Автореферат (1151760), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Во второй главе сформулированы цель, задачи, рабочая гипотеза, программа, методика и условия проведения научных исследований. Программа исследований включала: информационно-аналитические и экспериментальные исследования.
Информационно-аналитические исследования проводились с целью определения характера изменчивости гидрометеорологических параметров, на основе изучения и анализа изменения климатических факторов (температуры и относительной влажности воздуха, осадков) с использованием стандартных статистических методов, уравнения Фурье и «сплайн-функции».
Анализ выполнялся по данным метеостанции «Коломна», а также с использованием баз данных метеостанций, расположенных в лесостепной зоне Центрального региона России; были привлечены научно-технические материалы проектных, научно-исследовательских и производственных организаций, специализирующихся в области мелиорации и водного хозяйства, агрометеорологии.
Экспериментальные исследования проводились в 2005-2008 г.г. в ЭПХ ВНИИ «Радуга» (Коломенский район) и ЗАО «Озёры» (Озёрский район) Московской области. Проведены работы по изучению динамики урожайности моркови в зависимости от режима орошения и внесения минеральных удобрений, в том числе и при дефиците водных и пищевых ресурсов.
Полевой опыт закладывался методом расщепленных делянок, в трехкратной повторности и состоял из 3-х вариантов режимов орошения: В1; В2; В3, в варианте В0 поливов не производилось. За контрольный был принят вариант В1, где поливы проводились расчетной поливной нормой Мрасч. На вариантах В2 и В3 поливы проводились сниженными нормами соответственно на 20 и 40% от расчетной.
Для оценки эффективности удобрений опыт включал 3 варианта, с внесением удобрений на фоне различных режимов орошения. За контрольный был принят вариант (У1)(N100P100K225), где нормы удобрений определялись расчетным методом. Во втором варианте (У2) нормы удобрений были снижены на 20%, а в третьем (У3) повышены на 20% по сравнению с контрольным (У1), в варианте (У0) удобрения не вносились.
Таблица 1 - Схема построения эксперимента
Год, (коэффициент природного увлажнения) | Внесение удобрений Поливная норма | Без удобрений (У0) | 0,8 NPK (У2) | NPK (У1) | 1,2 NPK (У3) |
(Ку=0,7-1,1) | Без орошения (В0) | В0У0 | В0У2 | В0У1 | В0У3 |
М (В1) | В1У0 | В1У2 | В1У1 | В1У3 | |
0,8М (В2) | В2У0 | В2У2 | В2У1 | В2У3 | |
0,6М (В3) | В3У0 | В3У2 | В3У1 | В3У3 |
Площадь учетной делянки составляла 0,015 га. В исследованиях был использован районированный сорт моркови НИИОХ 336. Полив проводился дождевальной машиной кругового действия “Кубань ЛК-1”(рисунок 1).
Рисунок 1 – Схема расположения вариантов опыта.
Климат территории умеренно-континентальный. Среднегодовое количество осадков 450-650мм. Продолжительность вегетационного периода 130-140 суток. На опытных участках почвы дерново-среднеподзолистые среднесуглинистые, с комковатой, зернистой структурой, содержание гумуса 3,6-4,7%. Реакция почвенного раствора слабощелочная, рН=7,2-7,6. Почвы обеспечены фосфором в количестве 18-26 мг/100гр. и калием 4,1-5,7мг/100гр. Водно-физические свойства характеризуются следующими показателями: плотность пахотного горизонта 1,1-1,6 т/м3; наименьшая влагоемкость в пахотном слое составляет 22,8 % от массы сухой почвы.
Для планирования режимов орошения сельскохозяйственных культур необходимо выполнение прогнозов динамики агрометеорологических условий достоверность которых может быть повышена на основе применения компьютерных технологий.
В третьей главе проанализированы использующиеся в настоящее время математические модели прогноза гидрометеорологических условий вегетационного периода и критерии, выработанные для оценки эффективности использования природных ресурсов тепла и влаги.
Результаты моделирования изменчивости метеорологических факторов, базирующихся на методах построения аппроксимирующей кривой обеспеченности по Фостеру-Рыбкину на основе трехпараметрического гамма-распределения, или по кривым распределения Пирсона III типа и их модификациям по Крицкому-Менкелю показали несоответствие результатов моделирования описанию эмпирического распределения. Указанные методы предполагают использование гладких функций, отличающихся от фактических параметров распределения гидрометеорологических факторов, которые преимущественно носят ярко выраженный нелинейный циклический характер. Это потребовало совершенствования моделирования изменчивости гидрометеорологических факторов и разработки информационной технологии планирования режимов орошения, реализующей указанную модель.
Совершенствование модели прогнозирования метеорологических факторов с целью адекватного учета характера фактического внутригодового и среднемноголетнего распределения метеорологических параметров выполнялось по результатам статистической обработки метеорологических данных по метеостанции «Коломна» за 58 лет (рисунок 2).
Статистическая обработка метеорологических данных позволила установить, что коэффициенты вариации среднегодовых значений температуры, осадков и относительной влажности воздуха колеблются в пределах от 0,2 до 0,03. Полученные величины характеризуеют незначительное отклонение метеопараметров от среднемноголетних значений и возможность долгосрочного прогнозирования гидрометеорологических факторов.
Температура, 0С | t | |||||||||
| Апрель | Май | Июнь | Июль | Август | Сентябрь | Октябрь | Среднее за год |
| |
Среднее значение | 5,8 | 12,87 | 17,07 | 18,72 | 16,84 | 11,18 | 5,1 | 12,51 | ||
Дисперсия | 4,81 | 3,84 | 4,11 | 3,05 | 1,93 | 2,46 | 3,27 | 0,87 | ||
Ср.кв.отклонение | 2,19 | 1,96 | 2,02 | 1,75 | 1,39 | 1,57 | 1,81 | 0,93 | ||
К-т вариации | 0,37 | 0,15 | 0,11 | 0,09 | 0,08 | 0,14 | 0,35 | 0,074 | ||
Ош. ср. арифметич. | 0,28 | 0,26 | 0,26 | 0,22 | 0,18 | 0,206 | 0,24 | 0,122 | ||
Точность опыта, % | 4,96 | 2,04 | 1,56 | 1,22 | 1,08 | 1,84 | 4,65 | 0,98 | ||
Кол-во наблюдений | 58 | 58 | 58 | 58 | 58 | 58 | 58 | 58 | ||
Относительная влажность воздуха, % |
| A | ||||||||
| Апрель | Май | Июнь | Июль | Август | Сентябрь | Октябрь | Среднее за год |
| |
Среднее значение | 73,57 | 67,75 | 70,45 | 74,25 | 77,07 | 80,72 | 83,25 | 75,29 | ||
Дисперсия | 14,38 | 22,62 | 29,54 | 28,19 | 20,46 | 11,91 | 8,77 | 5,89 | ||
Ср.кв.отклонение | 3,79 | 4,75 | 5,435 | 5,309 | 4,52 | 3,45 | 2,96 | 2,43 | ||
К | 0,051 | 0,07 | 0,077 | 0,071 | 0,058 | 0,042 | 0,03 | 0,032 | ||
Ош.ср.арифметич | 0,497 | 0,62 | 0,71 | 0,697 | 0,59 | 0,45 | 0,388 | 0,318 | ||
Точность опыта, % | 0,677 | 0,922 | 1,013 | 0,939 | 0,771 | 0,561 | 0,467 | 0,423 | ||
Кол-во наблюдений | 58 | 58 | 58 | 58 | 58 | 58 | 58 | 58 | ||
Осадки, мм | P | |||||||||
| Апрель | Май | Июнь | Июль | Август | Сентябрь | Октябрь | Сумма за год |
| |
Среднее значение | 32,99 | 46,42 | 63,04 | 73,54 | 63,99 | 55,36 | 52,37 | 387,69 | ||
Дисперсия | 279,01 | 811,76 | 1089,04 | 1472,58 | 1617,74 | 791,539 | 1041,18 | 6139,45 | ||
Ср.кв.отклонение | 16,70 | 28,49 | 33,00 | 38,37 | 40,22 | 28,13 | 32,26 | 78,35 | ||
К-т вариации | 0,506 | 0,613 | 0,523 | 0,521 | 0,628 | 0,508 | 0,616 | 0,202 | ||
Ош.ср.арифметич | 2,193 | 3,74 | 4,33 | 5,039 | 5,28 | 3,694 | 4,23 | 10,288 | ||
Точность опыта, % | 6,64 | 8,059 | 6,87 | 6,85 | 8,25 | 6,67 | 8,09 | 2,65 | ||
Кол-во наблюдений | 58 | 58 | 58 | 58 | 58 | 58 | 58 | 58 |
Рисунок 2 - Результаты анализа моделей динамики метеорологических данных