Modelado de los componentes del medio natural

El artículo fundamenta la gestión del potencial de recursos agrícolas de los paisajes agrícolas (ARPA) mediante un indicador de riesgo integral en una plataforma digital en el sistema de Google para mejorar el estado de recuperación de suelos. La plataforma digital para gestionar el potencial de fue...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Kuznetsov , Evgeny, Khadzhidi , Anna, Kuznetsovа, Margarita, Pushenko, Sergey
Formato:	Online
Idioma:	eng
Publicado:	Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2021
Acceso en línea:	https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/12661

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institution	Universidad Nacional de Ingeniería
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author	Kuznetsov , Evgeny Khadzhidi , Anna Kuznetsovа, Margarita Pushenko, Sergey
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description	El artículo fundamenta la gestión del potencial de recursos agrícolas de los paisajes agrícolas (ARPA) mediante un indicador de riesgo integral en una plataforma digital en el sistema de Google para mejorar el estado de recuperación de suelos. La plataforma digital para gestionar el potencial de fuentes agrícolas se encuentra en el campo de vectores espaciales separables de Hilbert. La gestión del potencial de la fuente agrícola procede junto con un cambio en la intensidad del flujo de energía de la sustancia, que se forma a partir del uso de técnicas de mejora La energía afecta el estado de recuperación de tierras (LRS) del paisaje agrícola. Tiene un impacto significativo en los indicadores integrales de riesgo de recursos. Para evaluar el estado de recuperación del paisaje agrícola, se ha desarrollado un indicador de riesgo crítico (IIR), un modelo de riesgo de recursos, que es un modelo de simulación y recursos, ya que combina varios indicadores cuantitativos de LRS con indicadores de riesgo adimensionales y determina el estado crítico del recurso. La base del programa informático contiene un modelo de riesgo de recursos IIR, que incluye indicadores de riesgo y la escala de seguridad de riesgo (SSR), que permite evaluar el potencial de recursos del paisaje agrícola. El modelo IIR se adapta a los recursos naturales de un paisaje agrícola real. La base del modelo son los riesgos de recursos LRS, con la ayuda de los cuales se lleva a cabo la gestión del estado de recuperación del paisaje agrícola. La optimización del indicador de riesgo integral para los recursos de taxa reduce el volumen de trabajo realizado por las técnicas de recuperación.
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spelling	NEXO126612021-11-18T21:13:22Z Modeling of the components of the natural environment Modelado de los componentes del medio natural Kuznetsov , Evgeny Khadzhidi , Anna Kuznetsovа, Margarita Pushenko, Sergey agrolandscape management soil reclamation state method program paisaje agrícola modelo programa manejo estado de recuperación de suelos The article substantiates the management of the agroresource potential of agricultural landscapes (ARPA) by an integral risk indicator on a digital platform in the Google system to improve the reclamation state of soils. The digital platform for managing the agroresource potential is located in the Hilbert separable space vector field. Management of the agroresource potential proceeds along with a change in the intensity of the energy flow of the substance, which is formed from the use of melioration techniques Energy affects the land reclamation state (LRS) of the agricultural landscape. It has a significant impact on the integral indicators of resource risks. To assess the reclamation state of the agricultural landscape, a critical risk indicator (IIR) has been developed, a resource risk model, which is a simulation and resource model, as it combines various quantitative indicators of LRS with dimensionless risk indicators and determines the critical state of the resource. The base of the computer program contains a resource risk model IIR, which includes risk indicators and the risk safety scale (SSR), which makes it possible to assess the resource potential of the agricultural landscape. The IIR model is adapted to the natural resources of a real agricultural landscape. The basis of the model is the resource risks LRS, with the help of which the management of the reclamation state of the farming landscape is carried out. Optimization of the integral risk indicator for taxa resources reduces the volume of work performed by reclamation techniques. El artículo fundamenta la gestión del potencial de recursos agrícolas de los paisajes agrícolas (ARPA) mediante un indicador de riesgo integral en una plataforma digital en el sistema de Google para mejorar el estado de recuperación de suelos. La plataforma digital para gestionar el potencial de fuentes agrícolas se encuentra en el campo de vectores espaciales separables de Hilbert. La gestión del potencial de la fuente agrícola procede junto con un cambio en la intensidad del flujo de energía de la sustancia, que se forma a partir del uso de técnicas de mejora La energía afecta el estado de recuperación de tierras (LRS) del paisaje agrícola. Tiene un impacto significativo en los indicadores integrales de riesgo de recursos. Para evaluar el estado de recuperación del paisaje agrícola, se ha desarrollado un indicador de riesgo crítico (IIR), un modelo de riesgo de recursos, que es un modelo de simulación y recursos, ya que combina varios indicadores cuantitativos de LRS con indicadores de riesgo adimensionales y determina el estado crítico del recurso. La base del programa informático contiene un modelo de riesgo de recursos IIR, que incluye indicadores de riesgo y la escala de seguridad de riesgo (SSR), que permite evaluar el potencial de recursos del paisaje agrícola. El modelo IIR se adapta a los recursos naturales de un paisaje agrícola real. La base del modelo son los riesgos de recursos LRS, con la ayuda de los cuales se lleva a cabo la gestión del estado de recuperación del paisaje agrícola. La optimización del indicador de riesgo integral para los recursos de taxa reduce el volumen de trabajo realizado por las técnicas de recuperación. Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2021-10-21 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-Reviewed Article Artículo revisado por pares application/pdf https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/12661 10.5377/nexo.v34i04.12661 Nexo Scientific Journal; Vol. 34 No. 04 (2021); 1272-1281 Nexo Revista Científica; Vol. 34 Núm. 04 (2021); 1272-1281 1995-9516 1818-6742 eng https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/12661/14687 Copyright (c) 2021 Universidad Nacional de Ingeniería https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

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