AGRIS - 

2023

Ushakov, R.N. | Ruchkina, A.V. | Levin, V.I. | Bobrakov, F.Yu. | Ushakova, T.Yu.

The use prospects of multiple regressions as an assessment criterion for soil fertility state and determining currently acceptable soil parameters based on confidence intervals are considered. The research was based on materials from an agrochemical soil survey carried out at the State Center of Agrochemical Service "Moskovsky" on agro-gray soil. It was the territory of one farm situated in the Moscow region. The research purpose is to identify and to evaluate a regression model characterizing the fertility complexity. The original data array on soil properties (independent variables – X1-X6) was divided into 2 clusters (dependent variable – Y) by cluster analysis. The lack of significant differences between clusters and some parameters in the model determined the need for adjustment. After identifying outliers (extreme observations), analyzing residuals and coefficients of determination, an optimal regression model with the smallest standard error of all was selected: Y=-7.5+0.002P2O5+0.3pH+0.2Humus-0.2Hg+0.004 K2O+0.06V; (Hg – hydrolytic acidity, V - degree of base saturation). Based on the difference between pair and partial correlations, the combined influence of all soil properties was proven. For example, the largest difference (0.35) was found for pH. If there is a close relation in the pair correlation (0.73), this may indicate that it is determined by the influence of other soil properties. If they are not taken into account, then the share of cluster variability due to pH will be 53%, in view of soil properties – 41%. An acceptable fertility level of agro-gray soil is found: it is ensured when the humus content is not lower than 3.2%, mobile phosphorus and exchangeable potassium are not lower than 181 and 144 mg/kg of soil, salt and hydrolytic acidity is not lower than 5.7 units pH and 1.5 mEq/100 g, respectively, the degree of soil base saturation is not lower than 92%. With such a combination of soil properties, the complexity of fertility is ensured. | Рассмотрена перспективность использования множественной регрессии в качестве оценочного критерия состояния почвенного плодородия и определения приемлемых на текущий момент времени почвенных параметров на основе доверительных интервалов. Исследования выполнены по материалам агрохимического обследования почвы, проведенного в ФГБУ ГЦАС "Московский" на агросерой почве в ЗАО "Макеево" Московской области. Цель исследований – установить и оценить регрессионную модель, характеризующую комплексность плодородия. Исходный массив данных по почвенным свойствам (независимые переменные – X1-X6) был разделен на два кластера (зависимая переменная – Y) методом кластерного анализа. Отсутствие достоверных различий между кластерами и некоторых параметров в модели определило необходимость корректировки. После выявления статистических выбросов (экстремальных наблюдений), анализа остатков, коэффициентов детерминации выбрана оптимальная регрессионная модель с наименьшей из всех полученных стандартной ошибкой: Y=-7,5+0,002Р2О5+0,3рН+0,2Гумус-0,2Нг+0,004К2О+0,06V (Нг – гидролитическая кислотность, V – степень насыщенности почв основаниями). По разнице между парной и частной корреляцией доказано совокупное влияние всех почвенных свойств. Например, наибольшая разница (0,35) установлена для рН. При тесной связи в парной корреляции (0,73) это может указывать на то, что она обусловлена влиянием остальных почвенных свойств. Если их не учитывать, то доля изменчивости кластера, обусловленная рН, составит 53%, с учетом почвенных свойств – 41%. Установлен приемлемый уровень плодородия агросерой почвы: он обеспечивается при содержании гумуса не ниже 3,2%, подвижного фосфора и обменного калия – не ниже 181 и 144 мг/кг почвы, солевой и гидролитической кислотности – не ниже 5,7 ед. рН и 1,5 мг-экв/100 г соответственно, степени насыщенности почвы основаниями – не ниже 92%. При таком сочетании почвенных свойств обеспечивается комплексность плодородия.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Evdokimova, O.V. | Butenko, I.V. | Chekulina, T.A.

