Полный текст
Ключевые слова: crop yield, method., qualitative and quantitative losses, soybean harvesting, качественные и количественные потери, способ., уборка сои, урожайность
Аннотация
В статье рассмотрены основные виды потерь сои в условиях Амурской области, зависимость урожайности от сроков уборки, а также предложены основные способы минимизации
времени непроизводительных операций при помощи систем анализа параметров, использования
средств автоматизированного мониторинга, а также реализации комплексной системы автоматизации технологических процессов.
Ключевые слова: crop yield, method., qualitative and quantitative losses, soybean harvesting, качественные и количественные потери, способ., уборка сои, урожайность
Об авторах
Список литературы
1. Методика определения потерь зерна за жаткой и молотилкой комбайна при уборке сои /
А. В. Липкань, А. А. Кувшинов, В. С. Усанов [и др.] // Сельскохозяйственные машины и технологии.
2022. Т. 16, № 1. С. 69–77. DOI : http://doi.org/10.22314/2073-7599-2022-16-1-69-77. EDN UQKOIH.
2. Лонцева И. А. Пути повышения эксплуатационной производительности зерноуборочных комбайнов // Дальневосточный аграрный вестник. 2017. № 4 (44). С. 175–181. EDN YQXNEV.
3. Лонцева И. А., Кураш И. М., Овчинникова О.Ф. Методы повышения эффективности уборочно-транспортного звена // Дальневосточный аграрный вестник. 2022. Т. 16. № 3. С. 107–114. URL :
http://doi.org/10.22450/199996837_2022_3_107. EDN GNXOKV.
4. Кураш И. М., Лонцева И. А. Повышение эффективности технологии уборки зерновых культур
и сои // Молодёжная наука – развитию агропромышленного комплекса : материалы II Всероссийской (национальной) научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых,
Курск, 21 декабря 2021 года. Курск: Курская государственная сельскохозяйственная академия имени
И. И. Иванова, 2021. С. 347–351. EDN FISOGT.
5. Цифровые технологии в оптимизации структуры уборочно-транспортных процессов в сельском хозяйстве / Э. В. Жалнин, А. В. Орлянский, И. А. Орлянская [и др.] // Цифровые технологии в
сельском хозяйстве: текущее состояние и перспективы развития: сборник научных трудов по материалам I Международной научно-практической конференции, Ставрополь, 25 сентября 2018 года.
Ставрополь: Издательство «АГРУС», 2018. С. 166–172. EDN PQBIZJ.
6. Есин К. С., Севостьянов А. Л. Анализ транспортного обеспечения зерновой логистики (на примере Орловской области) // Актуальные вопросы инновационного развития транспортного комплекса: материалы 3-й Международной научно-практической конференции, Орел, 21–23 мая 2013 года /
под общей редакцией А. Н. Новикова. Орел: Госуниверситет-УНПК, 2013. – С. 193–198. – EDN UNGTUV.
7. Министерство сельского хозяйства Амурской области: офиц. сайт. Благовещенск. 2001–2023.
Обновляется в течение суток. URL: https://agro.amurobl.ru/
8. Пухов Е. В., Мешкова С. С. Результаты моделирования и оценка эффективности движения транспортно-технологических машин на поле // Вестник НГИЭИ. 2022. № 9 (136). С. 53–64. DOI : http://doi.
org/10.24412/2227-9407-2022-9-53-64. EDN ZPTAZW.
9. Применение численных методов и математическое моделирование оптимального использования технологических комплексов на базе зерноуборочных комбайнов в Амурской области / С. В.
Щитов, Н. П. Кидяева, О. П. Митрохина, Е. Е. Кузнецов // АгроЭкоИнфо. 2017. № 2(28). С. 18. EDN
WPJXWF.
10. Щитов С. В., Кидяева Н. П., Митрохина О. П. Оценка эффективности использования зерноуборочной техники с применением методов численного решения // Дальневосточный аграрный вестник. 2016. № 3(39). С. 94–99. EDN WXOTYR.
Для цитирования
Кураш И. М., Лонцева И. А., Силохина Л. С. Повышение эффективности уборочно-транспортного комплекса за счет сокращения непроизводительных операций // Агронаука. 2023. Том 1. № 2. C. 127–133. https://doi.org/10.24412/2949-2211-2023-1-2-127-133.