Models of weather conditions and agrotechnical cultivation practices purposed to obtain hard spring wheat grain of high-volume weight in the central zone of Orenburg region | Модели погодных условий и агротехнических приёмов возделывания для формирования высоконатурного зерна яровой твёрдой пшеницы в центральной зоне Оренбургской области

Models of weather conditions and agrotechnical cultivation practices purposed to obtain hard spring wheat grain of high-volume weight in the central zone of Orenburg region | Модели погодных условий и агротехнических приёмов возделывания для формирования высоконатурного зерна яровой твёрдой пшеницы в центральной зоне Оренбургской области

2014

Sandakova, G.N., Orenburg Research and Development Inst. of Agriculture

English. Regression models of prediction the grain volume weight (GVW) dependence have been developed based on analysis of the statistical data (1966-2006) on weather conditions and grain quality of hard spring wheat cultivated in central zone of Orenburg region. Mathematical models "weather - GVW" have been obtained. The influence of both the weather factors and practices of the crop cultivation on the formation of GVW has been ascertained. The appropriate regression models were created. The parameters of the weather and technological factors, influencing considerably on the formation of high (770 g/l and more) GVW, have been determined for each vegetation month. Out of three studied technological methods, the terms of sowing have great influence on the GVW formation, and fertilization and seeding rates are practically of no importance. It is found that weather conditions of the first period of sowing increase GVW by 9.16-21.58 g/l. Various combinations of weather factors and the first period of sowing allow to change an GVW by 1.10-19.86 g/l by the interphase periods of vegetation. The following mathematical models have been developed: "weather - sowing terms - GVW" - for the whole period of vegetation and the inter-phase stages, "ear formation - milk ripeness", "milk ripeness - wax ripeness", "wax ripeness - full ripeness". Using developed mathematical models, it will be possible to predict the GVW of hard spring wheat cultivated in the arid conditions of Orenburg region.

Show more [+]

Less [-]

Russian. На основе анализа статистического материала по погодным условиям и качеству зерна яровой твёрдой пшеницы, выращенной в условиях центральной зоны Оренбургской области, за 1966-2006 гг. разработаны регрессионные модели прогноза зависимости натуры зерна (НЗ) этой культуры от погодных факторов. Получены математические модели "погода - НЗ". Установлено совместное влияние погодных факторов и приёмов возделывания культуры на формирование высокой НЗ. Составлены соответствующие регрессионные модели. Для каждого месяца вегетации определены параметры погодных и технологических факторов, наиболее существенно влияющих на формирование высокой (770 г/л и более) НЗ. Из 3 изученных технологических приёмов на формирование высокой НЗ оказывают влияние сроки сева, а фоны удобрений и нормы высева статистически не значимы. Установлено, что погодные условия первого срока сева позволяют повысить НЗ на 9,16-21,58 г/л. Различные сочетания погодных факторов и первый срок сева позволяют изменить абсолютную величину НЗ на 1,10-19,86 г/л по межфазным периодам вегетации. Получены математические модели: "погода - сроки сева - НЗ" для всего периода вегетации и межфазных периодов "колошение - молочная спелость", "молочная спелость - восковая спелость", "восковая спелость - полная спелость". С помощью разработанных математических моделей будет возможно прогнозировать НЗ яровой твёрдой пшеницы, возделываемой в засушливых условиях Оренбургской области.

Show more [+]

Less [-]

Bibliographic information

Известия Оренбургского государственного аграрного университета | IZVESTIA Orenburg State Agrarian University

Issue

650

ISSN

2073-0853

Other Subjects

Qualite; Federacion de rusia; Tecnicas de prediccion; Technique de prevision; Federation de russie; Tiempo meteorologico; Temps meteorologique