In the modern realities, the economic development in the Oryol region shows a trend of steady growth in the gross value added (GVA). The GVA structure and structural shifts demonstrate the prevailing and steadily growing share of the GVA created in agriculture in the total volume of the GVA created in the region. The study purpose was to examine the dynamics and structure of the GVA obtained in the Oryol region, as well as the factors that have the greatest impact on changing its structure. The multifactor model was construction as well. The characteristics under study are based on the analysis of the data provided by the Territorial Body of the Statistics State Service of the Oryol region. The change in the GVA structure of the Oryol region in favor of agriculture is the result of the expansion of agricultural production, comprehensive support of public authorities, maximizing the participation of private business, the establishment of the institution of peasant farms, rural development, and many other factors. A multiple regression model describing the impact of the share of the average annual number of people employed in agriculture and related industries, as well as indicators of livestock and major agricultural crop performances on the share of GVA created in agriculture has been constructed. The analysis allows adjusting the policy in the agricultural sector and identifying the main directions of the agro-industrial sector development in the Oryol region. This is rational distribution of investments between the subsectors of the agro-industrial sector, increased wages in this industry, expansion of sales markets for beef, pork and cereals and grain legumes produced in the region. | В современных реалиях развития экономики Орловской области наметилась тенденция устойчивого роста валовой добавленной стоимости (ВДС). Структура ВДС и структурные сдвиги демонстрируют превалирующую и устойчиво растущую долю ВДС, созданной в сельском хозяйстве, в общем объеме созданной ВДС области. Цель исследования - изучение динамики и структуры ВДС Орловской области, а также факторов, оказывающих наибольшее влияние на изменение ее структуры с построением многофакторной модели. Характеристика структуры и структурных сдвигов выполнена на основе анализа данных территориального органа государственной статистики Орловской области. Изменение структуры ВДС Орловской области в пользу сельского хозяйства является результатом расширения производства с.-х. продукции, всесторонней поддержки органов государственной власти, максимизации участия частного бизнеса, становления института крестьянских фермерских хозяйств, развития сельских территорий и многих других факторов. Построена модель множественной регрессии, описывающая влияние доли среднегодовой численности занятых в сельском хозяйстве и смежных отраслях, а также показателей продуктивности скота и основных с.-х. культур на долю ВДС, созданной в сельском хозяйстве. Выполненный анализ позволяет скорректировать политику в с.-х. отрасли и выделить основные направления развития агропромышленного комплекса Орловской области: рациональное распределение инвестиций между субсекторами АПК, повышение оплаты труда в отрасли, расширение рынков сбыта производимых в области говядины, свинины и продукции зерновых и зернобобовых культур.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2022

Pasynkov, A.V. | Pasynkova, E.N.

An equation of multiple nonlinear regression is presented, reflecting the dependence of the protein content in wheat kernels (Y = Ntotal х 5.7) on the raw gluten content (X1, %) and 1000-kernels weight (X2, g): Y = 16.0570 + 0.6768X1 – 0.0032X12 – 0.7891X2 + 0.,0083X22. In the developed equation, the protein content is reduced to dry matter (d.m.), and the content of raw gluten and 1000-kernels weight – by 12% humidity or air-dry matter (a.d.m.). An algorithm and results of checking the accuracy of predicting the protein content of wheat kernels using independent experimental data are presented. That is, data on the content of protein, gluten and 1000-kernels weight obtained by other authors. A summarized of data from 141 literary sources of domestic and foreign authors with a total number of observations n = 2286 on more than two hundred varieties wheat showed that the number of values outside the permissible deviations regulated by GOST 10846-91 "Method for determining protein" accounted for 374 or 16,4% of the total number of observations. At the same time, the accuracy of predicting the protein content in kernels of various wheat varieties reached 83.6%. The developed equation with a relatively high degree of probability can be used to predict the protein content in kernels of various wheat varieties, both winter and spring, soft and durum. | Представлено уравнение множественной нелинейной регрессии, отражающее зависимость содержания белка в зерне пшеницы (Y = Nобщ. х 5,7) от содержания сырой клейковины (Х1, %) и массы 1000 зерен (Х2, г): Y = 16,0570 + 0,6768X1 – 0,0032X12 – 0,7891X2 + 0,0083X22. В разработанном уравнении содержание белка приведено на абсолютно сухое вещество (а.с.в.), а содержание сырой клейковины и масса 1000 зерен – на 12% влажность или на воздушно-сухое вещество (в.с.в.). Представлен алгоритм и результаты проверки точности прогноза содержания белка в зерне пшеницы по независимым экспериментальным данным. То есть данным по содержанию белка, клейковины и массе 1000 зерен, полученными другими авторами. Обобщение данных 141 литературного источника российских и зарубежных авторов с общим числом наблюдений n = 2286 на более чем двухстах сортах пшеницы показало, что число значений, выходящих за пределы допускаемых расхождений, регламентируемых государственным стандартом России (ГОСТ 10846-91 "Метод определения белка") составило 374 или 16,4% от общего числа наблюдений. При этом точность прогноза белковости зерна пшеницы составила 83,6%. Разработанное уравнение со сравнительно высокой степенью вероятности может быть использовано для прогноза содержания белка в зерне различных сортов озимой и яровой мягкой и твердой пшеницы.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2022

Petrovа, S.N. | Vlasova, O.V. | Polukhin, A.A. | Kalinicheva, E.Yu. | Zyukin, D.A.

Ensuring food security in difficult political conditions acts as a guarantor of ensuring socio-economic sustainability. The issue of efficient use of material costs in grain production is considered exemplified by the Kursk region. Data of 2020 were analyzed. It is proposed to evaluate the intensification of production activity through a regression method, in which a power model is formed, the parameter of the regressor of which gives a characteristic of the elasticity of the use of the regressor. Various types of material costs, such as for seeds, inorganic fertilizers, pesticides, etc. act as regressors, and the output variable is the yield of grain crops. The study was conducted taking into account the impact of the scale of production; therefore, the analyzed grain-sowing organizations were ranged depending on the size of the sown area in order to compare the elasticity of material costs without the influence of this factor. It is proved that large business has higher production and economic indicators, including due to the higher elasticity of the use of material costs of all types relative to other groups of grain-growing organizations. The cost of mineral fertilizers is a factor that provides the greatest synergistic effect: when these indices were added to the model to another factor or a pair of factors, the sum of the model parameters showed the greatest increase. In the conditions of the rise in the cost of loans and the growth of inflationary influence, it is advisable to search for ways to optimize the cost structure by comparing the elasticity of use of various types of material costs. | Обеспечение продовольственной безопасности в сложных политических условиях выступает как гарант обеспечения социально-экономической устойчивости. На примере зерносеющих организаций Курской области рассматривается вопрос эффективного использования материальных затрат в производстве зерна. Проанализированы данные за 2020 г. Оценку интенсификации производственной деятельности предлагается осуществлять через регрессионный метод, в рамках которого формируется степенная модель, параметр регрессора которого дает характеристику эластичности использования регрессора. В качестве регрессоров выступают различные виды материальных затрат (на семена, минеральные удобрения, пестициды и др.), а выходной переменной – урожайность зерновых культур. Исследование проводилось с учетом влияния масштаба производства, поэтому анализируемые зерносеющие организации были распределены в зависимости от размеров посевной площади, чтобы сопоставить эластичность материальных затрат без влияния этого фактора. Доказано, что крупный бизнес имеет более высокие производственно-экономические показатели, в том числе из-за более высокой эластичности использования материальных затрат всех видов относительно других групп зерносеющих организаций. Затраты на минеральные удобрения представляют собой фактор, обеспечивающий наибольший синергетический эффект – при их добавлении в модель к другому фактору или паре факторов сумма параметров модели показывала наибольший прирост. В условиях удорожания кредитов и роста инфляционного влияния поиск способов оптимизации структуры себестоимости целесообразно осуществлять через сопоставление эластичности использования различных видов материальных затрат.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2020

Zajtsev, S.Yu., The L.K. Ehrnst All-Russia Research and Development Inst. of Animal Husbandry, Moscow Region

