AGRIS - 

2018

Stulin, A.F., All-Russia Research and Development Inst. of Corn. Voronezh Branch

There are given longstanding research results of the influence of long-term application of mineral fertilizers on productivity (green forage, dry substance, grain) of corn in a monoculture and a crop rotation for 5 rotations of ten-field crop rotation. The high efficiency of fertilizers was achieved in the variant N60P60K60, where the average annual productivity of green forage, dry substance and grain exceeded the control in the crop rotation by 33.6, 39.4 and 37.7%, respectively, in monoculture - by 45.7, 48.0 and 47.0% for yields on an unfertilized background in crop rotation 26.2, 6.42 and 3.42 t/ha, in monoculture 22.1, 5.65 and 2.81 t/ha. 3 aspects of the corn agrocenoses stability are analyzed depending on the place of its cultivation and agrochemical background: yield, agrochemical properties (primarily maintenance of carbon stability), and preservation of the biodiversity of the microbial coenosis. The determination of carbon content in black soil showed that in the 0-80 cm of soil layer it remained at a very high level over a long period of time from 270 to 287 tons of C/ha along all studied experiment variants and did not differ significantly between each other, which indicates high organic matter stability of the given soil. It was established for the first time that the crop rotation did not exert a specific influence on the structure of the microbial assemblage in the corn rhizosphere. The introduction of a full mineral fertilization has a positive effect on the diversity and balance of microbiological processes in the corn rhizosphere. The high adaptive potential of the specific multi-species microbial assemblage has been established that is formed under the monoculture of corn, and which makes it possible to speak of its counteraction to soil fatigue. | Приведены результаты многолетних исследований по изучению влияния длительного применения минеральных удобрений на продуктивность кукурузы (зеленая масса, сухое вещество, зерно) в монокультуре и в севообороте за 5 ротаций десятипольного севооборота. Высокая эффективность удобрений достигнута в варианте N60P60K60, где среднегодовая продуктивность по зеленой массе, сухому веществу и зерну превышала контроль в севообороте, соответственно, на 33,6, 39,4 и 37,7%, в монокультуре на 45,7, 48,0 и 47,0% при урожайности на неудобренном фоне в севообороте 26,2, 6,42 и 3,42 т/га, в монокультуре 22,1, 5,65 и 2,81 т/га. Проанализировано 3 аспекта устойчивости агроценозов кукурузы в зависимости от места ее выращивания и агрохимического фона: урожайность, агрохимические свойства (в первую очередь поддержание стабильности углерода) и сохранение биоразнообразия микробного ценоза. Определение содержания углерода в агрочерноземе показало, что его запасы в слое 0-80 см в течение длительного периода сохранились на очень высоком уровне – от 270 до 287 т С/га во всех исследованных вариантах опыта и достоверно не различались между собой, что свидетельствует о высокой устойчивости органического вещества данной почвы. Впервые установлено, что севооборот не оказывал специфического влияния на структуру микробного сообщества в ризосфере кукурузы. Внесение полного минерального удобрения оказывало положительное влияние на разнообразие и сбалансированность микробиологических процессов в ризосфере кукурузы. Установлен высокий адаптивный потенциал сформировавшегося под монокультурой кукурузы специфического многовидового микробного сообщества, что позволяет говорить о его противодействии почвоутомлению.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2018

Chinilin, A.V., Russian State Agrarian Univ., Moscow

The results of digital mapping of organic carbon content within the arable horizons of soils and the assessment of obtained models accuracy with the use of machine learning methods for the area of Central Russian Upland in Voronezh region are presented. The digital mapping was based on 22 soil sampling points, applied for the learning and verification of models, and also on several sets of predictor variables. We took also digital elevation model, its derivatives and also remote sensing data of different spatial resolution as predictor variables. Several methods were used to create the spatial variability models for the investigated property based on the decision trees methods: random forest, boosting regression trees and Bayessian regression trees. The assessment of the models obtained accuracy was conducted by a method of cross-validation. As the accuracy indices we used the determination coefficient, mean absolute error and the root mean square error. The modelling results showed that the use of predictor variables presented by digital elevation model, its derivatives and Landsat 8 data we were able to obtain more sustainable models. The determination coefficient varied from 0.6 to 0.7, variation coefficient of Root mean squared error, i.e., the prognosing error varied from 0.5791 to 0.6520. Whereas, the best model was obtained with the method of Bayessian regression trees; whereas the predictor variables presented by the digital elevation model, its derivatives and Sentinel 2 data determination coefficient varied from 0.47 to 0.55, and the prognosing error varied from 0.7031 to 0.7909. It was revealed that in the described models according to different data sets the most significant were the various predictor variables. | Приведены результаты цифрового картографирования содержания органического углерода в пахотных горизонтах почв и оценки точности получаемых моделей с использованием методов машинного обучения для участка Среднерусской возвышенности Воронежской области. Цифровое картографирование основывалось на 22 точках почвенного опробования, используемых для обучения и проверки моделей, а также на нескольких наборах переменных-предикторов, в качестве которых выступали цифровая модель рельефа, производные от нее и данные дистанционного зондирования различного пространственного разрешения. Для построения моделей пространственного варьирования исследуемого свойства использовали несколько методов, основанных на деревьях решений: ансамбль деревьев решений, бустинг регрессионных деревьев и байесовские регрессионные деревья. Оценку точности полученных картографических моделей определяли методом перекрестной проверки, при этом в качестве показателей точности использовали коэффициент детерминации, среднюю абсолютную ошибку и корень среднеквадратичной ошибки. По результатам моделирования выявлено, что с использованием переменных-предикторов, представленных цифровой моделью рельефа, ее производными и данными Landsat 8 удалось получить более устойчивые модели, причем коэффициент детерминации изменяется от 0.6 до 0.7, коэффициент вариации среднеквадратичного отклонения, т.е. ошибка прогноза - от 0.5791 до 0.6520. Лучшая модель получена с помощью метода байесовских регрессионных деревьев; тогда как для переменных-предикторов, представленных цифровой моделью рельефа, ее производными и данными Sentinel 2 – от 0.47 до 0.55, ошибка прогноза от 0.7031 до 0.7909. Выявлено, что в описанных моделях по различным наборам данных наиболее значимыми оказывались разные переменные-предикторы.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation