885

Включения. Они позволяют указать на наличие или отсутствие этих признаков и при наличии уточнить их. В обоих СУБД поля Степень насыщенности основаниями, емкость катионного обмена, в таблице физико-химические свойства и др. имеют тип – расчетные и рассчитываются согласно общепринятых методик. Также в МС Access добавлено поле типа OLE, которое содержит в себе фотографию почвенного разреза.

Создание пользовательского интерфейса является не менее важным этапом, чем создание самих таблиц.

Это связано в первую очередь с тем, что конечный пользователь должен быстро сориентироваться и понять, что и как ему нужно делать при этом допускать его к самим таблицам не всегда хорошее решение. В СУБД МС Excel интерфейс создан изначально и создать поверх его пользовательский интерфейс не представляется возможным, тогда как в МС Access за эти функции отвечают формы и отчеты.

В СУБД МС Access создано 2 формы: Описание почвенного разреза и Описание почвенных горизонтов. Форма Описание почвенного разреза состоит из 2х вкладок. Они представлены на рисунке 2.

Вкладка №1 – основные данные (рис2а). Содержит информацию о Дате заложения разреза, Авторе, Глубине разреза, мощности гумусового горизонта, Административно-территориальное и географическое положение. Информацию о рельефе, растительности и почвообразующей породе. А также фотографию разреза. Поля Район, мезо- и микрорельеф, почвообразующая порода и др. являются полями с подстановкой. Это позволяет заполняющему выбрать необходимый вариант из выпадающего списка значений, а не вводить вручную.

Вкладка №2 – Классификационные положения (рис.2б). Представляет из себя сводку полей по классификациям почв СССР 1977г. и России 2004г. А также классификационные типы международных классификаторов FAO и WRB. Все поля имеют тип поле с подстановкой. В дополнение к этому каждое поле проходит динамическую фильтрацию для уменьшения списка предлагаемых значений.

а б Рис. 2. Описание почвенного разреза: вкладка №1 (а); вкладка №2 (б)

В данной форме присутствуют элементы кнопочного управления: Предыдущая, следующая, новая запись и Ссылка на новую запись в 2й форме Описание почвенного горизонта (рис.3).

191

Форма – описание почвенного горизонта содержит в себе совокупность всех свойств и параметров характерных для почвенных горизонтов, представленных в данной БД. Эта форма состоит из 4х вкладок.

Вкладка №1 – Морфологические свойства. Объединяет морфологические свойства выбранного горизонта (рис.3а).

Представлена полями с подстановкой, текстовыми и логическими. Вкладка №2 – Физико-химические свойства (рис.3б). Состоит из полей

числового типа, определяющиеся с точностью до 2го знака после запятой.

в г Рис. 3. Описание почвенных горизонтов: вкладка №1(а); вкладка №2 (б);

вкладка №3 (в); вкладка №4 (г)

Вкладки №3 – Гранулометрический состав (рис.3в) и №4 – Агрофизические свойства (рис.3г) содержат подчиненные параметры и структурно идентичны Вкладке №2.

Создано 27 справочных таблиц. В СУБД способ их создания немного различен. Для того чтобы создать ссылку в МС Excel необходимо обратится на прямую к этой таблице выбрав необходимое значение внести его в ячейку, после чего создать гиперссылку. В Accessе связи создаются автоматически. А обращение напрямую к справочной таблице не нужно и не желательно. Для этого используются формы с полями с подстановкой.

В итоге из всего вышесказанного можно сделать вывод о том, что хотя МС Excel обладает достаточным функционалом как СУБД. Его явно недостаточно для создания больших и комплексных БД. Таких как База Данных состава и свойств почв Пермского края.

192

К особенностям MS Access можно отнести: сложный не всегда очевидный интерфейс; возможность связывать таблицы на прямую; возможность создания пользовательского интерфейса с помощью форм и отчетов; возможность ограничения доступа к элементам БД; более сложная реализация функций поля по сравнению с МС Excel; широкий функционал полей; возможность связывать справочные таблицы и проводить по ним фильтрацию и др.