Summaries (En, Ru) | 3 tables | Основой метода межфазной тензиометрии является измерение динамического поверхностного натяжения (ДПН) биологических жидкостей человека и животных. В работе предложено использованиеметода регрессии в моделировании взаимосвязи биохимических и ДПН параметров сыворотки крови коров. Показана возможность определения количества общего белка в сыворотке крови телок по известным параметрам тензиограмм поверхностного натяжения на границе раздела жидкость/воздух. В результате измерений 96 проб сыворотки крови телок трех возрастов (6, 12 и 17-18 мес) и обработки полученных данных были определены следующие диапазоны значений ДПН: сигма0=72,1-73,9 мН/м, сигма1=71,9-73,5 мН/м, сигма2=66,8-70,1 мН/м, сигма3=61,2-64,4 мН/м, лямбда0=3,16-5,96 мН∙м-1с-1/2, лямбда1=5,70-7,34 мН*м-1с-1/2. При включении полученных экспериментальных данных ДПН в новое регрессионное уравнение получены следующие значения содержания общего белка: 72,4 г/л; 66,7 г/л; 69,5 г/л (для телок 6, 12 и 17—18 мес.), соответственно. Эти значения на 2,5% выше; 1,8 и 1,4% ниже, чем соответствующие значения общего белка в сыворотке крови телок, измеренные традиционными биохимическими методами. Данная модель для показателя общего белка имеет хорошее качество (P меньше 0,05) и готова к использованию. Регрессионный анализ с использованием простого экспресс-метода межфазной тензиометрии позволяет избавиться от необходимости постоянных измерений показателей общего белка в сыворотке крови телок биохимическими методами. | 19 ref. | The basis of the method of interfacial tensiometry is the measurement of the dynamic surface tension (DST) of biological fluids in humans and animals. In this paper, the application of the regression method in modeling the relationship of biochemical and DST parameters of cow blood serum is proposed. The possibility of determining the amount of total protein in the blood serum of heifers by the known parameters of tensiograms of surface tension at the liquid/air interface is shown. As a result of measurements of the 96 blood serum samples of heifers of three ages (6, 12 and 17-18 months) and processing the obtained data, the following ranges of DST values were determined: sigma0=72.1-73.9 mN/m, sigma1=71.9-73.5 mN/m, sigma2=66.8-70.1 mN/m, sigma3=61.2-64.4 mN/m, lambda0=3.16-5.96 mN∙m-1s-1/2, lambda1=5.70-7.34 mN∙m-1s-1/2. When checking the obtained new regression equation according to the serum DST, the following values of the total protein content were obtained: 72.4 g/l; 66.7 g/l; 69.5 g/l (for heifers of 6, 12 and 17-18 months), respectively. These values are about 2.5% higher, 1.8 and 1.4% lower than the corresponding total protein values measured by the traditional biochemical methods. Thus, this model for the indicator of total protein is of good quality (P less 0.05) and is ready for use. Regression analysis using a simple express-method of interfacial tensiometry allows you to eliminate the need for continuous measurements of total protein in the blood serum of heifers by biochemical methods.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2020

Pasynkov, A.V.

Обсуждена возможность использования разработанного и усовершенствованных уравнений множественной нелинейной регрессии, отражающих зависимость содержания сырой клейковины от содержания белка и массы 1000 зерен, для прогноза содержания клейковины в зерне пшеницы. Представлен алгоритм и результаты проверки прогностических возможностей уравнений по независимым данным. Обобщение данных 265 литературных источников отечественных и зарубежных авторов с общим числом наблюдений 4630 на более чем 300 сортах озимой и яровой пшеницы, выращенной с 1959 по 2016 г. в различных почвенно-климатических зонах России и за рубежом (Беларусь, Болгария, Казахстан, Польша, Словакия и Украина) при модификационных и генотипических различиях, показало, что число значений, выходящих за пределы, регламентируемые ГОСТ Р 54478 - 2011 "Зерно. Методы определения количества и качества клейковины в пшенице" (± 2%), составляет 844 или 18,5%. Таким образом, прогноз верен в 81,5% случаях. Разработанные уравнения множественной нелинейной регрессии можно использовать для ориентировочного определения (прогноза) содержания сырой клейковины даже при условии, что ее величина, а также содержание белка в зерне пшеницы и масса 1000 зерен приведены при фактической или фиксированной влажности или при пересчете на абсолютно сухое вещество. | CSAL | The possibility of using the developed and improved equations of multiple nonlinear regression, reflecting the dependence of the content of wet gluten on the protein content and the 1000-grain weight, to forecast its (wet gluten) content in wheat grain is discussed. The algorithm and the results of testing the predictive capabilities of equations using independent data are presented. Data compilation of 265 literature sources of domestic and foreign authors with a total number of observations n = 4630 on more than three hundred varieties of winter and spring wheat grown in the period from 1959 to 2016 in various soil-climatic zones of Russia and abroad (Belarus, Bulgaria, Kazakhstan, Poland, Slovakia and Ukraine) with the modification and genotypic differences showed that the number of values that go beyond the limits regulated by GOST R 54478 - 2011 "Grain. The methods of determining the quantity and quality of gluten in wheat" (± 2%) was 844 or 18.5%. Thus, the predictability of the forecast reached 81.5%. The developed equations of multiple nonlinear regression can be used for an approximate determination (forecast) of the content of wet gluten in almost all cases: when the results of the analysis of protein content and wet gluten in wheat grain, as well 1000-grain weight are given at actual or fixed humidity, or when converted to dry matter.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2020

Blinova, T.V.

