АНАЛІТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ МІКРОКЛІМАТИЧНИХ ПАРАМЕТРІВ РОСЛИННОГО СЕРЕДОВИЩА

Анотація

В роботі представлено інтелектуальну систему автоматизованого моніторингу та прогнозування мікрокліматичних параметрів для догляду за домашніми рослинами. Розроблена система забезпечує безперервний контроль вологості ґрунту, температури повітря та атмосферного тиску з можливістю короткострокового прогнозування на основі методів машинного навчання. Основу математичної моделі становить модифікована Ridge-регресія з регуляризацією, яка підвищує стійкість до мультиколінеарності вхідних параметрів і забезпечує точність прогнозування при значних коливаннях даних. Для опису добових і сезонних змін застосовано розширення ознак із урахуванням циклічних компонент, що відображають природну періодичність процесів випаровування та охолодження. Експериментальна база даних містить 3764 годинні записи, отримані протягом п’яти місяців спостережень. Діапазон вологості ґрунту становив від 30 до 80 %, температура змінювалась у межах від 20 до 28 °C, а атмосферний тиск – у межах 1003-1023 гПа. За результатами моделювання середня похибка прогнозу вологості не перевищує 2,7 %, що підтверджує високу точність алгоритму. Проведений кореляційний аналіз виявив сильну зворотну залежність між температурою та вологістю (r ≈ -0,65) і високу пряму кореляцію між індексом водного стресу та швидкістю евапотранспірації (r ≈ 0,85), що відображає фізіологічну узгодженість процесів транспірації. Отримані результати дозволяють автоматично визначати оптимальний момент поливу, зменшуючи споживання води на 25-40 % у порівнянні з традиційними пороговими системами. Запропонована технологія поєднує сенсорні вимірювання, аналітичні алгоритми та адаптивне керування, що забезпечує перехід від реактивного до проактивного управління мікрокліматом. Практичне значення дослідження полягає у формуванні науково обґрунтованої концепції “розумного вазону”, орієнтованої на підвищення ефективності поливу, стабільність умов росту та сталий розвиток домашнього рослинництва