Выбор эффективных технологий уборки и ресурсосберегающих способов подготовки фуражного зерна к скармливанию является важной задачей развития кормовой базы животноводства в регионах повышенного увлажнения. Технологическую и техническую политику уборки зерновых культур в условиях вероятностного характера прогноза изменяющихся погодных условий помогает построить математическое и компьютерное моделирование – в частности, Марковские цепи. Исследования проведены с целью разработки математической модели управления технологическим процессом уборки зерновых культур на основе использования Марковских цепей. В качестве резерва расширения уборочного периода фуражных посевов зерновых культур предложили применить технологии заготовки зерносенажа, уборки колосьев безобмолотным способом, плющения и консервирования зерна, осуществляемых в фазах молочной и восковой спелости. Разработаны оптимизационная математическая модель и программа определения рациональных площадей уборки зерновых культур, которые учитывают вероятность погодных условий и состояние спелости зерновых. Апробация модели и программы проведена для условий Северо-Западного региона Российской Федерации при заданной вероятности неблагоприятных погодных условий 0,6 и доле получаемого семенного зерна в объеме 10%. Частным решением модели предусмотрена заготовка зерносенажа на 56,8% площадей зерновых культур. Очесом колосьев безобмолотным способом планируется убрать 19,7%, на плющение и консервирование зерна придется 7,1%, на производство фуража сушкой остается 4,0% площадей. Разработанная модель показывает, сколько площадей зерновых культур можно довести до полной спелости с приемлемым риском потерь. Предлагаемая модель применима к группе полей, отдельным полям или их частям (с учетом микрорельефа), что актуально для точного земледелия. Предложенный подход оптимизации структуры урожая зерновых культур поможет осознанно управлять долей семенного и фуражного зерна с различными технологиями заготовки. //The selection of effective harvesting technologies and resource-saving methods for preparing feed grain is a critical task for the development of the forage base in regions with high rainfall. Mathematical and computer modeling, particularly using Markov chains, can inform the technological and technical strategy for grain harvesting under probabilistically changing weather conditions. The study aimed to develop a mathematical model for managing the grain crop harvesting process based on Markov chain theory. To extend the harvesting window for forage grain crops, the following technologies were proposed: grain silage production, stripping of ears without threshing, and grain crimping with preservation, all of which are implemented during the milk and wax ripeness stages. An optimization mathematical model and a corresponding software package were developed to determine rational harvesting areas, accounting for the probability of weather conditions and the ripeness stage of the crops. The model and software were tested under the conditions of the Northwestern region of the Russian Federation, assuming a probability of unfavorable weather of 0.6 and a target seed grain share of 10%. A partial solution of the model allocated 56.8% of the grain crop area to grain silage production, 19.7% to ear stripping without threshing, 7.1% to grain crimping and preservation, and 4.0% to feed production by drying. The developed model estimates the area of grain crops that can attain full ripeness with an acceptable risk of losses. The model is applicable to groups of fields, individual fields, or their parts (accounting for their microrelief), making it relevant for precision agriculture. The proposed approach to optimizing the structure of grain crop harvest will enable informed management of the seed-to-feed grain ratio using various harvesting technologies.