Целью работы является количественный анализ факторов, влияющих на уровень сельской безработицы в период глобальной экономической рецессии (2008-2009 гг.) и кризиса (2014-2015 гг.). Эконометрический анализ проведен на основе общей регрессионной модели (GRM) с использованием метода наилучших подмножеств. Подобраны спецификации модели, выполнена Парето-оценка, в результате которой ранжировано влияние экономических, социальных, демографических факторов на уровень сельской безработицы по их убыванию. Результатом исследования явилось определение статистически значимых факторов и детерминант, влияющих на уровень сельской безработицы. В наибольшей степени влияние на стороне предложения оказывали такие факторы, как доля молодежи в структуре сельского населения и доля безработных с высшим образованием. Расчеты показали, что увеличение доли молодежи на 1% в среднем приводило к росту сельской безработице на 1,1% в 2009 г. и на 0,5% в 2014 г. В годы кризиса молодежь является наиболее уязвимой социальной группой на аграрном рынке труда. На стороне спроса статистически значимое влияние на сельскую безработицу оказывали инвестиции в основной капитал сельского хозяйства, а также доля лиц, занятых в сельском хозяйстве. Доля сельского населения в общей его структуре и доля занятых в сельском хозяйстве оказались статистически значимы для модели 2014 г. и незначимы в 2009 г. Чем выше доля сельского населения в регионе, тем выше потенциальные риски роста сельской безработицы в период экономической рецессии. Результаты исследования могут быть использованы для оценки потенциальных рисков на аграрном рынке труда при разработке и реализации мер антикризисной политики, а также академическим сообществом для исследования поведенческих реакций региональных рынков труда на экономические шоки в разных фазах бизнес цикла. | The purpose of the study is a quantitative analysis of factors affecting the level of rural unemployment during the global financial crisis (2008-2009) and economic recession (2014-2015). The econometric analysis was carried out on the basis of the general regression model (GRM), in which the method of the best subsets was used. Model specifications were selected; a Pareto-assessment of the impact of economic, social, demographic factors on the level of rural unemployment was carried out, which ranked them in decreasing order of strength and significance. The result of the study was the determination of statistically significant factors and determinants that affect the level of rural unemployment. The greatest influence in favor of the proposal was exerted by such factors as the share of youth in the structure of the rural population, the share of unemployed with higher education. Calculations showed that an increase in the share of youth by 1% on average led to an increase in rural unemployment by 1.1% in 2009 and by 0.5% in 2014. On the demand side, investments in fixed assets had a statistically significant effect on rural unemployment agriculture, as well as the share of people employed in agriculture. The share of the rural population in its overall structure, and the share of those employed in agriculture, turned out to be statistically significant for the 2014 model and insignificant in 2009. The share of the rural population is higher in the region; the risk of rural unemployment has the higher growth in economic recession. Scope: the results of the study can be used to assess risks in the agrarian labor market when developing and implementing regional anti-crisis policies, as well as by the academic community to study the behavioral reactions of regional labor markets to economic shocks in different phases of the business cycle.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2019