Литература

1.Колесникова В. М. и др. Почвенная атрибутивная база данных России // Почвове-

дение. 2010. №. 8. С. 899-908.

2.Рабочая группа IUSS WRB. 2015. Мировая реферативная база почвенных ресур-

сов 2014, исправленная и дополненная версия 2015. Международная система почвенной классификации для диагностики почв и создания легенд почвенных карт. Доклады о мировых почвенных ресурсах №106. ФАО, Рим. v-2c.

УДК 631.452:546.711:631.421

И.И. Грига – магистрант; Н.М. Мудрых – научный руководитель, доцент,

ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия

ДИАГНОСТИКА СОДЕРЖАНИЯ ПОДВИЖНОГО МАРГАНЦА В ПОЧВЕ НА ОСНОВЕ КИСЛОТНО-ОСНОВНЫХ СВОЙСТВ

Аннотация. Установлена сильная корреляционная связь марганца с кислотностью. Информационно-логический анализ показал близкие эффекты передачи информации подвижного марганца от кислотности почвы, но более высокую информативность зависимости обеспечивает рНвод и сумма обменных оснований.

Ключевые слова: корреляционный анализ, информационно-логический анализ, моделирование, уравнения регрессии, подвижный марганец.

Введение. B дополнение к классической науке появилось новое научное направление – почвенная математика для изучения физикo-биoxимичecкиx процессов в почве и их взаимодействия. Целью математического моделирования в почвоведении является определение новых направлений развития почвоведения [5]. O.B. Koвaлeнкo, Ю.H. Сыpoмятникoв доказали возможность использования метода математического моделирования в качестве одного из подходов для изучения закономерностей тpaнcлoкaции микpoэлeмeнтoв-мeтaбoлитoв в пoчвeннopacтитeльнoй системе [4]. Moдeлиpoвaниe в сельском хозяйстве ставит себе цель упорядочить знания в системе «почва – растение – окружающая среда», то есть математически описать на основе уже полученных в ходе развития науки данные o зависимости продуктивности aгpoцeнoзoв от параметров, которые eё определяют [1, 10, 12]. Математические модели представляют собой регрессионные уравнения различного типа. Их можно применять только в пределах полученных экспериментальных данных, так как они не обеспечивают возможность имитировать данные изменяющиеся в динамике [2, 8, 11, 12]. Модель, которая включает в себя погодные и экономические данные, более предпочтительны, чем модели, вклю-

193

чающие только один набор данных. Последние модели будут точно определять направление, имеющее входящие переменные, но величины переменных меняются, что приводит к ошибочным результатам [9]. Качественной характеристикой регрессионного уравнения являются коэффициент детерминации или регрессии. He смотря на простоту такого метода моделирования как построение регрессионных уравнений, он может давать хорошие результаты уже при участии в выборке большого количества данных [2, 3, 7]. Использование корреляционной зависимости имеет ограниченные возможности, так как требуется соблюдение линейной формы зависимости во всей области определения переменных. Для выявления пoчвeннo-экoлoгичecкиx факторов в формировании урожайности и количественной их оценки, по мнению некоторых авторов [3, 6], наиболее информативным является инфopмaциoннo-лoгичecкий метод. Инфopмaциoннo-лoгичecкий анализ можно использовать как дополнение к статистическому методу [6, 11].

Цель исследований – определить зависимость подвижного марганца от кислотно основных свойств определить оптимальные модели прогноза марганца в почвах.

Объекты и методы. Исследования проводили на поле ТОО «Чердынское 2» Чердынского района Пермского края. Общая площадь обследуемого участка 24,4 га. Отбор почвенных образцов проводили в 2016 г. Образцы отбирали в слое 0- 25 см по фиксированной прямоугольной сетке 100×200 м. В образцах определяли обменную, актуальную и гидролитическую кислотности, сумму поглощённых оснований, содержания подвижного марганца. Математическая обработка полученных результатов проведена с использованием программ Microsoft Excel, STATISTICA 8. Картограмма подвижного марганца построена в программе QGIS 3.10.

