Барки". Здесь в качестве параметров, связанных со временем,

использовались: урожайность картофеля и зерновых культур. Согласно

трендам по данным 2008-2012 гг. урожайность картофеля составила 174, а

зерновых – 15.2 ц/га. При решении задачи оптимизации сочетания

растениеводства и животноводства на минимум затрат с полученными

прогностическими значениями биопродуктивности картофеля и зерновых,

максимальными оценками трудовых ресурсов в левых частях ограничений

целевая функция составила около 83.8 млн. руб. В ситуации максимальной

производительности труда критерий оптимальности соответствует немногим

менее 78.8 млн. руб. Другими словами, различие между значениями целевой

функции составили 6.4%. При этом имеет место значительное расхождение в

структуре производства, различие между площадями посевных и

произведенной продукции колеблются от -10.3 до 20% (табл. 1).

Таблица 1 – Результаты решения задачи оптимизации производства сочетания отраслей

с прогностическими значениями урожайности картофеля и зерновых для

ОАО "Барки" Иркутского района

Переменная, ед. изм. Обозначение

переменной

Результаты

При минимальной

производительности

труда

При максимальной

производительности

труда

Зерновые (товарные), га х1 489 523

Зерновые (кормовые), га х2 190 172

Картофель, га х3 78 97

Однолетние травы на сенаж, га х4 313 295

Многолетние травы на сено, га х5 726 684

Кукуруза на зеленый корм, га х6 241 223

Естественные пастбища, га х7 136 136

Зерноотходы, ц х8 1394 1491

Солома, ц х9 0 0

Мясо на реализацию, ц ж.в. х10 284 0

Молоко на реализацию, ц х11 737 694

Молоко (на корма), ц х12 0 0

Коровы, голов х13 449 423

Молодняк крупного рогатого

скота, голов х14 314 296

Вспомогательная переменная х15 0 0

Целевая функция, руб. 83.8 78.8

28

Анализ параметров модели (1)-(12) показывает, что многие из них не

всегда являются определенными. В частности, к таким параметрам относятся

левые части ограничения (3), характеризующие трудовые ресурсы; условие по

производству конечной продукции в натуральных и денежных единицах (8).

Задача (1)-(12) с учетом (3) и (8) применена для оптимизации сочетания

отраслей сельского хозяйства ОАО ―Барки‖. При этом урожайность картофеля

и зерновых принималась аналогично предыдущей задаче. Колебание трудовых

ресурсов определялось в пределах 92% согласно росту производительности

труда (табл. 2).

Таблица 2 – Нижние и верхние оценки затрат труда на производство продукции

в ОАО “Барки”

Характеристика Нижние оценки Верхние оценки

Зерновые, чел.-ч./ц 31.5 50.4

Картофель, чел.-ч./ц 160.0 256.0

Рапс, чел.-ч./ц - -

Однолетние травы на семена, чел.-ч./га - -

Многолетние травы на семена, чел.-ч./га - -

Мясо КРС на реализацию, чел.-ч./ц ж.в. 8.0 12.8

Молодняк крупного рогатого скота, чел.-ч./гол. 18.6 29.8

Свиньи на выращивании и откорме, чел.-ч./гол. - -

Свиноматки, чел.-ч./гол. - -

Однолетние травы на сенаж, чел-ч./га 32.7 52.4

Многолетние травы на сено, чел.-ч./га 15.5 24.9

Кукуруза на зеленый корм, чел.-ч./га 32.7 52.4

Молоко на реализацию, чел.-ч./ц 2.6 4.2

Молоко (на корма), чел.-ч./ц 2.6 4.2

Коровы, чел.-ч./гол. 132.9 212.7

Аналогичным образом использованы верхние и нижние оценки цен на

произведенную продукцию (табл. 3).

Таблица 3 – Нижние и верхние оценки цен на реализованную продукцию ОАО "Барки

Характеристика Нижние оценки Верхние оценки

Зерновые, руб./ц 315.79 947.37

Картофель, руб./ц 758.93 2276.79

Рапс, руб./ц - -

Мясо КРС на реализацию, руб./ц (ж.в.) 10000.00 30000.00

Молоко на реализацию, руб./ц 789.00 2367.00

Молодняк крупного рогатого скота, руб./гол. 20250.00 60750.00

Мясо свиней на реализацию, руб./ц (ж.в.) - -

29

Предложенные задачи параметрического программирования с

интервальными оценками решались по следующему алгоритму. Согласно

трендам урожайности картофеля и зерновых определялись прогностические

значения с упреждением один год. На основе метода Монте-Карло

моделировались значения интервальных параметров. Затем формулировалась

задача линейного программирования, которая решалась с помощью симплекс-

метода. После получения оптимального плана процедура повторялась:

моделирование значений интервальных оценок, построение задачи линейного

программирования, нахождение оптимального решения. Число циклических

операций составило 20. Из полученных результатов выделены максимальные и

минимальные значения целевой функции и соответствующие им оптимальные

планы.

В результате решения задачи параметрического программирования с

интервальными параметрами амплитуда значений целевой функции составила

78.6-81.4 млн. руб. или 3.6%.

Таким образом, изменчивость трудовых ресурсов, связанная с

повышением производительности труда и внедрением новых технологий,

влияет на производственные затраты – уменьшение удельных затрат труда на

получение продукции на 92% способствует сокращению значения целевой

функции на 6.4%.


1. Барсукова М.Н. Оптимизационные модели планирования производства стабильных

сельскохозяйственных предприятий / М.Н. Барсукова, Я.М. Иваньо – Иркутск: Изд-во

ИрГСХА, 2010. – 160 с.

2. Городовская Ж.И. О трудовых ресурсах сельского хозяйства Иркутской области /

Ж.И. Городовская, Я.М. Иваньо // Матер. регион. науч.-метод. конф. с международным

участием, посвящ. 80-летию ФГБОУ ВПО ИрГСХА ―Современные проблемы и перспективы

развития АПК‖// Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2014. – Ч.1. – С. 10-14.

3. Нормативы и методика расчета потребности сельскохозяйственных машин по

агроландшафтным районам Иркутской области / В.И. Солодун, А.М. Зайцев, Г.Н. Поляков,

В.М. Перевалов – Иркутск: ИрГСХА, 2014. – 31 с.

4. Решение задач управления аграрным производством в условиях неполной

информации: Монография / Я.М. Иваньо и др. - Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2012. – 200 с.

30

УДК 631.16: 658

АНАЛИЗ ИНТЕНСИВНОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ

ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОСНОВНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФОНДОВ

СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РЕГИОНА

О.Н. Гриценко


В настоящее время состояние воспроизводства основных фондов

сельскохозяйственных предприятий Иркутской области является одним из факторов

развития аграрной экономики региона, повышения качества и конкурентоспособности

выпускаемой продукции. В этой связи в статье приведены динамика основных

производственных фондов в сельскохозяйственных предприятиях Иркутской области, анализ

интенсивности и эффективности их использования, определены основные направления

повышения эффективности их использования.

Ключевые слова: основные производственные фонды, активная часть основных

производственных фондов, фондообеспеченность, фондоотдача.

INTENSITY AND EFFICIENCY ANALYSIS OF THE REGION'S AGRICULTURE

FIXED ASSETS USE

O.N. Gritsenko


Currently, the state of reproduction of agricultural enterprises‘ fixed assets in Irkutsk Region

is one of the factors of the region‘s agrarian economy development and of improvement of products

quality and competitiveness. In this regard, the dynamics of the basic production assets in the

agricultural enterprises of the Irkutsk region, intensity and efficiency analysis of their use are

displayed , the main directions for improving their use efficiency are defined.

Key words: basic production assets, the active part of fixed assets, capital-labor ratio,

capital productivity.

В настоящее время состояние воспроизводства основных фондов

сельскохозяйственных предприятий Иркутской области является одним из

факторов развития аграрной экономики региона, повышения качества и

конкурентоспособности выпускаемой продукции.

За период 2001-2013 гг. размер основных производственных фондов

сельскохозяйственных организаций и доля их активной части имеют

тенденцию к увеличению (табл. 1).

Изменение величины основных фондов определяется величиной их

поступления, выбытия и снижения остаточной стоимости.

Наибольший удельный вес в структуре основных производственных

фондов (в стоимостном выражении) в 2001 году занимала неактивная часть

(здания и сооружения) основных фондов – 58.5 %. Доля их в конце 2013 года к

общей стоимости ОПФ снизилась и составила 33.6%.

31

Таблица 1 – Динамика и структура основных производственных фондов

(на конец года) сельскохозяйственных организаций региона

Виды основных

средств

2001 г. 2006 г. 2013 г.

Изменение

структуры в

2013 г, % (+,-):

млн.

руб.

% к

итогу

млн.

руб.

% к

итогу

млн.

руб.

% к

итогу

к

2001г

к

2006г

Здания и сооружения 4582.6 58.5 2260.8 35.9 6820.6 33.6 -24.9 -2.3

Машины, оборудо-

вание и транспортные

средства

1920.1 24.5 3399.0 53.9 10304.2 50.8 26.3 -3.1

Производственный и

хозяйственный

инвентарь

33.1 0.4 27.1 0.4 97.8 0.5 0.1 0.1

Рабочий скот 15.1 0.2 21.5 0.3 84.9 0.4 0.2 0,1

Продуктивный скот 329.4 4.2 424.2 6.7 1233.6 6.1 1.9 -0.6

Прочие 951.8 12.2 173.5 2.8 1544.8 8.5 -3.7 5.7

Всего 7832.7 100.0 6306.1 100.0 20270.6 100.0 0.0 0.0

Увеличение активной части основных производственных фондов

сложилось вследствие их поступления (машины, оборудование и транспортные

средства) и увеличения поголовья (продуктивного и рабочего скота). Так

удельный вес стоимости видов основных средств – машины, оборудование и

транспортные средства в период 2001-2013 гг. вырос на 26.3%.

Динамика роста вида средств – рабочий и продуктивный скот,

увеличивалась в анализируемом периоде в абсолютном выражении

соответственно рабочий скот на 74.3 млн. руб., продуктивный скот на

904.2млн. руб. Увеличение активных видов средств положительно

характеризуют сложившуюся ситуацию в сельском хозяйстве региона.

В итоге размер основных производственных фондов

сельскохозяйственных организаций региона увеличился в динамике 2001-2013

гг. на 12437.9 млн. руб., т.е. в 2.59 раза по отношению к 2001 году.

Между тремя важнейшими показателями – объемом производства

сельскохозяйственной продукции, объемом ее продаж и величиной основных

производственных средств – существует тесная связь.

Оценка эффективности использования основных средств предполагает

расчет следующих обобщающих показателей и их анализ в динамике:

- фондоотдача (отношение стоимости произведенной или реализованной

продукции после вычета НДС и акцизов к среднегодовой стоимости основных

средств);

- фондоемкость (обратный показатель фондоотдачи – удельные

капитальные вложения на один рубль прироста продукции).

32

За рассматриваемый период сельскохозяйственные предприятия региона

значительно увеличили объем товарной продукции и это во многом

обусловлено увеличением размера основных производственных фондов

сельскохозяйственного назначения и ростом удельного веса машин и

оборудования в общей стоимости основных производственных фондов.

Данные таблицы 2 показывают, что в сельскохозяйственных

организациях региона фондоотдача на 1 рубль стоимости основных

производственных фондов в динамике лет имеет тенденцию к увеличению, но

фондоотдача в 2013 году несколько снизалась.

Это объясняется тем, что особенностью капитальных вложений в

сельском хозяйстве является то, что эффект от них проявляется не сразу, в

отличие от текущих вложений, а после их освоения и использования их на

полную мощность.

Прирост объемов производства валовой и товарной

сельскохозяйственной продукции может достигаться за счет абсолютного

увеличения основных производственных фондов, т.е. за счет экстенсивного

фактора, или за счет повышения фондоотдачи - интенсивного фактора.

Таблица 2 – Влияние уровня использования основных производственных фондов на

размер товарной продукции в сельхозпредприятиях Иркутской области

Показатель 2001 г. 2006 г. 2013 г. Отклонение

(+; -),% 2013г к

2001 г 2006 г

Товарная продукция, млн. руб. 3374.0 6397.8 16283.1 в 4.99 раза в 2.54 раза

Основные производственные

фонды сельскохозяйственного

назначения, млн. руб.

7832.7 6306.1 20270.6 в 2.58 раза В 3.21 раза

Удельный вес машин и

оборудования в общей стоимости

фондов, %

24.5 59.3 50.8 26.3 -8.5

Фондоотдача на 1 руб. всех

основных фондов, руб. 0.431 1.015 0.803 в 1.86 раза 79.1

Фондоотдача машин и

оборудования, руб. 1.757 1.882 1.580 -10.1 -16.1

Интенсификация производства характеризуется повышением отдачи

(снижением емкости) затрачиваемых ресурсов. Сопоставление результата и

стоимости основных средств в динамике позволяет оценить степень

использования интенсивных и экстенсивных факторов производства в

исследуемом периоде.

Темп роста влияния качественной характеристики (интенсивности)

использования основных фондов рассчитывается соотношением темпа

прироста выпуска продукции к темпу прироста стоимости основных средств.

33

Влияние в процентах прироста основных фондов на результативный

показатель (выпуск продукции) определяется делением темпа прироста

стоимости основных производственных фондов на темп прироста результата

(выпуска продукции) и умножением их на 100%: Для определения доли

влияния фондоотдачи полученный результат вычитается из 100%:

Данные анализа эффективности и интенсивности использования

основных производственных фондов сельского хозяйства региона за

последние годы приведен в таблице 3.

Соотношение темпа прироста стоимости основныхпроизводственных

фондов и темпов прироста товарной продукции позволяет определить прирост

основных средств на 1% прироста продукции (158 / 399 = 0.396) – это

предельный показатель фондоемкости. Этот показатель меньше единицы

(0.396), это означает, что основные производственные фонды

сельскохозяйственных предприятий региона использовались в 2013 году более

эффективно, чем в 2001 году.

Рост фондоотдачи (0.372) обусловлен превышением темпов роста объема

товарной продукции над темпом роста среднегодовой стоимости основных

производственных фондов. На каждый процент прироста основных фондов

прирост товарной продукции составил (399 / 158) – 2.52 пункта. Это темп роста

влияния на объем товарной продукции фондоотдачи. Данный показатель

используется для оценки технологической эффективности производства.

Таблица 3 – Анализ интенсивности использования основных производственных фондов

в сельхозпредприятиях Иркутской области

Показатели 2001 г. 2013 г. Отклонение

(+,-) Индекс

Темп

прироста, %

Товарная продукция,

млн. руб. 3374.0 16283.1 12909.1 4.99 399

Основные производ-

ственные фонды

сельскохозяйственного

назначения, млн. руб.

7832.7 20270.6 12407.9 2.58 158

Фондоотдача, тыс. руб. 0.431 0.803 0.372 1.86 86

Фондоемкость, тыс.

руб. 2.320 1.245 -1.075 0.54 - 46

Доля влияния экстенсивности использования основных

производственных фондов на прирост выручки от продаж, составляет 39.5%,

при интенсивности влияния 60.5%.

Интенсивный путь ведения сельского хозяйства предполагает

систематический рост фондоотдачи за счет увеличения производительности

труда, технического совершенствования основных фондов и других факторов

[1].

34

На основании выше изложенного, можно сделать вывод, что повышение

эффективности и интенсивности использования капитальных вложений в

сельское хозяйство может быть достигнуто за счет:

- широкого применения типовых проектов, которые оправдали себя на

практике; это позволяет снизить затраты и сроки на проектирование объекта, а

также уменьшить риск выбора неэффективного проекта;

- обеспечением комплексности вложений; например, в животноводстве

необходимо достичь оптимального сочетания вложений средств в

строительство животноводческих помещений, кормоцехов и формирования

основного стада;

- осуществление приоритетного вложения средств с учетом

эффективности их использования. Так затраты на реконструкцию объектов

окупаются в 2-3 раза быстрее, чем затраты на новое строительство;

- недопущения распыления капитальных вложений по многим объектам:

концентрация инвестиций на строительстве отдельных объектов позволяет

вести его непрерывно и сократить сроки ввода объекта в эксплуатацию;

- соблюдение режима экономии, удешевления строительства за счет

использования более дешевых местных материалов и др. пути [6].


1. Зельднер А. Инвестиции как условие экономического роста АПК / А. Зельднер //

Международный сельскохозяйственный журнал. – 2005. – №5. – С. 19-20.

2. Кулов А.Р. Доходность сельского хозяйства и инвестиционная активность в

отрасли / А.Р. Кулов // Финансы. – 2006. – №11. – С. 7-10.

3. Лукашев Н.И. Проблемы обновления основных производственных фондов в

сельском хозяйстве / Н.И. Лукашев // Экономика сельскохозяйственных и

перерабатывающих предприятий. – 2005. – №12. – С. 11-13.

4. Лякишева И. Инвестиционные процессы в сельском хозяйстве / Лякишева И.,

Шутьков С.// АПК: экономика, управление. – 2006. – №2. – С.22-27.

5. Серов В. Эффективность инвестиционных процессов в региональном АПК /

В.Серов// АПК: экономика, управление. – 2005. – №12. – С.23-31.

6. Симичев А. Роль инвестиций в развитии сельскохозяйственного производства / А.

Симичев// Международный сельскохозяйственный журнал. – 2005. –№2. – С.22-23.

УДК 338.43

КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЯ АПК

С.Г. Емельянова, Л.В. Калягина

Красноярский государственный аграрный университет, г. Красноярск, Россия

В статье показывается значимость повышение конкурентоспособности молока в

условиях вступления России в ВТО. Рассматривается сущность конкурентоспособности

предприятия; признаки, которыми она обуславливается; этапы оценки конкурентоспособности

предприятия; методики оценки конкурентоспособности предприятий. В заключении

35

проводится оценка конкурентоспособности конкретного предприятия – ООО

―Емельяновское‖, являющегося предприятием федерального значенияобеспечивающего

большую долю молока на потребительском рынке города Красноярска и Красноярского края.

Ключевые слова: конкурентоспособность предприятия, матричный метод, оценку

продукции предприятия, метод эффективной конкуренции.

THE COMPETITIVENESS OF AIC ENTERPRISES

S.G. Emelyanova, L.V. Kalyagina

Krasnoyarsk State Agrarian University, Krasnoyarsk, Russia

The paper shows the importance of improving the competitiveness of milk in the

conditions of Russia's accession to the WTO. The essence of the enterprise competitiveness and

its determining conditions, company competitiveness assessment stages, enterprise

competitiveness assessment techniques are considered. In conclusion the competitiveness of a

particular company – LLC "Yemelyanovskoye", an enterprise of federal importance providing a

major part of milk at the consumer market of Krasnoyarsk and Krasnoyarsk region is assesed.

Key words: competitiveness of enterprises, matrix method, evaluation of enterprise,

effective competition.

В условиях вступления России в ВТО, повышение

конкурентоспособности молока имеет большую значимость для развития

агропромышленного комплекса. Ее решение имеет комплексный характер для

экономики страны, связанный с повышением уровня жизни людей, укрепления

их здоровья, а также с обеспечением национальной производственной

безопасности. С усилением конкурентной борьбы за покупателя и развитием

рыночных отношений, повышение конкурентоспособности продукции явилось

первостепенной задачей товаропроизводителя в обеспечении его финансово-

экономической устойчивости. Особая значимость приобретается в условиях

снижающейся платежеспособного спроса покупателей, которые не создают

выгодные конкурентные позиции отечественной продукции на рынке низкого

уровня эффективности производства [1].

Конкурентоспособность – характеристика, показывающая отличие

продукции от товаров-конкурентов как по степени соответствия конкретной

общественной потребности и благу, так и по затратам на ее удовлетворение.

Конкурентоспособность предприятия обусловливается следующими

признаками:

1) потребители готовы и довольны, могут приобрести повторно

продукцию данного предприятия;

2) партнеры, акционеры, общество претензий к фирме не имеют;

3) в работе предприятия работники своим участием гордятся, а другие

считают за честь трудиться в этой компании.

Этапы для оценки конкурентоспособности предприятия:

- анализ и выбор рынка для реализации продукции;

36

- изучение конкурентов, выпускаемых аналог продукта;

- выбор товара-аналога как базы для сравнения;

- определение подлежащих оценке необходимых групп, параметров;

- выбор методик расчета;

- расчет интегрального показателя конкурентоспособности продукции

предприятия [2].

Признаки присущие конкурентоспособности предприятия:

- релевантность – конкурентная позиция и конкурентные преимущества

данного экономического субъекта относительно других субъектов внешней

среды;

- относительность – проявляется исключительно через сравнение

характеристики одного экономического субъекта с характеристиками других

субъектов;

- динамичность – критерий конкурентоспособности, характеризующий

положение субъекта в конкурентном поле как результат его конкурентной

деятельности в координатах времени.

Методики оценки конкурентоспособности:

1) Матричный метод (разработанный ―Бостонской консалтинговой

группой‖). Репрезентативность оценки в основе методики.

Недостатки метода: осложняет выработку управленческих решений, а

также исключает анализ причин происходящего явления.

2) Метод, использующий в качестве основного подхода оценку

продукции предприятия.

Аннотация метода базируется на рассуждении о том, что чем выше

конкурентоспособность производителя, тем выше конкурентоспособность его

продукции. Цена и качество используется как показатель, оценивающий

конкурентоспособность продукции. Продукция является наиболее

конкурентоспособной, когда имеют оптимальное соотношение этих

характеристик.

3) Метод эффективной конкуренции.

Базируется на теории о том, что наиболее конкурентоспособным

является то предприятие, где лучше организованы работа основных фондов,

организация труда на производстве, а также совершенство технологии

изготовления товара.

ООО ―Емельяновское‖ создано в результате реорганизации ЗАО

―Емельяновское‖. Форма собственности – частная. Данное предприятие

находится в благоприятном экономико-географическом положении, в

непосредственной близости с краевым центром. Центральная усадьба

хозяйства находится в районном центре по адресу: Красноярский край,

Емельяновский район, п. Емельяново, ул. 2-х Борцов, 23. Производственное

37

направление ООО ―Емельяновское‖ в 2014 году – молочное, на рынок

конечной продукции поставляется молоко и молочная продукция.

Предприятие является предприятием федерального значения, т.к.

обеспечивает большую долю данного вида продукции на потребительском

рынке г. Красноярска и Красноярского края.

Конкурентоспособность предприятия должна изучать его слабые и

сильные стороны. Также, необходимо более детально оценить

конкурентоспособность самого предприятия и предприятия конкурента. Это

делается сопоставлением между собой различных производственных

подразделений внутри предприятия по уровню конкурентоспособности,

оценить их слабые и сильные стороны в этой области. ООО ―Емельяновское‖

по оценке конкурентоспособности представлено в таблице 1.

Таблица 1 – Контрольный лист для анализа сильных и слабых сторон предприятия

ООО “Емельяновское” в конкурентной борьбе

Основные группы показателей 1 2 3 4 5

ФИНАНСОВЫЕ

Структура активов (задолженность по отношению к

уставному капиталу)

*

Движение денежной наличности *

Доход на новые инвестиции *

ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ

Использование производственных мощностей *

Производительность труда *

Контроль качества *

ОРГАНИЗАЦИОННО-УПРАВЛЕНЧЕСКИЕ

Административная нагрузка *

Система связи *

Скорость реагирования управления на происходящие

изменения на рынке

*

МАРКЕТИНГОВЫЕ *

Доля рынка сбыта *

Репутация продукции *

Расходы по сбыту *

Цены *

Качество информации о рынке 1 2 3 4 5

Источник: авторская разработка

ГРАФА 1 – Лидирующее положения на рынке.

ГРАФА 2 –Положение показателей, которые выше среднего.

ГРАФА 3 – Полное соответствие отраслевым стандартам. Средний

уровень.

38

ГРАФА 4 – Необходимо позаботиться о улучшении позиций на рынке.

Низкий уровень.

ГРАФА 5 –Требуется улучшение позиции на рынке. Предприятие

пребывает в ситуации кризиса.

Следует сделать вывод, что ООО ―Емельяновское‖ в основном

характеризуют графа 4 и 5. Руководителю предприятия необходимо

задуматься об улучшении своей позиций на рынке сбыта продукции. Следует

обратить внимание финансовое состояние, а также платежеспособность

предприятия. Требуют внимания и организационно-управленческие факторы.

Усиливается четкость разделения полномочий, появляются проблемы

нерационального использования денежных ресурсов, отсутствуют функций в

аппарате управления [4].

Следовательно, ожидаемый результат – наращивание объемов

производства и повышение конкурентоспособности производимой продукции

[3].


1. Гурков И.Б. Тенденции изменения конкурентоспособности отечественной

продукции / И.Б. Гуркова, Н.Л. Титова // Маркетинг. – 1997. – № 1. – С. 20-31.

2. Демидова JI.H. О повышении конкурентоспособности предприятий. / Л.Н.

Демидова, С.И. Черняев // Молочная промышленность. – №10. – 1999. – С. 8-11.

3. Кротков А.М. Конкурентоспособность предприятия: подходы к обеспечению,

критерии и методы оценки / А.М. Кротков, Ю.А. Еленев // Маркетинг в России и за рубежом.

– 2008. – № 6. – С. 59-69

4. Малахов С.Н. Повышение эффективности и конкурентоспособности производства

молока / С.Н. Малахов, М.Ф. Шкляр // Молочное и мясное скотоводство. – 2003. – № 1. – С.

11-14.

УДК 330.4

ВОЗМОЖНОСТИ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

РАСХОДА ТОПЛИВА НА ОТОПЛЕНИЕ

В.И. Зоркальцев, И.И. Хажеев

Иркутский государственный университет, г. Иркутск, Россия

Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН, г. Иркутск, Россия

В статье исследуются возможности прогнозирования объемов расхода топлива на

отопление за весь отопительный период на основе расчетных дат начала отопительного

периода и оценок расхода топлива на отопление за первые месяцы отопительного года.

Изменения расходов топлива на отопление оцениваются показателем интегральной разности

температур внутри и вне зданий за исследуемый период. На основе данных о многолетних

наблюдений температур в отдельных пунктах России установлено наличие обратной

39

корреляционной зависимости между датой начала отопительного года и интегральной

разностью температур за весь отопительный период. Установлено также наличие прямой

статистической зависимости между накопленной за начальные месяцы отопительного

периода и остаточной интегральными разностями температур.

Ключевые слова: интегральная разность температур, дата начала отопительного

периода, топливопотребление, регрессионная зависимость.

POSSIBILITIES OF SHORT-TERM PREDICTION OF HEATING FUEL

CONSUMPTION

V.I. Zorkal'tsev, I.I. Khazheev

Irkutsk State University, Irkutsk, Russia

Energy Systems Institute LA Melentyeva SB RAS, Irkutsk, Russia

The possibilities of predicting the heating fuel consumption for the whole heating period

based on the estimated dates of the beginning of the heating period and of fuel consumption

evaluations for heating in the first months of the heating year are considered. Changes in heating

fuel consumption are estimated as an integrated temperature difference rate inside and outside

the buildings during the analyzed period. An inverse correlation between the heating year

starting date and the integral temperature difference for the whole heating season based on long-

term temperature observations in some parts of Russia is found. Also established A positive

statistical dependence between accumulated during starting months of a heating period and the

residual integral temperature differences.

Key words: integral temperature difference, the start date of the heating period, the fuel

consumption, the regression dependence.

В силу суровых климатических условия для нашей страны всегда одной

из приоритетных задач являлось обеспечение надежного топливоснабжения

населения и предприятий в зимний период. Это требует создания специальных

резервов и запасов котельно-печного топлива в осенне-зимний период [1].

Уместно отметить, что проблемы регулирования колебаний расхода

топлива на отопление, влияния на них метеорологических факторов

рассматривались многими учеными-энергетиками СССР, в том числе в работах

Л.С. Хрилева, Ю.Я. Мазура, А.С. Некрасова, Т.М.Полянской, М.А. Великанова

и др. [2-3].

Одним из важнейших факторов в колебаниях топливопотребления

являются метеоусловия зимнего периода. Возможные отклонения расхода

топлива на отопление оцениваются по многолетним рядам показателя

интегральной разности температур внутри и вне здания за отопительный

период:

1

, 1 ,,

rLr k rr

k

B t t T

(1)

где: rT – количество рассматриваемых отопительных периодов, - номер

рассматриваемого отопительного периода, r – номер рассматриваемого района

40

или пункта наблюдения, k - номера дней отопительного периода, rL - общее

количество дней отопительного периода в районе k . Символом t

обозначено нормативное значение температур внутри здания (в

представленных ниже результатах 18 t C ).

Расчетная дата начала отопительного периода определялась по

следующему формализованному правилу: если среднесуточная температура в

течение 5 суток ниже (выше) 8 C , то считаем, что отопительный период

наступил (закончился).

Можно ли прогнозировать показатель интегральной разности температур

за весь отопительный период на основе данных метеонаблюдений начала и

первой половины отопительного периода? Поиск ответа на этот вопрос и был

целью исследований, представленных в данной статье.

Влияние даты начала отопительного периода на расход топлива на

отопление. Районы с более холодными зимними температурами обычно имеют

более длительный отопительный период, и как следствие, отопительный сезон

в таких населенных пунктах начинается раньше, чем в теплых районах.

Естественно предположить: в одном и том же районе при более раннем

наступлении расчетной даты начала отопительного периода (определяемой по

указанному во введении правилу) возрастает вероятность того, что показатель

интегральной разности температур за этот отопительный период будет больше,

чем его среднестатистическое значение за многолетний период. При более

позднем наступлении расчетной даты начала отопительного периода

возрастает вероятность более теплой зимы.

Для проверки этой гипотезы воспользуемся двумя методами. Первый из

них – основывается на подсчете и оценке частот распределения наблюдений по

квадрантам координатной плоскости.

Множества наблюдений (дата начала отопительного периода и

интегральная разность температур) разбиваются на два подмножества по двум

признакам: в зависимости от того больше или меньше дата начала данного

отопительного периода относительно среднеарифметической даты за весь

многолетний период, и от того больше или меньше интегральная разность

температур данного отопительного периода среднемноголетнего значения

этого показателя. В итоге получаем разбиение множества отопительных

периодов на четыре подмножества (рис. 1).

Рисунок 1 можно интерпретировать следующим образом: I квадрант

соответствует ситуации позднего наступления холодной зимы, II квадрант -

ситуации раннего наступления холодной зимы, III квадрант – раннее

наступление теплой зимы и IV квадрант – позднее наступление теплой зимы.

Следует пояснить, что «теплой (холодной) зимой» будем считать зиму с

интегральной разностью температур меньшей (большей) среднего

41

арифметического значения интегральной разности за весь период наблюдения.

Аналогично, ―ранней (поздней) зимой‖ будем называть зиму с датой начала

отопительного периода меньшей (большей) его среднемноголетнего значения.

Рисунок 1 – Распределение отопительных периодов по срокам их начала

и интегральной разности температур, г. Иркутск

Произведем подсчет частот распределения отопительных периодов по

квадрантам координатной плоскости по формуле:

, 1.4r

r

ii

Nn i

T , (2)

где r

iN – количество отопительных периодов в i-квадранте, rT – общее

количество наблюдений (рассматриваемых отопительных периодов).

Особое внимание следует уделить рассмотрению частот для II и IV

квадрантов Рисунка 1, поскольку частоты распределения наблюдений в этих

квадрантах характеризуют предполагаемую гипотезой зависимость между

датой начала отопительного периода и интегральной разностью температур.

Для оценки тесноты связи между этими величинами показатель тесноты

связи между датой начала отопительного периода и интегральной разностью

температур:

2 4

1 3

,n n

kn n

(3)

где , 1.4in i частоты распределения отопительных периодов по квадрантам

координатной плоскости. Произведенные по формуле (3) расчеты

представлены в таблице 1.

y = -16,889x + 6532,3 R² = 0,0437

5000

5400

5800

6200

6600

7000

4 9 14 19 24 29

интегральная разность тем

ператур

дата начала отопительного периода,

в днях сентября

42

Таблица 1 –Значения коэффициента тесноты связи k между датой начала

отопительного периода и интегральной разностью температур

Название города, пункта

наблюдения Коэффициент тесноты связи k между

рассматриваемыми величинами

Якутск 1.051

Анадырь 1.112

Иркутск 1.312

Новосибирск 1.083

Екатеринбург 1.162

Архангельск 1.427

Владивосток 1.342

Москва 2.175

Калининград 1.276

Краснодар 1.400

Пункты метеонаблюдений, представленные в таблицах 1,2, ранжированы

в порядке убывания средней арифметической за весь период наблюдения

интегральной разности температур.

Для всех рассматриваемых пунктов коэффициент тесноты связи оказался

больше единицы, что подтверждает наше предположение – можно говорить о

существовании обратной статистическую зависимость между датой начала

отопительного периода и интегральной разностью температур.

Для уточнения зависимости между датой начала отопительного периода

и интегральной разностью температур для рассматриваемых районов

воспользуемся вторым методом – построение регрессионной зависимости

между этими показателями.

Для каждого рассматриваемого зимнего периода определяется

зависимость:

, , 1 ,r r r r rrb a lB T

(4)

где , r rb a – искомые коэффициенты, r

– остаточный член регрессионной

зависимости (показатель погрешности аппроксимации). Для определения

коэффициентов , r rb a – используем критерий минимума суммы квадратов

остаточного члена:

2

1

( ) minT

r

(5)

Для оценки тесноты связи между датой начала отопительного периода и

интегральной разностью температур (Рисунок 1) вычислим парный

коэффициент корреляции:

43

1

2 2

1 1

( )( )cov

,

( ) ( )

n

i ir XY iXY n n

X Y

i i

i i

x x y y

x x y y

(6)

где 1 1

1 1,

n n

i i

i i

x x y yn n

– выборочные среднее для даты начала

отопительного периода и интегральной разности температур.

Вычислим также коэффициент детерминации ( , )dK y x :

( , ) 1 [0.1]d

DK y x

Dy

, (7)

где D – дисперсия остатков, полученных как разница между исходным y и

экстраполированным y временными рядами, Dy – дисперсия исходного

временного ряда y .

По формулам (4)-(7) была построена регрессионная зависимость между

датой начала отопительного периода и интегральной разностью температур

(рис. 1). Все значения (для всех пунктов наблюдений) коэффициента r

XY

оказались отрицательными, что свидетельствует об устойчивой убывающей

статистической зависимости между рассматриваемыми величинами. Вместе с

тем, коэффициент детерминации ( , )dK y x показывает, что эту связь нельзя

считать сильной.

Зависимость между накопленной и остаточной интегральной

разностью температур. В этом разделе представлены результаты

исследований статистических связей между расходами топлива на отопление

(интегральной разностью температур) за прошедшую часть отопительного

периода и за оставшуюся часть. Если будет выявлено наличие статистической

зависимости между прошедшей и оставшейся частями, то тем самым будет

доказана возможность прогнозирования уже по ходу зимы отклонений уровней

расхода топлива на отопление в оставшейся части зимы.

В представленных здесь исследованиях сопоставляются для каждого

отопительного периода дат два показателя: накопленная и остаточная

интегральные разности температур за этот отопительный период. Накопленная

интегральная разность температур представляет собой сумму посуточных

разностей температур с начала отопительного периода до рассматриваемой

даты:

1

,

r

rr

k

DkB t t

(8)

где rD – количество фактически прошедших дней отопительного периода от

44

его начала до рассматриваемой даты, r – номер рассматриваемого района или

пункта наблюдения, k – номера дней отопительного периода, rL – общее

количество дней отопительного периода в районеr .

Остаточная интегральная разность – это разница между интегральной

разностью за отопительный период и накопленной к определенной дате

интегральной разностью температур:

1

,r

rL

D

rrk

k

B t t

(9)

где rL – общее количество дней отопительного периода в районеr .

Проверяется предположение о том, что если первая половина

отопительного года была холодной (теплой), то возрастает вероятность более

холодной (теплой) оставшейся части отопительного периода.

Для проверки этой гипотезы воспользуемся двумя методами

аналогичными использовавшимися в первой части статьи. Первый из них –

основывается на подсчете и оценке частот распределения наблюдений по


Множества наблюдений (накопленная и остаточная интегральные

разности температур) разбиваются на два подмножества по двум признакам.

Далее производится подсчет частот распределения отопительных периодов по


Распределения отопительных периодов по накопленной и остаточной

интегральным разностям температур по г. Иркутск наглядно представлены на

Рисунке 2. По оси абсцисс рассматривается показатель накопленной к данной

дате интегральной разности температур, по оси ординат – остаточной

интегральной разности температур.

Для оценки тесноты связи между этими величинами введем показатель

синхронности отклонений потребности в топливе на отопление за прошедший

и предстоящий подпериоды отопительных периодов:

1 3

2 4

,n n

kn n

(10)

где , 1.4in i частота распределения отопительных периодов по квадрантам

координатной плоскости.

В таблице 2 представлены результаты расчета показателя синхронности

(10). Из этих данных видно, что рассматриваемая гипотеза о наличии

статистической связи в отклонениях интегральной разности температур

прошедшего и предстоящего отопительных подпериодов подтверждается –

почти всегда показатель синхронности (10) оказался большим единицы. 1 декабря 1 января

45

1 февраля 1 апреля

Рисунок 2 – Распределение отопительных периодов по накопленной

и остаточной интегральным разностям температур, г. Иркутск

Таблица 2 – Динамика изменения коэффициента тесноты связи между накопленной и

остаточной интегральными разностями температур по мере завершения отопительного

периода

Для выявления зависимости между накопленной и остаточной

интегральными разностями температур, воспользовавшись формулами (4)-(7),

была построена регрессионная зависимость между накопленной и остаточной

интегральными разностями температур (рис. 2). Все значения коэффициента r

XY оказались положительными, что свидетельствует об устойчивой

положительной статистической зависимости между отклонениями

y = 0,347x + 3211,2 R² = 0,121

3950

4150

4350

4550

4750

4950

5150

5350

1300 1500 1700 1900 2100

y = 0,452x + 2517,5 R² = 0,113

2900

3400

3900

4400

2200 2700 3200

y = 0,352x + 1408,4 R² = 0,140

1950

2150

2350

2550

2750

2950

3200 3700 4200

y = 0,101x + 195,29 R² = 0,159

500

600

700

800

900

1000

4700 5200 5700 6200

Город 1 октября 1 декабря 1 января 1 февраля 1 апреля

Якутск 1.270 1.146 1.568 1.461 1.362

Анадырь 1.157 1.064 1.064 1.112 1.436

Иркутск 1.765 1.584 1.500 1.717 2.300

Новосибирск 1.342 1.273 1.415 1.676 1.418

Екатеринбург 1.688 1.355 1.494 1.488 1.445

Архангельск 1.427 1.260 1.112 1.183 1.786

Владивосток 0.845 1.000 1.342 1.086 1.404

Москва 1.304 1.075 0.931 1.370 1.674

Калининград 1.130 0.833 1.062 1.443 1.445

Краснодар 1.212 1.212 1.353 1.806

46

накопленной и остаточной интегральной разностью температур. Вместе с тем,

коэффициент детерминации ( , )dK y x показывает, что эту связь нельзя считать

сильной.

На основе многолетних данных температур в отдельных пунктах России

установлено наличие обратной корреляционной зависимости между датой

начала отопительного года и интегральной разностью температур за весь

отопительный период.

Установлено также наличие прямой статистической зависимости между

накопленной за начальные месяцы отопительного периода и остаточной

интегральными разностями температур. Это позволяет уверенно говорить о

возможности использования как расчетной даты текущего отопительного

периода, так и хода температур наружного воздуха в прошедшие месяцы

отопительного периода для прогнозирования интегральной разности

температур за весь отопительный период.


1. Зоркальцев В.И. Методы прогнозирования и анализа эффективности

функционирования системы топливоснабжения / В.И. Зоркальцев – М.: Наука, 1988. – 144 с.

2. Хрилев Л.С. О влиянии климатического фактора на перспективную структуру

топливно-энергетического баланса / Л.С. Хрилев // Теплоэнергетика. –1966. - № 2. – С.16- 26.

3. Мазур Ю.Я. Проблемы маневренности в развитии энергетики / Ю.Я. Мазур – М.:

Наука, 1986. – 94 с.

УДК 519.85: 631.559

ОСОБЕННОСТИ ИЗМЕНЧИВОСТИ БИОПРОДУКТИВНОСТИ

ПРОДОВОЛЬСТВЕННЫХ КУЛЬТУР В ЗАДАЧАХ ОПТИМИЗАЦИИ

РАЗМЕЩЕНИЯ ПОСЕВОВ

Я.М. Иваньо, М.Н. Полковская


В работе проведен статистический анализ биопродуктивности продовольственных

культур. Выявлено, что для моделирования многолетних рядов урожайности могут

использоваться стохастические, авторегрессионные, трендовые и факторные модели. Кроме

того, проведена оценка однородности рассматриваемых последовательностей и оценены

междурядные связи. На основании выявленных закономерностей изменчивости предложены

одно- и многоэтапные модели оптимизации структуры посевов, позволяющие учитывать

особенности биопродуктивности в целевой функции и ограничениях. Модель оптимизации

структуры посевов с вероятностными параметрами без непосредственного учета мнения

эксперта реализована для предприятия Иркутского района.

Ключевые слова: биопродуктивность, продовольственная культура, математическая

модель, задача математического программирования, неопределенный параметр.

THE PECULIARITIES OF VARIABILITY OF FOOD CROPS BIOPRODUCTIVITY IN

47

CROPS PLACEMENT OPTIMIZATION PROBLEMS

Yr.М. Ivan’o, М.N. Polkovskaya


In this paper a statistical analysis of bio-productivity of food crops is carried out. It is

revealed that stochastic, autoregressive, trend and factor models can be used for modeling long-

term productivity series. In addition, an assessment of homogeneity sequences under

consideration is made and inter-row connections are evaluated. One- and multi-stage

optimization models of cropping patterns considering the bioproductivity peculiarities in the

objective function and constraints are proposed on the basis of the identified variability patterns.

Optimization model of cropping patterns with probabilistic parameters without direct regard to

the opinion of the expert was implemented for the company in Irkutsk region.

Key words: bioproductivity, food culture, mathematical model, mathematical

programming problem, uncertain parameter.

Анализ многолетних рядов урожайности сельскохозяйственных культур

показывает, что они не являются детерминированными и зачастую

характеризуются высокой степенью неопределенности и неоднородности, что

предполагает определение адекватных моделей, описывающих изменчивость

параметра биопродуктивности. При этом необходимо учитывать переменность

климатических параметров, которые оказывают существенное влияние на

аграрное производство, особенно в зонах с резко континентальным климатом.

Свойства изменчивости производственных и природно-климатических

параметров необходимо учитывать в задачах оптимизации производства

продовольственной продукции [4]. Наличие неопределенных параметров

предполагает при решении задач математического программирования

использование метода статистических испытаний. Другими словами, в

реальных условиях необходимо решать задачи, связанные с определением

множества вариантов оптимальных планов и выделением среди них наиболее

целесообразных для управления.

Основным параметром, отражающим уровень интенсификации

сельскохозяйственного производства, является биопродуктивность

сельскохозяйственных культур. От правильного ее прогнозирования во многом

зависят себестоимость, рентабельность, затраты и другие экономические

показатели.

В работе изменчивость урожайности сельскохозяйственных культур

рассматривалась как характеристика различного территориального уровня,

обладающая разными статистическими свойствами (рис. 1). При выявлении

закономерностей колебаний этого параметра в рамках региона (Иркутская

область) использовались данные семнадцати различных групп и видов культур

по двадцати семи муниципальным, восьми агроландшафтным районам и трем

сельскохозяйственным зонам.

48

Рисунок 1 – Схема моделирования рядов урожайности сельскохозяйственных культур

Проверка рядов биопродуктивности на случайность и оценка наличия

тренда показала, что 61% исследуемых рядов являются вероятностными,

33% – слабосвязными, 6% – с сильными значимыми автокорреляционными

связями.

На основании критериев согласия для случайных и слабосвязных рядов

построены законы распределения вероятностей. Наиболее распространенным

законом оказалось распределение Гаусса. Ему подчиняются 45% всех рядов

биопродуктивности, в основном – зерновые, овощные культуры, однолетние и

многолетние травы на зеленый корм и сено. Что касается гамма-распределения,

то оно справедливо для выборок кормовых культур, кукурузы, силосных

культур и трав некоторых районов. Логарифмически нормальное

распределение вероятностей характерно для рядов урожайности моркови,

свеклы, капусты, однолетних и многолетних трав на зеленый корм и сено [1].

Значимые линейные, параболические и степенные авторегрессионные

зависимости определены для зерновых культур (пшеница, ячмень, овес) и

овощей (морковь, свекла) в районах, относящихся к юго-восточной лесостепи;

многолетних трав на сено – в Тайшетском районе.

Общий вид моделей, полученных для различных урожайностей в разных

районах, приведен в таблице 1.

Немаловажное значение для решения практических задач имеют выводы

о связях между рядами урожайности различных сельскохозяйственных

культур. Исследования показали, что между урожайностями различных групп

культур в основном наблюдаются слабые корреляционные связи. В годы, когда

имеет место высокая урожайность зерновых культур, как правило, наблюдается

невысокая урожайность других групп.

На основании критерия Фишера выявлено, что большая часть рядов

урожайности зерновых и овощей являются однородными. Вместе с тем

неоднородностью на всей территории Иркутской области обладают ряды

биопродуктивности кормовых корнеплодов, кукурузы и силосных культур,

которые при оптимизации структуры посевов используются как интервальные

параметры.

Урожайность сельскохозяйственных культур

Регион

Сельскохозяйственная

зона

Агроландшафтный

район

Муниципальный

район

Предприятие

Авторегрессионная

модель

Тренд Законы распределения

вероятности

Оценка

однородности

Оценка междурядных

связей

Факторная

модель

49

Таблица 1 – Модели оценки биопродуктивности сельскохозяйственных культур

Авторегрессионные

уравнения Тренды

Законы распределения

вероятностей

Факторные

модели

tt byay

b

tt ayy

btayt 2qtbtayt 1t-t qbtay

2

2

2

)(

2

1),(

срyy

ср ey,yp

Гe

yyp

y1

),,(

1

2ln

2

2

)ln(ln

ln 2

1),( y

yy

y

ez

yp

1btayt 21 qtbtayt

2

1btayt 21tbtayt

Здесь yt – прогнозное значение биопродуктивности; а – свободный член уравнения; b, q –

коэффициенты при неизвестных; ty – предшествующее значение биопродуктивности со

сдвигом ; t – параметр времени; – случайная составляющая; 1t – предшествующее

значение остаточной компоненты; срy - среднее значение ряда случайных чисел у; σ –

среднее квадратическое отклонение; 2

/срy ; 2 / срy ; ( )Г – гамма-функция; t1 –

сумма месячных температур за вегетационный период;t2 –сумма месячных осадков за

вегетационный период.

При исследовании влияния факторов на урожайность

сельскохозяйственных культур использованы ряды средних месячных

температур и осадков за вегетационный период, число дней бездождевого и

безморозного периода. Для рядов биопродуктивности зерновых, картофеля,

овощей и кормовых культур по агроландшафтным и муниципальным районам

региона построены одно- и многофакторные модели. При этом обычно на юге

территории большее влияние на результативный признак оказывают

температуры за вегетационный период, а севернее к ним добавляется второй

фактор – осадки [2].

Факторные модели могут использоваться для моделирования

урожайности в зависимости от климатических условий в тот или иной год. Для

этого предлагается алгоритм с применением метода статистических

испытаний, позволяющий моделировать случайные значения факторов и на

основе зависимости оценивать урожайность сельскохозяйственных культур для

различных благоприятных и неблагоприятных условий. При этом предлагается

решать прямые и обратные задачи.

Выявленные особенности урожайности групп и

видовсельскохозяйственных культур необходимо учитывать при оптимизации

размещения посевов сельскохозяйственных культур. В таблице 2 предлагаются

различные постановки задачи оптимизации структуры посевов.

В первой задаче, со случайными параметрами, оптимальные решения

предлагается определять в виде функции распределения, вероятность которой

50

представляет собой сумму вероятностей случайных параметров модели. Эта

задача математического программирования применима для предприятий

агропромышленного комплекса, муниципального района или

сельскохозяйственной зоны.

При наличии коротких и неоднородных рядов применима задача

математического программирования с интервальными параметрами, в качестве

оптимальных решений которой использованы экстремальные значения целевой

функции max

maxf , min

maxf и медиана max

mef .

Поскольку в стабильно работающих хозяйствах и на развитых

сельскохозяйственных территориях имеет место устойчивое производство

продовольственной продукции, в этих ситуациях предлагается использовать

задачи параметрического программирования. При этом урожайность yis (tg)

описывается разработанными адекватными моделями линейного и

нелинейного типа. Решение такой задачи связано с параметрами tg.

Помимо моделей оптимизации структуры посевов, учитывающих

особенности рядов биопродуктивности, предлагается задача оптимизации

размещения культур с использованием севооборотов, в которой необходимо

учитывать влияние предшественника, качество почв, агротехнические

особенности возделывания и др. Поскольку такая задача является сложной, в

реальной ситуации определяется множество ее решений, среди которых

необходимо выбрать наиболее эффективные для управления. В этом случае

предлагается моделировать ситуации с помощью многоэтапных задач

математического программирования.

В работе [3] предложены разные варианты многоэтапной задачи

оптимизации структуры посевов с детерминированными и неопределенными

параметрами, связанные с особенностями предшественников

сельскохозяйственных культур.

При оптимизации размещения посевов с учетом влияния

предшественников целевая функция и ограничения детерминированной задачи

выглядят так

maxh h h h h

is is is is is

i I s S i I s S

d y x c x

( h H ), (12)

при условиях:

ограниченности производственных ресурсов h h

lis is li

s S

v x V

( ,l L i I ); (13)

ограниченности размера растениеводческой отрасли

1 h

s is

i I s S

n x n

; (14)

производства конечной продукции не менее заданного объема h h

is is s

i I

y x Y

( s S ); (15)

51

ограниченности вносимых удобрений и средств защиты растений h h

mis is mi

s S

w x W

( ,m M i I ); (16)

неотрицательности переменных

0,h

isx (17)

где h – вариант сочетания предшественников.

Таблица 2 – Модели оптимизации структуры посевов с вероятностными,

интервальными параметрами и параметрами, описываемыми трендами,

авторегрессионными и факторными зависимостями

Критерий оптимальности – максимум прибыли от реализации продукции:

(1) max

Ii Ss

isis

Ii Ss

is

p

isis xcxyd

Блок ограничений модели с

вероятностными параметрами

Ограниченность

производственных ресурсов р

lis is li

s S

v x V

( ,l L i I ). (2)

Ограниченность размера

растениеводческой отрасли

1 s is

i I s S

n x n

. (3)

Производство конечной

продукции не менее заданного

объема р

is is s

i I

y x Y

( s S ). (4)

Ограниченность вносимых

удобрений и средств защиты

растений

mis is mi

s S

w x W

( ,m M i I ). (5)

Неотрицательность

переменных

(6)0. isx

Блок ограничений модели с

интервальными

параметрами в выражениях

(2) и (4)

Ограниченность

производственных

ресурсов

lis is li

s S

v x V

( ,l L i I ), (7)

lislis lisv v v . (8)


продукции не менее

заданного объема

is is s

i I

y x Y

( s S ), (9)

is isisy y y . (10)

Ограничение (4) модели с

параметрами, описываемыми

трендами,

авторегрессионными и

факторными зависимостями


продукции не менее заданного

объема

( )is g is s

i I

y t x Y

( s S , g G ). (11)

Здесь isd – цена реализации культуры s (руб./ц); p

isy – выход продукции с единицы площади

культуры поля i (ц/га), соответствующий некоторой вероятности; isx – площадь возделывания

культуры s на поле i (га); isc – затраты на 1 га поля i культуры s (руб./га); p

lisv – расход ресурса

l на единицу площади культуры s поля i (тыс. чел.-ч/га, тыс. руб./га), соответствующий некоторой вероятности;

liV – наличие ресурса вида l поля i; sY – гарантированный

(обязательный) объем производства продукции культуры s (ц); n , n – max и min возможная

площадь возделывания культур (га); s – коэффициент, учитывающий площадь посевов

семян культуры s; misw – расход удобрения m (средства защиты растений) на единицу

площади поля i культуры s (ц/га); miW – наличие удобрения вида m для поля i (ц), tg –

параметр, влияющий на биопродуктивность культур.

На первом этапе рассчитываются значения критерия оптимальности в

52

зависимости от заданных предшественников h. Затем из полученных вариантов

для каждого предшественника выделяются некоторые группы оптимальных

решений, используемые при управлении производственными процессами.

Найденные структуры посевов являются исходными для решения аналогичной

задачи на втором и последующих этапах.

В случае, когда параметры модели являются детерминированными,

решение задачи (12)-(17) сводится к нахождению распределения площадей

посевов в зависимости от предшественников. Из множества оптимальных

решений выделяется наилучший ax

max

mf и наихудший min

maxf варианты, которым

соответствуют планы размещения посевов сельскохозяйственных культур max * * * *

max 11 12( , , ..., , ..., )is ISf x x x x и min * * * *

max 11 12( , , ..., , ..., )is ISf x x x x .

Поскольку некоторые параметры задачи (12)-(17) являются

неопределенными, во второй ситуации производственные ресурсы,

урожайность, удобрения и средства защиты растений оцениваются в виде

верхних и нижних значений.

Решение такой задачи подразумевает определение множества

оптимальных решений для каждого варианта сочетания предшественников в

зависимости от интервальных значений. В первом случае решениями такой

задачи являются наилучший max

hMAX f (где Ψ – число смоделированных

значений интервальных параметров), наихудший max

hMIN f варианты и

медиана max

hMе f из всех полученных значений критерия оптимальности. При

другом подходе вначале определяются наилучшие, наихудшие варианты и

медиана для каждого сочетания предшественников h. Затем из полученного

множества максимальных значений целевой функции выбирается медианное

значение max

max

hMе f . Аналогичным образом осуществляется выбор медианы

минимальных значений min

max

hMе f и медианы медиан

max

me hMe f . Число

смоделированных значений задается пользователем и связано с

генерированием интервальных оценок параметров модели методом Монте-

Карло.

Наиболее сложной с точки зрения оценки полученных решений является

задача оптимизации размещения посевов сельскохозяйственных культур с

учетом предшественников, в которой один или несколько параметров являются

случайными величинами и описываются с помощью закона распределения

вероятностей. В частности, такими параметрами являются производственные

ресурсы и урожайность. Ограничения (13), (15) в этом случае примут

следующий вид: ( )р h j

lis is li

s S

v x V

( ,l L i I ,h H ), (18)

53

( )р h

is is s

i I

y x Y

( s S ). (19)

Во-первых, сложность оценки полученных решений такой задачи

заключается в том, что каждое значение критерия оптимальности

соответствует некоторой вероятности, представляющей собой сумму

вероятностей случайных величин параметров, использованных в ограничениях

(18)-(19). Во-вторых, решением каждого варианта задачи математического

программирования с заданными предшественниками является некоторая

функция распределения вероятностей, полученных для этого варианта

значений критерия оптимальности. Таким образом, при реализации модели с

вероятностными параметрами получаем множество функций распределения

вероятностей H.

