Для обоснования рационального размещения новых производственных предприятий зерноперерабатывающей отрасли в Красноярском крае разработана многомерная статистическая модель, позволяющая рассчитать прогнозные значения количественно-качественных показателей зерна в различных природно-климатических зонах региона. При проведении численного эксперимента доказано, что исследованные показатели имеют различные количественно-качественные значения по зонам Красноярского края и при замене значений получаются разные результаты по обеспеченности зерноперерабатывающих предприятий зерновым сырьем, учитывая их специализацию. Комплексная оценка зернового сырья для зерноперерабатывающих производств, с помощью разработанной многомерной статистической модели позволяет прогнозировать рациональное размещение в регионе производственных предприятий по выпуску новых видов муки, крупы и других зернопродуктов, с учетом показателей качества имеющегося сырья и производственной базы. В основу расчетов многомерной статистической модели положено использование метода парных сравнений и ранжирование степени соответствия количества и качества зерна, производимого в различных зонах Красноярского края, характеристикам зерноперерабатывающих предприятий этих зон: производительности и коэффициенту использования производственных мощностей. Использование метода парных сравнений доказывает целесообразность группировки количественно-качественных показателей по зонам, так как специализация основных зерноперерабатывающих заводов Красноярского края между собой различаются больше, чем внутри зон. Модель позволяет оценить в статике и динамике обеспеченность зерноперерабатывающих предприятий зерновым сырьем, коэффициент использования производственных мощностей внутри каждой зоны. Приведенный в статье метод позволяет прогнозировать рациональное размещение в Красноярском крае предприятий зерноперерабатывающей отрасли, с учетом характеристик имеющихся в регионе мукомольных, крупяных заводов, количественно-качественных характеристик зерна основных злаковых культур, а также соответствия между ними.

1. Долгосрочная стратегия развития зернового комплекса Российской Федерации до 2035 года. URL: https://fsvps.gov.ru/sites/default/files/npafiles/2021/09/14/33_rasporyazhenie_pravitelstva_rf_ot_10_08_2019_n_1796-r.pdf

2. Лесникова Н.А., Кокорева Л.А., Пищиков Г.Б., Протасова Л.Г. Перспективы применения нетрадиционного растительного сырья для создания новых продуктов питания // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2019. Т. 81. №4. С. 89-97. doi:10.20914/2310-1202-2019-4-89-97

3. Карачанская Т.А., Красина И.Б., Фадеева А.А. Использование математических методов планирования эксперимента при выявлении факторов, влияющих на потребительские свойства заварных пряников // Известия высших учебных заведений. Пищевая технология. 2016. № 1. С. 107 – 110.

4. Goriely A. The mathematics and mechanics of biological growth. Springer. 2017. 646 p.

5. Мизанбекова С. К., Богомолова И.П., Джумабаева А.М. Комбикормовая промышленность: ориентиры, потенциальные возможности // Проблемы агрорынка. 2023. № 2. С. 127-135. doi:10.46666/2023-2.2708-9991.12

6. Першукевич П.М., Тю Л.В., Быков А.А., Стенкина М.В. Перспективы усиления экспортной ориентации развития зернового комплекса Сибирского федерального округа // АПК: экономика, управление. 2020. № 9. С. 62-70. doi:10.33305/209-62

7. Паршуков Д. В. Стратегические приоритеты и перспективные направления развития Южного агропромышленного территориального кластера Красноярского края // Социально-экономический и гуманитарный журнал. 2024. № 2(32). С. 3-17. doi:10.36718/2500-1825-2024-2-3-17

8. Янова М.А., Росляков Ю.Ф. Моделирование структуры количественно-качественных показателей зерна основных злаковых культур с учетом региональных условий // Известия высших учебных заведений. Пищевая технология. 2019. № 2–3. С. 96–99.

9. Yanova M.A., Silin V.E. Analysis of raw materials of grain processing production in the Krasnoyarsk region // The Bulletin of KrasGAU. 2016. № 5. P. 149–154.

10. Бундина О. И. Формирование зерновых кластеров России: синергетическая технология // Пищевая промышленность. 2023. № 6. С. 27-29. doi:10.52653/PPI.2023.6.6.008

11. Codină G.G., Dabija A. Innovative Grain Processing: Trends and Technologies. Appl. Sci. 2024. V. 14. P. 10954. doi:10.3390/app142310954

12. Lima R. E., Coradi P. C., Nunes M. T., Bellochio S. D. C. et al. Mathematical modeling and multivariate analysis applied earliest soybean harvest associated drying and storage conditions and influences on physicochemical grain quality //Scientific Reports. 2021. V. 11. №. 1. P. 23287.

13. Dauletbakov B., Sultangaliyeva A., Abitova A., Primzharova K. Improvement of the methodology for grain quality assessment // Journal of Theoretical and Applied Information Technology. 2016. V. 92. № 1. P. 144–153.

14. Panfilov V.A., Andreev S.P. Engineering of complex technological systems in the agroindustrial complex // Foods and Raw Materials. 2018. V. 6. №. 1 P. 23–29.

15. Зюкин Д. А. Развитие инфраструктуры хранения зерна как направление оптимизации процессов межрегионального обмена // Региональный вестник. 2019. № 23(38). С. 67-69.

16. Алтухов А. И. Пространственное развитие зернового хозяйства в условиях нового административно-территориального деления страны // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2020. № 8. С. 44-52.

17. Sadenova M. A., Beisekenov N. A., Rakhymberdina M. Y., Varbanov P. S. et al. Mathematical modelling in crop production to predict crop yields //Chemical Engineering Transactions. 2021. V. 88. P. 1225-1230.

18. Ye H., Wang Y., Zhang Y., Hu. X. et al. Digital transformation of agriculture: A new integrated modeling framework for arable farm enterprises // Computers and Electronics in Agriculture. 2023. V. 212. P. 108041.

19. Matvienko E., Aygumov T., Zolkin A., Tormozov V. et al. Resource-saving technologies in storage and processing of agricultural products // E3S Web of Conferences. EDP Sciences. 2023. V. 390. P. 02003.

20. Bharatkumar D. P., Khatun P., Kumar C., Yadav A.K. Role of agriculture processing in export growth of agricultural products //Journal of Current Research in Food Science. 2023. V. 4. №. 1. P. 49-56.