ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ ТА ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНА АПРОБАЦІЯ ГІБРИДНОЇ СИСТЕМИ ЕКОНОМІКО-РИЗИКОВОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ ДОЗ МІНЕРАЛЬНИХ ДОБРИВ

Анотація

У статті представлено програмну реалізацію та експериментальну апробацію гібридної системи підтримки аграрних рішень, орієнтованої на економіко-ризикову оптимізацію норм внесення мінеральних добрив у стохастичних погодних умовах. Робота є технологічним продовженням авторської математичної моделі [5] і зосереджена на інженерних, алгоритмічних та експериментальних аспектах реалізації прототипу. Центральним технічним результатом є нелінійна прогнозна модель врожайності на основі градієнтного бустингу, що апроксимує функцію відгуку культури на комплекс агрохімічних та природно-кліматичних факторів. Особливістю реалізації є застосування логарифмічної трансформації цільової змінної з аналітичною корекцією на логнормальне зміщення, а також введення контекстної ознаки CountryTechLevel як проксі сукупної продуктивності агросистеми країни. Розроблено процедуру обчислення цієї ознаки, що виключає витік цільової змінної у простір ознак тестової підвибірки, що є критично важливим для коректної оцінки узагальнювальної здатності моделі. Експериментальна апробація на глобальному масиві агростатистики (5717 спостережень після фільтрації) довела, що запропонована модель забезпечує коефіцієнт детермінації R² = 0.911 на відкладеній вибірці при середньоквадратичній похибці 585 кг/га та середньоквадратичній похибці крос-валідації 599 ± 24 кг/га, що вказує на стабільність узагальнення. Ablation-аналіз структури моделі підтвердив, що контекстна ознака CountryTechLevel дає приріст R² з 0.807 до 0.911 відносно базової агрокліматичної моделі, тоді як включення календарного року забезпечує значно менший приріст (0.807 → 0.827) і свідомо відхилене як методологічно некоректний трендовий регресор для задач ex-ante оптимізації. Сценарний аналіз підтвердив здатність системи адаптивно коригувати рекомендації залежно від цінових шоків та кліматичних аномалій. Застосування ризик-орієнтованого критерію на основі CVaR довело ефективність стратегії в найгірших погодних сценаріях, перетворюючи систему на механізм хеджування кліматичних та фінансових ризиків агровиробництва. Практичне значення роботи полягає у створенні відтворюваного програмного інструментарію, готового до інтеграції у виробничі процеси точного землеробства.