Другими словами, модель (12)-(17) с учетом ограничений (18)-(19) может

быть разделена на H задач. Для каждой задачи определяются распределения

значений целевой функции ( )

max

hf , из которых выделяются необходимые для

управления аграрным производством варианты решений. В качестве таковых

можно использовать минимальное, максимальное и медиану распределения

вероятностей: ( )

max

hMAX f , ( )

max

hMIN f , ( )

max

hMe f .

Задача оптимизации структуры посевов с учетом предшественников

может быть решена без непосредственного учета мнения экспертов. В этом

случае каждое поле с одной сельскохозяйственной культурой может быть

разделено на множество полей с различными культурами согласно правилам

использования предшественников.

Многоэтапная задача с вероятностными параметрами может быть

упрощена путем уменьшения их числа. В частности, это касается трудовых и

производственных ресурсов, которые при определенных условиях можно

принять в качестве постоянных величин. В этом случае управляющим

параметром модели является урожайность сельскохозяйственных культур.

Задача без непосредственного учета мнения экспертов реализована для

ООО ―Академия‖ Иркутского района для зерновых, картофеля, овощей и

кормовых культур. При этом структура посевов определялась для площади

каждой культуры (зерновые – 3150 га, картофель – 560 га, овощи – 140 га,

кормовые – 1750 га). Урожайность в данном случае рассматривалась как

вероятностная величина и моделировалась с помощью метода статистических

испытаний, остальные показатели – детерминированные.

После расчета множества вариантов задач для каждого поля iопределены

распределения значений критериев оптимальности ( ) ( ) ( ) ( )( , ,..., )

1 2I I I I

f f f fS

,

из которых путем сложения найдены наиболее значимые для управления

минимальные ( =0.1), максимальные ( =0.9) и усредненные значения ( =0.5)

и площади предшественников и посевов (табл. 3).

54

Таблица 3 – Результаты решения задачи оптимизации структуры посевов с учетом

влияния предшественников для вероятности превышения

=0.1, =0.5 и =0.9

Целевая функция, тыс.

руб.

Значения площадей посевов х,га

зерновые картофель овощи кормовые

=0.9 59 170

всего – 1510

в том числе:

по зерновым –849

по картофелю –

151

по овощам – 38

по кормовым –

472

всего – 526


по зерновым –

304


43



168

всего –917



509


105



277

всего – 2648



1489


261



833

=0.5 58 682

всего – 1627



915


163



508

всего – 501




41



160

всего – 926



514


106



280

всего – 2548



1433


251



802

=0.1 57 499

всего – 1910



1074


191



597

всего – 435




34



140

всего – 950




109



287

всего – 2307



1297


227



727

При наиболее оптимальном размещении культур с вероятностью

превышения 0,9 целевая функция равна 59 170 тыс. руб., что на 3% больше

наихудшего значения целевой функции. В свою очередь отклонения площадей

посевов культур при высоком и низком значении критерия оптимальности

составили для зерновых культур – 27%, картофеля – 21%, овощей – 4%,

кормовых – 15%. Следует отметить, что в результате нахождения оптимальных

планов, площадь зерновых по сравнению с исходными данными уменьшилась

почти в два раза. Вместе с тем площадь кормовых культур увеличилась на 24-

34% в зависимости от вероятности , а площадь овощей – почти в 7 раз. В

свою очередь площадь посева картофеля изменилась незначительно.

На следующем этапе решения задачи оптимизации структуры посевов

определим оптимальные планы в зависимости от результатов, полученных для

суммарной вероятности =0.1, 0.5 и 0.9 (табл. 4).

55

Таблица 4 – Результаты решения задачи оптимизации структуры посевов с учетом

влияния предшественников для вероятности превышения (II)=0.1, (II)=0.5 и

(II)=0.9 в зависимости от решений, полученных на первом этапе

Целевая функция, тыс. руб. Значения площадей посевов х,га

зерновые картофель овощи кормовые

(I)=0.1

(II)=0.9 67 849

всего – 1853, в т. ч:

по зерновым – 630

по картофелю – 148


по кормовым – 760

всего – 404, в т. ч:





всего – 1038, в т. ч:





всего – 2307, в т. ч:




по кормовым –946

(II)=0.5 66 467

всего – 1800, в т. ч:










всего – 1138, в т. ч:





всего – 1994, в т. ч:





(II)=0.1 59 315

всего – 1488, в т. ч:










всего –1102, в т. ч:





всего – 2249, в т. ч:





(I)=0.5

(II)=0.9 67 192

всего – 1627, в т. ч:















всего – 2308, в т. ч:





(II)=0.5 65 607

всего – 1533, в т. ч:










всего – 1172, в т. ч:





всего – 1988, в т. ч:





(II)=0.1 58 166

всего – 1578, в т. ч:










всего – 1030, в т. ч:





всего – 2307, в т. ч:





(I)=0.9

(II)=0.9 69 115

всего – 1148, в т. ч:















всего – 2513, в т. ч:





(II)=0.5 66 291

всего – 1387, в т. ч:










всего – 1095, в т. ч:





всего – 2451, в т. ч:





(II)=0.1 57 889

всего – 1466, в т. ч:















всего – 2755, в т. ч:





Согласно таблице 4 значения полученных критериев оптимальности для

56

вероятностей превышения (II), равных 0.1, 0.5 и 0.9 по сравнению с

исходными, увеличились. Отсюда следует, что на втором этапе решения задачи

оптимизации структуры посевов определены лучшие планы, чем на первом.

Предложенная задача применима для интенсивного уровня использования

новых технологий, оценивающих физические свойства почвы (плотность,

структурное состояние, влагообеспеченность), химические (содержание

элементов питания, кислотность) и биологические показатели (засоренность,

наличие вредителей и болезней). Учет перечисленных параметров возможен

только при использовании современного оборудования, позволяющего получать

информацию о состоянии почвы в режиме реального времени.

Таким образом, в зависимости от особенностей изменчивости

урожайности сельскохозяйственных культур выделены стохастические,

авторегрессионные, трендовые и факторные модели по муниципальным,

агроландшафтным районам и сельскохозяйственным зонам региона.

Разработанные модели применимы в задачах математического

программирования, в частности, для оптимизации структуры посевов

сельскохозяйственных культур, связанной с планированием. Предложенные

модели имеют практическое значение в условиях автоматизации получения

первичной информации с сельскохозяйственных угодий и формирования базы

данных, необходимой для реализации предложенных моделей.


1. Астафьева М.Н. Оптимизация размещения посевов сельскохозяйственных культур

с использованием имитационного моделирования / М.Н. Астафьева, Я.М. Иваньо //

Актуальные проблемы аграрной науки. – 2011. – Вып. 1. – С. 59-67.

2. Астафьева, М.Н. Пространственно-временные закономерности изменчивости

климатических парамеров и продуктивности сельскохозяйственных культур на юге

Восточной Сибири / М.Н. Астафьева, Я.М. Иваньо, С.А. Петрова // Экологический Вестник.

– 2013. – № 3(25). – С. 13-18.

3. Иваньо Я.М. О многоэтапных моделях оптимизации структуры посевов / Я.М.

Иваньо, М.Н. Полковская // Известия Иркутской государственной экономической академии.

– 2014. – № 1 (93). – С.121-125.

4. Решение задач управления аграрным производством в условиях неполной

информации / П.Г. Асалханов и др. – Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2012. – 200 с.

УДК 004.94: 504.5:628.4:045

57

ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ

ПРОДУКЦИИ С УЧЕТОМ УЩЕРБОВ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЕ

Я.М. Иваньо, Е.А. Хогоева


В статье рассмотрены эколого-математические модели производства

сельскохозяйственной продукции на богарных и орошаемых землях. В предложенные

модели вошли интервальные параметры, к которым относятся урожайность

сельскохозяйственных культур, расходы воды реки и эрозионная способность дождей.

Верхние и нижние оценки определены по многолетним значениям рядов этих параметров.

Модели учитывают влияние техногенных загрязнений на прибыль, принятую в качестве

критерия оптимальности. Задачи математического программирования реализованы для

хозяйства Нукутского района. Показаны преимущества и недостатки использования

орошаемого земледелия.

Ключевые слова: оптимизация, техногенное загрязнение, случайный параметр,

интервальная оценка, богарное земледелие, орошение.

FOOD PRODUCTS MANUFACTURING OPTIMIZATION WITH REGARD TO

ENVIRONMENTAL DAMAGE

Yr.M. Ivan’o, E.A. Khogoevа


The ecological-mathematical models of agricultural production in rainfed and irrigated

lands are considered in the article. The proposed models include interval parameters, such as

crop yields, river water consumption and erosion ability of rains. Upper and lower bounds are

determined by long range of these parameters. The models take into account the influence of

technogenic pollution on income, adopted as a criterion of optimality. Mathematical

programming problems are implemented for agriculture of Nukuty district. The advantages and

disadvantages of irrigated agriculture use are showed.

Key words: optimization, technogenic pollution, random parameter, interval estimate,

rainfed agriculture, irrigation.

Иркутская область расположена в центре Азиатского материка. В

орографическом отношении территория области контрастно делится на две

части: большую – равнинную, расположенную на юге Среднесибирского

плоскогорья, и меньшую, занятую горами Восточного Саяна и Прибайкалья.

Основные земледельческие районы области расположены на юге и

занимают равнинную ее часть. Несмотря на высокую потенциальную

обеспеченность элементами питания почвы на этих территориях нуждаются в

сбалансированной применении удобрений. Часть наиболее плодородных

земель распространена в засушливых районах и для повышения эффективного

плодородия необходимо сохранение, накопление влаги и орошение [1].

До 1991 года в Иркутской области было 30 000 га орошаемых земель,

58

теперь всего 200, которые находятся в СХЗАО ЭПриморскийэ Нукутского

района [6].

С 2013 года началась реализация новой Государственной программы

развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной

продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 годы. Реализация программы

проходит по десяти направлениям и включает мелиорацию земель. На

основании Государственной программы разработана программа развития

сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной

продукции, сырья и продовольствия в Иркутской области на 2013-2020 годы.

Поддержка будет осуществляться в виде субсидий сельскохозяйственным

товаропроизводителям, в том числе вновь созданным, крестьянским

(фермерским) хозяйствам на приобретение оборудования и мелиоративной

техники для реконструкции и строительства оросительных и осушительных

систем. За период реализации программы планируется реконструировать 4

оросительных системы на площади 1 280 га, 2 осушительные системы на

площади 2 106 га.

В программе [3] большое внимание уделено повышению плодородия

почвы. Между тем следует иметь в виду усиливающееся развитие эрозионных

процессов в Иркутской области. Так, в наиболее освоенном в земледельческом

отношении Усть-Ордынском Бурятском автономном округе эрозией затронуто

около 42% сельскохозяйственных угодий. Здесь развиты водная и ветровая

эрозии, нередко проявляющиеся совместно. Среднегодовые потери почв от

эрозии на сельскохозяйственных землях меняются от 0/4 до 56 т/га в

зависимости от геоморфологических условий и типа почв [8].

Для предупреждения и борьбы с эрозионными процессами необходимо

применение комплекса научно обоснованных и экономически выгодных

мероприятий.

В дополнение к развитию эрозионных процессов почвы Иркутской

области загрязнены тяжелыми металлами, свинцом, цинком, медью, фтором,

нефтепродуктами. Наиболее проблемными остаются территории Свирска,

Слюдянки, Шелехова и Братска [7].

Вышеперечисленные факторы негативно влияют на почву, снижая

качество выращенных продуктов и увеличивая риск здоровью населения.

Актуальность изучения эколого-математических моделей производства

продовольственной продукции не вызывает сомнения, поскольку с помощью

этих моделей определяются возможности улучшения ведения сельского

хозяйства при минимизации техногенного воздействия на окружающую среду.

Они позволяют эффективно планировать производство за счет снижения

ущербов, наносимых окружающей среде, адекватно оптимизируя структуру

производства.

http://irkutskmedia.ru/news/oblast/22.01.2014/330933/tyazhelimi-metallami-nefteproduktami-i-ftorom-zagryazneni-pochvi-v-irkutskoy-oblast.html

59

Необходимость производства на орошаемых землях обусловлена

наличием в Иркутской области таких земель и постепенным вводом в оборот

значительных площадей неиспользуемой пашни.

В работах [2, 4, 5] приведены эколого-математические модели

производства сельскохозяйственной продукции, учитывающие техногенное

загрязнение. Эти модели можно классифицировать по следующим признакам:

1) виду земельных ресурсов:

- богарные,

- орошаемые,

- смешанные;

2) неопределенности параметров:

- детерминированные,

- интервальные,

- случайные;

3) техногенному воздействию:

- загрязнение почвы,

- загрязнение воды,

- водная эрозия почвы,

- ветровая эрозия почвы и др.;

4) критерию оптимальности:

- максимум прибыли,

- минимум ущербов окружающей среде и др.

Из перечисленных моделей выделим модели с интервальными

параметрами применительно к богарным и орошаемым землям. Первая задача

математического программирования имеет вид:

- целевая функция:

1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2

1 1 1 2 2 1 1 2 2

1 maxik ik ik ik ik ik ik ik ik ik ik ik ik ik

i I k K i I k K i I k K i I k K

f c p x c r y c l p x c r y

; (1)

- ограничения по минимальному объему производства товарной

растениеводческой продукции в регионе:

1 1 1

1 1

1(1 ) ;ik ik ik

i I k K

l p x S

(2)

- ограничения по минимальному объему производства животноводческой

продукции:

2 2 2

2 2

2(1 ) ;ik ik ik

i I k K

r y S

(3)

- ограничения по увязке производства растениеводческой продукции и

потребности в ней животноводства в каждой зоне:

1 1 1 1 2 2

2 2

1 1(1 ) ; (4)ik ik ik k k ik

i I i I k K

l p x h y k K

- ограничения по площади пашни в каждой сельскохозяйственной зоне:

60

1

1 1

ik i

k K

x a i I

; (5)

- ограничения по наличию трудовых ресурсов в каждой

сельскохозяйственной зоне:

1 1 2 2

1 1 2 2

ik ik ik ik i

k K k K

b x b y B i I

; (6)

- условия по предельно допустимой концентрации некоторых вредных

веществ в почве:

1 1 1 1

1 1 1 1

ik l ik ik l ik l

i I k K i I k K

x x l L

; (7)

- ограничение на почвенные потери от водной и ветровой эрозии:

1 1

1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1

;100

k k

ik ik ik ik ik ik ik i

k K k K

К dRU D V C P x М T

(8)

где 1ikc – прибыль, получаемая в сельскохозяйственной зоне i от продажи 1 ц

товарной продукции культуры вида k1; 2ikc – прибыль, получаемая в

сельскохозяйственной зоне i от продажи 1 ц товарной продукции вида

животных k2; 1ikx – площадь угодий культуры вида k1;

1 11ik ikik

p p p – верхние и

нижние оценки урожайности культуры k1;2ikr – коэффициент выхода товарной

продукции животных вида k2; 1ikl –оценка негативного влияния на

окружающую среду производства растениеводческой продукции; 2ik – оценка

негативного влияния на окружающую животных вида 2k ; 2iky – количество

животных вида k2; 1S –минимальный объем производства растениеводческой

продукции в регионе; 2S – минимальный объем производства

животноводческой продукции в регионе; 1 2k kh – потребность в корме животных

вида 2

k с использованием культуры 1k ; ia – площадь пашни в

сельскохозяйственной зоне i; 1ikb – затраты трудовых ресурсов для производства

растениеводческой продукции;2ikb –затраты трудовых ресурсов для ухода за

животными; iB –трудовые ресурсы, которые используются в

сельскохозяйственной зоне i; 1ik l – исходная концентрация вредного вещества l

в почве;1ik l –концентрация вредного вещества l, попавшего на землю; l –

величина предельно допустимой концентрации вредного вещества l в почве;

i – годовые почвенные потери (т/га) в сельскохозяйственной зоне i; R R R

– верхние и нижние границы фактора эродирующей способности дождей;1ikU –

фактор податливости почв эрозии (т/га); 1ikD – фактор длины склона;

1ikV –

61

фактор крутизны склона; 1ikC – фактор растительности и севооборота;

1ikP –

фактор эффективности противоэрозионных мероприятий; 1ikM - интенсивность

выноса почвы, т/га в 1ч; Т – время, в течение которого почва разрушается, ч;

1kК –коэффициент эрозионной опасности i-й культуры; 1kd –удельный вес i-й

культуры в структуре посевных площадей, %.

Кроме того, интенсивность выноса почвы от ветровой эрозии зависит от

скорости ветра и типов почв )(

1 вik vfМ . На скорость ветра влияют формы

рельефа, а также степень защищенности территории лесными полосами.

Расчетная скорость ветра вv (м/с) для определения выноса почвы с участков,

имеющих выраженный рельеф местности и защищенных лесными полосами,

вычисляется по формуле:

в ф рм лпv v K K , (9)

где фv – скорость ветра пыльных бурь, регистрируемая метеостанциями и

приведенная к скорости ветра в аэродинамической трубе; рмK – коэффициент

изменения скорости ветра с учетом рельефа местности; лпK –коэффициент

защищенности территории.

Для орошаемых земель модель сочетания отраслей записывается в

несколько иной редакции:

- целевая функция:

1 1 1 2 2 2 1 1 1

1 1 1 2 2 1 1

1 ik ik ik ik ik ik ik ik ik ik

i I k K i I k K i I k K

f c p x c r y c l p x

;

2 2 2 2

2 2

max;ik ik ik ik

i I k K

c r y

(10)

- ограничения по минимальному объему производства товарной

растениеводческой продукции в регионе:

1 1 1

1 1

1(1 ) ;ik ik ik

i I k K

l p x S

(11)

- ограничения по увязке производства растениеводческой продукции и

потребности в ней животноводства в каждой зоне:

1 1 1 1 2 2

2 2

1 1(1 ) ; (12)ik ik ik k k ik

i I i I k K

l p x h y k K

- ограничения по площади пашни в каждой сельскохозяйственной зоне:

1

1 1

ik i

k K

x a i I

; (13)

- ограничения по наличию трудовых ресурсов в каждой

сельскохозяйственной зоне:

62

1 1 2 2

1 1 2 2

ik ik ik ik i

k K k K

b x b y B i I

; (14)

- условия по предельно допустимой концентрации некоторых вредных

веществ в почве:

1 1 1 1

1 1 1 1

ik l ik ik l ik l

i I k K i I k K

x x l L

; (15)

- ограничение на почвенные потери от водной и ветровой эрозии:

1 1

1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1

;100

k k

ik ik ik ik ik ik ik i

k K k K

К dRU D V C P x М T

(16)

где 1ikc – прибыль, получаемая от продажи 1 ц товарной продукции культуры

вида k1на орошаемых землях; 1ikx – площадь угодий на орошаемых землях;

1 11ik ikik

p p p – верхние и нижние оценки урожайности культуры k1на

орошаемых землях;1ikl – оценка негативного влияния на окружающую среду

производства растениеводческой продукции на орошаемых землях; 1S –

минимальный объем производства растениеводческой продукции в регионе на

орошаемых землях;1ikb – затраты трудовых ресурсов для производства

растениеводческой продукции на орошаемых землях; 1ik l – концентрация

вредного вещества l, попавшего орошаемую землю.

В отличие от модели (1)-(9) необходимо учитывать ограничения на

водозабор в реке и условия по предельно допустимой концентрации вредных

веществ в реке:

1 1

1 1

;ik ik

i I k K

q x T

(17)

1 1

1 1

l l ik ik l

i I k K

q x W l L

, (18)

где 1ikq – оросительная норма на площади

1ikx с культурой k1; T –

вегетационный период; – верхние и нижние оценки расхода воды

реки; l – исходная концентрация вредного вещества lв реке; l –

концентрация вредного вещества lв единице объема возвратных вод хозяйства;

lW – заданные величины предельно допустимой концентрации вредного

вещества l в реке.

Что касается ограничения по производству животноводческой

продукции, оно соответствует неравенству (3).

Задача оптимизации производства сельскохозяйственной продукции на

63

богарных (1)-(9) и орошаемых землях (3), (10)-(18) с интервальными

параметрами решается в следующей последовательности.

Во-первых, согласно пространственно-временной статистической

обработке рядов 1,ikp , R определяются их верхние и нижние оценки. Во-

вторых, моделируются случайным образом интервальные значения

урожайности культур 1,ikp расходов воды реки и эродирующей способности

дождей R . В-третьих, по полученным значениям и R вычисляется критерий

оптимальности в виде прибыли с учетом ущербов окружающей среде. Задача

решается многократно с применением метода Монте-Карло.

С помощью имитационного моделирования решены задачи

математического программирования с детерминированными и интервальными

параметрами на примере предприятия Нукутского района.

Таблица 1 – Результаты имитационного моделирования для СХЗАО

“Приморский’, тыс. руб.

Модель Богарные земли Орошаемые земли

(f) в т.ч. ущербы (f) в т.ч. ущербы

Модель оптимизации произ-

водства с детерминирован-

ными параметрами

1860.0 418.2 2706.4 624.5

Модель оптимизации

производства с

интервальными параметрами

1578.2’2276.8 349.3’511.2 2392.3’3082.5 546.0’718.6

При решении детерминированных задач результаты показали, что

прибыль на орошаемых землях больше на 46%, по сравнению с богарным

земледелием. Вместе с тем на 49% увеличиваются ущербы, наносимые

окружающей среде.

Моделирование производства с интервальными параметрами показало

что расхождения прибыли между верхними и нижними значениями на

орошаемых землях меньше на 3%, а ущербов больше на 6%. Минимальные

значения прибыли и ущербов на орошаемых землях больше на 52 и 56% по

сравнению с богарными, а максимальные – на 35 и 40%. При этом нижняя

оценка прибыли для орошаемого земледелия всегда выше минимальных

значений целевой функции при решении задачи для богарного земледелия.

По полученным результатам модели сельскохозяйственного

производства на богарных и орошаемых землях позволяют увеличивать

прибыль хозяйства. Вместе с тем возрастают ущербы, наносимые окружающей

среде.

Предложенные модели описывают производство сельскохозяйственной

64

продукции с учетом техногенного воздействия. Некоторые параметры в этих

моделях являются интервальными. Поэтому для задач с интервальными

параметрами было получено множество решений и выявлены верхние и

нижние оценки прибыли, получаемой хозяйством.


1. Гюлалыев Ч.Г. Удельное электрическое сопротивление целинных и освоенных

почв юга Иркутской области / Ч.Г. Гюлалыев, А.А. Козлова // Живые и биокосные систем:

электронное периодическое издание выпуск 6, 2014. – [Электронный ресурс]. –Режим

доступа: http://www.jbks.ru/archive/issue-6/article-9

2. Давыденко А.Ю. Эколого-математическая модель производства

сельскохозяйственной продукции со случайными параметрами / А.Ю. Давыденко, Я.М.

Иваньо, Е.А. Хогоева // Вестник ИрГСХА. – № 61 (апрель). – 2014. – С. 115-121

3. Долгосрочная целевая программа Иркутской области "Развитие сельского

хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и

продовольствия в Иркутской области на 2013-2020 годы"

4. Иваньо Я.М. Региональные модели аграрного производства с учетом техногенных

загрязнений / Я.М. Иваньо, Е.А. Хогоева // Труды XVIII Байкальской Всеросс. конф.

―Информационные и математические технологии в науке и управлении‖// Иркутск: ИСЭМ

СО РАН.– 2013. – Ч.II. – С. 219-224.

5. Иваньо Я.М. Региональные экономико-математические модели аграрного

производства с интервальными природными и производственно-экологическими

параметрами / Я.М. Иваньо, Е.А. Хогоева / Известия Иркутской государственной

экономической академии. - 2013. – № 6 (92). –– С. 138-143

6. Обухов А.В. Продовольственная безопасность Иркутской области / А.В. Обухов //

Официальный сайт Иркутского городского комитета КПРФ. – 2011. [Электронный ресурс]. –

Режим доступа: irk-kprf.ru/продовольственная-безопасность-ирку/

7. Региональный доклад о состоянии и использовании земель в Иркутской области

2012 г.

8. Тюменцева Е.М. Почвы Иркутской области / Е.М. Тюменцева // Вестник кафедры

географии ВСГАО. – № 3 (4). – 2011. – С.71-74.

УДК 336.02

МЕЖБЮДЖЕТНЫЕ ОТНОШЕНИЯ КАК МЕХАНИЗМ

ВЫРАВНИВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ

А.В. Исаева, Л.В. Калягина

Красноярский Государственный аграрный Университет, г. Красноярск, Россия

В рыночных условиях страны предпосылкой является развитие территорий и

государственное управление экономикой посредством бюджетной системы, цель которой

заключается в минимальной территориальной дифференциации условий социально-

экономического развития. Все бюджеты страны взаимосвязаны в рамках межбюджетных

отношений. В результате этого и складываются отношения между органами

государственной власти, регионального и местного самоуправления, которые и называются

http://www.jbks.ru/archive/issue-6/article-9



65

межбюджетными. Межбюджетные отношения являются механизмом выравнивания

социально-экономического развития конкретных территорий.

Ключевые слова: межбюджетные отношения, механизм выравнивания, социально-

экономическое развитие, бюджет страны.

INTERBUDGETARY RELATIONS AS A MECHANISM FOR REDRESSING SOCIO-

ECONOMIC DEVELOPMENT

A.V. Isaeva, L.V. Kalyagina


In the market conditions of the country the precondition is the development of territories

and govenrnment management of the economy through the budget system, the goal of which is

the minimum territorial differentiation of socio-economic development. All the budgets of the

country are interconnected within the framework of interbudgetary relations, hence inter-budget

relations between public authorities, regional and local government are made. Intergovernmental

fiscal relations are a mechanism for redressing socio-economic development of individual

territories.

Key words: inter-budgetary relations, the mechanism of equalization of socio-economic

development, national budget.

Межбюджетные отношения включают закрепление и перераспределение

налогов между бюджетами федерального центра, региональных территорий и

органами местного самоуправления. Организация этого процесса способна

обеспечить относительное выравнивание условий и возможностей социально-

экономического развития национально-государственных и территориальных

формирований. Медленное решение данной задачи обусловлено затянувшимся

трансформационным кризисом и снижением финансовых возможностей

государства, также увеличением числа дотаций регионов [1].

Межбюджетные отношения - это отношения между органами власти

разных уровней, по разграничению на постоянной основе расходных и

доходных полномочий, соответствующих им расходов и в максимально

возможной степени доходных источников, а также межбюджетному

регулированию: возможному распределению некоторых налогов по временным

нормативам отчислений между бюджетами разных уровней и

перераспределению средств из бюджетов одного уровня бюджетной системы в

другой в разных формах в целях обеспечения доступа граждан на всей

территории страны к получению бюджетных услуг в объеме и качестве не

ниже минимально необходимого уровня.

Когда у органов власти нижестоящего территориального уровня при

формировании бюджетов не хватает по объективным причинам средств от

доходных источников, закрепленных на постоянной основе полностью или

частично, то возникает потребность в таком регулировании. Ее роль

заключается в обеспечение минимально необходимых расходов в соответствии

с возложенными на них функциями и полномочиями.

66

Межбюджетное регулирование осуществляется органами власти

вышестоящего уровня путем вертикального (между разными звеньями

бюджетной системы) и горизонтального (в разрезе бюджетов одного и того же

звена бюджетной системы) выравнивания бюджетной обеспеченности

территориальных образований, где она ниже минимального необходимого

уровня. Понятие "бюджетное регулирование" может иметь более

расширительное толкование, включая регулирующее воздействие на

социальные и экономические процессы в стране через бюджетную систему.

Межбюджетное регулирование в большинстве стран производится в

разных формах переводом средств из бюджета вышестоящего уровня в

соответствующие нижестоящие бюджеты. В некоторых странах (Австрии,

Индия, Германии, России) для данной цели используются совместные налоги,

когда некоторые из них распределяются на временной основе (с определением

срока не менее чем на очередной финансовый год) между разными уровнями

бюджетной системы [2].

В составе государственных финансов важное значение играют бюджетные

взаимосвязи, которые складываются на федеральном, региональном и местном

уровне страны. С помощью бюджетных отношений в распоряжение

государственных структур входит значительная часть национального дохода,

которая потом перераспределяется между бюджетами разных уровней и служит

финансовой базой деятельности федеральных, региональных и местных органов

управления. Региональные финансы являются одним из важнейших составных

элементов централизованной части финансовой системы государства, В их

состав входят региональные бюджеты, бюджеты административно-

территориальных единиц и субъектов хозяйствования.

Региональные финансы являются обеспечением финансирование

широкого круга мероприятий, обеспечивающие социально-культурным и

бытовым обслуживанием населения. Отсюда следует, региональные финансы -

это система экономических отношений, посредством которых распределяются

и перераспределяются национальный доход на экономическое и социальное

развитие территорий. Основная задача таких финансов заключается в

обеспечение развития экономики региона, финансирования отраслей

непроизводственной сферы и поддержание инвестиций в производственную

сферу региона.

Основа территориальных финансовых ресурсов формируется из доходов

территориальных бюджетов (местных и региональных), которые обеспечивают

материальную базу для выполнения возложенных на соответствующие органы

государственной власти функций.

Экономическая сущность региональных бюджетов проявляется в

следующих функциях: формирование денежных фондов; распределение,

67

использовании денежных фондов среди отраслей народного хозяйства;

контроль над финансово-хозяйственной деятельностью предприятий;

формирование механизма бюджетного регулирования.

Региональный бюджет включает в себя основную тяжесть социально-

экономических затрат, которые состоят из расходов на хозяйство региона (на

строительство, промышленность, сельское хозяйство, жилищно-коммунальное

хозяйство, транспорт), на социальные нужды (СМИ, здравоохранение,

образование, культуру и искусство), на социальное обеспечение и

необходимые расходы на управление и правоохранительную деятельность.

Помимо этого, региональный бюджет призван самостоятельно обеспечить

решение задач экономического управления субъектом РФ.

В основные задачами экономического управления входят:

финансирование социально-экономического развития региона, выравнивание

доходов нижестоящих бюджетов в целях исполнения норм и нормативов

бюджетной обеспеченности населения, обеспечение социально-экономической

стабилизации и реализация денежно-кредитной политики государства на

территории региона.

Главной функцией федерального бюджета по отношению к регионам

является регулирующее воздействие в целях обеспечения социально-

экономической стабильности. Одним из методов регулирующего воздействия

является выделение финансовой помощи в виде трансфертов.

Взаимоотношения регионального и местных бюджетов строятся на тех

же принципах, что и федерально-региональные отношения. Основой

бюджетного регулирования является распределение источников доходов, а

также фондов субвенций и дотаций между звеньями бюджетной системы

региона для обеспечения социально-экономического развития как районов и

городов, так и региона в целом [3].

На примере, мы рассмотрим Курагинский район, проанализируем

социальные и экономические проблемы района. А также разберем способы их

решения с помощью межбюджетного регулирования.

Сущность проблем в сельской местности заключается в следующих

понятиях: реформирование деятельности органов управления местного и

региональных уровней, совершенствование механизмов материальной

поддержки в развитие сельских поселений, обеспечение информационной и

консультативной поддержки развития сельских территорий, развитие сельской

инфраструктуры, низкая занятость и повышение доходов сельских населений,

совершенствование сельскохозяйственного производства и механизмов

реализации рыночных отношений, рациональное использование природных

ресурсов [6].

Курагинский район, считается одним из крупнейших районов края,

68

занимает среди районов края и городов 8-е место по территории, 9-е место по

численности населения и 12-е место по численности работающих в

организациях. Около 70 населенных пунктов в районе.

Основная доля занятых в районе – в сельском хозяйстве – 16%, в

добывающей промышленности – 11.5%, в строительстве – 7.5%, транспорте и

связи – 10.6%, в отраслях социальной сферы – 27.6% [5].

Основное направление сельскохозяйственного производства района –

животноводство. Предприятий по переработке мяса и молока на территории

района нет, поэтому сырье на переработку вывозится в основном на

предприятия Хакасии. Что является тоже одной из главных проблем в районе.

Имеющиеся в недрах района полезные ископаемые способствуют

развитию промышленного производства. Сегодня основа экономики района –

добывающая отрасль промышленности и сельское хозяйство. Тенденция и

показатели развития промышленности района по-прежнему определяется

деятельностью железнорудногопредприятияи ОАО "Краснокаменский

рудник‖. Также в первую очередь определялось деятельностью Ирбинского

филиала ОАО ―Евразруда‖, но рудник прекратил свою деятельность работы в

2013 году, так как руда стала уже переизбытком в его местах сбыта. Основной

потребитель продукции этих предприятий был – ОАО ‗Евразруда‖. Закрытие

рудника стало очень большой как экономической проблемой, так и

социальной. Произошел большой удар для жителей населения. Увеличило

безработицу, уменьшило в разы доход населения. Также уменьшился

значительно бюджет поселка и района [4].

Помимо этой проблемы, в районе наблюдаются еще ряд социально-

экономических проблем, решение которых не обходится без финансовой

поддержки района. Это низкий уровень собственной переработки, снижение

роста уровня заработной платы, недостаточное развитие системы ЛПХ,

необходимость развития дорожной инфраструктуры, невысокий уровень

развития гражданского жилищного строительства, неразвитость

инфраструктуры досуга и многое другое.

Для решения вышеперечисленных социальных и экономических проблем

могут послужить следующие возможности: развитие среднего и малого

бизнеса; получение господдержки по основным приоритетам социально-

экономической политики; развитие лесной и деревоперерабатывающей

промышленности для строительства жилья, обеспечения строительными

материалами предпринимательской деятельности; развитие пищевой и

перерабатывающей отрасли промышленности, также вывоз продукции в

другие районы края; привлечение лизинговых и страховых компаний для

увеличения инвестиций в основной капитал.

Анализируя данные возможности, можно сделать вывод: район

69

нуждается в финансовой поддержке, для решения многих проблем. Для

обеспечения устойчивого развития сельских поселений необходимо добиться

изменения административно-территориального подхода к управлению этим

развитием на политико-экономический с последующим изменением

приоритетов государственной поддержки аграрного сектора экономики, среди

которых первоочередной необходимостью стало бы проведение социально-

экономических преобразований сельских территорий. Без устойчивого

развития сельских территорий сельское хозяйство не в состоянии обеспечить

страну продовольствием.

Именно такие многие социальные и экономические проблемы возможно

решить с помощью механизма выравнивания бюджета района на уровне

федерально-регионально отношений при помощи местных и региональных

бюджетов. Межбюджетное выравнивание нужно нормативов бюджетной

обеспеченности населения и исполнения норм, обеспечение социально-

экономической стабилизации территории и реализации денежно-кредитной

политики государства на территории региона и, конечно же, Курагинского

района [1].


1. Нестеренко Т.Г. Основные принципы межбюджетных отношений / Т.Г.

Нестеренко // Финансы. – 2001. – № 11. – С. 32-35.

2. Официальный сайт Курагинского района: [Электронный ресурс]. – Режим доступа:

http://kuragino-krsn.ru/

3. Слепов В.А. Приоритетные направления развития межбюджетных отношений. / В.А.

Слепов, В.Б. Шубов// Финансы. – 2009. – №3. – С. 47-51.

4. Тазаян А.Ж. Стратегии устойчивого развития сельских территорий в современных

условиях хозяйствования / А.Ж. Тазаян // Экономика АПК. – 2010. – № 2. – C.88-95.

5. Толмачева Е.Н. Направления устойчивого социально- экономического развития

сельских территорий: автореф. дисс. на соис. уч. степ. к.э.н. / Е.Н. Толмачева – Курск:

Курская ГАУ. – 2013. – 19 с.

6. Христенко В.Б. Межбюджетные отношения и управление региональными

финансами / В.Б. Христенко – М. – 2007. – 158 с.

УДК 681.3.013

НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕРМИНАЛЬНЫХ

ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ СОЗДАНИИ ЦЕНТРОВ МОНИТОРИНГА

ЗАПОВЕДНИКОВ ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ

А.Е. Калинович, Ю.И. Петров


Бурное развитие терминальных и облачных технологий в России и мире открывает

широкие перспективы для усовершенствования системы сбора и обработки мониторинговой

информации, в том числе и экологического характера. В настоящее время каждый смартфон

может являться терминалом информационной системы при наличии доступа к глобальной

70

сети, что даѐт возможность в значительной мере оптимизировать процесс сбора информации,

еѐ первичной обработки и хранения. В этой связи в статье рассматриваются вопросы

применения терминальных технологий при организации центров мониторинга заповедников

Иркутской области. Предложены варианты организации клиент-серверного взаимодействия

при проектировании и разработке систем мониторинга, рассмотрены конкретные шаги по

разработке и внедрению мониторинговых систем с использованием терминальных и

облачных технологий.

Ключевые слова:терминальные технологии, облачные технологии, мониторинговые

системы, базы данных

SOME ASPECTS OF TERMINAL TECHNOLOGIES USE IN CREATION OF

RESERVES MONITORING CENTERS OF IRKUTSK REGION

A.E. Kalinovich, Y.I. Petrov

Irkutsk State Agricultural Academy, Irkutsk, Russia

The rapid development of terminal and cloud technologies in Russia and the world opens

up broad prospects for improving the system of collection and processing of monitoring

information, including environmental issues. Nowadays, every smartphone can be a terminal

information system with access to a global network that enables greatly optimize the process of

information gathering, initial processing and storage. In this regard, the issues of terminal

technologies use in the organization of reserves monitoring centers of Irkutsk region are

considered. The options for client-server communication in the design and development of

monitoring systems are proposed, specific steps towards the development and implementation of

monitoring systems using terminal and cloud technologies are discussed.

Key words: terminal technologies, cloud computing, monitoring systems, databases.

Бурное развитие терминальных и облачных технологий [1,2] в России и

мире открывает широкие перспективы для усовершенствования системы сбора

и обработки мониторинговой информации, в том числе и экологического

характера. В настоящее время каждый смартфон может являться терминалом

информационной системы при наличии доступа к глобальной сети, что даѐт

возможность в значительной мере оптимизировать процесс сбора информации,

еѐ первичной обработки и хранения. Если же доступ к интернету отсутствует,

современные накопители позволяют хранить достаточное количество

графической и текстовой и даже видеоинформации, передача которой в

основное хранилище может быть осуществлена при появлении такой

возможности [3].

На текущий момент мониторинг экологического состояния биоты

природоохранных территорий производится в ―ручном‖ режиме, то есть фото и

видеоматериалы, собранные непосредственно в зоне мониторинга,

обрабатываются вручную, после чего также вручную формируются отчеты и

предоставляются в надзорные органы в печатном виде. Статистическая

обработка данных также зачастую проводится без применения средств

автоматизации процесса. Такой подход приводит к нерациональному

использованию высококвалифицированной рабочей силы, что существенно

снижает производительность труда и повышает издержки, снижая тем самым

71

качество мониторинга [4].

Таким образом, целью данной работы был поиск решения проблемы

автоматизации сбора, первичной обработки и централизованного хранения

мониторинговой информации с возможностью последующего еѐ анализа и

вывода отчетности.

Для решения поставленной задачи предлагается система сбора

информации, предложенная на рисунке 1.

Рисунок 1 – Структурная схема системы автоматизации мониторинга

Первоочередной задачей при построении системы сбора и обработки

информации является создание еѐ серверной части и определение принципов

клиент-серверного взаимодействия внутри системы. В качестве базы данных для

хранения столь существенного объѐма информации целесообразно применять

коммерческие продукты с полноценной технической поддержкой, такие как

Oracle 12c[5], однако при экспериментальном внедрении, для понижения

стоимости разработки, можно использовать любую SQL-based БД [6].

В качестве серверной платформы целесообразно использовать Debian-

based дистрибутивы GNU/Linux [7] в связи с высокой стабильностью данной

серверной ОС, открытостью еѐ исходных кодов, оперативным обновлением

репозитариев и богатым набором прикладных программ. Управляющий

интерфейс разрабатываемой системы целесообразно организовать в виде Web-

интерфейса с дифференцированным доступом, что позволит осуществлять

72

оперативное управление ИС удаленно. Пользовательский интерфейс следует

оформить в виде Web-портала и дифференцированным доступом, где следует

предусмотреть возможность организации интернет-магазина услуг по

предоставлению искомой пользователем информации. Серверную часть

системы следует разделить физически на серверы баз данных и серверы

терминального и Web-доступа к информационной системе, между ними следует

организовать высокоскоростной канал связи по оптоволоконной линии.

Исходя из необходимости максимально разгрузить клиентскую часть

системы, поскольку выполнение ресурсоѐмких алгоритмов может быть

затруднительно на портативных устройствах, первичную обработку следует

свести к заполнению шаблонных форм установленного образца. Далее,

заполненная форма должна быть передана на сторону сервера, где будет

происходить основная обработка данных. В связи с этим, целесообразно

разработать iOSи Android - ориентированное программное обеспечение,

которое впоследствии будет установлено на персональные мобильные

устройства сбора информации сотрудников заповедников. Такое программное

обеспечение должно поддерживать функции фото- и видеосъѐмки,

автоматического определения координат средствами GPS/ГЛОНАСС,

текстового ввода, передачи данных в сетях GSM.

В настоящий момент разработаны и успешно используются GSM-

фотоловушки [8], обладающие широким функционалом, включающим в себя

дневную и ночную фотосъѐмку, автоматический zoom, фотосъѐмку по датчику

движения, съѐмку по расписанию, и, что особенно важно, передачу

полученных фотоснимков в сетях GSM. Немаловажным является и тот факт,

что данные устройства могут работать в автономном режиме, используя в

качестве источника питания солнечные батареи днѐм, илитий-ионные

аккумуляторы ночью. В условиях слабого GSM-сигнала, или в его отсутствии,

современные фотоловушки имеют возможность записи информации на SD-

flash-накопители с последующей его передачей по указанному адресу при

возобновлении доступа к сети.

В условиях лесной местности доступ к сетям GSM нередко затруднѐн, или

отсутствует в силу малой востребованности. Поэтому, мы предлагаем

использовать сеть автономных, работающих от солнечных батарей днѐм и

литий-ионных аккумуляторов ночью, GSM-репитеров для обеспечения связи [9].

При финальной обработке данных, в виду возможной географической

удаленности специалистов от основного сервера мониторинга, актуальным

видится применение терминальных технологий для обеспечения единого

информационного пространства предприятия. Наиболее эффективным в

данных условиях будет применение технологии ―нулевых‖ клиентов для

локального, и ―тонких‖ клиентов для удаленного доступа к серверу.

73

Осуществить такое клиент-серверное взаимодействие можно средствами

виртуальных машин VMware [10], однако в экспериментальном режиме

возможно применение виртуальных машин с открытым исходным кодом,

таких как KVM, VirtualBox, и др. [11].

Вывод информации конечным пользователям предлагается осуществить

средствами Web-портала, предусматривающего возможность организации

интернет-магазина искомой информации, что при взвешенном экономическом

подходе позволит системе выйти на самоокупаемость.

В заключение следует отметить, что предложенная система призвана

автоматизировать сбор и обработку информации, оптимизировать

использование квалифицированного труда сотрудников заповедников, что

позволит увеличить зону мониторингового охвата, более оперативно

отслеживать изменения в экосистемах заповедников, поможет в борьбе с

браконьерством и незаконной вырубкой лесов. Мы считаем весьма актуальной

задачу разработки полноценной проектной документации для реализации

подобной системы мониторинга для заповедников Иркутской области.


1. http://www.isib.ru/server/terminal/

2. http://forum.ru-board.com/topic.cgi?forum=8&topic=8356#1

3. http://www.intuit.ru/studies/courses/12643/1191/lecture/21992?page=3

4. http://ru.wikipedia.org/wiki/Методы_экологического_мониторинга

5. http://www.oracle.com/ru/corporate/features/database-12c/index.html

6. http://ru.wikipedia.org/wiki/SQL

7. http://www.debian.org/

8. http://www.vzelectronics.com/ru/56-trail.html

9. http://ru.wikipedia.org/wiki/репитер_GSM

10. http://www.vsphere5.ru/doku.php?id=thin-client-types

11. http://ru.wikipedia.org/wiki/виртуальная_машина

УДК303.71

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В РЕСУРСОБЕРЕГАЮЩЕМ

КОМПЛЕКСЕ

В.В. Саломатина


В процессе хозяйственной деятельности ресурсы предприятия занимают одно из

центральных мест, поэтому вопрос ресурсосбережения и определения оптимального

соотношения ресурсов на предприятии очень актуален в настоящее время.

Эконометрические методы в области ресурсов направлено воздействует на долговременное

состояние предприятия, а так же определяет его текущее состояние. Она диктует тенденции

экономического развития, перспективный уровень научно-технического прогресса,

состояние производственных мощностей предприятия. Актуальность данной темы

заключается в обосновании методов эконометрического направления в отрасли

74

ресурсосбережения [1].

Ключевые слова: ресурсосбережение, экономический механизм, эконометрические

методы.

ECONOMETRIC METHODS IN RESOURCE-SAVING COMPLEX

V.V. Salomatina


In the course of economic activity company resources occupy one of the central places,

so the issues of resource-saving and determining optimal resource ratio for the enterprise is very

important at present. Econometric methods in the field of resources directionally affect the long-

term state of the enterprise, as well as determine its current status. They presuppose the trends of

economic development, perspective level of scientific and technological progress, the state of

production capacity of the enterprise. The relevance of the topic is in the justification of

econometric methods in the areas of resource industry.

Key words: resource, economic mechanism, econometric methods.

Рассматривая ресурсосберегающий комплекс необходимо более подробно

изучить эконометрические методы и модели, с помощью которых можно

проанализировать эффективность технологий. Например, для моделирования

процессов ресурсосбережения с целью анализа наиболее эффективной

технологии применяемой для воздействия на процессы ресурсосбережения

должны быть разработаны эконометрические модели. Кроме системы

уравнений, описывающей динамику системы ресурсосбережения под влиянием

общей экономической ситуации, управляющих воздействий и случайных

отклонений, необходим блок экспертных оценок. В условиях ограниченных

ресурсных возможностей российского сельского хозяйства выполнение задачи

стабилизации и роста аграрного производства может быть осуществлено только

на инновационной основе с применением ресурсосберегающих технологий. Это

позволит увеличить производство продукции и повысить его экономическую

эффективность [5].

В любой области экономики необходимо работать со статистическим

анализом эмпирических данных, а в связи с этим рассмотрим

эконометрические методы в ресурсосберегающем комплексе.

Эконометрические методы будем рассматривать как зависимость

различных величин, использующихся при построении имитационных моделей

процессов ресурсосбережения, в частности, функции распределения

технологий по различным параметрам ресурсосберегающей базы. При оценки

будем использовать эконометрические модели. Прогнозирование

ресурсосбережения будет осуществляться с помощью системы временных

рядов. Вначале по каждому одномерному параметру отдельно, а затем – с

помощью эконометрической системы уравнений, дающей возможность

прогнозировать векторный параметр с учетом связей между координатами [1].

Так же дадим определение понятию: Эконометрические методы –

75

эффективный инструмент, используемый для анализа статистических данных и

построения эконометрических моделей конкретных экономических и технико-

экономических явлений и процессов. Ресурсосбережение – совокупность мер

по бережливому и действенному использованию фактов производства

(капитала, земли, труда). Обеспечивается посредством использования

ресурсосберегающих и энергосберегающих технологий; снижения

фондоемкости и материалоемкости продукции; повышения

производительности труда; сокращения затрат живого и овеществленного

труда; повышения качества продукции; рационального применения труда

менеджеров и маркетологов; использования выгод международного разделения

труда и др. Ресурсосберегающие технологии направлены на:

- повышение производительности труда за счет снижения трудоемкости

и увеличения сезонной выработки техники;

- снижение фондо - и материалоемкости в результате сокращения

количества технологических операций, дифференцированного внесения

удобрений и средств защиты растений;

- повышение эффективности использования земельных ресурсов

введением адаптированных к местным условиям севооборотов;

- снижение погодных рисков за счет влагосбережения и оптимальных

сроков посева;

- смягчение эрозионных процессов;

- рост плодородия почвы

Автором составлена классификация современных ресурсосберегающих

технологий

Таблица 1 – Классификация современных ресурсосберегающих технологий

Направление внедрения Виды технологий

Стратегическое

направление

Минимальные и нулевые технологии обработки почвы.

почвозащитных технологий

передовые технологии - прямого посева по стерне

Экономическое направление Технологические карты возделывания сельскохозяйственных

культур

Техническое направление Использование унифицированной техники

В настоящее время внедрение представленных данных РСТ в зерновом

производстве Красноярского края ограниченно по ряду следующих причин:

1) Недостаточно финансовых средств

2) Низкая активность сельскохозяйственных товаропроизводителей

3) Неотработанный механизм внедрения технологий

4) Низкая информационная осведомленность производителей

5) Недостаточный уровень квалификации

76

Чтобы результативно внедрялись ресурсосберегающие технологии

необходимо наличие эффективного экономического механизма.

Экономический механизм внедрения ресурсосберегающих технологий – это

система форм и методов воздействия на поведение товаропроизводителей в

сфере экономии ресурсов в зерновом производстве.

Наиболее оптимальная, по мнению автора, эконометрическая модель

должна быть основана на следующей методике:

1. Этап поиска. При выборе самой эффективной технологии необходимо

учитывать разную степень определенности и риска по ресурсам, используя

сценарные варианты прогнозирования ресурсов и методы страхования рисков.

2. Этап оценки. Анализируя ресурсосберегающие технологии,

необходимо рассмотреть плановую модель использования ресурсов во времени

(сетевую вероятностную ресурсную модель), которую можно оптимизировать

на основе ресурсозамещения.

3. Этап стабилизации. В процессе применения выбранной технологии

сетевая ресурсная модель является основой для контроля и оперативного

обеспечения стабильности ресурсов.

Рассмотренная методология может в какой-то мере решить проблему

неопределенности ресурсосберегающих технологий.

Информация, являясь основой выявления потенциала и направлений его

развития, в то же время является основным ограничением для

результативности экономических процессов. Внедрение ресурсосберегающих

технологий с помощью эконометрических методов, позволяет оценить более

точно технологию которая будет наиболее эффективна в конкретном регионе.

Тем самым уменьшая риски от затрат и увеличивая ресурсную базу. Но в связи

с ограничением осведомлѐнности большинство не знают об этих методах и их

применении, поэтому необходимо развивать информационную базу.

Чтобы ресурсосберегающие технологии наиболее эффективно

внедрялись необходимо применять методы управления ресурсосбережением с

помощью применения специального механизма. Структура такого механизма

представляет собой интегральный подход, включающий методы, функции и

структуры, регулирующие совокупность взаимосвязанных процессов и

проектов управления ресурсосбережением. Реализуемые принципы

эконометрического исследования обеспечивают устойчивость процессов и

эффективность ресурсосбережения [2].

Методы регулирования указанной методики основываются на сравнении

наиболее приемлемой технологии ресурсосбережения, путем применения

эконометрических методов, сравнения показателей и выборе самой

эффективной технологии. Они предполагают создание гибридных и гибких

структур, повышающих эффективность ресурсосберегающих технологий. При

77

этом непрерывность процессов инвестиционного ресурсозамещения,

обеспечивается методами ресурсозамещения и синхронизации фазовых

переходов между этапами представленной методики [4].


1. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С.Д.

Бешелев, Ф.Г. Гурвич // Статистика. – 1980. – С. 263.

2. Беломестнов В.Г. Формирование ресурсно-инновационной политики

хозяйствующих субъектов как фактор роста инвестиционного потенциала сложных

социально-экономических систем региона / В.Г. Беломестнов, Н.М. Зубарев – Иркутск: Изд-

во БГУЭП. – 2003. – 176 с.

3. Вайцеховская С.С. Ресурсосберегающие технологии как основа повышения

эффективности мясного скотоводства / С.С. Вайцеховская // Молодой ученый. – 2013. – №7.

– С. 148-153.

4. Золотарѐва Е.Л. В. Ресурсосберегающие технологии – приоритетное направление

развития растениеводства / Е.Л. Золотарѐва, К.В. Архипов // Экономика

сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2011. – № 7. – С. 51-53.

5. Парвицкий С.А. Ресурсосберегающие технологии – инновационное направление в

организации производства зерна / С.А. Парвицкий // Экономика сельскохозяйственных и

перерабатывающих предприятий. – 2010. – № 12. – С. 33-35.

УДК 657 (075.8)

КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ИНТЕНСИФИКАЦИИ И

ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ

ОРГАНИЗАЦИЙ КЕМЕРОВСКОЙ ОБЛАСТИ

В.М. Секачева, М.Б. Скарюпина

Кемеровский Государственный сельскохозяйственный институт, г. Кемерово, Россия

При развитии рыночной экономики перед организациями агропромышленного

комплекса ставятся новые задачи, основными из которых являются эффективное

использование производственных и финансовых ресурсов, ускорение темпов

интенсификации производства. В связи, с чем в статье рассмотрены преимущества и

возможности применения комплексной методики оценки интенсификации и эффективности

производства. Проведена комплексная оценка сельскохозяйственных организаций

Кемеровской области. Показано, что результаты комплексной оценки имеют практическую

значимость для прогнозирования и определения перспектив деятельности организаций.

Ключевые слова: комплексная оценка, интенсификация и эффективность

производства.

COMPREHENSIVE ASSESSMENT OF INTENSIFICATION AND EFFICIENCY OF

PRODUCTION OF AGRICULTURAL ORGANIZATIONS IN KEMEROVO REGION

V.M. Sekacheva, M.B. Skaryupina

Kemerovo State Agricultural Institute, Kemerovo, Russia

With the development of market economy the organizations of agro-industrial complex

face new challenges, the main of them are the efficient use of production and financial

78

resources, accelerating the intensification of production. Therefore the advantages and the

possibility of application of an integrated technique of production intensification and efficiency

assessment are considered in the article. The complex assessment of agricultural organizations

of Kemerovo region is made. It is shown that the results of a comprehensive evaluation have

practical relevance for predicting and identifying organizations‘ activity prospects.

Key words: comprehensive assessment, intensification and production efficiency.

При развитии рыночной экономики перед организациями

агропромышленного комплекса ставятся новые задачи, основными из которых

являются эффективное использование производственных и финансовых

ресурсов, ускорение темпов интенсификации производства.

Методика анализа комплексной оценки интенсификации производства

базируется на определении интенсификации производства по всей

совокупности производственных и финансовых ресурсов, а именно живого

труда, средств труда, предметов труда и финансовых результатов. Данная

методика основывается на пятифакторной модели рентабельности,

включающую в себя все пять показателей интенсификации использования

производственных ресурсов. Проведем эти расчеты на примере данных

сельскохозяйственных организаций Кемеровской области за 2011 и 2012 гг.[2].