Результаты и их обсуждение. Анализ почвенных образцов показал, что обменная кислотность изменяется от среднекислой до нейтральной, актуальная – от близкие к нейтральным до щелочной, гидролитическая – от нейтральной до слабокислой (V = 55 %), электропроводность почвенного раствора от 24 до 97 мСм/м (V = 46 %), сумма обменных оснований от низкой до очень высокой (V = 93 %). Содержание подвижного марганца в почвах по полям находилось в диапазоне от 8,7 до 41,7 мг/кг почвы. Изменение подвижного марганца в почвах полей было значительным, т.к. коэффициент вариации составил 46 %.

При изучении взаимосвязей между величинами важно учитывать не только функциональные, но и статистические зависимости, из которых практически применимыми являются корреляционные [4, 8, 11]. Зависимость марганца от кислот- но-основных свойств представлена в таблице 1.

Содержание подвижного марганца в почве имеет обратную среднюю связь

сактуальной кислотностью и суммой обменных оснований.

Врезультате информационно-логического анализа установлены теснота и форма структурной связи между подвижным марганцем и кислотностью почвы и, суммы обменных оснований (табл. 2, 3).

Таблица 2

Специфичные уровни подвижного марганца при разном уровне актуальной кислотности и суммы обменных оснований

Таблица 3

Показатели информационно-логического анализа между подвижным марганцем и гидролитической кислотностью

Примечание: Н(А) – неопределенность изучаемого явления (Нг, рНKCl, рНвод.); Н(В) – неопределенность изучаемого фактора (Mn2+); Т(А/В) – общая информативность – количество информации, поступающей от фактора В к явлению А; К(А/В) – коэффициент эффективности передачи информации от фактора В к явлению А.

На основании полученных взаимосвязей разработаны модели зависимости подвижного марганца (Y) от актуальной кислотности (х) и суммы обменных оснований почв (b):

Статистические показатели, доверительные интервалы и границы применения полученной модели представлены в табл. 4 и 5.

Таблица 4

Статистические показатели и доверительные интервалы модели

Примечание: ή – корреляционное отношение, R2 – коэффициент детерминации, θ – критерий надёжности, доверительный интервал при уровне надежности 95 %

195

Таким образом, на основании проведенных исследований установлено, что подвижный марганец зависит от актуальной кислотности и суммы обменных оснований почв. Получена адекватная модель, установлены ее доверительные интервалы и границы применения.

Литература

1.Абрамов Н.В. Моделирование продуктивности агроэкосистем // Агропродовольственная политика России. 2012. № 12. С. 2-6.

2.Дмитриев Е.А. Закономерности пространственной неоднородности состава и свойств почв: автореф. дис.… докт. биол. наук: 06.01.03 – Агрофизика / Факультет почвоведения Московского государственного университете имени М. В. Ломоносова. М., 1983. 54 с.

3.Ерёмина Д.В. Математическая модель минерального питания яровой пшеницы по результатам многолетних исследований государственного аграрного университета Северного Зауралья // Вестник Красноярского государственного аграрного университета. 2017. №. 1. С. 14-19.

4.Коваленко О.В., Сыромятников Ю.Н. Математическое моделирование процессов транслокации микроэлементов-метаболитов в системе почва-растение в условиях ее полиэлементного загрязнения тяжелыми металлами // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2018. №. 11. 169. с.

5.Микайылов Ф. Моделирование некоторых почвенных процессов // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2014. №. 7. 117. с.

6.Мудрых Н.М., Самофалова И.А. Моделирование пространственной изменчивости агрохимических показателей почв в агроландшафтах Нечерноземья // Агрохимический вестник. 2019. № 5. С. 17-24.

7.Пивоварова Е.Г., Вепрынцева К.С. Численные методы в разработке центральных образов региональных почв Алтайского края // Сб. мат. Всероссийской научной конференции с международным участием, посвященной 50-летию Института почвоведения и агрохимии СО РАН «Почвы в биосфере». 2018. С. 78-82.

8.Прошкин В.А., Андрианов С.Н., Шаброва Е.В. Модель прогноза прибавки урожайности озимой пшеницы при применении фосфорных удобрений // Агрохимия. 2011. № 6. С. 19-26.

9.Пузаченко Ю.Г., Карпачевский Л.О., Взнуздаев Н.А. Возможности применения ин- формационно-логического анализа при изучении почвы на примере ее влажности // Закономерности пространственного варьирования свойств почв и информационно-статистические методы их изучения. М.: Наука, 1970. С. 103-121.

10.Савин И.Ю., Барталев С.А., Лупян Е.А., Толпин В.А., Хвостиков С.А. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе спутниковых данных: возможности и перспективы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7. № 3. С. 275-285.

11.Шишков Д.Г., Мудрых Н.М. Прогнозирование моделей плодородия агродерновоподзолистой почвы // Антропогенная трансформация природной среды. 2017. № 3. С. 200-203.

12.Шишков Д.Г., Мудрых Н.М., Вшивков О.Ю. Моделирование почвенного плодородия агродерново-подзолистой почвы // Новые информационные технологии в образовании и науке: материалы краевой научно-практической конференции. Пермь. 2018. С. 66-68.

13.Liu D., Wan F., Guo R., Li F., Cao H., Sun G. GIS-based modeling of potential yield distributions for different oat varieties in China // Mathematical and Computer Modelling Volume 54, Issue 3- 4, August 2011, Pages 869-876. DOI: 10.1016/j.mcm.2010.11.008.

14.Powell J.P., Reinhard S. Measuring the effects of extreme weather events on yields, Weather and Climate Extremes, Volume 12, 2016, Pages 69-79, ISSN 2212-0947.

196

УДК 639.2: 339.56

Е.В. Давыдов – магистрант; С.А. Семакова – научный руководитель, доцент,

ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия

АНАЛИЗ ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПО РЫБНОЙ ОТРАСЛИ ЗА 2019-2020 ГГ.

Аннотация. В статье представлены статистика и оценка показателей внешнеэкономической деятельности по рыбной отрасли за 2019-2020 гг. проведен анализ товарной структуры и направлений экспорта иимпорта рыбопродукции, выявлены факторы и определены проблемы, влияющие на осуществление внешнеэкономической деятельности, определены перспективы развития и основные направления повышения эффективности внешнеэкономической деятельности.

Ключевые слова: рыба, внешнеэкономическая деятельность, импорт, экспорт, рынок, спрос, цена.

Актуальность исследования обусловлена тем, что на данный момент ввиду импортозамещения отечественный рынок рыбопродукции набирает стремительные обороты. Мороженая рыбная продукция, в том числе филе, занимают в РФ, по данным Росрыболовства и Росстата, около 80%от всей производимой рыбной продукции [1].

Основной целью стратегии внешнеэкономической деятельности Российского рыбохозяйственного комплекса на период до 2021г. является развитие экспортного потенциала российского рыбохозяйственного комплекса за счет расширения производства и реализации рыбных товаров и морепродуктов, обладающих высоким уровнем добавленной стоимости и устойчивой конкурентоспособностью на мировых рынках, а также обеспечение на этой основе интенсивного импортозамещения зарубежной рыбопродукции на отечественном рынке [6].

По данным Росстата в период с января по декабрь 2019г. объем экспорта рыбы и морепродуктов группа 03 ТН ВЭД (Рыба и ракообразные, моллюски и прочие водные беспозвоночные) по сравнению с аналогичным периодом 2018г. снизился на 13%, а его стоимость на 4%. Средние контрактные цены по основной товарной позиции экспорта, мороженой рыбе, уменьшились на 0,1% [2].

Общий объем импорта уменьшился на 5,5%, а его стоимость уменьшилась на 11%. Средние контрактные цены импорта на охлажденную рыбу снизились на 11,5%, на рыбу мороженую на 7% и на филе на 1% [5].

