Концептуальные положения создания высокотехнологичных систем орошения

Цель исследований заключается в разработке концептуальных положений создания интеллектуальных гибких оросительных систем (ИГОС) нового поколения, обеспечивающих рациональное водопользование, адаптацию к изменяющимся природно-климатическим условиям и повышение устойчивости агроландшафтов. Методология исследований основана на применении методов системного анализа (для обоснования структуры ИГОС), экономико-математического моделирования (для формирования задачи многокритериальной оптимизации водораспределения), цифрового моделирования (при разработке цифровых двойников), а также методов искусственного интеллекта (для реализации адаптивного управления и прогнозирования мелиоративных процессов). Предложена структура интеллектуальной гибкой оросительной системы, включающая в себя три уровня: межхозяйственную, внутрихозяйственную и подсистему поля, – объединенные информационно-технологической платформой с цифровыми двойниками, обеспечивающей многокритериальную оптимизацию водораспределения, моделирование технической эксплуатации и прогнозирование мелиоративных процессов. Разработана и внедрена информационная система управления водопользованием (ИСУ «Водопользование ОС»), реализующая эволюционно-генетические алгоритмы оптимизации и адаптивное управление на межхозяйственных оросительных системах. Научная новизна исследований заключается в формировании структуры ИГОС как интегрированной многоуровневой системы, объединяющей процессы водораспределения, технической эксплуатации и управления мелиоративными режимами на основе цифровых двойников и методов искусственного интеллекта. Практическое применение системы на государственных оросительных системах Волгоградской области обеспечило экономию водных и финансовых ресурсов до 10% при сохранении производственных показателей. Результаты подтверждают эффективность перехода от традиционных инерционных оросительных систем к интеллектуальным высокотехнологичным структурам, основанным на цифровой трансформации и искусственном интеллекте. Сделан вывод о том, что ИГОС представляет собой новую форму организации мелиоративного производства, обеспечивающую системное управление природно-техническим комплексом и устойчивое развитие орошаемого земледелия в условиях дефицита водных ресурсов.

1. Ольгаренко В.И. и др. Функции планирования водопользования на оросительных системах с использованием современных IT-технологий // Мелиорация и водное хозяйство. 2025. № 1. С. 34-40 EDN: VYCUPN

2. Vallejo-Gómez D., Tarazona-Bermúdez G., López-Vicente M. et al. Smart Irrigation Systems in Agriculture: A Systematic Review // Agronomy. 2023. Vol. 13, № 2. Art. 342. DOI: 10.3390/agronomy13020342

3. Del-Coco M., Leo M., Carcagnì P. Machine Learning for Smart Irrigation in Agriculture: How Far along Are We? // Information. 2024. Vol. 15, № 6. Art. 306. DOI: 10.3390/info15060306

4. FAO, ITU. Digital Excellence in Agriculture: FAO-ITU Regional Contest on Good Practices Advancing Digital Agriculture in Europe and Central Asia. Rome: FAO, 2023. 168 p.

5. Сергеев Л.И., Сергеев Д.Л., Шендерюк-Жидков А.В. Стратегические направления цифровой трансформации агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов России // Балтийский экономический журнал, 2025.(3(51) С. 53-73. https://doi.org/10.46845/2073-3364-2025-0-3-53-73

6. Токарев К.Е. и др. Теория и технологии управления орошением сельскохозяйственных культур на основе информационных технологий поддержки принятия решений и математического моделирования // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2020. № 4 (60). С. 433-448 EDN: VIMXRU

7. Preite L. & Vignali G. (2024). Artificial intelligence to optimize water consumption in agriculture: A predictive algorithm-based irrigation management system. Computers and Electronics in Agriculture, 223, 109126.

8. Ahsen R. et al. Harnessing digital twins for sustainable agricultural water management: a systematic review // Applied Sciences. 2025. Т. 15, № 8. С. 4228

9. Silva L. et al. The digital twin paradigm applied to soil quality assessment: a systematic literature review // Sensors. 2023. Т. 23, № 2. С. 1007

10. Pavón R.M. et al. Digital Twin development and implementation for the management of irrigation networks // Expert Systems with Applications. 2026. Т. 297. С. 129330

11. Kumar R., Singh A. Adaptive Irrigation Scheduling Using AI Techniques under Water Scarcity // Agricultural Systems. 2022. Vol. 198. Art. 103386

12. Кирейчева Л.В. Рогачев Д.А., Юрченко И.Ф., Рогачев А.Ф. Оптимизация распределения ограниченных водных ресурсов методами эволюционно-генетического программирования // Международный сельскохозяйственный журнал. 2024. № 2. С. 233-238. EDN: QABDGE

13. Рогачев Д.А., Кирейчева Л.В., Юрченко И.Ф., Рогачев А.Ф. Технология управления системным водопользованием с применением методов искусственного интеллекта и моделей-двойников организации // Международный сельскохозяйственный журнал. 2024. Т. 67, № 4 (400). С. 404-410. DOI: 10.55186/25876740_2024_67_4_404

14. Параметры для оптимизации распределения оросительной воды в условиях дефицита водных ресурсов с использованием генетического алгоритма: Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2023624124 Российская Федерация: 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»

15. Оптимизация распределения оросительной воды в условиях дефицита методом эволюционно-генетических вычислений с нелинейной многокритериальной целевой функцией: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024611825 Российская Федерация: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»