Исходные данные и сам расчет показателей интенсификации

использования ресурсов представлены в таблице 1.

Таблица 1 – Расчет основных показателей

Показатели 2011 г. 2012 г. Отклонение, %

1. Продукция, тыс.руб. 14842824 15395054 103.7

2а. Производственный персонал, чел. 14962 16419 109.7

2б. Оплата труда с начислениями,

тыс.руб.

2285132 2496871

109.3

3. Материальные затраты, тыс.руб. 10387180 11173565 107.6

4. Амортизация, тыс.руб. 1003456 1209973 120.6

5. Основные производственные

фонды, тыс.руб.

11836034 14136798

119.4

6. Оборотные средства в ТМЦ,

тыс.руб.

12419533 14549879

117.2

7. Производительность труда,

тыс.руб./чел. 992.035 937.637 94.5

8. Материалоотдача, руб./руб. 1.429 1.378 96.4

9. Амортизациеотдача, руб./руб. 14.792 12.723 86.0

10. Фондоотдача, руб./руб. 1.254 1.089 86.8

11. Оборачиваемость оборотных

средств, оборотов 1.195 1.058 88.5

12. Себестоимость продаж, тыс.руб. 13675769 14880409 108.8

13. Прибыль от продаж, тыс.руб. 1167055 514645 44.1

14. Рентабельность активов,% 4.8115 1.7940 -3.0175

На основе показателей этой таблицы рассчитаем показатели

79

интенсификации производственных ресурсов, результаты оформим в таблицу

2.

Разность в коэффициентах рентабельности 2012года от 2011года

составила – 0.030175, или -3.0175%.

Рассмотрим, какое влияние на это повышение рентабельности

оказали пять вышеназванных факторови составим сводку:

Общее отклонение равно -3.0175%, том числе за счет влияния:

- трудоемкости -0.5037%

- материалоемкости -1.5897%

- амортизациеемкости -0.6725%

Таблица 2 – Расчет показателей интенсификации производственных ресурсов

Показатели 2011г. 2012г. Изменение,(+,-)

1. Трудоемкость, руб./руб. 0.154 0.162 0.008

2. Материалоемкость, руб./руб. 0.700 0.726 0.026

3. Амортизациемкость, руб./руб. 0.068 0.079 0.011

4. Фондоемкость, руб./руб. 0.797 0.918 0.121

5. Коэффициент закрепления

оборотных средств, оборот 0.837 0.945 0.108

Итого себестоимости - 2.7659%

- фондоемкости-0.1408%

- оборачиваемости оборотных средств -0. 1108%

Итого авансирование -0.2516%

Всего – 3.0175%.

Далее для комплексной оценки интенсификации производства надо

определить и проанализировать:

- динамику качественных показателей использования ресурсов

(производительности труда, материалоотдачи, фондоотдачи и оборачиваемости

оборотных средств);

- соотношение прироста ресурсов в расчѐте на 1% прироста объѐма

производства продукции;

- долю влияния интенсивности на прирост объѐма продукции;

- относительную экономию по каждому виду ресурсов;

- комплексную оценку всесторонней интенсификации производства [1].

Результаты анализа интенсификации и эффективности в сводном виде

представим в таблице 3.

Расчет показателя интенсификации всех совокупных ресурсов можно

провести двумя методами:

1) с помощью средней взвешенной величины или суммы отдельных

показателей, взвешенных по удельному весу каждого ресурса;

80

2) сравнением производительности совокупного ресурса за два года.

Выполненный расчет мы провели вторым способом. При оценке

динамики качественных показателей использования ресурсов, мы находили

темпы роста данных показателей (производительности труда, материалоотдачи,

фондоотдачи и оборачиваемости оборотных средств), в результате

комплексная оценка интенсификации составила 0.903.

Соотношение прироста ресурсов в расчете на 1% прироста объема

продукции сельскохозяйственных организаций свидетельствует, о том, что для

оплаты труда персонала и оборотных средств, материальных потребленных

ресурсов, для амортизации и основных производственных средств –

соответствует полностью экстенсивное использование при отрицательной

интенсификации, т.е. ухудшение качественного уровня использования

ресурсов организаций сельскохозяйственного назначения. Этот вывод более

наглядно иллюстрируется расчетом доли влияния экстенсивности и

интенсивности на прирост продукции. В каждом 1% прироста продукции доля

экстенсивности составляет 3.993, а, следовательно, доля интенсивности

имеет отрицательное значение – 299.3.

Используя индексный метод, влияние количественного фактора

определили делением темпа прироста ресурса на темп прироста

результативного показателя и умножением на 100%. Для определения доли

влияния качественного фактора полученный результат вычитается из 100%.В

расчетах весь прирост продукции принимается за 100% [1].

Таблица 3 – Сводный анализ показателей интенсификации и эффективности

Виды ресурсов

Динамика

качественных

показателей,

коэффициент

Прирост

ресурса

на 1 %

прирос-

та продукции,

%

Доля на 100%

прироста

продукции, %

Относи-

тельная

экономия

ресурсов,

тыс.

руб.

экстенсив-

ности

интенсив-

ности

la. Производствен-

ный персонал 0,945 2,617 261.7 -161.7 900.336

1б. Оплата труда с

начислениями 0.949 2.490 249.0 -149.0 126719.8

2. Материальные

затраты 0.964 2.035 203.5 -103.5 399927.8

3. Амортизация 0.860 5.532 553.2 -453.2 169182.9

4. Основные

производственные

средства

0.868 5.225 522.5 -422.5 1860402

5. Оборотные

средства 0.885 4.610 461.0 -361.0 1668275

6. Комплексная

оценка

интенсификации

0.903 3.993 399.3 -299.3 4224507.5

81

Данные расчеты по экстенсивности и интенсивности в использовании

каждого ресурса представлены в таблице 3, кроме этого в таблице виден расчет

доли экстенсивности и интенсивности по совокупному ресурсу. И исходя из

таблицы видно, что сельскохозяйственные организации Кемеровской области

характеризуются только экстенсивным развитием производства, что

безусловно является основной негативной тенденцией развития данной

отрасли.

Комплексная оценка эффективности хозяйственной деятельности – одна

из сложнейших задач экономического анализа. С одной стороны, есть

созданный рыночной экономикой показатель рентабельности активов

(капитала), в динамике которого проявляется всесторонняя характеристика

эффективности хозяйственной деятельности, с другой – важно абсолютное

выражение этой эффективности, позволяющее более наглядно выявить

положительные и отрицательные причины и факторы, определяющие эту

комплексную оценку.

Комплексный экономический эффект (перерасход) от интенсификации

использования всех производственных ресурсов как по потреблению

(себестоимость), так и по применению (основные и оборотные средства)

составил 4224507.5 тыс.руб. Эффект (перерасход) от увеличения

себестоимости равен 695830.5тыс.руб., а эффект (также и в данном случае

отрицательный) от использования авансированных основных

производственных и оборотных средств составил 3528677 тыс.руб.

Данная методика анализа позволила определить совокупный эффект,

полученный благодаря более экстенсивному использованию производственных

и финансовых ресурсов, и оценить влияние на него отдельных факторов.

Прибыль в абсолютном выражении не обладает свойством совокупного

эффекта, она впитывает в себя такие факторы, как себестоимость продукции,

приращение объема продукции, ее качество и ассортимент и т.д., но не

отражает результаты применения ресурсов, т.е. авансирования капитала, что

проявляется только в показателе рентабельности.

Проведенная комплексная оценка интенсификации и эффективности

производства сельскохозяйственных организаций Кемеровской области

позволила дать объективную оценку деятельности организаций

сельскохозяйственного сектора, определить поиск резервов повышения

эффективности хозяйствования.


1.. Баканов М.И Теория экономического анализа: Учебник / М.И. Баканов – М.:

Финансы и статистика, 2007. – 536 с.

2. Сельское, лесное и охотничье хозяйство Кемеровской области 2008-2012 гг., Стат.

сб. / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по

Кемеровской области. – Кемерово: Кемеровский стат. – 2013. – Ч 1. – 115 с.

82

УДК 351.82:332.012

ГОСУДАРСТВЕННОЕ УПРАВЛЕНИЕ И ПРОБЛЕМЫ

ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АПК

К.В. Сергеева, Л.В. Калягина

Красноярский Государственный аграрный Университет, г. Красноярск, Россия

Государственное управление и проблемы для предпринимателей агропромышленного

комплекса является наиболее значимой подсистемой государственного регулирования по

сравнению с государственной координацией рыночного механизма в АПК. Еѐ методы

развиваются вместе с изменениями всего комплекса экономических отношений АПК, но,

достигнув определѐнных вершин, не должна снижаться и должна регулироваться законом.

Эти методы государственного управления предпринимательского дела в агропромышленном

комплексе должны меняться с трансформацией аграрной политики, а также должны

получать поддержку со стороны государства.

Ключевые слова: предпринимательство, государственное управление, аграрный

комплекс, проблемы, рыночная экономика.

STATE MANAGEMENT AND PROBLEMS OF APC BUSINESS ACTIVITY

K.V. Sergeeva, L.V. Kalyagina


State management and challenges for entrepreneurs of the agro-industrial complex are

the most important subsystem of state regulation in comparison with the state coordination of

the market mechanism in agriculture. Its methods are developed together with the changes of the

whole complex of economic relations in agriculture, but, having reached certain heights, it

should not be lost and must be regulated by law. These methods of state management of

business affairs in the agro-industrial complex should change with the transformation of

agrarian policy, and should receive support from the state.

Key words: entrepreneurship, public administration, agriculture, problems, market

economy.

Сельское хозяйство нуждалось, и будет нуждаться в поддержке

государства и регулировании. На данный период времени под

сельскохозяйственной деятельностью понимают любую деятельность

сельскохозяйственных организаций и граждан, которая связанна с

производством и продовольствием. Для сельскохозяйственной управленческой

деятельности свойственны некие отличительные черты. Первое это, то, что

главным для сельскохозяйственного производства является земля. Второе,

сельскохозяйственное производство в некоторой степени зависит от природно-

климатических и биологических условии, что делает его наиболее

рискованным в сравнении с другими сферами деятельности. И, в-третьих,

сельскохозяйственная управленческая деятельность осуществляется разными

сельскохозяйственными и несельскохозяйственными организациями, а также

гражданами.

83

АГРОПРОМЫШЛЕННЫЙ КОМПЛЕКС – единое соединенное между

собой и общественным распределением труда областей экономики, которое

обеспечивает воспроизведение продуктов питания и промышленных

предметов использования из сельскохозяйственного сырья в соответствии с

потребностями общества и спросом населения. В состав АПК входят три

основные сферы: первая сфера включает отрасли, снабжающие сельское

хозяйство и другие сферы комплекса средствами производства, сельское

строительство и др.; вторая сфера – по сути дела сельское хозяйство; третья

сфера, в которую входят отрасли, делающие заготовку, транспортировку,

переработку, хранение и сбыт конечной продукции комплекса. В развитом

АПК формируется IV сфера, включающая отрасли производственной,

социальной, сервисной, научной, информационной и другой инфраструктуры,

которые сами непосредственно не создают продукта, но необходимы для его

создания и нормального эффективного функционирования АПК [2].

За последние годы приняты много попыток со стороны государства для

решения проблем агропромышленного комплекса (АПК) и улучшения

состояния отрасли.

Был принят Федеральный Закон ―О развитии сельского хозяйства‖ о

поддержке сельскохозяйственных товаропроизводителей, осуществляющих

производство сельскохозяйственной продукции на неблагоприятных для такого

производства территориях [1].

В 2000 году Правительство Российской Федерации проявило

инициативу по созданию ОАО ―Российского Сельскохозяйственного банка‖

(Россельхозбанка). Акции ―Россельхозбанка‖ принадлежат государству,

акционером является Госимущество. На сегодняшний день Россельхозбанк

находится в числе крупнейших банков России и занимает лидирующее место

среди кредиторов агропромышленного сектора. Главной целью создания

Россельхозбанка было развить национальную кредитно-финансовую систему

сельских территорий и агропромышленного комплекса России, однако сегодня

банк стал универсальной коммерческой базой, предоставляющей весь перечень

банковских услуг в сельскохозяйственной сфере.

Поддержка государства предпринимателей аграрного комплекса является

сугубо устойчивой подсистемой государственного регулирования

сравнительна с государственной взаимосвязью рыночного механизма в АПК.

Еѐ система растет вместе с изменениями всего комплекса экономических

отношений АПК, достигнув определѐнных вершин, она не должна снижаться.

Эти методы государственной поддержки предпринимательского дела в

агропромышленном комплексе должны меняться с изменением аграрной

политики. Государственное регулирование в АПК полагает, что исполнение его

это преимущественно экономические методы, которые включают защиту

84

отечественного продовольственного рынка от импорта, а также аграрного

сектора от высокомонополизированных отраслей, производящих средства

производства для сельского хозяйства и закупающих его продукцию;

сохранение и совершенствование функции государства в качестве заказчика и

инвестора применительно к условиям переходного периода; содействие

развитию рыночной инфраструктуры; поддержание государственного сектора

АПК; развитие социальной сферы села; развитие аграрной науки и подготовка

кадров для сельского хозяйства [3].

Решающая роль государства очень важна на этом этапе перехода к

рыночной экономике, когда не сформировался результативный механизм

экономического регулирования. Вместе с тем должны быть приняты во

внимание характерные особенности аграрного сектора – сезонность

производства, медленный оборот капитала, повышенный производственный

риск, связанный с доказанностями стихийной силы природы, с тем, что

значительная часть сельскохозяйственных угодий России находится в зоне

опасного земледелия. Затем чтобы устранить возможные негативные

последствия расширения оборота земли, необходимо законодательное

закрепление положений о праве приобретения сельхозугодий только лицами,

обязавшимися использовать землю для сельскохозяйственного производства, к

тому же имеющими специальное образование, опыт практической работы в

сельском хозяйстве, а также зафиксировать право изъятия неиспользуемых

сельхозугодий у их собственников с передачей земель в резервные фонды

государства или органам сельского самоуправления. Сельское хозяйство на

данный момент в силу своих отраслевых особенностей является одной из

наименее монополизированных отраслей, производящих скоропортящуюся

продукцию.

Отрасли агропромышленного комплекса, которые перерабатывают

сельскохозяйственную продукцию, на данный момент относится к числу

монополизированных секторов агропромышленного комплекса. Степень

монополизма производителей сельскохозяйственной техники и других

средства производства для сельского хозяйства, а также обслуживающих его

производств, высокое. Рост цен на средства производства сильно отстаѐт от

изменения цен на его продукцию. Необходима структурная политика

государства, направленная на демонополизацию соответствующих сфер в

агропромышленном комплексе. Сложность и особенность агропромышленного

комплекса заключается в необходимости применения большого количества

вариантов подхода при различных альтернативных стратегиях и целевых

установках развития агропромышленного производства, его спрос на

продукцию аграрной сферы экономики и, прежде всего, на продовольствие.

Государственное управление удается в настоящее время через

85

преимущественно законодательно-правовой и экономический механизм,

который обеспечивает управление поведение людей и организацию их

деятельности. В процессе управления государственными органами

выполняются функции организации, планирования, координации, поддержки,

контроля и др. Наиболее значимые проблемы государственного регулирования

АПК это:

1) Сельское хозяйство зависит от природных факторов и от ярко

проявленного сезонного характера производства, регулярный дефицит в

течение года достаточных доходов приводят к тому, что сельское хозяйство

оказывается в наиболее отсталой технико-технологическом и уязвимой в

финансово-экономическом отношении отраслью экономики.

2) В свой черед требуется решать социальные проблемы, которые

возникают в связи с сезонностью производства и необходимостью обеспечения

их занятости.

3) Сельхозтоваропроизводители должны учитывать объективно

действующие законы природы и нести дополнительные затраты по

восстановлению плодородия почвы, поддерживать экологическую чистоту,

обеспечение развития растений и жизнеспособности животных.

4) Сельское хозяйство заторможеней других пристраивается к

меняющимся экономическим и технологическим условиям. Это затрудняет

быструю его переориентацию на производство другой продукции в

зависимости от потребностей рынка. Особенно это касается животноводства, и

в первую очередь такой его отрасли, как скотоводство; где требуется несколько

лет для того, чтобы производство получило достаточное развитие.

5) Cельскохозяйственное производство зависит от природно-

климатических условий и является ещѐ одной сложной проблемой, которая

вызывает ненадежное, финансово-экономическое положение

сельхозтоваропроизводителей, что также требует участия государства в

содействии нормальных воспроизводственных условий в сельском хозяйстве.

6) В связи с особенностью сельскохозяйственного производства

особенно острыми становятся, и социальные проблемы села, поскольку

территориальная рассредоточенность производственных участков, требует

дополнительных расходов по доставке работников на производство, гарантия

нормальных условий труда (чистоты, горячего питания и т.д.).[4]

На данный период времени состояние в агропромышленном комплексе

другая, чем в других развитых странах, где сельское хозяйство действует в

условиях перепроизводства продовольствия и носит высокий технологический

уровень. В России понадобится наиболее результативные меры поддержки

управления предпринимательства в агропромышленном комплексе со стороны

государств[5].

86


1. Галиновская Е.А. Основные правовые проблемы государственного регулирования

агропромышленного комплекса России / Е.А. Галиновская // Журн. российского права. –

[Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://uristy.ucoz.ru/publ/5-1-0-145.

2. Зельднер А. Государственное регулирование агропромышленного сектора

экономики / А. Зельднер // Вопросы экономики. – № 6. – 2007. – С.83-90.

3. Овечкин А. Предпринимательская деятельности как объект правового

регулирования / А.П. Овечкин // Право и государство. – 2006. – № 7. – С. 59.

4. Огоев А.У. Мониторинг реализации Государственной программы развития

сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и

продовольствия в России / А.У Огоев, Ю.М. Склярова // Экономика сельскохозяйственных и

перерабатывающих предприятий. – 2010. - № 3. – С. 24-27.

5. Федеральный Закон от 29.12.2006 N 264-ФЗ (ред. от 23.07.2013) "О развитии

сельского хозяйства". – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.consultant.ru/

document/cons_doc_LAW_150015/

УДК 338.439.5:631.1 (571.53)

ОЦЕНКА ЦЕНОВОЙ ПАРИТЕТНОСТИ ЗЕРНОВОЙ ОТРАСЛИ В

УСЛОВИЯХ ПРИСОЕДИНЕНИЯ РОССИИ В ВТО (НА МАТЕРИАЛАХ

ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ)

С.В. Труфанова


Одной из причин резкого снижения экономических возможностей у зернопро-

изводящих хозяйств является усилившийся диспаритет цен на сельскохозяйственную и

промышленную продукцию. В этой связи в статье рассматривается проблема ценовой

паритетности зерновой отрасли в условиях вступления России в ВТО на материалах

Иркутской области. В расчетах взят период с 1990 по 2012 гг. Проведена оценка

соотношения цен на отдельные виды промышленной продукции с ценой пшеницы. Изучена

динамика цен производителей на зерно пшеницы мягкой 3 класса и продукты его

переработки. Определены финансовые потери зерновых хозяйств Иркутской области от

нарушения ценовой паритетности. Изучена вариация цен в зависимости от вида зерновых

культур и каналов сбыта зерновой продукции.

Ключевые слова: рынок зерна, ВТО, диспаритет цен, финансовые потери зернового

хозяйства, Иркутская область, государственная поддержка.

EVALUATION OF PRICE PARITY IN THE GRAIN INDUSTRY OF RUSSIA'S WTO

(BASED ON THE MATERIALS OF IRKUTSK REGION)

S.V. Trufanova


One of the reasons for sharp decline in economic opportunities in the grain-producing

farms is an intensified disparity in prices for agricultural and industrial products. In this regard,

http://www.consultant.ru/

87

the article discusses the problem of price parity of the grain industry in terms of Russia's

accession to the WTO on the materials of the Irkutsk region. In the calculations data is taken

between 1990 and 2012. The correlation between prices for certain types of industrial products

and the price of wheat is estimated. The dynamics of producer prices for soft wheat grain Class

3 and its products is studied. Financial losses of grain farms in Irkutsk region resulting from

price parity violation are identified. The variation in prices depending on the grain type and

grain products distribution channels is studied.

Key words. Grain market, the WTO, the price disparity, financial losses of grain

farming, Irkutsk region, state support.

Формирование эффективного и конкурентоспособного АПК,

обеспечивающего продовольственную безопасность страны и ее интеграцию в

мировой продовольственный рынок, является в настоящее время одной из

важнейших стратегических задач оздоровления экономики России и выведения

ее на траекторию устойчивого роста. Особенно остро это проблема стоит после

вступления России в ВТО. Решение продовольственной проблемы

определяется уровнем развития зерновой отрасли, признанной приоритетной

Государственной программой развития сельского хозяйства и регулирования

рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-

2020 гг.

В ходе рыночных реформ и долгих лет переговоров стран-участниц ВТО

зерновая отрасль претерпела существенные преобразования. Несмотря на то,

что начиная с 2006 г. в России в отношении субъектов зернового рынка стала

более активно совершенствоваться ценовая, налоговая, кредитная, финансовая,

страховая и таможенная политика, здесь сконцентрировались практически все

многочисленные проблемы АПК страны. К таковым можно отнести резкое

снижение экономических возможностей у зернопроизводящих хозяйств для

использования достижений научно-технического прогресса, катастрофическое

отставание зернового производства в техническом и технологическом

отношении от уровня экономически развитых стран, значительное свертывание

объемов работ по повышению плодородия почв, неуклонное снижение

квалификации кадров [4].

Причиной этому, в первую очередь, является усилившийся диспаритет

цен, а именно нарушение стоимостных соотношений и цен на

сельскохозяйственную продукцию и промышленные товары и услуги, которые

покупают для нужд села. Он выражается в опережающем росте индексов цен

на промышленные товары и услуги по сравнению с индексом цен на

сельскохозяйственную продукцию.

В целом диспаритет цен изучают как между АПК и другими секторами

экономики, так и между звеньями внутри АПК. Так, платежеспособность

пшеницы в отношении промышленной продукции неуклонно снижается,

поскольку рост стоимости средств производства в динамике опережает рост

88

цен на зерно (табл. 1).

Таблица 1 – Соотношение цен на отдельные виды промышленной

продукции с ценой пшеницы в Иркутской области за период 1990-2012 гг. 1

в разах

Виды продукции Годы

1990 1995 2000 2005 2010 2012

Пшеница, за 1 т 1 1 1 1 1 1

Бензин, за 1 т 2.7 3.0 3.2 4.5 4.7 3.8

Дизельное топливо, за 1 т 2.5 2.9 3.1 4.1 3.9 3.4

Трактор с.-х., за 1 шт. 211 244 261 252 342 397

Комбайн зерноуборочный, за 1 шт. 457 530 567 663 999 891

1 – составлена авторам по данным Иркутскстат [4 , C. 80]

По данным Иркутскстат цены на электроэнергию только за период 2006-

2012 гг. выросли в 4.12 раза. При этом в течение 2012 г. тарифы на

электроэнергию повысились на 6% [1]. Следует отметить, что после

вступления в ВТО у России нет обязательств по поднятию внутренних цен на

энергоресурсы до мирового уровня. Однако по требованию ВТО, они должны

будут всем потребителям продаваться с прибылью, а это приведет по данным

правительства к росту цен на энергоресурсы как минимум на 10-11% в год [2].

Диспаритет цен имеет место и между звеньями АПК. Наиболее жестко

он проявляется между сельским хозяйством I сфера включает отрасли,

снабжающие сельское хозяйство и другие сферы комплекса средствами

производства, сельское строительство и др.; II сфера – собственно сельское

хозяйство.

Так, для покупки сельскохозяйственного трактора в 2012 г. необходимо

реализовать 397 т пшеницы, а чтобы приобрести зерноуборочный комбайн

потребуется реализовать 891 т зерна. Три четверти сельскохозяйственных

товаропроизводителей собирают от 100 до 2500 т пшеницы. При условии

быстрой реализации собранного зерна и использования всей выручки ради

одной цели – приобретение трактора – ее достижение возможно только

теоретически. Товаропроизводителям с валовым сбором пшеницы в 300 т

понадобится два года, чтобы накопить денежные средства на покупку данной

техники. Мелким хозяйствам с урожаем до 100 т придется копить средства от

реализации пшеницы в течение 10 лет, и таких хозяйств – каждое десятое.

Кроме того, часть урожая в любом хозяйстве используется на

внутрихозяйственные нужды, и поэтому одномоментная реализация всего

зерна практически невозможна.

У каждого хозяйства имеется масса первоочередных расходов, таких как

оплата труда, закупка семян, удобрений, ГСМ, другой техники, уплата налогов,

89

возврат кредитов, и затраты на перечисленные нужды вполне могут поглотить

всю выручку, полученную не только от продажи пшеницы, но и от другой

сельскохозяйственной продукции. В этой связи можно сделать вывод о том,

что эквивалентность соотношения цен на продукцию сельского хозяйства и

промышленности не соизмерима. Вместе с тем без упорядочения соотношения

цен на сельскохозяйственную и промышленную продукцию невозможно не

только развитие, но и выживание аграрного сектора [3].

Нарушена ценовая паритетность и в отношениях непосредственных

участников зернового подкомплекса. Соотношение цен на пшеницу, муку и

хлеб складывается не в пользу производителей, если в 1990 г. доля

сельхозпроизводителей в конечной цене хлеба составляла 23.9%, цене муки –

76.9%, то в 2012 г. – 28.4% и 10.8% соответственно (рис. 1).

Рисунок 1 – Динамика цен производителей на зерно пшеницы мягкой 3 класса и

продукты его переработки в Иркутской области за 1990-2012 гг. [1]

Это говорит о том, что большая часть конечной цены достается

посредникам и розничной торговле.

Финансовые потери зернопроизводящих хозяйств Иркутской области от

нарушения ценовой эквивалентности с учетом бюджетных дотаций и

компенсаций составляют около 200-300 млн. руб. ежегодно (табл. 2).

В расчетах в качестве паритетной нами была взята цена, обеспечивающая

уровень рентабельности, равный 40%. По мнению аграрных экспертов, такой

уровень является оптимальным и должен обеспечивать возможность

самофинансирования сельскохозяйственных предприятий.

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

руб./т

годы

зерно мука хлеб и хлебобулочные изделия из муки в/с

90

Таблица 2 – Финансовые потери зернопроизводящих хозяйств Иркутской области от

нарушения ценовой эквивалентности за период 2010-2012 гг. 1

Показатели Годы

1990 2000 2010 2011 2012

Себестоимость 1 ц, руб. 27.2 170,4 458.0 567.5 614.2

Средняя цена реализации 1 ц, руб. 36.0 189,0 459.8 610.8 713.7

Паритетная цена 1 ц, руб. 38.1 238,6 641.2 794.5 859.9

Ценовой дисбаланс 1 ц, руб. -2.1 -49.6 -181.4 -183.7 -146.2

Объем реализации, тыс. тонн 350 261 168 175 150

Выручка от реализации зерна, млн. руб. 126 494 771 1071 1069

Ценовые потери без учета бюджетных

субсидий, млн. руб. -7 -130 -304 -322 -219

Получено субсидий из бюджетов всех

уровней, млн. руб. … … 36 25 33

Ценовые потери с учетом бюджетных

субсидий, млн. руб. - - -268 -297 -186

Доля потерь в выручке от реализации

зерна, % 5.8 26.2 34.8 27.7 17.4

1 – составлена автором по данным годовых отчетов Министерства сельского хозяйства

Иркутской области

Доля потерь в выручке от реализации зерна в 1990 г. составляла всего

5,8%, то в 2010 г. – 34.8 %, в 2011 г. – 27.7%, в 2012 г. – 17.4% (сокращение

доли потерь против 2011 г. 10.3 процентных пункта).

Возвращаясь к анализу цен на зерно, отметим, что наблюдается разрыв в

уровнях цен реализации между отдельными видами зерновых культур и по

различным каналам сбыта (табл. 3, 4).

Таблица 3 – Изменение цен в зависимости от каналов сбыта зерна в Иркутской области

за период 1990-2012 гг., руб./т 1

Каналы реализации зерна

Годы 2012 в

разах к

1990

2012 в

% к

2011 1990 2000 2010 2011 2012

Перерабатывающим организациям и

организациям оптовой торговли

(включая предприятия и

организации, осуществляющие

закупки для государственных нужд)

384 2117 4666 6055 7558 19.7 124.8

На рынке через собственные

магазины и др. 396 2184 4044 7216 9007 22.7 124.8

Населению (через систему

общественного питания хозяйства,

выдача и продажа в счет оплаты

труда)

262 1445 4342 4834 6034 23.0 124.8

По бартерным сделкам 329 1814 4172 6274 7831 23.8 124.8

1 –по данным Иркутскстат

91

Так, наименее выгодно продавать зерно государству, наиболее – оптовым

торговым компаниям. При этом главным фактором, определяющим выбор

канала сбыта, является уровень цен. Самая высокая цена реализации 1 ц зерна в

Иркутской области в 2012 г. была при реализации на рынке через собственные

магазины (9007 руб./т), наименьшая – при реализации зерна населению,

поскольку по этому каналу реализуется в основном фуражное зерно.

Цены на зерно в Иркутской области за период 1990-2012 гг. изменяются

аналогично общероссийской динамике. Дифференциация цен по видам

зерновых культур следующая: максимальная цена реализации характерна для

гречихи, минимальная – для ржи.

Таблица 4 – Средняя цена реализации зерновых культур, возделываемых в Иркутской

области за период 1990-2012 гг., руб./т 1

Наименование культур Годы 2012 в %

к 2011 1990 1995 2000 2005 2009 2010 2011 2012

Зерновые культуры – всего 360 371 1891 3353 4937 4598 6108 7137 116.85

Пшеница 380 391 1994 3404 5093 4764 5961 7274 122.03

Рожь 398 410 2090 3088 4029 3420 6135 6220 101.39

Гречиха 679 700 3568 3451 6332 3313 15741 12735 80.90

Ячмень 327 337 1717 3419 4810 4605 6906 6688 96.84

Зернобобовые - - - 4800 6638 6777 6630 9200 138.76

Овес 287 296 1509 3184 4363 3771 5644 7399 131.09

1 [1, С. 78]

Таким образом, повысить ценовую паритетность зерновой отрасти

можно только за счет поддержки сельскохозяйственных товаропро-

изводителей. Уровень их поддержки в России определяется Государственной

программой развития сельского хозяйства и регулирования рынков

сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 гг. и

разделяется на три типа в рамках ВТО, получивших название «корзин», в

зависимости от степени искажающего воздействия на торговлю: желтая,

зеленая и голубая. Прямая поддержка в настоящее время составляет 4.5 млрд.

долл., хотя допустимое значение согласно с требованиями ВТО в 2012 г.

Россия могла установить на уровне 9 млрд. долл. с последующим сокращением

его равными долями до 4.4 млрд. долл. к 2018 г.

Согласно требованиям ВТО основной в отрасли зернового производства

является поддержка доходов в растениеводстве (субсидия выплачивается из

расчета на 1 гектар посевов с учетом природно-климатических условий и

интенсивности производства). Эта поддержка заменяет ранее существовавшее

субсидирование минеральных удобрений, химических средств защиты растений.

Суммы этих субсидий в среднем по России 220 рублей, при этом

оптимальной суммой несвязанных выплат – 2000 рублей на гектар [3]. В

92

Иркутской области несвязная поддержка растениеводства составляет из

Федерального бюджета 234.24 руб./га, из регионального бюджета – 157.70

руб./га, всего – 391.94 руб./га. Фактические затраты на гектар составляют около

11000 руб./га.

Роль государства в этом остром вопросе должна заключаться в

разработке эффективной программы защиты внутреннего рынка удобрений,

семян, сельхозтехники и ГСМ; в создании фонда государственной закупки

сельскохозяйственной продукции; в создании условий для расширения

процесса диверсификации в сельском хозяйстве, как горизонтальной, так и

вертикальной. Список литературы

1. Статистический сборник ―Сельское хозяйство Иркутской области‖. –

Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Иркутской

области. – Иркутск. – 2013. – 205 с.

2. Труфанова С.В.Рынок зерна и ВТО (на материалах Иркутской области) / С.В.

Труфанова // Матер. международ. науч.-практ. конф., посвящ. 60-летию аспирантуры

ИрГСХА (3-5 декабря 2013г., Иркутск) // Иркутск:ИрГСХА, 2013. - Ч. II. – С. 249-255.

3. Труфанова С.В. Рынок зерна: его формирование и развитие в регионе: Монография

/ С.В. Труфанова – Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2010. – 181 с.

4. Труфанова С.В. Формирование и развитие рынка зерна в регионе / С.В. Труфанова:

Автореф. дис. … к.э.н. – Улан-Удэ, 2010. – 22 с.

УДК 631.151.2

ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОТРАСЛИ МОЛОЧНОГО

СКОТОВОДСТВА

Е.С. Шабалина


В статье на основе изучения современного состояния отрасли и передового опыта

разработаны предложения по совершенствованию управления молочным скотоводством в

СПК ―Шилинский‖. Для этого автором проводится оценка современного состояния отрасли

молочного скотоводства на предприятии, изучается себестоимость 1 ц молока, прибыль от

реализации молока и уровень рентабельности. Делается акцент на том, что значительную

роль в обеспечении прибыли СПК ―Шилинский‖ играет молочный цех предприятия.

Ключевые слова: эффективность, отрасль молочного скотоводства.

WAYS TO IMPROVE THE EFFECTIVENESS OF DAIRY CATTLE INDUSTRY

E.S. Shabalina


The proposals for improvement of dairy cattle management in the SEC "Shilinsky" are

developed in the article on the basis of studying the current state of the industry and its best

practices. In order to implement them, the current state of dairy cattle industry in the enterprise

http://elibrary.ru/author_items.asp?refid=161224576&fam=%D0%A2%D1%80%D1%83%D1%84%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0&init=%D0%A1+%D0%92

93

is assessed, the cost of 1 quintal of milk, income from milk sales and and the level of their

profitability are studied. A significant role of a dairy section in SEC "Shilinsky" profit ensurance

is emphasized.

Key words: efficiency, dairy cattle industry.

Молочный подкомплекс России это одна из самых важных

составляющих агропромышленного комплекса по своему значению для

обеспечения занятости населения и снабжения его молоком. Вместе с тем, в

нѐм накопилось наибольшее количество нерешѐнных проблем.

Актуальность проблемы обусловила выбор темы данной статьи. Ее цель

– на основе изучения современного состояния отрасли и передового опыта

разработать предложения по совершенствованию управления молочным

скотоводством в СПК ―Шилинский‖.

Центральная усадьба СПК ―Шилинский‖ находится в селе Шила в 35 км

от районного центра с. Сухобузимское и в 68 км от самой ближней

железнодорожной станции г. Красноярска. Землепользование предприятия

расположено в северо-западной части Сухобузимского района. Климат в

районе позволяет сельскохозяйственные культуры и содержать животных.

В течение анализируемого периода размеры сельскохозяйственного

производства предприятия уменьшились за счѐт сокращения количества

работников (на 10 %) и уменьшения площади сельскохозяйственных угодий. В

результате снизилась стоимость валовой продукции растениеводства в текущих

ценах на 4 %, а животноводства, напротив, увеличилась на 12 %.

Предприятие СПК ―Шилинский‖ выпускает молочную продукцию и

молоко. В сельскохозяйственной продукции наибольший удельный вес

занимает продукция животноводства – 70%. В структуре стоимости товарной

продукции в животноводстве наибольший удельный вес занимают молочные

продукты (31%), в растениеводстве – зерно – около 21%.

По итогам оценки финансового состояния предприятие в последние три

года находится в кризисной ситуации.

Ведущей отраслью предприятия является молочное скотоводство. За

анализируемый период поголовье крупного рогатого скота увеличилось на 24

головы. Негативным фактором можно считать сокращение численности

ремонтного молодняка. Низкий удельный вес нетелей в структуре стада не

способствует своевременной замене выбракованных коров

высокопродуктивным молодняком.

Скотоводство в СПК ―Шилинский‖ характеризуется средним уровнем

продуктивности животных. В 2013 году по сравнению с 2011 годом удой

молока от 1 коровы снизился на 7% и составил 4610 кг, выход телят на 100

голов маточного поголовья снизился на 6%. Основной причиной снижения

продуктивности молочного стада стало некачественное кормление, низкий

94

уровень работы по воспроизводству стада.

Производство молока в 2013 году сократилось на 3795 ц за счѐт

снижения удоя молока от 1 коровы. Реализация молока за три года

уменьшилась на 5838 ц, уровень товарности в 2012 году снизился по

сравнению с 2010 годом на 7 % и составил 87%. Хозяйство стало использовать

больше заменителя цельного молока для выпойки телят.

В СПК ―Шилинский‖ производственная себестоимость 1 ц молока в 2012

году возросла на 330 руб. или на 33%. Полная себестоимость 1ц молока

повысилась на 44%, молочных продуктов – на 59%.

За анализируемый период общая сумма прибыли в отрасли уменьшилась

на 9 млн. 039 тыс. руб. за счѐт убытка от реализации молока. При этом уровень

рентабельности молока снизился с 56 до 34%. Реализация крупного рогатого

скота на мясо на протяжении анализируемого периода была убыточной.

Значительную роль в обеспечении прибыли СПК ―Шилинский‖ играет

молочный цех предприятия. К 2013 году на предприятии увеличилось

производство брынзы и молока разливного. В 2012 году в ассортимент

продажи были введены такие продукты как кисломолочный напиток ―Снежок‖

и йогурт. Одновременно предприятие отказалось от производства сыворотки,

сыра некондиционного и прочих видов продукции.

За период с 2011 по 2013 год себестоимость молочной продукции

увеличилась на 40%, особенно заметно возросли затраты на молоко и масло.

Основной причиной повышения издержек является рост себестоимости молока

– сырья, тарифов на электроэнергию, цен на ГСМ и другие средства

производства промышленного происхождения. Рентабельность всего снизилась

с 27 до 10%, в том числе убыточным стало производство молока разливного,

сливок и брынзы.

Судя по проведѐнному анализу, в СПК ―Шилинский‖ есть резервы роста

объѐмов производства и сбыта продукции скотоводства и увеличения

экономической эффективности отрасли.

Для условий предприятия рассчитан годовой рацион кормления коров на

запланированный уровень молочной продуктивности – 4911 кг.

Оптимальный рацион соответствует зоотехническим нормам по

содержанию питательных веществ и соотношению отдельных видов кормов.

Он содержит минимально возможное количество концентратов (34%) и сенажа

(22%). Сено и зелѐный корм включены в рацион по максимуму – 20 и 24%

соответственно. Общая питательность рациона составляет 56.1 ц кормовых

единиц и 600 кг протеина. В расчѐте на 1 кормовую единицу приходится 107 г

протеина. Себестоимость годового рациона равна 23105 руб., 1 ц кормовых

единиц 412 руб.

В результате внедрения оптимального рациона кормления коров

95

себестоимость 1 ц кормовых единиц снизится на 21%, себестоимость 1 ц молока

на 13%. Это приведѐт к увеличению чистого дохода в расчѐте на 1 голову на

11066 руб., уровень рентабельности производства молока возрастѐт с 61 до 85%.

Экономический эффект в целом по стаду составит 10 млн. 027 тыс. руб.

С целью оптимизации ассортимента продукции, выпускаемой

предприятием, была разработана экономико-математическая модель. В

качестве целевой функции в модели использован максимум прибыли.

Оптимальный вариант развития производства, рассчитанный на полу-

чение максимальной прибыли, предусматривает незначительное уменьшение

реализации разливного молока при увеличении его продажи в пакетах. При этом

сокращается выпуск сметаны, сливок, сыра, кисломолочного напитка ―Снежок‖,

ряженки и йогурта, а производство других видов молочной продукции

увеличивается по сравнению с 2013 г. Это потребует от предприятия увеличить

затраты на производство продукции на 461 тыс. руб. Вместе с тем сумма

предполагаемой выручки может увеличиться на 2 млн. 190 тыс. руб., прибыль

на 1 млн. 728 тыс. руб., уровень рентабельности возрастѐт с 10 до 12%.

Повышение экономической эффективности молочного скотоводства

приведѐт к уменьшению уровня убыточности предприятия в целом с 8 до 4%.

В целях совершенствования управления производством и реализацией

продукции рекомендуется ввести должность специалиста по маркетингу

(маркетолога). В расчѐте на 1 рубль затрат на оплату труда маркетолога СПК

―Шилинский‖ получит 7.3 рублей дополнительной прибыли.


1. Королева Ю.Б. Управление в АПК / Ю.Б. Королева – М. – Колос, 2002. – 375 с.

2. Малахов С.Н Основные направления повышения эффективности молочного

скотоводства / С.Н. Малахов, М.Ф. Шкляр // Экономика сельскохозяйственных и

перерабатывающих предприятий. – 2002. – №9 – С. 20-21.

UDC 665.327.2/.3 (510)

THE DEVELOPMENT STATUS AND EXTERNAL MACRO-

ENVIRONMENT ANALYSIS OF OLIVE OIL IN CHINA

1Yu. Qianmei,

2J. Calzadilla,

3J.L. López

1Beijig Institute of Technology, Pekin, China

2International de La Rioja, Madrid, Spain 3Polytechnical University, Madrid, Spain

With the economic development in China, people‘s quality of life improved year by year,

and people care more about a healthy life style. With its special nutritional value, olive oil has been

accepted by more and more Chinese people during the past 10 years. That provoked an increase of

imported olive oil in China. The imports of olive oil in 2008 are 11153 tons, and it rose more than

300% to 46151 tons when it came to 2012. First, in this article, there is a description of development

status of olive oil in China. Second, PEST (political, economic, social, technology ) model is used to

96

analysis the external macro environment of olive oil over there.

Key words: olive oil, development status, external macro-environment, PEST analysis

СОСТОЯНИЕ РАЗВИТИЯ И АНАЛИЗ ВНЕШНЕЙ МАКРОСРЕДЫ ОЛИВКОВОГО

МАСЛА В КИТАЕ 1Ю. Квианмей,

2Дж. Калзадилла,

3Дж.Л. Лопез

1Пекинский институт технологии, г. Пекин, Китай

2Международный университет Ла-Риоха, г. Мадрид, Испания

3Политехнический университет, г. Мадрид, Испания

С экономическим развитием в Китае качество жизни людей с каждым годом

повышается, и люди больше заботятся о здоровом образе жизни. Обладая особой

питательной ценностью, оливковое масло признается все большим и большим числом

китайцев в течение последних 10 лет. Это спровоцировало рост импорта оливкового масла в

Китай. Импорт оливкового масла в 2008 составлял 11153 тонн, а к 2012 году он увеличился

более чем на 300% и составил 46151 тонн. Во-первых, в этой статье есть описание состояния

развития оливкового масла в Китае. Во-вторых, используется PEST (политическая,

экономическая, социальная, технология) модель для анализа внешней макросреды

оливкового масла.

Ключевые слова: оливковое масло, статус развития, внешняя макросреда, PEST

анализ.

1. The Current Development Status of Olive Oil in China

1.1 importing countries of olive oil

Olive oil is the oil obtained solely from the fruit of the olive trees. Due to the

factor of terrain, it is not suitable for olive trees to grow up in China. So the olive oil

we eat every day relys mainly on importing. Mediterranean countries produce most

of the olive oil, which accounts for 75% of the world production. The imported olive

oil in China comes mainly from these countries, such as Spain, Greece and Italy. The

planting quality and scale of olive trees in these countries has occupied global leading

level. Figure 1 reveals the extra virgin olive oil importing countries accounted in

2012.

Figure1: Extra Virgin Olive Oil Importing Countries (2012)

Source: China Customs Statistics Yearwork.

47%

21%

11%

6%

4% 3%

2% 6%

Spain

Italy

Greece

Australia

Tunisia

Syria

Turkey

others

97

1.2 Sales increase of olive oil during the recent years

The abroad olive oil started exploring Chinese market since the late 1990s,

there is only a little probing products enter into Chinese edible oil market then. But

when it came to 2003, the efforts of foreign olive oil brand to exploit Chinese market

significantly enhanced in just 3 years, and the imports of olive oil increased

exponentially. According to a incomplete statistics, the imports of olive oil in China

was only around 150 tons in 1998, but only 3 years passed, this number rose up to 400

tons. The average monthly imports in 2003 increased by 46% related to 2002. (Fig. 2).

Figure 2: Annual Import Volume (2008/2012)

Source: China Customs Statistics Yearwork.

1.3 Analysis of China’s main city sales.

Due to the more developed economy in coastal areas, people pay more

attention to health. So in these areas, such as Fujian,Guangdong,Zhejiang,Shanghai,

Beijing, Jiangsu, Dalian and Qingdao, the sales volume of olive oil is much higher

than other areas in China. The olive oil was sold in these areas as early as 10 years

ago, so the market here is more mature.

Figure3: Sales Regions Analysis

Source: Analysis of Olive Oil in Chinese Market

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

45000

50000

2008 2009 2010 2011 2012

olive oil imports

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

Be

ijin

g

Shan

ghai

Tian

jin

She

nzh

en

Gu

angz

ho

u

Ch

on

gqin

g

Ch

en

gdu

She

nya

ng

Jin

an

Ku

nm

ing

Taiy

uan

Han

gzh

ou

Nan

jing

Suzh

ou

Shiji

azh

uan

g

propotion of regionalsales

98

2. External macro-environment analysis (PEST).

The PEST model is a useful strategic tool for understanding the external

macro-environment in which a company is standing, such as market growth or

decline, business position, potential and direction for operations (Kotler, 1998). It is a

framework that categorizes environmental influences as political, economic, social

and technological factors (PEST). The analysis examines the impact of each of these

factors on the business. The result can then be used to take advantage of opportunities

and to make contingency plans for threats when preparing business and strategic

plans (Byars, 1991; Copper, 2000).

2.1 Political environment analysis

The political environment goes around the current government in a particular

country in which we manufacture or trade. It includes laws/legislation from home

and overseas markets.

The political factors influencing Chinese olive oil market mainly reflects in the

following aspects.

2.1.1 Implementation of “National Olive Oil Standard”

The State Administration of Grain issued the ―National Olive Oil Standard‖

which made strict regulation on labeling the imported olive oil. The new standard is

quite different from the old one. It would play an important role in regulating the

market and protecting the consumers‘ interest. It emphasizes more on food quality for

companies importing olive oil.

2.1.2 Import and export policies

Since China became a member of WTO in 2001, the tariffs of imported food

declined with a 10% annual rate, which increases the imports of olive oil. The tariffs

level in China is 15.3% when we first entered into the WTO in 2001. The tariff

reduction process started from 2002, and the tax rate decreased year by year. China

greatly reduced the customs of more than 5300 kinds of commodities in 2002, and

the total tariffs level was reduced to 12%.

2.1.3 A stable political environment

At present, our country has a stable political environment, which provides a

beneficial policy and a strong guarantee for companies investing and operating in

China. It strengthens the determination of international brand business to invest in

Chinese market.

2.2 Economic Environment Analysis

Economic factors have a significant impact on how an organization makes

business and also how profitable they are. Factors include – economic growth,

interest rates, exchange rates, inflation, consumers‘ capacity of consumption, etc.

2.2.1 Macro-economical environment analysis

Since 1993, China's Gross Domestic Product (GDP) presents a stable increase

trend. During the nearly 20 years of growing, GDP rose by 46.5% .The average

99

annual growth rate is 2.3%. This shows that due to China‘s practice in implementing

the concept of ―scientific outlook on development‖, the quality of GDP has been

significantly improved. According to the ―Chinese scientific development report‖,

China's GDP quality index in 2020 is expected to be improved by a quarter compared

with the 2011.

Figure4: China’s GDP and personal income level (2003/2012)

Source: China Statistics Year work.

China is in a stage of rapid economic development, the national economy is

experiencing an unprecedented boom, living conditions and income levels of the

people are significantly improved, as well as the purchasing power. It creates an

expanding middle class with strong purchasing power. The demand for healthy food

provides a stable demand for imported olive oil.

2.2.2 Personal income and consumption analysis

With the rising incomes, living conditions of the Chinese people over the past

decade have a qualitative gap. People‘s requirements on food are not only focused on

keeping away from hungry, but pay more attention to healthy food. People are

changing gradually from cooking with the traditional soybean oil and peanut oil to

use olive oil. With its unique nutritional value and health effects, olive oil began

coming into sight.

Engel's law is an observation in economics stating that as income rises, the

proportion of income spent on food falls, even if actual expenditure on food rises.

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

350000

2003 2004 2005 2006 2007 2008

GDP(100 billion RMB)

Personal Income(RMB)

http://en.wikipedia.org/wiki/Economics

100

Table1 - Рer capita income of urban and rural areas and the Engel coefficient

Source: ―China Statistics Yearwork‖

Engel‘s law can be used as an indicator of living standards in different

countries. If the Engel coefficient is high, it means the country is poorer and has a

lower standard of living. The United Nations (UN) uses the Engel coefficient to show

living standards:

A coefficient above 59 percent represents poverty

50-59 percent, indicates barely meeting daily needs

40-50 percent, a moderately well-off standard of living;

30-40 percent, a well-to-do standard of living;

Below 30 percent, represents a wealthy life.

According to the standard of the United Nations, the urban area in China has

reached a well-to-do standard of living. The rural area has reached a moderately well-

off standard of living as well. Table 1 suggests that the Engel‘s coefficient of urban

and rural areas in China is fluctuating in a downward trend. It means that the

proportion of money spent on food is decreasing. Although the proportion is

declining, the money spent on food is rising. (Fig. 5)

year

Per capita

disposable

income of urban

areas

Per capita

disposable

income of rural

areas

Engel‘s

coefficient of

urban areas

Engel‘s

coefficient of

rural areas

(%) (%)

2003 8472.2 2622.2 37.1 45.6

2004 9421.6 2936.4 37.7 47.2

2005 10493.0 3254.9 36.7 45.5

2006 11759.5 3587.0 35.8 43.0

2007 13785.8 4140.4 36.3 43.1

2008 15780.8 4760.6 37.9 43.7

2009 17174.7 5153.2 36.5 41.0

2010 19109.4 5919.0 35.7 41.1

2011 21809.8 6977.3 36.3 40.4

2012 24564.7 7916.6 36.2 39.3

101

Figure 5. Annual consumption expenditure per capita of urban areas in China.

Source: China Statistics Year work.

Figure 5 demonstrates that the consumption expenditure of the major

consumer groups of olive oil----urban household is growing year by year. Although

the growth rate of food expenditure and oil expenditure is not as high as consumption

expenditure, it also shows an increasing tendency. After 10 years development, great

changes in Chinese people's consumption concept of edible oil occurred. People‘s

selection criteria for edible oil are no longer stay on the basic level. They care more

about nutrition and health of edible oil. It suggests that olive oil has a huge potential

market in China.

2.3 Social Environment Analysis

Social factors include the cultural aspects, demographics, health consciousness,

population growth rate, age distribution, career attitudes and emphasis on food safety.

Trends in social factors affect the company's products demand and how that company

operates.

As an extremely important feature -- demographic factors -- restrict the market

size of assorted products, especially for food industry. There are nearly 1.4 billion

people in China. Owing to the large population, as a daily necessity, edible oil‘s

consumption is extremely huge. If imported olive oil can occupy a part of the market,

the sales will be very considerable.

People‘s education level will also have some influences on the market sales of

olive oil. As exchanges and cooperation between China and other countries in the

world have become increasingly frequent, there are more and more Chinese who

have studied, worked or lived abroad. So the western culture influences more and

more Chinese people, their concept of life, consumption patterns and eating habits are

more western day by day. They pay more attention to life quality and health, so they

tend to choose natural, nutritious and healthy food for the daily consumption. All

78 89 85 87 117 165 129 125 125 151

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

2003200420052006200720082009201020112012

Consumption Expenditure

Food Expenditure

oil Expenditure

102

above shows that as the ―liquid gold‖, olive oil has great potential in Chinese market.

2.4 Technological environment analysis

These factors pertain to innovations in technology that may affect the

operations of the industry and the market, with a favorable or unfavorable way. This

refers to automation, research and development and the amount of technological

awareness that a market has.

Because most part of the olive oil in China is imported from Mediterranean

countries, it takes a long time to transport. The storage technique is becoming a big

problem. Olive oil should be kept away from light and heat. After years of

development, the storage method has now reached a more mature stage. Previously

olive oil was stored in huge underground warehouse which is surrounded by

inorganic materials. Now large stainless steel tanks, whose bottom are an inverted

cone, are used to store olive oil. It is more convenient to be cleaned. The temperature

in the tank is kept from 18-20 centigrade.

3. Conclusions

3.1 The objective conditions indicate that China‘s terrain is not suitable for a

large number of olive trees to be planted, so the olive oil will come mainly from

imports.

3.2 Currently Spain has replaced Italy and Greece to become China's largest

exporter of olive oil.

3.3 ―National Olive Oil Standard‖ set different detection index to avoid the

situation such as selling second quality at the best quality prices in current olive oil

market. It made strict regulation on importing olive oil.

3.4 The Engel‘s coefficient in both urban and rural areas has became lower

during the past 10 years in China. It means that Chinese people is becoming more and

more wealthy these years. Although the proportion of money spent on food is

declining, the absolute volume of money spent on food is rising.

References

1. The General Administration of Customs (2003-2012). China Customs Statistics Year

work. Ed. China Customs.

2. China‘s National Bureau of Statistics(2003-2012). China Statistics Year work. Ed. China

Statistics Press.

3. Philip Kotler (2012). Strategic Management. Ed. China Renmin University Press Co.

LTD.

4. Chisholm, Hugh. (1911). Ernst Engel. Encyclopedia Britannica (11th ed.). Cambridge

University Press.

5. Liu Jieke (2004). Marketing Power. Ed. People Press.

6. Shi Yongfeng (2007). The Development Status of Olive Oil in China and suggestions

about it. Ed. Chinese Oil.

7. Shi Yongfeng (2006). Olive Oil Market Requiring Rationality Development. Ed.

Marketing Variability.

8. Peng Zhengguang, Zhai Yanwei, Yang Hua, Pan Qin (2011). The main problem of

imported olive oil and the regulatory measures. Ed. Oil Development

103

УДК 631.15:636.32

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФУНКЦИЙ

В ОВЦЕВОДСТВЕ

Л. Нямбат, Г. Нямсурэн

Монгольский государственный аграрный университет, г. Улан-Батор, Монголия

В расчетах по менежменту животноводства очень важны компьютерные расчеты

производственных функций в животноводстве. В этой связи статья посвящается разрботке

производственных функций в овцеводстве и их применению в управленческих решениях.

Компьютерные расчеты начинаются с составления имитационной модели оборота стада на

постоянное поголовье, например на 1000 голов. На следующем этапе составляется

имтационная модель по расчету выхода продукции в физическом и стоимостном

выражениях.

Ключевые слова: производственные функции, оборот стада, процент падежа.

USE OF PRODUCTION FUNCTIONS IN SHEEP BREEDING

L. Nyambat , G. Nyamsuren

Mongolian State Agricultural University, Ulan- Baatar, Mongolia

Computer calculations of livestock production functions are very important in livestock

management calculations. In this regard, the article is dedicated to the development of

production functions in sheep breeding and their use in management decisions. Computer

calculations start with making a simulation model of a herd turnover for permanent livestock

population, for example for 1000 heads. At the next stage a simulatiom model for the calculation

of yields in physical and value terms is created.

Key words: production functions , herd turnover, mortality percentage.

В расчетах по менежменту животноводства очень важны компьютерные

расчеты производственных функций в животноводстве. Производственными

функциями называются математические выражения зависимостей

результативных признаков от факторов производства. Факторы производства

подразделяются на экзогенные (внешние) и эндогенные (внутренные).

Внутренные факторы влияют внутри системы и управлямы технологическими

приемами, а внешние факторы влияют на систему извне. В пастбищнем

животноводстве внутренные факторы более стабильны, а внешние факторы,

такие как погодные условия, политика правительства и международный рынок,

окаывают сильное влияние на состояние животноводства.

Статья посвящается разрботке производственных функций в овцеводстве

и их применению в управленческих решениях. Компьютерные расчеты

начинаются с составления имитационной модели оборота стада на постоянное

поголовье, например на 1000 голов. Традиционный оборот стада в пастбищнем

овцеводстве стабилен: примерное соотношение падежа по половозрастным

группам, деловой приплод получают от взрослых овцематок и 1.5-годовалых

маток, из молодняка в основное стадо переводятся в возрасте 1.5 года, на мясо

104

используются взрослые кастраты, выбракованных производителей и взрослых

овцематок и все поголовье 1.5-годовалого молодняка, непредназначенного для

репродукции.

Однако на оборот стада оказывает сильное влияние экзогенный фактор

средний процент падежа, что сильно зависит от погодных условий и тесно

варьирует с выходом делового приплода.

Таблица 1 – Имитационная модель оборота стада овец, 1000 голов

Зависимость выхода деловых ягнят от процента падежа овец:

Выравнивание ряда динамики среднего процента падежа овец:

(

) (

)

Динамика и прогноз падежа с-х животных

Рисунок 1 – Динамика падежа сельскохозяйственных животных за период 1997-2013 гг.

и прогноз на период 2014-2020 гг.

105

На следующем этапе составляется имтационная модель по расчету

выхода продукции в физическом и стоимостном выражениях.

Таблица 2 – Имитационная модель выхода продукции овцеводства, 1000 голов

Резульаты показывают, что при 5.53-процентном средним падеже овец с

1 структурной головы на начало года производится 15.9 кг мяса в живом весе,

1.575 кг шерсти, 3.66 л молока, 0.382 штук шкуры, в сумме 43.5 тыс.тугриков

валовой продукции в ценах 2012 года. Придавая новые значения экзогенной

переменной- среднему проценту падежа начиная с 1,2,... до 10 можно получить

серию значений по производству продукции. Использовав серию

взамосвязанных значений можно получить математические выражения

производственных функций:

- по баранине в живом весе:

мясо кг падеж

-по шерсти:

шерсть кг падеж

-по валовой продукции овец:

тыс туг падеж

При использовании этих функций можно рассчитать объем продукции

овцеводства при любом значении процента падежа и любом общем поголовье

овец на начало года: по стране, зоне, аймаку, сомону. На основе этой

информации возможна формулировка любых управленческих решений на

текущий период или перспективу.

106

Секция ИНЖЕНЕРНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В АПК

УДК 620.4.001

БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ СИСТЕМА

АНАЭРОБНОЙ ПЕРЕРАБОТКИ ОРГАНОСОДЕРЖАЩИХ ОТХОДОВ

СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

А.А. Бричагина, В.К. Евтеев, Н.И. Ковалева


Способом исследования разработанной на кафедре ―Техническое обеспечение АПК‖

Иркутской государственной сельскохозяйственной академии технологии анаэробной

переработки органосодержащих отходов сельского хозяйства был выбран системный подход.

Одним из важнейших принципов классификаций систем является их сложность. В статье

биотехнологическая система анаэробной переработки органосодержащих отходов сельского

хозяйства рассматривается как сложная - многосоставная, полиструктурная, многоуровневая,

полифункциональная, сложноорганизованная, сложноситуационная, что позволяет

использовать для ее изучения системный анализ.

Ключевые слова: система, переработка, системный подход, сложность.

BIOTECH SYSTEM OF

ANAEROBIC DIGESTION OF ORGANIC CONTAINED AGRICULTURAL WASTE

A.A. Brichagina, V.K. Evteev, N.I. Kovaleva


The researchers of ―Technical support of agricultural sector‖ department in Irkutsk state

agricultural academy have chosen as a research method a system approach to the technology of

anaerobic digestion of organic contained agricultural waste. One of the most important

principles of systems classifications is their complexity. A biotech system of anaerobic digestion

of organic agricultural waste is considered a complex system characterized as multiple,

polystructural, multilevel, polyfunctional with complex organization. Hence, the research is

conducted with the use of system analysis.

Key words: system, processing, system approach, the complexity.

На кафедре ―Техническое обеспечение АПК‖ Иркутской

государственной сельскохозяйственной академии разработана технология

анаэробной переработки органосодержащих отходов сельского хозяйства.

Способом исследования технологии был выбран системный подход [2].

С целью ограничения подходов к отображению биотехнологической

системы анаэробной переработки органосодержащих отходов сельского

хозяйства она была проанализирована с точки зрения различных принципов

классификаций. Одним из важнейших критериев классификации систем

107

является их сложность.

Сложность – интегральный показатель, представляющий собой единство

сложности состава, структуры, уровня, организации, функций и жизненного

пути системы (рис. 1) [3].

Рисунок 1 – Интерпретации сложности

биотехнологической системы анаэробной переработки органосодержащих отходов

сельского хозяйства

Сложность состава определяется большим количеством составных

частей системы. Технология анаэробной переработки органосодержащих

отходов сельского хозяйства включает следующие этапы:

1. первичное хранение, удаление и транспортировка органосодержащих

отходов сельского хозяйства;

2. подготовка отходов к анаэробному сбраживанию;

3. анаэробное сбраживание;

4. хранение, подготовка и применение биогаза;

5. хранение, подготовка и применение анаэробно сброженных

органических удобрений;

6. хранение, подготовка и применение технически чистой воды.

Сложность структуры трактуется как возможность разбиения системы на

подсистемы. Каждый из этапов технологической схемы является

самостоятельно функционирующей частью, имеет свои подцели, направленные

на достижение общей цели системы, и может рассматриваться как структурная

компонента системы - подсистема. Например, подсистема ―анаэробное

сбраживание‖ предназначена для переработки органосодержащих отходов

Сложность биотехнологической системы

анаэробной переработки органосодержащих отходов

сельского хозяйства

Сложность состава

Сложность структуры

Сложность уровня

Сложность

организации

Сложность

функций

Сложность жизненного пути

108

сельского хозяйства без доступа кислорода с целью получения биогаза и

органических удобрений.

Сложность уровней складывается из большого количества уровней

системы. Каждая из подсистем рассматриваемой системы состоит из элементов

или подподсистем. Например, в подсистеме ―хранение, подготовка и

применение анаэробно сброженных органических удобрений‖ при выбранном

уровне иерархии рассмотрения можно выделить в качестве элементов

―хранение удобрений‖, ―подготовка удобрений‖, в качестве подподсистемы –

―хранение, подготовка и применение анаэробно сброженных органических

удобрений‖. В свою очередь, каждая из составляющих подсистемы может быть

разделена на еще более мелкие части.

Сложность организации системы вызвана многообразием связей и

отношений как внутри системы, так и с окружающей средой. На рисунке 2

представлена структурная схема, на которой указаны все существенные с точки

зрения выполнения поставленной цели, составляющие системы, все связи

между ними внутри системы и связи с окружающей средой.

Рисунок 2 - Структурная схема биотехнологической системы анаэробной переработки

органосодержащих отходов сельского хозяйства:

I - первичное хранение, удаление и транспортировка органосодержащих отходов;

II - подготовка отходов к анаэробному сбраживанию; III - анаэробное сбраживание;

IV - хранение, подготовка и применение биогаза; V - хранение, подготовка и применение

удобрений; VI – подсистема хранение и применение технически чистой воды.

В качестве внешней среды рассматриваются следующие элементы:

1) свойства (параметры) которых влияют на рассматриваемую систему,

2) свойства (параметры) которых изменяются вследствие изменения

состояния рассматриваемой системы.

Таковыми являются:

- внешние ресурсы (финансовые, материальные, трудовые);

- ограничения (законодательные акты, нормативно-правовые документы

I

II III V

VI

IV

109

и т.д.), задаваемые, как правило, в виде некоторых информационных ресурсов;

- потребители конечного продукта.

При проведении анализа внешней среды было установлено, что система

находится под воздействием следующих факторов: политических,

экономических, правовых, естественных, технологических и социальных

1) политические факторы: размеры государственных инвестиций в

сельское хозяйство, налоговая политика, государственное регулирование и др.;

2) экономические факторы: между- и внутрихозяйственная коньюктура,

состояние рынка труда, денежно-кредитная политика, состояние рынка труда и

т.п.;

3) правовые факторы: земельный кодекс, закон об охране

интеллектуальной собственности; закон об охране окружающей среды,

агротехнические требования к проведению операций и т. д.;

4) естественные факторы – природно-климатические условия;

5) социальные факторы: социальная инфраструктура, возрастной,

половой состав населения и др.;

6) технологические факторы - связанные с появлением новых открытий в

науке и технике (компьютерные технологии, транспортные системы, системы

связи и т.д.) или наоборот, применение устаревшего оборудования.

Сложность функций биотехнологической системы анаэробной

переработки органосодержащих отходов сельского хозяйства определяется

степенью сложности и количеством выполняемых ею функций:

- получение биогаза, который в дальнейшем может быть переработан в

электрическую, механическую или тепловую энергию;

- получение органических удобрений;

- исключение попадания вредных веществ в окружающую среду;

- улучшение условий труда работников, занятых в производстве,

снижение уровня их заболеваемости;

- получение прибыли от реализации биогаза и удобрений.

Сложность жизненного пути системы характеризуется

неоднозначностью и многообразием переживаемых ею ситуаций.

Рассматриваемая система - инновационная, динамическая, в ней возможны

различные изменения под действием внутренних и внешних факторов,

развитие, возникновение новых и отмирание старых частей и связей между

ними, появление новых функций и т.д.

Вывод. Таким образом, биотехнологическая система анаэробной

переработки органосодержащих отходов сельского хозяйства является

полиструктурной, многоуровневой, полифункциональной, сложнооргани-

зованной и сложноситуационной. Определив систему как сложную, становится

возможным использовать для ее изучения системный анализ [1].

110


1. Антонов А.В. Системный анализ / А.В. Антонов– М.: Высшая школа, 2008. – 454 с.

2. Евтеев В.К. Системный подход к анаэробной переработке навоза и

животноводческих стоков / В.К. Евтеев, А.А. Бричагина // Вестник ИрГСХА . – 2011. - № 46.

– С. 74-79.

3. Сурмин Ю.П. Теория систем и системный анализ / Ю.П. Сурмин – К.: МАУП, 2003.

– 368 с.

УДК 62-611:62-98

РАСЧЕТ ТЕЧЕНИЯ ТОПЛИВА В ТРУБОПРОВОДАХ НИЗКОГО

ДАВЛЕНИЯ СИСТЕМЫ COMMON RAIL

Н.В. Бендик, П.Г. Смирнов


Разработана математическая модель течения топлива в трубопроводах низкого

давления системы Common Rail для современных дизельных двигателей, что позволяет

оптимизировать работу элементов системы питания низкого давления на различных режимах

работы дизельного двигателя. Для описания движения топлива применена нестационарная

одномерная модель течения вязкой сжимаемой жидкости. Рассчитаны еѐ технические

характеристики. Приведены возможности работы форсунки с точки зрения обеспечения

оптимального впрыска на различных режимах работы дизеля.

Ключевые слова: дизельный двигатель, система топливоподачи, математическая

модель.

A CALCULATION OF FUEL FLOW IN LOW PRESSURE PIPELINES OF COMMON

RAIL SYSTEM

N.V. Bendik, P.G. Smirnov


The mathematical model of fuel flow in low pressure pipelines of Common Rail system

for modern diesel engines is worked out. That allows optimizing the work of feed system

elements of low pressure on different operating modes of diesel engine. Non-stationary one-

dimensional model of a viscous compressible liquid is applied to describe the fuel flow. Its

technical specifications are calculated. The paper shows the possibilities of nozzle work from

the point of view of providing optimal injection on the different operating modes of diesel.

Key words: diesel engine, system of fuel supply, mathematical model.

Расчет топливоподачи сопряжен с необходимостью решения краевой

задачи. Ядром расчета является задача о течении в трубопроводе. Одномерный

подход оправдывается протяженностью трубопроводов и каналов, отсутствием

разветвлений и возможностью отделения узлов со сложным пространственным

течением от трубопроводов. Задача реализуется с использованием

аналитического решения или численных методов. Аналитически данная задача

имеет безусловное преимущество в отношении времени и надежности счета,

111

для нее не существует проблем сходимости и устойчивости.

Современный дизель – это надежный, экологичный и экономичный

силовой агрегат, оснащенный электронными блоками управления всех систем,

в том числе и системы топливоподачи. Дизель, оснащенный топливоподающей

системой Common Rail — это самый современный этап эволюции дизельных

двигателей с прямым впрыском топлива. Создание давления и

непосредственный процесс впрыска в аккумуляторной топливной

системе Common Rail (CR) полностью разделены. Высокое давление в

топливной системе создается независимо от частоты вращения коленчатого

вала двигателя и количества впрыскиваемого топлива. Данная система

позволяет гибко реагировать нагрузки двигателя и действия водителя.

Нестационарное одномерное течение вязкой сжимаемой жидкости,

пренебрегая кориолисовыми и гравитационными силами, можно описать

уравнением движения и неразрывности [155]

{

[ ]

[ ]

[ ]

[ ]

(1)

где: t - время; х - продольная координата; f - площадь сечения; U - скорость; Р -

давление; ρ - плотность; К - диссипативный множитель.

Более сложные постановки задачи, например, многомерные, с

гипотезами турбулентности для трубопроводов топливоподающей аппаратуры

себя не оправдывает, так как замедляют и ограничивают процессы

оптимизации и проектирования топливоподающей аппаратуры (ТПА). Нашли

применение несколько методов расчета в зависимости от подходов к задаче,

степени упрощения и дополнения [1].

В России и за рубежом для рядовых расчетов топливоподачи до сих пор

популярен метод, основанный на решении Д‘Аламбера волнового уравнения

[5]. Его же можно назвать простейшим решением задачи о течении в

трубопроводе. В наиболее близкой к используемой сегодня форме, алгоритм

расчета был записан в 1948г. И.В. Астаховым. Поэтому метод применительно

к ТПА связан с его именем. До этого решение Д‘Аламбера использовал Н.Е.

Жуковский для описания гидроудара. Метод позволяет достаточно адекватно

описать волновой процесс в нагнетательном трубопроводе. Система (1)

используется с допущением U«α и ∆ρ«ρ [4,6], то есть в пренебрежении

конвективными членами U∙∂U/∂х, имеет вид:

+

Р

х=-KU,

+ρ

х=0. (2)

Третий член уравнения движения, отражающий потерю напора,

искусственный, но общепринятый в одномерной гидродинамике. Тогда

| | тр.

112

Используя выражения для скорости звука α для замыкания системы,

дифференцируя первое по времени, второе по координате и вычитая друг из

друга, получаем телеграфное уравнение:

(3)

В предложении малости диссипации (К=0) волновое уравнение:

(4)

Уравнение (4) имеет два аналитических решения [2]. Использование

функции комплексного переменного для практических расчѐтов неудобно.

Широко используется решение Д´Аламбера для α=const. Если начальные

условия для всех Х:

( ) ( ) (5)

то решение имеет вид:

[ ]

(6)

Начальное условие U 0 используется редко (например, для ТПА с

впрыскиванием за счѐт гидроудара). Но именно оно позволяет объяснить и

оценить гидроудар. Так, при остановке потока имеем:

,

гидроудар (7)

Учѐт гидродинамического трения осуществляется путѐм использования

(6) с искусственной поправкой Т.Ф. Кузнецова [3]. По существу тогда оно уже

относится не к волновому, а к телеграфному уравнению:

( ) ;

[ ( ) ] ( . (8)

Дефект (8) не столько в некорректности происхождения, сколько в учѐте

лишь изменения амплитуды волны, но не еѐ фазы. Поскольку (8) легко

реализуется, повышает точность расчѐтов, то повсеместно используется.

Несмотря на популярность расчѐта по Д´Аламберу, не прекращаются

попытки его усовершенствования. Некоторые из них оказались весьма

плодотворными, например (8), но некоторые ошибочны (―следы волн‖).

При использовании решения Д´Аламбера отброшены конвективные

члены исходных уравнений, не учитывается переменность скорости звука,

сечения трубопровода, неизотермичность, упрощенно описываются

двухфазность топлива и гидродинамическое трение. Ряд неточностей

содержится в уравнениях ГУ (уравнения дросселирования не сжижаемой

жидкости, объѐмный баланс, упрощѐнный учет деформации полостей). Этим

же объясняется использование в ряде работ не а ̅[4].

Ступенчатость трубопроводов в реальных конструкциях ТПА

113

встречается всегда. При еѐ схематизации часто не учитывают изменение

диаметра акустически длинной линии, но некоторые характерные изменения

проточной части всѐ же необходимо учитывать. Как правило, внутренний

канал форсунки соизмерим по длине с нагнетательным трубопроводом, но

имеет другой диаметр. Интерпретировать канал как продолжение

трубопровода также неточно, как и игнорировать. На рисунке 1 отображены

результаты сравнения расчѐта ТПА типа Common Rail для дизеля 4ЧН8.7/9.4

при интерпретации протяжѐнной части ЛВД равной длины. В первом случае

она интерпретировалась трубопроводом 3х405 мм, во втором -

трубопроводом 3х250 мм и каналом форсунки 1.87х155 мм, разделѐнных

полостью штуцера. Последняя расчѐтная схема обеспечивает сходимость с

экспериментом.

Некоторое уточнение расчѐта достигается при учѐте местных

сопротивлений входа-выхода на концах трубопровода, фильтра форсунки.

трвх тр

; трвых

фил тр ( тр фил )

(9)

Рисунок 1 - Давление впрыскивания при интерпретации ЛВД одним трубопроводом (1)

или трубопроводом и каналом с промежуточной полостью (2)

В работах Л.Н. Голубкова и И.В. Астахова [5] была разработана

процедура расчета по Д´Аламбера с ликвидацией газовой фазы в линии

низкого давления. Менее известна процедура расчета ее образования. Вместе с

тем, при низких Рост, а также нетрадиционной ТПА газовая фаза может в

процессе топливоподачи многократно образовываться и ликвидироваться.

Этот прием обеспечивает хорошие результаты в практических расчетах, но по

существу, является искусственным, заменяющим решение уравнений

двухфазной жидкости. Поэтому некоторые соотношения для волн после

114

взаимодействия с двухфазной средой носят эвристический характер, то есть

оценка поведения волн подтверждается скорее идентификацией

математической модели по экспериментальным данным, чем теоретическими

представлениями.

Если на данном участке Рх<0, то:

Vобр=2fтр∆t∙(Wх-Fх)/(αρ);

газ газ

+Vобр(1-kперед);

kперед=Рj-1/(Wх-Fх); Рj=0; (10)

корр

перед ;

корр

перед .

Если но газ то ликвидация газа описывается под тр

( ) ( )

Если под газ то параметры трубопровода корректируются газ

газ

под; корр корр

Если под газ то корректированные параметры равны перед

газ под; газ

корр перед

корр перед корр

корр корр.

Выражения (10) приближѐнно описывают такой сложный механизм, как

гистерезис двухфазного состояния топлива. Более корректно он описывается

ниже в решении распада разрыва трубопровода. Существенность расчѐта

образования газов в процессе подачи, а не только их ликвидации, в рамках

данной модели иллюстрируются на рисунке 2.

Рисунок 2 - Характеристика подачи при учѐте газообразования и без учета

115

Так, в ТПА с рядным ТНВД с пл пл=7/9 мм для дизеля 4ЧН8.7/9.4 при

кул=2200 мин , ост различия в результатах касаются не только

амплитуды и продолжительности подачи, но и наличия подвпрыскивания.

В данном случае имеется в виду то, что эта концепция получила

распространение у нас в стране и имела целью повышение точности расчѐта.

Это понятие, неизвестное гидродинамике и теплофизике, не получило

физически адекватного объяснения. Лишь И.В. Астахов, признавая

искусственность приема, поясняет, зачем оно введено [1]. Сравним

экспериментально определѐнное давление во втором датчике длинной трубы и

рассчитанное по измеренному в первом датчике (рис. 3).

Опыт на длинной трубе с вязким топливом проведѐн для выделения

изучаемого явления. Видно, что после прохода импульса подачи остаточное

давление выше начального. Этот эффект тем сильнее, чем сильнее влияние

гидродинамического трения.

Рисунок 3 - Эксперименты МГТУ с подачей вязких топлив: измеренное датчиками

давление , в трубе с топливом вязкостью и рассчитанное

для 2-го датчика с учѐтом следов волн и без их учета

Единственное объяснение необходимости в появлении следов волн - это

стремление описать это явление [1]. Для этого постулируется, что потерянная

на трение энергия возвращается в форме потенциальной энергии давления. Это

находит отражение в дополнении правой части (8) членов РслF , РслW . В

простейшем виде они выглядят так:

сл ∫

[ ( )]

н тр

сл ∫

[ ( ( ) )]

( ф тр )

(11)

116

Адекватный расчет при существенном влиянии трения обеспечивает

усовершенствованные модели с корректной оценкой трения и тепловых

эффектов.

Выводы. Решение по Д´Аламберу остается наиболее удобным, быстрым,

устойчивым и популярным решением задачи о течении в трубопроводах.

Математическая модель с уточнениями с приемлемой точностью описывает

ТП при давлениях до 50….100 МПа, малой роли газовой фазы, тепловых

эффектов, гидродинамического трения. Расчѐт многократного образования и

ликвидации газовой фазы обязателен. Концепция ―следов волн‖ ошибочна и

бесперспективна.


1. Астахов И.В. Расчѐт конца процесса впрыска топлива в быстроходных дизелях с

учѐтом гидравлического сопротивления и следа волн давления / И.В. Астахов, Л.А. Илиев //

Известия вузов. Машиностроение. - 1970. - №10. – С. 103-110.

2. Корн Г. Справочник по математике для научных работников и инженеров / Г. Корн,

Т. Корн. – М.: Наука, 1974. - 831 с.

3. Кузнецов Т.Ф. Теория и метод расчѐта на ЭВМ процесса впрыска вязкого

сжимаемого топлива в цилиндр дизеля / Т.Ф. Кузнецов, И.К. Колесник, Г.Л. Василенко //

Двигатели внутреннего сгорания: Респ. междуведомств. науч.-техн. сб. (Харьков). - 1968. -

Вып. 7. – С. 105-117.

4. Подача и распыливание топлива в дизелях / под ред. И.В. Астахов, В.И. Трусов, А.С.

Хачиян. – М.: Машиностроение, 1972. – 359 с.

5. Топливные системы и экономичность дизелей / по ред. И.В. Астахов, Л.Н.

Голубков, В.И. Трусов. – М.: Машиностроение, 1977 – 288 с.

6. Фомин Ю.А. Топливная аппаратура судовых дизелей / Ю.А. Фомин. – М.:

Транспорт, 1966. – 240 с.

7. Чарный И.А. Неустановившееся движение реальной жидкости в трубах / И.А.

Чарный. – Изд. 2-е. – М.: Недра, 1975. – 292 с.

УДК 621.436.019.4

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЛИЯНИЯ РАЗЛИЧНЫХ ВИДОВ

АЛЬТЕРНАТИВНОГО ТОПЛИВА НА ОБРАЗОВАНИЕ ТОКСИЧНЫХ

КОМПОНЕНТОВ ПРИ РАБОТЕ ДВИГАТЕЛЕЙ

П.А. Болоев, Н.В. Степанов, П.И. Ильин, А.Ю. Пестерева


В статье рассмотрен вопрос использования сжиженного нефтяного газа, как добавки

его к дизельному топливу. Добавка газа к основному топливу может оказывать наиболее

эффективное воздействие на протекание рабочего процесса дизеля и позволяет повысить

полноту сгорания и снизить выбросы СО, CxHy и NOx, сводится к минимуму загрязнение

окружающей среды и повышается надежность и долговечность двигателей, а также приводит

к снижению оксидов азота в отработавших газах, нагарообразования в камере сгорания и в

117

выпускном тракте, что позволяет значительно уменьшить износы цилиндропоршневой

группы и обеспечить повышение количественных показателей безопасности.

Ключевые слова: оксид углеводорода, водород, полнота сгорания, топливо,

водотопливная эмульсия, закись азота

DETERMINATION OF INFLUENCE OF DIFFERENT TYPES OF ALTERNATIVE

FUELS ON TOXIC COMPONENTS FORMATION AT ENGINE OPERATION

P.A. Boloev, N.V. Stepanov, P. I. Ilyin, A. Yu. Pestereva


The article discusses the use of liquid petroleum gas as additive to diesel fuel. Adding

gas to the main fuel may provide the most effective impact on the course of the diesel working

process. It improves the diesel combustion efficiency and reduces emissions of CO, CxHy , and

NOx, minimizing pollution and increasing the reliability and longevity of motors. It also reduces

the nitrogen oxides exhaust gases, soot formation in the combustion chamber and the exhaust

tract. That can significantly reduce the wear of the cylinder group and provide quantitative

increase of safety parameters.

Key words: hydrocarbon oxide, hydrogen, combustion efficiency, fuel, water emulsion,

nitrous oxide.

Использование сжиженного нефтяного газа – пропан-бутановой смеси

как добавки его к дизельному топливу может оказывать наиболее эффективное

воздействие на протекание рабочего процесса дизеля. Таким образом, удается

форсировать двигатель по среднему эффективному давлению на 10 % и более

при снижении удельного расхода топлива и превышения заданного при работе

на дизельном топливе предела дымления. Добавка газа к основному топливу

позволяет повысить полноту сгорания и снизить выбросы СО, CxHy и NOx,

сводится к минимуму загрязнение окружающей среды и повышается

надежность и долговечность двигателей [2].

Оксид углерода и углеводороды возникают при неполном сгорании из-за

недостатка кислорода. В процессе сгорания могут также возникать новые

углеводородные соединения, которые изначально не были в топливе,

например, при расщеплении длинных цепей молекул, могут образоваться

радикалы и свободные атому. Считается, что углеводороды при длительном

воздействии на организм человека могут вызывать раковые заболевания.

Оксиды азота являются ядовитыми газами, образуют кислотные дожди и

вместе с углеводородами образуют смог.

Создание и впрыскивание водотопливной эмульсии (ВТЭ), особенно на

полных нагрузках можно снизить выбросы NOx в работе [1] приведен способ

приготовления ВТЭ и оценка еѐ качества с расчетом водосодержания до 50% и

более изменяются эффективные показатели дизеля.

Одним из главных положительных изменений – это существенное

снижение оксидов азота в отработавших газах и нагарообразования в камере

сгорания и в выпускном тракте. Последнее позволяет значительно уменьшить

118

износы цилиндропоршневой группы и обеспечить повышение количественных

показателей безопасности.

Биотопливо на основе рапсового масла содержит 78% углерода, 12%

кислорода и 10% водорода в массовых долях позволяет снизить максимальную

температуру цикла дизельного двигателя, концентрацию оксидов азота и

уменьшает количество неполных продуктов сгорания [3]. Положительным

свойством растительных масел является способность смешиваться в любых

пропорциях с бензином и дизельным топливом, что позволяет использовать их

в качестве смесевых топлив с заданными физико-химическими свойствами.

Использование биотоплива для дизелей сдерживается повышенным

нагарообразованием в камере сгорания и отложением кокса на распылителях

форсунки, что практически неизбежно из-за присутствия в растительных

маслах смолистых веществ.

При неполном сгорании топливовоздушной смеси в дизелях образуются

твердые частицы углерода – сажа, с очень большой удельной поверхностью. На

саже откладываются несгоревшие или частично сгоревшие углеводороды, а

также альдегиды. С сажей связаны аэрозоли топлива и смазочного масла, а

также сульфаты, за наличие которых ответственна содержащаяся в топливе сера.

Использование этанола с запальной дозой дизельного топлива

существенно снижает выбросы NOx и сажи, улучшает процесс сгорания,

снижает жесткость работы, что уменьшает динамические нагрузки на детали

двигателя, снижает температуру отработанных газов. Одновременно

наблюдается небольшое увеличение СО и CxHy в отработанных газах.

В ДВС преимущественно возникают оксид азота (N), диоксид азота

(NO2) и незначительно закись азота (N2O). Оксид азота (NO) бесцветен, лишен

запаха и медленно превращается на воздухе в диоксид азота NO2 – красно-

коричневый, резко пахнущий ядовитый газ. Под действием солнечного света

молекулы диоксида азота диссоциируют в оксид азота NO и атмосферный

кислород, который связываясь с молекулярным кислородом воздуха, дает озон

(O3). Поддерживают образование озона и летучие соединения углеводородов.

При высоком загрязнении воздуха повышенная концентрация озона вызывает

кашель, раздражение слизистой оболочки рта и горла, вызывает резь в глазах,

приводит к ухудшению работы легких и снижает общее состояние здоровья

человека.

Совместное использование биотоплива, водо-топливных эмульсий и

обогащение воздуха сниженным пропан-бутаном может дать ещѐ более

существенные технико-экономические и экологические показатели дизельных

двигателей.

119

Таблица – Нормы токсичности. Экологические требования

(предельные значения по ESC и ELR тестам. Правило № 49 ECE)

Стандарты /

Выбросы

Евро-

0

Евро-

1 Евро-2

Евро-

3

Евро-

4

Евро-

5

Сверхнизкие

выбросы

(C EEV)

CO (окись углерода)

(г/кВТ-ч) 11.2 4.9 4.0 2.1 1.5 1.5 1.5

CH (углероды)

(г/кВТ-ч) 2.4 1.23 1.1 0.66 0.46 0.46 0.25

NOx (оксиды азота)

(г/кВТ-ч) 14.4 9.0 7.0 5.0 3.5 2.0 2.0

PM particles

(твердые частицы)

(г/кВТ-ч)

- 0.4 0.15 0.1 0.02 0.02 0.02

K (дымность), m-1

(Нг) - -

1.065-2.2 (36-

62.4) в

зависимости

от расхода

газов

0.8 0.5 0.5 0.15

Таким образом, с каждым принятием новых стандартов Евро

ужесточаются требования к содержанию вредных веществ в выхлопных газах

двигателей. Чем больше цифра стандарта, тем выше экологические требования

и нормы.


1. Горелик Г.Б. Оценка качества водотопливной эмульсии / Г.Б. Горелик, М.О.

Протасов, А.Н. Чистяков // Матер. междунар. науч.-техн. конф. ―Двигатели 2013‖//

Хабаровск: Изд-во ТОГУ, 2013. - С.152-157.

2. Марков В.А. Работа дизелей на нетрадиционных топливах / В.А. Марков, А.И.

Гайворонский, Я.В. Грехов, Н.А. Иващенко – М.: Изд-во ―Ленеон-Автодача‖, 2008. - 464 с.

3. Кавтарадзе З.Р. Перспективы применения поршневых двигателей на

альтернативных моторных топливах / З.Р. Кавтарадзе, Р.З. Кавтарадзе // Транспорт на

альтернативном топливе. - № 1, 2010. – С. 74-80.

УДК 519.24.001.5

ОБЗОР ИММОБИЛИЗАЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ

А.С. Васильева, В.К. Евтеев


В статье приведен анализ существующих иммобилизационных материалов,

применяемых в метантенках для метанового сбраживания животноводческих стоков.

Приведена классификация иммобилизаторов по типу и материалу изготовления. Целью обзора

и анализа существующих иммобилизаторов является поиск носителя, обеспечивающую

хорошую ―сцепляемость‖ микроорганизмов на поверхности иммобилизатора, чтобы

120

поддерживать в реакторе повышенные концентрации биомассы, тем самым обеспечивать

высокие скорости процесса анаэробного сбраживания животноводческих стоков. Приводится

описание предлагаемой конструкции иммобилизатора для проведения экспериментальных

исследований на производственной установке.

Ключевые слова: Иммобилизатор, инертный материал, носитель, анаэробный фильтр.

IMMOBILIZATION MATERIALS OVERVIEW

A.S. Vasilyeva, V.K. Evteev


The paper deals with the analysis of existing immobilization materials, used in the

digesters for methane fermentation of animal waste. Immobilizers are classified by the type and

production material. The purpose of the overview and analysis of existing immobilizers is the

search for carrier, providing good "adhesion" of microorganisms on the immobilizer surface, to

keep the increased concentrations of biomass in the reactor, thus ensuring the high speed of the

anaerobic digestion process. The proposed immobilizer construction is described for

experimental studies on the industrial plant.

Key words: Immobilizer, inert material, storage device, anaerobic filter.

Для получения биогаза и органического удобрения путем метанового

сбраживания животноводческих стоков применяются анаэробные фильтры.

Анаэробный фильтр – это реактор объем, которого заполнен каким - либо

твердым носителем, называемый иммобилизатором [1, 2, 3]. Применение

прикрепленной к твердому носителю микрофлоры обладает следующими

преимуществами [4, 5, 6]:

- высокая концентрация микробной популяции, что обеспечивает

высокую скорость деградации органического вещества;

- высокая стабильность и надежность, выражающаяся в способности

выдерживать большие перегрузки и перерывы в подаче субстрата, а так же

устойчивость работы при перепадах температур;

- повышение метаболической активности микроорганизмов за счет

развития специфической микрофлоры, возникающей за счет адаптационных

процессов естественной популяции к определенным условиям среды,

вследствие чего возрастает еѐ удельная активность;

- улучшение седиментационных процессов в обработанном осадке, за

счет большей плотности и меньшей влажности отторгающейся биопленки.

Классификация по типу и материалу изготовления иммобилизаторов

приведена на рисунке 1.

В качестве прикрепления микроорганизмов используют

иммобилизаторы, которые неподвижны относительно друг друга и стенок

реактора. Через неподвижный иммобилизатор проходит поток жидкости и газа.

В качестве неподвижных носителей используют пленку – носитель (пленка из

поливинилхлорида) [7], различные виды нитей (капроновые), ерши

121

(лавсановые, капроновые, стеклоерши) [8, 9, 10] и другие наполнители

(пластмассовая загрузка [11]; отходы полиэтиленовых трубок и стеклопластика

[12]; уголь, стружка, вспененные пластики, керамика [9, 13, 14]).

Рисунок 1 - Классификация иммобилизаторов

Подвижный иммобилизатор перемещается в реакторе под действием

собственного веса или конвективно. При этом среда (жидкость) движется

противотоком по отношению к нисходящему потоку инертного носителя. В

качестве подвижного иммобилизатора используют: песок мелкий, окись

алюминия и другие носители [1, 9], которые могут находиться в

псевдоожиженном состоянии.

Одним из первых метантенков с фиксированной биомассой является

анаэробный фильтр, который был предложен Янгом и Маккарти в 1967 году [1,

15]. Иммобилизатором в анаэробных фильтрах традиционно применяют ерши

и волокна [2, 3, 8, 9, 10], а так же другие наполнители (пластмассовая загрузка;

отходы полиэтиленовых трубок и стеклопластика; уголь, стружка, вспененные

пластики, керамика). При этом авторы [1, 2, 3, 8] сходятся во мнении, что ерши

и другие наполнители, не являются оптимальным носителем для

иммобилизации метаногенной микрофлоры, вследствие, таких причин как:

опасность кольматирования и образования так называемых предпочтительных

каналов протока из-за чрезмерного накопления биомассы; затруднение

Иммобилизатор

подвижные неподвижные

По типу: По материалу:

Песок мелкий,

окись алюминия

и т.д.

Пленка-носитель,

нити, камни, ерши.

Синтетические

Лавсан

Капрон

Нейлон

Минеральные

Стекло

Керамика

Полиэтилен

Камень

Пластмассы

122

выделения и отделения биогаза.

С целью предотвращения забивания метантенка применяют пленку-

носитель, которая натягивается вдоль всего объема. Пленка может быть

натянута параллельно друг другу, либо по спирали (рисунок 2).

Рисунок 2 – Реактор с фиксированным на носителе слоем биомассы [1]:

а – пленка-носитель, закрепленная параллельно;

б – пленка-носитель, закрепленная по спирали (вид сверху).

Недостатком данной конструкции иммобилизатора является его низкая

удельная площадь, ограниченная значением 100 м2/м

3 [1]. То есть

концентрация микроорганизмов в объеме аппарата сокращается по сравнению

с метантенком с ершами.

Одним из самых производительных метантенков с фиксированной

биомассой являются реакторы с псевдоожиженным слоем [1, 2, 4].

Иммобилизатором выступают мелкий песок, окись алюминия и другие

материалы. Реакторы с псевдооженным слоем характеризуются высокой

скорость обработки стоков за счет: равномерности распределения биомассы по

рабочему объему; отсутствия мертвых зон, в которых не происходит активного

перемешивания; высокой удельной площади подложки (до 10 000 м2/м

3) [1].

Однако, поддержание ожиженного слоя требует постоянных затрат на создание

рециркуляции с помощью насосного оборудования, имеются повышенные

требования по эксплуатационному режиму установки, возникают трудности

запуска установки после перерывов в работе.

На основе выполненного анализа конструкций и материалов

иммобилизатора предложена, наиболее подходящая, по нашему мнению,

загрузка в виде кассет. Кассета будет состоять из грубого сетчатого материала

свернутого в трубу. В получившейся трубе прикрепляются сетки (толщина

123

нити сетки 0.2 мм), поперек продольной оси, в результате получается сетчатый

фильтр (рис. 3). В такой конструкции не будут образовываться

преимущественные каналы течения стока. Материал носителя – полипропилен.

Рисунок 3 – Кассетный иммобилизатор: 1 – сетчатая труба; 2 – продольная сетка.


1. Калюжный С.В. Биогаз: проблемы и решения. Биотехнология (Итоги науки и

техники ВИНИТИ АН СССР) / С.В. Калюжный, А.Е. Пузанков, С.Д. Варфоломеев – М.: изд-

во ВИНИТИ, 1988. – 180 с.

2. Данилович Д.А. Выбор технологии и аппаратурного оформления для анаэробной

очистки больших расходов высококонцентрированных сточных вод / Д.А. Данилович, Л.И.

Монгайт // Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная биологическая обработка

сточных вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖, 1988. – С. 10-13

3. Ильин С.Н. Ресурсосберегающая технология переработки свиного навоза с

получением биогаза: Автореф. дис. … канд. тех. наук: 05.20.01 / С.Н. Ильин. – Улан-Удэ: изд-

во ВСГТУ, 2005. – 23 с.

4. Унгуряну Д.В. Биохимическая очистка сточных вод с применением техники

псевдоожиженного слоя / Д.В. Унгуряну. – Кишинев: изд-во «Штиинца», 1988. – 100 с.

5. Унгуряну Д.В. Высокоэффективная энергосберегающая технология

биологической очистки сточных вод с применением прикрепленной микрофлоры / Д.В.

Унгуряну // Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная биологическая обработка

1

2

1 2

124

сточных вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖, 1988. – С. 20-25

6. Гюнтер Л.И. Метантенки / Л.И. Гюнтер, Л.Л. Гольдфраб. – М.: Стройиздат, 1991.

– 128 с.

7. Богдан К.И. Технология анаэробно-аэробной очистки сточных вод

винодельческих предприятий / К.И. Богдан, Д.В. Унгуряну, Л.В. Мирович, С.М. Соколов //

Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная биологическая обработка сточных

вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖, 1988. – С. 65-67

8. Калюжный С.В. Реактор непрерывного действия с иммобилизированными

метанобразующими бактериями / С.В. Калюжный, М.А. Столяров, С.Д. Варфоломеев [и др.]

// Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная биологическая обработка сточных

вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖, 1988. – С. 32-36

9. Куликов Н.И. Анаэробный биотенк с волокнистой загрузкой / Н.И. Куликов, Н.Е.

Затолокин // Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная биологическая

обработка сточных вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖, 1988. – С. 55-59

10. Куликов Н.И. Результаты экспериментальных исследований эффективности

анаэробного сбраживания сырых осадков городских сточных вод в качающихся метантенках

/ Н.И. Куликов, Е.Н. Куликова // Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная

биологическая обработка сточных вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖,

1988. – С. 59-61

11. Унгуряну Д.В. Интенсификация процесса анаэробной биологической очистки

животноводческих сточных вод / Д.В. Унгуряну, И.Г. Ионец, М.А. Санду [и др.] // Тезисы

докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная биологическая обработка сточных вод (15-17

ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖, 1988. – С. 40-44

12. Вавельский М.М. Анаэробная очистка фенолсодержащих сточных вод / М.М.

Вавельский // Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.: Анаэробная биологическая

обработка сточных вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во ―Реклама‖, 1988. – С. 53-55

13. Карклиньиш А.В. Комплексная очистка сточных вод сахарной промышленности /

А.В. Карклиньиш, А.К. Калнайс, Д.Г. Ангере // Тезисы докл. уч. респуб. науч.-техн. конф.:

Анаэробная биологическая обработка сточных вод (15-17 ноября 1988 г.). – Кишинев: изд-во

―Реклама‖, 1988. – С. 48-50

14. Унгуряну Д.В. Применение иммобилизированных микроорганизмов для

анаэробной обработки сточных вод / Д.В. Унгуряну, И.Г. Ионец // Тезисы докл. сов. по

технической биоэнергетике ―Биогаз-87‖. – Рига: изд-во ―Зинатне‖, 1987. – С. 98

15. Young J.C. The anaerobic filter for waste treatment / J.C. Young, P.L. McCarty //

Proceeding of the 22nd Purdue Industrial Waste Conference. – Ann Arfor, MI, 1977. – p. 559-574.

УДК 628.11.502.3

ВОДОПОТРЕБЛЕНИЕ И ЭКОЛОГИЯ

А.Е. Кузьмин, А.А. Бричагина


Вода – необходимое условие для поддержания жизнедеятельности человечества на

планете. Вода является для человека более ценным природным богатством, чем нефть, газ,

железо, уголь, ибо она незаменима. Значительный ущерб состоянию воды наносят

125

промышленность и сельскохозяйственное производство Направление технического

прогресса будущего должно основываться на экологии. В промышленности необходимо

использовать замкнутые технологические процессы, снижающие потребление сырья, воды,

воздуха и сокращающие отходы производства. В сельском хозяйстве - уменьшать

использование пестицидов и некоторых видов удобрений, благодаря новым методам их

применения.

Ключевые слова: вода, водопотребление, экология.

WATER CONSUMPTION AND ECOLOGY

A.E. Kuzmin, A.A. Brichagina


Water is a necessary condition for the mankind survival on our planet. Water is more

valuable natural resource, than oil, gas, iron, coal because it is irreplaceable. The significant

damage to water condition is caused by the industrial and agricultural production. Technical

progress of the future should focus on ecology. It‘s necessary to use closed technological

processes reducing consumption of raw materials, water, air and waste production in the

industry. In agriculture one should reduce the use of pesticides and some types of fertilizers with

the help of new methods of their application.

Key words: water, water consumption, ecology.

Первое из природных богатств, с которым встречается в своей жизни

человек – это вода. На протяжении всей жизни человек использует воду для

удовлетворения своих потребностей.

Нет ни одной отрасли промышленности, в которой бы не применялась

вода для варки, очистки, растворения, вымачивания, нагревания, охлаждения,

мойки, кристаллизации. Без воды не обходится самое современное

производство транзисторов и космических ракет, АЭС и др., вода –

древнейший возобновляемый источник энергии. Вода нужна в сельском

хозяйстве, как уголь и железо в промышленности. Благодаря поливу,

искусственному орошению, расцвели древнейшие цивилизации в долине Нила,

Тигра, Евфрата, Инда и Хуанхэ. В настоящее время во всѐм мире орошается

более 230 млн. га земли.

Невозможно назвать другое вещество, которое нашло бы столь же

разнообразное и широкое применение, кроме воды, причѐм воды пресной,

составляющей на Земле всего 2.5% общего количества природных вод. Но и

этого количества хватает человечеству (пока) для его нужд, благодаря

удивительному свойству еѐ совершать вечный, непрерывный круговорот. Вода

является для человека более ценным природным богатством, чем нефть, газ,

железо, уголь, ибо она незаменима.

Даѐтся прогноз, что в будущем войны (на любом уровне) будут

происходить не из-за нефти, золота и алмазов. Яблоком раздора станет самое

главное богатство мира - вода, чистая, питьевая, которую мы сегодня качаем

из-под земли и с полным безразличием сливаем в реки и другие водоѐмы.

126

В древней Греции было семь классических мудрецов, и каждый по

преданию, оставил в назидание потомству хотя бы одно мудрое высказывание.

Фалес (нач.VII в. – конец VI в. до н.э), который открывает список официальных

философов, сказал так: ―Вода есть наилучшее‖. Прошло около трѐх тысяч лет, а

мы полностью разделяем мнение Фалеса. Более того, добавляем: ―Вода есть

наиудивительнейшее‖.

Если кому-то из нас задать вопрос, что такое вода, то первой реакцией

будет удивление, а второй, - скорее всего, формула Н2О. Потом, наверное,

последует разъяснение о том, что вода - широко распространѐнное вещество и

к тому же, крайне полезное, но в целом, в ней нет ничего особенного.

Действительно, что может быть проще Н2О? Два атома водорода соединены с

одним атомом кислорода. Трудно поверить в необыкновенность, а тем более в

таинственность такого, казалось бы, обыкновенного соединения. Но

оказывается, воде свойствены и необыкновенность и таинственность.

Президент Лондонского королевского общества Ф.Дж. Гопкинс в своей

речи с обзором успехов науки по поводу открытия дейтерия в 1931 г. отмечал:

―Нас приводит в смущение мысль, что столь близкий нам друг, как вода, имела

до настоящего времени столь скрытые от нас тайны‖.

Водород представляет собой смесь трѐх изотопов - протия, дейтерия и

трития. Из них дейтерий обращает на себя особое внимание. Его

распространѐнность в природе незначительна, и он долгое время ―прятался‖ от

исследователей, маскируясь под ошибки опытов, недостаточную точность. Со

времени открытия дейтерия прошло около 70 лет. За это время он и его

соединения изучены, пожалуй, лучше многих других элементов таблицы

Менделеева. Дейтерий, наряду с тритием, служит исходным сырьѐм для

реакции термоядерного синтеза. Удаление дейтерия из обычной воды

превращает еѐ в активный стимулятор жизни – ―живую воду‖. В 1959-1965

годы в лаборатории биофизики НИИ при Томском политехническом институте

проводились опыты с использованием снеговой воды для поения свиней, кур,

при возделывании пшеницы, для лечения сердечно-сосудистых и других

заболеваний. Результаты оказались весьма обнадѐживающими.

Анализ обыкновенной воды показывает, что эта смесь из нескольких

разновидностей воды с общей формулой Н2О, представляющих собой

сочетание изотопов кислорода и водорода. Теоретически может существовать

42 разнообразных изотопных разновидностей воды.

Вода отличается от других жидкостей тем, что при увеличении давления

вязкость уменьшается (у других жидкостей всѐ происходит ―нормально‖ - с

увеличением давления, вязкость растѐт). Такие уникальные свойства воды

обеспечивают ей большую подвижность глубоко в недрах планеты, где

давление достигает огромных значений.

127

В печати приводилось сообщение об открытии аномальной воды,

которую стали называть ―супервода‖. Она не замерзает даже при -100°С, на

40% имеет большую плотность по сравнению обыкновенной водой,

повышенную (в 15 раз) пленочную вязкость и др. Свою аномальность она

сохраняет до +700° С.

Минерализация ледникового льда и снежно-ледовых образований

составляет 3мг/л. Солоноватые, а тем более солѐные ледники неизвестны (а

ведь морская вода солѐная). Обычно они состоят из ультрапресной воды.

Чистая вода замерзает (может замерзать) при любой температуре (0°С и ниже),

но лѐд при нормальном давлении плавится при 0° С. Причины не ясны.

Лѐд, вода и пары воздуха (гидросфера) могут окружать нас

одновременно. Они способны меняться ролями, превращаться одно в другое,

никогда не становятся чем-то одним. Вода не возникает, не исчезает, а

переходит из одного вида в другой (основа материальности мира).

Ни одно вещество на Земле не поглощает столько тепла, как вода.

Теплоѐмкость воды в 10 раз больше теплоѐмкости стали и в 30 раз больше

теплоѐмкости ртути. Во всех своих трѐх состояниях вода - это отличное

средство для переноса тепла - обстоятельство не только создавшее на Земле

условия пригодные для жизни, но и саму жизнь.

Вода надѐжный фильтр атмосферы. Ни одна жидкость не поглощает газы

столь эффективно, как вода. Но она же, при определѐнных условиях, легко и

непринуждѐнно расстаѐтся с поглощѐнными газами.

Перспективы грядущего использования воды настоятельно ставят вопрос

о точном познании еѐ внутренней структуры. Науке снова приходится

возвращаться к старой, как мир проблеме, которая волновала умы ещѐ

средневековых флорентийских академиков: почему течѐт вода?

Академик Макаров (Российская газета, 12.05.99), считает, что самым

―уникальным‖ свойством воды является память и информативность.

Поглощаемая живым организмом, вода и пища превращаются на ―химических

фабриках‖ в разнообразные по густоте и по составу смеси: слюна, пот,

кишечный, желудочный и панкреатический соки, мочу, кровь и клеточную

лимфу. По образному выражению, организм - это сумма ѐмкостей и

соединяющих их сосудов для производства, перемещения и использования

жидких смесей, называемых биологическими жидкостями. Открыты прежде

неизвестные еѐ свойства. Это позволяет создать новые методы диагностики и

лечения.

Приведѐнный выше некоторый материал свидетельствует, что вода - это

действительно есть ―наилучшее и наиудивительнейшее‖ и крайне необходимое

в жизни и деятельности человечества, нас с вами.

Об охране природы мы вспомнили, когда она оказалась изувеченной. О

128

безотходных технологиях задумались, когда половина России превратилась в

зону экологического бедствия. Загрязнение окружающей среды привело к

невиданному в истории загрязнению человеческого организма. Тут цепная

реакция: болезни - деградация - вымирание. Классическая медицина, несмотря

на развитие и достижения диагностики, фармакологии, терапии и хирургии,

уже не справляется с нашими болезнями. Нужно лечить не лавину болезней, а

среду обитания клеток организма. Эта концепция, сформулированная проф.

Ю.М. Левиным, возможно, станет ведущей в медицине ХХI века.

В сознании людей прочно ―внедрилось‖, что воды у нас много. Не

сложно представить, сколько дней в месяц водонасосные станции головных

заборов работают на покрытие огромного дополнительного расхода воды,

вызванного разного рода утечками, расходуется электрическая энергия,

перегружается работа канализационных сетей, а оплата расходов ложится на

квартиросъѐмщиков.

За время существования цеха ртутного электролиза на ОАО

―УсольеХимпром‖ в окружающую среду, по расчѐтам учѐных сброшено 1460,6

тонны ртути. Из них примерно 60 тонн попало в Братское водохранилище.

Каждый следующий месяц работы этого цеха добавлял в окружающую среду

более двух тонн ртути.

По данным департамента Госэнергонадзора, очень низкое качество

питьевой воды в Бурятии, Дагестане, Приморском крае и других регионах. В

целом по России 20% питьевой воды не соответствует гигиеническим

требованиям по санитарно-химическим показателям, более 10% по

микробиологическому составу, причѐм часто уровень загрязнения таков, что

вода становится опасной для жизни и здоровья человека. Исследования,

проведѐнные в Усть-Илимском районе Иркутской области показали, что

повышенный уровень заболеваемости язвой желудка, хроническими

гастритами и холециститами, ишемической болезнью, связан с повышением

содержанием бикарбонатов в воде. Регулярное использование такой воды

ведѐт к отставанию физического развития у детей.

Значительный ущерб воде и еѐ состоянию наносит сельскохозяйственное

производство за счѐт животноводства и внесения удобрений. Следует

согласиться с порочностью методов очистки животноводческих и

птицеводческих помещений, ведущих к многократному разбавлению

экскрементов водой. Эти способы, помимо сложностей, связанных с

последующей утилизацией жидкости, ведут к огромному расходу чистой воды.

Известно, что во всѐм мире на обезвреживание сточных вод расходуется втрое

больше воды, чем на другие нужды человечества. Эта величина составляет

около 30% устойчивого стока рек всего Земного шара. Затраты на

полноценную последующую процедуру очистки, или восполнение затрат от

129

сброса в водоѐмы неочищенной воды превышает выгоду от использования

жидкого навоза и навозных стоков. Имеет место быть внесение жидкого навоза

на поля в необеззараженном виде, что приносит ущерб – десятки миллиардов

руб. в год. Из-за несовершенства молочных холодильных установок на

молочных фермах применяется в летнее время способ охлаждения молока

холодной проточной водой, подаваемой из буровых скважин. На

свиноводческих комплексах выращивания 54 и 108 тыс. голов в год, суточный

выход навозной жидкости составляет 4000-8000 м.куб. После осветления

фракция сосредотачивается в накопителе ѐмкостью 300 тыс. м3. Идея

концентрации большого поголовья животных на одной площадке оказалась не

подготовленной ни технически, ни технологически.

Прогрессивны технологии анаэробной переработки навоза высокой

влажностью, переработка с помощью дождевых червей (вермикультура),

личинок синантропных мух и естественный (биотермический) способ

переработки. Экология сама становится важной силой рыночной экономики.

Именно экология способна наложить наиболее существенный отпечаток на

направление технического прогресса будущего. В химической

промышленности - переход к технологическим процессам, сокращающим

использование вредных, токсичных материалов. В сельском хозяйстве -

сокращение использования пестицидов и некоторых видов удобрений,

благодаря новым методам их применения. В промышленности – использование

замкнутых технологических процессов, снижающих потребления сырья, воды,

воздуха и сокращающих отходы производства. Хищническое отношение к

природе должно быть сделано экономически невыгодным, разорительным для

тех, кто ведѐт такую политику.


1. Кузьмин А.Е. Водоподъемники и гидравлические двигатели с энергосберегающим

приводом / А.Е. Кузьмин – Иркутск: ИрГСХА, 2002. – 142 с.

УДК 631.354

АНАЛИТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ ДВИЖЕНИЯ

МАТЕРИАЛА В ЛОПАСТНОМ БАРАБАНЕ ЗЕРНОМЕТАТЕЛЯ

Г.Ф. Ханхасаев, С.Н. Шуханов, А.Л. Токмакова


Своевременная и качественная уборка, а также послеуборочная обработка урожая

зерновых культур затруднена, в то числе из-за недостатка техники отвечающей современным

требованиям. Создание нового поколения машин, работающих на инновационных

принципах предназначает глубокую теоретическую переработку процесса движения

130

материала в лопастном барабане зернометателя. Приведенная схема действия сил на

зерновку, расположенную на лопатке порционного метателя зерна позволила представить

взаимодействие разных составляющих при его работе. Применение математического

аппарата при описании процесса движения зерна в лопастном барабане позволило его

моделировать.

Ключевые слова: уравнение движения, лопатки барабана метателя, сила, масса.

ANALYTICAL DESCRIPTION OF THE ELEMENTS OF CROP MATERIAL

MOVEMENT IN THE PADDLE DRUM OF A GRAIN PILER

G.F. Khankhasaev, S.N. Shukhanov, A.L. Tokmakova


Timely and quality harvesting, as well as post-harvest processing of crop material are

difficult because of lack of equipment satisfying modern requirements. The creation of a new

generation of machines working on innovative principles presupposes deep theoretical review of

the process of material movement in a paddle drum of a grain piler. The suggested scheme of

force effect on the caryopsis, located on the blade of a grain piler demonstrated the interaction of

different components during its work. The use of mathematical tools while describing the

process of grain movement in a paddle drum allowed to model it.

Key words: the equation of motion, blades of a grain piler drum , force, mass.

Развитие сельскохозяйственного производства на современном этапе

предполагает создание машин нового поколения, работающих на

инновационных принципах. Не составляет в этом плане исключение машины и

аппараты для послеуборочной обработки зерна, в частности, зернометатели.

Анализ показывает, что наиболее эффективные с точки зрения качества

работы это барабанные (порционные) метатели зерна [1, 2].

Для разработки этих машин возникла необходимость аналитического

исследования движения зерна в лопастном барабане.

На рисунке приведена схема действия сил.

Рисунок – Схема действия сил

131

Дифференциальное уравнение движение зерна по лопатке барабана

метателя имеет вид:

2

2cos cos

2ц mp

d lm P F G a L

dt

, (1)

где 2

цP ml – центробежная сила (здесь – угловая скорость лопасти, рад/с);

G mg – сила массы;

mpF fN – сила трения (здесь N – нормальная составляющая силы

давления зерновки на лопатку, Н; f – коэффициент трения зерновки по

лопасти);

m – масса зерновки, кг;

l – расстояние от центра зерновки до центра вращения лопатки, м.

Условие равновесия зерновки на лопатке имеет следующий вид:

sin sin 02

ц кN P G a L P

. (2)

где 2к

dlP m

dt – сила Кориолиса.

Обозначив угол поворота лопатки в рассматриваемое время до момента

начала движения зерновки L, угол наклона лопатки к оси a и учитывая, что

dl

dt или

dldt

и sin sin

2k цN P P G a L

,

получим дифференциальное уравнение движения зерновки вида:

2

2 22 cos n cos sin

2 2

d l dl gf l fsi a L f a L

dL dL

. (3)

Данное уравнение является линейным неоднородным второго порядка с

постоянными коэффициентами. Общим решением такого уравнения является

сумма частного решения и полного решения соответствующего однородного

уравнения.

Определим полное решение однородного уравнения:

2

22 cos sin 0

d l dlf l f

dL dL . (4)

Характеристическое уравнение его имеет вид:

2 2 cos sin 0h fh f , (5)

а его корни

2

1 cos sinh f f f ,

2

2 cos sinh f f f . (6)

Анализ выражения (6) показывает, что при значениях f=0.2-0.5 и =00-

900 (угол наклона центробежной силы к поверхности лопатки) подкоренное

выражение есть величина положительная, следовательно, корни

132

характеристического уравнения (5) действительны и различны. Поэтому общее

решение однородного уравнения имеет вид:

1 2

1 2

h L h Ll С e С e . (7)

Правую часть равенства (3) можно привести к виду:

cos sinmL n n

L L LF e P L Q L

. (8)

Тогда согласно уравнению (8) при m=0, n=1:

2cos sin

L

gP f

,

2sin cos

L

gQ f

,

2а

.

В связи с тем, что число m+ni=0+1i не является корнем

характеристического уравнения (5), то частное решение неоднородного

уравнения вытекает из формулы:

cos sinl A L B L . (9)

Далее:

1 2

1 2 cos sinh L h L

l С e С e A L B L . (10)

Значение коэффициентов С1 и С2 находим из начальных условий.

Продифференцировав уравнение (10), получим выражение переносной

скорости:

1 2

1 1 1 2 2 n cosh L h L

U С he С h e Asi L B L . (11)

При L=L0, l=l0, U=U0 получим:

1 2

0 1 2 0 0sin cosh L h L

l С e С e A L B L , (12)

1 0 2 0

0 1 1 2 2 0 0sin cosh L h L

U С he С h e A L B L . (13)

Из выражений (12) и (13) находим С1 и С2.

Результаты аналитических исследований будут использованы при

проектировании порционного зернометателя.


1. Шуханов С.Н. Совершенствование технических средств для метания зерна / С.Н.

Шуханов, И.Г. Рыков // Тракторы и сельхозмашины. – 2011.- № 4. - С.17-19.

2. Шуханов С.Н. Обзор конструкций зернометательных машин / С.Н. Шуханов, А.Л.

Токмакова// Вестник ИрГСХА. – 2013. - №59. - С. 111-115.

133

УДК 658.78: 631.3.02.004.5

ЛОГИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФОНДА СМЕННО-

ОБМЕННЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ПРИ ТЕХНИЧЕСКОМ СЕРВИСЕ

ИМПОРТНОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ

А.В. Шистеев, М.К. Бураев


В статье задета проблема эффективного использования импортной сельско-

хозяйственной техники в условиях Иркутской области и Республики Бурятия. Были проведены

наблюдения за работой тракторного парка сельскохозяйственных предприятий и дана

логистическая оценка эффективности применения предприятиями метода замены изношенных

запасных частей новыми из фонда сменно-обменных элементов. Обосновано упрощение

сервисных работ, при наличии сервисных служб завода производителя на территории области

и технологической, и экономической подготовленности самих организаций для ремонтов и

технического обслуживания импортной сельскохозяйственной техники. Исследование

проведено на примере работы в Байкальском регионе сельскохозяйственных тракторов

импортного производства марки New Holland серии Т5, Т6, Т8, Т9.

Ключевые слова: импортная техника, качество сборки, совместное использование,

технический сервис.

LOGISTIC ASSESSMENT OF THE USE OF SHIFT-EXCHANGE ELEMENTS FUND

IN IMPORTED AGRICULTURAL MACHINERY MAINTENACE

A.V. Shisteev, M.K.Buraev


The paper deals with the problem of efficient use of imported agricultural machinery in

the conditions of Irkutsk region and the Republic of Buryatia. On observing the work of

autotractor parks of agricultural enterprises there was made a logistic assessment of the

efficiency of the method of replacement worn out spare parts on the new ones from the shift-

exchange elements fund. The simplification of maintenance work is argued, if there are service

centers at manufacturing plants on the territory of the region and if the organizations for repair

and maintenance of imported agricultural equipment are technologically and economically

prepared. The research is based on the analysis of the work of imported agricultural tractors

―New Holland‖ of T5, T6, T8 makes in the Baikal region.

Key words: imported machinery, build quality, sharing, maintenance.

Сельскохозяйственная техника марки New Holland широко представлена

во многих регионах Российской Федерации и зарекомендовала себя, как очень

качественная и надежная техника. Завод производитель предоставляет полный

комплекс услуг по техническому сервису машин всем собственникам техники

этой марки. Трактора и комбайны марки New Holland работают в ряде хозяйств

Иркутской области.

New Holland предлагает не только полнокомплектную технику, но и

134

запасные части к ней. Будучи поставщиком комплексных услуг, производитель

досконально изучает требования клиентов к каждому из конструктивных узлов

производимой техники.

Важнейшим условием эффективного использования сельско-

хозяйственной техники и является сервисная поддержка и высокий уровень

технической базы [1]. Предоставление самого широкого спектра технического

обслуживания должно сопутствовать с содержанием собственного склада

сменно-обменных элементов и сотрудничеством с заводом производителем.

Именно эти факторы должны позволить в дальнейшем сервис-инженерным

службам выполнять все ремонтно-технологические операции в максимально

сжатые сроки.

Дилером New Holland на рынке Иркутской области является ООО

―Агромастер-Красноярск‖. Организация занимается поставками и продажей

сельскохозяйственной техники, а также снабжением собственников машин

марки New Holland сменно-обменными элементами и запасными частями,

проведением технических обслуживаний. Содержит в постоянной технической

готовности сервисные службы, предоставляет гарантию на агрегаты и

ремонтные работы.

С точки зрения логистики, сервисное обслуживание продукции

представляет собой совокупность функций и видов деятельности всех

подсистем предприятия, обеспечивающих связь ―предприятие – потребитель‖ в

соответствие с требованиями рынка [2].

К этапам формирования логистического сервиса относят [2].

1 Сегментация рынка послепродажного обслуживания

2 Составление профиля каждого сегмента

3 Ранжирование услуг, входящих в перечень. Акцент на наиболее

значимых для покупателей услугах.

4 Определение стандартов обслуживания для каждого сегмента рынка.

5 Определение конкурентоспособного уровня сервисного обслуживания.

Установление взаимосвязи между уровнем сервиса и стоимостью оказываемых

услуг.

6 Установление обратной связи с покупателями для обеспечения

соответствия услуг потребностям покупателей.

Сервис оценивают количественным показателем «уровень

обслуживания», который определяется по формуле [4]:

1

1

n

i

i

N

i

i

t

t

(1)

где η – уровень обслуживания, %; п — фактическое количество оказываемых

услуг; N — количество услуг, которое теоретически может быть оказано; ti –

135

время на выполнение i-й услуги.

В формуле (1) числитель есть суммарное время, фактически

затрачиваемое на оказание услуг, а знаменатель – время, которое теоретически

может быть затрачено на выполнение всего комплекса возможных услуг.

Одной из объективных причин низкого уровня обслуживания является

то, что оказание сервисных услуг, снабжение запасными частями и

ремонтными комплектами весьма затруднено удаленностью не только завода

производителя, но и даже ближайшего дилера New Holland ООО, местом

географического расположения которого является соседствующий с

Байкальским регионом Красноярский край. Получается, что все поставляемые

сменно-обменные элементы сельскохозяйственных тракторов, считаясь с

жесткими рамками современной экономики – должны испытать на себе все

расходы на обработку и доставку заказанных запасных частей, плюс то, что

сроки поставки также варьируются и могут быть либо протяженными на

долгое время, либо вообще неопределенны.

Специалистами работающими в области сервиса установлено, что при

повышении уровня обслуживания от 95 до 97% экономический эффект

повышается на 2%, а расходы возрастают на 14% (рис. 1) [2]. С другой

стороны, снижение уровня обслуживания ведет к увеличению потерь,

вызванных ухудшением качества сервиса (рис. 2).

Рисунок 1 – График зависимости затрат на обслуживание от величины уровня

обслуживания

Таким образом, рост конкурентоспособности компании, вызванный

ростом уровня обслуживания, сопровождается, с одной стороны, снижением

потерь на рынке, а с другой – повышением расходов на сервис.

Предприятия импортной сельскохозяйственной техники работающие на

российском рынке стремятся к оптимизации затрат и потерь в зависимости от

70 80 90 100 η Уровень обслуживания, %

Затр

аты

на

об

служ

ива

ни

е, р

уб

136

изменения уровня обслуживания. Так, руководство завода New Holland всегда

идет навстречу товаропроизводителям из других стран и регионов.

Предприятие готово содержать склад сменно-обменных элементов и уже

делаются шаги в этом направлении, в том числе, и на территории Иркутской

области, считая этот шаг одним из важных этапов продвижения продукции и

снижения при этом затрат.

Рисунок 2 – График зависимости потерь,

вызванных ухудшением обслуживания от величины уровня обслуживания

Очевидно и желательно собственникам техники марки New Holland,

самим создавать фонд сменных и обменных элементов и запасных частей [3],

так как это может снизить время обслуживания и суммарные затраты(см.

таблицу).Это можно сделать, используя данные сервисных служб, механиков и

механизаторов самих организаций. Головной же склад ООО

―АгроМастерКрасноярск‖ должен расположиться в одном из центральных

населенных пунктов на территории Байкальского региона, где есть

транспортные, информационные и другие коммуникации. Качественная работа

логистов, маркетологов и специалистов инженерно технического состава

организации должна способствовать определению потребности рынка в сменно

– обменных элементах импортной и отечественной техники, осуществить

правильный подбор комплектов расходных материалов для ТО, запчастей и

ремонтных комплектов, а также ремней и спецжидкостей. Все детали должны

быть наготове, их позиции просчитаны технически и логистически.

Все вышесказанное обосновывается также тем, что география

расположения Иркутской области и Республики Бурятия такова, что все заводы

производители спецтехники находятся за их пределами [1]. Доставка запчастей

может быть связана с расстояниями в тысячу и более километров. В некоторые

регионы области и вовсе доставка возможна лишь зимой или по воде. Однако

это не значит, что должен понести финансовые потери конечный заказчик

Уровень обслуживания, %

По

тер

и и

з-за

уху

дш

ени

я

об

служ

ива

ни

я, р

уб

137

продукции – товаропроизводитель и, соответственно, люди непосредственно

связанные с производством сельскохозяйственной продукции.

Таблица – Результаты наблюдений

Владелец машины

Машина фирмы New

Holland Время простоя

в ожидании

обслуживания,

ч

Время

обслуживания,

ч

Суммарные

затраты, т.р Марка Мощность, л.с.

ООО ―Луговое‖ TD 5.110 110 24 2 30

Т8040 280 62 6 88.5

ЗАО ―Иркутские

семена‖ Т8 280-235 8 0.5 11.0

Т6090 165-201 16 1.5 25.5

ООО

―БайкалАгро‖ Т8 280-235 24 3 35

СПК ―Колхоз

Труд‖ Т8 280-235 48 2 63.2

Поэтому необходим, постоянный точный анализ технического состояния

тракторов и другой техники и обоснования службами логистики времени на

доставку элементов машин, и его учет с целью оптимизации затрат.

Вывод. Для обеспечения высокого уровня технического сервиса

сельскохозяйственной техники необходимо проведение логистической оценки

формирования и использования сменно-обменных элементов и запасных

частей к тракторам, комбайнам и сельскохозяйственным машинам. Это даст

возможность быстро и без лишних затрат повысить оперативность, качество и

надежность обслуживания.


1. Бураев М.К. Производственно-техническая эксплуатация машинно-тракторного

парка в АПК Байкальского региона / М.К. Бураев, М.В. Охотин – Иркутск: Изд-во ИрГСХА,

2013. – 264 с.

2. Кулибанова В.В. Маркетинг: сервисная деятельность / В.В. Кулибанова – СПб:

Питер, 2000. – 240 с.

3. Шистеев А.В. Повышение ремонтной технологичности сельскохозяйственных

тракторов применением сменно-обменных элементов / А.В.Шистеев, М.К. Бураев // Матер.

междунар. науч.-практ. конф. ―Экологическая безопасность и перспективы развития

аграрного производства Евразии‖(3-4 декабря 2013 г., Иркутск) // Иркутск: Изд-во ИрГСХА,

2013. – С. 113-115.

4. Смехов А.А. Введение в логистику / А.А. Смехов – М.: Транспорт, 1993. – 112 с.

138

УДК 621.357.753.

ЭЛЕТРОЛИТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

ГАЛЬВАНИЧЕСКОГО ЦИНК-ЖЕЛЕЗНОГО ПОКРЫТИЯ

В УСЛОВИЯХ ГИДРОМЕХАНИЧЕСКОГО АКТИВИРОВАНИЯ

Г.М. Шишкин


В статье приведены возможности получения электролитического сплава «цинк-

железо». В связи с совмещением двух гальванических методов электронатирания и

получение покрытий в проточном электролите в условиях гидромеханического

активирования для восстановления посадочных мест коренных опор было проведено

исследование с целью определения и выбора оптимального режима электролиза и состава

железо-цинкового электролита, наиболее пригодных для восстановления посадочных мест

корпусных деталей. Изучено влияние чистоты вращения анода и скорости протока

электролита на параметры процесса электролиза.

Ключевые слова: сплавы, проток, гидромеханическое активирование, электролиз.

ELEKTROLYTIC RESEARCH IN GALVANIC ZINC-IRON COATINGS IN THE

CONDITIONS OF HYDRO-MECHANICAL ACTIVATION

H.E. Shishkin


The paper presents the possibility of obtaining electrolytic alloy "zinc-iron". The

research has been conducted due to a combination of the two methods of electronation and

production of coatings in flowing electrolyte under the conditions of hydromechanical

activation created to restore seats of native supports. The aim of the research is to identify and

select the optimum mode of electrolysis and the composition of iron-zinc electrolyte, which are

the most suitable for the restoration of seat body parts. The paper analyses the influence of the

anode rotation rate and speed of electrolyte flow on the parameters of the electrolysis process.

Key words: alloys, channels, hydro-mechanical activation, electrolysis.

Целесообразность применения при ремонте сельскохозяйственных

машин гальванических покрытий доказывается при рассмотрении предельных

износов деталей, по которым определяется отклонение номинальных размеров.

износы деталей по величине незначительны, что для их устранения достаточно

тонких гальванических покрытий.

В связи с совмещением двух гальванических методов электронатирания

и получение покрытий в проточном электролите в условиях

гидромеханического активирования для восстановления посадочных мест

коренных опор было проведено исследование с целью определения и выбора

оптимального режима электролиза и состава железо-цинкового электролита,

наиболее пригодных для восстановления посадочных мест корпусных деталей.

Все последующие физико-механические исследования и работы по отработке

139

технологии восстановления основывались на результатах, полученных в

процессе данного исследования [1, 2].

Для исследования влияния частоты вращения анода было выбрано

значение n = 0’100 об мин-1. Как видно из рисунка 1 в результате

исследования влияния частоты вращения анода в ванне без протока

электролита на выход по току в %, толщину покрытия, допустимую плотность

тока Дк и рН электролита было установлено следующее.

Увеличение числа оборотов от 0 до 10 несущественно влияет на

предельно допустимую катодную плотность тока, вследствие слабого

размешивания электролита.

Рисунок 1 - Влияние частоты вращения анода на выход по току, толщину покрытия,

плотность тока и рН электролита в ванне без протока электролита

Увеличение числа оборотов от 0 до 60 об мин-1. Позволяет повысить

плотность тока до 1.30 А см-2. Дальнейшее увеличение оборотов практически

не влияет на повышение Дк.

С увеличением числа оборотов от 0 до 50 выход по току увеличился с

0.72 до 0.93, вследствие увеличения перемешивания электролита, который

способствует лучшей диффузии Zn2+ и Fe2+ к катоду. Механическое

сглаживание поверхности покрытия и удаление пленки газов с поверхности

катода значительно активизирует процесс выделения покрытия, что в свою

очередь вызывает повышение выхода по току. После достижения

70 об мин-1 и выше выход по току снижается. Это объясняется более

интенсивным срезанием и удалением микродендритов.

Скорость осаждения связана с выходом по току. Сравнивая значение

фактических величин покрытия с расчетными данными, можно сказать, что

806040

pH

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

20 30 50 70 90

100100

0,15

0,45

0,75

1,05

1,5

Дк

1,35

Вы

хо

д п

о т

оку

,

%

0,66

0,62

0,58

0,54

0,5

0,46

То

лщ

ина

по

кры

тия

, м

м

4

3

2

1

0

Ки

сл

отн

ость

эл

ект

ро

ли

та,

рН

-2

Пл

отн

ость

то

ка Д

к,

A·c

м

Частота вращения анода, об·мин-1

140

фактические величины с увеличением числа оборотов анода меньше

расчетных. Это объясняется постоянно увеличивающимся числом

дендритообразований и увеличением периода электролиза, на что

непроизводительно расходуется энергия, тормозится процесс наращивания

покрытия на расчетной катодной поверхности детали.

При исследовании влияния скорости протекания электролита была

принята скорость протока электролита υ = 0’5 м с-1. В результате

исследований влияния скорости протекания электролита на выход по току,

скорость осаждения, плотность тока и рН железо-цинкового электролита,

представленных на рисунке 2 было установлено, что с увеличением скорости

протекания электролита от n=0 ’ 2.5 м с-1, плотность тока возрастает от 0.05 до

0.83 А см-2. Причиной этому является энергичное перемешивание электролита,

что позволяет на границе фаз электролит - электрод уменьшить толщину

пограничного диффузионного слоя и повысить концентрацию ионов Zn2+ и

Fe2+ у катода, которая уменьшает концентрационную поляризацию и

перенапряжение электродов, облегчая разряд ионов и дает возможность

осуществлять работу при больших плотностях тока.

Рисунок 2 - Влияние скорости протекания электролита на выход по току толщину

покрытия, плотность тока и рН электролита

Постоянное обновление электролита позволяет беспрепятственно

удалять выделяющиеся газы, что приводит к повышению качества катодного

осадка.

Дальнейшее изменение скорости протекания электролита незначительно

влияет на увеличение катодной плотности тока.

Обобщенную зависимость плотности тока Дк от скорости протекания

электролита удовлетворительно передает уравнение: n

кАД

0

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0 0,5 1,5 2,5 3,5 4,5 5

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

То

лщ

ина

по

кры

тия в

мм

Вы

ход

по т

оку

,

%

Скорость протока электролита, м·с-1

То

лщ

ина

покр

ыти

я

, м

м

1,00

0,80

0,70

0,60

0,50

0,40

Дк

pH

Пл

отн

ость

тока

Дк,

A·c

м-2

Ки

сл

отн

ость

эл

ект

рол

ита

, рН

0

1

2

3

4

141

где: А - энергия активации;

n=0.2 ’ 0.5 м с-1. (рН электролита в процессе электролиза не изменяется).

С изменением скорости протекания электролита от n=0 ’ 2.5 м с-1 выход

по току увеличивается от 0.72 до 0.94. Это объясняется тем, что

перемешивание электролита способствует диффузии Zn2+ и Fe2+ к катоду и в

сильной степени активизирует процесс выделения металла, что вызывает

повышение выхода по току. Дальнейшее увеличение скорости протекания

электролита при увеличении катодной плотности тока

более 0.80 А см-1 снижает выход по току до 0.92, вследствие образования

порошкообразного покрытия и с последующим уносом частиц покрытия

проточным электролитом.

С увеличением скорости протока электролита и связанного с этим ростом

катодной плотности тока и выхода по тока скорость осаждения также растет и

достигает максимальной величины при скорости потока, равной 2.5 мс-1 .

После достижения данного значения остается практически неизменной. Это

можно объяснить тем, что при увеличении скорости протока более и n=2.5 мc-1

выход по току несколько снижается, а катодная плотность тока увеличивается

незначительно.

При сравнении значений фактических толщин покрытий с расчетным

было установлено, что фактические значения в большинстве случаев были

выше расчетных (от 0.005 до 0.008). Это объясняется трудностью точного

замера шероховатой поверхности и наличием дендритов, образующихся

вследствие высокой плотности тока.

При исследовании влияния контактно-проточного способа

восстановления посадочных базисных деталей процессов, совмещенных

вместе, были выбраны те же значения, что и раньше для более лучшего

сопоставления, т.е. электролиз вели при числе оборотов анода (катода) n=0’100

об∙мин-1. И скорости протекания электролита = 0 ’5 м∙с-1.

Первые же исследования показали, что совмещение метода

электронатирания при вращении анода с вмонтированной в него капроновой

щеткой и одновременном протеканием электролита значительно повысили

технологические параметры, чем отдельно взятые методы. Однако, сильный

рост дендритообразований приводили к значительному снижению предельной

плотности тока, при которой получаются качественные покрытия и быстро

истирал щетку. Применив наждачный брусок с упругим основанием,

постоянно прижимающий брусок к поверхности покрытия, сразу же устранили

выше отмеченные недостатки и, кроме всего, получили значительное

увеличение скорости осаждения цинк-железного покрытия. На рисунке 3

наглядно представлены изменения электрохимических показателей в

зависимости от технологических факторов.

142

Рисунок 3 - Влияние частоты вращения анода и скорости протекания электролита на

выход по току, толщину покрытия, плотность тока и рН электролита

В результате исследования влияния частоты вращения анода (катода) в

проточном электролите на выход по току η, толщину покрытия, катодную

плотность тока ДК и рН электролита было установлено следующее:

Катодная плотность тока постоянно возрастает вначале очень

интенсивно, затем темп несколько замедляется. При достижении значения

скорости протока = 4.5 м∙с-1 и числа оборотов анода 90 об∙мин-1. Плотность

тока практически не изменяется.

Выход по току возрастает от 0.72 до 0.94 при достижении значений

скорости протока электролита =2м∙с-1 и числа оборотов анода n=40об∙мин-1.

Такое повышение выхода по току объясняется увеличением постоянно

действующей поверхности катода вследствие сглаживания и снижения

концентрационной поляризации. При достижении значений скорости протока = 2.5 м∙с-1 и числа оборотов анода n = 50 выход по току начинает медленно

понижаться и уже при достижении предельных значений n = 100 об∙мин-1 и

составляет 0.90. Снижение выхода по току можно объяснить тем, что после

достижения предельного тока сдвиг потенциала станет настолько велик, что

потенциал катода достигнет величины, при которой возникает интенсивный

разряд ионов водорода. Кроме того, интенсивное срезание микронеровностей и

вынос последних в фильтр, также является причиной снижения выхода по току.

Скорость осаждения растет прямо пропорционально катодной

плотности ДК и выходу по току до значений скорости протока электролита

порядка = 3 м∙с-1 и числа оборотов n = 60 об∙мин-1. Дальнейшее увеличение

обоих параметров не влияет на скорость осаждения, она остается неизменной.

pH

Дк

1,5

0,75

0,45

0,15

54,53,52,51,50,50

30

50

70

90

100

1,35

Вы

ход

по т

оку

,

%

Скорость потока электролита, м·с-1

-1Частота вращения анода, об·мин

10090705030100

То

лщ

ина

покр

ыти

я

, м

м

0,40

0,50

0,60

0,70

0,80

0,90

10

1,05

4

3

2

1

0

Пл

отн

ост

ь то

ка Д

к, A

·cм

-2

20

40

60

80

20 40 60 80

Кисл

отн

ост

ь эл

ект

ро

лита

, р

Н

143


1. Баймаков Ю.В. Электролитическое осаждение металлов / Ю.В. Баймаков - М:

Химгосиздат, 1945. – 369с.

2. Ревякин В.П. Восстановление деталей электронатиранием / В.П. Ревякин, В.В.

Шефер – Тюмень: ТИИ, 1972. – 68 с.

3. Патент №2489527. Состав электролита антифрикционного электролитического

сплава ―цинк-железо‖ для осаждения в условиях гидромеханического активирования / Т.Н.

Мартынова, Г.М. Шишкин, А.В. Бойков, В.А. Русанов

4. Шишкин Г.М. Интенсификация технологических процессов восстановления

элементов технических систем электролитическими покрытиями в условиях

гидромеханического активирования: Монография / Г.М. Шишкин, А.В. Бойков - Иркутск,

ИрГСХА, 2010. – 178 с.

УДК 621.9.0.047

ПОВЫШЕНИЕ ДОЛГОВЕЧНОСТИ РАБОТАЮЩИХ ОРГАНОВ

МАШИН СВАРКОЙ, ВИБРИРУЮЩИМ ГРАФИТОВЫМ

ЭЛЕКТРОДОМ

Г.М. Шишкин, В.Е.Киргизов


В статье приводится метод восстановления деталей машин сваркой графитовым

вибрирующим электродом в воздушной среде, с целью повышения долговечности режущих

элементов деталей сельскохозяйственных машин. Восстанавливаемая поверхность

науглероживается с образованием карбидов железа Fe3C и нитридов железа FeN.

Поверхность оплавляется на глубину до 0.15..0.20 мм, содержание углерода достигает до

4.0%, образуется твердая цементитная структура с твердостью HRC 60-62.

Ключевые слова: долговечность, восстановление, упрочнение, вибрация,

преобразователь, жесткая характеристика.

THE INCREASE OF SERVICE LIFE OF WORKING BODIES OF MACHINES BY

WELDING WITH VIBRATING GRAPHIT ELECTROD

G.M. Shishkin, V.E. Kirgizov


The article presents a method of restoring parts of machines by welding with graphite

vibrating electrode in the air to increase the service life of the cutting elements of agricultural

machinery parts. The restored surface is saturated with carbon forming iron carbides Fe3C and

iron nitrides FeN. The surface melts at the depth of up to 0.15..0.20 mm, carbon content is up to

4.0%, a solid cement structure with the hardness of HRC 60-62 is formed.

Key words: service life, renovation, strengthening, vibration, converter, rigid

characteristics.

Сварку вибрирующим графитовым электродом в ремонтных мастерских

крестьянских хозяйств, применяли в самых разнообразных целях: для

восстановления размеров изношенных поверхностей деталей, для упрочнения и

увеличения твердости, износостойкости и повышения долговечности рабочих

органов машин, работающих в абразивных средах.

144

Способ восстановления деталей основан на изменении физико-

механических свойств поверхности. Сварка проводилась в воздушной среде

вибрирующим электродом. Электрод – графит марки ЭГ-2. Для

взаимодействия электрода с деталью применяли вибраторы различной

конструкции, которые периодически замыкают и размыкают электрическую

цепь. Процесс осуществлялся на обратной полярности: деталь-катод, электрод-

анод. В течении каждого цикла при вибрации наблюдаются следующие

периоды: короткое замыкание, электродуговой разряд и холостой ход.

Восстановление размера детали осуществляется за счет периодически

образующихся на поверхности лунок, накладываемых друг на друга. По краям

кратера лунки образуется валик, объем которого составляет 40% объема лунки

и равна 0.5…0.8 мм, ширина около 0.5 мм, размеры лунки зависят от размера

электрода.

За счет образования валиков лунки размер изношенной поверхности

увеличивается на 0.5…0.8мм.

В период электродугового разряда на деталь через контакт проходит

мощный импульс тока до 105…106 А/мм2. Температура разряда достигает

10…11 тысяч градусов, что намного превышает температуру плавления

металла детали. Если энергию импульса значительно увеличить, то на

внутренних и наружных склонах валика образуются складки, являющиеся

результатом растекания металла, выдавляемого из лунки. В период горения

дуги создается тепловой поток, обеспечивающий проплавление детали, а в

контактный период происходит интенсивное науглероживание расплавленной

ванны металла. Скорость науглероживания составляет 25х103 м/с.

Установлено, что при вибрации электрода в воздушной среде в поверхностных

слоях детали образуются карбиды железа Fe3C и нитриды железа FeN.

Поверхность оплавляется на глубину до 0.15…0.20 мм и содержит углерода до

4,0%, образуется очень твердая цементитная микроструктура, твердость

которой составляет HRC 60-62.

Электрические режимы упрочнения и восстановления: сила тока

120…180 А, частота вибрации 23 Гц, амплитуда колебания варьировала от 0 до

1,2 мм. В качестве источника тока использованы сварочный преобразователь

ПСО-500. Недостатки сварочных преобразователей, применяемых в ремонтном

производстве, является мягкая внешняя вольтамперная характеристика, т.к. при

замыкании электрода резко падает напряжение и возникает нестабильность

образования электрической дуги. Наилучшая стабильность процесса

получается при питании от источника с жесткой внешней характеристикой

(селеновый выпрямитель ВСЖ-303У), т.е. у которого напряжение мало

меняется с изменением силы тока.

Внедрение данного метода позволило повысить износостойкость деталей

машин в 1.5-2.5 раза.

145

Секция РЕСУРСОСБЕРЕГАЮЩИЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРОИЗВОДСТВА

СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ

УДК 630.832

АНАЛИЗ НАДЕЖНОСТИ ТОПЛИВОСНАБЖЕНИЯ

С ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ПЛАНТАЦИЙ1

1Е.В. Губий,

2, 3В.И. Зоркальцев

1Иркутский государственный университет, г. Иркутск, Россия

2Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН, г. Иркутск, Россия

3Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия

Статья посвящена анализу надежности и оптимизации резервов и запасов

топливоснабжения на основе энергетических плантаций. В модели рассматриваются две

случайные величины, из-за неопределенности которых возникает проблема надежности

топливоснабжения: потребность в топливе (определяются случайными отклонениями

продолжительности отопительного периода и случайными отклонениями среднезимних

температур) и производство топлива (случайность возникает из-за возможных колебаний

урожайности). Затраты будут состоять из математического ожидания ущербов от ситуации

дефицита и приведенных затрат на резервирование. Установлено, что при резерве мощностей

в 7%, вероятность ситуации дефицита составляет 0.06.

Ключевые слова: биотопливо, энергетические плантации, топливоснабжение,

надежность, теплоснабжение.

RELIABILITY ANALYSIS OF FUEL SUPPLY FROM ENERGY PLANTATIONS 1E.V. Guby,

2,3V.I. Zorkal'tsev

1Irkutsk State University, Irkutsk, Russia

2Energy Systems Institute L.A. Melentyeva SB RAS, Irkutsk , Russia

3State Academy of Agriculture, Irkutsk , Russia

This article analyzes the reliability and optimization of reserves and stocks of fuel supply

on the basis of energy plantations . Two random variables are considered in the model . The

problem of reliability of fuel supply depends on the following factors: fuel requirements

(defined by random deviations at the heating period and random deviations of the average

temperature in winter) and fuel production ( a probability occurs due to possible fluctuations in

yield ). The analysis shows that costs consist of expectation damages from shortage situation

and the cost of redundancy. It‘s been calculated that when the reserve capacity is 7% , the

probability of shortage situation is 0.06.

Key words: biofuel, energy plantations, fuel supply, reliability, heat.

На большей части территории России отсутствует централизованная

система теплоснабжения. Высокая степень разбросанности и низкая плотность

населения многих поселков городского типа и районных центров вызывает

потребность в источниках энергии, не требующих дорогостоящей

транспортировки. Для таких потребителей целесообразно рассмотреть

1 Статья написана при поддержке гранта РФФИ 13-06-00152а.

146

возможности использования местных, особенно возобновляемых источников

энергии. Среди широкого спектра технологий использования солнечной энергии

для производства тепловой энергии в российских условиях, в связи с

колоссальным запасом древесины, большой интерес представляет энергия

биомассы. На сегодняшний день биомасса является наиболее распространенным

источником теплоэнергии в сельской местности, однако часто сбор древесины

носит хаотичный порядок, зависит исключительно от природных условий.

Отмечается недоэксплуатация ―порубочных остатков‖ (откомлевка, сучья,

вершинник) на лесосеках. Экономическая эффективность такого вида топлива

становится значительно выше, в тех районах, где уже проводятся специальные

мероприятия, направленные на организацию выращивания древесины.

Во многих странах, таких как Швеция, Австрия, США существуют

специально выращенные леса (энергетические плантации), собранная биомасса

с которых используется для производства тепловой или электрической энергии.

Предлагаем рассмотреть возможность создания таких энергетических

древесных плантаций вокруг населенных пунктов, для отопления жилищ

которых используется получаемая биомасса. Среди ее преимуществ можно

отметить большой энергетический потенциал, возобновляемый характер и

экологическую безопасность (потребление углекислого газа из атмосферы в

процессе роста биомассы соответствует его эмиссии в атмосферу при

сжигании). Кроме того, переработка древесины обеспечивает местное

население дополнительными рабочими местами, что очень важно в сельской

местности, а деньги, выплаченные энергогенерирующими предприятиями за

местное сырье, остаются в регионе и способствуют его экономическому

развитию. Одной из проблем такого топливоснабжения, требующей

специальных исследований, является его надежность. Колебания потребности в

топливе и производство биомассы зависимы от случайных факторов. При

анализе экономической эффективности необходимо учитывать затраты на

мероприятия по обеспечению надежности топливоснабжения из такого

источника и возможные ущербы при возникновении дефицитных ситуаций.

Данная статья посвящена анализу надежности и оптимизации резервов и

запасов топливоснабжения на основе энергетических плантаций.

Описание и постановка модели. В данной модели рассматриваются две

случайные величины, из-за неопределенности которых возникает проблема

надежности топливоснабжения. Одной из них является потребность в топливе.

В данной статье ограничились исследованиями случайных отклонений

потребности в топливе только на отопительные нужды. Они определяются

случайными отклонениями продолжительности отопительного периода и

случайными отклонениями среднезимних температур. Обобщенно обе эти

составляющие характеризуются колебаниями интегральной разности

147

температур за отопительный период внутри и вне здания. Вероятность

отклонения этого показателя от его среднего уровня оцениваются на основе

данных многолетних метеорологических наблюдений температур.

В приводимых далее расчетах расход топлива на отопление в день

1,...,j N отопительного сезона считается пропорциональным разнице между

нормативной температурой воздуха в отапливаемых помещениях t̂ и

среднесуточной температурой атмосферного воздуха в этот день jt . Здесь N –

продолжительность в днях отопительного периода . Даты его начала и

окончания соответствуют дням, когда температура воздуха становится

устойчиво в течении 5 дней ниже и, соответственно, устойчиво выше в течении

5 дней нормативного значения, принятого равным 8 градусам Цельсия [2].

Обобщенной характеристикой потребности в топливе на отопление за

отопительный период служит показатель интегральной разности температур, измеряемый в градусоднях,

1

ˆ( - ), 1,...,jN

j

t

Q t t G

(1)

Здесь G - число рассматриваемых отопительных периодов.

Исходя из показателей , Q N можно рассчитать среднесуточную за

данный отопительный период разность температур внутри и вне зданий по

формуле

, 1,..., .Q

O GN

(2)

Важными природно-климатическими характеристиками экономических

районов являются среднеожидаемые показатели:

интегральной разности температур за отопительный период

1

1,

G

t

Q QG

(3)

продолжительности отопительного периода

1

1,

G

t

N NG

…...(4)

среднесуточной разности температур внутри и вне зданий за

отопительный период

.Q

ON

(5)

Обозначим случайные величины интегральной разности температур Q .

Вероятность реализации этой случайной величины обозначим ( )P Q . Эта

функция принимает положительные значения на некотором интервале 1 2[ , ]Q Q .

Причем

148

∫2

1

,1~)~(~Q

Q

QdQP = (6)

∫ *

2

1

.~~)~(~Q

Q

QQdQQP = (7)

Будем считать величину среднеожидаемой потребности в топливе на

отопление для рассматриваемого населенного пункта заданной. Обозначим ее

Q̂ . Случайные значения этой величины будем обозначать Q . Считаем, что эта

величина находится в интервале 1 2[ , ]kQ kQ , где ˆ /k Q Q . Тогда вероятность ее

реализации задается функцией

( ) ( )P Q P Q , при Q k Q . (8)

Другой случайной величиной является производство топлива.

Случайность здесь возникает из-за возможных колебаний урожайности.

Считаем фиксированной среднеожидаемую величину поставок топлива к

отопительному периоду, которую обозначим R . Саму случайную величину

поставок топлива (при среднеожидаемом значении R ) обозначим R . Считаем,

что эта величина находится в интервале 1 2[ , ]R R . Вероятность реализации

данной случайной величины обозначим в виде функции ( )R , которая

принимает положительные значения на рассматриваемом интервале и

удовлетворяет условиям

∫2

1

,1~)~(

R

R

RdRρ =

(9)

2

1

( )* .

R

R

R R dR R (10)

Величины Q и R рассматриваются в модели как экзогенные случайные

величины.

В качестве переменной в модели рассматриваются запасы топлива на

начало отопительного периода, оставшиеся с прошлого отопительного

периода. Величину этих запасов обозначим S .Хранение топлива

сопровождается всегда некоторыми потерями. Обозначим за величину

потери в результате хранения единицы топлива в течение года.

Еще одной переменной в модели выступает величина дефицита топлива

за отопительный период. Эту величину обозначим D . Заметим, что значение

запасов S и дефицита D являются случайными величинами, определяемыми в

результате расчета по модели.

В данной статье в качестве стартовой будем рассматривать ситуацию,

когда математическое ожидание потребности совпадает с математическим

ожиданием поставок топлива

149

RQ =ˆ . (11)

В общем случае это равенство, в том числе из-за сложности расчета

среднего значения потребности, из возможного ее роста или, наоборот,

сокращения от года к году, может не выполняться. Необходимо

предусматривать специальные дополнительные средства повышения

надежности топливоснабжения для компенсации ошибок в расчетах

среднеожидаемой потребности.

Обозначим 1,...,f F номера статистических испытаний методом Монте–

Карла по заданным функциям вероятности P и случайных величин

потребности в топливе fQ и заготовок топлива fR .

Упрощенная модель, без запасов топлива. В модели без запасов

топлива величина дефицита топлива определяется по формуле

( - )f f fD Q R , (12)

здесь функция x)( является неотрицательной срезкой

( ) max 0;x x . (13)

Таким образом, согласно (12) дефицит возникает в тех случаях, когда

потребление превышает поставки.

Математическое ожидание дефицита рассчитываем по формуле

1

1.

F

f

f

MD DF

(14)

Обозначим за TDмножество номеров испытаний

1

( )F

f

f

TD sign D

, (15)

при которых имеется дефицит.

Здесь

1, 0

( ) 0, 0

1, 0

if x

sign x if x

if x

. (16)

Величина TD

PDF

является оценкой вероятности появления дефицитных

ситуаций.

В данной статье рассматривается случай нормальных законов

распределения обоих случайных величин. В силу симметрии этих законов

вероятности вероятность ситуации дефицита (без использования механизма

накопления запасов) составляет 0.5. При этом также в некоторых случаях будет

образовываться избыток топлива, который мог бы складироваться для

использования в следующих отопительных периодах.

Модель с запасами топлива. Введем переменную . – запасы

150

топлива, оставшиеся с прошлых лет.

Считаем заданной величину запасов на начало первого периода

статистических испытаний. В случае, когда излишки топлива складируются

для использования в следующих годах, дефицит определяется по формуле

+= )SRQ(D ffff , (17)

при этом также оцениваются возможные остатки топлива на конец

отопительного периода

.)QSR(H ffff ++= (18)

Эти запасы переносятся в остатки с учетом потерь

min (1- )* ; ,f fS H z (19)

где z – емкость складов. В представленных здесь расчетах емкость склада

принята равной половине среднегодовой потребности в топливе на отопление.

В результате введения возможности создания запасов в годы с избытком

топлива вероятность ситуации дефицита снижается до 0.27.

Модель с резервами. Пусть r - резерв мощностей в долях отR , тогда

ˆ (1 )* ,R r R (20)

1 2(1 ) ,(1 ) .R r R r R (21)

Закон вероятности для объемов производства топлива с учетом введения

резервов выражается функцией

ˆ( ) ( )R R , при ˆ(1 )*R r R , (22)

Тогда затраты будут состоять из математического ожидания ущербов от

ситуации дефицита и приведенных затрат на резервирование.

1. Математическое ожидание ущербов от дефицитов

( ) *MY r MD y , (23)

где У – удельные ущербы.

2. Прирост затрат на резервирование

).())1(()( RCrRCrC (24)

Полные затраты на топливоснабжение определяются по формуле

( ) ( ) ( ).F r C r MY r (25)

Результаты экспериментальных исследований. На основе расчета

интегральной разности температур внутри и вне зданий и при среднеожидаемом

значении урожайности в 420 т.у.т. с 1 кв.км.[4], среднеожидаемая величина

поставок топлива к отопительному периоду R и среднеожидаемой потребности в

топливе на отопление Q̂ составляют 3720 т.у.т.

В случае упрощенной модели без учета запасов топлива математическое

ожидание дефицита составляет 220 т.у.т..

В ситуации, когда остаток ресурсов прошлых лет переносится на

следующие года и вероятность возникновения ситуации дефицита снижается с

151

50 до 27%, математическое ожидание ситуации дефицита снижается в два раза

и составляет 110 т.у.т.

На рисунке 1 видно, что с увеличением резерва мощностей

математическое ожидание ущербов от дефицита уменьшается, в то время как

затраты на резервирование увеличиваются. При росте резерва мощностей

сначала происходит сокращение суммарных затрат за счет снижения

математического ожидания ущербов от дефицита. Затем суммарные затраты

начинают возрастать вследствии привалирования в них роста затрат на

резервирование (рис. 2).

Рисунок 1 – Зависимость затрат на резервирование и математического ожидания

ущерба при дефиците от резерва мощностей

Рисунок 2 – Зависимость суммарных затрат от объемов резервирования

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

0,00 0,02 0,04 0,06 0,08 0,10

Затр

аты

на р

езе

рвирование,

м.о

. ущ

ерб

а п

ри д

еф

иц

ите

, м

лн.

руб

.

Резерв мощностей, доля от площади плантации

Зависимость затрат на резервирование и математического ожидания ущерба при дефиците

от резерва мощностей

Затраты на резервирование М.о. ущерба от дефицита

0,50

0,55

0,60

0,65

0,70

0,75

0,80

0,85

0,90

0,95

1,00

0,00 0,02 0,04 0,06 0,08 0,10

Сум

арны

е з

атр

аты

, м

лн.

руб

.

Резерв мощностей, доля от площади плантации

Зависимость сумарных затрат от объемов резервирования

152

Как видно из рисунке 2, в точке минимума суммы двух функций (затрат

на резервирование и ущерба от ситуации дефицита) резерв мощностей

составляет 7%, в этом случае вероятность ситуации дефицита составляет 0.06.


1. Губий Е.В. Создание математической модели для анализа эффективности

энергетических лесов / Е.В. Губий, В.И. Зоркальцев // Современные технологии. Системный

анализ. Моделирование. – 2012. – № 2(34). – С. 80-83.

2. Зоркальцев В.И. Анализ колебаний потребности в топливе на отопление по

экономическим районам СССР на основе многолетних наблюдений температур. // Методы

оптимизации и их приложения: труды XII Байкальской Междунар. конф. – Иркутск, 2001.–

С.143-157.

3. Некрасов А.С. Многолетнее регулирование расходов топлива на отопление и

вентиляцию / А.С. Некрасов, М.А. Великанов // Достижения и перспективы. Сер.энергетика. –

1986. -№ 46 – С. 85-98.

4. Официальный сайт Всероссийского научно-исследовательского института

гидрометеорологической информации – Мировой центр данных. Режим доступа:

http://meteo.ru/.

5. Цивенкова Н.М. Быстрорастущие плантации тополя – новая энергетическая

сырьевая база / Н.М. Цивенкова, А.А. Самылин // ЛесПромИнформ, 2005. – №8. – С. 58-63.

УДК 631.32.641.

ПРОИЗВОДСТВО И ПРИМЕНЕНИЕ КОРМОВОЙ ДОБАВКИ ИЗ

ОТХОДОВ КЕДРОВЫХ ШИШЕК

А.Д. Епифанов, Э.С. Федоринова


Анализируются вопросы переработки отходов кедровых шишек с применением

электро-инфракрасного облучения в кормовую добавку для сельскохозяйственных животных

и пушных зверей. Приводятся результаты анализов на содержание микроэлементов и

питательных веществ и рекомендации по терморадиационным характеристикам сырья и

инфракрасных облучателей.

Ключевые слова: отходы кедровых шишек, кедровая мука, хвойная мука, электро-

инфракрасный нагрев, микроэлементы, питательные вещества.

PRODUCTION AND USE OF FEED ADDITIVES FROM WASTE CEDAR

CONES A.D. Yepifanov, E.S. Fedorinova

Irkutsk State Academy of griculture, Irkutsk, Russia

The paper deals with the problems of processing waste cedar cones with infrared

radiation into feed additive for farm animals and furbearing animals. There are given the results

of microelements and trace nutrients analyses and some advice on thermoradiation

characteristics of raw materials and the design of infrared device.

Key words: waste of Cedar cones, flour, wood flour, electric infrared heat, minerals,

nutrients.

153

Отечественный и зарубежный опыт свидетельствует о том, что наряду с

традиционными кормовыми и витаминными добавками в рационе кормления

сельскохозяйственных животных широко применяются кормовые добавки,

производимые из различных продуктов растительного происхождения,

содержащие различные микроэлементы и питательные вещества. К такой

кормовой и витаминной добавке можно отнести ―муку кедровую‖, получаемую

из отходов кедровых шишек.

В Иркутской области кедровые леса занимают более 50% от всей

площади лесов. После добычи кедровых шишек и извлечения из них орешек

остаются десятки тысяч тонн отходов от этих шишек (чешуйки и стержни

кедровых шишек – на одну тонну добытых орешек остаѐтся две тонны

отходов). Эти отходы остаются перегнивать в тайге или на перерабатывающих

пунктах коопзверопромхозов. Кедровые орешки благодаря, наличию в них

большого количества питательных веществ и витаминов прочно вошли в

рацион населения и используются в пищевой промышленности. Отходы

кедровых шишек в начале прошлого века использовались в качестве

дубильных и красящих веществ, но с развитием химической промышленности

их перестали использовать.

Проведѐнные анализы (табл. 1) показали, что этих отходах, как и в

кедровых орешках, находится много микроэлементов, полезных для животных.

Таблица 1- Результаты полуколичественного атомно-эмиссионного определения

микроэлементов кедровой муки

Элемент Содержание, мг/г Элемент Содержание, мг/г

Si

А1

Mg

Са

Fe

Na

К

Р

В

Мп

Ti

Zn

Pb

Си

Ва

Sr

21

4.1

7

5.8

4.2

1.6

104

8

0.12

0.35

0.4

0.37

0.035

0.05

0.05

0.02

Li

Ni

Со

V

Сг

Мо

Sn

Be

Sc

Ga

Ag

Cd

As

Zr

Y

0.003

0.015

0.0006

0.004

0.008

0.0007

0.0003

0.00025

0.00045

0.001

0.00012

0.0005

0.025

0.02

0.0025

Результаты анализов определения питательности кедровой муки (табл. 2)

154

показали, что в кедровой муке, полученной из отходов кедровых шишек с

применением в процессе сушки электро-инфракрасных нагревателей,

находятся питательные вещества, имеющие кормовую ценность.

Экспериментальные исследования по применению кедровой муки в

рационе кормления сельскохозяйственных животных, кур-несушек и пушных

зверей (норок) показали высокую эффективность. У молодняка к.р.с.

контрольной группы отмечены хорошая поедаемость корма и отсутствие

диареи. У кур-несушек в результате добавки кедровой муки в корм отмечено

укрепление скорлупы яиц, у норок – улучшение качества меха и более

интенсивный рост зверька (увеличение размеров шкуры).

He обнаружены следующие элементы (мг/): Sb<0.003; Bi<0.0002;

Ge<0.0002; La<0.002; Nb<0.001; Yb<0.0025.

Таблица 2 - Результаты анализов определения питательности кедровой муки

В рационе кормления сельскохозяйственных животных прочное место

занимает кормовая добавка, производимая из веток деревьев хвойных пород –

хвойная мука. Сравнение хвойной и кедровой муки (табл. 3) по содержанию

микроэлементов и питательных веществ показало ряд достоинств муки,

получаемой из отходов кедровых шишек.

Нестабильность урожаев, технические проблемы с организацией

быстрого вывоза отходов кедровых шишек из тайги поставили задачу

исследования терморадиационных характеристик отходов кедровых шишек

урожаев предыдущих лет, остающихся в тайге. Известно, что многие

дикорастущие растения повышают свою биологическую ценность оставаясь не

переработанными в природных условиях год и более (например, лист бадана).

Для проведения эксперимента по исследованию терморадиационных

характеристик были взяты отходы кедровых шишек урожаев предыдущих

годов. При внешнем осмотре образцов, представленных для исследования,

было отмечено изменение цвета отходов от светло- коричневого до тѐмно –

коричневого и изменение по механическим свойствам – отходы урожая

предыдущих лет состояли из более мелких фракций. С целью снижения

энергозатрат в процессе сушки применѐн прерывный режим работы электро-

Мука

кед-

ровая

Химический состав (Г/кГ) Содержимое в 1кг.корма Содержимое в

абс.%

Влага

Сыр.протеин

Сыр.клетчатк

а Сыр.зола

Сыр. жир

Корм.ед.кг.

Обмен энерг.

Пер.протеин,

г Сахар, г

Кальций,г.

Каротин г.

Нитраты

Укс.к-та

Мол.к

-та

РН

12.4 3 30 1.4 0.9 0.6 7 4.2 32 6 22 0 0 0 0

155

инфракрасного нагревателя. Экспериментальные исследования проводились по

следующей методике - обрабатываемое сырьѐ подвергалось облучению

следующими методами прерывного облучения: с постоянным уровнем энергии

и постоянным циклом работы; с возрастающим уровнем энергии и постоянным

циклом работы; с уменьшающимся уровнем энергии и постоянным циклом

работы и с постоянным уровнем энергии и переменным циклом работы

(частотно- прерывный метод). Соотношение между временем облучения и

временем паузы определялось коэффициентом диффузии влаги. Чем меньше

значение этого коэффициента, тем больше должен быть период паузы.

Таблица 3 - Результаты сравнительного анализа микро и макро элементов хвойной и

кедровой муки

Микро и макро элементы Допустимые

уровни, мг/г

Хвойная мука,

мг/г

Кедровая мука,

мг/г

НИТРАТЫ NO3 (МГ/КГ)

НИТРИТЫ NO2 (МГ/КГ)

ТЯЖЕЛЫЕ СОЛИ:

- МЕДИ - - - - - - - - - - - - - -

- РТУТИ - - - - - - - - - - - - -

- ЦИНКА - - - - - - - - - - - - -

- СВИНЦА - - - - - - - - - - -

- КАДМИЯ - - - - - - - - - - -

- МЫШЬЯКА - - - - - - - - -

АФЛАТОКСИН - - - - - - - - -

2,4 Д - - - - - - - - - - - - - - - - - -

СЕЛЕН - - - - - - - - - - - - - - - -

СТРОНЦИЙ - - - - - - - - - - - -

ФТОР - - - - - - - - - - - - - - - - -

МОЛИБДЕН - - - - - - - - - - - -

ВЛАЖНОСТЬ - - - - - - - - - - -

ТЕМПЕРАТУРА СУШКИ СО

1000

10

100

0,1

1,2

10

1,0

1,0

0,005

не допуск.