Прогнозируется что в 2020г. российские рыбаки вновь смогут преодолеть планку в 5 миллионов тонн вылова за счет увеличения добычи лососевых видов рыб.

Почти на 6% в сравнении с 2019 г. должно вырасти производство консервированной и переработанной рыбы и морепродуктов. Такие показатели заложе-

197

ны в проекте федерального бюджета на 2020 г. и плановый период с 2021по2022

гг. [5].

За прошедший период с 10 января по 20 февраля 2020 г. динамика цен на мороженую рыбу в оптовом сегменте внутреннего рынка, в основном, демонстрировала понижательный тренд.

ВДальневосточном регионе сохраняется тенденция к удешевлению минтая

исельди под влиянием избыточного предложения продукции с промысла и в условиях неопределённости с поставками в Китай, в то же время рост спроса со стороны внутреннего рынка способствует удорожанию камбалы. Цены на другие виды мороженой рыбы не изменились.

На Северо-западе отмечается снижение цен на треску, что обусловлено ослаблением экспортного спроса на фоне недостаточно благоприятной конъюнктуры мирового рынка. Цены на другой популярный ассортимент мороженой рыбы существенно не изменились.

Вцентральных регионах цены на основные виды мороженой рыбы, былистабильны, что обусловлено выжидательной позицией трейдеров и потребителей дальнейшего развития ценового движения в связи с пандемической обстанов-

кой [5].

Эксперты не ожидают скачкообразного повышения цен на рыбу и морепродукты в 2020 г., в среднему удорожание составит порядка 3-5%. Более того, на некоторые товарные позиции цены могут постепенно снижаться в течение года. Например, в следующем году ожидается большой вылов лососей, на уровне 550 тыс. тонн и выше, что может привести к значительному удешевлению красной икры в сентябре-октябре на 8-10%.

Определенные изменения ожидаются и в структуре наполнения рыбных прилавков. Торговые линейки будут расширяться как за счет новых продуктов, так и товарных позиций, переживающих ренессанс в потреблении [3].

Выводы: Рыбное хозяйство в России - это сложный для прогнозирования сектор экономики. На начальных этапах невозможно иметь четкий план по развитию всей рыбной отрасли, т.к. на внутренний и внешний рынок влияют множество факторов такие как: мировые кризисы, уровень улова и общий экономический фон на мировом рынке.

Литература

1.Технический регламент Евразийского экономического союза «О безопасности рыбы и рыбной продукции» (ТР ЕАЭС 040/2016)[Электронный ресурс]: введен 20.03.2017 // СПС КонсультантПлюс. Законодательство. Заглавие с экрана.

2.Товарная номенклатура внешнеэкономической деятельности содружества независимых государств (ТН ВЭД СНГ). Решение Совета Евразийской экономической комиссии от 16.07.2012 N 54 [Электронный ресурс]: введен 10 декабря 2014// СПС КонсультантПлюс. Законодательство. Заглавие с экрана.

3.Богерук А. К. Аквакультура России: состояние и возможности для бизнеса // Рыбное х- во, его роль в современной экономике, факторы роста, риски, проблемы и перспективы развития. Доклад. научно практической. конференции. в рамках Международной. Выставки «Интерфиш-

2019». М.: ВНИРО, 2019. С. 31-32.

4.Промышленное производство в России - 2019: стат. сб. М.: Росстат, 2019. 347 c.

198

5.Официальный сайт Федеральной таможенной службы РФ [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://customs.ru.

6.Об утверждении Стратегии развития рыбохозяйственного комплекса Российской Федерации на период до 2021 года: приказ Росрыболовства от 30 марта 2009 г. № 246 [Электронный ресурс]. URL: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/2068101/.

УДК 339.543:636.034

А.С. Дыхне – студент; А.С. Балеевских – научный руководитель, доцент,

ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия

АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ ТАМОЖЕННОГО ДЕКЛАРИРОВАНИЯ ПРОДУКЦИИ ДЛЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ПТИЦЕВОДСТВА

Аннотация. В статье были исследованы на особенности таможенного декларирования образцы продукции для предприятий птицеводства: инкубатор, молодняк цыплят, индюшат, белково-витаминно-минеральный концентрат. В ходе исследований был проведен анализ методики процедуры таможенного декларирования продукции для предприятий птицеводства, выявлены особенности таможенного декларирования при импорте/экспорте. Главными особенностями, при перевозке продукции для предприятий птицеводства являются: получение фитосанитарного/ветеринарного сертификата, прохождение программы производственного контроля на предприятии, исследование продукции на качество по показателям, указанным в ГОСТ и ТР ТС. Оформление протоколов испытаний на продукцию. А также оформление сертификатов соответствия на оборудование (инкубатор), регистрация декларации соответствия на птицеводческую продукцию. Были проанализированы санитарно-эпидемиологические нормы при перевозке молодняка цыплят и индюшат.

Ключевые слова: таможенное декларирование, ветеринарный сертификат/фитосанитарный сертификат, импорт, экспорт, птицеводство, протокол испытаний, сертификат соответствия, декларация на товар, инкубатор.

Актуальность темы: необходимо больше экспортировать продукции для предприятий птицеводства, т.к. рост экспорта способствует повышению занятости в птицеводческой отрасли, что имеет положительные социальноэкономические последствия и приводит к экономическому подъему отрасли. В соответствии с низким экспортом пищевой продукции был издан указ об увеличении экспорта до 45 млн. долл. Соответственно нужно больше производить, проверяя продукцию на качество. В настоящее время не все предприятия/фермы проверяют на качество свою продукцию, отсюда возникают проблемы, связанные со здоровьем человека.

Рассматривались образцы на особенности таможенного декларирования. 1-й образец – белково-витаминно-минералный концентрат (БВМК) экспортиро-

199

вался в Узбекистан. Для того чтобы получить окончательную декларацию на товар (ДТ), чтобы вывезти груз, следует провести определенные процедуры. Первым делом нужно проверить продукцию на качество. Для этого нужно пройти программу производственного контроля - это один из элементов системы, которая обеспечивает санитарно-эпидемиологическое благополучие населения [6]. После чего нужно исследовать продукцию по показателям безопасности, указанным в ГОСТ, т.е. патогенные м/о, сальмонеллы и т.д. В соответствии выдается протокол испытаний. После чего все документы передаются в Россельхознадзор для оформления фитосанитарного сертификата [2, 15]. Данный сертификат отдают в таможенный орган для оформления ДТ [5].

Таблица 1

Стоимости протоколов испытаний/фитосанитарных сертификатов (ПИ/ФСС) по органам

Рассматривались особенности молодняка цыплят и индюшат на импорт из Германии в Россию. При перевозке молодняка цыплят, индюшат должны быть соблюдены санитарно-гигиенические нормы. Температура воздуха в коробке не должна опускаться ниже +25 0С, должна быть хорошая вентиляция и обязательно должно быть светло [12].

Если куриный молодняк до этого еще ни разу не кормили, то перевозка суточных цыплят может осуществляться на большие расстояния. Дело в том, что вылупившийся только что цыпленок может поддерживать собственную жизнь за счет энергии накопленных веществ и остаточного желтка [7, 13]. Но если хотя бы один раз накормить цыплят, тогда придется делать это через каждые 3-4 часа, иначе они начнут погибать [3].

Проанализировав документы на перевозку цыплят, было установлено, что их перевозили при температуре +26-29 0С, что соответствует требованиям по перевозке.

Обязательным условием для перевозки цыплят является вызов ветеринара для проверки их на болезни. Это нужно для того, чтобы убедиться в том, что они полностью здоровы. Исходя из этого, получают соответствующую справку [11].

Также в качестве образца был взят инкубатор — комплексное оборудование для искусственного вывода молодняка сельскохозяйственной птицы из яиц. В инкубаторах поддерживаются условия, необходимые для появления птенцов [1].

Инкубаторы для птиц подлежат обязательной сертификации для подтверждения соответствия требованиям:

200