На основі проведення теоретичних і експериментальних досліджень розв’язана задача системного прогнозування розвитку культур, що дає змогу на основі фенологічного прогнозу стану посіву, проектувати оптимальну технологію вирощування сільськогосподарських культур. 1. Аналіз літературних джерел дав змогу визначити проблему і виявити кількісні зв’язки між агрометеорологічними, технологічними факторами впливу і періодами розвитку культур, а також потребу в удосконаленні дослідження цих зв’язків методами математичного моделювання. Виділено як найбільш вагомий за впливом в умовах зрошення показник суми середніх добових температур повітря, деякі ТО (внесення добрив, строки сівби, поливи). 2. Розроблені елементи прикладної теорії і проблемно-орієнтованого інструментарію моделювання задач управління складними процесами сільськогосподарських об’єктів на прикладі прогнозування строків проходження фенофаз і призначення агрозаходів на засадах оптимізації в умовах зрошення. 3. Дослідження в напрямку методів формального опису зв'язків календарних дат розвитку культур з факторами впливу дали змогу виділити основні з них: зовнішні – суми температур; внутрішні (управляючі) – ТО. 4. Розроблено комплекс системних підходів і створено автоматизовану систему визначення строків настання чергової фази вегетації конкретної культури (сорту), що дає змогу оцінити роль і ступінь впливу основних зовнішніх факторів (природні і штучні) на темпи розвинення культур. В основу методу прогнозу і створення системи було покладено розрахунки біокліматичних констант і індексів впливу по кожній культурі. Цими індексами побічно враховуються фактори сорту і зони вирощування. 5. На підставі формального описування процесу впливу термічних і технологічних факторів було винайдено підхід до представлення специфічних сільськогосподарських знань, удосконалено динамічні моделі прогнозування розвитку культур і оптимізації технології; створено комплекс алгоритмів їх машинної реалізації. В основу алгоритму машинної реалізації моделі покладено аналітичні і фреймові методи описування даних і знань. 6. Розроблено алгоритмічне і прикладне програмне забезпечення, яке реалізує використання системи і підвищує її ефективність. На цих засадах розроблено засоби функціонування системи у виробничому, експертно-модельному і навчально-тренувальному режимах. Передбачено таке імітаційне використання системи, що надає змоги завдяки можливості багатоваріантного вибору зменшити витрати на отримання інформації і процедури вироблення технологічних рішень при зрошенні на підставі оптимізації. 7. Дослідно-виробничими випробуваннями встановлено відхилення в межах 1,1-2,8, що є допустимим. В практичних випробуваннях відхилення розрахованих дат настання фенофаз на 1 добу було у 20% випадках, 2-3 доби у 70% і 4-7 діб у 10%. Такі параметри гарантують виробничу придатність системи. За рахунок мінімізації технології загальні витрати зменшились на 8-15,6 %, ефективність збільшилась на 7,8-10 % (в залежності від культур). 8. Доведена можливість включення розроблених підходів до створення систем прогнозування, оцінки розвитку культур в умовах виробництва (у складі СППР або індивідуально), що дає можливість робити оперативне планування агрозаходів, які відповідатимуть ситуаціям, що складаються на конкретному полі. 9. Запропоновано варіант експертно-аналітичного оцінювання значень технологічних операцій у технологічному процесі. На цій основі створено алгоритм призначення мінімальних агрозаходів, що підвищує ефективність технологічних схем вирощування культур в цілому. Розроблена методика є складовою частиною концепції створення системи підтримки технологічних рішень у землеробстві як базової у державній програмі створення регіональних систем точного землеробства. 10. Доопрацьовано методику економічної оцінки автоматизованих систем як продукту науково-технічного прогресу. Запропоновано два алгоритми розрахунків економічної ефективності: загальної оцінки і інтегрального індексу ефективності. Економічну оцінку зроблено у вигляді матриці, що надає зручне сприйняття процесу розрахунків. 11. У теоретичному спрямуванні розроблений комплекс (підхід до прогнозування, його автоматизована реалізація) є процесом перетворення даних (метеорологічні спостереження, характеристики культур і технологій) в знання і сучасною формою інтеграції цих знань у виробництво. 12. Для умов виробництва пропонується інформаційна система, яка здатна надавати поради щодо планування і корегування технологій вирощування культур при зрошенні, спираючись на прогноз строків проходження фенологічних фаз розвитку. Експлуатаційна перевірка системи довела можливість підвищення ефективності управління технологічними процесами. При цьому, при умові незначних перетворень (коригування даних в БД) система може бути використана з тим же ефектом і в умовах богарного землеробства. Аналіз результатів впровадження у господарствах Білозерського району Херсонської області підтверджує, що економія технологічних ресурсів і ресурсів праці підвищилась відносно традиційних методів прийняття рішень на 12-20% ( в залежності від культур) за рахунок своєчасності проведення агрозаходів і корегування параметрів технології у відповідності до ситуації на полі. | 