Arlantseva, E.R. | Khramoj, V.K., Russian State Agrarian Univ. Kaluga Banch

Considered is the issue of building a regression model of winter wheat yield depending on heat and moisture supply. Such models are recommended to be built separately for each typical outcome of random weather conditions of the growing season. During the treatment of data of field experiments with winter wheat carried out in the Kaluga region in 1967-1999. There has been developed an algorithm to identify typical weather outcomes over the years of observations, divide the statistical sample into groups and further evaluate the regressions. To identify outcomes, analysis was made of hydrothermal coefficient during the critical period of plant development, as well as the deviations of average daily temperatures and the amount of precipitation over the months of the growing season. Demonstrated were production functions of winter wheat depending on the levels of nitrogen nutrition, calculated for weather conditions with insufficient, normal, and excessive moisture supply. The level of nitrogen nutrition is represented by an integrated indicator of the amount of nitrogen available to plants from all sources (soil, crop-root residues of the forecrop, organic and mineral fertilizers), taking into account utilization factors. Based on the analysis of production functions, it was shown that in the Kaluga region under conditions of normal moisture supply, the maximum yield of winter wheat of 4.75 t/ha is achieved at a nitrogen nutrition level of 200 kg/ha; with low moisture provision, the maximum yield of 4.31 t/ha is achieved at a nitrogen supply level of195 kg/ha, and with excessive moisture supply, the maximum yield of 4.04 t/ha is achieved at a nitrogen supply level of 175 kg/ha. | Рассмотрен вопрос построения регрессионной модели продуктивности озимой пшеницы в зависимости от тепло- и влагообеспеченности. Такие модели рекомендуется строить отдельно для каждого типового исхода случайных погодных условий вегетационного периода. В ходе обработки данных полевых опытов с озимой пшеницей, проведённых в Калужской области в 1967-1999 гг., разработан алгоритм идентификации типовых исходов погодных условий лет наблюдений и распределения статистической выборки на группы для последующей оценки регрессий. Идентификация исходов осуществляется на основе анализа гидротермического коэффициента в критический период развития растений и отклонений от средних многолетних значений среднесуточных температур и суммы осадков по месяцам вегетационного периода. Продемонстрированы продукционные функции озимой пшеницы в зависимости от уровня азотного питания, построенные для исходов погодных условий с недостаточной, нормальной и избыточной влагообеспеченностью. Уровень азотного питания представлен интегрированным показателем доступного для растений количества минерального азота, поступившего из всех источников (почвы, пожнивно-корневых остатков предшественника, органических и минеральных удобрений) с учётом коэффициентов использования. На основе анализа продукционных функций показано, что в Калужской области в условиях нормальной влагообеспеченности максимальная урожайность озимой пшеницы 4,75 т/га достигается при уровне азотного питания 200 кг/га, при низкой влагообеспеченности максимальная урожайность 4,31 т/га достигается при уровне азотного питания 195 кг/га, а при избыточной влагообеспеченности максимум урожайности 4,04 т/га достигается при уровне азотного питания 175 кг/га.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2019

Semykin, V.A. | Pigorev, I.Ya. | Zyukin, D.A., Kursk State Agricultural Academy

Regression analysis was used in research in the form of a linear model that allows characterizing the current trend. Activation of production and investment processes in the agricultural sector of the Kursk region occurred in the agrarian sphere. The result was the development in many areas of agricultural production. The basis for the development of agriculture rested upon crop production – the cultivation of grain, sugar beet, sunflower and soybeans, the area of crops which exceeded 100 thousand ha as of 2018. The submitted crops showed an increase in gross charges, however, the intensity and sustainability of this growth varied greatly: sunflowers and cereals showed a steady level of stability of growth in gross fees, while sugar beet and especially soy did not. The stability of gross yield growth of all crops except sunflower is determined to a greater extent by the variation in the size of the acreage. A fundamental position in the structure of agriculture of the region is occupied by grain crops that remain in the rotation as a basic crop, reaching 60% in the structure of arable land, and the share in the structure of revenue from the sale of crop production being 50%. Improvement of functioning the grain-product subcomplex had a positive impact on provision of high-quality fodder base for intensive development of animal husbandry. The most dynamically developing direction the pig breeding for the period 2010-2018 has become, the average growth rate amounted to 200 thousand pigs and more than 48 thousand t of meat. The current trend in pig production has a very stable linear character. Dairy cattle breeding, which is characterized by a reduction in the number of cattle and milk production, is highlighted as the main problem of development of the agricultural sector. It is proposed to form the agricultural policy of the Kursk region based on the further development of grain products and sugar beet subcomplexes and pig breeding, in which the region is among the leaders among the regions of the country. | В исследовании использовался регрессионный анализ в форме применения модели линейного вида, позволяющей дать характеристику сложившегося тренда. В Курской области произошла активизация производственно-инвестиционных процессов в аграрной сфере, в результате чего началось развитие во многих направлениях с.-х. производства. Базис развития сельского хозяйства опирался на растениеводство – возделывание зерновых, сахарной свеклы, подсолнечника и сои, площади посевов которых превысили 100 тыс. га по состоянию на 2018 г. Представленные с.-х. культуры показали увеличение валовых сборов, однако интенсивность и устойчивость этого прироста сильно варьируется: подсолнечник и зерновые показывают стабильный уровень устойчивости приростов валовых сборов, в то время как сахарная свекла и особенно соя – нет. Устойчивость приростов валовых сборов всех культур за исключением подсолнечника определяется в большей степени вариацией величины посевных площадей. Основополагающее место в структуре сельского хозяйства региона занимает зерновое хозяйство: зерновые культуры остаются в севообороте основополагающей культурой, достигая в структуре пашни 60%, при доле в структуре выручки от реализации продукции растениеводства – 50%. Улучшение функционирования зернопродуктового подкомплекса положительно сказалось на обеспечении качественной кормовой базы для интенсивного развития животноводства. Наиболее динамично развивающимся направлением стало свиноводство: в 2010-2018 гг. средний темп прироста - 200 тыс. голов свиней и более 48 тыс. т мяса. Сложившиеся тенденции в свиноводстве имеют весьма устойчивый линейный характер. Наиболее проблемно в развитии аграрной сферы молочное скотоводство: наблюдается сокращение поголовья КРС и производства молока. Аграрную политику Курской области предлагается формировать с опорой на дальнейшее развитие зернопродуктового и свеклосахарного подкомплексов и свиноводства, по которым область входит в число лидеров среди регионов страны.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2019

