ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОВНЯ БИОЛОГИЧЕСКИХ РИСКОВ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И РАСПРОСТРАНЕНИЯ ИНФЕКЦИОННЫХ И ПАРАЗИТАРНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ КАРТОФЕЛЯ

Алексей Викторович Сибирёв; Александр Геннадьевич Аксенов; Владимир Сергеевич Тетерин; Николай Викторович Сазонов; Максим Александрович Мосяков; Максим Сергеевич Трунов; Мария Михайловна Годяева

doi:10.31857/S2500208224020189

Алексей Викторович Сибирёв, доктор технических наук, ORCID ID: 0000-0002-9442-2276 ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»
Александр Геннадьевич Аксенов, доктор технических наук, ORCID ID: 0000-0002-9546-7695 ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»
Владимир Сергеевич Тетерин, кандидат технических наук, старший научный сотрудник ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»
Николай Викторович Сазонов, кандидат технических наук ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»
Максим Александрович Мосяков, кандидат технических наук ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»
Максим Сергеевич Трунов, аспирант ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»
Мария Михайловна Годяева, аспирант ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»

DOI: https://doi.org/10.31857/S2500208224020189

Аннотация

В статье рассмотрены вопросы определения уровня биологических рисков возникновения, а также распространения инфекционных и паразитарных заболеваний картофеля по параметрам механизмов и путей передачи. Для большинства возбудителей характерны высокий (26,1 %) и очень высокий (43,5 %) уровни риска. Установлено, что в группе последних 75 % инфекционных и паразитарных заболеваний картофеля имеют микозную этиологию, 15 – гельминтозную, 10 % – бактериальную. Возбудители инфекционных и паразитарных заболеваний картофеля вирусной этиологии в данной группе отсутствуют. Средний балл по группе с очень высоким уровнем риска составляет 10,8. В группе с низким уровнем риска большинство возбудителей заболеваний картофеля имеет бактериальную этиологию (80 %), средним – бактериальную (44,5 %) и микозную (33,3 %), высоким – вирусную (66,6 %).

Литература

1. Дорохов А.С., Аксенов А.Г., Сибирев А.В. и др. Теоретические предпосылки интенсификации уборки лука-севка // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2023. № 3. С. 85-92.
2. Измайлов А.Ю., Лобачевский Я.П., Дорохов А.С. и др. Современные технологии и техника для сельского хозяйства - тенденции выставки Аgritechnika 2019 // Тракторы и сельхозмашины. 2020. № 6. С. 28-40. URL: https://journals.eco-vector.com/0321-4443/article/view/66556
3. Камалетдинов Р.Р. Объектно-ориентированное имитационное моделирование в среде теории информации (информационное моделирование) // Известия Международной академии аграрного образования. 2012. Т. 1. № 14. С. 186-194. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=17693760.
4. Костенко М.Ю., Костенко Н.А. Вероятностная оценка сепарирующей способности элеватора картофелеуборочной машины // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 2009. № 12. С. 4. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=13022951.
5. Лобачевский Я.П., Дорохов А.С., Сибирев А.В. Современное состояние технологического обеспечения производства овощных культур в Российской Федерации. Овощи России. 2023. № (5). С. 5-10.
6. Попов В.Д., Валге А.М., Папушин Э.А. Повышение эффективности производства продукции растениеводства с использованием информационных технологий // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2009. № (81). С. 32-39.
7. Ракутько С.А., Ракутько Е.Н., Медведев Г.В. Разработка экспериментального фитотрона и его применение в исследованиях по энергоэкологии светокультуры // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2023. № 17(2). С. 40-48.
8. Рейнгарт Э.С., Сорокин А.А, Пономарев А.Г. Унифицированные картофелеуборочные машины нового поколения // Тракторы и сельскохозяйственные машины. 2006. № 10. С. 3-5. URL: http://www.avtomash.ru/gur/2006/200610.htm
9. Ценч Ю.С., Годлевская Е.В. Математическое моделирование как инструмент проектирования сельскохозяйственных машин и агрегатов (применительно к истории развития научной школы Южного Урала) // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2023. № 17(2). С. 4-12.
10. Golmohammadi A., Bejaei F., Behfar H. Design, Development and Evaluation of an Online Potato Sorting System Using Machine Vision. International Journal of Agriculture and Crop Sciences. 2013; 6: 396–402.
11. Hevko R.B., Tkachenko I.G., Synii S.V. Development of design and investigation of operation processes of small-sclale root crop and potato harvesters // INMATEH-agricultural engineering. 2016. Vol. 49. № 2. PP. 53-60. URL: http://www.inmateh.eu/INMATEH_3_2016/50-11-Abstract.pdf.
12. Lü J.Q., Shang Q.Q., Yang Y. et al. Design optimization and experiment on potato haulm cutter // Transactions of the CSAM. 2016. Issue number 47(5). Р.106-114.
13. Sojka R.E., Horne D.J., Ross C.W., Baker C.J. Subsoiling and surface tillage effects on soil physical properties and forage oat stand and yield // Soil and Tillage Research. 1997. Issue number 40 (3-4). Р. 25-144.
14. Yanykin, D.V.; Paskhin, M.O.; Simakin, A.V. et al. Plant Photochemistry under Glass Coated with Upconversion Luminescent Film. Appl. Sci. 2022, 12, 7480.