Методология и информационная система управления водопользованием на межхозяйственных оросительных системах в напряженных природно-хозяйственных условиях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, доктор наук Рогачев Дмитрий Алексеевич

• Рогачев Дмитрий Алексеевич
• доктор наук
• 2026

Оглавление диссертации доктор наук Рогачев Дмитрий Алексеевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ПРОБЛЕМЫ И НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ВОДОПОЛЬЗОВАНИЯ НА МЕЖХОЗЯЙСТВЕННЫХ

ОРОСИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

1.1 Проблемы становления рационального системного водопользования

1.1.1 Возможности и вызовы планирования рационального системного водораспределения

1.1.2 Этапы становления планового управления водопользованием

1.1.3 Практика планирования и оперативного управления водораспределением

1.2 Перспективные направления и задачи развития водопользования

1.3 Методология совершенствования управления водопользованием на межхозяйственных оросительных системах

1.3.1 Ограничения действующей нормативно-методической базы

1.3.2 Концептуальные положения новой методологии водопользования на оросительных системах

1.3.3 Факторы водопользования в современных условиях

1.3.4 Структурная схема методологии

1.3.5. Цифровая архитектура реализации методологии

1.3.6. Сравнительная характеристика действующей и предлагаемой методологии

1.3.7. Связь методологии с выявленными проблемами водопользования 63 1.3.8 Практические эффекты и результаты внедрения методологии

Выводы по главе

ГЛАВА 2 ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ПРОГНОЗНЫЕ МОДЕЛИ СИСТЕМНОГО ВОДОПОЛЬЗОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ ДЕФИЦИТА РЕСУРСОВ

2.1 Экономико - математическая модель оптимизации распределения водных ресурсов на межхозяйственных оросительных системах

2.2 Математическая модель планирования мероприятий технической эксплуатации оросительных систем

2.3 Статистические модели прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур

Выводы по главе

ГЛАВА 3 МЕТОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО

ИНТЕЛЛЕКТА В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ И МЕЛИОРАЦИИ

3.1 Нейротехнологии и искусственный интеллект как направления цифровизации агропроизводства

3.1.1 Машинное обучение и нейросетевые методы анализа данных

3.1.2 Эволюционное моделирование и генетические алгоритмы

3.2 Опыт и перспективы применения искусственного интеллекта в агропромышленном комплексе России

3.2.1 Основные направления применения ИИ в сельском хозяйстве

3.2.2 Внедрение проектов искусственного интеллекта в АПК

Выводы по главе

ГЛАВА 4 ОПТИМИЗАЦИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СИСТЕМНОГО ВОДОПОЛЬЗОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

4.1 Совершенствование базового генетического алгоритма для решения задачи оптимизации

4.2 Многокритериальная оптимизация системного водопользования методами эволюционно-генетического программирования

4.2.1 Оптимизация планирования водораспределения при дефиците

водных ресурсов

4.2.2 Оптимизация распределения ресурсов на ремонтно-восстановительные работы при ограниченном финансировании

4.3 Нейросетевое прогнозирование урожайности для задач системного водопользования

4.3.1 Глубокие нейронные сети для прогнозирования урожайности в задачах системного водопользования

4.3.2 Использование облачной платформы Google Colaboratory для реализации нейросетевых прогнозов урожайности в задачах планирования водопользования

4.3.3 Перспективы развития нейросетевого прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур для повышения эффективности водопользования

Выводы по главе

ГЛАВА 5 МЕТОДОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ВОДОПОЛЬЗОВАНИЕМ НА МЕЖХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРОСИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

5.1 Функциональные задачи управления системным

водопользованием

5.2 Концепция разработки информационной системы «Водопользование ОС» с применением технологий ИИ и цифровых двойников

5.2.1 Цели и задачи создания информационной системы «Водопользование ОС»

5.2.2 Алгоритмы планирования системного водопользования

5.2.3 Базы данных, знаний и моделей

5.2.4 Технологическая платформа реализации программно- аппаратных средств информационной системы «Водопользование ОС»

Выводы по главе

ГЛАВА 6 ОПИСАНИЕ ПРОГРАММНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ИСУ «ВОДОПОЛЬЗОВАНИЕ ОС»

6.1 Общая характеристика программного обеспечения программно-технологического комплекса ИСУ «Водопользование ОС»

6.2 Подсистема «Водораспределение» ИСУ «Водопользование ОС»

6.2.1 Функциональные возможности и функциональные блоки подсистемы

6.2.2 База данных подсистемы

6.2.3 Расчеты и выходные формы

6.3 Подсистема «Техническая эксплуатация»

6.3.1 Состав и структура базы данных

6.3.2 Результаты обработки данных и выходные формы

6. 4 Подсистема «Прогнозирование урожайности»

6.4.1 Состав и структура базы данных

6.4.2 Результаты обработки данных и выходные формы

6.5 Подсистема «ГИС»

6.5.1 Функциональные возможности современных ГИС

6.5.2 Структура подсистемы и интерфейс ввода данных

6.5.3 Выходные формы и формы визуализации

6.6 Подсистема «Цифровой двойник управления водохозяйственной организацией»

6.7 Подсистема «Администрирование»

Выводы по главе

ГЛАВА 7 АПРОБАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ «ВОДОПОЛЬЗОВАНИЕ ОС»

7.1 Направления и условия внедрения ИСУ

7.1.1. Апробации и внедрения ИСУ «Водопользование ОС»

7.1.2 Городищенская оросительная система

7.1.3 Красногвардейская оросительная система (Республика Крым)

7.1.4 Лаишевская оросительная система (Республика Татарстан)

7.2 Внедрение отдельных программных компонентов

7.3 Оценка эффективности использования ИСУ «Водопользование ОС» 278 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные выводы

Рекомендации производству

Направления дальнейших исследований

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И ГЛОССАРИЙ

ЛИТЕРАТУРА

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А - Акты внедрения

Приложение Б - Свидетельства о государственной регистрации результатов интеллектуальной деятельности

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология и информационная система управления водопользованием на межхозяйственных оросительных системах в напряженных природно-хозяйственных условиях»

Актуальность темы исследований

В современном мире, где водные ресурсы становятся всё более ограниченными, эффективность водопользования приобретает особую значимость. Вода — важнейший природный ресурс, обеспечивающий жизнедеятельность человечества и экономическое развитие. Мировые запасы пресной воды по разным источникам оцениваются в 35.. .40 миллионов куб. км, на одного человека приходится около 4-7 тысяч куб. м воды в год. Рост населения, индустриализация и аграрное производство приводят к увеличению водопотребления, что требует глубоких изменений методов управления водными ресурсами, в том числе в орошаемом земледелии, направленных на рациональное использование поливной воды и водосбережение.

Серьёзными проблемами в области водопользования становятся изменение климата, высокое и часто нерациональное водопотребление в промышленности и сельском хозяйстве, увеличивающее непродуктивные затраты воды и негативное воздействие на окружающую среду; устаревшие и малоэффективные системы водоподачи и водоотведения, требующие модернизации; а также несовершенные методы и технологии управления.

Намечающийся дефицит пресной воды в ближайшей перспективе может стать одним из наиболее острых глобальных вызовов человечеству, что актуализирует необходимость совершенствования управления водными ресурсами. Особую значимость эта проблема приобретает на оросительных системах -наиболее водоемкой сфере агропроизводства, влияющей на продовольственную безопасность.

При наличии значительных запасов пресной воды в России вопросы оптимизации водопользования в орошении остаются чрезвычайно актуальными как в области экологии, так и экономики. Увеличивающаяся потребность населения в продуктах питания в необходимом количестве и должного качества стимулирует развитие орошаемого земледелия, что чревато формированием дефицита водообеспеченности.

Для обеспечения продовольственной безопасности в РФ к 2050 году потребуется увеличение производства на 70 % к уровню 2009 года, преимущественно за счёт орошения. В настоящее время на нужды регулярного и лиманного орошения расходуется 6-8 км3 воды в год, с ростом поливаемых площадей и с учетом развития в стране рисоводства прогнозируется повышение годового водопотребления до 20 км3.

На существующих системах по оценкам специалистов потери воды на фильтрацию и сбросы достигают 30-40 %, из которых 10-15 % обусловлены рассогласованием графиков подачи и фактического водозабора. Нерациональное использование водных ресурсов приводит к истощению водных запасов, засолению и эрозии почв, снижению урожайности, деградации экосистем и другим негативным последствиям для окружающей среды и человека.

Указанные процессы, ограничивающие устойчивое функционирование орошаемого земледелия, обусловливают напряжённость природно-хозяйствен-ных условий водопользования и повышают риск возникновения конфликтных ситуаций.

В орошаемом земледелии напряжённость природных условий проявляется в нарастающем дефиците естественной влагообеспеченности, увеличении продолжительности засушливых периодов, нестабильности выпадения и интенсивности осадков, а также в маловодности источников орошения

Напряжённость хозяйственных условий в первую очередь связана с изношенностью оросительных систем, требующих проведения ремонтных и восстановительных работ, а в ряде случаев - реконструкции. Возрастающее воздействие указанных факторов приводит к снижению эффективности

водопользования, что требует перехода на новый технологический уровень управления водопользованием на оросительной системе.

Согласно мировому опыту и отечественной практике, одним из приоритетных направлений повышения эффективности водопользования в современных условиях становится внедрение систем цифровизации и автоматизации технологических процессов.

Цифровая трансформация мелиоративного сектора позволит повысить обоснованность управленческих решений, принимаемых в условиях неполноты и неопределённости информации, а также обрабатывать значительные объёмы данных. По оценкам экспертов, масштабное внедрение цифровых технологий в мелиоративном секторе способно снизить объёмы водозабора на орошение более чем на 2 км3 в год.

Настоящие исследования выполнены по программе ФНИ заданию FGUF-2022-0001 «Разработать теоретические основы биосферно-экологического обоснования комплексной мелиорации, технологии создания и управления мелиоративными режимами и производственными циклами высокоавтоматизированных гидромелиоративных систем на основе их цифровизации, обеспечивающие повышение энергетического потенциала почвы за счет регулирования потоков воды и биогенных веществ и защиту растений от климатических рисков».

Степень разработанности темы

Проблемы планирования, реализации, совершенствования и развития водопользования орошаемого земледелия представлены в трудах советских и российских ученых: Л. Г. Бадаева, М. А. Бандурина, И. Бегимова, Ю. Г. Безборо-дова, С. Я. Бездниной, В. В. Бородычева, А. В. Бочарина, В. Я. Бочкарева,

A. Л. Бубера, Р. Д. Брусиловского, В. А. Волосухина, Г. В. Воропаева, Е. П. Га-лямина, Г. А. Гарюгина, В. Г. Гринченко, В.И. Данилова-Данильяна,

B. П. Дмитриенко, В. А. Духовного, Ю. П. Добрачева, Е. Р. Ефимова, В. М. Игнатьева, С. Д. Исаевой, И. Н, Исмаилова, В. А. Кардаша, Н. Е. Кван, Б. М. Ки-зяева, Л. В. Кирейчевой, О. П. Кисарова, А.В. Кравчука, Б. Г. Коваленко, Е. Б. Колбачева, А. В. Колганова, И. П. Кружилина, Е. Г. Крушель,

Ю. А. Крылова, В. А. Леонидова, М. У. Магомедова, Г. И. Марчука, Е.В. Мелиховой, Н. Мирзаева, М. Ф. Натальчука, В. И. Ольгаренко, Г. В. Ольгаренко, И. В. Ольгаренко, В. П. Остапчика, А. Е. Погодаева, В. Г. Пряжинской, В. И. Селюкова, Г. А. Сенчукова, А. Л. Соколова, В. Н. Сурина, Р. А. Халбаевой, В. В. Чуприна, И. А. Шарова, Б. Б. Шумакова, В. Н. Щедрина, И. Ф. Юрченко, Н. А. Янишевского и многих др.

Решению задач теории и практики водопользования и водораспределения на орошении посвящены и многочисленные публикации за рубежом: H.L. Penman, R.D. Jackson, C.E. Shannon, K.H. Solomon, V. Cislak, M. Svendsen, G. Stanhill и др.). Повышенное внимание к указанной тематике отмечается с появлением глобальной мировой проблемы современности - обеспечение водной безопасности у значительного количества государств (P.-O. Malaterre, P.P. Rogers, D.R Coote, L.J. Gregorich, N. Mancosu, J. Munoz-Sabater и др.). Наряду с активным поиском эффективных решений интегрированного управления водными ресурсами (H.L. Penman, R.D. Jackson, C.E. Shennon, J. Bowen, D.R. Coote, M.J. Haverstock, L.J. Gregorich, F. Aziz, M. Farissi) автоматизируются процессы планирования водопользования с использованием пакетов специализированных программ, реализующих подходы оптимизационного моделирования (D.Bsor, V.Cislak, K.H. Solomon, M. Svendsen, G. Stanhill).

Выполненный анализ показал, что важнейшим факторам эффективного использования воды на оросительных системах является взаимоувязанное межсистемное, межхозяйственное и внутрихозяйственное водораспределение, характеризующее водообеспеченность орошения.

Водораспределение на межхозяйственных оросительных системах, осуществляемое по заявкам водопользователей, требует согласования с водообес-печенностью системы, техническим состоянием водопроводящих сетей и осложняется большим объемом инженерных расчетов, что практически игнорируется в повседневной деятельности службы эксплуатации оросительных систем.

Вместе с тем выполненный анализ показал, что при значительном объёме исследований, посвящённых вопросам водораспределения и эксплуатации оросительных систем, в существующих работах задачи планирования водоподачи и задачи технической эксплуатации, как правило, рассматриваются раздельно, без их системной увязки в рамках единого контура управления водопользованием. Недостаточно разработаны методологические подходы, ориентированные на многокритериальное согласование интересов водохозяйственных организаций и сельскохозяйственных водопользователей в условиях одновременного дефицита водных и финансовых ресурсов. Ограниченно представлены исследования, направленные на интеграцию экономико-математического моделирования с современными цифровыми и интеллектуальными технологиями поддержки принятия решений, что и обусловило выбор направления и постановку задач настоящего исследования.

Цель и задачи исследований

Целью исследования является совершенствование методологии и цифровая трансформация технологии управления водопользованием на межхозяйственных оросительных системах в напряжённых природно-хозяйственных условиях на основе оптимизационного моделирования и цифрового двойника управления водохозяйственной организацией в составе информационной системы управления с использованием методов искусственного интеллекта (ИИ).

Для реализации цели потребовалось решение следующих задач:

1. Выполнить анализ отечественного и зарубежного опыта рационального водопользования и управления подачей воды при дефиците и усовершенствовать методологию управления водораспределением на межхозяйственных оросительных системах с учетом современных достижений в области ИИ, цифровых двойников и оптимизационного моделирования.