Gulyanov, Yu.A., Russian Academy of Sciences. Ural Branch, Orenburg (Russian Federation). Institute of Steppe

The purpose of the study is to determine the dependence of the vegetation index (NDVI) on the main phytometric indicators of winter wheat sowings, to identify correlations between individual parameters and to construct regression equations as an effective tool for the operational management of plant growth and development. Studies were conducted in 2018 - 2019 on the southern black soil in the zone of the dry steppes of the Orenburg Cis-Urals with winter soft wheat Volga 86 Regestrations and observations were carried out by standard methods in accordance with the guidelines of B.A. Dospekhova and methods of state variety testing of agricultural crops. Correlation-regression analysis of experimental data showed that the NDVI of winter wheat sowing during the period of the vegetative mass maximum development (earing phase) is strongly associated (r = 0.946) with the area of assimilation surface and density of productive stalk stand (r = 0.808). Moreover, these parameters are also strongly correlate (r = 0.904) among themselves. It was established that the area of the assimilation surface and the density of the productive stalk stand determine 89.5 and 65.3% of the dispersion of the NDVI, while the area of the assimilation surface in 81.7% of cases is determined by the density of the productive stalk stand. Forming a bank of such regressions for different crops (varieties) by vegetation phases in specific cultivation conditions will allow you to calculate the current phytometric parameters of crops using the values of the NDVI in the subsequent rapidly without essential labor and time input. | Цели исследования - определение зависимости вегетационного индекса (NDVI) от основных фитометрических показателей посевов озимой пшеницы, выявление корреляционных связей между отдельными параметрами и построение уравнений регрессии как эффективного инструмента для оперативного управления ростом и развитием растений. Исследования проводили в 2018 - 2019 гг. на чернозёмах южных в зоне сухих степей Оренбургского Предуралья с озимой мягкой пшеницей Поволжская 86. Учеты и наблюдения осуществляли общепринятыми методами в соответствии с методическими указаниями Б.А. Доспехова и методикой государственного сортоиспытания с.-х. культур. Корреляционно-регрессионный анализ опытных данных показал, что NDVI посева озимой пшеницы в период максимального развития вегетативной массы (фаза колошения) сильно связан (r = 0,946) с площадью ассимиляционной поверхности и плотностью продуктивного стеблестоя (r = 0,808), причём указанные параметры тесно коррелируют (r = 0,904) ещё и между собой. Установлено, что площадь ассимиляционной поверхности и плотность продуктивного стеблестоя детерминируют 89,5 и 65,3% дисперсии NDVI, при этом площадь ассимиляционной поверхности посева в 81,7% случаев определяется плотностью продуктивного стеблестоя. Формирование банка подобных регрессий для различных культур (сортов) по фазам вегетации в конкретных условиях возделывания позволит в последующем оперативно, без существенных затрат труда и времени , рассчитывать текущие фитометрические параметры посевов с использованием значений NDVI.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation