Актуальная_многомерная_базы_данных_продовольственной_безопасности.pdf
Понимание задачи
Создание многомерной базы данных продовольственной безопасности региона на основе представленных источников данных — комплексная задача, требующая тщательного анализа и интеграции разнородных информационных потоков. Цель такой базы — обеспечить основу для принятия обоснованных решений в сфере сельского хозяйства и продовольственной безопасности, учитывая широкий спектр факторов, от климатических условий до политических решений.
Анализ источников данных
Каждый из представленных источников данных вносит уникальный вклад в создание полной картины продовольственной системы региона.
Государственные базы данных предоставляют фундаментальную информацию о сельскохозяйственном производстве, земельных ресурсах, климатических условиях и социально-экономических показателях. Расшифровка каждого источника данных, представленного в блоке «Государственные базы данных»:
ГБД ЮЛ (юридические лица) -база данных юридических лиц, содержащая информацию о регистрации, статусе, учредителях, видах деятельности и других аспектах организаций. Эти данные важны для отслеживания субъектов хозяйствования в аграрном секторе.
ГБД ФЛ (физические лица) — база данных физических лиц, включающая личные данные граждан, их налоговую и социальную информацию. Эта информация может использоваться для идентификации землепользователей и отслеживания их участия в сельскохозяйственной деятельности.
НУЦ РК (проверка ЭЦП) -национальный удостоверяющий центр Республики Казахстан, предоставляющий услуги по проверке электронных цифровых подписей (ЭЦП). Это важно для аутентификации пользователей в системах, связанных с земельным и продовольственным управлением.
АИС ГЗК (земельные участки) -автоматизированная информационная система земельного кадастра, содержащая данные о земельных участках, их размерах, расположении, принадлежности и целевом назначении. Эти данные необходимы для управления сельхозугодьями и планирования использования земель.
ГБД РН (недвижимость) -база данных недвижимости, в которой содержится информация о владельцах, характеристиках и статусе объектов недвижимости. Важно для учета зданий, используемых в агропромышленном комплексе.
ПШЭП (онлайн оплата) -портал по совершению онлайн платежей за государственные услуги. Это может быть полезным для упрощения оплаты различных разрешений и сборов, связанных с сельским хозяйством.
ГБД E-License (лицензии и разрешения) -база данных лицензий и разрешений, выдаваемых государственными органами, включая сельскохозяйственные лицензии. Это важно для отслеживания легальности хозяйственной деятельности в аграрном секторе.
АИС ДФО (финансовая/аудиторская отчетность) — автоматизированная система по учету финансовой и аудиторской отчетности предприятий. Может использоваться для оценки финансового состояния сельскохозяйственных предприятий.
ЭСФ (счета-фактуры) -электронные счета-фактуры, используемые для учета и отчетности в налоговых органах. Важно для контроля за транзакциями и цепочками поставок в агропромышленном секторе.
ГБД АР (адресный регистр)- база данных, содержащая информацию о местонахождении объектов недвижимости и их юридических адресах. Это необходимо для точной географической привязки объектов сельскохозяйственного производства.
ЕАСУ (сельскохозяйственная техника) -единая автоматизированная система учета сельскохозяйственной техники, включающая данные о наличии, состоянии и использовании техники в аграрных предприятиях. Важно для мониторинга технических ресурсов фермеров.
ИОСК (сельскохозяйственные животные) -информационная система по учету сельскохозяйственных животных, которая содержит данные о видах, количестве и состоянии скота. Это необходимо для управления животноводством и планирования поставок животноводческой продукции.
АИС СЦ МВД (автомобили) -автоматизированная информационная система Министерства внутренних дел, содержащая данные об автотранспорте. Эти данные могут быть полезны для мониторинга логистики и транспортировки продукции.
ЕСБД (страховой полис)- единая система базы данных страховых полисов, включающая информацию о страховании как физических, так и юридических лиц. Важно для агрострахования и управления рисками в сельском хозяйстве.
ИС «Мобильное правительство» База мобильных граждан -система, предоставляющая доступ к мобильным государственным услугам и информации для граждан, что может упростить взаимодействие сельскохозяйственных производителей с государственными органами.
ИС «Казначейство» — информационная система казначейства, содержащая данные о бюджетных транзакциях и финансировании, что важно для учета государственных субсидий и поддержки сельскохозяйственного сектора.
ИС «Первое кредитное бюро» -база данных кредитных историй физических и юридических лиц, что помогает оценивать кредитоспособность фермеров и аграрных предприятий при оформлении кредитов на развитие.
АО «КТЖ» — данные о деятельности «Казахстан Темир Жолы» (КТЖ), национальной железнодорожной компании. Важно для транспортировки сельскохозяйственной продукции по стране.
СМС шлюз 1414 ПЭП -система сообщений для получения и отправки уведомлений по государственным услугам. Может использоваться для связи с фермерами и получения уведомлений о платежах, регистрациях и других услугах.
Государственные базы данных обеспечивают широкие возможности для эффективного управления продовольственной безопасностью, предоставляя доступ к данным о землях, ресурсах, юридических лицах, лицензиях, финансовых отчетах, страховании и других аспектах аграрной деятельности.
Ключевые параметры отслеживаемые центром
- Гумус– это органическое вещество почвы, которое состоит из продуктов разложения растительных и животных остатков. Он играет важную роль в плодородии почвы, улучшая её структуру, удерживая влагу и обеспечивая доступ растений к питательным веществам. Уровень гумуса является важным показателем состояния почвы, и его контроль помогает поддерживать плодородие на оптимальном уровне.
- Азот – это один из ключевых макроэлементов, необходимых для роста растений. Он входит в состав белков, нуклеиновых кислот и хлорофилла. В агрохимическом анализе почвы оценивается содержание азота в различных формах (нитраты, аммиак и т.д.), что помогает планировать внесение азотных удобрений для повышения урожайности сельскохозяйственных культур.
- Фосфор важен для развития корневой системы растений, цветения и образования плодов. Дефицит фосфора приводит к ослаблению роста растений и снижению урожайности. Агрохимический анализ позволяет определить уровень фосфора в почве и корректировать его внесение при необходимости.
- Калий отвечает за водный баланс в клетках растений, устойчивость к засухам, морозам и болезням. Он также улучшает качество плодов. Анализ содержания калия в почве позволяет определить потребность в калийных удобрениях, что способствует улучшению устойчивости растений и повышению урожая.
- pH почвы измеряет её кислотность или щелочность, что существенно влияет на доступность питательных веществ для растений. Например, при слишком высоком или низком уровне pH некоторые микроэлементы могут стать недоступными для растений, что ухудшает их рост. Контроль pH помогает сбалансировать почвенные условия для оптимального роста культур.
- Другие микроэлементы. В агрохимическом анализе также оценивается содержание таких микроэлементов, как железо, цинк, медь, марганец, бор и молибден. Эти микроэлементы играют важную роль в метаболических процессах растений, несмотря на то, что требуются в малых количествах. Их недостаток может привести к различным заболеваниям растений и снижению урожайности.
- NASA (National Aeronautics and Space Administration) через свои спутники, такие как Landsat и Terra, предоставляет подробные данные о состоянии растительности, температуры поверхности и влажности почвы. Индексы, такие как NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) и EVI (Enhanced Vegetation Index), используются для мониторинга здоровья растений и их роста. Эти данные позволяют выявлять стрессовые условия для культур, такие как недостаток влаги или болезнь, еще до того, как они станут видимыми невооруженным глазом.
- NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) через свои программы, такие как GOES (Geostationary Operational Environmental Satellites) и JPSS (Joint Polar Satellite System), предоставляет погодные данные и прогнозы, которые могут быть интегрированы в управление сельским хозяйством. Эти спутниковые системы собирают данные о метеорологических условиях, таких как осадки, температура воздуха и влажность. NOAA также играет важную роль в прогнозировании погодных аномалий, таких как засухи или наводнения, что позволяет аграриям лучше планировать свои действия и защищать урожаи от неблагоприятных условий. Исторические данные о погоде и текущие прогнозы от NOAA помогают аграриям принимать обоснованные решения о времени посадки и сбора урожая.
- DTN (Data Transmission Network) специализируется на предоставлении данных и прогнозов, которые помогают фермерам оперативно реагировать на изменения условий. Они используют данные от спутников и метеорологических станций, чтобы формировать гиперлокальные прогнозы погоды, которые помогают аграриям точно планировать полевые работы с минимальными рисками. Кроме того, DTN предоставляет данные о влажности почвы и погодных условиях, что помогает в оценке состояния полей и управлении ирригацией. Системы DTN также могут прогнозировать возможные проблемы, такие как штормы или сильные дожди, что помогает минимизировать потери урожая.
- Прогнозы погоды предлагает детализированные среднесрочные прогнозы погоды, основанные на сложных моделях численного прогнозирования. Эти прогнозы предоставляют информацию о таких параметрах, как осадки, температура, влажность, скорость и направление ветра. Для аграриев эта информация особенно важна при планировании полевых работ, таких как посадка, сбор урожая, и ирригация, что позволяет минимизировать ущерб от неблагоприятных погодных условий.
- Климатические данные и оценка рисков, предоставляет данные повторного анализа климата (например, ERA-5), которые включают исторические климатические данные с высоким разрешением. Это помогает анализировать эволюцию погодных условий и изменений климата на протяжении десятилетий. Сельскохозяйственные предприятия могут использовать эти данные для долгосрочного планирования и адаптации к изменениям климата, таким как повышение температуры, засухи или изменения в режимах осадков.