До 0,5

До 0,1

0,02

0,01

не более 8,0

150

2

7,9

нет данных

0,262

1,25

нет данных

0,03

нет данных

нет данных

0,2

нет данных

нет данных

0,009

80-90

0,0

0,0

0,5

0,0

0,37

0,035

0,0005

0,0

не обнаружен



0,02


0,0007

60-90

КАЛЬЦИЙ - - - - - - - - - - - - - -

ФОСФОР - - - - - - - - - - - - - -

МАГНИЙ - - - - - - - - - - - - - -

КАЛИЙ - - - - - - - - - - - - - - - -

НАТРИЙ - - - - - - - - - - - - - - -

СЕРА - - - - - - - - - - - - - - - - -

ЖЕЛЕЗО - - - - - - - - - - - - - - -

ЙОД - - - - - - - - - - - - - - - - - -

САХАР (г/кг) - - - - - - - - - -

СЫРАЯ КЛЕТЧАТКА –(г/кг)

КАРОТИН - - - - - - - - - -(г/кг)

Не ограничено

4,6

1,4

1,0

3,3

0,2

0,8

12,6

0,11

16

70,6

50

6,0

8,0

7,0

104

1,6

не обнаружена

4,2

0,025

32

30

22

Результаты экспериментальных исследований подтвердили теоре-

тическое предположение о целесообразности применения частотно-прерывного

метода ИК- облучения применительно к отходам кедровых шишек. Удельный

расход энергии ниже, чем при других режимах, а сохранение питательных

веществ достигает 80-90%.Благодаря изменению своих механических свойств

(отходы кедровых шишек прошлых лет имеют более рыхлую структуру) при

156

сушке в установке с инфракрасным облучением имеем более высокий

коэффициент диффузии влаги, нежели у отходов текущего года. Это изменение

коэффициента диффузии влаги в процессе сушки привело к изменению

соотношения между периодами облучения и периодом паузы частотно-

прерывного способа управления инфракрасным облучением. Изменение

времени цикла сушки будет определять энергосберегающий режим.

Исследования показали, что применение инфракрасных нагревателей при

сушке отходов кедровых шишек позволяет максимально сохранять в

переработанном сырье питательные вещества и микроэлементы. Результаты

анализов кедровой муки, полученной из отходов кедровых шишек в 2002 году

и проверенной в 2013 году, показали хорошую сохранность питательных

веществ и микроэлементов. Это позволяет сделать вывод, что в результате

обработки сырья ИК облучением полученный продукт хорошо сохраняется в

течение длительного хранения. В отношении хвойной муки таких данных нет.

Следовательно, можно сделать вывод, что при сушке отходов кедровых

шишек урожаев разных лет при переработке их в кедровую муку,

энергосберегающий режим сушки будет получен при использовании длинно-

волновых инфракрасных излучателей, причѐм спектр излучения смещается в

сторону увеличения длины волны.

Обобщая выше сказанное можно сделать следующие выводы:

1. Переработка отходов кедровых шишек в кедровую муку позволит

получить дешевую кормовую и витаминную добавку;

2. Анализ методов нагрева применительно к обработке дикорастущего и

культивируемого сырья показал преимущества электро-инфракрасного

нагрева;

3. При сушке отходов кедровых шишек целесообразно применять

энергоэкономичный частотно-прерывный способ управления ИК облучением с

использованием средне и длинноволновых излучателей;

4. В процессе сушки отходов кедровых шишек можно получать целебные

фитонциды;

5. Наличие в кедровой муке микроэлементов, полезных для растений,

позволяет применять еѐ в качестве минерального удобрения в овощеводстве

защищѐнного грунта.


1. Карпов В.Н. Электротехнология дикорастущих / Пути повышения эффективности

использования электрической энергии в сельскохозяйственном производстве Восточной

Сибири // В.Н.Карпов, А.М.Худоногов.- Иркутск, 1992г.

2. Ретях С.М. Кормовые добавки из древесной зелени / С.М. Ретях, Э.Д. Лезин //

Лесная промышленность.-1988.-96с.

3. Сергеев М.П. Производство витаминной муки / М.П. Сергеев // Лесная

промышленность.-1983.-40с.

157

УДК 621.316

УПРАВЛЕНИЕ БАТАРЕЯМИ СТАТИЧЕСКИХ КОНДЕНСАТОРОВ

ДЛЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ В СИСТЕМАХ

ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ

Д.А. Иванов


Регулирование напряжения в системах электроснабжения связано с балансом

реактивной мощности в сети и на шинах потребителей электроэнергии. Пониженные уровни

напряжений наблюдаются в районах с дефицитом реактивной мощности. Для генерации

реактивной мощности применяются автоматизированные источники реактивной мощности –

специальные компенсирующие устройства, в частности батареи статических конденсаторов

(БСК). Для более качественного регулирования напряжения с помощью БСК необходимо

управлять их мощностью. Изменение мощности БСК осуществляется с помощью

специальных схем автоматического управления.

Ключевые слова: качество электрической энергии, управление, регулирование

напряжения, компенсирующее устройство.

CONTROL OF BATTERIES OF STATIC CONDENSERS

FOR VOLTAGE REGULATION IN SYSTEMS OF POWER SUPPLY OF

CONSUMERS OF THE ELECTRIC POWER

D.A. Ivanov


Voltage regulation in systems of power supply is connected with balance of jet power in

networks and buslines. The lowered levels of voltage are observed in areas with deficiency of jet

power. The automated sources of jet power are applied to generation of jet power – special

compensating devices, in particular the battery of static condensers (BSC). For better regulation

of voltage by means of BSK it is necessary to operate their power. Change of power of BSK is

carried out by means of special schemes of automatic control.

Key words: quality of electric energy, control, voltage regulation, the compensating

device.

Под регулированием напряжения понимается комплекс технических

мероприятий по ограничению отклонений напряжений от их номинальных

значений на шинах потребителей электроэнергии в допустимых c ГОСТ Р

54149–2010 [1] пределах. Регулирование напряжений выполняется в различных

сетях электроэнергетических систем с целью обеспечения экономичной и

надежной работы энергетического оборудования и поддержания напряжений в

узлах сети в технически допустимых границах. Регулирование напряжений

производится как в системах электроснабжения потребителей, так и в сетях

электроэнергетических систем.

Регулирование напряжения связано с балансом реактивной мощности в

сети и на шинах потребителей электроэнергии. Пониженные уровни

158

напряжений наблюдаются в районах с дефицитом реактивной мощности.

Средствами регулирования напряжения могут служить: генераторы на

электростанциях, трансформаторы с устройствами регулирования напряжения

под нагрузкой и без возбуждения; вольтодобавочные трансформаторы и

линейные регуляторы; компенсирующие устройства, вырабатывающие

(батареи конденсаторов, синхронные компенсаторы в перевозбужденном

режиме) и потребляющие (реакторы, синхронные компенсаторы в

недовозбужденном режиме) реактивную мощность. Кроме того, регулирование

напряжения может осуществляться изменением конфигурации сети. Некоторое

участие в регулировании напряжения принимают и нагрузки, снижающие

потребление активной и особенно реактивной мощности при снижении

напряжения на их шинах (регулирующий эффект нагрузки) [2].

Среди способов регулирования напряжения следует особо выделить

применение автоматизированных источников реактивной мощности

(компенсирующих устройств). Использование компенсирующих устройств

очень важно в связи с тем, что регулирование напряжения в электрической

сети практически возможно только в том случае, когда имеется достаточный

резерв реактивной мощности. Это объясняется тем, что понижение уровня

напряжения в сети обычно связано с заметным ростом потребляемой

реактивной мощности. Дополнительно требуемая реактивная мощность при

этом должна быть покрыта за счет имеющегося резерва.

Батареи статических конденсаторов (БСК) применяются для генерации

реактивной мощности в узлах сети и включаются на шинах понижающих

подстанций. БСК собираются из отдельных конденсаторов, соединенных

последовательно и параллельно.

Конденсаторы выпускаются в однофазном и трехфазном исполнении на

номинальные напряжения от 0,22 до 10,5 кВ. Единичная мощность

конденсаторов составляет от 10 до 125 кВАр [2].

В сетях трехфазного тока конденсаторы включаются по схеме звезды

(рис. 1, а) и треугольника (рис. 1, б).

Рисунок 1 – Схемы подключения БСК:

а) соединение звездой, б) соединение треугольником

159

Батареи конденсаторов бывают регулируемые (управляемые) и

нерегулируемые. В нерегулируемых число конденсаторов неизменно, а

величина реактивной мощности зависит только от квадрата напряжения.

Суммарная мощность нерегулируемых батарей конденсаторов не должна

превышать наименьшей реактивной нагрузки сети [2].

В регулируемых батареях конденсаторов в зависимости от режима

автоматически или вручную изменяется число включенных конденсаторов.

Выпускаются регулируемые комплектные батареи конденсаторов на

напряжения 0,38; 6; 10 кВ, снабженные пускорегулирующим устройством,

необходимым для автоматического изменения мощности батареи

(контакторами или выключателями).

На практике изменение мощности, вырабатываемой батареей в

нормальных эксплуатационных условиях, достигается включением или

отключением части конденсаторов, составляющих батарею, то есть путем

ступенчатого регулирования. Одноступенчатое регулирование заключается в

отключении или включении всех конденсаторов батареи, многоступенчатое – в

отключении или включении отдельных секций батареи, снабженных

контакторами или выключателями [2].

Так как коммутация нагрузки носит случайный характер и изменяется во

времени в значительных пределах, то регулирование напряжения в системах

электроснабжения потребителей электроэнергии с постоянной мощностью

БСК будет не достаточно эффективным.

Для повышения качества регулирования напряжений в электрических

сетях необходимо использовать БСК с регулируемыми параметрами.

Функционально автоматическое управление мощностью БСК может

быть выполнено как с помощью релейно-контактной аппаратуры, так и с

применением бесконтактных элементов в различных функциях [3].

Автоматическое управление БСК в функции времени суток.

Наиболее простым способом автоматического управления БСК является

управление в функции времени суток. Этот способ управления выполняется по

специальному графику, зависящему от конкретной системы электроснабжения

потребителей электроэнергии, в которой устанавливается БСК. В качестве

датчиков при таком регулировании используются суточные реле времени.

Недостатком данного способа управления БСК является невозможность

реагирования на вероятностный характер подключения и отключения

потребителей электроэнергии к электрической сети.

Автоматическое управление БСК в функции напряжения. На

рисунке 2 изображена схема автоматического управления БСК в функции

напряжения. Схема работает следующим образом. Если напряжение в наиболее

загруженной фазе понижается, то срабатывает реле минимального напряжения

160

Рисунок 2 - Схема

автоматического управления

БСК в функции напряжения

КV2, которое контактами KV2 включает реле

времени KT2. Замыкающие контакты этого

реле KT2 с выдержкой времени подают

напряжения на катушку магнитного пускателя

КМ, силовые контакты которого в цепи

управления БСК подключают ее к сети. В

часы минимальных нагрузок и

соответствующего возрастания напряжения в

сети срабатывает реле максимального

напряжения KV1. Контакты этого реле KV1

включают цепь катушки реле времени КТ1,

контакты которого КТ1 с выдержкой времени

(для отстройки от кратковременного

изменения напряжения) отключают

магнитный пускатель КМ, что приводит к

отключению БСК от сети.

Данная схема не позволяет производить

регулирование мощности БСК.

Автоматическое управление БСК в функции тока нагрузки. На

рисунке 3 представлена релейно-контактная схема автоматического

управления БСК. Схема включает в себя трансформатор тока ТА, шесть

токовых реле КА1 – КА6, три реле времени КТ1 – КТ3 и три магнитных

пускателя КМ1 – КМ3.

Элементы КА1, КА2, КТ1 и КМ1 предназначены для управления первой

ступенью мощности БСК; КА3, КА4, КТ2 и КМ2 – для управления второй

ступенью мощности БСК; КА5, КА6, КТ3 и КМ3 – для управления третьей

ступенью мощности БСК.

Работу схемы автоматического управления (рисунок 3) поясним на

примере следующих значений уставок токовых реле КА1 – 1А, КА2 – 2А, КА3

– 3А, КА4 – 4А, КА5 – 5А, КА6 – 6А.

При возрастании тока в фазном проводе и во вторичной цепи

трансформатора тока ТА до 1А замыкается замыкающий контакт реле КА1,

при дальнейшем возрастании тока до 2А – сработает (замкнется) замыкающий

контакт реле КА2, получит питание катушка реле времени КТ1, с выдержкой

времени замыкается замыкающий контакт реле КТ1 и получает питание

катушка магнитного пускателя КМ1. После этого магнитный пускатель

замыкает свои силовые контакты КМ1 и в работу включается первая ступень

мощности БСК.

Отключение от сети первой ступени мощности БСК произойдет после

снижения тока до значения 1А. При этом замыкающий контакт КА1 приходит

161

Рисунок 3 - Релейно-контактная

схема автоматического

управления БСК в функции тока

нагрузки

в исходное положение (размыкается) и

катушка реле времени КТ1 теряет питание,

контакт КТ1 размыкается с выдержкой

времени, катушка магнитного пускателя

КМ1 теряет питание и силовые контакты

пускателя КМ1 размыкаются. При этом

происходит отключение первой ступени

БСК от сети.

При снижении тока до 2А отключение не

произойдет, т.к. замыкающий контакт реле

КА2 блокируется вспомогательным

контактом магнитного пускателя КМ1.

Работа (подключение и отключение к

сети) второй и третьей ступеней мощности

БСК происходит аналогично.

Выдержка времени при подключении и

отключении ступеней мощности БСК

осуществляется с помощью трех реле

времени КТ1, КТ2 и КТ3 для

предотвращения срабатывания ступеней

устройства при кратковременных

колебаниях нагрузки.

Трансформатор тока ТА

устанавливается в фазный провод

электрической сети 0,38 кВ и предназначен

для подключения токовых реле ТА1 – ТА6.

Недостатком схемы является то, что она выполнена с помощью релейно-

контактной аппаратуры.

На рисунке 4 представлена схема автоматического управления БСК в

функции тока нагрузки с применением бесконтактных элементов [3].

Схема состоит из двух одинаковых участков схемы, первый – для

управления первой ступенью мощности БСК; второй (в описании работы

схемы элементы обозначены в скобках) – для управления второй ступенью

мощности БСК.

При прохождении тока в фазном проводе А в катушке L наводится ЭДС.

Переменное напряжение, выпрямленное мостом, состоящим из четырех диодов

VD1 – VD4 подается на конденсатор С1, служащий фильтром, и конденсатор

С2, который заряжается через потенциометр R1, осуществляющий регулировку

времени заряда. Напряжение с этого конденсатора С2 подается на делители

напряжения. Делитель напряжения состоит из двух резисторов R2 (R10) и R4

А

162

Рисунок 4 - Схема автоматического

управления БСК в функции тока нагрузки

с применением бесконтактных элементов

нагрузки

(R12) и одного потенциометра R3 (R11), которым регулируется напряжение,

подаваемое на базу транзистора VТ1 (VТ3).

Если ток в фазном проводе А

невелик, то напряжение на

конденсаторе С2 тоже будет

незначительно. В этом случае

транзистор VТ1 (VТ3) будет закрыт,

так как напряжение на стабилитроне

VD9 (VD10) будет приложено к

базам этих транзисторов через

резистор R5 (R13) и делитель R3

(R11) и R4 (R12). При этом

транзистор VТ2 (VТ4) будет открыт

и катушка реле напряжения KV1

(KV2) будет получать питание.

При возрастании тока в

фазном проводе А напряжение на

конденсаторе С2 также будет

возрастать с выдержкой по времени,

определяемой постоянной времени

цепочки R1C2. Когда напряжение на

конденсаторе достигнет

определенного значения,

напряжение, подаваемое с делителя

R2-R3-R4 (R10-R11-R12) на базу

транзистора VТ1 (VТ3), становится достаточным для его открытия, что

соответственно вызывает закрытие транзистора VТ2 (VТ4) с последующим

отключением катушки реле напряжения KV1 (KV2).

Напряжение сравнения в данной схеме можно плавно регулировать

потенциометрами делителей R3 и R11. Реле напряжения KV1 и KV2

размыкающими контактами KV1 и KV2 соответственно включают катушки

промежуточных реле KL1 и KL2, контакты KL1 и KL2 которых подают

напряжение на катушки магнитных пускателей секций БСК – КМ1 и КМ2.

Схема позволяет регулировать мощность БСК, она выполнена с

применением бесконтактных элементов, что является достоинством. Момент

включения ступени мощности можно плавно регулировать. По сравнению с

рассмотренными выше схемами управления БСК, данная схема эффективна и

надежна в работе.

Выводы.

1. Для более качественного регулирования напряжения необходимо

163

управлять мощностью компенсирующих устройств.

2. Наиболее эффективным средством управления работой БСК для

регулирования напряжения в системах электроснабжения потребителей

электроэнергии является использование схем автоматического управления,

работающих в функции тока нагрузки.

3. Применение автоматических схем управления БСК позволит снизить

потери мощности в самой БСК, обеспечить надлежащее качество напряжения

электрической энергии в системах электроснабжения потребителей

электроэнергии и повысить эффективность эксплуатации электроустановок.


1. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего

назначения / ГОСТ Р 54149 – 2010. – Москва: Стандартинформ, 2012.

2. Ананичева С.С. Качество электроэнергии. Регулирование напряжение и частоты в

энергосистемах: учебное пособие / С.С. Ананичева, А.А. Алексеев, А.Л. Мызин. – 3-е изд.,

испр. – Екатеринбург: УрФУ, 2012. – 93 с.

3. Красник В.В. Автоматические устройства по компенсации реактивной мощности в

электросетях промышленных предприятий / В.В. Красник. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.:

Энергоатомиздат, 1983. – 136 с.

УДК 519.711.2 : 621.311.25

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СУТОЧНОГО ПРИХОДА

ГЛОБАЛЬНОЙ СОЛНЕЧНОЙ РАДИАЦИИ В ИРКУТСКОМ РАЙОНЕ

1Б.Ф. Кузнецов,

1М.Ю. Бузунова,

2Д.В. Кривых,

3Д.С. Бузунов


2ОАО ―Ангарская нефтехимическая компания‖, г. Ангарск, Россия

3Иркутский государственный университет, г. Иркутск Россия

Развитие солнечной энергетики сопряжено с углубленным изучением энергетического

потенциала солнечной радиации в заданном регионе. В настоящее время единственным

источником информации являются данные актинометрии, полученные метеорологическими

станциями наблюдения. В работе проводится статистический анализ одной группы таких

данных – измерений глобальной солнечной радиации. На основе результатов обработки

строится аналитическая модель средних значений и проводится анализ гистограмм. В

заключении делаются выводы о необходимости дальнейшего накопления и изучения данных.

Ключевые слова: глобальная солнечная радиация, статистический анализ,

аппроксимация.

STATISTICAL ANALYSIS OF THE AVERAGE DAILY ADVENT OF THE GLOBAL

SOLAR RADIATION IN IRKUTSK DISTRICT 1B.F. Kuznecov,

1M.Ju. Buzunova,

2D.V. Krivyh, D.S. B

3uzunov

1Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia

2JSC "Angarsk petrochemical company", Angarsk, Russia

3Irkutsk State University, Irkutsk, Russia

The development of solar energy involves in-depth study of the energy potential of solar

radiation in a given region. Currently, the only source of information is the data obtained by

164

meteorological stations of Actinometry observation. The paper provides a statistical analysis of one

group of such data – the measurements of global solar radiation. The results of measurements are

used to form the analytical model of average data and to conduct the analysis of histogram . The

conclusions show the necessity for further study and data accumulation.

Key words: global solar radiation, statistical analysis , approximation.

Эффективность применения солнечных энергетических систем как

тепловых, так и фотоэлектрических во многом определяется точностью оценки

энергетических ресурсов, свойственных данному району. При анализе

приходящей солнечной радиации необходимо учитывать три основных

фактора: астрономическую инсоляцию, географическое расположение и

климатический фактор.

Функция астрономической инсоляции от времени есть

детерминированная функция и может быть найдена на основании известных

методов, например, изложенных в работе [1]. Но в реальных условиях

радиация, приходящая на поверхность приемных панелей солнечных

энергетических систем, будет иметь значительные отличия от расчетных

значений астрономической инсоляции. Влияние состояния атмосферы и

отражающих свойств окружающих поверхностей приводит к тому, что

глобальная солнечная радиация, представляющая собой сумму прямой,

диффузионной и отраженной радиации, будет представлять собой случайную

функцию времени – стохастический процесс. В этом случае построение модели

для оценки энергетического потенциала глобальной солнечной радиации

возможно на основе статистического анализа многолетних метеорологических

наблюдений.

Из доступных данных по Иркутской области имеется ряд наблюдений

глобальной солнечной радиации, проводимых метеостанцией, имеющей

международный индекс 30710 и расположенной в точке с координатами 52°16'

северной широты, 104°21' восточной долготы. Данные получены с сайта

Мировой Центр Радиационных Данных (World Radiation Data Centre). После

исследования целостности данных было установлено, что для дальнейшего

анализа пригодны данные за следующие периоды 1964-1990 г. и 2007-2011 г. В

данных за период с 1991 по 2006 год имеются значительные пропуски, что

делает их непригодными для решения поставленной в данной работе задачи.

В исходном виде данные представляют собой результаты измерения

глобальной солнечной радиации с помощью пиранометра с периодичностью

одни сутки. Размерность исходных значений 2Дж см пересчитана на

размерность 2Вт ч м . В графическом виде исходные данные представлены на

рисунке 1.

165

Рисунок 1 – Значения глобальной солнечной инсоляции за периоды 1964-1990 г. и 2007-

2011 г. по Иркутску.

На первом этапе анализа вычислены оценки математического ожидания

( ̂) и среднеквадратичного отклонения ( ̂) глобальной солнечной радиации по

365-и сечениям (по дням). Результаты вычисления приведены на рисунке 2,

оценки математического ожидания обозначены окружностями, оценки

дисперсии представлены в виде ̂ ̂ и обозначены на рисунке квадратами.

Рисунок 2 – Оценки математического ожидания и среднеквадратичного отклонения и

их функции аппроксимации.

Полученные усреднения позволяют построить аналитическую модель на

основе аппроксимации усредненных данных. Будем искать

166

аппроксимирующую функцию как для первого, так и для второго случая, на

классе гармонических рядов вида:

1 1

cos singd

k k

k k

F n a b k n c k n

, (1)

где n – номер дня в году, 1N – частота первой гармоники, 365N –

число дней в году, 366 день в високосный год при расчетах не учитывался.

Расчет коэффициентов аппроксимации проводился на основе метода

наименьших квадратов, результаты вычисления представлены в таблице 1. В

графическом виде результаты аппроксимации приведены на рисунке 2, в виде

сплошных линий. Точность аппроксимации оценена на основе коэффициентов

детерминации, в обоих случаях выполнено условие 2 0.96 , что указывает на

высокую точность аппроксимации.

Основная сложность применения полученных данных это невозможность

определения границы доверительного интервала, в котором будет находиться

значение глобальной радиации, при той или иной доверительной вероятности.

При нормальном законе распределения эта задача решилась бы достаточно

просто. Но в данном случае имеет место быть не только отклонение от

нормального закона распределения, но и изменение самого закона в

зависимости от сезона года. Для иллюстрации этого факта на рисунке 3

приведены гистограммы измеренных значений глобальной солнечной

радиации сгруппированных по месяцам.

Таблица 1 – Значения коэффициентов аппроксимации для аппроксимирующих

гармонических рядов

Коэффициент Значение для аппроксимации оценок

математического ожидания

Значение для аппроксимации оценок

среднеквадратичного отклонения

a 8192.582653 -457.352020

b1 -104.522118 -434.577858

b2 -7865.57420 807.9594209

b3 80.21574567 408.9113658

b4 446.3048507 -154.532089

c1 -8703.52858 2754.060112

c2 839.8291889 594.4436967

c3 2424.351633 -850.333972

c4 -93.8452516 -120.585438

Вполне очевидно, что в данной ситуации анализ доверительных

интервалов возможен только на основе анализа эмпирических наблюдений. На

основе сгруппированных по месяцам данных можно получить более

компактное представление информации в виде средних значений за месяц и

среднеквадратичное отклонение в месячной группе. Результаты этого анализа

приведены в таблицы 2.

167

Рисунок 3 – Гистограммы значений глобальной солнечной радиации по месяцам.

Таблица 2 – Суточный приход солнечной радиации по месяцам

Месяц Среднее значение 2мчВт Среднеквадратичное отклонение

2мчВт

Январь 970.017 319.108

Февраль 1939.208 578.861

Март 3390.169 919.831

Апрель 4476.903 1378.247

Май 5327.943 1792.956

Июнь 5655.211 2200.336

Июль 5033.722 2149.014

Август 4249.454 1896.839

Сентябрь 3220.21 1398.525

Октябрь 2057.519 867.511

Ноябрь 1110.851 407.406

Декабрь 707.059 206.994

Полученные в результате анализа данные, к сожалению, в неполной мере

168

покрывают потребности, возникающие при проектировании и анализе

солнечных энергетических установок. В частности, отсутствие данных с

часовым разрешением не позволяет построить модели изменения уровня

солнечной радиации в течение суток. Но, тем не менее, полученные результаты

анализа уже сейчас позволяют выполнять приблизительные расчеты и

оценивать энергетический потенциал солнечной радиации в Иркутском районе.


1. Duffie, J.A., Beckman W.A. Solar engineering of thermal processes / J.A. Duffie , W.A.

Beckman // John Wiley & Suns. Inc. – 1980. – 919 c.

УДК 536.24:519.632

ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕЧЕНИЯ И ТЕПЛООБМЕНА ПОТОКА ГАЗА В

ПОГРАНИЧНОМ СЛОЕ

В.В. Нечаев


Представлены постановка и решение задачи исследования течения и теплообмена при

турбулентном движении газа на криволинейной поверхности. Посредством введения

дополнительного члена, учитывающего турбулентность набегающего потока,

модернизирована модель турбулентности Прандтля–Ван-Дриста–Клаузера. Разработан

алгоритм решения системы дифференциальных уравнений пограничного слоя методом

конечных разностей. Приводятся результаты численного моделирования турбулентного

пограничного слоя в условиях сжимаемости и неизотермичности среды.

Ключевые слова: теплопередача, теплообмен, численное моделирование

THE STUDY OF THE GAS FLOW AND HEAT TRANSFER IN THE BOUNDARY

LAYER

V.V. Nechaev

Irkutsk Snate Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia

Formulation and solution of the problem of heat exchange and analysis of the flow

during turbulent gas movement on the curvilinear surface are presented. The model of

turbulence of Prandtl–Van-Drist–Klauzer is modernized by means of the additional term

introduction and considering turbulence of an incident flow. The algorithm of the system of

differential boundary-layer equations solution is developed by finite difference method. Results

of numerical simulation of turbulent boundary layer in conditions of environment

compressibility and nonisothermality are considered.

Key words: heat transfer, heat exchange, numerical simulation.

Разработка современных теплоэнергетических установок с улучшенной

экономичностью, высоким коэффициентом полезного действия, повышенной

надежностью является современной актуальной задачей. В связи с этим

непрерывно растут требования к точности расчетов процессов переноса в

169

каналах таких машин, что связано с расчетом турбулентного пограничного

слоя. Течения в турбомашинах характеризуются рядом факторов, важнейшими

из которых являются: неизотермичность и сжимаемость среды, высокий уровень

турбулентности набегающего потока, наличие искривленной поверхности с

переменной кривизной. Учет влияния этих факторов может быть осуществлен

на основе изучения теплообмена и газодинамики на криволинейных

поверхностях в условиях сжимаемости и неизотермичности среды. Решение

такой задачи целесообразно осуществлять с помощью полуэмпирического

метода, основанного на численном решении дифференциальных уравнений

динамического и теплового сжимаемого пограничных слоев в совокупности с

полуэмпирической теорией турбулентности, учитывающей влияние кривизны на

турбулентный перенос [3, 6].

Основные уравнения. Граничные условия. Основные уравнения

сжимаемого пограничного слоя, описывающие турбулентное движение

сверхзвукового потока на криволинейной поверхности, имеют вид:

– уравнение движения (проекция на ось х):

3

2

1 1(1 ) ;

1 1 (1 ) 1эфф

w

u u u uv p uv кy

кy x y R y кy x кy y y кy

(1)

– уравнение движения (проекция на ось y):

2 1;

(1 )w

u p

R кy y

(2)

– уравнение неразрывности:

( ) (1 ) 0;u v кyx y

(3)

– уравнение энергии:

1 / 1 /

1 ,1 /

w w

эфф эфф эфф

w w w

u h h u p pv v

y R x y y R x y

u y T T u u

y R y R y y y R y

(4)

где Pr Pr

tэфф

t

, эфф t ,

1

w

кR

, ph C T – удельная энтальпия, –

коэффициент динамической вязкости, t – турбулентный аналог коэффициента

вязкости, – коэффициент теплопроводности, t – турбулентный аналог

коэффициента теплопроводности, Pr и Prt – число Прандтля и его

турбулентный аналог, Rw – радиус кривизны поверхности, u – продольная

составляющая вектора средней скорости, v – поперечная составляющая вектора

средней скорости, – плотность; x, y, z – прямоугольные координаты [6].

При сверхзвуковом движении газа необходимо учитывать эффекты

170

сжимаемости среды, которые определяют из решения совместной системы

уравнений движения и конвективного теплообмена (1)–(4). Плотность газа в

любой точке потока определяется из уравнения состояния, а динамическая

вязкость находится из зависимости Сазерленда.

Граничными условиями являются – нулевая завихренность во внешнем

потоке и условия прилипания на твердую стенку при заданной постоянной

температуре поверхности.

Данные уравнения можно решить как при граничных условиях первого

рода, так и при граничных условиях второго рода (случай адиабатной стенки)

/ 0w

H y .

Расчетные методы можно условно разделить на интегральные и

численные. Интегральные методы связаны с рядом упрощающих

предположений и являются приближенными, что во многих случаях

оправдывается относительной простотой расчета. Однако имеются случаи,

когда применение интегральных методов ограничено из-за отсутствия

необходимой априорной информации о профилях скорости и температуры.

Применение численных методов позволяет в процессе решения задачи избегать

предположений непринципиального характера и, в частности, дает

возможность установить соответствие принятой модели турбулентности

реальному течению.

Численный метод решения системы уравнений сжимаемого

пограничного слоя. В настоящей работе применяется численное

интегрирование уравнений сжимаемого пограничного слоя в частных

производных, предполагается, что в пограничном слое могут одновременно

существовать зоны ламинарного, переходного и турбулентного режимов

течения.

Чтобы решить уравнения пограничного слоя (1)–(6), удобно представить

их в безразмерной форме. С этой целью было применено преобразование

Фолкнера–Скэн, определенное соотношениями:

1/2

,e

e e

uy

x

(5)

1/2( , ) ( ) ( , ),e e ex y u x f x y (6)

( , ) ( , ),eH x y H g x y (7)

где ( , )f x y – безразмерная функция тока; ( , )g x y – приведенная энтальпия, в

дальнейшем принимаем обозначения f и g соответственно; e – коэффициент

кинематической вязкости сжимаемого газа на внешней границе пограничного

слоя.

Это преобразование широко используется при анализе течения в

171

пограничном слое при внешнем обтекании тел [5]. Из соотношения (5) следует,

что толщина пограничного слоя, соответствующая данному значению ,

пропорциональна 1 2

e e ex u , а величина функции тока

пропорциональна произведению скорости внешнего потока на толщину

сдвигового слоя.

При описании турбулентных процессов в потоках газа нашли широкое

применение модели турбулентности, основанные на концепции турбулентной

вязкости t. Алгебраические модели хорошо зарекомендовали себя для

сравнительно простых течений вязкой жидкости, но требуют модификаций для

расчета течений более сложного вида.

Для замыкания системы уравнений сжимаемого пограничного слоя на

криволинейной поверхности была использована алгебраическая модель

турбулентной вязкости Себеси–Смита [5], основанная на пути смешения

Прадтля. Достоинством этой модели является простота, надежность и

возможность получать расчетные результаты с хорошей точностью.

В соответствии с подходом Себеси и Смита турбулентный пограничный

слой считается состоящим из внутренней и внешней областей, коэффициент

турбулентной вязкости, в которых описываются разными соотношениями. Эти

соотношения являются эмпирическими и получены на основании

экспериментальных данных:

2 2 Tu ,t R e e

ul lu y

y

(8)

где – толщина гидродинамического пограничного слоя.

Входящая в формулу (8) длина пути смешения l выражается:

1 p ,y

l y exA

(9)

где – постоянная Кармана, = 0,4; A – постоянная длина демпфирования,

которая определяется следующим образом:

11

2 22

1

2

3

26 ; 1 11,8 ;

; ,

w e

w e w

e e w

w

A N pN u

u dup u

u dx

(10)

где w – напряжения трения на твердой поверхности обтекаемого тела; u –

проекция вектора скорости потока газа на поверхность обтекаемого тела.

Входящий в формулу (8) коэффициент перемежаемости необходим для

описания характеристик пограничного слоя в области перехода от ламинарного

172

режима течения к турбулентному. Он определяется соотношением:

1 exp ;

t

x

t

ex

dxG x x

u

(11)

34 1,34

28,35 10 e .e

x

uG R

(12)

Во внешней части пограничного слоя коэффициент турбулентной

вязкости рассчитывается по формуле Клаузера:

0

0,0168 2 Tu .t e R e eu u dy lu y

(13)

При расчете течения в теплоэнергетических устройствах (лопатки

компрессоров и газовых турбин) необходимо учитывать степень

турбулентности набегающего потока Tue [2]. С этой целью на основе

градиентной модели А.И. Белова [1] в выражении (8) было введено

дополнительное слагаемое ,Tu2 ylu ee которое позволяет учитывать этот

эффект.

Воздействие кривизны линий тока моделируется преобразованием

моделей турбулентности, основанных на концепции турбулентной вязкости в

модели Прандтля–Ван-Дриста–Клаузера, введением в (8) и (13)

функционального выражения вида:

1 i ,R C CR (14)

где

Ri 2 ,C wu R u y (15)

здесь RiC – число Ричардсона.

В данной работе было использовано функциональное выражение для

константы Монина–Обухова:

* *1 Ri ;R C (16)

2

2

1M

* 24.27 3.135 ;1

1 M2

e

C

e

k

k

(17)

2 21 1

Ri* Ri 1 M M Ri ,2 2

C e e C

(18)

где Me – число Маха на внешней границе пограничного слоя; *C и *Ri

учитывают эффекты неизотермичности и сжимаемости газового потока,

обтекающего криволинейную поверхность тела.

Апробация разработанного численного метода решения задачи о

173

сжимаемом пограничном слое на криволинейной поверхности. Для

проверки работоспособности разработанного метода выполнялся расчет

динамического и теплового пограничных слоев при безградиентном обтекании

плоской поверхности несжимаемой жидкостью и сжимаемым газом.

Полученные результаты удобны для сравнения с результатами

исследования безградиентного обтекания выпуклой и вогнутой поверхностей

сжимаемым потоком газа, при различных числах Маха, с целью определения

влияния кривизны и сжимаемости потока на основные характеристики течения

и теплообмена.

Основание выбора данных задач в качестве тестовых – наличие

большого количества надежных экспериментальных данных по

безградиентному и градиентному течению и теплообмену на плоской

поверхности [2, 4, 7].

Целью тестовых расчетов было получение основных характеристик

пограничного слоя и сравнение их с имеющимися в литературе данными. В

качестве тестируемых параметров были выбраны профиль скорости,

коэффициент сопротивления трения Cf, число Стантона St.

Течение и теплообмен на плоской поверхности. С учетом

универсальности разработанного метода его целесообразно протестировать с

помощью экспериментальных данных как для несжимаемого потока жидкости,

так и для сжимаемого потока газа. С этой целью использованы

экспериментальные данные [2, 4].

На рис. 1 приведены результаты расчетов St и Cf и сопоставление их с

экспериментальными данными авторов [2], при Tue = 2.0% на пластине, где

отмечается удовлетворительное согласование.

Тестирование сжимаемого пограничного слоя газа на пластине

проводилось на экспериментальных данных работ [4].

Течение и теплообмен на криволинейной поверхности в

пограничном слое несжимаемой жидкости.

Тестирование программ проводилось путем расчета течения

несжимаемой жидкости при обтекании криволинейных поверхностей с

различным радиусом кривизны и различной скоростью потока ue.

На рис. 1 представлено сопоставление локальных значений числа

Стантона St, коэффициента сопротивления трения Cf с расчетом, где 1 wk R

– параметр кривизны. Здесь также расчет удовлетворительно согласуется с

экспериментом [2, 7].

Расчеты показали, что введение соответствующей поправки И.А. Белова

позволяет получить удовлетворительное соответствие расчетов с

экспериментом [1]. При этом расчет параметров переходной области

проводился на основании выражения для коэффициента перемежаемости

174

характерного для плоской стенки. Начало формирования переходного

пограничного слоя определялось с помощью численного эксперимента.

Рисунок 1 – Зависимость теплообмена и сопротивления в пограничном слое от радиуса

кривизны поверхности и степени турбулентности набегающего потока: Tue = 2.0%;

а – зависимость для безразмерного коэффициента теплоотдачи; б – для местного

коэффициента сопротивления трению; 1 – Rw = (пластина);

2 – Rw = 0.9 м; 2 – Rw = 1.8 м

Рисунок 2 – Расчетные профили безразмерной скорости и коэффициента давления

(штриховые линии), R = 1.8 м

На рис. 2 представлены результаты расчетов по полям скоростей и

давлений в данном тесте. С увеличением кривизны выпуклой поверхности

происходит увеличение разряжения на стенке, достигающего значения для

коэффициента давления 20.5

e

e

p pc

u

2% при R = 0.9 м.

175

Выводы. 1. Разработан экономичный численный метод расчета

сжимаемого турбулентного пограничного слоя на криволинейной поверхности.

2. Модернизирована алгебраическая модель турбулентности путем ввода

дополнительного слагаемого, учитывающего степень турбулентности

набегающего потока.

3. С использованием предложенных методов и моделей возможная

разработка физически обоснованных методов расчета течения и теплообмена

применительно к рабочим процессам и системам охлаждения

теплоэнергетических машин и установок.


1. Белов И.А. Модели турбулентности / И.А. Белов. – Л.: ЛМИ, 1982. – 88 с.

2. Ван Т. Измерения тепловых и гидродинамических характеристик в переходных

пограничных слоях на выпуклой поверхности / Т. Ван, Т. Симон // Энергетические машины. –

1988. – № 3. – С. 109–121.

3. Кортиков Н. Н. Совершенствование подходов к моделированию теплового

состояния перфорированных лопаток высокотемпературных газовых турбин / Н. Н.

Кортиков, Н. Б. Кузнецов, Т. Ю. Садовникова // Теплоэнергетика. – 2012. – № 1. – С. 15–21.

4. Лапин Ю.В. Турбулентный пограничный слой в сверхзвуковых потоках газа / Ю.В.

Лапин. – М.: Наука, 1982. – 312 с.

5. Себеси Т. Конвективный теплообмен: Физические основы и вычислительные

методы / Т. Себеси, П. Брэдшоу. – Пер. с англ. – М.: Мир, 1987. – 592 с.

6. Kortikov N.N. Heat and mass transfer and friction on urvilinear surface of nozzies and

diffusors / N.N. Kortikov, V.V. Nechaev // Thermal Eng. – 1993. – Vol. 40. – № 3. – P. 481–496.

7. Rodi W. Calculations of curved shear layers with two-equatin turbulence models / W.

Rodi, G. Sheuerer // Phys. Fluids. – 1983. – Vol. 26. – № 6. – P. 1422–1436.

8. You S.M. Boundary layer heat transfer and fluid mechanics measurements on a mildy

curved convex wall / S.M. You, T.W. Simon, J. Kim // Heat Trans. Conf. – Wach., S.-Fr. – 1986. – P.

1089–1094.

УДК 621.313

ВЫСШИЕ ВРЕМЕННЫЕ ГАРМОНИКИ НАПРЯЖЕНИЯ В

РЕГУЛИРУЕМОМ ЭЛЕКТРОПРИВОДЕ С ЭКРАНИРОВАННЫМ

АСИНХРОННЫМ ДВИГАТЕЛЕМ

А.Г. Черных, А.В. Бондаренко


Приведены результаты исследования высших гармоник напряжения, образующихся

на выходе электропривода, включающего в себя экранированный асинхронный двигатель,

преобразователь частоты с автономным инвертором напряжения и широтно-импульсной

модуляцией, с целью: установления зависимости их амплитуд и спектров от числа уровней

преобразователя частоты; определения зависимости спектров и амплитуд гармоник от

значений частоты управления и опорной частоты; исследования зависимости вида и спектров

кривых выходного напряжения от перемодуляции и параметров статорной цепи двигателя.

Ключевые слова: Электропривод. Экранированный асинхронный двигатель.

176

Преобразователь частоты. Автономный инвертор. Широтно-импульсная модуляция.

Опорная частота. Частота управления. Низшая гармоника. Высшая гармоника. Спектр.

THE HIGHEST TEMPORARY VOLTAGE HARMONICS IN THE REGULATED

ELECTRIC DRIVE WITH SCREENED ASYNCHRONOUS MOTOR

A.G. Chernyh, A.V. Bondarenko

Irkutsk State Agricultural Academy, Irkutsk, Russia

The paper deals with the results in research of higher voltage harmonics, generated on

the output of the electric drive, which includes screened asynchronous motor, frequency

converter with autonomous voltage inverter and pulse-width modulation. The aim is to define

the dependence of their amplitudes and spectra on the number of levels of frequency converter;

to determine the dependence of the spectra and the amplitudes of the harmonics on frequency

values of control and reference frequency; to study the dependence of types of curves and

spectra of the output voltage on overmodulation and stator of motor circuit settings.

Key words: The electric drive. Screened asynchronous electric motor. The frequency

Converter. Autonomous inverter. Pulse-width modulation. The reference frequency. Frequency

control. Lowest harmonic. Highest harmonic. Spectra.

Использование электронных преобразователей частоты (ПЧ)

обеспечивает экономичное и плавное регулирование скорости в

продолжительных режимах для электроприводов переменного тока, в том

числе, построенных на базе экранированных асинхронных двигателей (ЭАД) с

короткозамкнутым ротором [2, 5].

Силовая часть такого ПЧ, как правило, состоит из регулируемого

выпрямителя, фильтра и автономного инвертора напряжения (АИН) на основе

широтно-импульсной модуляции (ШИМ) [1, 4].

Применение электроприводов на основе преобразователя частоты с

автономным инвертором напряжения и широтно-импульсной модуляцией (ПЧ

с АИН и ШИМ: ПЧ-ШИМ) имеет ряд недостатков [3], связанных с тем, что

напряжение на выходе ПЧ-ШИМ существенно отличается от синусоидального,

получаемого от сети переменного тока при частоте 50 Гц. Это обстоятельство

требует учета высших временных гармоник в кривой питающего двигатель

напряжения [1]. К последствиям несинусоидального питания относятся

колебания электромагнитной силы, увеличение вихревых токов и

механические резонансы в диапазоне килогерц, ведущие к усилению шума [4].

Колебания силы и акустический шум уменьшаются при увеличении

частоты коммутации вентилей. Последнее стало возможным благодаря

применению в АИН современных IGBT-транзисторов. Увеличение частоты

коммутации сопровождается крутыми фронтами нарастания напряжения

(dU/dt) и появлением высокочастотных электромагнитных волн и

перенапряжений в обмотках ЭАД. Эти явления приводят к преждевременному

старению и выходу из строя изоляции.

В целом, при решении задач, связанных с применением ПЧ-ШИМ в

электроприводах переменного тока, необходимо учитывать одновременное

177

сосуществование в системе ПЧ – кабель –двигатель электромагнитных полей

низких и высоких частот.

Например, к низкочастотному полю относится основное или рабочее

электромагнитное поле, обеспечивающее электромеханическое преобразование

энергии в двигателе, отвечающее назначению и заданным технико-

экономическим показателям привода. Это поле изменяется во времени и

пространстве с частотой напряжения управления. К низкочастотным можно

отнести также поля, соответствующие высшим пространственным гармоникам

[4]. Частоты этих полей, соответствующие установившимся режимам работы

привода, имеют порядок 102 103 Гц.

К высокочастотным электромагнитным полям относятся поля, имеющие

место в кабеле и статорных обмотках двигателей при подключении их к ПЧ-

ШИМ. При этом в обмотках двигателя появляются токи высокой частоты104

105 Гц, соответствующие высшим временным гармоникам, содержащимся в

выходном напряжении ПЧ. Кроме того прямоугольные, а точнее

трапецеидальные импульсы напряжения на выходе ПЧ-ШИМ вызывают

появление в кабеле и обмотках переходных электромагнитных процессов,

имеющих частоту свободных колебаний порядка 105 106 Гц.

Кроме того, при анализе высокочастотных процессов необходимо

учитывать магнитное состояние или насыщение сердечников двигателей,

обусловленное магнитными полями низкой частоты, т.к. значения

индуктивностей обмоток зависят от магнитной проницаемости стали.

В общем случае, задача математического описания высокочастотных

электромагнитных процессов в электроприводах с ЭАД и ПЧ-ШИМ сводится к

оценке взаимовлияния ПЧ-ШИМ и статорной обмотки двигателя при

изменении электрических схем, числа уровней ПЧ-ШИМ, параметров

модуляции и схем обмоток, длины кабеля.

Вид и содержание кривых выходного напряжения ПЧ зависят от числа

уровней Nур ПЧ, опорной частоты fоп и частоты управления fу.

Спектрограммы выходного напряжения двухуровневого ПЧ при

изменении частот fу и fоп показаны на рисунках 1 и 2. Функция [X(f)] в

ортогональной системе координат показывает зависимость соотношения Uν/U1

между амплитудами напряжений ν-ой и действующим значением напряжения

первой гармоник в функции частоты fν.

Зоны гармоник fν с максимальными значениями U соответствуют

соотношению fоп·N, где N=1, 2, 3, … .

Спектрограммы на рис. 1 показывают, что амплитуды напряжения

ν-гармоник на выходе ПЧ достигают (5 33)% значения от амплитуды первой

гармоники.

178

Рисунок 1 – Спектрограммы выходного напряжения двухуровневого ПЧ при fу = 50

Гц: а) fоп = 1кГц; б) fоп = 5кГц; в) fоп = 10кГц; г) fоп = 20кГц

На рисунке 2 видно, что при частоте fу=5Гц амплитуды напряжения для

гармоник f=2кГц, 4кГц и 6кГц составляют (9098)% от амплитуды напряжения

первой гармоники. С увеличением частоты опорного напряжения fоп

существенно увеличиваются амплитуды напряжений гармоник кратные пяти.

Сравнивая рисунки 1 и 2 можно сделать вывод о том, что уменьшение fу

приводит к существенному увеличению величины U . В свою очередь,

увеличение fоп улучшает спектральный состав напряжения на выходе ПЧ.

Наличие высших гармоник с амплитудами напряжений, значения

которых соизмеримы с амплитудой первой, т.е. рабочей частоты

регулирования, будет вызывать вибрацию двигателя и сопровождаться

появлением паразитных моментов на валу ЭАД.

Используя спектрограммы выходного напряжения можно рассчитать

дополнительные потери от высших гармоник тока статора двигателя.

Предварительно необходимо определить амплитуды гармоник тока. Для этого

используется основная схема замещения ЭАД [4], параметры которой

рассчитываются для каждой временной гармоники в отдельности.

Все индуктивные сопротивления, рассчитанные ранее для основной

гармоники, умножаются на порядок временной гармоники.

Кроме того, коэффициенты вытеснения для токов вычисляются по

179

формулам, в которых вместо частоты f подставляется частота f. После этого

определяется результирующее сопротивление рабочей и намагничивающей

ветвей схемы замещения, а по этим сопротивлениям вычисляются токи ротора,

статора и соответствующих гильз, как если двигатель питался от напряжения

частотой f и амплитудой Uf.

Влияние числа уровней Nур ПЧ на гармонический состав выходного

напряжения ПЧ может быть проанализировано по спектрограммам,

приведенным на рисунке 3.

Высшие гармоники в кривой выходного напряжения при fу=50Гц

удается ослабить при переходе к трехуровневому инвертору (рис. 3, а) и

существенно ослабить для пятиуровневого инвертора (рис. 3, б).

Однако при частоте управления fу=5Гц высшие гармоники остаются

Рисунок 2 – Спектрограммы выходного напряжения двухуровневого ПЧ при

fу = 5 Гц: а) fоп = 1кГц; б) fоп = 5кГц; в) fоп = 10кГц; г) fоп = 20кГц.

Принципиальная электрическая схема электропривода

с трехуровневым ПЧ-ШИМ.

а)

б)

в)

г)

180

значительными при Nур=3 (рис. 3, в) и несколько уменьшаются при Nур=5

(рис. 3, г).

На рис. 4 приведены результаты спектрального моделирования кривой

выходного напряжения ПЧ при Nур=2. В приведенном примере частоты

управления fу = 50Гц, коэффициент модуляции – отношение наибольшей

длительности импульса выходного напряжения к межкоммутационному

интервалу – Kм = 1.3 и Kм = 3.0.

Подобный характер спектра характерен для ШИМ по синусоидальному

закону. В низкочастотной части спектр содержит только основную гармонику с

частотой fу, а в области высоких частот группы комбинационных гармоник,

расположенные вблизи частот, кратных опорной частоты fоп. Амплитуда

основной гармоники при двухполярной ШИМ равна ½Ud·Kм, где Ud –

напряжение источника питания.

Рисунок 3 – Спектрограммы напряжения на выходе инвертора при изменении

числа уровней Nур ПЧ и частоты управления при fоп = 5кГц: а) Nур=3, fу=50Гц;

б) Nур=5, fу=50Гц; в) Nур=3, fу=5Гц; г) Nур=5, fу=5Гц.

Принципиальная электрическая схема электропривода

с трехуровневым ПЧ-ШИМ.

а)

б)

г)

в)

181

В целом, исследование влияния коэффициента модуляции Kм на вид

кривой выходного напряжения и его спектрограмму при fу=const позволило

установить, что изменение Kм от 0.5 до 3.0 приводит к увеличению амплитуды

первой гармоники и понижает амплитудные значения напряжений для

гармоник высших порядков. Одновременно с этим при невысоких значениях

fу, соотношения Uν/U1 принимает значения близкие к единице для ν-гармоник

кратным опорной частоты fоп = 5кГц.

Проведенные расчеты и результаты спектрального моделирования

кривой выходного напряжения ПЧ позволяют сделать вывод о том, что при

проектировании электропривода с ЭАД управляемого по схеме ПЧ с АИН и

ШИМ, необходимо учитывать наличие высших гармоник на выходе ПЧ,

параметры и число которых напрямую зависят от опорной частоты fоп и

частоты управления fу. Кроме того необходимо учесть влияния на

спектральный состав напряжения коэффициента модуляции Kм.

Применение ЭАД с числом пар полюсов p 2 приводит к увеличению

частоты управления fу на выходе ПЧ при условии, что необходимо получить

скорость вращения двигателя в диапазоне скоростей выше синхронной. Как

отмечалось раннее, увеличение частоты управления fу с одновременным

Рисунок 4 – Осциллограмма и спектрограмма напряжения на выходе

двухуровневого инвертора при fу = 50 Гц, fоп = 5 кГц: а) Км=1,3; в) Км=3

182

увеличением опорной частоты fоп улучшает спектральный состав напряжения

на выходе ПЧ.

При частоте управления fу = 50Гц и числе пар полюсов p=1, синхронная

частота вращения двигателя n0 = 3000 об/мин. Если числе пар полюсов p=4, то

для получения скорости n0 = 3000 об/мин, необходимо иметь fу = 200Гц.

Аналогичным образом, если p=4, то при скорости n0 = 3000 об/мин,

необходимо иметь fу = 400Гц.

Результаты моделирования и проведенные расчеты позволяют оценить

спектральный состав выходного напряжения ПЧ при десятикратном изменении

частоты fу в сторону уменьшения, относительно значения fу соответствующего

скорости n0 = 3000 об/мин и числе пар полюсов p = 1, 4 и 8.

Выводы. 1. Амплитуды высших временных гармоник напряжения на

выходе ПЧ равны по величине амплитуде первой гармоники напряжения при

частотах управления, составляющих (1020)% от fуном.

2. В области высоких частот группы комбинационных гармоник на

выходе ПЧ, расположены вблизи частот, кратных опорной частоты fоп, а

именно: f = fоп·N, где N=1, 2, 3 … .

3. Повышение числа уровней Nур ПЧ позволяет значительно ослабить

высшие гармоники на выходе преобразователя при частотах управления

fу = (10050)% fуном. Увеличение Nур при частотах управления fу < 50%

fуном не оказывает эффекта, связанного с ослаблением влияния высших

гармоник на качество выходного напряжения ПЧ.

4. При частотах вращения двигателя n = (0.10,4)·nном для уменьшения

влияния высших гармоник целесообразно применять низкочастотные фильтры

на выходе ПЧ.


1. Белов М.П. Инжиниринг электроприводов и систем автоматизации: учеб. пособие

для студ. вузов / М.П. Белов, О. И. Зементов, А.Е. Козярук; под ред. В.А. Новикова, Л.М.

Чернигова. – М.: Издат. центр ―Академия‖, 2006. – 368 с.

2. Расчет тиристорного частотного преобразователя для управления экранированным

асинхронным электродвигателем.: свидетельство 2011610170 Российская Федерация /

Бондаренко А.В., Иванов А.Г., Черных А.Г.; заявитель и правообладатель Иркутск. госуд.

сельскохоз. акад. – №2010616520; заявл. 22.10.10; опубл. 11.01.11, Реестр программ для

ЭВМ. – 2с. 3. Волков А.В. Анализ электромагнитных процессов и регулирование асинхронных

частотно-управляемых электроприводов с широтно-импульсной модуляцией / А.В. Волков //

Электротехника. – 2002. – № 1. – С. 2-10.

4. Соколовский Г.Г. Электроприводы переменного тока с частотным регулированием:

учеб. для студ. Вузов / Г.Г. Соколовский. – М.: Издат. центр ―Академия‖, 2006. – 272 с.

5. Черных А.Г. Общий подход к разработке самонастраивающейся системы

управления угловой скоростью экранированного асинхронного двигателя / А.В. Бондаренко,

А.Г. Черных // Вестник ИрГСХА. – Иркутск, 2013. – Вып. 55 – С. 105-112 .

183

Секция БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ И ВЕТЕРИНАРНОЕ

ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

УДК 619:616-003.96

ФИЗИОЛОГИЧЕСКИЕ И АНТРОПОГЕННЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ

РАСТУЩЕГО ОРГАНИЗМА ПРИ АДАПТАЦИИ К ВНЕШНИМ

ФАКТОРАМ Г. КУРЧАТОВА НА МАТЕРИАЛАХ КЛИНИЧЕСКИХ

ИССЛЕДОВАНИЙ

1Р.А. Арынова,

2Д.О. Садыкова,

1Ж.Б. Сагнаева

1Казахский гуманитарно-юридический университет, г. Семей, Казахстан 2Государственный университет имени Шакарима, г. Семей, Казахстан

Гормональный механизм начинает активацию на 15-20 день, когда содержание

адреналина в моче достигает 3.27 ng/ml. Этот показатель функциональной системы

характеризует наличие стресса в организме, или его отсутствие. Изучено влияние некоторых

растений, как биологически активных добавок при разных температурных режимах в

условиях бывшего ядерного полигона и как адсорбентов радионуклидов и стрессоров при

адаптации, как вспомогательных средств. Физиологические и антропогенные изменения

растущего организма при адаптации к внешним факторам являются адекватными

показателями развития организма к условиям города Курчатова. Исследования сделаны на

материалах клинических исследований.

Ключевые слова: Курчатов, антропогенные методы, радиация, растущий организм.

PHYSIOLOGICAL AND HUMAN-INDUCED CHANGES OF A GROWING

ORGANISM TO ADAPT TO EXTERNAL FACTORS OF KURCHATOV ON

CLINICAL RESEARCH 1R.A. Arynova,

2D.O. Sadikova,

1Zh.B. Sagnayeva

1Kazakh humanitarian law university, Semey, Kazakhstan

2State University named after Shakarim, Semey, Kazakhstan

Hormonal mechanism starts the activation on 15-20 days, when the adrenaline in urine

reaches 3.27 ng/ml. This functional system characterizes the presence of stress in the body or lack of

it. The influence of some plants like dietary supplements under different temperature conditions in a

former nuclear test site and as adsorbents radionuclides and stressors during adaptation as

supplementary funds was studied. Physiological and anthropogenic changes of a growing organism

to external factors are adequate indicators of the development of an organism in the city of

Kurchatov. The studies were performed on the materials of clinical research.

Key words: Kurchatov, anthropogenic methods, radiation, growing organism.

The organism adapted to low temperatures have adaptation of their organism

to changing temperature conditions of an environment and levels of radiation without

occurrence of stress [6, 7]. The second is devoted to studying of structure and

function of separate bodies or systems and their role in activity of the central nervous

184

system as a whole. The radiation region is wide spectral object for these researches

[1-4].

There are two basic directions in research of adaptation of an organism. The

first assumes research of physiological laws in activity of the central nervous system

as single whole.

The beginning and bases of this direction are put by classical researches of

functional systems [5, 8, 11]. These researches methodically polymorphic also

demand from experimenters of skilful interventions on rather small and remote

structures of an organism with a view of exact and accurate introduction in them

electrodes for registration of the bioelectric phenomena or for realization of local

distractions and isolated irritations (table 1, 2).

Table 1 - Doses of irradiation of habitants of city Semey (Cyba, 2009)

A date of

realization

Type of explosion The eaten up a

dose in mid air,

with Gr

ED, with

Zv

The eaten up a dose is

in a thyroid,

with Gr

23.10.54 Air explosions 0.16 0.2 1.82

16.03.56 Above-ground

explosions

0.0089 0.0084 0.0094


explosions

0.05 0.08 0.6


explosions

0.0086 0.0112 0.098

15.01.65 Underground

explosions

0.136 0.113 0.266

In obedience to N Ra to safety of NRB - 76/87 limit of the annual entering

organism with food of Sr-90 - 3.2х10(- 7) кu/year, Cs is a 137 - 1.2 х10-5 кu/year.

With the years there is a training of receptors leather, and average value of

temperature leather on five points of a surface of a body was equaled 28.46 о С +

0.32 о С in process of adaptation to low temperatures, in areas of the minimal

radiating risk.

The low temperature in areas of the maximal radiating risk, changing

regulation in bodies of blood, the certificate of that is change of parameters of blood,

influences through skin receptors and respiratory ways.

At raised radiation maintenance adrenaline at the animals not adapted to low

temperatures that testifies to a pressure at them sympathetic adrenal system. Presence

DOFA specifies active mobilization of potential opportunities of sympathetic adrenal

system, as more stable parameter at temperature and radiating influences. Table of

contents of Sr - 90, Cs - 137 in meat, milk and day's entering organism (table 2) [9,

10, 12, 13].

Communication of a growing organism with an environment it is carried out

185

through such systems and structures as digestive, respiratory, integuments [14]. Only

after the analysis of the information the hormonal system, with all complexity of

functions inherent in it starts to react.

A radiating background of district analyzed on researches of tests of ground

and water on density of streams of radiation - beams, specific activity on strontium -

90 and caesium - 137, total beta-activity in problem laboratory of radiating biological

immunology.

Table 2 - Table of contents of Sr - 90, Cs - 137 in meat, milk and day's entering organism

(Cyba, 2001)

Settlement

From a

ground

(kilometre)

Мeat х10(10)

кu/kg

Мilk

х10(10) кu/kg

Day's entering organism 10(10) кu/day

Sr-

90

Cs-

137

Sr-

90

Cs-

137 Sr-90 Cs-137

mil

k

wat

er

kum

iss

mea

t

mil

k

kum

iss

mea

t

Zhadra 150 8.6 113 0.01 0.34 0.3 0.5 2.4 19 27 32

Kononer 100 2.2 28 0.19 след 6.8 2.6 9 0.6 8

Voskres 150 2.4 34 0.003 0.1 - 0.1 0.7 10

Bulak 150 3.7 46 0.04 1.4 6 2 1.1 13

Abay 150 5.3 61 0.1 3.6 - 5 1.5 17

Gornaya 150 5.4 61 0.1 3.6 15 5 1.5 17

Kaynar 100 4.0 56 0.16 5.7 1.7 6 1.1 16

Egendy 150 5.1 63 0.12 0.27 4.3 6 1.5 10 13 18

Uzun 100 9.6 61 0.04 0.23 1.4 0.7 2 2.7 8 11 14

Jussy 150 5.8 60 0.13 0.07 4.6 - 7 1.5 1 1.5 17

Bakty 150 5.1 70 0.1 3.6 - 3 1.5 20

Brucy 5.1 52 - 1.6 - 1.2 17

Karra 5.5 61 - 6 - 1.3 17

Atey 5.1 67 - 0.6 - 1.4 14

Ayrek 100 0.1 0.17

Kryvy 100 0.07

The analysis of dynamics of frequency of new formations for children in

Курчатове registers her more considerable height as compared to Beskaragay: so for

period 2009-2013 new formation in the Beskaragay district grew in 4 times, in

Kurchatov- in 16.3 time (pic. 1).

The difference in the maintenance of adrenaline in urine has made in

unsuccessful areas more than 45.5%, it on 1.65 ng/ml is more, than at researched in

safe areas (pic.3).

Studying of immune properties of mucous membranes of the intestines

contacting to an environment through acting I peep and, in particular, from radio

nuclide in it, gives the big opportunities of the analysis of radio of adaptation.

186

In normal conditions GKT it is possible to consider as the balanced ecological

system inside which there are plural communications useful to the owner between

microorganisms.

A distal department of the digestive channel, including a terminal part of the

ileum, is a place of plentiful duplication of microorganisms, and gut they much less in

initial departments of a lean.

Рiс.1 - Dynamics of indexes of morbidity of children by new formations

It is established, that in the centers of duplication a lymph formations a lymph

of formations from proximate a department of a thin gut the relative quantity small a

lymph of cells (56.7 %) is authentic more, than in a lymph of formations from a distal

department of a thin gut (40.1 %), and a share big - is authentic less (17.9 % and 26.8

% accordingly) in Beskaragay, Kurchatov and middle indexes on a republic (Pic. 2).

Рiс.2 - Dynamics of middle indexes

The share of macrophages makes 4.0% in a lymph of educations from

proximate a department of a thin gut and 6.0 % - from a distal department of a thin

0

500

1000

1500

2000

2500

2009 2010 2011 2012 2013

Бескарагай

Курчатов

Средние КР

0

5

10

15

202009

2010

20112012

2013Бескарагай

Курчатов

Средние КР

187

gut. At influence of factors of an environment a receptor react to devices of functional

systems by the first.

Pic. 3 - Dynamics of frequency of innate anomalies for children

These are respiratory, digestive systems and analyzers which through

exteroceptors and interoceptors perceive the irritations acting from an environment. It

is possible to find out an opportunity of adaptation of respiratory, digestive,

hormonal, blood systems influencing an organism low or high temperature conditions

at action of small dozes of radiation in chronic experiences. The hormonal

mechanism is included for 15-20 day of adaptation when maintenance adrenaline

reaches 3.27 ng/ml which after self-reactions of functional systems changes

frequency of intimate reductions, breath, make changes to activity of a stomach and

an intestinal path. Parameters of external breath, a gas and power exchange structure

a lymph of a fabric of departments of a stomach and an intestinal path change.

Reference

1. Planel G. Demonstration of a stimulating effect of natural ionising radiation and of very

low doses on cell multiplication /Planel G., Soleihavoup I.P., Tixador R.// Biological and

Environmental Effects of Low-Level Radiation. Vienna: IAEA/ - 1976. - P. 127-140.

2. Polk C. Natural and man-made noise in the earth-ionosphere cavity at extremly low

frequencies (Schumann resonances and man-made 'interference') / Polk C. // Spase Science Rev. –

1983. Vol. 35, N. l.-P. 83-89.

3. Pounds A.J. Biological response to climate change on a tropical mountain/ Pounds A.J.,

Fogden M.P.L., Campbell J.H. // Nature – 1999. - Vol.398, P. 611-15.

4. Petounis A. Effects of infrasound on theconditioned avoidance response / Petounis A.,

Spyrakis C., Varons D // Physiology & Behavior. - 1977. - Vol. 18, N. 1. - P. 147-151.

5. Quickenden T.I. A critical examination of bioplasma hypothesis /Quickenden T.I., Tilbury

R.N. // Physiol. Chem. Phys. Med. NMR – 1986. - Vol.18, № 2. - P.89-101.

6. Rece-Evans C., Baysal E., Kontoghiorghes G.I. et al. Free Rad. Res. Comn. 1985. -V. 1,

N. 1. - P. 55-62.

7. Sung S.-S. A possible biophotochemical mechanism for cell communication / Sung S.-S.,

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

2009 2010 2011 2012 2013

Бескарагай

Курчатов

Средние КР

188

F.- A.Popp, U.Warnke, H.L.Kunig, W.Peschka // Electromagnetic Bio-information eds. Miinchen:

Urban & Schwarzenberg – 1989. – P. 168-192.

8. Sagan L.A. Biological effects of low-dose radiation: over view and perspective //Ibid.

1990. - Vol. 59, N. 1. - P. 11-13.

9. Sala O.E. Global biodiversity scenarios for the year 2100. / Sala O.E., Chapin F.S.,

Armesto J.J. et. al. // Science – 2000. – Vol. 287. P. 1770-74.

10. Schmorl G., Junghans H. Die gesunde und Kranke Wirbel-saule in Rontgenbikd und

Klink. Stuttgart, 1957. - 560 c.

11. Schwartz J.L. Exposure of frog heart to CW or amplitude-modulated VHP fields:

selective efflux of calcium ions at 16 Hz / Schwartz J.L., House D.E., Mealing G.A.R. //

Bioelectromagnetics. – 1990. - Vol. 11, N. 4. - P. 349-358.

12. Segal J.R. Electrical fluctuations associated with active transport // Biophys. J. 1972.

Vol.12. - p.1371-1390.

13. Sacher G.A. A theory of the improved performance and survival prodused by small

doses of radiations and othe poisons / Sacher G.A., Trucco E. A // Biological Aspects of Aging.

Columb. Univ. Press. – 1962. - P. 244-251.

14. Sheppard A.R. Modes of long-range order in cerebral macromolecules: Effects of sub-

ELF and of modulated VHP and UHF fields./ Sheppard A.R., Bawin S.M., Adey W.R. // Radio Sci.

1979. - Vol. 14, N. 6. - P. 141-145.

УДК: 577:115

ПРОЦЕССЫ ЛИПОПЕРОКСИДАЦИИ В УСЛОВИЯХ ГИПОТИРЕОЗА

И ВОЗМОЖНОСТЬ ИХ КОРРЕКЦИИ

Д.В. Гармаева


В статье рассматривается нарушение процессов перекисного окисления липидов в

паренхиме печени и селезенки у белых крыс в условиях гипотиреоза. У животных в

гомогенатах печени и селезенки определяли антиокислительную активность, концентрацию

продуктов перекисного окисления липидов, диеновых конъюгатов и малоновых диальдегидов.

Изучено корригирующее действие природного полисахарида – арабиногалактана.

Установлено, что арабиногалактан активизирует процессы перекисного окисления липидов в

печени и селезенке, нормализуя при этом в селезенке превращение диеновых коньюгатов в

малоновый диальдегид, повышает антиокислительную активность крови.

Ключевые слова: перекисное окисление липидов, печень, селезенка, арабиногалактан.

LIPID PEROXIDATION UNDER HYPOTHYROIDISM AND POSSIBILITY OF THEIR

CORRECTION

D.V. Garmaeva


The article deals with the disturbance of lipid peroxidation in the parenchyma of the liver

and spleen of white rats in conditions of hypothyroidism. Atioxidant activity, the concentration

of lipid peroxidation products, diene conjugated and malondialdehyde in homogenates of liver

189

and spleen were determined in animals. Corrective effect of natural polysaccharide –

arabinogalactan was studied. It was found that arabinogalactan activates lipid peroxidation in

the liver and spleen thus normalizing of transformation of diene conjugates into

malondialdehyde in the spleen, increases antioxidant activity of blood.

Key words: lipid peroxidation, liver, spleen, arabinogalactan.

Актуальность исследования. Иркутская область характеризуется

недостаточным содержанием йода в биосфере, что является причиной развития

гипотиреоза. Основной причиной указанного дефицита является большая

удаленность от морей и океанов, обеспечивающих поддержание пула этого

микроэлемента, и его обменные процессы в организме. В связи с этим

становится актуальным поиск природных препаратов для коррекции

гипотиреоза. Одним из таких препаратов, является природный полисахарид –

арабиногалактан, полученный из лиственницы сибирской. Арабиногалактан

обладает рядом характерных свойств, таких как низкая токсичность, хорошая

растворимость, гепатотропность, иммуномодулирующая и антиоксидантная

активность [3]. Учитывая многогранные свойства арабиногалактана

целесообразно исследовать его в коррекции гипотиреоза.

Методика. Исследования проводили в условиях вивария Иркутской

государственной сельскохозяйственной академии на беспородных белых

крысах массой 180–200 г в осенне-зимний период. В эксперименте

использовано 42 крысы. Шесть из них оставались интактными. Остальным

животным моделировали гипотиреоз введением перорально (с кормом)

мерказолила в дозе 10 мг/кг ежедневно в течение 8 недель. Первая подопытная

группа включала 18 животных с гипотиреозом (группа ГТ), второй подопытной

группе вводили арабиногалактан (АГ) 10 инъекций внутрибрюшинно через 3

дня, с момента отмены мерказолила в дозе 200 мг/кг (18 животных, группа

ГТ+АГ). Доза и режим введения препарата выбирались на основании данных

литературы о максимально выраженном иммуномодулирующем действии и

антиоксидантной активности АГ [3]. Выведение животных из эксперимента

проводили методом декапитации. У животных всех групп в гомогенатах

печени и селезенки определяли антиокислительную активность (АОА) [1],

концентрацию продуктов перекисного окисления липидов (ПОЛ), – диеновых

конъюгатов (ДК) [1] и малоновых диальдегидов (МДА) [4]. Материал для

исследования брали на 2, 7 сутки и через 4 недели после окончания

моделирования гипотиреоза.

Полученные данные обрабатывали методом вариационной статистики.

Достоверность различий средних величин определяли по t – критерию

Стьюдента при р<0.05.

Результаты. Через 8 недель после начала эксперимента у животных,

получавших мерказолил, масса тела увеличилась в 1.3 раза (р<0.05) (рис 1).

190

После отмены мерказолила она продолжала возрастать в течение 4-х недель и к

концу наблюдений превышала массу тела интактных животных в полтора раза

(р<0.05).

Масса печени увеличилась через 8 недель под действием мерказолила в

1.4 раза (р<0.05), а через 4 недели после отмены мерказолила – в 1.8 раза

(р<0.05). Масса селезѐнки достоверно не изменялась, но проявила тенденцию к

небольшому увеличению.

Таким образом, наиболее устойчиво изменяются под действием

мерказолила масса тела и масса печени.

Рисунок 1 – Изменение массы тела и органов (граммы) и концентрация продуктов ПОЛ

в крови и органах при экспериментальном гипотиреозе после отмены мерказолила

Процессы перекисного окисления липидов после отмены мерказолила в

Масса тела и органов

0

20

40

60

80

100

120

140

инт. 2 сут 7сут. 4 нед.

150

170

190

210

230

250

270

290

масса тела

печень селезенка ЩЖ

Продукты ПОЛ

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

инт. 2сут 7сут. 4

нед.


нед.


нед.

Кровь Печень Селезенка

ДК

МДА

191

условиях коррекции гипотиреоза арабиногалактаном (АГ), по нашим данным,

активировались. По сравнению с животными, не получавшим АГ, на 2-е сутки

после начала его введения, концентрация диеновых коньюгатов (ДК) в крови

имела тенденцию к понижению, а в печени и селезенке возрастала,

соответственно, в 3.6 раза (р<0.05) и в 3.4 раза (р<0.05).

Через 7 суток к концу наблюдения (4 недели) после введения АГ уровень

ДК в крови имел тенденцию к повышению, а в печени и селезенке оставался на

прежнем высоком уровне. Концентрация малонового диальдегида (МДА) в

крови, в сравнении с животными без коррекции АГ, на 2 сутки после введения

АГ имела тенденцию к повышению, через 7 суток проявила тенденцию к

понижению, а через 4 недели возрастала в 1.6 раза (р<0.05).Концентрация МДА

в печени не изменялась на протяжении всего эксперимента, в селезѐнке этот

показатель под действием АГ повышался в 1.9 раза на 2-е сутки после отмены

мерказолила, а затем снижался и нормализовался (рис 2).

Рисунок 2 – Изменение массы тела и органов (граммы) и концентрация продуктов ПОЛ

в крови и органах при экспериментальном гипотиреозе после отмены мерказолила у

животных, получавших арабиногалакан

Таким образом, под действием АГ на 2-е сутки после начала его введения

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

инт. 2сут 7сут. 4нед. инт. 2сут 7сут. 4нед. инт. 2сут 7сут. 4нед.

Кровь Печень Селезенка

Продукты ПОЛ

МДА

ДК

0

20

40

60

80

100

120

140

инт. 2сут 7сут. 4нед.

150

170

190

210

230

250

270

290 Масса тела и органов

масса тела

печень селезенка ЩЖ

192

в селезенке процесс превращения ДК в МДА восстанавливался, в печени

оставался замедленным. АОА в печени и селезенке под действием АГ не

изменялась, а в крови проявляла тенденцию к повышению к концу наблюдения

(4-я неделя).

Из представленных данных следует, что при гипотиреозе, вызванном

мерказолилом, введение АГ активизирует процессы ПОЛ в печени и селезенке,

при этом в селезенке нормализуется превращение ДК в МДА (нарушенное при

гипотиреозе), а в крови через 4 недели повышается АОА (таблица 1).

Таблица 1 – Антиокислительная активность периферической крови, паренхимы печени

и селезенки у подопытных животных (усл.ед.)

Серии Сроки Кровь Печень Селезенка

Инт. 0.38±0.13 0.11±0.01 0.15±0.02

ГТ

2сут 0.25±0.08 0.11±0.02 0.21±0.05

7сут 0.44±0.05 0.07±0.02 0.2±0.04

4нед 0.14±0.05 0.1±0.05 0.24±0.04 1

ГТ+АГ

2сут 0.15±0.03 0.08±0.04 0.11±0.05

7сут 0.06±0.01 2. 0.06±0.01 1 0.26±0.05 1

4нед 0.23±0.06 0.08±0.016 0.14±0.023 2.

Примечания: 1 –отличие от интактных животных при р<0.05; 2 – отличие от

животных с гипотиреозом без коррекции АГ при р<0.05.

Вывод. Коррекция нарушений, вызванных гипотиреозом, с помощью

природного полисахарида арабиногалактана активизирует в печени и селезенке

процессы перекисного окисления липидов, нормализуя при этом в селезенке

превращение диеновых коньюгатов в малоновый диальдегид, повышает

антиокислительную активность крови.


1. Гаврилов В.Б. Спектрофотометрическое определения содержания диеновых

коньюгатов в плазме крови / В.Б. Гаврилов, М.И. Мишкогрудная // Лаб. Дело. – 1983. - №3. –

С. 33-36.

2. Гончаренко А.В. Определение содержания ТБК-активных веществ (МДА)

сыворотки крови / А.В. Гончаренко, В.Д. Латинова // Лаб. дело. - 1985.- №1. - С. 60-61.

3. Дубровина В.И. Иммуномодулирующие свойства арабиногалактана лиственницы

сибирской (Larix sibirica L.) / В.И. Дубровина, С.А. Медведева // Фармация.-2001.-№5.- С. 26-

27.

4. Клебанов Г.И. Оценка АОА плазмы крови с применением желточных

липопротеидов / Г.И. Клебанов, И.В. Бабенкова, Ю.А. Телескин, О.С. Комаров, Ю.А.

Владимиров // Лаб. дело. - 1988. - №5. - С. 59-62.

193

УДК 578.2/.5: 595.421

ОЦЕНКА ГЕНЕТИЧЕСКОЙ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ ВИРУСА

КЛЕЩЕВОГО ЭНЦЕФАЛИТА НА ТЕРРИТОРИИ ЕВРАЗИИ

1Т.В. Демина,

2, 3Ю.П. Джиоев,

3, 2И.В. Козлова,

4М.М. Верхозина,

2В.И. Злобин

1Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия;

2Иркутский государственный медицинский университет, г. Иркутск, Россия;

3Научный центр проблем здоровья семьи и репродукции человека СО РАМН, г. Иркутск,

Россия; 4Центра гигиены и эпидемиологии в Иркутской области, г. Иркутск, Россия

Анализ данных GenBank по нуклеотидным последовательностям и результаты

генотипирования штаммов возбудителя клещевого энцефалита (КЭ) с помощью метода

молекулярной гибридизации нуклеиновых кислот (МГНК) подтверждают, что в очагах

евроазиатского ареала циркулируют, по меньшей мере, 5 генотипов вируса КЭ. Три

основных генотипа - 1 (дальневосточный), 2 (западный или европейский) и 3 (сибирский или

урало-сибирский) имеют широкое распространение. Генотип 4 обнаружен на юге Восточной

Сибири, а генотип 5 – в Восточной Сибири и Монголии. В Восточной Сибири на территории

Эхирит-Булагатского района Иркутской области располагается уникальный по

генетическому разнообразию возбудителя очаг КЭ.

Ключевые слова: ВКЭ, генотип, молекулярная гибридизация,

дезоксиолигонуклеотидные зонды, генетическая вариабельность.

ESTIMATION OF THE GENETIC VARIABILITY OF TICK-BORNE ENCEPHALITIS

VIRUS ON THE TERRITORY OF EURASIA 1T.V. Demina,

2, 3Yu.P. Dzhioev,

3, 2I.V. Kozlova,

4M.M. Verkhozina,

2V.I. Zlobin

1 Irkutsk State Academy of Agriculture, Irkutsk, Russia

2Irkutsk State Medical University, Irkutsk, Russia

3Scientific Center of Family Health and Human Reproduction Problems, SB RAMS, Irkutsk,

Russia 4Center for Hygiene and Epidemiology in Irkutsk region. Irkutsk, Russia

Analysis of nucleotide sequences from Gene bank database and the results of genotyping

of tick-borne encephalitis (TBE) strains with application of the method of nucleic acid

hybridization confirms that the foci of Eurasian area at least 5 genotypes of TBE are circulating.

Three major genotypes are1 (Far-Eastern), 2 (Western or European) and 3 (Siberian or Ural-

Siberian). They are widespread. Genotype 4 is found in the south of Eastern Siberia, genotype 5

- in Eastern Siberia and Mongolia. In Eastern Siberia in particular in Ekhirit-Bulagatsk district

of Irkutsk Region a focus of TBE with unique genetic diversity is located.

Key words: TBEV, genotype, molecular hybridization, deoxyoligonucleotide probes,

genetic variability.

Вирус клещевого энцефалита (ВКЭ) относится к семейству Flaviviridae,

роду Flavivirus, антигенному комплексу клещевого энцефалита (КЭ) и является

возбудителем опасного инфекционного заболевания человека. Экологические

связи вируса КЭ в процессе циркуляции в природе исключительно

многообразны, что определяется, прежде всего, широтой его географического

194

распространения [7]. Ареал вируса простирается практически непрерывной

полосой по южной части лесной зоны внетропической Евразии от

Атлантического океана и Средиземного моря до Тихого океана, включая о.

Сахалин и северную часть о. Хоккайдо [9]. Вирус распространен

преимущественно в границах ареалов его основных переносчиков – таѐжного

(Ixodes persulcatus) и лесного (Ixodes ricinus) клещей. Природные очаги ВКЭ

являются источником периодического обострения эпидемической обстановки в

ряде европейских и азиатских стран. Штаммы вируса различаются по

патогенности для людей и, вызываемым ими, клиническим проявлениям КЭ.

Для понимания функционирования природных очагов вируса КЭ и

совершенствования противоэпизоотических мероприятий необходимы:

изучение его генетического разнообразия, разработка подходящих для этого

методологических подходов и проведение регулярного эколого-

вирусологического мониторинга, включая молекулярно-генетический анализ

штаммов и изолятов вирусной РНК.

В каталоге Международного Комитета по таксономии вирусов, изданном

в 2011 г., ВКЭ классифицируется на три субтипа: дальневосточный, сибирский

и европейский (западный). Эти антигенные подтипы вируса соответствуют

трем одноименным генотипам, которые в отечественной литературе [6,9]

принято также называть генотип 1 (дальневосточный с прототипным штаммом

Sofjin), генотип 2 (западный, Neudoerfl) и генотип 3 (сибирский или урало-

сибирский, Vasilchenko). Генотип 3 (или сибирский) распадается на две ветви -

балтийскую и сибирскую [14]. Сибирская ветвь, в свою очередь,

подразделяется на два кластера, названные в соответствии со штаммами-

прототипами – ―Васильченко‖ и ―Заусаев‖ [8].

Кроме того, проведенный нами в 1999-2001 гг. анализ степени гомологии

небольшого участка гена Е (160 нуклеотидный остатков) 29 штаммов вируса

КЭ, изолированных в различных частях ареала [1, 3, 6], показал, что штаммы

могут быть дифференцированы, по меньшей мере, на 5 генотипов. Наряду с

установленными тремя основными генотипами ВКЭ (1, 2 и 3) были выделены 2

существенно отличающиеся от них штамма 178-79 (изолирован в 1979 г. от

клещей I.persulcatus) и 886-84 (1984, Myodes rutilus) предположительно

представляющие генотипы 4 и 5. Оба штамма выделены в Эхирит-Булагатском

районе Иркутской области. Bпервые их оригинальность была показана в

А.Г.Трухиной [11] с помощью серологических реакций.

Цель представляемого исследования - оценка генетической

вариабельности ВКЭ по результатам секвенирования и тестирования с

помощью дифференцирующей панели олигозондов методом МГНК.

Материалы и методы. Объект исследования: геном ВКЭ. Материалом

для исследования послужили:

195

- 273 коллекционных штамма вируса КЭ и 1 штамм вируса омской

геморрагической лихорадки (ОГЛ) из ФГБУ ―НЦ ПЗСРЧ‖ СО РАМН,

изолированных из различных биологических объектов со всего евроазиатского

ареала в период с 1937 по 2006 годы [2, 5];

- нуклеотидные последовательности гена Е и полногеномные

последовательности штаммов и изолятов РНК вируса КЭ, депонированные в

международном банке данных (GenBank) по состоянию на март 2014 года, а

также полногеномные структуры вируса ОГЛ (OHF) и штамма ВКЭ Sofjin [10].

Методы исследования: МГНК, компьютерный анализ. Подготовку

образцов вирусной РНК 273 музейных штаммов и их испытания в тестах

МГНК с авторскими генотипспецифическими зондами проводили как описано

в [5]. Компьютерный анализ нуклеотидных последовательностей гена Е и

полногеномных структур осуществляли с помощью программы MEGA [13].

Результаты и обсуждение. Для получения штаммоспецифической

характеристики вирусного генома определяют его полную первичную

структуру. Такой методологический подход незаменим при определении

генетических факторов, влияющих на патогенность вируса. Однако, он не

пригоден для определения генетического разнообразия больших выборок

штаммов из-за относительной трудоемкости и высокой затратной стоимости.

Так, несмотря на наличие многих сотен штаммов ВКЭ в разных лабораториях

мира, в международном банке (GenBank) по данным на март 2014 г.

зарегистрированы полногеномные последовательности 93 штаммов вируса,

хотя первая полногеномная структура была расшифрована еще в 1988 году.

Поэтому для типирования и изучения генетического разнообразия вирусных

изолятов и образцов вирусных РНК в настоящее время определяют первичную

структуру одного из 10 генов вируса (чаще это ген Е, который кодирует

поверхностный белок вирусной оболочки) или более короткий фрагмент

генома (чаще все того же гена Е).

Для интенсификации процесса изучения генетического разнообразия

ВКЭ нами предложена и апробирована несеквинирующая скрининговая

система, пригодная для проведения серийных опытов. Она позволяет, в

частности, целенаправленно отбирать штаммы с нетипичной структурой для

последующего полногеномного секвенирования, что способствует

рациональному использованию последнего. Эта система представляет собой 40

теоретически рассчитанных дезоксиолигонуклеотидных зондов, используемых

в тестах МГНК с образцами вирусной РНК. Мишенью для зондов служат все

десять генов ВКЭ, принципы ее разработки и подробное описание приведено в

[5]. Для генотипической идентификации ВКЭ этот относительно несложный и

недорогостоящий скрининговый подход является альтернативой методу

секвенирования полноразмерных геномов. С его помощью протестировано 273

196

коллекционных штамма вируса, определена их генотипическая

принадлежность и впервые обнаружены образцы вирусных РНК 9 штаммов со

структурой, гомологичной штамму 886-84, который был известен ранее как

единственный представитель генотипа 5 (рис. 1).

При изучении географической вариабельности ВКЭ в ходе скрининга с

помощью МГНК (рис. 1), а также по результатам анализа 323 нуклеотидных

последовательностей гена Е и 93 полногеномных структур из GenBank (рис. 2),

получил подтверждение сделанный нами ранее вывод о существовании, как

минимум, 5 генотипов ВКЭ:

- генотип 1 вируса, чаще других вызывающий тяжелые проявления КЭ,

встречается по всему ареалу, но преобладает на Дальнем Востоке;

- представители генотипа 2 выявляются преимущественно в Восточной

Европе, встречаются на Алтае, редко – в Восточной Сибири (выявлено 5 из 169

штаммов, изученных с помощью МГНК), обнаружены в Северной Корее

(первое сообщение об этой находке появилось в 2008 году [12]) и не выявлены

на Дальнем Востоке;

- генотип 3 доминирует повсюду, исключая Дальний Восток и большую

часть территории Восточной Европы. При сравнительном анализе полных

геномных структур и полного гена Е представителей этого генотипа (рис. 2),

все исследуемые нуклеотидные последовательности четко разделились на три

кластера, соответствующих Балтийской ветви и субгенотипам ―Васильченко‖ и

―Заусаев‖ Сибирской ветви. Заметим, что при анализе более коротких

фрагментов генома, это не всегда оказывается возможным (данные не

показаны);

- генотип 4 в нашем исследовании представлен единственным изолятом

из Восточной Сибири (штамм 178-79);

- генотип 5, как уже упоминалось выше, пополнился новыми

представителями (9 штаммов ―группы 886‖, впервые выявленные с помощью

метода МГНК). Важно отметить что, во-первых, в северной Монголии, на

территории, прилегающей к Восточной Сибири, зарегистрирован в 2008 году

смертельный исход КЭ, вызванный вирусом, гомологичным по структуре

генома штамму 886-84 [4], а во-вторых, (по данным литературы) сегодня

―группа 886‖ продолжает активно пополняться.

На территории Российской Федерации (в частности, Восточная Сибирь),

а также в странах Балтии, в одном природном очаге могут циркулировать все

основные генотипы вируса КЭ. Например, в очагах Республики Бурятия с

помощью МГНК выявлено наличие политиповых штаммов (или микст-

штаммов), т.е. изолятов вируса, которые, вероятно, представляют собой смеси

вирусных частиц всех трех основных генотипов, и выделены не только из пула

клещей, но и от грызунов.

197

Рисунок 1 – Географическое распространение генотипов вируса клещевого энцефалита, установленное при типировании 273

музейных штаммов с помощью авторских дезоксиолигонуклеотидных зондов методом МГНК.

Примечание: 1 – Дальний Восток; 2 – Восточная Сибирь; 3 – Западная Сибирь; 4 – Предуралье и Урал;

5 – Центральная и Северо-Западная Россия; 6 – Восточная Европа; 7 – Западная Россия

Здесь не показаны пять изолятов генотипа 3 из Боснии и Герцеговины

123

4

- генотип 1 - генотип 4

- генотип 2 - генотип 5

- генотип 3 - смесь

генотипов

5

7 6

198

В 2012 году при сравнительном анализе полных аминокислотных

последовательностей 32 штаммов вируса, относящихся к разным генотипам,

было установлено, что определенное сочетание аминокислот в 22 позициях,

расположенных по всему полипротеину, является генотипспецифическим

маркером ВКЭ [5]. Анализ полипротеинов 93 штаммов подтвердил

правомочность этого вывода и показал, что аминокислоты в 11 из этих 22 сайтов

являются строго консервативными для трех основных генотипов (табл.).

Рисунок 2 – Сопоставление 93 полных геномных структур (Древо А) и 323 нуклеотидных

последовательностей гена Е (Древо Б) штаммов ВКЭ, изолированных со всего

евроазиатского ареала

Древо А

Древо Б

199

Таблица – Отличия между генотипами ВКЭ, выявленные при сравнении 93

полипротеиновых структур

белок С E NS1 NS2A NS3 NS4B NS5

№ а.о. по

полипротеину

3 486 830 1061 1255 1303 1353 1865 2287 2355 2529

№ а.о. по белку 3 206 54 285 127 175 225 376 28 96 18

генотип 1 (57

штаммов)

G S T R A L V/I I E A/R G

генотип 2 (20) K V S T D/E C A A S T N

генотип 3 (13) R L N K G I/F T V G S S

генотип 4 (1) R S T K G L T V G A S

генотип 5 (2) R L N K S L A V G A S

Примечание: Цвет ячейки с аминокислотным остатком указывает на соответствие

штаммов ВКЭ одному из 5 генотипов, обозначенных в первом столбце.

Таким образом, установлено, что основные центры генетического

разнообразия ВКЭ располагаются в очагах Восточной Сибири и особого

внимания заслуживает очаг на территории Эхирит-Булагатского района.

Именно здесь обнаружены представители всех известных генетических

вариантов вируса КЭ, исключая балтийскую ветвь генотипа 3. В их числе

уникальный штамм 178-79. Из всех известных на сегодня расшифрованных

нуклеотидных последовательностей ВКЭ нет ни одной, гомологичной штамму

178-79.

Выводы. 1. В очагах евроазиатского ареала циркулируют, по меньшей

мере, 5 генотипов ВКЭ.

2. Три основных генотипа имеют широкое распространение: генотип 3

вируса КЭ доминирует на территории Российской Федерации и представлен

тремя субгенотипами; генотип 1 циркулирует преимущественно на Дальнем

Востоке, однако встречается в небольшой пропорции по всему ареалу, а

генотип 2 является минорным на территории РФ, не выявлен на Дальнем

Востоке, но доминирует в очагах Восточной Европы, а также фиксируется в

Северной Корее.

3. Генотип 4 обнаружен на юге Восточной Сибири, а генотип 5 – в

Восточной Сибири и Монголии.

4. В Восточной Сибири на территории Эхирит-Булагатского района

Иркутской области располагается уникальный по генетическому разнообразию

возбудителя очаг КЭ.

5. Анализ данных GenBank по нуклеотидным последовательностям и

результаты генотипирования штаммов возбудителя КЭ с помощью метода

МГНК подтверждают уникальность строения генетической структуры штамма

178-79 – единственного известного представителя генотипа 4.

200


1. Анализ генетической вариабельности штаммов вируса клещевого энцефалита по

первичной структуре фрагмента гена белка оболочки Е / В.И. Злобин, Т.В. Демина, Л.В.

Мамаев и др. // Вопр. вирусол.- 2001. - № 1. – С. 12–16.

2. Генетическая вариабельность и генотипирование вируса клещевого энцефалита с

помощью дезоксиолигонуклеотидных зондов / Т.В. Демина, Ю.П. Джиоев, М.М. Верхозина и

др. // Вопр. вирусол. – 2009. - № 3. – С. 33-42.

3. Генетическое типирование штаммов вируса клещевого энцефалита на основе

анализа гомологии фрагмента гена белка оболочки / В.И. Злобин, Т.В. Демина, С.И. Беликов и

др. // Вопросы вирусологии. – 2001. - № 1. – С. 17–21.

4. Генетическая характеристика возбудителя клещевого энцефалита в Монголии /

М.А. Хаснатинов, Г.А. Данчинова, Н.В. Кулакова и др. // Вопросы вирусологии. – 2010. - № 3.

– С. 27-32.

5. Демина Т.В. Вопросы генотипирования и анализ генетической вариабельности

вируса клещевого энцефалита/ Демина Т.В.: Дис.: д.б.н. – Иркутск, 2012. – 248 с.

6. Злобин В.И. Молекулярная эпидемиология клещевого энцефалита / В.И. Злобин,

С.И. Беликов, Ю.П. Джиоев и др. – Иркутск: РИО ВСНЦ СО РАМН, 2003. – 271 с.

7. 3лобин В.И. Клещевой энцефалит / В.И. Злобин, Д.К. Львов // Медицинская

вирусология: руководство / Под ред. Д.К. Львова// М.: МИА, 2008. – С. 548-552.

8. Карань Л.С. Применение молекулярно-генетических методик для изучения

структуры штаммов вируса клещевого энцефалита / Л.С. Карань, Г.В. Маленко, Н.Г. Бочкова

и др. // Бюлл. СО РАМН. - 2007. - № 4. – С. 34–40.

9. Коренберг, Э.И. Природноочаговые инфекции, передающиеся иксодовыми

клещами / Э.И. Коренберг, В.Г. Помелова, Н.С. Осин. – М: ППП ―Типография ―Наука‖. –

2013. – 463 с.

10. Плетнев А.Г. Нуклеотидная последовательность генома и полная аминокислотная

последовательность полипротеина вируса клещевого энцефалита / А.Г. Плетнев, В.Ф.

Ямщиков, В.М. Блинов // Биоорганическая химия. – 1989. – Т. 15. - № 11. – С. 1504-1521.

11. Трухина А.Г. Особенности циркуляции возбудителя КЭ в зоне распространения

двух серотипов вируса на территории Прибайкалья/ А.Г. Трухина: Дис.: к.м.н.– Иркутск, 1989.

– 176 с.

12. Isolation of tick-borne encephalitis viruses from wild rodents, South Korea / S.Y. Kim,

S.M. Yun, Han M.G. et al. // Vector Borne Zoonotic Dis. – 2008. - Spring: 8 (1). – P. 7-13.

13. Tamura K. MEGA4: Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA) software

version 4.0 / J. Dudley, M. Nei, S. Kumar // Mol. Biol. Evol. – 2007. – Vol. 24. – P. 1596–1599.

14. Unique signature amino acid substitution in Baltic tick-borne encephalitis virus (TBEV)

strains within the Siberian TBEV subtype / I. Golovljova, O. Katargina, J. Geller et al. // Int. J. Med.

Microbiol. – 2008. – Vol. 298. – P. 108-120.

201

УДК: 636.237.23:611.21

ДЕРМАТОГЛИФЫ НОСОГУБНОГО ЗЕРКАЛА ТЕЛОК КРАСНО-

ПЕСТРОЙ ПОРОДЫ ООО “ХАДАЙСКИЙ” ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ

С.Р. Калинин


Изучение полиморфизма дерматоглифов носогубного зеркала крупного рогатого скота

является одним из интересных и перспективных направлений. Дерматоглифический узор, его

качественные и количественные характеристики, рассматриваются нами как комплекс фенов,

являются индивидуальными и характеризуют каждое животное подобно отпечаткам пальцев

человека. Так же рисунок дерматоглифов носогубного зеркала классифицируется на ряд

дерматотипов, которые, как и характеристики структуры носогубного зеркала, оказываются

связанными с ростом и развитием крупного рогатого скота.

Ключевые слова: порода, красно-пестрая, живая масса, тип, дерматоглифы, зерно,

ветка, крона, полиморфизм, узор, носогубное зеркало.

DERMATOGLYPHICS OF THE NASOLABIAL MIRROR OF HEIFERS OF RED-

MOTLEY BREED OF "CHEDISKI", CO, Ltd IN IRKUTSK REGION

S.R. Kalinin


The study of polymorphism of nasolabial mirror of dermatoglyphics in cattle is one of the

most interesting and promising directions. Dermatoglyphic patterns, its qualitative and

quantitative characteristics, are considered as a complex of phenes. They are individual and

characterize each animal like a person's fingerprints. The figure of dermatoglyphics of nasolabial

mirror are classified into a number of dermatotypes which as well as the characteristics of the

structure of nasolabial mirror are connected with the growth and development of cattle.

Key words: breed, red-and-white, live weight, type, dermatoglyphics, grain, branch,

crown, polymorphism, pattern, nasolabial mirror.

Красно-пестрая порода крупного рогатого скота является результатом

воспроизводительного скрещивания симментальской и красно-пестрой

голштинской пород. Целенаправленный отбор и подбор при улучшении

условий кормления коров и молодняка явились одними из решающих факторов

преобразования симментальского скота и создания новой породы [3].

Носогубное зеркало животных отражают физиологическое состояние

организма и поэтому несомненный интерес представляет изучение его

дерматоглифического рисунка.

Для изучения носогубного зеркала крупного рогатого скота используют

различные методы.

Более удобным и практичным методом изучения дерматоглифов

крупного рогатого скота является фотографирование носогубного зеркала. В

настоящее время исследование дерматоглифов чаще всего происходит на

202

основе анализа их фотоотпечатков [1, 2].

В Иркутской области до настоящего времени изучение

дерматоглифического рисунка носогубного зеркала телок красно-пестрой

породы не проводились.

Цель работы: изучить дерматоглифический узор носогубного зеркала,

его качественные и количественные характеристики, и найти взаимосвязь с

ростом и развитием телок красно-пестрой породы.

Материал, методика и обсуждение результатов. Нами исследованы

дерматоглифы 45 телок красно-пестрой породы в ООО ―Хадайский‖. Для

получения рисунков носогубного зеркала производилась съемка цифровым

фотоаппаратом на расстоянии 85-90 см от объекта. Данные вводились в

компьютер для анализа дерматоглифов и изготовления фотоснимков.

Дерматоглифика изучалась на фотографиях визуально по методике А.А.

Трофименко, согласно которой учитывались следующие признаки: 1) форма

кожных валиков, 2) окраска, 3) положение складок, 4) извитость и

направленность кожных борозд, 5) тип структуры, 6) тип дерматоглифа [4].

У телок красно-пестрой породы в ООО ―Хадайский‖ нами выявлено 3

типа дерматоглифического рисунка носогубного зеркала: ―зерно‖, ―ветка‖,

―крона‖.

Телки с типом дерматоглифа ―зерно‖ (рис. 1, а) имеют неодинаковый

рисунок правой и левой половины носогубного зеркала, что свидетельствует об

асимметричности узора. Поверхность зеркала гладкая, блестящая, местами

пигментированная. Пигмент в виде небольших скоплений округлой формы

чаще находится в центре дорсальной части зеркала на границе с волосяным

покровом. Кожные валики, имеющие преимущественно форму кругов, овалов,

эллипсов, расположены одиночно. На нижней и средней поверхностях зеркала

кожные борозды окружают кожные валики. Для верхней части поверхности

характерны слабо извитые боковые кожные борозды, направленные под углом

45-50° к периферии [2,5].

Телки с типом дерматоглифа ―ветка‖ (рис. 1, б) имеют симметричный

рисунок носогубного зеркала. Кожные валики расположены плотно. Форма их в

дорсальной части округлая, напоминает пчелиные соты. В средней и

вентральной частях зеркала кожные валики имеют вид коротких и длинных

лент. Кожные борозды, узкие, слабо извитые. Имеется наличие прямой

центральной борозды, направленной вверх. От центральной борозды к

периферии зеркала, подобно ветвям, отходят под острым углом боковые

прямые и слабо извитые кожные борозды [1, 5].

У телок с типом дерматоглифа носогубного зеркала ―крона‖ (рис. 2)

также отмечается асимметричность дерматоглифического рисунка, с наличием

пигментации на дорсальной части. Тип структуры рыхлый. Форма кожных

203

валиков преимущественно округлая. Кожные борозды хорошо выражены. Для

них свойственно прямое, слабо извитое и дугообразное расположение. Для

кожных борозд характерна направленность: вокруг кожных валиков, вверх и в

большей степени к периферии [2,5].

Рисунок 1 – Тип дерматоглифа, а – тип “Зерно”, б – тип “Ветка”

Рисунок 2 – Тип “Крона”

Таблица 1 – Динамика живой массы телок, кг

Возраст, мес. Тип носогубного зеркала

Зерно, n= 12 Ветка, n=13 Крона, n=20

При рождении 31.8±1.9 32.5±1,7 35.9±1.2

3 81.1±2.4 79.2±3,38 91.1±0.99

6 142.7±4.9 140.8±4.5 157.2±3.1

9 222.5±6.6 214.3±7.7 237.3±4.3

На основании предварительных данных (табл. 1) о взаимосвязи

дерматоглифического рисунка носогубного зеркала с ростом и развитием,

можно говорить о том, что животные с типом дерматоглифа ―крона‖

отличаются наивысшей живой массой по периодам. Так, живая масса у телок с

типом дерматоглифа ―крона‖ составила 237.3 кг, у телок с типом дерматоглифа

―зерно‖ равнялась 222.5 кг. Телки с дерматотипом ―ветка‖ характеризуются

а б

204

меньшими показателями по живой массе, она составила 214.3 кг, что на 23 кг

меньше чем у телок с дерматотипом ―крона‖ и на 8.2 кг меньше чем у телок с

дерматотипом ―ветка‖. В свою очередь у телок с типом дерматоглифа «зерно»

так же живая масса меньше чем у типа дерматоглифа «крона» на 14.8 кг.

Выводы. Считаем, что желательным дерматотипом носогубного зеркала

для выращивания телок красно-пестрой породы является ―крона‖, так как имеет

наивысшую живую массу по стаду. Так, что данные дерматоглифики

носогубного зеркала телок красно-пестрой породы могут служить

своеобразным банком при проведении в дальнейшем селекционно-племенной

работы.


1. Аржанкова Ю.В. Дерматоглифический полиморфизм носогубного зеркала черно-

пестрых коров в связи с их генотипом / Ю.В. Аржанкова, Г.С. Лозовая // Современные

проблемы органической химии и биотехнологии// Первая Междунар. науч. конф. г. Луга,

2001. С. 22-23.

2. Аржанкова Ю.В. Изучение дерматоглифов носогубного зеркала у молочных пород

скота в связи с продуктивностью и происхождением / Ю.В. Аржанкова: Автореф. дис... к.с.-

х.н. – Дубровицы, Московская область, 2002. 24 с.

3. Голубков А.И. Выращивание молодняка красно-пестрой молочной породы / А.И

Голубков, А.М Агапов, Ф.В Попов // Новая красно-пестрая порода молочного скота и методы

ее совершенствования в Сибири // Матер. регион. науч.-практ. конф. – г. Красноярск, 2001. –

С. 59-65.

4. Трофименко А.Л. Теоретические и практические основы фенетики дерматоглифов

носогубного зеркала крупного рогатого скота / А.Л. Трофименко: Автореф. дис… д.с.-х.н. –

М., 1991. 31 с.

5. Сиротина М.В. Полиморфизм дерматоглифов носогубного зеркала крупного

рогатого скота / М.В. Сиротина, А.В. Баранов - Кострома: КГУ им. Н.А. Некрасова, 2008. – 96 с.

УДК 637.356.04

ИЗМЕНЕНИЕ ХИМИЧЕСКОГО СОСТАВА И ПОКАЗАТЕЛЕЙ

БЕЗОПАСНОСТИ ТВОРОГА, ВЫРАБОТАННОГО ИЗ МОЛОКА

КОРОВ, ПОЛУЧАВШИХ ИРКУТИН

К.В. Перфильев, И.А. Лыкасова

Уральская государственная академия ветеринарной медицины, г. Троицк, Россия

В статье представлены данные исследований органолептических, физико-химических

и микробиологических показателей творога выработанного из молока коров, в рацион

которых вводили препарат ―Иркутин‖. Приведены результаты исследования на содержание

токсичных элементов (свинец, мышьяк, кадмий ртуть) и радионуклидов (цезий-137,

стронций-90). Установлено положительное влияние иркутина на технологические свойства

молока и качественные показатели изготовленного из него творога. Определена оптимальная

дозировка препарата.

Ключевые слова: творог, молоко, препарат, иркутин, анализ, показатели безопасности.

205

CHANGES IN THE CHEMICAL COMPOSITION AND INDICATORS SAFETY OF

CURD MADE OF THE MILK OF COWS TREATED WITH IRKUTIN

K.V. Perfilev, I.A. Lykasova

Ural State Academy of Veterinary Medicine, Troitsk, Russia

The article presents data from a study of organoleptic, physico-chemical and

microbiological parameters of curd made from the milk of cows in ration of which was injected

the preparation ―Irkutin‖. The paper presents the results of research of the content of toxic

elements (lead, arsenic, cadmium, mercury) and radionuclides (cesium-137, strontium-90). The

positive influence of «Irkutin» on technological properties of milk and qualitative indicators of

curd made from it. Found optimal dose of the drug was obtained.

Key words: curd, milk, drug Irkutin, analysis, safety performance.

Согласно ФЗ № 88 ―Технический регламент на молоко и молочную

продукцию‖ творог – кисломолочный продукт, произведенный с

использованием заквасочных микроорганизмов – лактококков или смеси

лактококков и термофильных молочнокислых стрептококков и методов

кислотной или кислотно-сычужной коагуляции белков с последующим

удалением сыворотки путем самопрессования, прессования,

центрифугирования и (или) ультрафильтрации [4].

Творог является традиционным высокобелковым кисломолочным

продуктом, имеющим хорошие пищевые и лечебно-диетические свойства. Его

получают путем сквашивания пастеризованного цельного или

нормализованного молока, с последующим удалением из сгустка

выделившейся сыворотки. Наряду с высокой пищевой и биологической

ценностью, обусловленной сбалансированным аминокислотным составом, а

также набором различных витаминов и минеральных элементов, данный

продукт обладает хорошими вкусовыми качествами. Это обусловливает его

востребованность потребителями.

Творог относится к категории скоропортящихся пищевых продуктов, и

ненадлежащий технологический контроль, применение некачественного сырья,

а также нарушение режимов хранения, являются неблагоприятными факторами,

способствующими снижению его функциональных показателей. В связи с

вышесказанным, крайне актуальной становиться проблема получения

продукции имеющей более качественный состав и лучшие технологические

свойства.

Основной целью работы являлась оценка изменений химического состава

и показателей безопасности творога, выработанного из молока коров,

получавших препарат ―Иркутин‖.

На основании обозначенной цели были определены следующие задачи:

• исследовать органолептические, физико-химические,

микробиологические характеристики продукта, а также осуществить оценку

206

показателей безопасности;

• провести дегустационную оценку 3-х образцов творога;

• выявить пробы творога, имеющего лучшие качественные

характеристики.

Для решения поставленных цели и задач, в сентябре 2013 года, на

молокоперерабатывающем заводе ―Молочный мир‖, расположенном в селе

Нижняя Санарка, Троицкого района, Челябинской области была выработана

экспериментальная партия творога. Сырьѐм для его изготовления послужило

цельное молоко, полученное от коров, в корм которых вводился препарат

―Иркутин‖, в дозе 0.4 г/голову в 1-ой группе и 1.7 г/голову во 2-ой опытной

группе. Животные получали препарат во время утреннего кормления вместе с

питьѐм, 1 раз в четыре дня. Период использования препарата составил 180 дней.

Творог вырабатывался путѐм кислотно-сычужной коагуляции белков, по

стандартной технологической схеме. При применении данного способа

свертывания молока, сгусток формируется комбинированным воздействием

сычужного фермента и молочной кислоты, вырабатываемой молочнокислыми

микроорганизмами. Кислотно-сычужный способ используется при выработке

жирного и полужирного творога, при этом снижается отход жировой фракции в

сыворотку [2]. На протяжении всего производственного процесса соблюдались

необходимые санитарно-гигиенические и технологические требования.

Дегустационная оценка готового продукта проводилась стандартными

методами, в соответствии с указаниями В.А. Крыгина и И.А. Лыкасовой [3], на

кафедре товароведения продовольственных товаров и ветеринарно-санитарной

экспертизы. Образцы творога были закодированы: контрольный образец - №1,

№2, от коров 1-ой опытной группы, образец №3, от коров 2-ой опытной

группы.

Перед использованием молока-сырья, были определены показатели,

характеризующие его пригодность для технологической переработки.

Фактическое количество творога, устанавливалось по завершении процесса

производства (табл. 1).

Таблица 1 – Свойства молока-сырья для производства творога

Показатель Молоко коров, в зависимости от дозы препарата

Контрольная группа 1 опытная группа 2 опытная группа

Продолжительность сычужной

свертываемости, мин. 34 31 30

Степень термоустойчивости II II II

Выход творога из 10 л молока, г 1740 2110 2050

Исходя из данных таблицы видно, что молоко, полученное от коров

207

обеих опытных групп, обладает лучшими технологическими характеристиками,

чем молоко животных контрольной группы. Так, продолжительность сычужной

свѐртываемости в 1-й и 2-й группах меньше контроля на 3 и 4 минуты,

соответственно. Степень термоустойчивости во всех группах одинакова, а

количество творога, полученное из 10 л молока, в 1-й группе больше на 370 г

(21.3%), а во 2-й - на 310 г (17.8%), по сравнению с показателем контрольной

группы.

Испытания готового продукта по органолептическим, физико-

химическим и микробиологическим показателям проводились стандартными

методами, на кафедрах товароведения продовольственных товаров и

ветеринарно-санитарной экспертизы, микробиологии и вирусологии, а также в

межкафедральной лаборатории Уральской государственной академии

ветеринарной медицины.

Оценка органолептических показателей творога, результаты которой

представлены в таблице 2, проводилась через 6 часов после выпуска продукта

со склада предприятия. Данные, полученные в ходе исследований

свидетельствуют о соответствии всех образцов требованиям ГОСТ Р 52096-

2003 ―Творог. Технические условия‖ по нормируемым показателям [1].

Таблица 2 – Органолептические показатели творога

Показатели

Норма по ГОСТ Р

52096-2003 «Творог.

Технические

условия»

Фактические данные

Образец №1 Образец №2 Образец №3

Внешний вид и

консистенция

Мягкая, мажущаяся

или рассыпчатая с

наличием или без

ощутимых частиц

молочного белка

Мягкая, с наличием ощутимых

частиц молочного белка

Рассыпчатая, с

наличием

ощутимых

частиц

молочного белка

Вкус и запах

Чистые,

кисломолочные, без

посторонних

привкусов и запахов

Чистые, кисломолочные, без посторонних

привкусов и запахов

Цвет

Белый или с

кремовым оттенком,

равномерный по всей

массе

Белый,

равномерный

по всей массе

Белый с кремовым оттенком,

равномерный по всей массе

В ходе исследований была проведена дегустационная оценка творога,

которая осуществлялась группой дегустаторов, состоящей из 10 человек.

Из данных диаграммы, отражающей суммарное количество баллов всех

показателей для каждого образца, хорошо видно, что лидирующие позиции

занимает творог под номерами 2 и 3. Оба продукта были выработаны из молока

коров, получавших иркутин (рис. 1).

208

Рисунок 1 – Результаты дегустационного анализа творога, в баллах

На рисунке 2 представлено соотношение балльной оценки

органолептических показателей творога. Так, по показателям ―внешний вид,

цвет‖, ―консистенция‖ и ―запах‖ образец творога под №2 превосходит

остальные. 3-й образец имеет лучшие показатели по вкусу, чем 2-ой. Самую

низкую балльную оценку получил творог под №1.

Решающими факторами в производстве творога являются физико-

химические показатели молока. Они определяют эффективность его

переработки на творог, а также способность к брожению и созданию среды,

необходимой для развития полезных молочнокислых бактерий.

Рисунок 2 – Соотношение балльной оценки органолептических показателей 3-х

образцов творога

209

В ходе испытаний выяснилось, что по физико-химическим показателям

все образцы творога соответствовали нормам ГОСТа. По данным таблицы 3

видно, что содержание жира в продуктах находилось примерно на одном

уровне. Массовая доля белка во 2-м и 3-м образцах была выше относительно

образца №1, на 1.9 и 1.6%, соответственно. Данное обстоятельство говорит о

более качественном, в пищевом отношении, химическом составе творога,

полученного из молока экспериментальных коров.

Таблица 3 – Физико-химические показатели творога


Норма по ГОСТ Р

52096-2003 «Творог.

Технические

условия»



Температура продукта при

выпуске с предприятия, °С 4±2 +5 +5 +5

Массовая доля жира, % 12.0-20.0 17.2 17.9 17.5

Массовая доля белка, %, не

менее 14 14.2 16.1 15.8

Массовая доля влаги, %, не

более 70-65 67 63 65

Кислотность, °Т, не более 210 74 70 72

Фосфатаза Не допускается Не обнаружена

Показатель эффективности термической обработки продукта

устанавливался путѐм определения фосфатазы в твороге. Полученные

результаты свидетельствуют об отсутствии данного фермента во всех образцах.

В связи с этим можно заключить, что процесс пастеризации молока-сырья, на

этапе его технологической обработки, был эффективен.

По показателям безопасности, включающим: токсичные элементы

(свинец, мышьяк, кадмий и ртуть), а также радионуклиды (цезий-137,

стронций-90), - все три образца соответствовали нормативам ФЗ № 88. Все

действительные значения были намного меньше предельно допустимых

концентраций. Следует отметить, что ни в одном из образцов творога, наличие

свинца и мышьяка не было выявлено, а ртуть была обнаружена только в

образце под № 1, в незначительном количестве. Содержание Sr-90 в твороге под

номерами 2 и 3 выявлено не было (табл. 4).

Результаты микробиологических исследований, представленные в

таблице 5, не выявили в посевах проб наличия роста БГКП, сальмонелл и

золотистого стафилококка. Показатель КМАФАнМ соответствовал

требованиям, предъявляемым ФЗ № 88 ―Технический регламент на молоко и

молочную продукцию‖ к натуральному творогу, со сроком хранения не более

72 часов. Так, количество молочнокислых микроорганизмов в 1 г продукта на

210

протяжении всего срока годности составляло не менее 1*106 КОЕ. В ходе

исследований, в посевах проб не было обнаружено наличия признаков роста

колоний плесневых грибов и дрожжей.

Таблица 4 – Оценка качества творога по содержанию токсичных элементов и

радионуклидов


Норма по ФЗ № 88

«Технический регламент

на молоко и молочную

продукцию»



Токсичные

элементы, мг/кг,

не более:

- свинец

- мышьяк

- кадмий

- ртуть

0.3

0.2

0.1

0.02

-

-

0.0006

0.004

-

-

0.003

-

-

-

0.002

-

Радионуклиды,

Бк/кг, не более:

- цезий-137

- стронций-90

100

25

0.3

0.04

0.4

-

0.01

-

Таблица 5 – Оценка качества творога по микробиологическим показателям


Норма по ФЗ №

88 ―Технический

регламент на

молоко и

молочную

продукцию‖



КМАФАнМ,

КОЕ/г, не менее

1*106

молочнокислых

микроорганизмов

2.7*106 2.3*106 1.4*106

БГКП Не допускаются в

0.001 г Не обнаружено Не обнаружено Не обнаружено

Патогенные, в

т.ч. сальмонеллы

Не допускаются в

25 г Не обнаружено Не обнаружено Не обнаружено

S. aureus Не допускается в

0.1 г Не обнаружено Не обнаружено Не обнаружено

Дрожжи, КОЕ/г,

не более Не допускаются Не обнаружено Не обнаружено Не обнаружено

Плесени, КОЕ/г,

не более Не допускаются Не обнаружено Не обнаружено Не обнаружено

Таким образом, проанализировав всю совокупность полученных данных,

можно заключить, что иркутин повышает выход творога, выработанного из

211

молока коров 1-ой и 2-ой опытных групп, на 370 и 310 г, на каждые 10 л сырья,

затраченного для производства продукта. Содержание белка в твороге

увеличивается на 1.9 и 1.6%.

Препарат не изменил степень микробиологической обсеменѐнности и

показатели безопасности продукта.

Основываясь на результатах органолептического и физико-химического

исследований, а также выводах дегустационной оценки творога, наиболее

оптимальной представляется доза иркутина в количестве 0.4 г/голову.


1. ГОСТ Р 52096-2003 Творог. Технические условия. – Введ. 01.07.2004 – Москва:

Стандартинформ, 2008. – 8 с.

2. Калинин Л.В. Технология цельномолочных продуктов: уч. пособие. / Л.В. Калинина,

В.И. Ганина, Н.И. Дунченко – Санкт-Петербург: изд-во ГИОРД. - 2008. – 248 с.

3. Крыгин В.А. Основы сенсорного анализа продовольственных товаров: уч. пособие /

В.А. Крыгин, И.А. Лыкасова – Троицк: изд-во УГАВМ. - 2011. – 188 с.

4. Федеральный Закон от 12.06.2008 N 88-ФЗ (ред. от 22.07.2010) - Технический

регламент на молоко и молочную продукцию. – 124 с.

УДК 599.745.31:591.441

АНАТОМИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ПИЩЕВАРИТЕЛЬНОГО

АППАРАТА БАЙКАЛЬСКОЙ НЕРПЫ

Н.И. Рядинская, О.П. Ильина, О.К. Демиденко, Г.В. Крашенинникова


В статье рассматриваются анатомические особенности органов пищеварительного

аппарата байкальской нерпы кроме органов ротовой полости и глотки. Выявлены

отличительные видовые особенности по форме, строению и топографии органов

пищеварения у данных водных млекопитающих, связанные со средой обитания и питанием.

Пищевод сравнительно короткий, располагается с левой стороны трахеи на всем ее

протяжении, через диафрагму пищевод проходит в отверстие, которое располагается в

сагиттальной плоскости диафрагмы между отверстиями краниальной полой вены и аорты.

Желудок смешанного типа, подковообразной формы, преимущественно располагается в

левом подреберье и области мечевидного отростка эпигастрия. На месте перехода

фундальной части в пилорическую, желудок сужается, а затем вновь ампулообразно

расширяется. Самой длинной кишкой является тощая. Диаметр тонкого отдела кишечника

уступает таковому в толстом в 2 раза, что свойственно и сухопутным хищникам.

Ключевые слова: байкальская нерпа, топография, пищевод, желудок,

двенадцатиперстная, тощая, подвздошная, слепая, ободочная и прямая кишки, печень,

поджелудочная железа.

212

ANATOMICAL FEATURES OF THE GASTROINTESTINAL TRACT OF THE

BAIKAL SEAL

N.I. Ryadinskaya, O.P. Ilyina, О.K. Demidenko, G.V. Krasheninnikova


The article considers the anatomical features of the digestive apparatus of Baikal seals in

addition to the bodies of the oral cavity and pharynx. There have been identified distinctive

specific features of the form, structure and topography of the digestive system in these aquatic

mammals associated with the habitat and food. The esophagus is relatively short, it is located on

the left side of the trachea in its entirety, it passes through the aperture and the esophagus into the

hole, which is located in the sagittal plane of the diaphragm between the holes cranial vena and

the aorta. Stomach is of mixed type, it has horseshoe shape, and primarily it is located in the left

hypochondrium and in the area of xiphoid process of epigastria. At the junction of the fundal part

in the pyloric stomach the stomach narrows and then again expanding ample like. The longest

rectum is thin. Diameter of thin intestine concedes to that in thick intestine by 2 times, which

also is characteristic of land predators.

Key words: Baikal seal, topography, esophagus, stomach, duodenum, jejunum, ileum,

cecum, colon andrectum, liver, pancreas.

Байкал – крупнейшее пресноводное озеро планеты, в нѐм сосредоточено

около 20% запасов пресной воды всего Земного шара. Уникальна флора и

фауна озера, почти 2/3 разновидностей растений и животных эндемичны [3].

Один из известнейших представителей эндемичной фауны озера, это

байкальский тюлень или нерпа (Phoca sibirica Gmelin,1798.). Это единственный

вид водных млекопитающих, обитающий исключительно в пресной воде.

Нерпа, единственное млекопитающее озера, не имеет естественных врагов и

занимает верхнюю ступень трофической пирамиды озера, она значительно

влияет на функционирование экосистемы Байкала, выступает в роли мощного

биотического фактора [6].

Большой вклад в изучение биологических особенностей байкальской

нерпы внѐс В.Д Пастухов (1967-1993), на протяжении нескольких лет

изучавший особенности экологии и биологии байкальской нерпы [7].

От функционального состояния органов пищеварения зависит

жизнеспособность животного, пищеварительная система непосредственно

сообщается с внешней средой и напрямую подвержена воздействию различных

раздражителей [4, 5]. В доступной литературе нами не найдено данных по

анатомическому строению органов пищеварения байкальской нерпы, кроме

фрагментарных гистологических исследований тканей языка, пищевода,

желудка, печени и поджелудочной железы [2], что и послужило целью наших

исследований.

Материалом для исследования послужили органы пищеварения

(пищевод, желудок, двенадцатиперстная, тощая, подвздошная, слепая, печень,

поджелудочная железа, ободочная и прямая кишки) от 3 неполовозрелых

особей байкальской нерпы. Возраст животных определяли по кольцам дентина

213

основания клыка [1]. Применялись классические анатомические методы:

препарирование, морфометрия.

Результаты собственных исследований. Пищевод у байкальской

нерпы, имеет шейную, грудную и короткую брюшную части. Пищевод

проходит дорсально над гортанью, затем начиная с первых колец трахеи идет

латерально от нее с левой стороны до входа в грудную полость. В грудной

полости пищевод идет дорсально над основанием сердца, а затем слева от него

до диафрагмы. Отверстие для пищевода в диафрагме расположено между

отверстием для каудальной полой вены, которое находится в сухожильном

центре и аортальном отверстием, расположенным между ножками диафрагмы.

Пищевод нерпы сравнительно короткий, его длина у неполовозрелых

животных составляет 230.0±30.51 мм. Ширина пищевода на всѐм протяжении

не одинакова, на месте перехода пищевода от глотки его ширина составляет

11.7±1.20 мм, в шейной части пищевод расширяется до 16.3±1.86 мм, затем

снова сужается до 9.7±0.33 мм. В брюшной части ширина пищевода 17.7±1.45

мм, при переходе в желудок пищевод сужается до 9.8±0.33 мм (рис. 1).

Слизистая пищевода формирует продольные расправляющиеся складки.

Желудок байкальской нерпы смешанного типа, подковообразной формы,

имеет три части: кардиальную, фундальную и пилорическую (рис. 1).

Относительная масса вместе с пищеводом составляет 0.582±2.7629 % (табл.).

Рисунок 1 – Желудочно-кишечный тракт. Нерпа, 1 год: 1 – пищевод; 2 – кардиальная

часть желудка; 3 – фундальная часть желудка; 4 – малая кривизна; 5 – большая

кривизна; 6 – пилорическая часть желудка; 7 – двенадцатиперстная кишка; 8 – тощая

кишка; 9 – подвздошная кишка; 10 – слепая кишка; 11 – ободочная кишка; 12 – прямая

кишка

Желудок прикрыт левой латеральной долей печени (рис. 2). Кардиальная

часть желудка лежит в области левого подреберья эпигастрия, при переходе

214

фундальной части в пилорическую, желудок изгибается, так, что фундальная

часть располагается в сагиттальной плоскости в области мечевидного отростка.

Пилорическая часть желудка незначительно отклонена вправо к сагиттальной

плоскости.

Рисунок 2 – Топография внутренних органов брюшной полости. Нерпа, 2 года:

1 – глубокая грудная мышца; 2 – мечевидный хрящ; 3 – квадратная доля печени;

4 – правая латеральная доля; 5 – левая латеральная доля; 6 – левая медиальная доля;

7 – желудок; 8 – тощая кишка

При переходе фундальной части в пилорическую, желудок сужается до

48.3±1.67мм, затем снова ампулообразно расширяется в пилорической до

66.7±3.33мм. Малая кривизна желудка 241.7±6.01 мм, очень изогнута и имеет

свою глубину 120.0±2.89 мм, так что конец пилорической части желудка (в

ненаполненном состоянии) находится практически на одном уровне с

кардиальной частью. Этим объясняется подковообразная форма желудка. От

большой кривизны желудка 258.3±6.01мм, отходит большой сальник

(отложений жира на сальнике незначительное или может отсутствовать совсем),

который с вентральной стороны покрывает кишечник.

Рельеф слизистой оболочки различен в разных частях желудка. Граница

перехода кардиальной части в фундальную не прослеживается, но в

кардиальной и фундальной частях желудка, слизистая тѐмно-бордового цвета

формирует продольные нерасправляющиеся складки, между которыми

имеются ещѐ более мелкие поперечные складки, формирующие решѐтчатый

рельеф слизистой, выраженный по большой кривизне органа (рис. 3). Слизистая

оболочка пилорического отдела отличается желто-оранжевым цветом, граница

ярко выражена от неѐ в радиальном направлении, расходятся расправляющиеся

складки.

215

Рисунок 3 – Слизистая желудка. Нерпа, 2 года: 1 – пищевод; 2 – продольные

нерасправляющиеся складки; 3 – решетчатый рельеф фундальной зоны желудка;

4 – граница перехода фундальной зоны в пилорическую; 5 – пилорическая зона

Кишечник байкальской нерпы состоит из двух отделов: тонкого и

толстого, с относительной массой 1.288±2.2571 % и 0.4023±1.4766

соответственно (рис. 1, табл.).

Тонкий кишечник подразделяется на три основных кишки:

двенадцатиперстную, тощую и подвздошную.

Двенадцатиперстная кишка, длиной 256.7±47.02 мм, диаметром 13.3±2.31

мм, берѐт своѐ начало от привратника пилорической части желудка, в правом

подреберье. Далее она двигается вдоль позвоночного столба до 2-3-го

поясничных позвонков, делает каудальную петлю и поворачивает краниально

до первой гирлянды тощей кишки. Относительно всей длины кишечника, длина

двенадцатиперстной кишки составляет 0.5±0.05%.

Тощая кишка, диаметром 10.12±1.56 мм, самая длинная часть всего

желудочно-кишечного тракта животного (50400.0±4080.85 мм), ее длина

составляет 97.1±0.42 % от общей длины кишечника. Тощая кишка расположена в

пупочной области мезогастрия, уложена в огромное количество мотков (рис. 2).

Подвздошная кишка длиной 620.0±104.40 мм, диаметром 11.33±2.71 мм –

конечный отдел тонкого кишечника, начинается от последней гирлянды тощей

кишки, расположена в области 1-2 поясничных позвонков и переходит в слепую

кишку толстого отдела. Длина подвздошной кишки относительно общей длины

кишечника 1.19±0.06 %.

Толстый кишечник дифференцирован также на три отдела: слепую,

ободочную и прямую кишки. Слепая кишка, длиной 120.0±0.29 мм, диаметром

20.6±2.47 мм – граница перехода тонкого отдела кишечника в толстый, от общей

длины кишечника составляет 0.2±0.01%. Ободочная кишка, диаметром 40.2±3.45

мм, длиной 256.7±8.82 мм, составляет 0.5±0.02% от длины кишечника.

216

Конечное звено пищеварительного аппарата – прямая кишка, диаметром

20.5±2.68 мм. Относительно общей длины кишечника, ее длина составляет

0.5±0.1%. Отходя от ободочной кишки, проходит прямолинейно под

позвоночником и заканчивается анальным отверстием. Имеет ампулообразное

расширение (рис. 1).

Застенными пищеварительными железами двенадцатиперстной кишки

являются печень и поджелудочная железа.

Печень с относительной массой 1.957±0.9983% (табл.), располагается у

байкальской нерпы в правом, левом подреберьях и большей частью выпуклой

поверхности органа – в области мечевидного отростка эпигастрия а также

частично в пупочной области мезогастрия (левая медиальная и правая

латеральная доли). Тупой край печени прилегает к диафрагме (рис. 4). Вогнутая

(висцеральная) поверхность направлена к внутренним органам брюшной

полости. На квадратной доле располагается желчный пузырь, проток которого

выходит из ворот печени. В ворота входит печеночная артерия и воротная вена.

Печень разделена на доли с глубокими вырезками: правая латеральная и

медиальная, левая латеральная и медиальная, квадратная, хвостатая, причем

правая латеральная и левая медиальная доли выделяются своей длиной

170.00±10.11 мм.

Поджелудочная железа у байкальской нерпы, с относительной массой

0.109±0.2087 %, длиной 113.0±5.22 мм, шириной 40.3±3.45 мм, толщиной

7.0±0.22 мм, имеет три доли: левая, правая и тело (рис. 5, табл.).

Рисунок 4 – Печень (выпуклая поверхность). Нерпа, 2 года: 1 хвостатая доля; 2 – правая

латеральная доля; 3 – правая медиальная доля; 4 – квадратная доля; 5 – левая

медиальная доля; 6 – левая латеральная

Левая доля, длиной 27.8±2.22 мм располагается на сальнике и граничит с

селезенкой, тело, длиной 41.3±2.75 мм – граничит с печенью, а правая доля,

длиной 97.8±2.87 мм, располагается в брыжейке между нисходящей и

217

восходящей частями двенадцатиперстной кишки.

Рисунок 5 – Поджелудочная железа. Нерпа, 2 года: 1 –правая доля; 2 – тело; 3 –

левая доля

Таблица – Абсолютная (г) и относительная (%) масса органов пищеварительного

аппарата байкальской нерпы

Органы Масса животного Абсолютная

масса

Относительная

масса

Желудок с пищеводом 28333.3±1666.67 165.0±46.05 0.582±2.7629

Тонкий отдел кишечника 28333.3±1666.67 365.0±37.62 1.288±2.2571

Печень 28333.3±1666.67 554.5±16.64 1.957±0.9983

Поджелудочная железа 28333.3±1666.67 31.0±3.48 0.109±0.2087

Толстый отдел кишечника 28333.3±1666.67 114.0±24.61 0.4023±1.4766

Таким образом, у байкальской нерпы есть анатомические особенности в

топографии и строении пищеварительного аппарата, связанные со средой

обитания и питанием. Пищевод сравнительно короткий, располагается с левой

стороны трахеи на всем ее протяжении, через диафрагму пищевод проходит в

отверстии, которое располагается в сагиттальной плоскости диафрагмы между

отверстиями краниальной полой вены и аорты.

Желудок байкальской нерпы смешанного типа, подковообразной формы,

преимущественно располагается в левом подреберье и области мечевидного

отростка эпигастрия. Слизистая оболочка имеет четкую границу перехода

фундальной части в пилорическую, выраженную в контрастной разнице цвета и

наличия в кардиальной и фундальных зонах нерасправляющихся складок. На

месте перехода фундальной части в пилорическую, желудок сужается, а затем

вновь ампулообразно расширяется.

Самой длинной кишкой является тощая, ее длина составляет 97.1±0.42 %

от общей длины кишечника. Диаметр тонкого отдела кишечника уступает

таковому в толстом в 2 раза, что свойственно и сухопутным хищникам.

Печень к диафрагме прилегает только тупым краем, ее выпуклая

218

поверхность находится в области мечевидного отростка, левом и правом

подреберьях, а также частично в пупочной области мезогастрия. Вогнутая

поверхность граничит с желудком, поджелудочной железой,

двенадцатиперстной кишкой. Правая латеральная и левая медиальная доли

выделяются своей длиной.

Поджелудочная железа имеет правую, левую доли и тело. Левая доля

короче правой в 3.6 раза и располагается в сальнике, граничит с селезенкой.


1. Аношко П.Н.. Ретроспективный анализ элементного состава зубов байкальской

нерпы как метод выявления биотических и абиотических изменений среды обитания / П.Н.

Аношко, Е.Л. Гольдберг, М.В. Пастухов, Т.А. Козлова, В.А. Трунова, Н.Н. Куликова, Е.П.

Чебыкин, М.П. Чубаров // Третья Верещагинская байкальская конф./ Тез. докл. и стендовых

сообщ. Иркутск – 2000. – С. 12.

2. Богданов Л.В. Морфо-физиологические и экологические исследования байкальской

нерпы / Л.В. Богданов, В.Д. Пастухов, М.К. Иванов и др.- Новосибирск: Наука, 1982. – 150 с.

3. Галазий Г.И. Нерпа. Проблемы Байкала. Ихтиофауна / Г.И. Галазий, К.К. Вотинцев

// Иркутск: изд-во Байкал: Атлас. – 1993. – С.10-11.

4. Егорова Л.И. Некоторые эколого-физиологические аспекты питания и роста щенков

байкальской нерпы Pusa sibirica / Л.И. Егорова, Е.А. Петров // Журн. эволюц. биохимии и

физиологии. – 1998. – 34(5). – С.591-597.

5. Иванов М.К. Питание байкальской нерпы: состояние проблемы. II. Возможности

использования 'отолитной' методики / М.К. Иванов, Е.А. Петров, А.П. Тимонин // Сибир.

биол. журн. Изв. СО РАН, 1992. – С.47-52.

6. Кащенко С.А. Морфометрические параметры лимфоидных образований тонкой

кишки крыс в возрастном аспекте/ С.А. Кащенко, Е.Н Ткачева // Морфология. – 2009. – Т.З,

№4. – С. 25-28.

7. Пастухов В.Д. Нерпа Байкала / В.Д. Пастухов – Новосибирск: Наука, 1993. – 271 с.

УДК 619:616.98

РЕТРОСПЕКТИВНЫЙ АНАЛИЗ ПО ЖЕЛУДОЧНО-КИШЕЧНЫМ

ЗАБОЛЕВАНИЯМ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЖИВОТНЫХ В

ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ

1,2В.А. Чхенкели,

1А.В. Анисимова,

3 И.В. Мельцов


2Институт экспериментальной ветеринарии Сибири и Дальнего Востока Россельхозакадемии,

г. Иркутск, Россия

3Служба ветеринарии Иркутской области, г. Иркутск, Россия

В работе проведѐн анализ по желудочно-кишечным и респираторным заболеваниям

сельскохозяйственных животных – крупного и мелкого рогатого скота, свиней, который

позволяет отметить тенденцию к увеличению заболеваний органов пищеварения

сельскохозяйственных животных, при этом заболеваемость молодняка сохраняется стабильно

219

на высоком уровне. Заболеваемость респираторными болезнями значительно ниже у всех

рассматриваемых видов сельскохозяйственных животных, но при этом заболеваемость

молодняка респираторными заболеваниями ещѐ выше, чем заболеваемость болезнями

органов пищеварения. В работе представлен ретроспективный анализ по лабораторным

исследованиям на сальмонеллѐз патологического материала, доставленного из хозяйств

Иркутской области, проведѐнный по ветеринарной отчѐтности ФГБУ ―Иркутская

межобластная ветеринарная лаборатория‖.

Ключевые слова: эпизоотологический мониторинг, желудочно-кишечные болезни,

респираторные болезни, сальмонеллез, ветеринарная отчетность, бактериальные инфекции.

RETROSPECTIVE ANALYSIS OF GASTRO-INTESTINAL DISEASES OF

AGRICULTURAL ANIMALS IN IRKUTSK REGION 1,2

V.A. Chkhenkeli, 1A.V. Anisimova,

3I.V. Meljcov

1Irkutsk State Academy of agriculture, Irkutsk, Russia

2Institute of Experimental Veterinary of Siberia and the Far East of RAAS, Irkutsk, Russia

3The veterinary service of Irkutsk region, Irkutsk, Russia

The paper presents the analysis of gastrointestinal and respiratory diseases in agricultural

animals - large and small cattle, pigs, which allow noting the tendency to the increase of

digestive diseases rate in agricultural animals, while the incidence of young animals remains

stable at a high level. The incidence of respiratory diseases were significantly lower in all

examined species of agricultural animals, but the respiratory diseases incidence in young animals

is higher than the incidence of the diseases of the digestive system. The paper gives a

retrospective analysis of pathological material for salmonellosis taken from the farms of Irkutsk

region. The analysis was done on the data of veterinary reports of «Irkutsk Interregional

Veterinary Laboratory».

Key words: epizootological monitoring, gastrointestinal diseases, respiratory diseases,

salmonellosis, veterinary reports, bacterial infection.

Одной из важных задач животноводства является производство

высококачественных, безопасных в экологическом и санитарном отношении

продуктов питания – молока и мяса. Однако на протяжении длительного

времени животноводческие хозяйства несут значительные экономические

потери, обусловленные распространением массовых желудочно-кишечных

инфекций [2]. При специализации производства и концентрации поголовья

сельскохозяйственных животных на ограниченных площадях в условиях

искусственного микроклимата наиболее распространены болезни органов

пищеварения, клинически проявляющиеся диареей, дегидратацией, токсемией.

По данным ветеринарной отчетности, в общей структуре патологии животных

раннего постнатального периода указанные заболевания составляют от 28 до

65%. Падеж поросят и телят может достигать в отдельных хозяйствах 60 – 80%

[3]. Концентрация животноводства, создание крупных промышленных

комплексов с круглогодовым стойловым содержанием способствует

возрастанию роли условно-патогенной микрофлоры, которая накапливается и,

пассажируясь через ослабленные организмы, усиливает свою вирулентность,

220

вызывает инфекционные заболевания [4]. Среди них инфекции бактериальной

этиологии составляют обширную группу и представлены большим количеством

нозологий. Актуальными инфекциями остаются сальмонеллез, колибактериоз,

пастереллез, псевдомоноз [1]. Необходимо отметить также, что бактериальные

инфекции в современных условиях часто находятся в ассоциациях с вирусами.

Массовые желудочно-кишечные болезни приводят к колоссальным убыткам от

падежа животных, снижения роста поголовья скота, больших затрат средств и

труда животноводов и ветеринарных специалистов на лечение, а также из-за

снижения продуктивности переболевшего молодняка в последующий период

их жизни [4]. Нередко после перенесенных заболеваний, особенно после

длительного применения химиотерапевтических средств, развивается

дисбактериоз. Соотношение и состав микрофлоры нарушается в сторону

увеличения количества факультативно-анаэробной или остаточной

микрофлоры, главным образом, патогенных и потенциально-патогенных

микроорганизмов семейства Enterobacteriaceae [3].

Цель работы состояла в ретроспективном анализе данных по

заболеваемости желудочно-кишечными болезнями молодняка

сельскохозяйственных животных в Иркутской области с акцентом на

мониторинг возбудителей сальмонеллеза при лабораторном исследовании

патологического материала из хозяйств Иркутской области.

Объекты и методы исследований. Данные для исследования -

материалы ветеринарной отчѐтности (форма вет – 4) ФГБОУ ―Иркутская

межобластная ветеринарная лаборатория‖ (ИМВЛ), (форма вет – 2) Службы

ветеринарии Иркутской области, данные по поголовью сельскохозяйственных

животных Иркутскстата за 2011 – 2013 гг. Основные методы исследования –

эпизоотологический, микробиологический, биохимический, серологический.

Результаты исследований и их анализ. В 2011 г. заболеваемость

сельскохозяйственных животных желудочно-кишечными болезнями в целом

составила 51.2% от общего числа зарегистрированных заболеваний, что на

30.4% больше, чем заболеваемость болезнями органов дыхания. В 2012 г. эти

показатели составили 49.8 и 24.0%, соответственно, в 2013г. – 63.1 и 50.4%

соответственно. Заболеваемость молодняка составила 88.7% от общего числа

желудочно-кишечных заболеваний в 2011г., 78.1% - в 2012г., 87.7% - в 2013 г.

Динамика заболеваемости сельскохозяйственных животных желудочно-

кишечными болезнями представлена на рисунке 1, динамика заболеваемости

респираторными болезнями – на рисунке 2.

В 2011 г. поголовье крупного рогатого скота составило 278800 голов.

Было зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий 51179

голов, что составляет 18.3% от общего поголовья крупного рогатого скота. Из

числа заболевших на болезни органов пищеварения пришлось 32.4 % от общего

221

числа зарегистрированных заболевших животных, что составило 16566 голов, в

том числе молодняка – 13052 головы или 78.8% от числа заболевших болезнями

органов пищеварения. Тогда как количество случаев заболеваний органов

дыхания составило 21.5% от общего количества заболевших животных (11025

голов), в том числе молодняка – 88.0% или 9706 голов, соответственно. Из

числа зарегистрированных больных пало или было вынужденно убито по

причине заболеваний органов пищеварения 2117 голов, из которых 1526 голов

молодняка, по причине болезней органов дыхания – 1203 и 1066 головы,

соответственно.

Рис. 1 – Динамика заболеваемости сельскохозяйственных животных желудочно–

кишечными болезнями в Иркутской области (2011 -2013 гг.): а – мелкий рогатый скот,

в – крупный рогатый скот, с – свиньи

Поголовье свиней в 2011 г. составило 226800 голов. Было

зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий 104142

головы, что составляет 45.9% от общего поголовья свиней. Из числа

заболевших на болезни органов пищеварения пришлось 60.2% от общего числа

зарегистрированных заболеваний, что составило 62753 головы, в том числе

молодняка 57451 головы или 91.5% от числа заболевших животных болезнями


дыхания составило 20.3 % или 21184 головы, в том числе молодняка – 95.8 %

или 20291 голова, соответственно. Из числа зарегистрированных больных пало

0

500

1000

1500

2000

2011 год 2012 год 2013 года

Количество заболевших животных, всего гол.

Количество голов, с заболеваниями органов пищеварения

0100002000030000400005000060000

2011 год 2012 год 2013 год

б

020000400006000080000

100000120000140000

2011 год 2012 год 2013 год

с

222

или было вынужденно убито по причине заболеваний органов пищеварения

26044 головы, из которых 20465 голов молодняка, по причине болезней

органов дыхания – 4384 и 4310 голов, соответственно.

Поголовье мелкого рогатого скота в 2011 г. составило 84800 голов. Было

зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий 1801 голова,

что составляет 1.2% от общего поголовья мелкого рогатого скота. Из числа

заболевших животных на болезни органов пищеварения пришлось 44.1% от

общего числа зарегистрированных заболеваний, что составило 794 головы, в

том числе 615 голов молодняка или 77.4% от числа заболевших болезнями


дыхания составило 20.4% или 367 голов, в том числе молодняка – 83.6% или

307 голов, соответственно. Из числа зарегистрированных больных пало или

было вынужденно убито по причине заболеваний органов пищеварения 66

голов, из которых 23 головы молодняка, по причине заболевания болезнями

органов дыхания – 27 и 12 голов, соответственно.

В 2012 г. поголовье крупного рогатого скота составило 279600 голов. Было

зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий 41844 голов,

что составляет 14.9 % от общего поголовья крупного рогатого скота. Из числа

заболевших на болезни органов пищеварения пришлось 35.6 % от общего числа

зарегистрированных заболеваний, что составило 14917 голов, в том числе

молодняка – 11655 головы или 78.1% от числа заболевших болезнями органов

пищеварения. Тогда как количество случаев заболеваний органов дыхания

составило 18.5% или 7779 голов, в том числе молодняка – 80.3 % или 6247 голов,

соответственно. Из числа зарегистрированных больных пало или было

вынужденно убито по причине заболеваний органов пищеварения 1705 голов, из

которых 1362 головы молодняка, по причине болезней органов дыхания – 766 и

727 голов, соответственно. Поголовье свиней в 2012 г. составило 216200 голов.

Было зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий

119659 голов, что составляет 55.3% от общего поголовья свиней. Из числа

заболевших болезнями органов пищеварения пришлось 54.9% от общего числа


молодняка – 51311 головы или 78.0% от числа заболевших болезнями органов


составило 28.4 % или 34044 головы, в том числе молодняка – 93.3% или 33816

голов соответственно. Из числа зарегистрированных больных пало или

вынужденно убито по причине заболеваний органов пищеварения 19990 голов,

из которых 14529 голов молодняка, из-за болезней органов дыхания – 3874 и

3783 головы соответственно. Поголовье мелкого рогатого скота составило

87500 голов. Зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий

1703 головы, что составляет 1.9% от общего поголовья мелкого рогатого скота.

223

Из числа заболевших на болезни органов пищеварения пришлось 38.3% от

общего числа зарегистрированных заболеваний, что составило 653 головы, в

том числе 529 голов молодняка или 81.0% от числа заболеваний органов


составило 14.3% или 243 головы, в том числе молодняка – 81.1% или 197 голов,

соответственно. Из числа зарегистрированных больных пало или было

вынужденно убито по причине заболеваний органов пищеварения 102 головы,

из которых 86 голов молодняка, по причине заболевания болезнями органов

дыхания – 10 и 9 голов, соответственно.

Рис. 2 - Динамика заболеваемости сельскохозяйственных животных респираторными

болезнями в Иркутской области (2011 -2013 гг.): а – мелкий рогатый скот, в – крупный

рогатый скот, с – свиньи

В 2013 г. поголовье крупного рогатого скота составило 290500 голов.

Было зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий 36075

голов, что составляет 12.4% от общего поголовья крупного рогатого скота. Из

числа заболевших животных на болезни органов пищеварения пришлось 34.5%

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

2011 год 2012 год 2013 год

а

Количество заболевших животных, всего гол.

Количество голов с заболеваниями органов дыхания

Количество голов молодняка с заболеваниями органов дыхания

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

2011 год 2012 год 2013 год

б

0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

140000

2011 год 2012 год 2013 год

с

224

от общего числа зарегистрированных заболеваний, что составило 12445 голов, в

том числе молодняка – 8527 голов или 68.5% от числа заболевших болезнями





голов, из которых 983 головы молодняка, по причине болезней органов


Поголовье свиней в 2013 г. составило 216700 голов. Была

зарегистрирована 11691 голова больных животных в хозяйствах всех категорий,

что составляет 51.5% от общего поголовья свиней. Из числа заболевших

животных на болезни органов пищеварения пришлось 72.7% от общего числа


молодняка – 73480 голов или 90.5% от числа заболевших болезнями органов

пищеварения. Тогда как количество случаев заболеваний болезнями органов




головы, из которых 15851 голова молодняка, по причине болезней органов


Поголовье мелкого рогатого скота в 2013 г. составило 95300 голов. Было

зарегистрировано больных животных в хозяйствах всех категорий 1429 головы,

что составляет 1.5 % от общего поголовья мелкого рогатого скота. Из числа

заболевших на болезни органов пищеварения пришлось 34.0% от общего числа

зарегистрированных заболеваний, что составило 486 голов, в том числе 378

голов молодняка или 77.8% от числа заболеваний органов пищеварения. Тогда

как количество случаев заболеваний органов дыхания составило 18.0% или 258

голов, в том числе молодняка – 89.1% или 230 голов, соответственно. Из числа

зарегистрированных больных пало или было вынужденно убито по причине

заболеваний органов пищеварения 17 голов, из которых 1 голова молодняка, по

причине болезней органов дыхания – 2 и 1 голова, соответственно.

В результате бактериологических исследований патологического

материала и фекалий, взятых от крупного рогатого скота и свиней,

проведенных 32 районными лабораториями и ИМВЛ за 2011 - 2013 гг. было

выявлено 54 положительные пробы на сальмонеллез. Данные представлены в

таблице 1. При этом наибольшее количество выделенных положительных проб

приходится на 2011 г. и составляет 0.2% от общего количества проб,

поступивших на исследование, и 44.4% от общего количества положительных

проб на сальмонеллез. В 2012 г. – 0.12 и 25.9%, соответственно, в 2013 г. – 0.13

и 29.6%, соответственно.

225

Таблица 1 – Данные бактериологических исследований, полученных при мониторинге

на сальмонеллѐз патоматериала и фекалий крупного рогатого скота и свиней в

Иркутской области за 2011-2013 гг.

Наименование 2011 г. 2012 г. 2013 г.

Исследовано проб, всего 13978 11978 12212

Положительные пробы, кол-

во:

КРС

свиньи

17

7

11

3

9

7

Всего положительных проб,

кол-во/%

24/0.2

14/0.12

16/0.13

Видовой состав выделенных сальмонелл представлен в таблице 2.

Таблица 2 – Виды сальмонелл, выделенных в 2011 – 2013 гг. в ИМВЛ

Вид животного Виды Всего выделено

КРС S. typhimurium 2

S. dublin 16

S. enteritidis 19

Свиньи S. cholerae suis 15

S. arizonae 1

S. typhimurium 1

В 2011 г. возбудители сальмонеллеза крупного рогатого скота в

Иркутской области были выделены в 17-ти случаях, из которых в 14-ти случаях

возбудитель S. dublin был выделен из патологического материала телят в

Иркутском, Усольском, Черемховском районах, в 3-х случаях возбудитель S.

enteritidis был выделен прижизненно из смывов с прямой кишки больных телят

в Боханском, Эхирит-Булагатском, Куйтунском районах. Возбудитель

сальмонеллеза свиней был выделен в 7 случаях, из которых в 6 случаях S.

cholera suis из патологического материала в Киренском, Нижнеудинском,

Эхирит-Булагатском районах, в 1 случае S. arizonae из патологического

материала в Эхирит-Булагатском районе. В 2012 г. возбудитель сальмонеллеза

крупного рогатого скота S. enteritidis был выделен в 11 случаях из

патологического материала телят в Черемховском районе. Возбудитель

сальмонеллеза свиней S. cholerae suis выделен в 3 случаях – в Нижнеуденском,

Иркутском, Усольском районах. В 2013 г. возбудители сальмонеллеза были

выделены в 9-ти случаях, из которых в 5-ти случаях – возбудитель S. enteritidis,

и в 2-х случаях возбудитель S. dublin из патологического материала телят в

Черемховском районе, возбудитель S. typhimurium – в 1 случае в Эхирит-

Булагатском районе. Прижизненно из фекалий телѐнка выделили возбудителя

сальмонеллеза S. typhimurium в 1-м случае в Эхирит-Булагатском районе.

226

Возбудители сальмонеллеза свиней были выделены в 6-ти случаях из

патоматериала: S. choleraе suis – в 2-х случаях в Усольском районе, в 2-х

случаях – на Усольском свинокомплексе, в 2-х случаях – в Нижнеудинском

районе. В 1-ом случае был выделен возбудитель S. typhimurium прижизненно из

фекалий поросенка в Черемховском районе.

Таким образом, по данным ИМВЛ, за 2011 – 2013 гг. было выделено 3

положительные пробы на S. typhimurium, 16 положительных проб на S. dublin,

19 положительных проб на S. enteritidis, 15 положительных проб на S.cholerae

suis и 1 положительная проба на S. arizonae.

Выводы. 1. В целом следует отметить тенденцию к увеличению

заболеваемости органов пищеварения крупного рогатого скота за 2011 – 2013

гг. (с 51.2 до 63.1%), при этом заболеваемость молодняка сохраняется на

достаточно высоком уровне – 78.1-88.7%. Такая же тенденция заболеваемости

наблюдается у мелкого рогатого скота и свиней.

2.Если сравнивать с заболеваемостью респираторными заболеваниями, то

она значительно ниже у всех видов сельскохозяйственных животных и

колеблется от 12.4 до 21.5%. Однако у молодняка заболеваемость

респираторными болезнями значительно выше у всех видов

сельскохозяйственных животных – от 18.5 до 97.0%.

3.По данным лабораторного мониторинга на сальмонеллѐз тенденции к

снижению количества положительных проб не отмечено как при анализе

патологического материала от крупного рогатого скота, так и от свиней.

4.По данным мониторинга, наиболее распространѐнными видами

сальмонелл являются S. dublin, S. еnteritidis, S. cholerae suis.

5.Проблема борьбы с заболеваниями органов пищеварения

сельскохозяйственных животных в Иркутской области остаѐтся острой. Это

касается и проблемы борьбы с сальмонеллѐзом.


1. Аблов А.М. Бактериальные инфекции животных на территории Прибайкалья / А.М.

Аблов, А.А. Плиска, Е.В. Анганова, А.С. Батомункуев // Журн. инфекционной патологии –

2013г. – Т. 20. - № 1-4. – С. 18-20.

2. Калинович А.Е. Эколого-биологическое обоснование применения лечебно-

профилактического ветеринарного препарата на основе гриба-ксилотрофа Trametes pubescens

(Shumach:.Fr.) Pilat в отношении энтерогеморрагической кишечной палочки / А.Е. Калинович:

Дисс…. уч. ст. к.б.н. – Иркутск, 2013. – 161 с.

3. Мансурова Е.А. Динамика изменений гематологических показателей при

желудочно-кишечных болезнях животных / Е.А. Мансурова, Е.М. Ленченко // Аграрная

наука. –– 2011. - №6 – С. 30-32.

4. Чхенкели В.А. Лечебно-профилактическая эффективность препарата Леван-2 на

основе продуктов глубинного культивирования базидиомицета trametes pubescenc

(Schumach.:Fr) Pilat при колибактериозе телят / В.А. Чхенкели, А.Ю. Мартынова, Н.А.

Горяева, Н.С. Кухаренко // Вестник ИрГСХА – 2011. - Вып. 43. - С. 118-125.

227

Содержание

Секция СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ УСТОЙЧИВОГО

РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКИХ ТЕРРИТОРИЙ. ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ

УПРАВЛЕНИЯ АГРАРНЫМ ПРОИЗВОДСТВОМ

Асалханов П.Г., Бендик Н.В., Иваньо Я.М. ЗАДАЧА ОПТИМИЗАЦИИ

СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА С УЧЕТОМ

СВОЕВРЕМЕННОСТИ ПОСЕВА И ПРИРОДНЫХ СОБЫТИЙ…………………………

Белякова А.Ю., Вашукевич Е.В., Иваньо Я.М. ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА

СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ ПРИ РЕДКОМ СОЧЕТАНИИ

ЗАСУХ И ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ……………………………………………..

Глинская Е.Ю. СОСТОЯНИЕ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕНОГО

СТРАХОВАНИЯ С ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКОЙ…………………………….

Городовская Ж.И., Иваньо Я.М., Петрова С.А. МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ

СОЧЕТАНИЯ ОТРАСЛЕЙ АГРАРНОГО ПРОИЗВОДСТВА С УЧЕТОМ

ИЗМЕНЧИВОСТИ ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ………………………………………………

Гриценко О.Н. АНАЛИЗ ИНТЕНСИВНОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ

ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОСНОВНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФОНДОВ

СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РЕГИОНА…………………………………………………….

Емельянова С.Г., Калягина Л.В. КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЯ

АПК……………………………………………………………………………………………

Зоркальцев В.И., Хажеев И.И. ВОЗМОЖНОСТИ КРАТКОСРОЧНОГО

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАСХОДА ТОПЛИВА НА ОТОПЛЕНИЕ……………………….

Иваньо Я.М., Полковская М.Н. ОСОБЕННОСТИ ИЗМЕНЧИВОСТИ

БИОПРОДУКТИВНОСТИ ПРОДОВОЛЬСТВЕННЫХ КУЛЬТУР В ЗАДАЧАХ

ОПТИМИЗАЦИИ РАЗМЕЩЕНИЯ ПОСЕВОВ…………………………………………….

Иваньо Я.М., Хогоева Е.А. ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА

ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ С УЧЕТОМ УЩЕРБОВ ОКРУЖАЮЩЕЙ

СРЕДЕ…………………………………………………………………………………………..

Исаева А.В., Калягина Л.В. МЕЖБЮДЖЕТНЫЕ ОТНОШЕНИЯ КАК МЕХАНИЗМ

ВЫРАВНИВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ…………………

Калинович А.Е., Петров Ю.И. НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ

ТЕРМИНАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ СОЗДАНИИ ЦЕНТРОВ МОНИТОРИНГА

ЗАПОВЕДНИКОВ ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ……………………………………………….

Саломатина В.В. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В РЕСУРСОБЕРЕГАЮЩЕМ

КОМПЛЕКСЕ………………………………………………………………………………….

Секачева В.М., Скарюпина М.Б. КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ИНТЕНСИФИКАЦИИ

И ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ

ОРГАНИЗАЦИЙ КЕМЕРОВСКОЙ ОБЛАСТИ…………………………………………….

Сергеева К.В., Калягина Л.В. ГОСУДАРСТВЕННОЕ УПРАВЛЕНИЕ И ПРОБЛЕМЫ

ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АПК……………………………………

Труфанова С.В. ОЦЕНКА ЦЕНОВОЙ ПАРИТЕТНОСТИ ЗЕРНОВОЙ ОТРАСЛИ В

УСЛОВИЯХ ПРИСОЕДИНЕНИЯ РОССИИ В ВТО (НА МАТЕРИАЛАХ

ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ)…………………………………………………………………….

Шабалина Е.С. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОТРАСЛИ

МОЛОЧНОГО СКОТОВОДСТВА…………………………………………………………...

3

9

16

23

30

34

38

46

57

64

69

73

77

82

86

92

228

Квианмей Ю., Калзадилла Дж., Лопез Дж.Л. СОСТОЯНИЕ РАЗВИТИЯ И

АНАЛИЗ ВНЕШНЕЙ МАКРОСРЕДЫ ОЛИВКОВОГО МАСЛА В КИТАЕ……………..

Нямбат Л., Нямсурэн Г. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФУНКЦИЙ В

ОВЦЕВОДСТВЕ………………………………………………………………………………..

Секция ИНЖЕНЕРНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В АПК

Бричагина А.А., Евтеев В.К., Ковалева Н.И. БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ СИСТЕМА

АНАЭРОБНОЙ ПЕРЕРАБОТКИ ОРГАНОСОДЕРЖАЩИХ ОТХОДОВ СЕЛЬСКОГО

ХОЗЯЙСТВА…………………………………………………………………………………..

Бендик Н.В., Смирнов П.Г. РАСЧЕТ ТЕЧЕНИЯ ТОПЛИВА В ТРУБОПРОВОДАХ

НИЗКОГО ДАВЛЕНИЯ СИСТЕМЫ COMMON RAIL……………………………………...

Болоев П.А., Степанов Н.В., Ильин П.И., Пестерева А.Ю. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЛИЯНИЯ

РАЗЛИЧНЫХ ВИДОВ АЛЬТЕРНАТИВНОГО ТОПЛИВА НА ОБРАЗОВАНИЕ

ТОКСИЧНЫХ КОМПОНЕНТОВ ПРИ РАБОТЕ ДВИГАТЕЛЕЙ…………………………

Васильева А.С., Евтеев В.К. ОБЗОР ИММОБИЛИЗАЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ………

Кузьмин А.Е., Бричагина А.А. ВОДОПОТРЕБЛЕНИЕ И ЭКОЛОГИЯ…………………….

Ханхасаев Г.Ф., Шуханов С.Н., Токмакова А.Л. АНАЛИТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ

ЭЛЕМЕНТОВ ДВИЖЕНИЯ МАТЕРИАЛА В ЛОПАСТНОМ БАРАБАНЕ

ЗЕРНОМЕТАТЕЛЯ……………………………………………………………………………..

Шистеев А.В., Бураев М.К. ЛОГИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

ФОНДА СМЕННО-ОБМЕННЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ПРИ ТЕХНИЧЕСКОМ СЕРВИСЕ

ИМПОРТНОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ…………………………………

Шишкин Г.М. ЭЛЕТРОЛИТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ГАЛЬВАНИЧЕСКОГО

ЦИНК-ЖЕЛЕЗНОГО ПОКРЫТИЯ В УСЛОВИЯХ ГИДРОМЕХАНИЧЕСКОГО

АКТИВИРОВАНИЯ……………………………………………………………………………

Шишкин Г.М., Киргизов В.Е. ПОВЫШЕНИЕ ДОЛГОВЕЧНОСТИ РАБОТАЮЩИХ

ОРГАНОВ МАШИН СВАРКОЙ, ВИБРИРУЮЩИМ ГРАФИТОВЫМ

ЭЛЕКТРОДОМ…………………………………………………………………………………

Секция РЕСУРСОСБЕРЕГАЮЩИЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРОИЗВОДСТВА

СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ

Губий Е.В., Зоркальцев В.И. АНАЛИЗ НАДЕЖНОСТИ ТОПЛИВОСНАБЖЕНИЯ С

ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ПЛАНТАЦИЙ………………………………………………………….

Епифанов А.Д., Федоринова Э.С. ПРОИЗВОДСТВО И ПРИМЕНЕНИЕ КОРМОВОЙ

ДОБАВКИ ИЗ ОТХОДОВ КЕДРОВЫХ ШИШЕК…………………………………………..

Иванов Д.А. УПРАВЛЕНИЕ БАТАРЕЯМИ СТАТИЧЕСКИХ КОНДЕНСАТОРОВ

ДЛЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ В СИСТЕМАХ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ

ПОТРЕБИТЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ……………………………………………………..

Кузнецов Б.Ф., Бузунова М.Ю., Кривых Д.В., Бузунов Д.С. СТАТИСТИЧЕСКИЙ

АНАЛИЗ СУТОЧНОГО ПРИХОДА ГЛОБАЛЬНОЙ СОЛНЕЧНОЙ РАДИАЦИИ В

ИРКУТСКОМ РАЙОНЕ………………………………………………………………………

Нечаев В.В. ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕЧЕНИЯ И ТЕПЛООБМЕНА ПОТОКА ГАЗА В

ПОГРАНИЧНОМ СЛОЕ………………………………………………………………………

Черных А.Г., Бондаренко А.В. ВЫСШИЕ ВРЕМЕННЫЕ ГАРМОНИКИ

95

103

106

110

116

119

124

129

133

138

143

145

152

157

163

168

229

НАПРЯЖЕНИЯ В РЕГУЛИРУЕМОМ ЭЛЕКТРОПРИВОДЕ С ЭКРАНИРОВАННЫМ

АСИНХРОННЫМ ДВИГАТЕЛЕМ…………………………………………………………..

Секция БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ И ВЕТЕРИНАРНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

Арынова Р.А., Садыкова Д.О., Сагнаева Ж.Б. ФИЗИОЛОГИЧЕСКИЕ И

АНТРОПОГЕННЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ РАСТУЩЕГО ОРГАНИЗМА ПРИ АДАПТАЦИИ

К ВНЕШНИМ ФАКТОРАМ Г. КУРЧАТОВА НА МАТЕРИАЛАХ КЛИНИЧЕСКИХ

ИССЛЕДОВАНИЙ...........................................................................................................................

Гармаева Д.В. ПРОЦЕССЫ ЛИПОПЕРОКСИДАЦИИ В УСЛОВИЯХ ГИПОТИРЕОЗА

И ВОЗМОЖНОСТЬ ИХ КОРРЕКЦИИ………………………………………………………..

Демина Т.В., Джиоев Ю.П., Козлова И.В., Верхозина М.М., Злобин В.И. ОЦЕНКА

ГЕНЕТИЧЕСКОЙ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ ВИРУСА КЛЕЩЕВОГО ЭНЦЕФАЛИТА

НА ТЕРРИТОРИИ ЕВРАЗИИ…………………………………………………………………

Калинин С.Р. ДЕРМАТОГЛИФЫ НОСОГУБНОГО ЗЕРКАЛА ТЕЛОК КРАСНО-

ПЕСТРОЙ ПОРОДЫ ООО ―ХАДАЙСКИЙ‖ ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ…………………..

Перфильев К.В., Лыкасова И.А. ИЗМЕНЕНИЕ ХИМИЧЕСКОГО СОСТАВА И

ПОКАЗАТЕЛЕЙ БЕЗОПАСНОСТИ ТВОРОГА, ВЫРАБОТАННОГО ИЗ МОЛОКА

КОРОВ, ПОЛУЧАВШИХ ИРКУТИН………………………………………………………...

Рядинская Н.И., Ильина О.П., Демиденко О.К., Крашенинникова Г.В.

АНАТОМИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ПИЩЕВАРИТЕЛЬНОГО АППАРАТА

БАЙКАЛЬСКОЙ НЕРПЫ……………………………………………………………………..

Чхенкели В.А., Анисимова А.В., Мельцов И.В. РЕТРОСПЕКТИВНЫЙ АНАЛИЗ ПО

ЖЕЛУДОЧНО-КИШЕЧНЫМ ЗАБОЛЕВАНИЯМ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ

ЖИВОТНЫХ В ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ…………………………………………………..

175

183

188

193

201

204

211

218

230

Материалы

III Международной научно-практической конференции

КЛИМАТ, ЭКОЛОГИЯ, СЕЛЬСКОЕ

ХОЗЯЙСТВО ЕВРАЗИИ,

посвященной 80-летию образования ИрГСХА

(27-29 мая 2014 г.)

Часть II

Лицензия на издательскую деятельность

ЛР № 070444 от 11.03.98 г.

Подписано в печать 22.05.2014 г.

Тираж 300 экз.

Издательство Иркутской государственной

сельскохозяйственной академии

664038, Иркутская обл., Иркутский р-н,

пос. Молодежный

New КЛИМАТ, ЭКОЛОГИЯ, СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО...

Documents

Transcript of New КЛИМАТ, ЭКОЛОГИЯ, СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО...