Оптимизация применения агрохимических средств с использованием информационных технологий и математического моделирования (1098311), страница 9

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 9)

2. Всероссийский институт удобрений и агропочвоведения им.
Д.Н. Прянишникова, Центральная опытная станция

2.1. Изучение роли органического вещества навоза в повышении плодородия дерново-подзолистых почв (Мамченков и др., 1978; Мирошникова, Ефремов, 1983; Ефремов и др., 1986).

2.2. Изучение систем удобрения полевого севооборота на среднеокультуренных дерново-подзолистых почвах (Ефимова и др., 1983).

2.3. Влияние основных видов минеральных удобрений, навоза, извести и их сочетаний при длительном применении на урожай полевых культур и плодородие почвы (Сигаркин и др., 1978; Кузнецова, Фетисова, 1986).

3. Всероссийский институт удобрений и агропочвоведения им.
Д.Н. Прянишникова, Смоленский филиал

3.1 Влияние возрастающих доз азотных, фосфорных и калийных удобрений и их различных сочетаний на продуктивность культур в севообороте, качество урожая и плодородие почвы (Иванова и др., 1978; Иванова и др., 1982).

4. Белорусский научно-исследовательский институт земледелия

4.1. Изучение доз минеральных удобрений под сельскохозяйственные культуры (Денисов и др., 1977; Прудников и др., 1981).

4.2. Изучение систем удобрения в севооборотах с разным насыщением зерновыми культурами (Кукреш, Жуковская, 1979).

4.3. Влияние систем удобрения на урожай культур севооборота при 75% - ном насыщении зерновыми (Кукреш, 1977).

4.4. Влияние систем удобрения на урожай культур севооборота при 50% - ном насыщении зерновыми (Кукреш, 1977).

4.5. Изучение минеральных удобрений на разных фонах (Шемпель и др., 1978).

5. Всероссийский научно-исследовательский институт картофельного хозяйства

5.1. Влияние основных видов минеральных удобрений, навоза, извести и их сочетаний при длительном применении на урожай полевых культур и плодородие почвы (Сопильняк, Федотова, 1986).

6. Всероссийский научно-исследовательский институт льна

6.1. Система удобрения культур в льняном севообороте (Петрова, 1978).

7. Всероссийский научно-исследовательский институт использования мелиорированных земель

7.1. Изучение влияния систематического применения органических и минеральных удобрений на свойства почвы, урожайность возделываемых культур и их качество (Малинин, Малинина, 1986).

8. Гродненская государственная областная сельскохозяйственная опытная станция

8.1. Система удобрения в севообороте (Шугля, 1982).

Созданный в результате проведённой работы информационный банк данных полевых опытов с удобрениями и другими агрохимическими средствами в АИС “Геосеть-2000” был дополнен результатами агрометеорологических наблюдений с дневным разрешением в сети Росгидромета. Использованы данные наблюдений на метеостанциях, расположенных не более чем в 20 км от опытных полей. По оценкам А.П. Федосеева (1985) и Е.К. Зоидзе (1987), на Европейской территории России численные расхождения между истинными и измеренными значениями гидротермических показателей, вызванные несовпадением месторасположения метеостанций и опытных полей не превышают 10% (при декадном и более длительном осреднении гидротермических показателей). Это является обоснованием возможности использования информации Росгидромета при оценке влияния погодных условий на продуктивность сельскохозяйственных культур с помощью математических моделей при точности, соответствующей предъявляемым требованиям (Образцов, 1990). Привлечение существующих массивов гидрометеорологической информации позволяет не организовывать независимую сеть наблюдений в стационарах Геосети, благодаря чему снижается стоимость исследований и упрощается их проведение.

Проведённый анализ данных показал, что относительное число отобранных с помощью предложенного алгоритма опытов Геосети, заложенных на почвах с различными исходными градациями обеспеченности подвижными соединениями фосфора и обменным калием приблизительно соответствует доле почв с теми же градациями в фонде пахотных земель Центрального района Нечернозёмной зоны, по состоянию на 1 января 2000 года (таблица 4.3).

Таблица 4.3. Доля площади пахотных земель в Центральном районе
Нечернозёмной зоны на 01.01.2000 и относительное число опытов
Геосети на дерново-подзолистых почвах с различным исходным
содержанием подвижных фосфатов и обменного калия

Примечание: распределение площади пашни в Центральном районе Нечернозёмной зоны России приведено по данным ЦИНАО Минсельхоза России (Национальный…, 2000), по укрупненной группировке обеспеченности почв подвижными фосфатами и обменным калием (таблицы 1.1 и 1.2 на стр. 14).

Можно сделать вывод, что данные Геосети не устарели, не утратили актуальность и ценность. Они пригодны для решения задач балансовых исследований; моделирования, включая прогнозирование динамики агроэкосистем; оптимизации и сертификации агротехнологий на современном этапе, с учётом прогноза социально-экономического развития АПК (Шутьков, 2000; Гордеев, 2001; Романенко, 2001 и др.). В то же время, введение сортов современной селекции, генетически модифицированных растений, использование новых технологий их возделывания потребует совершенствования координации исследований в Геосети, расширения и обновления методик полевых исследований, а также их информационного обеспечения. Эти возможности реализованы в АИС “Геосеть-2000”, в порядке, предусмотренном действующими нормативными документами.

ГЛАВА 5. ПОЭТАПНОЕ ПОСТРОЕНИЕ И ВЕРИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ПРОДУКТИВНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР

На основании данных информационного банка в АИС “Геосеть-2000” разработана система регрессионных моделей продуктивности озимой пшеницы, ярового ячменя, картофеля и вико-овсяной смеси. Севообороты с данными культурами рекомендованы Научно-исследовательским институтом сельского хозяйства Центральных районов Нечернозёмной зоны в качестве элементов региональных систем земледелия (Система…, 1983; Расширенное..., 1993).

5.1. Выделение групп лет наблюдений в полевых опытах по состоянию погодных условий

Погодные условия года являются важным фактором, влияющим на эффективность удобрений. Проведённые исследования свидетельствуют о необходимости учёта погодных условий года при разработке адекватных моделей продуктивности культур.

На первом этапе была предпринята попытка построения моделей продуктивности озимой пшеницы, ярового ячменя, картофеля и вико-овсяной смеси без учёта показателей состояния погодных условий. Уравнения регрессионной зависимости урожая от доз азота, фосфора и калия в составе удобрений, а также содержания в почве гумуса, реакции солевой вытяжки, содержания подвижных соединений фосфора и обменного калия характеризовались низкой теснотой регрессионной зависимости (приложение 2). Множественные коэффициенты корреляции R не превышали 0,65; знаки и величины ряда коэффициентов в уравнениях не могли быть объяснены на основе установленных в агрохимии закономерностей действия средств химизации земледелия.

Поэтому дальнейшую разработку моделей продуктивности культур проводили с привлечением характеристик состояния метеорологических условий за вегетационный период. Для их оценки использованы гидротермические характеристики: суточные, декадные и месячные суммы осадков, а также средние
температуры воздуха, суммы активных температур по декадам и месяцам, величина гидротермического коэффициента по Г.Т. Селянинову (ГТК) за апрель-октябрь и май - август, гидрофактор по В.Р. Волобуеву и биоклиматический потенциал по Д.И. Шашко и др.). Использованы данные, предоставленные Всероссийским научно-исследовательским институтом гидрометеорологической информации (ВНИИГМИ) Росгидромета.

Для ретроспективной оценки погодных условий лет наблюдений в полевых опытах использован метод, основанный на вычислении коэффициента погодных условий - КПУ (Зоидзе, 1987). С целью характеристики влияния показателей агрометеорологических условий на продуктивность культур, для каждого опыта найдены значения КПУ, характеризующего отклонения урожая культуры Y в заданный год t от среднемноголетнего значения Y₀:

КПУ = Y(t) / Y₀, (5.1)

где N - число лет наблюдений в опыте с культурой

На основании содержащейся в банке АИС “Геосеть-2000” информации рассчитаны коэффициенты корреляции КПУ с агрометеорологическими показателями (всего 32 параметра, см. главу 2, раздел 2.1) за отдельные месяцы (суточными, декадными, месячными суммами осадков и средними температурами воздуха, суммами активных температур по декадам и месяцам, ГТК за апрель-октябрь и май - август, гидрофактором по В.Р. Волобуеву и биоклиматическим потенциалом по Д.И. Шашко). Их числовые значения не превышали по абсолютной величине 0,5 (таблица 5.1). Это подтверждает целесообразность и необходимость использования комплексных показателей состояния метеорологических условий (Хомяков, 1990; Хомяков, 1991) при оценке действия погодных факторов за вегетационный период.

Таблица 5.1. Значения коэффициентов корреляции между величиной
коэффициента погодных условий (КПУ) и показателями
агрометеорологических условий для различных культур.

Информационный банк АИС “Геосеть-2000”, полевые опыты

на дерново-подзолистых почвах (1953 - 1984 годы).

Примечание: t - температура воздуха, t акт. - сумма активных температур; ГТК - гидротермический коэффициент по Г.Т. Селянинову, Hf - гидрофактор по В.Р. Волобуеву

Характеристики

Список файлов диссертации