- Мониторинг и предупреждение о природных катастрофах и прогнозирование экстремальных погодных явлений, таких как штормы, наводнения, засухи и заморозки. Эти прогнозы предоставляют возможность аграриям заблаговременно принимать меры по защите урожая и инфраструктуры. Например, предупреждения о сильных осадках позволяют заранее подготовить системы дренажа, а прогнозы заморозков помогают защитить культуры от повреждений.
- Прогнозы ECMWF характеризуются высоким разрешением, что позволяет получать точную информацию даже для небольших регионов. Это особенно полезно для фермеров, работающих в разных климатических условиях на одной территории, где локальные изменения погоды могут существенно повлиять на урожай.
Прогнозы и климатические данные ECMWF позволяют фермерам и агропромышленным предприятиям более эффективно планировать свою деятельность, адаптироваться к климатическим изменениям и снижать риски от экстремальных погодных явлений. Эта информация помогает минимизировать потери урожая, снизить затраты на управление рисками и сделать сельскохозяйственное производство более устойчивым в долгосрочной перспективе.
VANDERSAT, Airbus, Planet: предоставляют высокоразрешающие спутниковые снимки, позволяющие детально анализировать сельскохозяйственные угодья, выявлять очаги заболеваний растений и оценивать урожайность.
Рисунок 1 — Схема, иллюстрирующая взаимодействие компонентов многомерной базы данных
Представленная на рисунке 1 схема, иллюстрирует взаимодействие компонентов многомерной базы данных. Она показывает потоки данных от различных источников (государственные базы данных, агрохимический анализ почвы, спутниковые данные NASA и ESA, метеорологические прогнозы от DTN и NOAA, климатические данные ECMWF, данные по влаге от Vandersat, а также снимки от Airbus и Planet) к центральной системе, что позволяет эффективно управлять ресурсами, мониторить сельскохозяйственные угодья и принимать решения по их использованию.
Рисунок 2 — процесс создания многомерной базы данных для управления продовольственной безопасностью
Рисунок 2 демонстрирует как данные из различных источников (государственные базы данных, агрохимический анализ почвы, спутниковые данные NASA и ESA, погодные данные, климатическая информация и
данные о влажности почвы) собираются и интегрируются в центральную базу данных. Это помогает управлять сельскохозяйственными ресурсами и принимать обоснованные решения.
Процесс создания многомерной базы данных включает несколько шагов:
1. Определение ключевых показателей:
- Производство основных сельскохозяйственных культур и продуктов животноводства
- Состояние почвы и растительности
- Климатические условия (температура, осадки, влажность)
- Социально-экономические показатели (население, доходы, занятость)
- Цены на сельскохозяйственную продукцию
- Инфраструктура сельского хозяйства
- Запасы продовольствия
2. Сбор данных. Государственные базы данных- информация о землях, лицензиях, юридических и физических лицах.
Агрохимический анализ- данные о составе почвы (гумус, азот, фосфор и т.д.).
Спутники NASA и ESA- снимки полей, индексы состояния растений (NDVI, EVI), данные о температуре земли и влажности почвы.
Погодные данные — прогнозы погоды от DTN и NOAA.
Климатические данные: информация о долгосрочных климатических изменениях от ECMWF.
Данные о влажности почвы- данные от Vandersat о переувлажнении или засухе.
Спутниковые снимки- высокоточные изображения полей от Airbus и Planet.
3. Интеграция данных. Все данные обрабатываются и собираются в центральную базу.
Разработка единой системы координат и формата данных для всех источников.
Создание геоинформационной системы (ГИС) для пространственного анализа данных.
Использование технологий больших данных для обработки и хранения больших объемов информации.
4. Разработка моделей и алгоритмов:
Разработка моделей для прогнозирования урожайности, оценки рисков и оптимизации использования ресурсов.
Использование алгоритмов машинного обучения для выявления закономерностей и аномалий в данных.
5. Визуализация данных:
Создание интерактивных карт и графиков для наглядного представления информации.
Разработка дашбордов для мониторинга ключевых показателей и принятия оперативных решений.
6. Применение базы данных
Мониторинг состояния сельскохозяйственных угодий — отслеживание изменений в растительном покрове, обнаружение вредителей и болезней.
Оценка рисков -оценка вероятности возникновения засух, наводнений и других стихийных бедствий, а также их потенциального воздействия на сельское хозяйство.
Оптимизация использования ресурсов — разработка рекомендаций по применению удобрений, пестицидов и орошению.
Прогнозирование урожайности: Оценка ожидаемого объема производства сельскохозяйственной продукции.
Дополнительные соображения
Открытость данных-возможность предоставления открытого доступа к анонимизированный данным для научных исследований и разработки новых приложений. Многие страны и международные организации предоставляют открытый доступ к данным о сельском хозяйстве и продовольственной безопасности. Эти данные могут быть использованы для создания многомерных баз данных и разработки различных приложений. Например, платформа Google Earth Engine предоставляет доступ к большим объемам спутниковых снимков, которые могут быть использованы для мониторинга сельскохозяйственных угодий и оценки урожайности. Источник: Платформа Google Earth Engine (https://earthengine.google.com/) Сотрудничество с международными организациями -участие в международных проектах и обмен опытом с другими странами.
Проект FAO по наращиванию потенциала в области продовольственной безопасности. Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций (ФАО) реализует ряд проектов, направленных на укрепление продовольственной безопасности в различных регионах мира. Одним из таких проектов является инициатива по наращиванию потенциала в области продовольственной безопасности и улучшения питания в ряде стран Кавказа и Центральной Азии. В рамках этого проекта создаются информационные системы, которые позволяют собирать, анализировать и визуализировать данные о производстве сельскохозяйственной продукции, состоянии почв, климатических условиях и других важных факторах, влияющих на продовольственную безопасность.
Эти данные используются для разработки стратегий по повышению устойчивости сельскохозяйственных систем и улучшению питания населения.
Источник: https://www.fao.org/fsnforum/ru/proekt-fao-naraschivanie- potenciala-po-ukrepleniyu-prodovolstvennoy-bezopasnosti-i-uluchsheniyu
Обучение пользователей — проведение тренингов для пользователей базы данных.
Создание актуальной многомерной базы данных продовольственной безопасности региона — это амбициозная, но необходимая задача. Такая база данных позволит обеспечить продовольственную безопасность региона, повысить устойчивость сельского хозяйства и улучшить качество жизни населения.
Создание многомерных баз данных для обеспечения продовольственной безопасности – это перспективное направление, которое активно развивается во многих странах мира. Ниже представлены некоторые успешные проекты, демонстрирующие потенциал этой технологии.Представленные примеры демонстрируют, что создание многомерных баз данных для обеспечения продовольственной безопасности является перспективным направлением, которое позволяет принимать более обоснованные решения в сфере сельского хозяйства и повышать устойчивость продовольственных систем. Дальнейшее развитие этой области связано с использованием новых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, а также с расширением сотрудничества между учеными, государственными органами и частным сектором.
Действующие сервисы реализованные на платформе «Кезекте»На на основе многомерной базы данных
Для кого: Производители и дистрибьюторы, все фермеры объединены на одной платформе.
Включает онлайн-страхование для фермеров и сельскохозяйственных предприятий. Интеграция с системой кредитования позволяет фермерам получить доступ к кредитам на основе страховки.
На 2024 год запланированы страховые выплаты в размере 118 140 000 тенге.
Назначение: Это дополнительный источник финансирования для сельскохозяйственных предприятий Казахстана. Программа углеродных сертификатов, которая помогает фермерам зарабатывать за счет сокращения выбросов углекислого газа (CO2).
Программа AgreenaCarbon №1 в Европе, выплачено €13 000 000 фермерам, и в ней участвуют более 1000 фермеров.
Польза: Фермеры могут получить финансирование через углеродные кредиты за счет экологических инициатив.
Голосование ОСИ (Объединение собственников имущества) для управления жильем.
Основные функции:
Реестр заявок на субсидирование.
Фокус на гранты для бизнес-идей, что помогает предпринимателям получать финансирование для реализации своих проектов.
На данный момент подано 4 500 заявок.
Общая сумма грантов составляет 9 789 456 000 тенге.
Назначение: Обеспечение прозрачности в общественных отношениях, связанных с ответственным обращением с животными.
Основные функции:
Реестр мест содержания животных.
Учет и регистрация домашних и сельскохозяйственных животных, что помогает отслеживать их численность и условия содержания.
В системе зарегистрировано 1 241 место содержания животных и 279 810 животных (83 345 собак и 196 458 кошек).
Назначение: Возможность оперативного анализа больших территорий сельскохозяйственных угодий.
Основные функции:
Обработка данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) для анализа свойств поверхности.
Позволяет фермерам и государственным органам получать информацию о состоянии полей и почв в реальном времени.
Оцифровано 458 594 угодий на общей площади 86 977 035 гектаров.
Сервисы 1-3 предлагают решения для фермеров, жильцов и молодежи, направленные на улучшение доступа к страхованию, финансированию через углеродные программы и управлению жильем. Сервисы 4-6 направлены на поддержку предпринимательства, улучшение учета животных и использование технологий для более эффективного управления сельскохозяйственными угодьями.