Компьютерная программа сбора, обработки и отображения данных с метеостанции Davis Vantage Pro2

Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства_

produkcii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2017; N 92: 43-48.

УДК 004 658 2 DOI 10.24411/0131-5226-2018-10056

КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА СБОРА, ОБРАБОТКИ И ОТОБРАЖЕНИЯ ДАННЫХ С

МЕТЕОСТАНЦИИ DAVIS VANTAGE PR02

Э.А. Папушин, канд. техн. наук; С.Н. Матейчик

Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) -филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия

В рамках календарного плана института на 2018 год по теме «Научные принципы и алгоритм формирования рациональной структуры технологических процессов обработки почвы и ухода за растениями в биологизированных (органических) технологиях возделывания сельскохозяйственных культур» была разработана компьютерная программа для сбора, обработки и отображения данных с метеостанции Davis Vantage Рго2 в районе производственной базы института «Красная Славянка». Для разработки программы был использован пакет программ Visual Foxpro 9.0. Преимущество программы - это работа с огромными массивами данных, иерархированных по временным и пространственным масштабам: получение, обмен, обработка и представление накапливаемых данных, превращение наборов данных в информационные ресурсы (данные и их метаданные) и знание. Данная программа реализована и используется с мая 2018 года для получения оперативной информации о метеорологической ситуации в заданном районе, что позволяет проводить обширный анализ многих метеопроцессов, проходящих на территории покрытия метеостанции, и определение закономерностей влияния погодных условий на рост растений.

Ключевые слова: компьютерная программа, база данных, метеоданные, автоматизация, опытное

Для цитирования: Папушин Э.А., Матейчик С.Н. Компьютерная программа для сбора, обработки и отображения данных с метеостанции DAVIS VANTAGE PR02 // Технологии и

животноводства. 2018. № 3 (96). С. 33-38.

SOFTWARE FOR ACQUISITION, PROCESSING AND VISUALISATION OF DATA FROM

DAVIS VANTAGE PRO2 WEATHER STATION

E.A. Papushin, Cand.Sc (Engineering); S.N. Mateichik

Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production - branch of FSAC VIM, Saint Petersburg, Russia

As a part of 2018 IEEP Work plan, a computer programme for acquisition, processing and visualization of data from Davis Vantage Pro2 weather station in Krasnaya Slavyanka, the production site of IEEP, was developed in the framework of the research topic "Scientific principles and algorithm for formation of the

33

ISSN 0131-5226. Теоретический и научно-практический журнал.

_ПАЭП. 2018. Вып. 96_|_

rational structure of technological processes of tillage and crop tending in biology-oriented (organic) technologies of crop cultivation". Visual Foxpro 9.0 software package was used to develop the programme. Its advantage is the ability to handle the enormous aggregation of hierarchical data by temporal and spatial scales: to receive, share, process and visualise the accumulated data, to turn the data sets into information resources (data and their metadata) and knowledge. The programme has been used to receive the latest weather update in the above region since May 2018. This allowed for an extensive analysis of many meteorological processes taking place on the weather station coverage territory and for identifying the influence patterns of weather conditions on the plant growth.

Keywords: software, database, weather data, automation, experimental field.

For citation: Papushin E.A., Mateichik S.N. Software for acquisition, processing and visualisation of data from DAVIS VANTAGE PRO2 weather station. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produkcii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2018. 3

Введение

В течение сезона фермеру приходится принимать более 40 различных решений: какие семена сажать, когда сажать, как их обрабатывать, чем лечить заболевшее растение и т.д., как справляться с угрожающими благополучию поля ситуациями. Недостаток информации для принятия решений приводит к тому, что в процессе посадки, выращивания, ухода за культурами теряется до 40% урожая. Во

транспортировки теряется еще 40%. При этом, как выявили ученые, кроме погоды, 2/3 факторов потерь сегодня можно

автоматизированных систем управления (HiTech Management).

Задачей ИТ становится максимальная автоматизация всех этапов

производственного цикла для сокращения потерь, повышения продуктивности бизнеса, оптимального управление ресурсами. Но даже в этом случае, результат относится только к растениям, готовым к сбору урожая или животным, но не гарантирует получение прибыли, т.к. урожай еще необходимо собрать, хранить, осуществлять первичную обработку и транспортировать до

автоматизация представляет собой более высокий уровень цифровой интеграции, который затрагивает сложнейшие организационные изменения в бизнесе, однако их реализация способна кардинально

компании в целом. Интеграция получаемых данных с различными интеллектуальными ИТ-приложениями, производящими их обработку в режиме реального времени, осуществляет революционный сдвиг в принятии решений для фермера, предоставляя результаты анализа множественных факторов и обоснование для последующих действий. При этом, чем больше датчиков, сенсоров и полевых контроллеров подключены в единую сеть и обмениваются данными, тем более умной становится информационная система и больше полезной информации для пользователя она способна предоставить [15].

На основе научных расчетов информационная система способна создавать рекомендации по обработке и уходу за растениями или инструкции для автоматического исполнения

роботизированной техникой. Например, предиктивная аналитическая модель

помогает определить, что повышение температуры на 2 градуса способствует вылуплению насекомых, или увеличение влажности выше оптимальной границы может привести к вспышке болезни. Управление этими факторами создает реальную ценность моделирования микроклиматических условий: если это теплица, то можно не допускать повышение температуры, а если поле - то предусмотрительно наблюдать за участком и воздействовать химикатом при появлении паразитов. Впервые за всю историю сельского хозяйства у фермера появляется возможность контролировать природные факторы, проектировать точные бизнес-процессы, и, кроме того, прогнозировать результат с математической точностью. Работа с огромными массивами иерархированных по временным и пространственным масштабам данных:

представление накапливаемых данных, превращение наборов данных в информационные ресурсы (данные и их метаданные) и знание. Целью данной работы является разработка информационно-вычислительной инфраструктуры,

позволяющая исследователям получать и обрабатывать огромные массивы данных и получать знания.

Материалы и методы

работающего с компьютерной программой для сбора, обработки и отображения метеоданных с метеостанции Vantage рго2, был использован пакет программ Visual Foxpro 9.0.

Наполнение базы данных для сбора, обработки и отображения метеоданных с метеостанции Vantage рго2 происходит по следующему алгоритму. 1. Формирование данных метеостанцией.

2. Парсинг, то есть автоматический сбор с определенного источника информации, которая в дальнейшем будет определенным образом преобразована и сохранена. В данном случае, это обработка текстового файла, содержащего

метеоданные, при помощи программы, которая называется парсером. Полученные данные помещаются в базу данных. Таким образом, текстовый файл будет представлен в виде, удобном для дальнейшей обработки полученных данных.

Фазы парсинга:

- сбор информации;

- получение и преобразование информации;

- вывод данных в удобной для пользователя форме.

Результаты и обсуждение

Разработанное приложение для работы с базой данных для сбора, обработки и отображения метеоданных с метеостанции Vantage рго2 представлено двумя основными интерфейсами пользователя.

Главный интерфейс приложения для работы с базой данных для сбора, обработки и отображения метеоданных с метеостанции Vantage рго2 представлен на рис. 1. Пользователю предоставлена возможность выбора выполняемых действий:

добавления в базу данных новой информации, полученной метеостанцией;

- просмотра данных на экране монитора в соответствии с выбранным периодом времени;

- экспорта данных в формате Excel в указанный файл.

В приложении для работы с базой данных для сбора, обработки и отображения метеоданных с метеостанции Vantage рго2 пользователю также предоставлена возможность переноса в Excel-файл значений только указанных показателей, измеряемых метеостанцией. На рис. 2 представлен интерфейс пользователя, обеспечивающий выполнение этих

ISSN 0131-5226. Теоретический и научно-практический журнал. _ПАЭП. 2018. Вып. 96_'

действий. В сформирован

результате выбора будет файл в формате Excel с

выбранными данными.