2. Сформировать систему показателей и критериев оптимизации водопользования и разработать комплекс экономико-математических моделей рационального водораспределения на межхозяйственных оросительных системах.

3. Обосновать возможность применения методов искусственного интеллекта в задачах водопользования.

4. Апробировать модели многокритериальной оптимизации на основе генетических алгоритмов и нейросетевых методов.

5. Создать функциональную модель информационной системы управления водопользованием, интегрирующую цифровые технологии, математическое моделирование и искусственный интеллект.

6. Разработать структуру и модель цифрового двойника (ЦД) управления водохозяйственной организацией.

7. Создать программно-технологический комплекс информационной системы управления водопользованием с применением методов ИИ.

8. Оценить технико-экономическую эффективность внедрения информационной системы управления водопользованием на межхозяйственных оросительных системах (ИСУ «Водопользование ОС).

Научная гипотеза

Цифровая трансформация управления водопользованием на межхозяйственных оросительных системах на основе оптимизационного моделирования, методов ИИ и автоматизации процессов принятия решений позволит значительно повысить его эффективность и устойчивость. Ожидаемое сокращение непроизводительных затрат поливной воды составит 10...15 %, а потребления электроэнергии, финансовых и иных ресурсов - 5.7 %.

Научная новизна исследований:

> Предложена современная методология управления системным водопользованием, основанная на интеграции экономико-математического моделирования, методов ИИ, концепции цифровых двойников управления организацией и автоматизации управляющих воздействий, обеспечивающая многокритериальную оптимизацию водопользования.

> Разработаны и реализованы экономико-математическая модель во-дораспределения в условиях ограниченных водных ресурсов и многоцелевая

модель оптимизации распределения финансовых ресурсов на мероприятия по технической эксплуатации оросительной системы.

> Впервые сформирован и применён комплекс перспективных методов для реализации моделей многокритериальной оптимизации управления водопользованием на межхозяйственных оросительных системах с использованием генетических алгоритмов и нейросетевого прогнозирования.

> Разработаны концептуальная модель и прототип информационной системы управления «Водопользование ОС», прошедшие апробацию на действующих оросительных системах мелиоративного водохозяйственного комплекса, подтвердившую их эффективность в различных природно-хозяйствен-ных условиях.

> Создана концептуальная модель цифрового двойника управления водохозяйственной организацией, реализованная на базе модуля ЮЕЯР, включающая функциональные зависимости организационно-производственного цикла (кадровые, финансово-бухгалтерские, диспетчерские) и систему экономико-математических и прогнозных моделей оптимизации технологических процессов водопользования, использующих эндогенные и экзогенные потоки данных в информационной системе управления водопользованием.

Теоретическая значимость исследований состоит: в интеграции современных методов и технологий управления, экономико-математического моделирования, искусственного интеллекта, машинного обучения и цифровых двойников в методологию управления водопользованием на мелиоративных системах, что способствует устойчивому развитию мелиора-тивно-водохозяйственного сектора;

в разработке алгоритмов и математических моделей системного водопользования, обеспечивающих развитие теоретических основ управления эксплуатацией оросительных систем на принципах цифровой трансформации;

в формировании структуры и создании модели цифрового двойника водохозяйственной организации, включающего оптимизационные модели финансово-экономических показателей на базе модулей «1С: Предприятие»;

в аналитическом обосновании применения методов искусственного интеллекта в задачах системного водопользования для интеллектуальной поддержки принятия решений и разработке концепции информационной системы управления водопользованием с использованием ИИ и моделей цифровых двойников, обеспечивающих целостность подхода к развитию теоретической основы управления системным водопользованием.

Практическая значимость исследований заключается в создании методологического, технологического и программного обеспечения для эффективного решения задач управления водопользованием на межхозяйственных оросительных системах; во внедрении и апробации информационной системы управления «Водопользование ОС» в условиях функционирующих оросительных систем, подтверждающих её практическую применимость и эффективность; в разработке технической документации.

Методология и методы исследования

Методологическую основу диссертационного исследования представляет системный подход к управлению водопользованием на межхозяйственных оросительных системах, объединяющий положения теории управления, системного анализа, экономико-математического моделирования и оптимизации.

Объектом исследования являются процессы управления водопользованием на межхозяйственных оросительных системах, представляющие планирование и реализацию водоподачи, контроль водопользования и управление технической эксплуатацией мелиоративной инфраструктуры. Предмет исследования - методы, модели и алгоритмы поддержки принятия управленческих решений по водораспределению и технической эксплуатации оросительных систем в условиях дефицита водных и финансовых ресурсов.

Комплексная программа и схема научных исследований включали последовательное выполнение взаимосвязанных этапов:

- анализ современного состояния водопользования на межхозяйственных оросительных системах, нормативно-методической базы и практики эксплуатации мелиоративной инфраструктуры;

- формализацию целей, критериев и ограничений управления водопользованием, постановку задач многокритериального планирования водораспреде-ления и оптимизации мероприятий технической эксплуатации;

- разработку комплекса экономико-математических моделей и алгоритмов поддержки принятия управленческих решений;

- формирование и подготовку массивов исходных данных по выбранным объектам исследования;

- проведение вычислительных экспериментов и сравнительный анализ альтернативных сценариев управления водоподачей и технической эксплуатацией;

- апробацию разработанных моделей и программных модулей на данных реальных межхозяйственных оросительных систем;

- анализ полученных результатов и разработку практических рекомендаций по применению и адаптации предложенных решений.

Схема научных исследований обеспечивает логическую связь между этапами анализа, моделирования, апробации и интерпретации результатов, что позволило обеспечить целостность и последовательность решения задач управления водопользованием. В ходе работ применялись методы системного, сравнительного и эвристического анализа, математического и экономико-математического моделирования, оценки эффективности и эколого-экономических последствий управленческих решений, а также инструментарий интеллектуальной поддержки принятия решений. В рамках этого инструментария использовались методы обработки больших данных (Big Data) и искусственного интеллекта. Для решения задач планирования водораспределения использовались методы экономико-математического моделирования и многокритериальной оптимизации с формированием интегральных целевых функций и системы весовых коэффициентов. Для задач оптимизации мероприятий технической эксплуатации оросительных систем применялись методы дискретной оптимизации и сценарного анализа. Обработка исходной информации осуществлялась с использованием методов статистического анализа и анализа временных рядов. Для

решения прикладных задач прогнозирования параметров водопользования и поддержки принятия решений применялись методы интеллектуального анализа данных, включая нейросетевые модели и генетические алгоритмы.

Исследование выполнено с использованием фактических данных производственного учёта и мониторинга, формируемых эксплуатационными службами водохозяйственных организаций. Специальные измерительные приборы в рамках диссертационного исследования не разрабатывались; использовались данные, полученные с применением штатных средств учёта и контроля, эксплуатируемых на оросительных системах. Обработка данных, вычислительные эксперименты и программная реализация моделей осуществлялись с применением персональных вычислительных средств и программных инструментов статистической обработки, экономико-математического моделирования и интеллектуального анализа данных. Разработанные модели и алгоритмы реализованы в виде программных модулей в составе информационной системы управления «Водопользование ОС», обеспечивающей подготовку исходных данных, выполнение оптимизационных расчётов, прогнозирование параметров водопользования и визуализацию результатов для поддержки принятия управленческих решений.

Наполнение базы данных, калибровка и тестирование моделей, технологий и подсистем информационной системы управления осуществлялись на основе материалов и экспертных оценок специалистов службы эксплуатации мелиоративного водохозяйственного комплекса. Экспертные процедуры применялись в рамках формализованных этапов разработки моделей и интерпретации результатов и использовались как дополнительный инструментарий при принятии управленческих решений в условиях неполноты формализуемой информации.

В качестве экспертов привлекались специалисты эксплуатационных служб мелиоративного водохозяйственного комплекса (инженерно-технические работники и специалисты по планированию водоподачи и эксплуатации

оросительных систем), обладающие практическим опытом принятия управленческих решений.

Положения, выносимые на защиту

1. Методология управления водопользованием на межхозяйственных оросительных системах в условиях дефицита водных ресурсов, обеспечивающая эффективность их использования и распределения на основе экономико -математического моделирования, методов ИИ и цифровой трансформации процессов поддержки управляющих воздействий.

2. Экономико-математические модели многокритериальной оптимизации водопользования, обеспечивающие согласование интересов участников и повышение эффективности распределения ресурсов для устойчивого функционирования оросительных систем с применением генетических алгоритмов и нейросетевого прогнозирования.

3. Концептуальная модель и прототип информационной системы управления водопользованием ИСУ «Водопользование ОС», интегрирующие цифровые технологии и методы искусственного интеллекта в единую среду, объединяющую технологические процессы и управление организацией.

4. Программное обеспечение ИСУ «Водопользование ОС», реализующее методы ИИ, нейросетевого прогнозирования и алгоритмы управления водопользованием оросительных систем.

5. Модель цифрового двойника управления водохозяйственной организацией на базе платформы 1С:ЕЯР, обеспечивающая сквозную интеграцию управленческих функций и технологических процессов водопользования.

Степень достоверности

Достоверность результатов исследований подтверждается использованием современных подходов, научных методов и нормативно-методической документации, что позволило учесть комплекс факторов, влияющих на управление водопользованием. Исследования базировались на актуальных данных и информации из надёжных источников.

В работе применялись репрезентативные приборные, технологические и программные средства реализации информационных технологий, а также методы построения, обучения и параметризации нейросетевых моделей различной архитектуры, включая свёрточные и рекуррентные.

Результаты исследования прошли апробацию на базе службы эксплуатации оросительных систем, рецензировались профильными специалистами и обсуждались с экспертами в области управления водными ресурсами, что подтверждает их достоверность.

Апробация решений

Основные результаты исследований доложены и одобрены на следующих международных научно-практических конференциях и семинарах:

Ежегодных научных конференциях ФГБНУ «ФНЦ ВНИИГиМ им. А. Н. Костякова» (Москва, 2023-2025), Международной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов «Актуальные научные исследования в области мелиорации и гидротехники» (Новочеркасск, 2025),

Международной научно-практической конференции «Научные исследования, цифровые решения и управление генетическими ресурсами: вклад в повышение эффективности орошаемого земледелия и обеспечение продовольственной безопасности в условиях растущих природно-климатических рисков» в рамках международной агропромышленной выставки «АГРОВОЛГА - 2025» (Казань, 2025), Научном семинаре НИУ МГСУ «Искусственный интеллект в строительстве» (Москва, 2025), Научно-практическом семинаре «Точная мелиорация, миф или реальность» (Москва, 2025), Научно-практическом семинаре «Цифровая трансформация и искусственный интеллект в АПК» (Москва, 2025)» Российском саммите «Агроинновации» (Москва, 2025), Международной конференции «Инновационные технологии в агропромышленном комплексе в условиях цифровой трансформации» (Волгоград, 2025), Юбилейной международной научно-практической конференции, посвященной 100-летию образования ВНИИГиМ имени А.Н. Костякова (Москва, 2024), Национальной научно -практической конференции, посвященной 100-летию со дня рождения доктора

технических наук, профессора, академика ВАСХНИЛ (РАСХН) Г.Е. Листопада (Волгоград, 2024), Международной Научно-практической конференции «Костяковские чтения» (Москва, 2024), Национальной научно-практической конференции. Волгоградский ГАУ (Волгоград, 2023), 3rd International Conference on Applied Artificial Intelligence and Computing (Salem, India, 2024), Smart Data Intelligence. (ICSMDI, 2024), Evolutionary Artificial Intelligence. ICE-ASSM, 2024), Fourth International Conference on Image Processing and Capsule Networks. ICIPCN, 2023), International Russian Automation Conference (RusAuto-Con), (Sochi, Russian Federation, 2023 и 2025 гг.) и др.

Внедрение и апробация разработанных в составе НИР моделей и программного обеспечения ИСУ «Водопользование ОС» осуществлялась:

- в организациях мелиоративного водохозяйственного комплекса Мин-сельхоза Российской Федерации: Республики Крым, Татарстан, Саха (Якутия); Волгоградская область;

- в организациях, занимающихся разработкой, производством, распространением и поддержкой информационных технологий, программного обеспечения, аппаратных средств и сопутствующих услуг в сфере отечественного АПК: ООО «Информационные и нейросетевые технологии»;

- в сельскохозяйственном предприятии Республики Калмыкия.

Личный вклад автора заключается в выявлении проблемы, формулировании цели и задач исследований, совершенствовании методологии управления системным водопользованием и проведении теоретических и экспериментальных работ в рамках ее реализации; обобщении, анализе и обработке полученных результатов.

Автором разработаны математические модели оптимизации планирования и оперативного управления водораспределением в условиях дефицита водных ресурсов. Предложена постановка задачи и создана математическая модель оптимизации мероприятий технической эксплуатации межхозяйственных оросительных систем (МОС). Сформирована концепция и реализована модель цифрового двойника управления водохозяйственной организацией.

Определены методы, алгоритмы и процедуры принятия управленческих решений по планированию системного водопользования и оперативному управлению водоподачей на основе ИИ и машинного обучения, способы обработки и трансформации больших массивов данных для прототипа информационной системы.

Разработано специализированное программное обеспечение и вспомогательные базы данных, создан прототип ИСУ «Водопользование ОС», что обеспечило апробацию предложенных решений в условиях практической эксплуатации МОС.

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Рогачев Дмитрий Алексеевич, 2026 год

ЛИТЕРАТУРА

1. Федеральный закон «О стратегическом планировании в Российской Федерации от 28.06. 2014 г. № 172- ФЗ (в ред. от 31 декабря 2017 г.).

2. Федеральный закон «О развитии сельского хозяйства» от 29.12.2006 г. № 264-ФЗ (в ред. от 4 ноября 2014 г.).

3. Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» от 27.07.2006 № 149-Ф3 // Собрание законодательства Российской Федерации. 2006. № 31. Ст. 3448 с изм. и допол. в ред. от 14.07.2022.

4. Федеральный закон "Водный кодекс Российской Федерации" от 03.06.2006 N 74-ФЗ (ред. от 04.08.2023) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.09.2023)

5. Федеральный закон о мелиорации земель. Принят Государственной Думой 8 декабря 1995 года (редакция с поправками от 2022 г.)

6. Указ Президента Российской Федерации «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» от 10.10. 2019 г. № 490 (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года»).

7. Указ Президента Российской Федерации «Паспорт национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» от 24.12. 2018 г. № 16.

8. Указ Президента Российской Федерации «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» от 07.05. 2018г. № 204

9. Указ Президента Российской Федерации «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы» от 09.05.2017г. № 203.

10. Постановление Правительства Рос. Федерации «О Государственной программе эффективного вовлечения в оборот земель сельскохозяйственного назначения и развития мелиоративного комплекса Российской Федерации» , от 14.05.2021 г. № 731

11. Постановление Правительства Рос. Федерации Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Информационное общество» от 15.04. 2014 г. № 313 (в ред. от 29 марта 2019 г.).

12. Распоряжение Правительства РФ «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации отраслей агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов РФ на период до 2030 г.» от 29.12.2021 № 3971-р

13. Распоряжение Правительства РФ «Стратегия развития агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года от 12.04.2020 г. № 993-р.

14. Распоряжение Правительства Российской Федерации «Программа «Цифровая экономика Российской Федерации» от 28.07.2017 г. № 1632-р.

15. Распоряжение Правительства Рос. Федерации Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года от 8.12. 2011 г. № 2227-р.

16. Поручение Правительства Российской Федерации от 27 сентября 2013 г. Министерство образования и науки. Прогноз научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2030 года

17. Приказ Министерства сельского хозяйства РФ от 31.07. 2020 г. N 438 "Об утверждении Правил эксплуатации мелиоративных систем и отдельно расположенных гидротехнических сооружений" .

18. Приказ Министерства сельского хозяйства РФ от 03.08. 2020 г. № 444 «О Комиссии по информатизации и цифровой трансформации Министерства сельского хозяйства Российской Федерации».

19. Приказ Министерства сельского хозяйства от 10.08.2020 г. № 461 «Об утверждении положения о комиссии по информатизации и цифровой трансформации Министерства сельского хозяйства Российской Федерации».

20. Приказ Министерства сельского хозяйства РФ от 12 .01.2017 г. № 3 « Об утверждении Прогноза научно-технологического развития агропромышленного комплекса РФ на период до 2030 г.»

21. Федеральная государственная информационная система координации информатизации (ФГИС КИ) URL: https: //digital .gov.ru/information-systems/federalnaya-gosudarstvennaya-mformaczionnaya-sistema-koordmaczii-informatizaczii-fgis-ki (01.01.2025)

22. ГОСТ Р 71476—2024 (ИСО/МЭК 22989:2022) «Искусственный интеллект. Концепции и терминология искусственного интеллекта»

23. ГОСТ Р 59920-2021 «Системы искусственного интеллекта. Системы искусственного интеллекта в сельском хозяйстве. Требования к обеспечению характеристик эксплуатационной безопасности

24. ГОСТ Р 58376-2019 Мелиоративные системы и гидротехнические сооружения. Эксплуатация. Общие требования. Дата введения 2019-07-01 docs.cntd.ru>document/1200163279 (дата обращения 03.08.2022)

25. Агроклиматический справочник по Волгоградской области. - Л., Гидро-метеоиздат, 1967. - С. 7-22.

26. Агрокультура 4.0: синергия системы - систем, онтологии, интернета вещей и космических технологий / В. П. Куприяновский, Ю. П. Липунцов, О. В. Гринько, Д. Е. Намиот // International Journal of Open Information Technologies. -2018. - Т. 6, № 10. - С. 46-67

27. Автоматизированные системы управления технологическими процессами / Ю. С. Вальденберг [и др.], под ред. Ю. С. Вальденберга. - М.: Статистика, 1974. - 180 с. 27

28. Айдаров, И. П. Регулирование водно-солевого и питательного режима орошаемых земель / И. П. Айдаров. - М.: Агропромиздат, 1985. - 303 с.

29. Акопов, А. С. Адаптивное управление транспортной инфраструктурой в городской среде с использованием генетического алгоритма вещественного кодирования / А. С. Акопов, Е. А. Зарипов, А. М. Мельников // Бизнес-информатика. -2024. - Т. 18, № 2. - С. 48-66. - DOI 10.17323/2587-814X.2024.2.48.66. - EDN DTPMML.

30. Актуализированные программные методы расчёта водопотребления и проектных норм орошения в рамках современных требований, с учетом биоклиматического потенциала сельскохозяйственных культур, наилучших доступных аграрных технологий и пространственно-временной изменчивости почвенно-клима-тических условий: Методические рекомендации / Г. В. Ольгаренко, С. С. Турапин, Т. А. Капустина [и др.]. - Коломна: ИП "Лавренов А.В.", 2020. - 112 с. - ISBN 9785-6045282-4-2. - EDN QKUDDF.

31. Антипова Е. К., Самохвалов Д. М., Суслов С. А. Факторы, определяющие эффективность использования сельскохозяйственных угодий в условиях цифровой трансформации экономики //Вестник НГИЭИ. - 2023. - №. 4 (143). - С. 79-87.

32. Архитектура «1С: Предприятия» как продукт инженерной мысли. URL: https://v8.1c.ru/metod/article/arkhitektura- 1s-predpriyatiya-kak-produkt-inzhenernoy-mysli.htm.

33. Асалханов П.Г., Иваньо Я.М., Полковская М.Н. Модели прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур в задачах параметрического программирования // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2017. Т. 21. № 2. С. 57-66. DOI: 10.21285/1814-3520-2017-2-57-66.

34. Астафьева М.Н., Иваньо Я.М. Оценка изменчивости многолетних временных рядов биопродуктивности культур в задачах оптимизации размещения посевов // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2013. № 2 (73). С. 16-27

35. Базовая автоматизированная система управления эксплуатации гидромелиоративных систем Краснодарского Крайводхоза / Р. Д. Брусиловский [и др.] // Гидротехника и мелиорация. - 1984. - № 9. - С. 51-53.

36. Бандурин, М. А. Проблемы водопользования бассейна реки Кубань и пути их решения / М. А. Бандурин, А. С. Романова, Т. В. Гераськина // Строительство и природообустройство: наука, образование и практика : Материалы всероссийской научно-практической конференции с международным участием, посвященной памяти заслуженного мелиоратора РФ, доктора технических наук, профессора И. С. Алексейко, Благовещенск, 18 октября 2023 года. - Благовещенск: Дальневосточный государственный аграрный университет, 2023. - С. 121-126. - EDN VYAMSA.

37. Бандурин, М. А. Безопасность сооружений водного хозяйства юга России: новые вызовы и пути решения / М. А. Бандурин, В. А. Волосухин. - 2-е издание, переработанное и дополненное. - Краснодар : Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина, 2022. - 224 с. - EDN YLEIOG.

38. Бандурин, М. А. Диагностика технического состояния и оценка остаточного ресурса работоспособности водопроводящих сооружений оросительных систем / М. А. Бандурин. - 2-е издание, переработанное и дополненное. - Новочеркасск : ЛИК, 2021. - 178 с. - ISBN 978-5-906932-03-8.

39. Бандурин, М. А. Диагностика технического состояния и оценка остаточного ресурса работоспособности водопроводящих сооружений оросительных систем : специальность 06.01.02 "Мелиорация, рекультивация и охрана земель" : диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Бандурин Михаил Александрович, 2017. - 349 с. - EDN DZDQMD.

40. Барбашова Е. В., Гайдамакина И. В., Польшакова Н. В. Прогнозирование в коротких временных рядах: методологические и методические аспекты //Вестник аграрной науки. - 2020. - №. 2 (83). - С. 84-98.

41. Бегимов И. Автоматизация каналов Ферганской долины. Итоги работ по проекту. - Ташкент. 2010. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://sic.icwc-aral.uz.

42. Безбородов, Ю. Г. Резервы повышения продуктивности сельскохозяйственных культур в орошаемом земледелии / Ю. Г. Безбородов, Н. Н. Хожанов, Ж. С. Ауганбаева // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. - 2020.

- № 3(79). - С. 5-9. - EDN AZGYZB.

43. Белоусов И. С., Рогачев А. Ф. Нейросетевой анализ изображений в сельском хозяйстве с использованием SaaS-системы //Инженерный вестник Дона. -2022. - №. 8 (92). - С. 152-161.

44. Бисчоков Р.М. Анализ, моделирование и прогноз урожайности сельскохозяйственных культур для Кабардино-Балкарской Республики с использованием аппарата нечеткой логики // Вестник российского университета дружбы народов. Серия: Агрономия и животноводство. 2020. № 15(2). С. 123—133. doi: 10.22363/2312-797X^020-15-2-123-133

45. Бородычев, В. В. Программное обеспечение поддержки принятия решений при эксплуатации оросительных систем / В. В. Бородычев, Д. А. Рогачев // Мелиорация и водное хозяйство. - 2009. - № 4. - С. 31-34. - EDN MUTSEL.

46. Бородычев, В. В. Оптимизация параметров оросительной системы в условиях сочетания в её пределах орошаемого массива с богарным / В. В. Бородычев, Д. А. Рогачев // Мелиорация и водное хозяйство. - 2007. - № 6. - С. 23. - EDN KVBYBR.

47. Бочарин, А. В. Методические указания по составлению планов водопользования для оросительных систем / А. В. Бочарин, И. Я. Жабина. - Ташкент, 1980.

- 102 с.

48. Бубер, А. Л. Задача планирования и управления водными ресурсами в интересах водопользователей АПК / А. Л. Бубер, Ю. П. Добрачев // . - 2019. - № 5. -С. 36-40. - EDN YIACCL.

49. Бубер, А. Л. Развитие оптимизационных подходов к управлению водными ресурсами Нижней Кубани для обеспечения требований водопользователей в маловодные годы / А. Л. Бубер, И. Г. Бондарик, А. А. Бубер // . - 2018. - № 6. - С. 40-44. - ED

50. Васильев А.Н., Тархов Д.А., Малыхина Г.Ф. Методы создания цифровых двойников на основе нейросетевого моделирования // Theoretical questions of computer science, computational mathematics, computer science and cognitive information technologies. С. 521. DOI: 10.25559/SITITO.14.201803. 521-532.

51. Верхова Г. В., Акимов С. В. Модели для цифровых двойников пространственно-распределенных объектов //Проектирование и обеспечение качества информационных процессов и систем: сборник докладов Международной конференции. СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2022, 163 с.

52. Винтизенко, И. Г. Экономическая цикломатика / И. Г. Винтизенко, В. С. Яковенко. - Москва : Издательство "Финансы и статистика", 2008. - 428 с. - ISBN 978-5-279-03344-7. - EDN RTAJCR.

53. Власов, М. В. Теоретическое обоснование совершенствования эксплуатации оросительных систем / М. В. Власов, М. С. Васильев, С. М. Григоров // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. - 2018. - № 3(31). - С. 23-38. - DOI 10.31774/2222-1816-2018-3-23-38

54. Водный режим орошаемых супесчаных почв / Л. Г. Балаев [и др.] // Мелиорация и водное хозяйство. - 1989. - № 7. - С. 34.

55. Водоучет и водораспределение на мелиоративных системах: науч. обзор / В. Я. Бочкарев [и др.], ФГНУ «РосНИИПМ». Новочеркасск, 2011. с. 43- Деп. в ВИНИТИ 28.06.11, № 309-В201.

56. Волкова Н. Е., Иванютин Н. М., Тарасенко В. С., Паштецкий В. С., Подо-валова С. В. Рациональное водопользование в Республике Крым: значение, ограничения, подходы к достижению//Водные ресурсы. 2022. Том 49. №4. С. 372-381.

57. Волосухин, В. А. Оптимизация решений в водохозяйственном строительстве / В. А. Волосухин, В. М. Игнатьев. - Ростов-на-Дону: Изд-во СКНЦВШ, 2003. - 136 с.

58. Воробьев, А.В. Землеустройство и кадастровое деление Волгоградской области: Справочное издание / А.В. Воробьев. - Волгоград: Станица-2, 2002. - 92 с.

59. Воронов, А. А. Основы теории автоматического управления. Автоматическое регулирование непрерывных линейных систем / А. А. Воронов. - М.: Энергия, 1980. - 312с.

60. Воропаев В. Г. Резервы ирригации, связанные с оптимизацией водных ресурсов / В. Г. Воропаев // Проблемы регулирования и использования водных ресурсов. - М.: Наука, 1973. - С. 151-178.

61. Временное руководство по проектированию и эксплуатации автоматизированных оросительных систем / В. Н. Щедрин [и др.]. - Новочеркасск: Югмелио-рация, 1989. - С. 160-157.

62. Временные рекомендации по составлению и реализации планов водопользования на оросительных системах Ростовской области / В. И. Ольгаренко [и др.]. - Коломна: Инлайт, 2009. - 104 с.

63. Гаврикова С. Обзор баз данных временных рядов //International Journal of Open Information Technologies. - 2023. - Т. 11. - №. 11. - С. 83-102.

64. Гагарин А. Г., Егорова И. Е. Прогнозирование урожайности зерновых на основе нейросетевых технологий: оценка влияния некоторых способов предобработки входных данных // Актуальные направления научных исследований в АПК: от теории к практике. - 2017. - С. 162-169.

65. Галямин, Е. П. Использование расчётных методов для оценки орошения сельскохозяйственных культур в условиях дефицита водных ресурсов / Е. П. Галямин, А. Л. Соколов // Вопросы совершенствования мелиоративных систем. - 1985.

- С. 33-42.

66. Галямин Е.П. Оптимизация оперативного распределения водных ресурсов в орошении. - Л.: Гидрометеоиздат, 1981. - С. 272.

67. Гарюгин, Г. А. Режим орошения сельскохозяйственных культур / Г. А. Гарюгин. - М., 1979. - 26 с.

68. Гельман, Т. Я. Внедрение технологии планирования водопользования и водораспределения с помощью ЭВМ на гидромелиоративных системах Ростовской области / Т. Я. Гельман // Гидротехнические сооружения и вопросы эксплуатации оросительных систем. - Новочеркасск: ЮжНИИГиМ, 1986. - С. 63-69.

69. Гельман, Т. Я. К вопросу установления рациональных режимов орошения сельскохозяйственных культур / Т. Я. Гельман, К. И. Сорочан // Поланирование и анализ водохозяйственных систем. - Новочеркасск: НПО «Югмелиорация», 1990.

- С. 59-65.

70. Годовой отчет по технической эксплуатации за 2022 год Красногвардейского филиала Государственного бюджетного учреждения Республики Крым «Крымское управление водного хозяйства и мелиорации». Раздел II Водопользование и гидрометрия, таблица 10, Раздел VI Использование орошаемых земель.

71. Годовой технический отчет за 2017 г. Городищенского филиала ФГБУ Управление «Волгоградмелиоводхоз».

72. Гордеев А. В. Ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство»: официальное издание / Гордеев А. В., Патрушев Д. Н., Лебедев И. В., Архипов А. Г., Буланов К. А., Гребеньков Д. В., Косогор С. Н. М. : ФГБНУ «Росинформагро-тех», 2019. 48 с

73. Данилин А. В. и др. Нейронные сети в сельском хозяйстве//Актуальные проблемы и перспективы инновационной агроэкономики. - 2020. - С. 111-114.

74. Данилов-Данильян В. И., Козлова М. А., Полянин В. О., Чеснокова И. В. Научное обеспечение водной безопасности Крыма: проблемы и решения//Водные ресурсы. 2022. Том 49. №4. С. 363-371.

75. Данилов -Данильян В. И. Водные ресурсы мира и перспективы водохозяйственного комплекса России. М.: Типография Левко, 2009. 88 с.

76. Демин А.П., Зайцева А.В., Харламов М.А. Водопотребление и водоотве-дение в муниципальных образованиях Республики Крым и г. Севастополь: современное состояние и проблемы // Вод. ресурсы. 2022. № 4. С. 397-408.

77. Дедова, Э. Б. Оценка динамики агроклиматических показателей влаго-обеспеченности Пензенской области / Э. Б. Дедова, Н. О. Рожнов // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. - 2025. - № 5. - С. 51-57. -EDN HDZRJJ.

78. Дорожная карта развития «сквозной» цифровой технологии нейротехно-логии и искусственный интеллект». Правительство РФ [Электронный ресурс] https://digital.gov.ru/uploaded/files/07102019ii.pdf.

79. Духовный В.А., Муминов Ш.Х., Мирзаев Н.Н. Потенциал агропромышленных кластеров по внедрению рыночных механизмов управления и финансирования водного хозяйства Узбекистана // «Мелиорация и водное хозяйство», - 2021. -1. С.5-12.

80. Духовный В.А., Соколов В.И. Интегрированное управление водными ресурсами: опыт и уроки Центральной Азии - навстречу четвертому Всемирному Водному Форуму, Ташкент, 2005. 45 с.

81. Духовный В. А., Соколов В. И. Комплексное управление водными ресурсами в бассейне Аральского моря //НИЦ МКВК, г. Ташкент. - 2000.

82. Ефимов, Г. Р. К вопросу водоотведения с орошаемых земель Поволжья / Г. Р. Ефимов // Проблемы орошаемого земледелия Поволжья. - Саратов, 1990. - С. 96-101.

83. Забелин, Д. А. Наука о данных как перспективное направление в изучении / Д. А. Забелин // Современные стратегии и цифровые трансформации устойчивого развития общества, образования и науки: Сборник материалов VII Международной научно-практической конференции, Москва, 10 марта 2023 года. - Москва: Общество с ограниченной ответственностью "Издательство АЛЕФ", 2023. - С. 154-160.

- EDN CXBRQD.

84. Завалин А. А. Результаты фундаментальных и поисковых научных исследований по земледелию, мелиорации, водному и лесному хозяйству РАН за 2014 год //Плодородие. - 2015. - №. 2 (83). - С. 2-5.

85. Звезинцев А.И., Квятковская И.Ю. Применение модифицированного алгоритма генетического программирования для идентификации математических моделей путем расширения обучающего множества искусственной нейронной сетью // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2013. № 2. С. 58-65.

86. Иванов П.И. Ткаченко И.В. Экономико-математическое моделирование в АПК. Ростов на Дону, Феникс, 2013. 254 с.

87. Иваньо, Я. М. Моделирование многоуровневой динамики урожайности сельскохозяйственных культур / Я. М. Иваньо, С. А. Петрова // Вестник КрасГАУ.

- 2024. - № 12(213). - С. 66-77. - DOI 10.36718/1819-4036-2024-12-66-77. - EDN LOXNUO.

88. Иваньо, Я. М. Трендовые модели в прогнозировании и оценке потерь урожайности сельскохозяйственных культур / Я. М. Иваньо, В. В. Цыренжапова // Актуальные вопросы аграрной науки. - 2023. - № 46. - С. 53-62

89. Иваньо Я.М. Многоэтапные модели математического программирования и их приложения в сельском хозяйстве / Я.М. Иваньо, М.Н. Полковская, М.Н.

Синицын. — DOI 10.17150/2713-1734.2024.6(1).47-59. — EDN UVBYTB // System Analysis & Mathematical Modeling. — 2024.— Т. 6, № 1.— С. 47-59.

90. Иваньо, Я. М., Цыренжапова В. В. // Актуальные вопросы аграрной науки.

- 2023. - № 46. - С. 53-62

91. Игнатьев, В. М. Затраты на устранение отказов поливной техники / В. М. Игнатьев, В. П. Шевченко /Научная мысль Кавказа. - Ростов-на-Дону. -2001. - № 1. - С. 20.

92. Имамутдинов, А. И. Анализ процесса эволюционно-генетических вычислений с точки зрения характеристик обобщения / А. И. Имамутдинов, Н. В. Слепцов // Надежность и качество сложных систем. - 2019. - № 3(27). - С. 84-91. - DOI 10.21685/2307-4205-2019-3-10.

93. Интегрированное управление водными ресурсами: руководство / Мир-заев Н. Н. [и др.] // Управление водой на ирригационных системах. - Ташкент, 2011

- Т. II. - 124 с.

94. Интеллектуальная система поддержки принятия решений для управления мелиоративно - водохозяйственным комплексом: монография / С.Д. Исаева, Э.Б. Дедова, А.В. Матвеев и др. М.: ФГБНУ «ФНЦ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова», 2024. - 204 с.

95. Информационно-советующая система управления орошением / В. П. Остапчик [и др.], под ред. В. П. Остапчика. - Киев: Урожай, 1989. - 248 с.

96. Исаева, С. Д. Интегрированное управление водными и земельными ресурсами в системе адаптации к изменениям климата / С. Д. Исаева // Вестник аграрной науки Узбекистана. - 2025. - № 3-1(21-2). - С. 315-319. - EDN CHHFLK.

97. Исаева, С. Д. Особенности обеспечения водными ресурсами сельскохозяйственного водоснабжения в изменяющихся климатических условиях бассейна Р. Урал / С. Д. Исаева, Э. Б. Дедова // Водные ресурсы. - 2024. - Т. 51, № 5. - С. 569-582. - DOI 10.31857/S0321059624050039. - EDN VXZBPN..

98. Кизяев, Б. М. Водопользование и водоучет на водохозяйственных и мелиоративных системах агропромышленного комплекса страны / Б. М. Кизяев, А. Е. Погодаев, Е. Г. Филиппов; Всероссийский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации им. А.Н. Костякова. - Москва : Всероссийский научно-исследовательский институт агрохимии имени Д.Н. Прянишникова, 2004. - 131 с.

- ISBN 5-9238-0029-2. - EDN QQIRRF.

99. Кардаш, В. А. Экономика оптимального погодного риска в АПК / В. А. Кардаш. - М.: Агропромиздат, 1989. - 167 с.

100. Каширина И. Л., Демченко М. В. Исследование и сравнительный анализ методов оптимизации, используемых при обучении нейронных сетей // Вестник ВГУ, Сер.: Системный анализ и информационные технологии. 2018. № 4. С. 123 -132.

101. Кирейчева, Л. В. Современное состояние и научное обоснование развития комплексных мелиораций в России / Л. В. Кирейчева // Научные подходы к современному развитию мелиорации земель: Сборник научных трудов / Рассмотрено и одобрено на Ученом Совете ФГБНУ «ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова». -Москва: Всероссийский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова, 2023. - С. 23-39. - DOI 10.37738/VNIIGIM.2023.27.53.002. - EDN QIYMMM.

102. Кирейчева, Л. В. Информационно-коммуникационная система регулирования параметров мелиоративного состояния агроэкосистемы / Л. В. Киреичева, А. Д. Тимошкин, А. Л. Аветисян // Природообустройство. - 2022. - №2 3. - С. 13-18.

- DOI 10.26897/1997-6011-2022-3-13-18. - EDN ZKDUQG

103. Кирейчева, Л. В. Экологические принципы создания совершенных мелиоративных систем / Л. В. Кирейчева // Природообустройство. - 2017. - № 5. - С. 70-75. - EDN ZUQPHL.

104. Кирейчева, Л. В. Модели и информационные технологии управления водопользованием на мелиоративных системах, обеспечивающие благоприятный

мелиоративный режим / Л. В. Кирейчева, И. Ф. Юрченко, В. М. Яшин // Мелиорация и водное хозяйство. - 2014. - № 5-6. - С. 50-55. - EDN SZNXEV.

105. Кисаров, О. П. Системное управление в эксплуатации оросительных систем / О. П. Кисаров, А. Е. Косолапов. - Новочеркасск: НИМИ, 1980. - 90 с.

106. Кисаров, О. П. Имитационная модель водохозяйственного комплекса / О. П. Кисаров, Т. Я. Гельман // Методы системного анализа в управлении водохозяйственными системами. - Новочеркасск: НИМИ, 1979. - С. 9-14.

107. Кисаров, О. П. Организация проектирования АСУ на оросительных системах Ростовской области / О. П. Кисаров, В. К. Шереметов // Методы системного анализа в управлении водохозяйственными системами. - Новочеркасск: НИМИ, 1979. - С. 3-9.

108. Колганов, А. В. Проблемы и пути совершенствования управления процессами эксплуатации оросительных систем / А. В. Колганов, В. Н. Щедрин, В. И. Коржов // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия: сб. науч. тр. -Новочеркасск, 2000. - С. 10-18.

109. Колганов, А. В. Мелиорация и устойчивое развитие сельхозпроизвод-ства в России / А. В. Колганов, Е. Б. Колбачев, В. Н. Щедрин. - М.: ЦНТИ «Ме-лиоводинформ», 1998. - 80 с.

110. Колганов, А. В. Орошение в России: природные ресурсы и возможные развития / А. В. Колганов // Мелиорация и водное хозяйство. - 1997. - № 5. - С. 25.

111. Кондратьев, Т. Н. Эволюционные вычисления: нейронные сети и генетические алгоритмы / Т. Н. Кондратьев // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. - 2019. - Т. 1. - С. 418-421.

112. Коссов Г. А., Селезнев И. А. Влияние настраиваемых параметров полносвязной нейронной сети на качество предсказания для задачи классификации лито-типов //Проблемы информатики. - 2023. - №. 1 (58). - С. 48-59.

113. К созданию экономико-экономической модели оросительной системы / Б. Г. Коваленко [и др.] // Вопросы водного хозяйства - Фрунзе: Кыргызстан, 1972. - С. 3-14.

114. Кравченко В. Г. Содержание и значение, роль пространственных данных // Международный журнал прикладных наук и технологий «Integral». - 2023. - №. 1. - С. 83-89.

115. Кравчук, А. В. Поливные режимы с учетом ортогенеза культур / А. В. Кравчук, А. Г. Улданов // Мелиорация и водное хозяйство. - 2023. - № 4. - С. 3839. - DOI 10.32962/0235-2524-2023-4-38-39. - EDN PFBTQH.

116. Кружилин, И. П. Ландшафтный метод к освоению орошаемых земель в засушливой зоне / И. П. Кружилин / Ландшафтный подход к мелиорации и вопросам землеустройства: сб. материалов. - М.: РАСХН, ВНИИМЗ, 1994. - С. 34.

117. Кружилин, И. П. Орошение земель в России за тридцать лет (с мая 1966 г. по май 1996 г.) / И. П. Кружилин // Мелиорация и водное хозяйство. - 1996. - № 3. - С. 2-4.

118. Крушель, Е. Г. Программный комплекс для исследования цифровых систем управления с информационным запаздыванием / Е. Г. Крушель, И. В. Степан-ченко // . - 2002. - № 11. - С. 12-14. - EDN KXGLDV.

119. Куприянова, С. В. Обоснование и перспектива структуры посевных площадей на орошаемых землях юга России / С. В. Куприянова, Е. В. Мелихова // Мелиорация и гидротехника. - 2021. - Т. 11, № 3. - С. 109-122. - DOI 10.31774/27129357-2021-11-3-109-122. - EDN IWPCNH.

120. Курганова Н.В., Филин М.А., Черняев Д.С., Шаклеин А.Г., Намиот Д.Е. Внедрение цифровых двойников как одно из ключевых направлений цифровизации производства // International Journal of Open Information Technologies ISSN: 23078162 vol. 7, no.5, 2019. - С.105-11.

121. Леонидов В.А. Дистанционные измерения в мелиорации и водном хозяйстве : Сб. науч. тр. ВНИИГиМ / М-во мелиорации и вод. хоз-ва СССР...; [Науч. ред. к. т. н. Леонидов В.А.]. - М. : ВНИИГиМ, 1986. - 157 с.

122. Лытов, М. Н. Методологические инструменты управления орошением с искусственным интеллектом / М. Н. Лытов // Мелиорация и гидротехника. - 2023. - Т. 13, № 2. - С. 1-18. - DOI 10.31774/2712-9357-2023-13-2-1-18. - EDN PLWWXK.

123. Магомедов, М. У. Рациональное водопользование на оросительных системах республики Дагестан: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 06.01.02 / Магомедов Муса Умаханович. - Новочеркасск, 2002. - 23 с. 34

124. Манжина, С. А. Исследование возможности создания объектов цифровой мелиорации в Российской Федерации / С. А. Манжина, П. Д. Ване-ева//Вепейсшт. 2019. № 2(31). С. 34-46. DOI 10.34680/ BENEFICIUM. 2019.2(31).34-46.

125. Марчук, Г. И. Математическое моделирование и проблемы окружающей среды / Г. И. Марчук. - М.: Наука, 1992. - 319 с. 51.

126. Математическое моделирование в управлении водными ресурсами / В. Г. Пряжинская [и др.]. - М.: Наука, 1988. - 247 с.

127. Мелиорация земель / А. И. Голованов [и др.], под общ. ред. А. И. Голованова. - М.: Колосс, 2011. - 824 с.

128. Мелиорация и водное хозяйство. Орошение: Справочник / Под ред. Б.Б. Шумакова. - М.: Колос, 1999. 432 с.

129. Мелихова, Е. В. Компьютерное моделирование комбинированного орошения и мелиоративного состояния агрофитоценозов с использованием БПЛА / Е. В. Мелихова // Оптимизация сельскохозяйственного землепользования и усиление экспортного потенциала АПК РФ на основе конвергентных технологий : материалы Международной научно-практической конференции, проведенной в рамках Международного научно-практического форума, посвященного 75-летию Победы

в Великой отечественной войне 1941-1945 гг., Волгоград, 29-31 января 2020 года. Том 4. - Волгоград: Волгоградский государственный аграрный университет, 2020. - С. 42-49. - EDN ЕБХТДТ.

130. Мелихова, Е. В. Моделирование и оптимизация комбинированного орошения на основе цифровых информационных технологий: специальность 06.01.02 "Мелиорация, рекультивация и охрана земель": диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Мелихова Елена Валентиновна. - Волгоград, 2019. - 383 с. - EDN 1№У70РТ.

131. Мелихова, Е. В. Определение поливной нормы при капельном орошении на основе Агрофизического подхода / Е. В. Мелихова, А. А. Куприянов // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. - 2025. - № 1(79). - С. 402-410. - DOI 10.32786/2071-94852025-01-43. - EDN ОУМКЯУ.

132. Методика оптимизации оперативного планирования хозяйственного водопользования / В. И. Ольгаренко [и др.]. - Новочеркасск, 1992. - 45 с.

133. Методические указания по планированию водопользования на оросительных системах на основании данных ретроспективного анализа и сценарных расчетов в зависимости от лет различной влагообеспеченности / В. Н. 133, А. С. Штанько, О. В. Воеводин [и др.]. - Новочеркасск: Российский научно-исследовательский институт проблем мелиорации, 2015. - 61 с. - EDN XWYFHN.

134. Мирзаев, Н. Управление водой на ирригационных системах / Н. Мир-заев, И. Эргашев. - Ташкент: ИВМИ-НИЦ МКВК, 2009. - 119 с.

135. Михайленко И. М. Развитие методов и средств применения данных дистанционного зондирования земли в сельском хозяйстве // Тенденции развития науки и образования. 2018. № 41-3. С. 70-83.

136. Михайленко И. М. Управление агротехнологиями и роботизированные средства реализации // Инновации в сельском хозяйстве. 2019. № 1 (30). С. 242-258

137. Михайлов Ю.А. Научно методические основы технологии управления использованием водных ресурсов при орошении: автореф. дис... д-ра техн. наук. Киев, 2000. 53 с.

138. Многоагентный генетический алгоритм на основе нечёткой кластеризации при решении многокритериальных задач / А. С. Акопов, Г. Л. Бекларян, Л. А. Бекларян [и др.] // Искусственные общества. - 2020. - Т. 15, № 2. - С. 1. - DOI 10.18254/S207751800009622-3. - EDN WBZHBW.

139. Модебаудзе, Н. Л. К вопросу оперативного водораспределения в орошении при дефиците водных ресурсов в регионе / Н. Л. Модебаудзе, Д. Д. Могавари-ане // Вопросы охраны мелиорируемых земель в горных условиях: сб. науч. тр. / Груз. НИИ гидротехники и мелиорации. - Тбилиси, 1984. - С. 96-99.

140. Модель интеллектуальной системы управления оросительным комплексом / Д. А. Соловьев, Г. Н. Камышова, Д. А. Колганов, Н. Н. Терехова // Аграрный научный журнал. - 2021. - № 2. - С. 103-108. - DOI 10.28983/asj.y2021i2pp103-108. - EDN NSANXN.

141. Модель процессов устойчивого развития для цифрового двойника сельскохозяйственного производства / Г. С. Смирнова, Р. А. Сабитов, Р. Т. Сиразетди-нов [и др.] // Информационные технологии и вычислительные системы. - 2022. -№ 4. - С. 93-102. - DOI 10.14357/20718632210409. - EDN IGJGPT.

142. Морозова И. А., Сметанина А. И., Сметанин А. С. ESG-стратегия управления устойчивой цифровой трансформацией бизнеса в экономике искусственного интеллекта // Ars Administrandi (Искусство управления). 2024. Т. 16, № 2. С. 217239. https://doi.org/10.17072/2218-9173-2024-2-217-239.

143. Муртузалиев, М. М. Искусственный интеллект и продовольственная безопасность / М. М. Муртузалиев, Р. М. Салихов // Горное сельское хозяйство. -2023. - № 2(32). - С. 23-28. - DOI 10.25691/GSH.2023.46.76.003. - EDN YFZMEE.

144. Найденов, С. В. Оптимизация водораспределения на оросительных системах при дефиците водных ресурсов / С. В. Найденов, Ю. Е. Домашенко, С. М.

Васильев // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. - 2018. - № 1(69). - С. 132-136

145. Наконечная, О. А. Приоритетные решения применения искусственного интеллекта в АПК / О. А. Наконечная, А. Е. Соловьева // Экономика и бизнес: теория и практика. - 2023. - № 7(101). - С. 136-138. - DOI 10.24412/2411-0450-2023-7136-138. - EDN RMXNRI

146. Научные основы создания и управления мелиоративными системами в России / Л. В. Кирейчева, И. Ф. Юрченко, В. М. Яшин [и др.]. - Москва: Всероссийский научно-исследовательский институт агрохимии имени Д.Н. Прянишникова, 2017. - 296 с. - ISBN 978-5-9238-0235-1. - EDN ZDXXYB.

147. Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации, [Электронный ресурс] https://digital.gov.ru/ru/activity/directions/858/

148. Научное и технологическое развитие комплексных мелиораций / Л. В. Кирейчева, Д. А. Рогачев, В. М. Яшин [и др.]. - Москва : Федеральный научный центр гидротехники и мелиорации им. А.Н. Костякова, 2025. - 230 с. - ISBN 9785-907464-87-2. - DOI 10.37738/VNIIGIM.2025.53.94.001. - EDN GNSBKH.

149. Нелинейное робастное управление сложными динамическими объектами / Е. Л. Еремин, Н. В. Кван, Н. П. Семичевская, Д. А. Теличенко , Министерство образования и науки Российской Федерации, Амурский государственный университет. - Благовещенск : Амурский государственный университет, 2011. - 203 с. -ISBN 978-5-93493-158-3. - EDN QMWKQN.

150. Новые аспекты технологии водообеспечения рисовых агрокомплексов в условиях дефицита водных ресурсов / А. А. Бубер, Ю. П. Добрачев, А. Л. Бубер, Е. Л. Раткович // Роль мелиорации в обеспечении продовольственной безопасности, Москва, 14-15 апреля 2022 года. - Москва: Всероссийский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова, 2022. - С. 160166. - EDN IWYUKR.

151. Овчинникова Ю. И., Овчинников Д. Н. Стратегия повышения эффективности систем водоснабжения - залог устойчивого развития агропроизводства // Безопасность жизнедеятельности: проблемы и решения-2019. - 2019. - С. 56-59.

152. Ольгаренко В.И., Ольгаренко И.В., Ткаченко В.Т. Эффективность водопользования на оросительных системах // В сборнике: Мелиорация и водное хозяйство. Пути повышения эффективности и экологической безопасности мелиораций земель Юга России. Материалы Всероссийской научно-практической конференции (Шумаковские чтения). Новочеркасский инженерно-мелиоративный институт имени А.К. Кортунова. 2017. С. 151-158.

153. Ольгаренко И.В., Ольгаренко В.И., Горнич Н.А., Катькалов С С., Шереметьев П. Г. Планирование водопользования в оросительных системах при помощи информационно-советующей системы // Мелиорация как драйвер модернизации АПК в условиях изменения климата. Материалы II Международной научно-практической интернет-конференции. Новочеркасск, 2021. С.40-44.

154. Ольгаренко В. И., Ольгаренко И. В., Дезюра С. Д., Герасименко М.В. Система интегральных показателей оценки эффективности водопользования // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации, 2019. № 1(33). 139-152.

155. Ольгаренко В.И., Ольгаренко Г.В., Ольгаренко И.В., Назаренко В.А., Докучаев В.В. Программный комплекс планирования водопользования для оросительных систем на основе информационных технологий // Мелиорация и водное хозяйство, № 5, 2017. С. 39-44.

156. Ольгаренко В.И., Ольгаренко И.В., Ткаченко В.Т. Эффективность водопользования на оросительных системах // В сборнике: Мелиорация и водное хозяйство. Пути повышения эффективности и экологической безопасности мелиораций земель Юга России. Материалы Всероссийской научно-практической конференции (Шумаковские чтения). Новочеркасский инженерно-мелиоративный институт имени А.К. Кортунова. 2017. С. 151-158

157. Ольгаренко В.И., Костюнин Г.Г. Информационно-советующие системы при планировании водопользования // В сборнике: Мелиорация и водное хозяйство. материалы научно-практической конференции. 2016. С. 47-50.

158. Ольгаренко, В. И. Инструкция по планированию и осуществлению внутрихозяйственного водопользования / В. И. Ольгаренко, В. М. Игнатьев. - Новочеркасск, 1989. - 43 с. 32

159. Ольгаренко, В. И. Рекомендации по оценке эффективности использования воды на оросительных системах / В. И. Ольгаренко, Н. Ф. Чередниченко, В. Г. Гринченко. - Новочеркасск, 1983. - 35 с.

160. Ольгаренко, В. И. Временные рекомендации по составлению и проведению планов водопользования на оросительных системах Ростовской области / В. И. Ольгаренко. - Новочеркасск, 1975. - 75 с.

161. Ольгаренко, В. И. Временные рекомендации по составлению и проведению планов водопользования на оросительных системах Северного Кавказа / В. И. Ольгаренко, И. А. Чуприн. - Новочеркасск, 1972. - 89 с.

162. Ольгаренко И. В., Ольгаренко В И., Ольгаренко В. И, Горнич В. А., Кать-калов С. С. Анализ технико-экономических показателей водопользования в оросительных системах // В сборнике: Мелиорация и водное хозяйство. Материалы Всероссийской научно-практической конференции (Шумаковские чтения) с международным участием, посвященной 130-летию со дня рождения академика Б. А. Шумакова, в 2-х частях. 2019. С. 116-120.

163. Ольгаренко И. В., Ольгаренко О. Н., Дезюра С. Д. Основные задачи планового водопользования на оросительных системах // Мелиорация почв для устойчивого развития сельского хозяйства: материалы Междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 100-летию со дня рождения проф. А. Ф. Тимофеева, г. Киров, 26-27 февр. 2019 г. Киров: ВГСХА, 2019. С. 52-58.

164. Ольгаренко, И. В. Информационные технологии планирования водопользования и оперативного управления водораспределением на оросительных

системах : специальность 06.01.02 "Мелиорация, рекультивация и охрана земель" : диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Ольгаренко Игорь Владимирович. - Новочеркасск, 2013. - 448 с. - EDN SVAPAZ.

165. Ольгаренко И.В., Селюков И.В. Программное обеспечение процесса планирования водопользования на оросительных системах // Природообустрой-ство. 2011. №4. С. 38-40

166. Ольгаренко И.В. Оценка качества планирования и реализации водопользования на оросительных системах // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. 2009. № 4. С. 35-37.

167. Орлова, И.В. Экономико-математическое моделирование: Практическое пособие по решению задач / И.В. Орлова. - М.: Вузовский учебник, 2004. -144 с.

168. Орлова И. В., Бич М. Г. Экономико-математическое моделирование. -

2018.

169. Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование. ИНФРА-М, 2010. 366 с.

170. Оросительные системы России: от поколения к поколению: монография / В. Н. Щедрин, А. В. Колганов, С. М. Васильев, А. А. Чураев. - В 2 ч. - Ч. 1. -Новочеркасск: Геликон, 2013. - 283 с.

171. Оценка мелиоративных управляющих воздействий на продуктивность озимой пшеницы при изменении агроклиматических ресурсов (на примере Ростовской области) / В. Н. Павлова, О. В. Чернова, И. О. Алябина [и др.] // Метеорология и гидрология. - 2024. - № 6. - С. 74-87. - DOI 10.52002/0130-2906-2024-6-74-87. -EDN ШЯМУМ.

172. Патент Российская Федерация № 2843987 С1, МПК G06N 3/08 «Устройство для управления обучением нейронной сети с генетическим алгоритмом № 2024120049: заявл. 17.07.2024 : опубл. 23.07.2025 / Д.А. Рогачев, Л.В. Кирейчева,

И.Ф. Юрченко и др., заявитель Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова».

173. Патент № 2770821 C1 Российская Федерация, МПК A01G 7/00. способ прогноза урожайности сельскохозяйственных культур посредством определения комплекса метеорологических параметров в суточном разрешении : № 2020139243 : заявл. 30.11.2020 : опубл. 22.04.2022 / В. А. Романенков, В. Н. Павлова ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова». - EDN AFZUEH.

174. Патент РФ №2 2010613061 «Интеграция пространственных данных ГЛО-HACC/CPS с системой управления организацией в среде 1С:Предприятие» / Рога-чев Д.А.

175. Патент на полезную модель № 106390 U1 Российская Федерация, МПК G01S 1/00. Система сбора, обработки, передачи и анализа данных с использованием ГЛОНАСС /GPS/ GSM : № 2010141989/09 : заявл. 13.10.2010 : опубл. 10.07.2011 / Д. А. Рогачев. - EDN ZZPFPY

176. Пашкова М. И., Чемеров К. Г. Экономико-математическое моделирование в сельском хозяйстве // Современные проблемы и направления развития агро-инженерии в России. - 2022. - С. 155-157.

177. Пенман Х. Л. Растение и влага / Пер. с англ. - Л.: Гидрометеоиздат, 1968.

302 с.

178. Перепелица В.А., Попова Е.В. Математические модели и методы оценки рисков экономических, социальных и аграрных процессов. - Ростов н/Д.: Изд-во Рост. ун-та, 2002. - 210 с.

179. Пилотный проект единого информационно-аналитического портала управления мелиоративным комплексом Саратовской области / В. В. Корсак, А. В.

Кравчук, Р. В. Прокопец [и др.] // Аграрный научный журнал. - 2019. - № 12. - С. 94-99. - DOI 10.28983^.у2019И2рр94-99. - EDN ЖС1ЬК.

180. Пилоян, Р. А. К вопросу применения математического моделирования для оперативного управления поливами / Р. А. Пилоян, А. С. Романова, М. А. Бан-дурин // Математическое моделирование и информационные технологии при исследовании явлений и процессов в различных сферах деятельности: Сборник материалов II Международной научно-практической конференции студентов, магистрантов и аспирантов, Краснодар, 14 марта 2022 года / Отв. за выпуск Н.В. Третьякова. - Краснодар: "Новация", 2022. - С. 225-230. - EDN TPZENW.

181. Поиск компромиссных решений при планировании и управлении попусками в нижний бьеф Волгоградского гидроузла. 2. Тактическое планирование и оперативное управление / М. В. Болгов, А. Л. Бубер, А. А. Комаровский, А. В. Лотов // Водные ресурсы. - 2019. - Т. 46, № 3. - С. 333-344

182. Поле возможностей: цифровые решения для сельского хозяйства //Ро-стех. https://rostec.ru/news/ ро1е-уо7то7Ьдо81еу481&оууе-ге8Ьешуа-ё1уа-8е18ко§о-khozyaystva/ (дата обращения: 16.01.2023)

183. Полевые условия. Применение ИИ в сельском хозяйстве, [Электронный ресурс] Ы^://ё1§йа1осеап.га/п/ро1еууе-ш1оу1уа

184. Попова В. Б., Акиндинов В. В., Лосева А А. С. Автоматизированное решение задач статистического анализа сельскохозяйственного производства//Ин-формационные системы и технологии АПК и ПГС. - 2023. - С. 99-103.

185. Применение метода Нелдера - Мида для оптимизации выбора констант модели Лихачёва - Волкова / А. М. Иванов, Ф. С. Беляев, А. Е. Волков [и др.] // Вестник Санкт-Петербургского университета. Математика. Механика. Астрономия. - 2022. - Т. 9, № 4. - С. 693-704. - DOI 10.21638Zspbu01.2022.411

186. Проблемы и перспективы использования водных ресурсов в агропромышленном комплексе России: монография / под общ. ред. В. Н. Щедрина. - М.: ЦНТИ «Мелиоводинформ», 2009. - 342 с.

187. Пряжинская, В. Г. Оптимальные модели орошения: автореф. дис. ... д-ра техн. наук: 06.01.02 / Пряжинская Валентина Григорьевна. - Новосибирск, 1970.

- 46 с.

188. Пути повышения эффективности эксплуатационных характеристик водохозяйственного комплекса Нижней Кубани / В. А. Волосухин, М. А. Бандурин, И. А. Приходько, Д. А. Александров // Международный сельскохозяйственный журнал. - 2023. - № 1(391). - С. 27-32. - DOI 10.55186/25876740_2023_66_1_27. -EDN GZHCIS.

189. Разработать модели оптимального планирования внутрихозяйственного водопользования для автоматизированной системы управления Ростовского Обл-водхоза: отчет о НИР (заключ.): 4.12 / ЮжНИИГиМ, рук.: Кисаров О. П. - Новочеркасск, 1980. - 134 с. - Исполн.: 189 А. В. - № ГР 79020074. - Инв. № Б992054. .

- DOI 10.31857/S0321-0596463333-344. - EDN DHCGAH.

190. Раткович, Е. Л. Теоретические подходы к оптимизации водопользования на рисовых оросительных системах Нижней Кубани / Е. Л. Раткович, Ю. П. Добрачев, А. А. Бубер // Орошаемое земледелие. - 2022. - № 2(37). - С. 18-22. -DOI 10.35809/2618-8279-2022-2-2. - EDN GHHHRG.

191. Режимы орошения сельскохозяйственных культур на юге Европейской части РСФСР: рекомендации / В. И. Ольгаренко [и др.], под общ. ред. Б. Б. Шумакова. - Ростов-на-Дону, 1986. - 64 с.

192. Ресурсосберегающие энергоэффективные экологически безопасные технологии и технические средства орошения : Справочник / Г. В. Ольгаренко, В. И. Городничев, А. А. Алдошкин [и др.]. - Москва : Российский научно-исследовательский институт информации и технико-экономических исследований по инженерно-техническому обеспечению агропромышленного комплекса, 2015. - 264 с. - ISBN 978-5-7367-1119-2. - EDN YSVGCX.

193. Рогачев, А. Ф. Прогнозирование продуктивности агрокультур на основе ретроспективных данных методом наименьших модулей / А. Ф. Рогачев и др. //

Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. - 2022. - № 1(65). - С. 361-369. - DOI 10.32786/20719485-2022-01-35. - EDN ALETEK.

194. Рогачев, А. Ф. Формирование и анализ многолетних рядов урожайности зерновых для нейросетевого прогнозирования и обоснования агротехнологических мероприятий / А. Ф. Рогачев // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. - 2021. - №2 1(61). - С. 347-356. - DOI 10.32786/2071-9485-2021-01-33. - EDN ZNTSOG.

195. Рогачев, А. Ф. Нейросетевая система управления программируемым аграрным производством с использованием ретроспективных данных и результатов дистанционного зондирования / А. Ф. Рогачев и др. Волгоградский государственный аграрный университет. - Волгоград : Волгоградский государственный аграрный университет, 2021. - 172 с. - ISBN 978-5-4479-0316-9. - EDN QBTBVB.

196. Рогачев, А. Ф. Моделирование процесса обучения нейросети DeepLabv3 для сегментации сельскохозяйственных полей / А. Ф. Рогачев, И. С. Белоусов // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. - 2023. - Т. 50, № 3. - С. 142-149. - DOI 10.21822/2073-6185-2023-50-3142-149. - EDN FCAHZH.

197. Рогачев А.Ф., Шубнов М.Г. Оценка прогнозного уровня урожайности сельскохозяйственных культур на основе нейросетевых моделей динамики // Известия Нижневолжского агропромышленного университетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2012. № 4(28). С. 1—6

198. Рогачев, Д. А. Эволюционные и генетические алгоритмы как природо-подобные подходы к структурно-параметрической оптимизации / Д. А. Рогачев, Д. С. Захаров, И. С. Руднев // Научное обоснование стратегии цифрового развития АПК и сельских территорий: материалы Национальной научно-практической конференции, Волгоград, 09 ноября 2022 года / Волгоградский государственный

аграрный университет. Том I. - Волгоград: Волгоградский государственный аграрный университет, 2023. - С. 313-318.

199. Рогачев Д. А., Юрченко И. Ф., Рогачев А. Ф. Управление системным во-дораспределением на основе экономико - математического моделирования и методов искусственного интеллекта //Мелиорация и гидротехника. - 2023. - Т. 13. - №2. 3. - С. 87-106.

200. Рогачев, Д. А. Требования к технологиям информационной поддержки системного планирования водораспределения / Д. А. Рогачев, И. Ф. Юрченко // Международный журнал прикладных наук и технологий Integral. - 2022. - № 5. -DOI 10.55186/27131424_2022_4_9_3. - EDN SDTYWJ.

201. Рогачев, Д. А. Моделирование и оптимизация системного водораспреде-ления в условиях дефицита водных ресурсов / Д. А. Рогачев, И. Ф. Юрченко // International Agricultural Journal. - 2022. - Т. 65, № 5. - DOI 10.55186/25876740_2022_6_5_31. - EDN MQNTRQ.

202. Рогачев, Д. А. Методические подходы к экономико-математической оптимизации параметров оросительных систем в условиях дефицита водных ресурсов / Д. А. Рогачев, И. Ф. Юрченко // Московский экономический журнал. - 2022. - Т. 7, № 9. - DOI 10.55186/2413046X_2022_7_9_544. - EDN VMCSDU.

203. Рогачев, Д. А. Программное обеспечение обоснования и оптимизации структуры орошаемых земель с учетом стохастичности / Д. А. Рогачев // Математическая экономика и экономическая информатика: Материалы научных чтений, посвященных 75-летию со дня рождения выдающегося экономиста-математика, доктора экономических наук, профессора Кардаша Виктора Алексеевича, Кисловодск, 10-12 октября 2010 года. - Кисловодск: Ростовский государственный экономический университет "РИНХ", 2011. - С. 226-228. - EDN SFVOJR.

204. Рогачев, Д. А. Интеграция инструментальных средств оперативной аналитической обработки (OLAP) с ГИС-технологиями в задачах управления технической эксплуатации оросительных систем / Д. А. Рогачев // Экологическое состояние

природной среды и научно-практические аспекты современных мелиоративных технологий: Сборник научных трудов, посвященный 50-летниму юбилею Мещерского филиала Государственного научного учреждения Всероссийского научно-исследовательского института гидротехники и мелиорации им. А.Н. Костякова / Под общей редакцией Ю.А. Мажайского. - Рязань : Рязоблтипография, 2004. - С. 564566. - БЭК ОиЛБ//.

205. Рогачев, Д. А. Цифровая трансформация управления техническим состоянием оросительной системы / Д. А. Рогачев // Вестник российской сельскохозяйственной науки. - 2025. - № 2. - С. 60-68. - 001 10.31857/82500208225020132. -БЭК ИУБОТУ

206. Рогачев Д.А., Кирейчева Л.В., Адьяев С.Б., Блохин А.Г. Интеллектуальная подсистема технической эксплуатации АСУ «Водопользование оросительной системы» // Природообустройство. 2025. N0 2. С. 6-14. https://doi.org/10.26897/1997-6011-2025-2-6-14

207. Рогачев, Д. А. Цифровизация системного водораспределения: оптимизация, автоматизация, искусственный интеллект / Д. А. Рогачев // Мелиорация и водное хозяйство. - 2025. - № 2. - С. 34-38. - Э01 10.32962/0235-2524-2025-2-34-39. -БЭК КШОО!

208. Родионов А.А. Внедрение искусственного интеллекта в статистические и экономические исследования. DOI: https://doi.org/10.55439/EIT/vol10_iss4/a25

209. Родионов К. А. Сравнение решения задач аппроксимации числовыми методами и нейросетью //Теории, школы и концепции устойчивого развития науки в современных условиях. - 2023. - С. 124-132.

210. Розенблатт, Ф. Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов мозга. Москва: «МИР», 1965. 481 с.

211. Романова, А. С. Мониторинг технического состояния механического оборудования сооружений водохозяйственного комплекса / А. С. Романова, М. А.

Бандурин, И. А. Приходько // Экосистемы. - 2023. - № 34. - С. 133-139. - EDN VXNFDX.

212. Романова, Л. Г. Организационные и гидротехнические требования к экологически безопасной эксплуатации оросительных систем / Л. Г. Романова, Ю. В. Лажаунинкас // Экономико-математические методы анализа деятельности предприятий АПК: Материалы VII Международной научно-практической конференции, посвященной 110-летию Вавиловского университета, Саратов, 21 апреля 2023 года / Под редакцией С.И. Ткачева. - Саратов: Саратовский государственный аграрный университет им. Н.И. Вавилова, 2023. - С. 269-274. - EDN WHGULI.

213. Савин И.Ю., Статакис Д., Нэгр Т., Исаев В.А. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур с использованием нейронных сетей // Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук. 2007. № 6. С. 11—14.

214. Саденова М. А., Храпов С. С., Бейсекенов Н. А. Математическое моделирование прогноза урожайности сельскохозяйственных культур на основе данных полевого мониторинга и дистанционного зондирования //Математическая физика и компьютерное моделирование. - 2023. - Т. 26. - №. 3. - С. 56-75.

215. Саенко, С. М. Математическое моделирование производственных процессов / С. М. Саенко, С. А. Титоренко // Перспективы развития технологий обработки и оборудования в машиностроении : Сборник научных статей Всероссийской научно-технической конференции, Воронеж, 13-14 апреля 2023 года/Отв. редактор Е.В. Смоленцев. - Воронеж: Воронежский государственный технический университет, 2023. - С. 334-338. - EDN TXEURP.

216. Сайт группы компаний «Криптонит» https://kryptonite.ru

217. Салугин, А. Н. Масштабирование гидрофизических характеристик поч-вогрунтов / А. Н. Салугин, Е. В. Мелихова, Т. А. Рыжова // Российская сельскохозяйственная наука. - 2022. - № 2. - С. 8-12. - DOI 10.31857^2500262722020028. -EDN FZYJUW.

218. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022685255 Российская Федерация. Автоматизированная информационно-коммуникационная система управления продуктивностью сельскохозяйственных земель Нечерноземной зоны РФ : № 2022685146 : заявл. 15.12.2022 : опубл. 22.12.2022 / Л. В. Кирейчева, А. Д. Тимошкин, А. Л. Аветисян , заявитель Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова». - БЭК ОУБШС.

219. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024611825 Российская Федерация. Оптимизация распределения оросительной воды в условиях дефицита методом эволюционно-генетических вычислений с нелинейной многокритериальной целевой функцией: 2023688940: заявл. 22.12.2023: опубл. 25.01.2024/ Д. А. Рогачев, заявитель Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова».

220. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018613080 Российская Федерация. Web-приложение для управления водопользованием межхозяйственных оросительных систем : № 2017660047 : заявл. 05.10.2017 : опубл. 02.03.2018 / Ю. Г. Злодеев, В. В. Трунин, И. Ф. Юрченко, заявитель Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всерос-сий220Костякова» (ФГБНУ «ВНИИГиМ им. А .Н.Костякова»). - БЭК ЛМГБг.

221. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2021621746 Российская Федерация. Ретроспек316тивные статистические уровни урожайности зерновых культур, возделываемых в засушливых условиях Волгоградской области : № 2021621652 : заявл. 06.08.2021: опубл. 16.08.2021 / А. Ф. Ро-гачев и др. , заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Волгоградский государственный аграрный университет». - БЭК ЬККББИ.

222. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2023624124 Российская Федерация. Параметры для оптимизации распределения оросительной воды в условиях дефицита водных ресурсов с использованием генетического алгоритма : № 2023624014 : заявл. 15.11.2023 : опубл. 22.11.2023 / Д. А. Рогачев , заявитель Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова». - EDN LOCBIP.

223. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024611825 Российская Федерация. Оптимизация распределения оросительной воды в условиях дефицита методом эволюционно-генетических вычислений с нелинейной многокритериальной целевой функцией: 2023688940: заявл. 22.12.2023: опубл. 25.01.2024/ Д. А. Рогачев, заявитель Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова».

224. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2010613061. Интеграция пространственных данных ГЛОНАСС / GPS с системой управления организацией в среде 1С:Предприятие: № 2010611349: заявл. 16.03.2010 / Д. А. Рогачев, заявитель Рогачев Дмитрий Алексеевич. - EDN HLGAAQ.

225. Селюков, В. И. Управление водопользованием на оросительных системах, современное состояние и пути совершенствования / В. И. Селюков, В. Н. Щедрин // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия: сб. науч. тр. / ГУ ЮжНИИГиМ. - Новочеркасск: ЮРГТУ (НПИ), 2001. - С. 36-43.

226. Селюков, В. И. Система поддержки принятия решений при планировании водопользования в управлениях оросительных систем: автореф. дис. канд. техн. наук: 06.01.02 / Селюков Валерий Иванович. - Новочеркасск, 1994. - 23 с.

227. Сенчуков, Г. А. Нормирование водопотребности сельскохозяйственных культур [Электронный ресурс] / Г. А. Сенчуков, И. В. Новикова // Научный журнал

Российского НИИ проблем мелиорации: электрон. периодич. изд. / Рос. науч. -ис-след. ин-т проблем мелиорации. - Электрон. журн. - Новочеркасск: РосНИИПМ, 2013. - № 2(10). - 14 с.

228. Сенчуков, Г. А. Экологически приемлемые нормы водопотребности сельскохозяйственных угодий на Северном Кавказе / Г. А. Сенчуков, В. И. Гни-ненко, В. В. Турулев // Мелиорация и водное хозяйство. - 1985. - № 6. - С. 31.

229. Системные принципы водоучета и управления водораспределением на оросительной сети / В. Н. Щедрин [и др.]. - Новочеркасск: НГТУ, 1994. - 235 с.

230. Скворцов, Е. А. Применение систем искусственного интеллекта в прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур / Е. А. Скворцов, Е. Н. Ялунина, А. С. Гусев // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. - 2023. - № 9. - С. 69-74. - Э01 10.31442/0235-2494-2023-0-9-69-74. - БЭК

231. Скобцов, Ю. А. Сравнение традиционных и квантовых генетических алгоритмов / Ю. А. Скобцов // Математические методы в технологиях и технике. -2023. - № 4. - С. 91-95. - Э01 10.52348/2712-8873_ММТТ_2023_4_91.

232. Скобцов Ю.А. Современные иммунологические модели и их приложения. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2022, № 3 (140), с. 61--77. РОТ: https://doi.org/10.18698/0236-3933-2022-3-61-77

233. Соколов И. Д. и др. Прогнозирование урожайности озимой пшеницы в луганщине разными методами // Научный вестник государственного образовательного учреждения Луганской Народной Республики" Луганский национальный аграрный университет". - 2019. - №. 6-2. - С. 265-279.

234. Соловьев, Д. А. Нейросетевые технологии повышения эффективности орошаемого земледелия / Д. А. Соловьев, Г. Н. Камышова, Н. Н. Терехова // Земледелие. - 2021. - № 2. - С. 32-36. - Э01 10.24411/0044-3913-2021-10207. - БЭК У1СИБС.

235. Социально-экономические приоритеты обеспечения продовольственной безопасности России / А. А. Анфиногентова, Т. В. Блинова, Е. Г. Решетникова [и др.]. - Саратов: Институт аграрных проблем РАН, 2012. - 273 с. - ISBN 978-5903160-21-1. - EDN WFBVKZ.

236. Сулимин, В. В. Методология применения искусственного интеллекта в агропромышленных предприятиях / В. В. Сулимин, А. Д. Назарова // Деловой вестник предпринимателя. - 2023. - № 2(12). - С. 41-44. - EDN BJHIIG.

237. Справочник проектировщика автоматизированных систем управления технологическими процессами / под ред. Г. Л. Смилянского. - М.: Машиностроение, 1983. - 528 с.

238. Степанов, М. Ф. Математическое моделирование интеллектуальных самоорганизующихся систем: исследование механизма планирования действий / М. Ф. Степанов, А. М. Степанов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2017) : сборник трудов III международной конференции и молодежной школы, Самара, 25-27 апреля 2017 года / Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева. - Самара: Предприятие "Новая техника", 2017. - С. 1419-1424. - EDN YQLRMJ.

239. Сценарии глобального потепления и прогнозы изменений агроклиматических ресурсов Поволжья / В. В. Корсак, А. В. Кравчук, Р. В. Прокопец [и др.] // Аграрный научный журнал. - 2018. - № 1. - С. 51-55. - EDN YNGYDW.

240. Такабоев Важные факторы использования водных ресурсов и повышения его эффективности//1П:етайот1 Journal of Formal Education. - 2023. - Т. 2. -№. 11. - С. 149-156.

241. Тюпаков К. Э., Батракова Н. В., Мертинс Ю. В. Экономическая эффективность технологических инноваций в растениеводстве //Естественно-гуманитарные исследования. - 2023. - №. 45 (1). - С. 259-264.

242. Федеральный проект РФ «Искусственный интеллект» [Электронный ресурс] https: //ai.gov.ru/strategy/federalnyy-proekt-ii/

243. Халбаева, Р. А. Совершенствование планирования водопользования и водораспределения / Р. А. Халбаева. - Ташкент: Среднеазиатский НИИ экономики сельского хозяйства, 1975. - 136 с.

244. Худякова Е. В., Степанцевич М. Н., Горбачев М. И. Цифровые технологии в АПК: учебник / Е. В. Худякова, М. Н. Сте-панцевич, М. И. Горбачев / ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет - МСХА имени К. А. Тимирязева». - М.: ООО «Мегаполис», 2022. - 220 с.

245. Шаров, И. А. Эксплуатация гидромелиоративных систем: учеб. пособие для гидромелиоративных институтов и факультетов / И. А. Шаров. - М.: Колос, 1968. - 384 с.

246. Швырёв В. С. А. П. Огурцов. Подготовка электронной публикации и общая редакция. URL: https://gtmarket.ru/concepts/6872

247. Щедрин, В. Н. Основные принципы и подходы к восстановлению мелиоративного комплекса России / В. Н. Щедрин, С. А. Манжина // Роль мелиорации в обеспечении продовольственной безопасности, Москва, 14-15 апреля 2022 года. -Москва: Всероссийский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова, 2022. - С. 138-145. - EDN JPNQAT.

248. Щедрин В. Н., Штанько А. С., Воеводин О. В., Кожанов А. Л., Жук С. Л., Шепелев А. Е. Пути совершенствования планового водопользования на оросительных системах. Новочеркасск. 2014. 36 с.

249. Щедрин В. Н., В. И. Коржов // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия: сб. науч. тр. - Новочеркасск, 2000. - С. 10-18.

250. Щедрин В.Н., Иваненко Ю.Т., Ольгаренко В.И., Харковский А.М., Филиппов Е.Г. Системные принципы водоучета и управления водораспределением на оросительной сети. Новочеркасск, 1994. 120 с.

251. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука / Р. Шеннон. - М.: Мир, 1978. - 418 с.

252. Шумаков, Б. А. Изучение водопотребления сельскохозяйственных культур - основа для проектирования режима орошения / Б. А. Шумаков // Биологические основы земледелия. - М., 1957. - 21 с.

253. Шумаков, Б. Б. Гидромелиоративные системы нового поколения / Б. Б. Шумаков. - М.: Рома, 1997. - 120 с.

254. . Экономико-математические модели. - Наука, 1972. - Т. 4.

255. Эксплуатация и мониторинг мелиоративных систем: учеб. для вузов / В. И. Ольгаренко [и др.], под ред. В. И. Ольгаренко. - Коломна, 2006. - 391 с.

256. Эффективные отечественные практики на базе технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве. Аналитический отчет. АНО «Цифровая экономика», 2023. 100 с.

257. Эффективное водопользование при орошении: теоретические и прикладные аспекты / С. Д. Исаева, А. Л. Бубер, А. О. Щербаков [и др.]. - Москва : Всероссийский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова, 2022. - 231 с. - ISBN 978-5-907464-26-1. - EDN PQZBJP

258. Эффективные отечественные практики на базе технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве. Аналитический отчет. АНО «Цифровая экономика», 2023.100 с.

259. Юркова А. Ю. Экономико-математические модели динамики развития предприятий в условиях цифровой трансформации. - 2023.

260. Юрченко И.Ф. Планирование системного водораспределения: современное состояние и приоритетные направления совершенствования Мелиорация и гидротехника. 2023. Т. 13, № 1. С. 184-199.

261. Юрченко, И. Ф. Концепция развития цифровизации комплексной мелиорации / И. Ф. Юрченко // Аграрная наука. - 2022. - № 7-8. - С. 199-209. - DOI 10.32634/0869-8155-2022-361-7-8-199-209. - EDN EFFMHQ.

262. Юрченко, И. Ф. Информационные системы управления водохозяйственным мелиоративным комплексом / И. Ф. Юрченко // Вестник российской сельскохозяйственной науки. - 2016. - № 1. - С. 12-15. - EDN VZSWBR.

263. Юрченко, И. Ф. Система поддержки принятия решений по водораспре-делению на базе веб-технологий / И. Ф. Юрченко, В. В. Трунин // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. - 2014. - № 2(14). - С. 87-97. - EDN SFHEOV.

264. Юрченко, И. Ф. Совершенные системы водопользования как фактор сохранения почвенного плодородия и устойчивости сельскохозяйственного производства в орошаемых агроландшафтах / И. Ф. Юрченко, В. В. Трунин // Агрохимический вестник. - 2013. - № 1. - С. 25-27. - EDN RCVYCN.

265. Янишевский, Н. А. Организация планового водопользования с учетом современных требований сельскохозяйственного производства / Н. А. Янишевский. - Ташкент: ОИИВХ, 1957. - 36 с.

266. Янишевский, Н. А. Методы улучшения эксплуатации оросительных систем и необходимые исследования / Н. А. Янишевский. - Ташкент, 1928. - 24 с

267. Agriculture drones market — growth, trends, covid-19 impact, and forecast (2022-2027) // Mordor Intelligence. https://www.mordorintelligence. com/industry-reports/agriculture-drones-market (дата обращения: 02.12.2022)

268. Agriculture's connected future: How technology can yield new growth // McKinsey. https://www.mckinsey. com/industries/agriculture/our-insights/agricultures-connected-future-how-technology-can-yield-newgrowth (дата обращения: 02.12.2022).

269. Alaimo, L. S. Sustainable development goals indicators at territorial level: Conceptual and methodological issues - the Italian perspective / L. S. Alaimo, F. Mag-gino // Social Indicators Research. - 2020. - Vol. 147. - P. 383-419.

270. Aninteragency use and management-Irrig. W. use, 1979. - р. 1-10.

271. Arizona water shartges: an end in slahts A.V.G., 1981, 29, 6. - р. 8-11.

272. Automated Data Collection and AI Analysis // AGAYE. https://ageye-tech.com/platform/ (дата обращения: 07.12.2022)

273. Aziz F., Farissi M. Reuse of treated wastewater in agriculture: solving water deficit problems in arid areas //Annales of West University of Timisoara. Series of Biology. - 2014. - Т. 17. - №. 2. - С. 95-100

274. Bezborodov, Yu. Influence of variability of climatic indicators onwater consumption of cotton / Yu. Bezborodov, V. Pchelkin // E3S Web of Conferences. - 2023. -Vol. 454. - P. 02002. - DOI 10.1051/e3sconf/202345402002. - EDN SAAXTB.

275. Bowen, J. Cutting irrigation costs World Farming / J. Bowen, B. Kruthy, 1982, 24, 1 - р. 14-19.

276. Borodychev, V. V. Irrigation management information system model with integrated elements of artificial intelligence / V. V. Borodychev, M. N. Lytov // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science : 3, Volgograd, Virtual, 10-11 декабря 2020 года. - Volgograd, Virtual, 2021. - P. 012019. - DOI 10.1088/17551315/786/1/012019. - EDN SRBIEA

277. Bsor, D. Current status of irrigation in the United States - Irrigation Chol-lenges of the 80 s. 1980, - р. 15-21.

278. Cislak, V. Sucasny stav a perspektivy vyneitia / V. Cislak. Sb. ICS Akad. Zenred. - Praha, 1988, N. 122. - р. 103-105.

279. Coote D.R., Gregorich L.J. The Health of Our Water, Towards Sustainable Agriculture in Canada // Ministry of Public W146orks and Government Services. - Ottawa, Canada, 2000. 508

280. Crops reclamation management based on hybrid neuro-fuzzy systems. IOP Conference Series / K.E. Tokarev at al. // Earth and Environmental Science. 2020. N.421(4), art. no. 042015

281. Economic instruments for the rational use of water in irrigation Economic Com. For Europe. - 1986. - р. 1-23.

282. Estimation of condition of cultivated pastures under remote sensing of earth / V. I. Trukhachev at all.// Engineering for Rural Development Proceedings. 2019. P. 442449.

283. Elgallal M. M. Development of an approach for the evaluation of wastewater reuse options for arid and semi-arid area : дис. - University of Leeds, 2017.

284. Enabling Smarter Business Decisions with AI // Forecasty.AI. https://fore-casty.ai (дата обращения: 07.12.2022)

285. From Agriculture to AgTech // Deloitte. https://www2.deloitte.com/ con-tent/dam/Deloitte/de/Documents/ consumer-industrial-products/Deloitte-Tranfo mation-from-Agriculture-to-AgTech-2016.pdf (дата обращения: 30.11.2022

286. From Farm to Farm: Can CRISPR Feed the World?//Geenetic engineering & biotechnology news. https:// www.genengnews.com/topics/genome-edi ting /from-pharma-to-farm-can-crispr-feed-the-world/ (дата обращения: 02.12. 2022)

287. Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2023//Gartner. https: //www.gartner.com/en/articles/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2023 (дата обращения: 11.10.2022)

288. Gladkov, L.A., Gladkova, N.V., Semushin. E.Y. Parallel hybrid genetic algorithm for solving design and optimization problems. Advances in Intelligent Systems and Computing. Т. 1127. С. 249-258 (2020)

289. Haverstock M.J., Madani A., Balde H., Vanderzaag A., Gordon R. Performance of an Agricultural Wetland-Reservoir-Irrigation Management System // Water. -Vol. 9, Iss. 7. - 2017. - https://doi.org/10.3390/w9070472

290. Herera F., Lozano M. Adaptation of genetic algorithm parametres based on fuzzy logic controllers// In F.Herera & J.Verdegay, editors. Genetic algorithms and soft computing, Physica-Verlag.- P. 95-125.

291. Hinterding R., Michalevicz Z., Eiben A. Adaptation in evolutionary computation: a survey // Proceedings of IEEE international conference on evolutionary computa Automated Data Collection and AI Analysis

292. InterGrain and Inari Launch Collaboration to Deliver Step-Change in Wheat Yield Potential // Inari. https://inari.com/news/intergrain-and-inari-launch-collaboration-to-deliver-step-change-in-wheatyield-potential (дата обращения: 02.01.2023)

293. Irrigation - where use we going. Power Farm. Mag. 1984, 93, N. 10. - р. 1416.

294. Jackson, Richard. Ptrception of enviromental damago acsociated - with irrigation. / J. Envir. Man., 1977, 5. - N. 2. - р. 112-126.

295. Jordan J. Intro to optimization in deep learning: Gradient Descent // Paper-space. Series: Optimization. 2018. URL: http s: //blog .paperspace.com/intro -to-optimiza-tion-in-deep-learninggradient-descent.

296. Juldstrom B. What have you done for me lately adapting operator probabilities in a steady-state genetic algorithm//Proceedings 6th international conference on Gas, San Francisco.-1995.-P.81-87.

297. Kureychick, V.M., Kaplunov T.G. Time series forecasting method based on genetic algorithm for predicting the conditions of technical systems. Journal of Physics: Conference Series. International Conference "Information Technologies in Business and Industry" - 2 - Mathematical Simulation and Computer Data Analysis. p. 032046 (2019)

298. Kawaguchi K. Deep Learning without Poor Local Minima // Advances in Neural Information Processing Systems. 2016. URL: http://arxiv.org/abs/1605

299. Koumousis V.K., Katsaras C.P. Asow-tooth genetic algorithm combining the effects of variable population size and reinitialization to enhance performance//IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2006, 10(1). P.19-28.

300. Lin L. and Gen M., «Auto-tuning strategy for evolutionary algorithms: Balancing between exploration and exploitation» Soft Computing, vol. 13, pp. 157-168, 2009.

301. Loupian E., Burtsev M., Proshin A., Kashnitskii A., Balashov I., Bartalev S., Konstantinova A., Kobets D., Radchenko M., Tolpin V., Uvarov I. Usage Experience and Capabilities of the VEGA-Science System, Remote Sensing, 2022, Vol. 14, No. 1, p. 77. DOI: 10.3390/rs14010077.

302. Malaterre, P.-O., Rogers D.C., Schuurmans J. Classification of Canal Control Algorithms//Journal of Irrigation and Drainage Engineering, January/February 1998. -Vol. 124. - No. 1, -P.3-10. Режим доступу: http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9437(1998)124:1(3)

303. Mancosu N. et al. Water scarcity and future challenges for food production //Water. - 2015. - Т. 7. - №. 3. - С. 975-992.

304. McCulloch W. S., Pitts W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of mathematica - 1944. - vol 5. - No. 4. - С. 115-133.

305. Melikhova, E. V. Information system and database for simulation of irrigated crop growing / E. V. Melikhova et al // Studies in Computational Intelligence. - 2019. -Vol. 826. - P. 1185-1191. - DOI 10.1007/978-3-030-13397-9_121.

306. Morán-Valencia M., Flegl M., Güemes-Castorena D. A state-level analysis of the water system management efficiency in Mexico: Two-stage DEA approach //Water Resources and Industry. - 2023. - Т. 29. - С. 100200.

307. Motlaghzadeh K. et al. A multi-agent decision-making framework for evaluating water and environmental resources management scenarios under climate change //Science of The Total Environment. - 2023. - Т. 864. - С. 161060.

308. Muñoz-Sabater, J., Dutra, E., Agustí-Panareda, A., Albergel, C., Arduini, G., Balsamo, G., Boussetta, S., Choulga, M., Harrigan, S., Hersbach, H., Martens, B., Mi-ralles, D. G., Piles, M., Rodríguez-Fernández, N. J., Zsoter, E., Buontempo, C., and

Thépaut, J.-N.: ERA5-Land: a state-of-the-art global reanalysis dataset for land applications, Earth Syst. Sci. Data, 13, 4349- 4383, https://doi.org/10.5194/essd-13-4349-2021, 2021.

309. Nova K. AI-Enabled Water Management Systems: An Analysis of System Components and Interdependencies for Water Conservation //Eigenpub Review of Science and Technology. - 2023. - Т. 7. - №. 1. - С. 105-124.

310. Olgarenko, V. I. Technical condition diagnostics of the water supply facilities in the irrigation systems / V. I. Olgarenko, I. V. Olgarenko, V. I. Olgarenko // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Kislovodsk, 01-05 октября 2019 года. Vol. 698(2). - Kislovodsk: Institute of Physics Publishing, 2019. - P. 022060. -DOI 10.1088/1757-899X/698/2/022060.

311. Park J., Bayraksan G. A multistage distributionally robust optimization approach to water allocation under climate uncertainty //European Journal of Operational Research. - 2023. - Т. 306. - №. 2. - С. 849-871.

312. Product Overview // Smart farm systems. https://www.smartfarm.ag/ products/automation-options/ (дата обращения: 07.12.2022).

313. Raska P. et al. Exploring local land use conflicts through successive planning decisions: a dynamic approach and theory-driven typology of potentially conflicting planning decisions //Journal of Environmental Planning and Management. - 2023. - Т. 66. -№. 10. - С. 2051-2070.

314. Redefining agriculture through artificial intelligence: Predicting the unpredictable // PWC. https://www. pwc.in/assets/pdfs/grid/agriculture/redefining-agriculture-through-artificial-intelligence.pdf (дата обращения: 06.12.2022)

315. Rogachev, A. F. Semantic Image Segmentation of Agricultural Field Problem Areas Using Deep Neural Networks Based on the DeepLabV3 Model / A. F. Rogachev, I. S. Belousov, D. A. Rogachev // 4th International Conference on Image Processing and Capsule Networks (ICIPCN 2023), Bangkok, Thailand, 10-11 августа 2023 года. -Bangkok, Thailand: Springer, 2023.

316. Rogachev A F. (2021) Creating an artificial neural network for predicting the dynamics of retrospective yield series J. Phys.: Conf. Ser. 2060 012027D0I 10.1088/1742-6596/2060/1/012027

317. Rogachev A.F. Fuzzy Set Modeling of Regional Food Security. Perspectives on the Use of New Information and Communication Technology (ICT) in the Modern Economy. ISC 2017. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2019. Vol. 726. Springer, Cham

318. Rogachev A. F., Mizyakina O. B., Myagkova T. L. Food Security of Region as Component of Economic Security // Revista ESPACIOS. 2018. Vol. 39 (№ 03) P. 23.

319. Rogachev A. F., Shokhnekh A. V. et al. Monitoring and Economic & Mathematical Modeling of Manufacture and Consumption of Agricultural Products as a Tool of Food Security Management // Revista ESPACIOS. 2018. Vol. 39 (N° 01) P. 1 15.

320. Rogachev, D. A. Optimization of Irrigation Systems Water Resources Distribution in Conditions of Scarcity Using Evolutionary Algorithms / D. A. Rogachev, A. F. Rogachev // International Conference on Evolutionary Artificial Intelligence (ICEAI 2023), Malaysia, 13-14 сентября 2023 года. - Malaysia: Springer, 2023. - P. 457-468. - EDN IVTEJR.

321. Rogachev, D. A. Management and Optimization of Systematic Water Adjustment by Economic-Mathematic Modeling Methods and AI / D. A. Rogachev, I. F. Yurchenko, A. F. Rogachev // 2023 International Russian Automation Conference (RusAutoCon), Sochi, 10-16 сентября 2023 года. - Sochi: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2023. - P. 888-893. - DOI 10.1109/RusAuto-Con58002.2023.10272907.

322. Rogachev, D.A., Rogachev, A.F. (2024). System Analysis of Adaptive Genetic Algorithms for Water Distribution Optimizing in Water Scarcity Conditions. In: Asokan, R., Ruiz, D.P., Piramuthu, S. (eds) Smart Data Intelligence. ICSMDI 2024. Algorithms for Intelligent Systems. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-97-3191-6 19

323. Rogachev, D.A., Rogachev, A.F. (2024). Optimization of irrigation Systems' Water Resource Distribution in Conditions of Scarcity Using Evolutionary Algorithms. In: Asirvatham, D., Gonzalez-Longatt, F.M., Falkowski-Gilski, P., Kanthavel, R. (eds) Evolutionary Artificial Intelligence. ICEASSM 2017. Algorithms for Intelligent Systems. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-99-8438-1_29.

324. D. A. Rogachev and A. F. Rogachev, "Optimization of Resource Allocation in the Tasks of Technical Operation of Hydraulic Reclamation Systems," 2024 3rd International Conference on Applied Artificial Intelligence and Computing (ICAAIC), Salem, India, 2024, pp. 1642-1647, doi: 10.1109/ICAAIC60222.2024.10575787.

325. Ruder S. Optimization for Deep Learning Highlights in 2017 // Optimization for Deep Learning Highlights in 2017. 2017. URL: http://ruder.io/deep-learning-optimi-zation-2017.

326. Ruder S. An overview of gradient descent optimization algorithms // Cornell University Library. 2016. URL: https://arxiv.org/abs/1609.04747.

327. Shafa N. S. et al. Multi-objective planning for optimal exploitation of surface and groundwater resources through development of an optimized cropping pattern and artificial recharge system //Ain Shams Engineering Journal. - 2023. - T. 14. - №. 2. - C. 101847.

328. Schraudolph N. N., Yu J., Gunter S. A Stochastic Quasi-Newton Method for Online Convex Optimization // Statistical Machine Learning. 2017. URL: http://proceedings.mlr.press/v2/schraudolph07a/schraudolph07a.pdf

329. Solomon, K. Agri-Sintesis / K. Solomon. - 1986, 17, 77. - p. 22-23.

330. Stansfurg, M. Irrigation and water quality - a U.S. Perspective. Trank 14 th cong. irrig. and drain, 1990, I-B. - p. 585-594.

331. Status of irrigation and drainage research in the United State, 1984, 110, N. 1. - p. 55-74.

332. Svendsen, M., Small L. Farmer's perspective on irrigation performans Irrig. Drain Systems. 1990, I-B. - р. 585-594.

333. Tavakoli M. et al. An integrated decision-making framework for selecting the best strategies of water resources management in pandemic emergencies //Scientia Iran-ica. - 2023.

334. The Digital Financial Solution for farmers // Ricult. https://www.web.ri-cult.com/ (дата обращения: 14.12.2022)

335. The future of food and agriculture: Trends and challenges // Food and agriculture Organization of the United nation

336. The state of AI in 2021 // QuantumBlack AI by Mckinsey. https://www.mckinsey.com/capabilities/ quantumblack/our-insights/global-survey-the-state-of-ai-in-2021 (дата обращения: 25.10.2022)

337. Transforming Agriculture through Digital Technologies // Deloitte. https://www2.deloitte.com/content/ dam/Deloitte/gr/Documents/consumer-busi-nessgr_Transforming_Agriculture_through_Digital_ Technologies_noexp.pdf (дата обращения: 30.11.2022). https://www.fao.org/3/i6583e/ i6583e.pdf (дата обращения: 02.02.2023)

338. Tudose N. C. et al. Challenges and opportunities of knowledge co-creation for the water-energy-land nexus //Climate Services. - 2023. - Т. 30. - С. 100340.

339. Uddin M. G. et al. A novel approach for estimating and predicting uncertainty in water quality index model using machine learning approaches //Water Research. -2023. - Т. 229. - С. 119422.

340. Understanding deep learning requires rethinking generalization / C. Zhang, S. Bengio, S. Bengio, M. Hardt, B. Recht, O. Vinyals // Cornell University Library. 2016. URL: https://arxiv.org/abs/1611.03530.

341. UNDESA. The millennium development goals report 2015. - UN, 2015. - 75

p.

342. Using AI to Predict Crop Yields // Xyonix. https://www.xyonix.com/indus-tries/agriculture-crop-yieldprediction (дата обращения: 16.01.2023)

343. The state of AI in 2021. McKinsey Analytics. URL: https://www.mckm-sey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Analyt-ics/0ur%20Insights/Global%20sur-

vey%20The%20state%20of%20AI%20in%202021/Global-survey-The-state-of-AI-in-2021.pdf

344. Using Treated Wastewater in Agriculture [Электронный ресурс]. https://www.health.gov.il/English/Topics/EnviroHealth/Reclaimed_Water/kol-chim/Pages/ agriculture.aspx.

345. Wakan Tech is a technology startup based in Oman // Omanstartuphub https://omanstartuphub.om/ news/2021/intelligent-farming (дата обращения: 02.12.2022)

346. Water Management in Israel. Key Innovations and Lessons Learned for Water-Scarce Countries [Электронный ресурс] bitstream/handle/10986/28097/

119309-WP-PUB- LIC-56p-WcmpeProof.pdf?sequence=l.

347. What is Regenerative Agriculture? // Regenerative Agriculture Initiative, California State University, Chico. February 24, 2017. https : //thecarbonunderground.org/ wp-content/uploads/2017/02/Regen-AgDefini tion-7.27.17-1.pd

348. Wilson, R. Roelofs, M. Stern, N. Srebro, B. Recht // Cornell University Library. 2017. URL: https://arxiv.org/abs/1705.08292. Conclusions. Statistical anal

349. Xarvio™ Digital Farming Solutions // Xarvio. https://www.xarvio.com/ global/en.html (дата обращения: 02.12.2022)

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А - Акты внедрения

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

(Минсельхоз России) ДЕПАРТАМЕНТ МЕЛИОРАЦИИ

(Депмелиорация)

Федеральное государственное бюджет ное учреждение «Управление мелиорации земель и сельскохозяйственного водоснабжения по Приволжскому федеральному округу» (ФГБУ «Управление «Приволжскмелиоводхоз»)

420073, Республика Татарстан , г.Казань, ул. Гвардейская 15 телефон/факс: [phone] E-mail: tatmvodhos@mail,ru -приемная

Казань « ш» апреля 2025 г

Акт внедрения научно - исследовательских результатов в производство

Программный комплекс «Автоматизированная система управления водопользованием оросительной системы с использованием экономико-математического моделирования и методов искусственного интеллекта» Автор; Рогачев Дмитрий Алексеевич

Введен в опытно - производственную эксплуатацию: с 01.04.2025г. в ФГБНУ «Управление мелиорации земель и сельскохозяйственного водоснабжения по Приволжскому федеральному округу»

Программный комплекс «Автоматизированная система управления водопользованием оросительной системы с использованием экономико-математического моделирования и методов искусственного интеллекта» представлен в составе следующих элементов:

• Программа для ЭВМ «Подсистема технической эксплуатации АСУ водопользованием оросительной системы с использованием экономико-математического моделирования и методов искусственного интеллекта»;

• Программа для ЭВМ «Подсистема "Водораспределение" автоматизированной системы управления "Водопользование оросительной системы" с использованием методов искусственного интеллекта»;

• База данных «Временные ряды данных для тренд-сезонного и нейросетевого прогнозирования урожайности зерновых культур с использованием многолетних гидрометеорологических данных в почвенно-климатических условиях юга России».

Решение базируется на экономико-математическом моделировании процессов водопользования на орошении с использованием методов искусственного интеллекта и

обеспечивает повышение качества управления водопользованием на оросительных системах. Автоматизированная система позволяет решать задачи: оптимизации распределения оросительной воды, включая условия дефицита водных ресурсов, методом эволюционно-генетических вычислений с нелинейной многокритериальной целевой функцией; распределения ограниченных денежных ресурсов между объектами технической эксплуатации с использованием генетических алгоритмов; осуществлять нейросетевое прогнозирование урожайности на орошении а также выполнять обоснование структуры и оптимизацию параметров оросительной системы в условиях сочетания орошаемого массива с богарным с учетом стохастичности.

Внедрение автоматизированной системы с использованием экономико-математического моделирования технологических процессов водопользования обеспечивает повышение валового объема продукции в денежном исчислении до 20%, сокращение потерь поливной воды на 7-10%, увеличение площади полива на 4-5%., повышение точности прогнозирования урожайности с 80% до 95%, в сравнении с традиционными методами.

Директор ФГБУ «Упра

М.П.