Розроблення доктринальної моделі управління фінансовою безпекою держави та прогнозування її рівня

A doctrinal model of state financial security management in the context of globalization changes has been developed. The model is formed at five levels (doctrinal, conceptual, strategic, programmatic, planned), contains a logical continuum of mission, priorities in the financial sector and the level of technological innovation, influencing factors and a system of actions aimed at achieving goals. This model accumulates a set of solutions aimed at adapting to transformational processes in the economy associated with new needs of states, globalization processes in the world financial space, technology development, new challenges and threats. As a result of the study, forecasting is carried out and the effectiveness of the results of modifying approaches to managing the financial security of the state using a polynomial algorithm for extrapolating the parameters of stochastic systems is proved. A polynomial correlation-regression model is presented, the input data of which were specific indicators of the effectiveness of innovative development of the state, perception of corruption and debt dependence. In fact, this is a set of those indicators at which the strategic directions of strengthening the financial security of the state are directed in the context of globalization changes. The generalized values of the state of financial security of the state, determined on the basis of the developed polynomial correlation-regression model, are obtained, as well as the absolute and relative amounts of error indicate the accuracy of the forecasts obtained. So, the mean level of error is 0.005 %, which means that the totality of these indicators can characterize the state of financial security of the state. Accordingly, this model is useful in the process of predicting the results of modifying approaches to the formation of the financial security of the stateРазработана доктринальная модель управления финансовой безопасностью государства в условиях глобализационных изменений. Модель формируется на пяти уровнях (доктринальном, концептуальном, стратегическом, программном, плановом), содержит логический континуум миссии, приоритетов в финансовой сфере и уровня технологических инноваций, факторов влияния и систему действий, направленных на достижение целей. Данная модель аккумулирует комплекс решений, направленных на адаптацию к трансформационных процессов в экономике, связанных с новыми потребностями государств, глобализационными процессами в мировом финансовом пространстве, развитием технологий, новыми вызовами и угрозами. В результате исследования осуществлено прогнозирование и доказана эффективность результатов модификации подходов к управлению финансовой безопасностью государства с применением полиномиального алгоритма экстраполяции параметров стохастических систем. Представлена полиномиальная корреляционно-регрессионная модель, входными данными которой были специфические показатели эффективности инновационного развития государства, восприятия коррупции и долговой зависимости. Фактически это совокупность тех индикаторов, на которые направлены стратегические направления укрепления финансовой безопасности государства в условиях глобализационных изменений. Получены обобщенные значения состояния финансовой безопасности государства, определенные на основе разработанной полиномиальной корреляционно-регрессионной модели, а также абсолютные и относительные суммы погрешности свидетельствуют о точности полученных прогнозов. Так, средний уровень погрешности составляет 0,005 %, это означает, что совокупность именно этих показателей может характеризовать состояние финансовой безопасности государства. Соответственно, данная модель является полезной в процессе прогнозирования результатов модификации подходов к формированию финансовой безопасности государства.Розроблено доктринальну модель управління фінансовою безпекою держави в умовах глобалізаційних змін. Модель формується на п’яти рівнях (доктринальний, концептуальний, стратегічний, програмний, плановий), містить логічний континуум місії, візії, пріоритетів у фінансовій сфері та рівня технологічних інновацій, чинників впливу та систему дій, направлених на досягнення цілей. Дана модель акумулює комплекс рішень, спрямованих на адаптацію до трансформаційних процесів в економіці, пов’язаних з новими потребами держав, глобалізаційними процесами у світовому фінансовому просторі, розвитком технологій, новими викликами та загрозами. У результаті дослідження здійснено прогнозування та доведено ефективність результатів модифікації підходів до управління фінансовою безпекою держави із застосуванням поліноміального алгоритму екстраполяції параметрів стохастичних систем. Обґрунтовано поліноміальну кореляційно-регресійну модель, вхідними даними якої були специфічні показники ефективності інноваційного розвитку держави, сприйняття корупції та боргової залежності. Фактично це сукупність тих індикаторів, на які спрямовані стратегічні напрями зміцнення фінансової безпеки держави в умовах глобалізаційних змін. Отримані узагальнені розраховані значення стану фінансової безпеки держави, визначені на основі сформованої поліноміальної кореляційно-регресійної моделі, а також абсолютні та відносні суми похибки свідчать про точність отриманих прогнозів. Так, середній рівень похибки становить 0,005 %, що означає, що сукупність саме цих показників може характеризувати стан фінансової безпеки держави. Відповідно, дана модель є корисною у процесі прогнозування результатів модифікації підходів до формування фінансової безпеки держави

Wheat Improvement

This open-access textbook provides a comprehensive, up-to-date guide for students and practitioners wishing to access in a single volume the key disciplines and principles of wheat breeding. Wheat is a cornerstone of food security: it is the most widely grown of any crop and provides 20% of all human calories and protein. The authorship of this book includes world class researchers and breeders whose expertise spans cutting-edge academic science all the way to impacts in farmers’ fields. The book’s themes and authors were selected to provide a didactic work that considers the background to wheat improvement, current mainstream breeding approaches, and translational research and avant garde technologies that enable new breakthroughs in science to impact productivity. While the volume provides an overview for professionals interested in wheat, many of the ideas and methods presented are equally relevant to small grain cereals and crop improvement in general. The book is affordable, and because it is open access, can be readily shared and translated -- in whole or in part -- to university classes, members of breeding teams (from directors to technicians), conference participants, extension agents and farmers. Given the challenges currently faced by academia, industry and national wheat programs to produce higher crop yields --- often with less inputs and under increasingly harsher climates -- this volume is a timely addition to their toolkit

Impact of Agricultural Practices on Biodiversity of Soil Invertebrates

Soil fauna plays a key role in many soil functions, such as organic matter decomposition, humus formation, and nutrient release, modifying soil structure, and improving its fertility. Soil invertebrates play key roles in determining soil suitability for agricultural production and realizing sustainable farming systems. They include an enormous diversity of arthropods, nematodes, and earthworms. However, this fauna suffers from the impact of agricultural activities with implications for the capacity of soil to maintain its fertility and provide ecosystem services. Some agricultural practices may create crucial soil habitat changes, with consequences for invertebrate biodiversity. In the few last decades, especially under intensive and specialized farming systems, a loss in soil ecosystem services has been observed, as a result of the reduction in both the abundance and taxonomic diversity of soil faunal communities. On the other hand, agricultural practices, based on sustainable soil management, can promote useful soil fauna. Therefore, the concerns about the sensibility of soil biota to the agricultural practices make it urgent to develop sustainable management strategies, able to realize favorable microclimate and habitats, and reduce the soil disturbance

Agent-based modeling of climate change adaptation in agriculture : a case study in the Central Swabian Jura

Using the MPMAS multi-agent software, the present thesis implements an agro-economic agent-based model to analyze climate change adaptation of agricultural production in the Central Swabian Jura. It contributes to the DFG PAK 346 FOR 1695 research projects dedicated to improve the understanding of processes that shape structure and functions of agricultural landscapes in the context of climate change at regional scale. In the context of this example, this thesis discusses, develops and tests novel approaches to deal with four notorious challenges that have so far hampered the empirical use of agent-based models for applied economic analysis: data availability, process uncertainty, model validity and computational requirements. The model is used to examine climatic effects on agriculture, changes in agricultural price responses and biogas support and agri-environmental policies illustrating the applicability of the model to adaptation analysis. The first part of the thesis is dedicated to a methodological discussion of the use of mathematical programming-based multi-agent systems, such as MPMAS, for the analysis of agricultural adaptation to climate change. It synthesizes knowledge about the potential impacts of climate change and processes of farmer adaptation and reviews existing agent-based models for their potential contribution to adaptation analysis. The major focus of the first part is a discussion of available approaches to model validation, calibration and uncertainty analysis and their suitability for the use with mathematical programming-based agent-based models. This discussion is based on four principles required to ensure the validity of conclusions drawn from modeling studies: (i) a transparent model documentation, (ii) that the invariant elements of the model can really be expected to be invariant between scenarios assessed, (iii) that empirical calibration of the model is limited to the extent warranted by available observation and knowledge about the expected error distribution, and (iv) that the effect of process uncertainty on the conclusions is evaluated and communicated. Based on these conclusions, generic extensions of the MPMAS toolbox are developed to allow the application of suitable approaches for validation and uncertainty analysis. The second part of the thesis describes the application of the newly developed methodology in the construction and use of the Central Swabian Jura model. The model focuses on an endogenous representation of heterogeneity in agent behavior, an empirical parameterization of the model, and an incorporation of climate effects on possible crop rotations and suitable days for field work besides the expected effects on yields. It extends the demographic, investment and land market components of MPMAS to improve the simulation of structural change over time. The model was used to analyze potential effects of climate change adaptation on agricultural production and land use in the study area. The results show that besides effects on yields also other climate change-induced effects on the conditions of agricultural production may have important impacts on land use decisions of farmers and deserve more attention in climate change impact analysis. Potential impacts of changes in the time slots suitable for field work and an additional rotation option are predicted to be comparable to the impact of the changes in yields predicted by a crop growth model. Results point to an expansion of wheat and silage maize areas at the expense of barley areas. The partial crowding out of summer barley by wheat area held for current price relations and is less strong at higher relative prices for summer barley. Price response analysis indicated that winter wheat production enters into a substitutive relationship with summer barley production under climate change conditions, while competition with winter barley area diminishes. This leads also to a higher elasticity of the wheat area with respect to relative summer barley prices. The model was then used to analyze biogas support through the Renewable Energy Act (EEG) and the support for grassland extensification and crop rotation diversification through the MEKA scheme. Especially simulated participation in crop rotation diversification is strongly reduced in the climate change scenarios, while the investments in biogas plants are slightly increased. The conditions established by the latest EEG revision imply that further development of biogas capacity will crucially depend on the existence of demand for excess process heat, because the alternative option of using high manure shares seems to be rather unattractive for farmers in the area according to the simulation results.In der vorliegenden Arbeit wird mithilfe der Modellierungssoftware MPMAS ein agrarökonomisches Multiagentenmodell entwickelt, um die Anpassung der Landwirtschaft auf der Mittleren Schwäbischen Alb zu untersuchen. Vor dem Hintergrund dieser Anwendung werden neue Ansätze diskutiert, entwickelt und getestet, um vier typischen Problemen zu begegnen, die sich bei der empirischen Anwendung agentenbasierter Modelle für ökonomische Analysen ergeben: Datenverfügbarkeit, Prozessunsicherheit, Modellvalidierung und benötigte Rechenkapazität. Mithilfe des erstellten Modells untersucht die Arbeit Klimaeffekte auf die Landwirtschaft, Veränderungen landwirtschaftlicher Angebotsfunktionen sowie Auswirkungen von Fördermaßnahmen für erneuerbare Energieproduktion und Agrarumweltmaßnahmen und demonstriert auf diese Weise seine Anwendbarkeit in der Anpassungsforschung. Der erste Teil der Arbeit diskutiert methodische Aspekte der Nutzung agentbasierter Modelle wie MPMAS, die Entscheidungen als mathematischer Optimierungprobleme darstellen, in der landwirtschaftlichen Anpassungsforschung: Bisherige Erkenntnisse zu den Auswirkungen des Klimawandels auf die Landwirtschaft und den sich daraus ergebenden Anpassungsprozessen werden zusammengefasst und bestehende agentenbasierte Modelle hinsichtlich ihres potentiellen Beitrags zur Anpassungsforschung untersucht. Der Hauptfokus des ersten Teils liegt dann auf der Diskussion bestehender Ansätze zur Modellvalidierung, -kalibrierung und Unsicherheitsanalyse und ihrer Anwendbarkeit auf optimierungsorientierte, agentenbasierte Modelle. Die Diskussion orientiert sich an vier Prinzipien, die die Validität der aus der Modellierung gezogenen Schlussfolgerungen sicherstellen sollen: (i) eine transparente Modelldokumentation, (ii) dass als konstant angenommene Modellelemente tatsächlich nicht zwischen den untersuchten Szenarien variieren, (iii) dass das Modell nicht stärker kalibriert wird als es die verfügbaren Beobachtungen und die erwartete Fehlerverteilung erlauben, und (iv) dass etwaige Auswirkungen der Prozessunsicherheit auf Ergebnisse und Schlussfolgerungen untersucht und kommuniziert werden. Für die Umsetzung dieses Ansatzes der Validierung und Umsicherheitsanalyse waren generische Erweiterungen des MPMAS Softwarepakets notwendig, die in dieser Arbeit entwickelt wurden. Der zweite Teil der Arbeit beschreibt die Anwendung der neuentwickelten Verfahren bei der Erstellung und Nutzung eines Multiagentenmodells für die Mittlere Schwäbische Alb. Der Schwerpunkt der Modellentwicklung lag hierbei auf der Abbildung der Heterogenität des Agentenverhaltens, der empirischen Parametrisierung, und der Berücksichtigung klimatischer Effekte auf mögliche Fruchtfolgen und zur Feldarbeit geeignete Arbeitstage -- neben den klimatischen Auswirkungen auf Ernteerträge. Darüberhinaus wurde die Modellierung von Demographie, Investitionsentscheidungen und Pachtmärkten in MPMAS ergänzt, um die Simulation des landwirtschaftlichen Strukturwandels über die Zeit zu verbessern. Mithilfe des Modells wurden potentielle Anpassungsreaktionen der Landwirte auf den Klimawandel hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf landwirtschaftliche Produktion und Landnutzung in der Untersuchungsregion analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass neben Ertragsveränderungen auch andere klimainduzierte Veränderungen der landwirtschaftlichen Produktionsbedingungen bedeutende Auswirkungen auf die Landnutzungsentscheidungen der Landwirte haben können: Potentielle Klimaeffekte auf Feldarbeitstage und zusätzliche Fruchtfolgeoptionen zeigten ähnliche Auswirkungen wie die von einem Pflanzenwachstumsmodell vorhergesagten Ertragsveränderungen. Die Ergebnisse deuten auf eine Ausweitung der Weizen- und Silomaisanbaufläche auf Kosten des Gersteanbaus hin. Die Verdrängung von Sommergerstefläche durch Weizenfläche gilt allerdings für momentane Preisrelationen und ist bei höheren Relativpreisen für Sommergerste weniger stark ausgeprägt. Eine Analyse der Angebotsreaktionen zeigte, dass die Winterweizenfläche unter Klimawandelbedingungen in ein Substitutionsverhältnis mit der Sommergersteproduktion tritt, während die Konkurrenz mit Wintergerste abnimmt. Das Modell wurde außerdem genutzt, um die Förderung der Biogaserzeugung durch das Erneuerbare-Energien-Gesetz (EEG) und die Förderung der Grünlandextensivierung und Fruchtfolgediversifizierung durch das MEKA-Programm zu untersuchen. Speziell die Beteiligung an der Fruchtfolgediversifizierung zeigte einen starken Rückgang in den Klimawandelszenarien, während die Investition in Biogasanlagen leicht stieg. Nach der letzten Änderung des EEG, die die Nutzung von Prozessabwärme zur Voraussetzung für eine Förderung macht, muss davon ausgegangen werden, dass weitere Investitionen in Biogasanlagen stark von der lokalen Vermarktbarkeit von Überschusswärme abhängen werden, da die Alternativoption erhöhter Güllenutzung nach den Simulationsergebnissen für die Landwirte eher unattraktiv erscheint

Sustainable Cropping Systems

Global crop production must substantially increase to meet the needs of a rapidly growing population. This is constrained by the availability of nutrients, water, and land. There is also an urgent need to reduce the negative environmental impacts of crop production. Collectively, these issues represent one of the greatest challenges of the twenty-first century. Sustainable cropping systems based on ecological principles are the core of integrated approaches to solve this critical challenge. This special issue provides an international basis for revealing the underlying mechanisms of sustainable cropping systems to drive agronomic innovations. It includes review and original research articles that report novel scientific findings on improvement in cropping systems related to crop yields and their resistance to biotic and abiotic stressors, resource use efficiency, environmental impact, sustainability, and ecosystem services

Remote Sensing for Precision Nitrogen Management

This book focuses on the fundamental and applied research of the non-destructive estimation and diagnosis of crop leaf and plant nitrogen status and in-season nitrogen management strategies based on leaf sensors, proximal canopy sensors, unmanned aerial vehicle remote sensing, manned aerial remote sensing and satellite remote sensing technologies. Statistical and machine learning methods are used to predict plant-nitrogen-related parameters with sensor data or sensor data together with soil, landscape, weather and/or management information. Different sensing technologies or different modelling approaches are compared and evaluated. Strategies are developed to use crop sensing data for in-season nitrogen recommendations to improve nitrogen use efficiency and protect the environment

Sustainable Agriculture and Advances of Remote Sensing (Volume 1)

Agriculture, as the main source of alimentation and the most important economic activity globally, is being affected by the impacts of climate change. To maintain and increase our global food system production, to reduce biodiversity loss and preserve our natural ecosystem, new practices and technologies are required. This book focuses on the latest advances in remote sensing technology and agricultural engineering leading to the sustainable agriculture practices. Earth observation data, in situ and proxy-remote sensing data are the main source of information for monitoring and analyzing agriculture activities. Particular attention is given to earth observation satellites and the Internet of Things for data collection, to multispectral and hyperspectral data analysis using machine learning and deep learning, to WebGIS and the Internet of Things for sharing and publishing the results, among others

Earth Resources: A continuing bibliography with indexes, issue 36

This bibliography lists 576 reports, articles, and other documents introduced into the NASA Scientific and Technical Information System between October 1 and December 31, 1982. Emphasis is placed on the use of remote sensing and geophysical instrumentation in spacecraft and aircraft to survey and inventory natural resources and urban areas. Subject matter is grouped according to agriculture and forestry, environmental changes and cultural resources, geodesy and cartography, geology and mineral resources, hydrology and water management, data processing and distribution systems, instrumentation and sensors, and economic analysis