geomgouГеографическая среда и живые системыGeographical Environment and Living Systems2712-76132712-7621Московский государственный областной университет10.18384/2310-7189-2018-3-62-74geomgou-144Research ArticleРАЗДЕЛ I. ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИСОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВАMODERN METHODS FOR SPATIAL MODELING OF THE DEVELOPMENT OF AGRICULTUREНосоновАртур МодестовичNosonovArtur M.artno@mail.ruНациональный исследовательский Мордовский государственный университет имени Н.П. ОгарёваРоссияNational Research Ogarev Mordovia State UniversityRussian Federation201804052022036274Copyright © Носонов А.М., 20222022Носонов А.М.Nosonov A.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.geoecosreda.ru/jour/article/view/144

В статье рассмотрена проблема применения математических моделей при изучении динамики развития сельского хозяйства. На основе анализа продуктивности сельского хозяйства за более чем за 100-летний период выявлена цикличность развития сельскохозяйственного производства. С использованием метода спектрального анализа доказано существование 64-летних длинных циклов Кондратьева, которые предложены для разработки социально-экономического прогноза развития аграрной отрасли до 2042 г. Автор делает вывод о перспективности сопряженного применения как традиционных, так и новых методов математического моделирования в агрогеографических исследованиях.

We consider the problem of applying mathematical models to study the dynamics of agricultural development. Based on the analysis of agricultural productivity for more than a 100-year period, the cyclical nature of the development of agricultural production has been revealed. Using the method of spectral analysis, the existence of 64-year long Kondratieff cycles is proved, which form the basis for the development of the socio-economic forecast for the development of the agrarian sector until 2042. It is concluded that the joint application of both traditional and new methods of mathematical modeling in agrogeographic research is promising.

моделированиеметоды принятия решенийData Miningагрогеосистемысельское хозяйствопрогнозированиеReferencesАкаев А.А. Анализ экономических циклов с помощью математической модели марковских случайных процессов. ДАН РФ, 2006. Т. 409. № 26. С. 727-731.Акаев А.А. Анализ экономических циклов с помощью математической модели марковских случайных процессов. ДАН РФ, 2006. Т. 409. № 26. С. 727-731.Бабурин В.Л. Инновационные циклы в российской экономике. М.: КРАСАНД, 2010. 216 с.Бабурин В.Л. Инновационные циклы в российской экономике. М.: КРАСАНД, 2010. 216 с.Бабурин В.Л., Земцов С.П. Инновационный потенциал регионов России. М.: «КДУ», «Университетская книга», 2017. 358 с.Бабурин В.Л., Земцов С.П. Инновационный потенциал регионов России. М.: «КДУ», «Университетская книга», 2017. 358 с.Барсегян А., Куприянов М., Степаненко В., Холод И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. 336 с.Барсегян А., Куприянов М., Степаненко В., Холод И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. 336 с.Иванова И.А. Прогнозирование экономических рисков в сельском хозяйстве с учетом цикличности его развития // Вестник Новосибирского государственного университета экономики и управления. 2013. № 4. С. 229-238.Иванова И.А. Прогнозирование экономических рисков в сельском хозяйстве с учетом цикличности его развития // Вестник Новосибирского государственного университета экономики и управления. 2013. № 4. С. 229-238.Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. М.: Экономика, 2002. 767 с.Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. М.: Экономика, 2002. 767 с.Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 487 с.Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 487 с.Носонов А.М. Моделирование экономических и инновационных циклов в сельском хозяйстве // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. № 1 (238). С. 24-33.Носонов А.М. Моделирование экономических и инновационных циклов в сельском хозяйстве // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. № 1 (238). С. 24-33.Носонов А. М. Циклично-генетические закономерности инновационного развития сельского хозяйства России // Журнал экономической теории. № 1. 2015. С. 89-96.Носонов А. М. Циклично-генетические закономерности инновационного развития сельского хозяйства России // Журнал экономической теории. № 1. 2015. С. 89-96.Пространство циклов: Мир - Россия - регион / Под ред. В.Л. Бабурина, П.А. Чистякова. М.: Изд-во ЛКИ, 2007. 320 с.Пространство циклов: Мир - Россия - регион / Под ред. В.Л. Бабурина, П.А. Чистякова. М.: Изд-во ЛКИ, 2007. 320 с.Саушкин Ю.Г. Избранные труды. Смоленск: Универсум, 2001. 416 с.Саушкин Ю.Г. Избранные труды. Смоленск: Универсум, 2001. 416 с.Синергия пространства: региональные инновационные системы, кластеры и перетоки знания / Отв. ред. А.Н. Пилясов. Смоленск: Ойкумена, 2012. 760 с.Синергия пространства: региональные инновационные системы, кластеры и перетоки знания / Отв. ред. А.Н. Пилясов. Смоленск: Ойкумена, 2012. 760 с.Системный мониторинг: глобальное и региональное развитие / Ред. Д.А. Халтурина, А.В. Коротаев. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010. 296 с.Системный мониторинг: глобальное и региональное развитие / Ред. Д.А. Халтурина, А.В. Коротаев. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010. 296 с.Шеннон P. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. - М.: Миp, 1978. 381 с.Шеннон P. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. - М.: Миp, 1978. 381 с.Шумпетер Й. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия. М: Эксмо, 2007. 864 с.Шумпетер Й. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия. М: Эксмо, 2007. 864 с.Яковец Ю.В. Циклы. Кризисы. Прогнозы. М.: Наука, 1999. 448 с.Яковец Ю.В. Циклы. Кризисы. Прогнозы. М.: Наука, 1999. 448 с.Ackoff R. Systemic View of Transformational Leadership // Systemic Practice and Action Research. February 1998, Vol. 11, Iss. 1. P. 23-36.Ackoff R. Systemic View of Transformational Leadership // Systemic Practice and Action Research. February 1998, Vol. 11, Iss. 1. P. 23-36.Akhmet M., Fen M.O. Replication of Chaos in Neural Networks, Economics and Physics. New York: Springer, 2016. 457 p.Akhmet M., Fen M.O. Replication of Chaos in Neural Networks, Economics and Physics. New York: Springer, 2016. 457 p.Kohonen T. Self-Organizing Maps (Third Extended Edition). New-York, 2001. 501 p.Kohonen T. Self-Organizing Maps (Third Extended Edition). New-York, 2001. 501 p.Kuczynski Th. Spectral Analysis and Cluster Analysis as Mathematical Methods for the Periodization of Historical Processes // Kondratieff Cycles - Appearance or Reality? Vol. 2. Edinburgh: International Economic History Congress. 1978. P. 79-86.Kuczynski Th. Spectral Analysis and Cluster Analysis as Mathematical Methods for the Periodization of Historical Processes // Kondratieff Cycles - Appearance or Reality? Vol. 2. Edinburgh: International Economic History Congress. 1978. P. 79-86.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.