ДАННЫЕ МЕТЕОСТАНЦИИ

Дата ftwcno. Время Там- Высо- Низ- Впаж- Точка Ско- Направ Про- Высо- Роаа Про- Ин- Эффек-Ощуща Баро-

[часы пе ра- кая кая ность, росы, рость пение бег кая ско- еетроз хлада декс тивная емая метри-

минуты} тура. темпе- темпе- % фад.С нетра. ветра аетра рость ветра жары темпе- темпе- ческое

трад С ратура ратура м/с ратура ратура, давле

градС граде град е град С ние,

мм

рт.ст

11.07.201S 7:40 15.4 15.5 152 88 13.4 0.9 С 0.54 2.2 С 15.4 15.5 15.5 184 753.7

11.07.2018 7:50 15 6 15.7 155 88 13.6 0.4 с 0.27 1.3 3 15.6 15.7 15.7 18.8 753.6

11.07.201S 800 15.9 16.3 15.7 88 14.0 0.9 с 0.54 2.2 сз 15.9 16.1 16.1 214 759.5

11.07.201S 8 10 16.7 17.1 16.3 83 13.8 0.9 с 0.54 2.7 сз 16.7 16.9 16.9 22.7 759.5

11.07.2018 8 20 172 17 3 171 83 143 0 9 с 0 54 18 с 172 17 4 17.4 233 759 5

11.07.201 830 176 17 8 173 82 144 0 9 с 0 54 22 сз 176 17 8 17.8 233 759 6

11 07.2013 8'40 181 18 4 178 80 146 04 ссз 0 27 13 с 18 1 18 4 18.4 237 759 5

11 07 2018 8 50 18.7 13 0 18.4 77 14 6 04 с 0 27 13 с 187 19 1 19.1 24 3 759 5

11.07.2018 а: оо 133 13.6 130 75 14.7 0.4 с 0.27 1.3 ссз 133 19.6 13.6 24 9 7595

11.07.2018 9:10 20 0 20.3 19.7 73 15.0 0.4 ссз 0.27 1.8 ссз 20 0 20.4 20.4 25 9 753.4

11.07.201S 920 20 1 20.3 19.9 74 15.3 0.4 с 0.27 1.3 с 20 1 20.5 20.5 26.1 759.5

11.07.201S 9.30 20 1 20.2 19.8 74 15.3 0.4 с 0.27 1.3 зез 20 1 20.5 20.5 26.1 759.4

11.07.201S 9.40 19.7 19.8 19.5 75 15.1 0.9 ю 0.54 1.8 ю 19.7 20.1 20.1 25.8 759.4

11.07.2018 9 50 19 6 19.7 19.5 76 15.2 0.4 ююв 0.27 1.3 ююв 19.6 20.0 20.0 26.6 759.4

11.07.2018 0:00 20.2 20.9 19.7 72 15.0 0.4 ЮЮБ 0.27 2.2 в 20.2 20.6 20.6 27.8 759.5

11.07.2018 0:10 21.1 21.2 20.9 71 15.6 0.4 с 0.27 1.8 ссв 21.1 21.2 21.2 28.1 759.5

11.07.2018 0:20 20 5 20.3 20 3 74 15.8 0.4 юз 0.27 2.2 юз 20 6 21.1 21.1 27 0 759.5

11.07.2018 оэо 20 3 21.4 203 70 15.2 0.4 юз 0.27 0.9 с 20 3 21.0 21.0 24 8 753.5

11.07.201S 0:40 22 0 22.6 21 4 65 15.1 0.4 св 0.27 1.8 с 22 0 22.1 22.1 23 5 759.5

11.07.201S 0:50 233 23.8 227 62 15.6 0.4 с 0.27 1.3 с 23 3 23.8 23.8 30.3 759.5

11 07 2018 1 00 24 0 244 238 60 15 8 04 с 027 22 с 24 0 245 245 322 759 5

11 07 2018 1-ю 24 6 24 7 24 4 58 158 0 4 с 0 27 18 с 24 6 24 9 24 9 28 6 759 5

11 07 2018 1 '20 241 24 6 238 61 16.1 0 9 ссв 0 54 27 св 241 24 6 24 6 28 6 759 4

11 07 2018 130 237 237 236 60 15 4 04 вев 0 27 31 есв 237 241 241 26 9 759 4

За период с 02.08.201S по Г[)2 08 2018

Просмотр Excel

Да6зв1тть данные

Рис. 1. Главный интерфейс пользователя

Выбор показателей для переноса данных

IV] Дата съема показаний 0 Время съема показаний @ Температура, град.С

Высокая температура, град.С

Низкая температура, град.С 0 Влажность, % 0 Точка росы, град.С ¡Г_! Скорость ветра, мУс

Направление ветра ( Про&ег ветра О Высокая скорость О Роза ветров В Прохлада ветра (ветро-холодный индекс} О Жара О Индекс жары О Холод

Эффективная темепература (субъектный

оиометеорологический индекс), град.С

В Ощущаемая температура (мнимая), град.С В Барометрическое давление, мм рт.ст. В Количество осадков, мм В Интенсивность осадков, мм/ч В Солнечное излучение В Интенсивность солнечного излучения, Вт/кв.м В Высокое солнечное излучение О Индекс ультрафиолетового излучения В Доза ультрафиолетового излучения, MED О Высокое ультрафиолетовое излучение

Выход

Рис. 2. Интерфейс пользователя. Выбор показателей для переноса данных в Excel-файл

Выводы

Данная программа реализована и используются в оперативной работе с мая 2018 года, что позволяет провести обширный

анализ многих метеопроцессов, проходящих на территории покрытия метеостанции и определение закономерностей влияния погодных условий на рост растений.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1.Валге A.M., Папушин Э.А., Артемьев Ю.Г. Компьютерная программа анализа эффективности использования ресурсного

сельскохозяйственной продукции в условиях Северо-Запада России //Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2009. № 81. С. 39-47.

2.Валге A.M., Папушин Э.А., Баскаков

информационной системе мониторинга мобильных технических средств с gps системой // Технологии и технические средства механизированного производства

животноводства. 2012. № 83. С. 69-76.

Концептуальная модель оценки и анализа

результатов научного эксперимента // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2017. №92. С. 12-18.

4.Папушин Э.А., Матейчик С.Н. База данных информационной системы управления техническими средствами в растениеводстве // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2017. №92. С. 6-11.

5.Матейчик С.Н., Папушин Э.А. Программа для ЭВМ систематизации и обработки данных полевых экспериментов на опытном поле// Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2017. №93. С. 27-33.

REFERENCES

1.Valge A.M., Papushin E.A., Artem'ev YU.G. Komp'yuternaya programma analiza ehffektivnosti ispol'zovaniya resursnogo obespecheniya pri proizvodstve sel'skohozyajstvennoj produkcii v usloviyah Severo-Zapada Rossii [Computer program for analyzing the effectiveness of resourcing use in agricultural production the North-West Russia]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produkcii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2009. N 81: 39-47.

2.Valge A.M., Papushin E.A., Baskakov YU.N.Iskhodnye trebovaniya k informacionnoj sisteme monitoringa mobil'nyh tekhnicheskih sredstv s gps sistemoj [Requirements baseline to

IT systems for GPS-based mobility monitoring]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produkcii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2012. N 83: 69-76.

3.Mateichik S.N., Papushin E.A. Konceptual'naya model' ocenki i analiza rezul'tatov nauchnogo ehksperimenta [Conceptual model of estimation and analysis of scientific experiment results]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produkcii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2017. N 92: 12-18.

4. Papushin E.A., Mateichik S.N. Baza dannyh informacionnoj sistemy upravleniya

ISSN 0131-5226. Теоретический и научно-практический журнал _ИАЭП. 2018. Вып. 96_

tekhnicheskimi sredstvami v rastenievodstve [Information system database for control of machines and equipment used in crop farming]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produkcii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2017. N 92: 6-11.

5. Mateichik S.N., Papushin E.A. Programma dlya EHVM sistematizacii i obrabotki dannyh

polevyh ehksperimentov na opytnom pole [Application software for field experimental data consolidation and processing ]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produkcii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2017. N 93: 27-33.