Россия
УДК 631.6 Сельскохозяйственная мелиорация
ГРНТИ 68.31 Сельскохозяйственная мелиорация
ОКСО 35.06.01 Сельское хозяйство
ББК 40 Естественнонаучные и технические основы сельского хозяйства
ТБК 5607 Сельскохозяйственная мелиорация
BISAC TEC003050 Agriculture / Irrigation
В рамках озвученных докладов подчеркнута важная роль точной мелиорации как ключевого инструментария повышения эффективности водопользования, адаптации агросектора к климатическим изменениям и перехода к устойчивым формам сельского хозяйства. Внедрение цифровых и интеллектуальных технологий, включая ИИ, дистанционное зондирование и математическое моделирование, позволяет оперативно учитывать пространственную неоднородность агроландшафтов, оптимизировать режимы орошения и снизить затраты ресурсов
точная мелиорация, ИИ
Семинар «Точная мелиорация – миф или реальность» состоялся в мае 2025 г. в Москве и посвящен актуальным вопросам внедрения цифровых и интеллектуальных технологий в мелиоративную отрасль, включая использование искусственного интеллекта и математического моделирования. Организатором мероприятия выступила д.т.н., профессор Л.В. Кирейчева. Она отметила, что изначально мелиорация была направлена на выравнивание природных условия для достижения высокого уровня плодородия почвы и создания оптимального мелиоративного режима на мелиорированных землях. При этом возникает необходимость прецизионного управления инженерной мелиоративной системой для регулирования мелиоративного режима, обеспечивающего подачу воды и питательных веществ по фазам развития культурных растений, что можно трактовать как «точная мелиорация». В семинаре приняли участие представители ведущих научных организаций и образовательных учреждений, отраслевых институтов, Департамента мелиорации Минсельхоза РФ, а также эксперты российских технологических компаний, финансовых структур и зарубежные специалисты из Израиля, Киргизии и Узбекистана. Среди участников семинара – ученые ФНЦ и его региональных филиалов, представители ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева, МГУ им. М.В. Ломоносова, ФГБУ «Управление «Приволжскмелиоводхоз», ФГБНУ ВНИИ «РАДУГА», ФГБОУ ВО ГУЗ, ФГБНУ «РосНИИПМ», ФГБОУ ВО Волгоградского ГАУ, ФГБОУ ВО Казанского ГАУ, а также эксперты из Минсельхоза РФ, АО «Россельхозбанк», Ассоциации лабораторий по развитию искусственного интеллекта, Zemach Agricultural Technologies (Israel), ООО «Информационные и нейросетевые технологии», ООО «РДА-Софт» и др. В процессе работы семинара исполнительный директор Ассоциации лабораторий по развитию искусственного интеллекта Вячеслав Андреевич Береснев поздравил ФГБНУ «ФНЦ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова» с важным достижением – успешным прохождением отраслевой экспертизы разработки АСУ «Водопользование ОС» и ее включением в официальный каталог подтвержденных решений в сфере искусственного интеллекта. Это событие стало значимым признанием вклада института в развитие цифровых технологий для водного хозяйства. Сертификат вручен руководителю научного направления ФНЦ, профессору, доктору технических наук Людмиле Владимировне Кирейчевой. В докладах, представленных на семинаре, изложены теоретические основы, методология, технология точного земледелия и мелиорации, а также обсуждены практические аспекты их применения, что определило актуальность и дискуссионность данной проблемы. ● Точная мелиорация – основные понятия и перспективы развития (проф., д.т.н. В.В. Шабанов, ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева). Доклад посвящен переосмыслению термина «мелиорация» и обоснованию концепции точной мелиорации как системы рационального, научно обоснованного управления водным, солевым и тепловым режимами мелиорируемых земель для оптимально регулирования факторами жизни растений. Автор привел исторический опыт Древнего Египта, где мелиорация была точной и основанной на моделях и измерениях. Подчеркнул необходимость реализации «требований мелиорации» к точному описанию условий внешней среды и почвенной биоты с учетом неоднородности природных объектов во времени, в пространстве и по объектам управления (почва, растение, биота). Предложил подход, в котором точная мелиорация должна опираться на моделирование, прогнозирование, мониторинг и учитывать различия между биотическими и абиотическими объектами. Раскрыл новыек направления исследований от создания баз данных и знаний, ГИС-интеграции и анализа Big Data до разработки обучающих и экспертных систем. Привел пример научно-технического достижения – расчета влагозапасов на различных элементах ландшафтной катены [1, 2]. ● Точная мелиорация в климатической и экономической повестке – вызовы и возможности (О.В. Князьков, заместитель руководителя Центра отраслевой экспертизы АО «Россельхозбанк»). Докладчик рассмотрел ключевые направления развития мелиорации, как инструментария повышения устойчивости сельского хозяйства к климатическим рискам. Подчеркнул роль Россельхозбанка в качестве основного финансового партнера АПК и необходимость расширения ирригации при активной государственной поддержке. Отметил, что по расчетам Центра отраслевой экспертизы банка на перевод 1 млн га под орошение требуется до 390 млрд руб. В настоящее время состояние оборудования требует модернизации и обновления фонда, на что потребуются дополнительные меры господдержки в виде увеличения федеральных лимитов для возмещения капитальных затрат на проект. Показал высокую эффективность орошения в Агрохолдингах, обеспечивающую кратный рост урожайности и прибыли при быстрой окупаемости. Отметил перспективы развития мелиорации до 2030 г., включая цифровизацию, роботизацию и внедрение отечественных решений. Инициативой для внедрения инноваций должны стать мастер-классы и испытательные полигоны. ● Водо-энергосберегающие инновационные технологии и техника (д.с.-х.н. М.М. Хисматуллин, ФГБУ «Приволжскмелиоводхоз»). Докладчик сосредоточился на практике перехода от традиционных методов мелиорации к точным технологиям, позволяющим эффективно использовать воду и энергию с учетом особенностей каждого участка. На примере Татарстана продемонстрировал успешные решения: капельное орошение, автоматизированный полив, энергосберегающая техника, цифровые платформы и ИИ-алгоритмы управления водопользованием. Эти мероприятия уже обеспечивают рост урожайности, снижение затрат и улучшение качества продукции. Опыт республики подтверждает, что точная мелиорация – это реальный инструментарий повышения эффективности аграрного сектора и залог его устойчивого развития [3]. ● Advancing Soil Health Through Innovation: An R&D Platform for Precision Soil Analysis, Irrigation, and Fertigation in Sustainable Agriculture (Dr. Pavel Trifonov, Zemach Agricultural Technologies – Israel). Доклад Павла Трифонова посвящен инновационным методам управления здоровьем почвы и точному сельскому хозяйству. Он представил исследования научно-исследовательского центра Zemach Ag-Tech с 70‑летним опытом, который объединяет науку, лабораторные услуги и обучение. Основное внимание уделено исследовательской ферме, где ежегодно реализуются 50 проектов, включая внедрение сенсоров, точного орошения и дистанционного зондирования. Также выделен лабораторный комплекс, занимающийся анализом почвы, воды и питания растений. Доклад включал примеры проектов поддержания и оптимизации микробного сообщества почвы при выращивании бананов. селекции новых сортов манго, разработка сенсоров для мониторинга состояния посевов, а также внедрение систем агрофотовольтаики (Agro-PV). Последние сочетают производство электроэнергии с солнечных панелей и аграрное производство для повышения устойчивости и продуктивности агросистем. Инновации центра Zemach Ag-Tech помогают повышать устойчивость сельского хозяйства и рационально использовать ресурсы. ● Точное земледелие и мелиорация – границы и сопряженные области (к.б.н. Т.Ю. Пуховская, ФНЦ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова).
Докладчик показала необходимость интеграции технологий точного земледелия и мелиорации. Привела методы управления продуктивностью посевов с учетом внутрипольной вариабельности среды обитания растений, выявила причины почвенной неоднородности (природные и антропогенные), проиллюстрировала подходы к ее оценке, включая картирование урожайности, измерение электропроводности почвы, дистанционное зондирование (ДЗЗ) и применение сенсоров. Привела примеры высокой эффективности дифференцированного управления почвенными режимами и целесообразности комплексного применения технологий точного земледелия и мелиорации на уровне хозяйства. ● Использование цифровых моделей рельефа и дистанционного зондирования при мелиорации и рекультивации сельскохозяйственных земель (П.П. Лепехин, к.г.н. доцент, ФГБОУ ВО ГУЗ, М.В. Зимин, к.г.н., МГУ им. М.В. Ломоносова, Д.А. Шаповалов д.т.н., профессор ФГБОУ ВО ГУЗ). В докладе обобщены современные подходы и технологии, применяемые для повышения урожайности и устойчивого использования земельных ресурсов в условиях климатических изменений. Для решения этих задач применяются цифровые модели рельефа (ЦМР) и данные дистанционного зондирования (ДЗЗ). Эти технологии позволяют более точно анализировать состояние земель, прогнозировать риски и управлять восстановительными мероприятиями. Интеграция данных из спутниковых снимков с ГИС-аналитикой позволяет выявлять проблемные зоны и повышать продуктивность сельскохозяйственных угодий. ЦМР помогают в проектировании дренажных систем, оптимальном размещении объектов и управлении водными ресурсами. Мультиспектральные данные (NDVI, NDMI) дают возможность контролировать состояние растений, прогнозировать урожайность. Анализ сочетания разных спектральных каналов и группировка данных по сходным признакам позволяют глубже понять состояние сельскохозяйственных земель. Применение анализа температуры земной поверхности (LST) важно для оценки изменений в экосистемах и управления климатическими рисками. Балльная оценка состояния полей, проведенная с нормализацией и интерполяцией, позволяет принять обоснованные управленческие решения. ● Перспективы использования ИИ для точного орошения (к.т.н. Д.А. Рогачев, ФНЦ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова). Доклад посвящен применению искусственного интеллекта (ИИ) для повышения эффективности системного водораспределения и точного орошения в условиях дефицита водных ресурсов. Традиционные методы полива зачастую приводят к нерациональному расходу воды и снижению плодородия почв. ИИ, как междисциплинарная область, позволяет анализировать большие массивы данных, прогнозировать погодные и гидрологические условия, а также автоматизировать управление оросительными системами [4]. В докладе подробно рассмотрены основные направления применения ИИ: прогнозирование урожайности, анализ влажности почвы и уровня осадков, цифровое моделирование участков с использованием ГИС, а также автоматизация управления дождевальными машинами. Докладчик привел примеры зарубежных проектов, таких как Phytech AI Advisor, CORPX и FieldNET, а также отечественных разработок: АСУ «Водопользование ОС» (разработка ФНЦ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова) [5, 6], интеллектуальная система мониторинга и управления дождевальными машинами компании БСГ, решения РосНИИПМ и отечественная модель интеллектуальной системы управления оросительным комплексом, разработанная в Саратовском ГАУ имени Н.И. Вавилова. ● Точная мелиорация – основные понятия и перспективные технологии (к.с.-х.н. М.Н. Лытов, ВНИИОЗ – филиал ФНЦ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова). В докладе проанализированы технологии точного орошения, как фактор современного направления в мелиорации, обеспечивающего рациональное использование водных ресурсов. Приведены различные определения термина «точная мелиорация», подчеркивающие применение цифровых платформ, сенсоров, ГИС и автоматизации для дифференцированной подачи воды с учетом изменчивости почвенных и климатических условий. Обоснована необходимость адаптивного полива на участках с разным микрорельефом и почвенными комплексами. Рассмотрены технические решения: системы VRI (Variable Rate Irrigation – орошение с переменной нормой полива), капельное орошение, автоматические метеостанции и поливные установки. Технологии точного орошения представлены, как ключ к повышению урожайности и эффективности агропроизводства [7, 8]. ● Анализ и прогнозирование временных рядов температурных и гидрологических данных с помощью нейросетевых и веб-технологий (к.т.н. А.В. Матвеев, ФНЦ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова). Доклад посвящен опыту использования нейросетевых и веб-технологий для анализа и прогнозирования температурных и гидрологических данных в целях точной мелиорации. Рассмотрены различные модели прогнозирования – от традиционных статистических методов до современных подходов с использованием искусственного интеллекта, включая нейросетевые модели типа LSTM (Long Short-Term Memory), способные сохранять значимую информацию из прошлых данных и применять ее для повышения точности предсказания будущих событий. Особое внимание уделено преимуществам LSTM-сетей в учете сезонности, трендов и нелинейных зависимостей. Отмечены технические и методические трудности, влияющие на точность прогнозов, заключающиеся в высокой потребности LSTM-моделей в вычислительных ресурсах, необходимости большого объема исторических данных, сложности настройки гиперпараметров, а также в недостаточном качестве прогноза при использовании упрощенных моделей без нормализации данных и многошагового подхода [9]. ● Перспективы развития точного мелиоративного регулирования пространственной неоднородности распределения влагозапасов по полю (аспирант А.Ю. Кульчев, ФНЦ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова).
Тематика выступления – разработка мобильного робота для автоматизированного сбора данных о пространственном распределении влаги в почве в режиме реального времени. Представлена концепция устройства, основанного на использовании недорогих компонентов, открытого программного обеспечения и различных модулей (датчики pH, влажности, температуры, GPS, камера и др.), позволяющего собирать и анализировать агроэкологические параметры. Научная новизна определяется применением роботизированной платформы для оценки влагозапасов в корнеобитаемом слое, что создает основу для прецизионного управления поливами. Разработка ориентирована как на научное сообщество, так и на практическое применение в АПК [10]. ● Обобщенные итоги семинара подвел проф. МГУ им. М.В. Ломоносова, д.б.н. А.В. Смагин. Семинар в ФГБНУ «ФНЦ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова» подтвердил высокую потенциальную эффективность наукоемких технологий точной мелиорации для современного агропроизводства, и вместе с тем, выявил ряд нерешенных проблем данного направления. Кардинальная проблема состоит в соотношении масштабности и выровненности мелиорируемых участков по базовым почвенно-экологическим показателям. Традиционные мелиоративные проекты, технологии обработки и окультуривания почвы направлены на выравнивание свойств и создание общего агрофона с высоким плодородием. Прецизионное или «точечное» земледелие, напротив, адаптируется под исходную неоднородность полей с использованием специальной техники для дозированного внесения удобрения, мелиорантов, поливной влаги и соответствии с выявленными при обследовании локальным дефицитом элементов-биофилов или неблагоприятными эдафическими факторами. По-видимому, выбор в пользу традиционной или точной мелиорации, а возможно, и их комбинации в крупномасштабных проектах определяется исходным уровнем неоднородности полей и экономической целесообразностью. При этом западные технологии «точечного» земледелия, приспособленные к контрастным литологическим условиям и сложному рельефу моренных ландшафтов и предгорий европейских стран и, возможно, части Нечерноземья РФ с небольшими (мелко и среднемасштабными) фермерскими хозяйствами, могут быть нерентабельными для крупномасштабных агрохозяйств на относительно выровненных по почвенному плодородию полях черноземной (степной) зоны, куда в настоящее время переместился центр тяжести российского агропроизводства. Ряд докладов показал явные преимущества AI-технологий в эффективности (быстроте) обработки больших массивов данных почвенно-экологических свойств и режимов, а также в их прогнозировании с использованием входной информации в виде стандартно-измеряемых метеопоказателей. Однако надо понимать, что такие AI-модели остаются сугубо эмпирическими и не могут претендовать на адекватный прогноз в случае выхода измеряемых показателей за диапазон их варьирования во время настройки (обучения) AI, то есть прогнозировать далекие от среднестатистических «катастрофические» события с максимальными рисками для агропроизводства. По-видимому, в проектах точной мелиорации целесообразно органическое сочетание эмпирических AI-моделей и физически обоснованных процессных моделей динамики тепла, влаги, растворенных веществ 2/3D-уровня [Kacimov et al, 2025a,b], причем AI-подмодели могут значительно облегчить ввод информации в процессные модели, например, при оцифровке рельефа, обработке временных рядов метеопоказателей, данных высокочастотного мониторинга почвенных режимов и иных показателей, контролирующих агропродуктивность. Участники симпозиума единодушно одобрили инициативу ФГБНУ «ФНЦ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова» по обоснованию и изучению нового научного тренда точной мелиорации и выразили пожелание о более масштабном анонсе будущих мероприятий для формирования широкой аудитории заинтересованных специалистов и агробизнеса. В рамках озвученных докладов подчеркнута важная роль точной мелиорации как ключевого инструментария повышения эффективности водопользования, адаптации агросектора к климатическим изменениям и перехода к устойчивым формам сельского хозяйства. Внедрение цифровых и интеллектуальных технологий, включая ИИ, дистанционное зондирование и математическое моделирование, позволяет оперативно учитывать пространственную неоднородность агроландшафтов, оптимизировать режимы орошения и снизить затраты ресурсов [11–13]. Работа семинара сопровождалась оживленной дискуссией, в процессе которой участники отметили высокую актуальность обсуждаемых вопросов и необходимость интеграции цифровых решений в процессы управления мелиоративными системами. Благодарности. Авторы выражают благодарность всем докладчикам и участникам семинара за ценные идеи, обмен опытом и материалы, положенные в основу настоящей публикации.
1. Шабанов В.В., Голованов А.И. Некоторые аспекты точной мелиорации // Природообустройство. 2019. № 1. С. 92–96. EDN AWUSJT.
2. Эффективное водопользование при орошении: теоретические и прикладные аспекты / С.Д. Исаева, А.Л. Бубер, А.О. Щербаков [и др.]. М.: ВНИИГиМ имени А.Н. Костякова, 2022. С. 241–248. ISBN 978-5-907464-26-1. EDN PQZBJP.
3. Современное состояние и экономическая эффективность мелиоративного земледелия в Республике Татарстан в условиях роста аридности климата / М.М. Хисматуллин, А.А. Лукманов, М.М. Хисматуллин [и др.] // Аграрная наука. 2024. № 5. С. 136–143. DOI:https://doi.org/10.32634/0869-8155-2024-382-5-136-143. EDN IZXHRO.
4. Технология управления системным водопользованием с применением методов искусственного интеллекта и моделей-двойников организации / Д.А. Рогачев, Л.В. Кирейчева, И.Ф. Юрченко, А.Ф. Рогачев // Международный сельскохозяйственный журнал. 2024. № 4(400). С. 404–410. DOIhttps://doi.org/10.55186/25876740_2024_67_4_404.EDN WCANWT.
5. Оптимизация распределения ограниченных водных ресурсов методами эволюционно-генетического программирования /Л.В. Кирейчева, Д.А. Рогачев, И.Ф. Юрченко, А.Ф. Рогачев //Международный сельскохозяйственный журнал. 2024. № 2(398). С. 233–238. DOI:https://doi.org/10.55186/25876740_2024_67_2_233. EDN QABDGE.
6. Интеллектуальная подсистема технической эксплуатации АСУ «Водопользование оросительной системы» / Д.А. Рогачев, Л.В. Кирейчева, С.Б. Адьяев, А.Г. Блохин // Природообустройство. 2025. № 2. С. 6–14. DOI:https://doi.org/10.26897/1997-6011-2025-2-6-14. EDN KHNVAT.
7. Бубер А.А., Лытов М.Н., Меньшикова С.А. Концептуальные подходы к проектированию комплексных мелиораций на уровне агро- и микроагроландшафтов // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2024. № 6(78). С. 367–376. DOIhttps://doi.org/10.32786/2071-9485-2024-06-40. EDN OQORPM.
8. Мелиоративные технологии повышения плодородия почв иконструкции гидромелиоративных систем/ Л.В. Кирейчева, В.А. Шевченко, А.М. Соловьев [и др.] // Научное обоснование развития мелиорации, водного хозяйства и орошаемого земледелия. М.: ФГБНУ «ФНЦ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова», 2024. С. 12–183. EDN DSKNHE.
9. Интеллектуальная система поддержки принятия решений для управления мелиоративно-водохозяйственным комплексом: к 100‑летию Всероссийского научно-исследовательского института гидротехники и мелиорации им. А.Н. Костякова / С.Д. Исаева, Э.Б. Дедова, А.В. Матвеев [и др.]. М.: ФНЦ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова, 2024. 204 с. ISBN 978-5-907464-78-0. DOI:https://doi.org/10.37738/VNIIGIM.2024.19.62.001. EDN ZTXNHM.
10. Моделирование природно-техногенных процессов в мелиоративно-водохозяйственном комплексе / В.А. Шевченко, Г.И. Бондарева, Э.Б. Дедова [и др.]. М.: ФНЦ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова, 2025. 231 с. ISBN 978-5-907464-75-9. DOI:https://doi.org/10.37738/VNIIGIM.2025.48.97.001. EDN VFODYW.
11. Kacimov A., Obnosov Yu., Nikonenkova T., Smagin A. Analytical and HYDRUS‑2D models of seepage from buried trapezoidal ditches as subsurface capillarity-driven irrigating units. // Modeling Earth Systems and Environment. 2025 a. 11:136, 11 p. https://doi.org/10.1007/s40808-025-02301-6.
12. Smagin A.V. A physically based model for the entire soil water retention curve // Soil Sci. Soc. Am. J.2025, Vol. 89: e70054. P. 1–24. https://doi.org/10.1002/saj2.70054
13. Smagin A.V., Sadovnikova N.B., Kirichenko A.V., Egorov Yu.V., Vityazev V.G., Bashina A.S. Dependence of the Osmotic Pressure and Electrical Conductivity of Soil Solutions on the Soil Water Content //EurasianSoil Sci., 2018, Vol. 51, No. 12, pp. 1440–1451. https://doi. org/10.1134/S1064229318120128
