Приложения геоинформатики к проблемам земледелия

жае 3 т/га валовой сбор составит около 3 млн т. Существующее же сопротивление расширению ее производства со стороны хлебозаготовителей можно преодолеть путем увеличения ассортимента продуктов из ржи и использования мер антимонопольного законодательства.

Несомненно, ведущее место будет занимать продовольственная пшеница сильных, твёрдых и ценных сортов, для возделывания которых подходят 5 млн га с лугово-черноземными, чернозёмно-луговы-ми и луговыми почвами, расположенные в междуречных пространствах юга Западной Сибири. Перечисленные почвы обладают максимальной ёмкостью (в том числе и влагоёмкостью), наибольшей гумуси-рованностыо, лучше всего обеспечены влагой, азотом, калием и необходимыми микроэлементами. Важнейшая форма интенсификации производства зерна в этих условиях — применение гербицидов против комплекса сорняков и фосфорных, либо азотнофосфорных удобрений в рядки (20...30 кг/га д.в.). Такой вариант наиболее дешев, поскольку при затратах 60...80 долл. США/га можно получить 3 т/га зерна стоимостью более 300 долл. США.

Традиционные объекты интенсификации — выщелоченные чернозёмы и серые лесные почвы дренированных территорий старого земледельческого пояса Сибири, занимающие 7 млн га. В Западной Сибири они расположены большей частью на речных террасах, а в Центральной и Восточной — на основных пла-корах лесостепи. Почвы здесь бедны азотом, слабо или средне обеспечены фосфором, а среди легких разностей, особенно серых лесных почв, встречаются участки с острым дефицитом калия. В целом производство на этих угодьях представляется более дорогим, поскольку связано с необходимостью использования расширенного спектра гербицидов и удобрений, доля азотных в которых должна быть наибольшей.

Наконец, высший уровень интенсификации вы-

ращивания зерновых, реализуемый на лучших землях (тяжёлосуглинистые чернозёмы), кроме обеспечения чистоты посевов и оптимального питания, включает комплексную защиту растений от вредителей и болезней, а также меры по предотвращению их полегания. По оценкам специалистов СибНИИЗХима, стоимость таких технологий может доходить до 150...180долл. США/га. Однако при высокой продуктивности посевов (4...6 т/га), и ценах 100...150 далл.США/т эти затраты, безусловно, окупаются. Следовательно, на лучших землях Сибири, а их не менее 3...4 млн га, можно постоянно реализовывать технологии максимальной интенсивности.

Освоение разработок учёных региона позволит увеличить производство зерна в Сибири в 2-2,5 раза, что уже подтверждается практикой многих хозяйств.

Недостаточно изученными сегодня остаются вопросы обеспечения стабильности агроценозов и уменьшения антропогенного влияния на них. Здесь понадобятся новые идеи и концепции на стыке географии, почвоведения, земледелия, а также теории управления и многомерной статистики. Необходимо создание системы контроля за состоянием агроландшафтов, которая должна стать важным компонентом управления землепользованием и потребует более совершенного приборного и метрологического обеспечения, значительную часть которого ещё предстоит разработать.

В качестве основного направления развития фундаментальных и прикладных исследований в кормопроизводстве предусмотрена разработка стратегии, обеспечивающей оптимальные сочетания полевого и лугового кормопроизводства, её эффективное использование для устойчивого обеспечения животноводства высококачественными кормами при различном сочетании агроклиматических и материально-технических ресурсов и соблюдении требований экологической безопасности и охраны окружающей среды.

ПРИЛОЖЕНИЯ ГЕОИНФОРМАТИКИ К ПРОБЛЕМАМ ЗЕМЛЕДЕЛИЯ

В.К. КАЛИЧКИН, доктор сельскохозяйственных наук

Президиум СО РАСХН, Сибирский НИИ земледелия и химизации сельского хозяйства

Геоинформатику можно охарактеризовать как науку, занимающуюся изучением пространственно-временных процессов и систем в масштабах, сопоставимых с объектами на земной поверхности. В ее рамках решаются задачи сбора, хранения и обработки сведений о природных и социально-экономичес-

ких системах. Геоинформатика теснейшим образом связана с методами дистанционного исследования поверхности Земли, математико-картографическим моделированием и автоматизированной картографией, так как карты и снимки — это важнейшие источники информации [1].

Сегодня растет понимание того, что геоинформатика — это не только средство работы с традиционными картами на компьютере. Технологии, связанные с ее использованием, внедряются во все большее число областей человеческой деятельности. Развивается специальная геоинформатика - транспор-

та, бизнеса, геологическая, гидрологическая, историческая, муниципальная, агрономическая и т.д.

В Сибирском НИИ земледелия и химизации сельского хозяйства на основе разработанных ранее теоретических и методологических подходов осуществляется переход к автоматизированному проектированию адаптивно-ландшафтных систем земледелия (АЛСЗ) для хозяйств Новосибирской области. Эта работа — продолжение исследований Института по моделированию систем земледелия на основе результатов полевых экспериментов [2].

Механизм формирования АЛСЗ заключается в том, чтобы исходя из биологических и агротехнических требований растений, найти максимально соответствующую им агроэкологическую нишу или создать ее путем последовательного уменьшения влияния лимитирующих факторов. При этом за счет оптимизации технологий возделывания сельскохозяйственных культур и рациональной организации территории должны быть обеспечены как стабильность производства растениеводческой продукции, так и устойчивость агроландшафта [3].

Решение подобной задачи начинается с агроэко-логической оценки первичных элементов, составляющих агроландшафт или территорию землепользования конкретного товаропроизводителя, в качестве которых предложено рассматривать элементарные ареалы агроландшафтов (ЭАА). Близкие по условиям возделывания сельскохозяйственных культур ЭАА затем объединяют в типы земель. Применительно к последним разрабатываются севообороты и комплекс агротехнических приемов по возделыванию культур [4].

Таковы в общих чертах методические подходы при оценке почвенного покрова любого объекта проектирования систем земледелия. Поскольку создание АЛСЗ для конкретного землепользователя старыми методами достаточно дорогостоящее и трудоемкое мероприятие, было принято решение использовать возможности геоинформационных систем. Свойственные ГИС-технологиям функции моделирования позволяют решать следующие задачи: выделять однородные ЭАА, создавать новые объекты на территории землепользования; формировать рабочие участки; оценивать продуктивность почвы; типизировать земли; размещать культуры на территории землепользования на основе качественной оценки почв; осуществлять землеустроительные операции; формировать и размещать севообороты, рассчитывать их продуктивность.

Проектирование внутрихозяйственных систем земледелия можно свести к следующим задачам:

оценка почвенного покрова территории по основным агроэкологическим факторам (эрозионная опасность, переувлажнение, засоление и т.д.);

согласование требований растений и условий их произрастания (путем прямого учета урожайности или ее моделирования);

группировка земель (типизация) на основе учета

ограничивающих факторов возделывания тех или иных культур;

проведение (при необходимости) землеустройства;

формирование севооборотов с учетом типов земель и «социального заказа» на продукцию;

выбор технологий возделывания сельскохозяйственных культур;

оценка продуктивности севооборотов и их эффективности с учетом технологических затрат.

Наиболее сложная задача формализации знаний — качественная оценка почвенного плодородия с выходом на количественные параметры урожайности различных видов сельскохозяйственных культур. Она решена путем создания экспертной системы оценки сравнительной продуктивности почв [5]. Одно из преимуществ последней — отсутствие необходимости использования сведений о многолетней урожайности культур в хозяйстве, которые хотя и применяются в бонитировке почв, как критерий объективности балльной оценки, сами по себе не всегда объективны.

Для реализация изложенного подхода была создана компьютерная система, состоящая из трех основных блоков:

ГИС как аппаратно-программный комплекс для сбора, управления, анализа и отражения пространственно-определенных данных (использовалась ГИС МарМо);

СУБД с возможно более полной первичной информацией о природных и производственных ресурсах объектов землепользования (использовалась Бе1рЫ 6);

блок математического моделирования и оптимизационного выбора систем землепользования и земледелия.

Для расчета продуктивности почв берутся следующие исходные данные: электронная таблица, содержащая агротребования сельскохозяйственных культур; цифровая почвенная карта (ЦП К) и БД к ней, в которой отражены характеристики почвенного покрова хозяйства; таблицы оптимальных значений и весов признаков почв по культурам; таблица коэффициентов вариации и средних значений урожайности культур.

На первом этапе создается цифровая модель крупномасштабной почвенной карты хозяйства (М 1:10 ООО). По каждому выделенному почвенному контуру формируется база данных, содержащая необходимые в дальнейших расчетах показатели или признаки, которые отражают в целом почвообразовательный процесс территории и характеризуют потенциальное плодородие. К их числу относятся: глубина залегания грунтовых вод, содержание физической глины и илистой фракции, гигроскопическая влага, мощность гумусового горизонта, содержание гумуса и т.д. (всего 11).

Краткая схема расчета сравнительной продуктивности почв (посредством вычисления урожайности

возделываемых культур) состоит из следующих этапов:

«взвешивание» каждого почвенного признака на показателях opt. для растений (выражается в долях единицы);

ранжирование их по степени приближения к opt. (присваивается ранг по возрастанию качества);

«взвешивание» почвенного признака на важность для формирования урожайности культуры (очень важный, средне важный, мало важный);

определение взвешенной суммы «качеств» почвы; ранжирование почв по сумме «качеств» признаков (в результате — ранг взвешенной суммы рангов);

аппроксимация урожайности культуры к непрерывной кривой ранжирования почвенных объектов.

Расчет урожайности вначале проводится по почвенным контурам. Создается семантическая БД, отражающая ее возможную величину по 9 культурам на каждом почвенном контуре землепользования хозяйства при трех уровнях интенсификации (рис. 1).

Программа формирует также отчет по каждой культуре в виде цифровой карты «классов урожайности». Это дает возможность визуализировать пространственную неоднородность почвенного покрова по отношению к конкретной культуре и локализовать лучшие участки в качестве «экологических ниш» для ее возделывания.

Далее программа в автоматизированном режиме создает БД и рассчитывает урожайность культур на рабочих участках, которая вычисляется как средневзвешенная величина этого показателя на почвенных контурах, входящих в рабочий участок. Та же информация отображается на цифровой карте. Эта операция необходима, поскольку в производственных условиях мы имеем дело именно с рабочими участками или полями севооборота, в состав которых,

как правило, входят несколько разновидностей почв. В случае, когда последние близки по агроэколога-ческим свойствам для возделывания культуры, они усредняются. Если же имеются существенные различия — принимается иное решение, вплоть до перевода в другую категорию использования. ГИС-тех-нологии позволяют провести эту операцию достаточно быстро и эффективно путем изменения границ рабочих участков. Одновременно программа рассчитывает площадь вновь образованного участка и уточняет урожайность сельскохозяйственных культур с учетом внесенных корректив, что дает основание сделать оперативный вывод о целесообразности исключения какого-либо контура почв.

После качественной оценки почв рабочие участки группируются по типам земель, на которых размещаются севообороты. Эта процедура осуществляется с помощью пакета статистического и графического анализа данных Statistic. Для типизации применяется кластерный анализ. При этом в единые кластеры сводят рабочие участки с близкими свойствами для возделывания одной или группы культур. В качестве исходной информации используются характеристики почвы из БД ЦП К. После определения числа типов земель осуществляется разбиение отдельных контуров почв на заданное число групп по евклидовым расстояниям. Типы земель затем отображаются на карте, кроме того, сведения о них можно получить в виде отчета в £?ос-формате.

Севообороты формируются либо путем подбора предложенных культур, либо выбором из списка рекомендуемых севооборотов.

Затем автоматически рассчитывается продуктивность севооборота в кормовых единицах. Информация отображается в специальной таблице окна интерфейса пользователя.

Кроме того, программа позволяет формировать технологии возделывания культуры путем подбора операций и вычислять удельные затраты на 1 га севооборотной площади по возделыванию всех культур.

После расчета затрат при выбранной урожайности отдельной культуры или продуктивности севооборота можно вернуться к началу, то есть осуществить новую нарезку рабочих участков и вновь определить все перечисленные параметры.

Перебором возможных вариантов использования земли с учетом «социального заказа» на продукцию можно оптимизировать структуру посевных площадей и осуществить размещение севооборотов на ме-

*<•%» Пи«« W*» lettmnt Мммі! Л» «и яг гч*. tfyr доаотмам« Ov-м О*»*"«*

_L±j_jдія]

І*& ъАм Чя&И. »*** Itm X -ч—= <РЧЫЬ%«М1*ЙА.« (k jrvMlT-Р £ If сf"*  !**“> * ' •*<  5'~ 'МЗІ?

I ItUKM •ONC0 реин» now М* до* U« *

і 1! 1 £а*-2 г т >? ь с* n 1» -

ЖЗ -*мг Vr U м t* 1ї «

-**-2 * » 11 11

JU Ь*мі 1Q іля 53 го £5 дал II 11 16 1» -'-ЙНІ

•Щ * А 13 (Of>M |**ПГ *С *

! rv»» • г  Ч чл *>tr y>ff «> Яі г» И гі 13 — і

IL1 . т п ’Н. і* і? н 14

з? Я 10 п и 14 14 J

І . ! М' 33 а 20 S& «ЯІМ. И її іб і» 1? їв «ЛІ*** -

1Т *• * «»• 1

- |Г| I’Ve*.* « Т и,* «3 і» .Г \т 15 і» 16 -N j

С с Г с IJV* <“Г Ив GC Ы т 2 і.. 13 15 И 13 13 11 1» 1і « —. 1» ги

»

е: 2 1Э 13 14 гс і S

П с*-5-2 1 5t 2 із £2 13 15

а *«* н V> і , І

!  ~ Г, hJ If ї tr

п’ г т ге 1? т ІГ "* |ю'|»

і jJC*4H * it» £> 14 31 М U 1 1»

Рис. 1. Таблицы расчета урожайности культур по почвенным контурам и уровням интенсификации

стности. Программа позволяет вычислять все это в увязке с имеющимися материальными и финансовыми ресурсами. При окончательном формировании севооборотов и размещении полей на территории хозяйства учитывается план-заказ на растениеводческую продукцию для удовлетворения нужд животноводства в кормах, производство семян и товарной продукции. «Заказ животноводства» определяется по специальной программе Oborot, в базе данных которой содержится информация о поголовье и структуре стада, а также рационах кормления по сезонам года. Подпрограмма Sevooborot, используя механизм динамического обмена данными между ПО Oborot, Excel и ГИС Mapinfo, формирует файл в виде отчетов.

На цифровой модели землепользования в ГИС Mapinfo отражается тематическая карта севооборотов с условными обозначениями, цветом и штриховкой. Оформление ее позволяет наглядно представить расположение культур в целом по хозяйству, а также принадлежность каждой из них к типу и номеру севооборота, а также пространственное размещение последнего на территории хозяйства (рис. 2).

Таким образом, разработанная методика моделирования АЛСЗ в ГИС-среде позволяет быстро и эффективно размещать культуры по рабочим участкам, рассчитывать их урожайность с учетом почвенных условий, а затем выполнять анализ по продуктивности севооборотов и их расположению на территории землепользования.

Следует отметить, что в процессе адаптации ГИС-технологий к проектированию систем земледелия мы столкнулись с рядом проблем.

Наиболее трудоемкая операция — создание цифровой модели местности (ЦММ). Оказалось, что на всей территории Новосибирской области топографические карты декомпозированы на ситуационные планы и рельеф, а топографические и специализированные карты сельскохозяйственных предприятий разнородны как по точности, так и по времени создания. Поэтому были разработаны специальные технологии формирования и актуализации первичной ЦММ.

Значительная часть задач, которые приходится решать в процессе работы относятся к неформали-зуемым. Они обычно обладают следующими особенностями:

ошибочность, неоднозначность, неполнота и противоречивость исходных данных;

большая размерность пространства решения;

динамически изменяющиеся данные и знания.

В связи с этим необходимо создание экспертных систем по ряду вопросов, в частности, по выбору приемов основной (зяблевой) обработки почвы под культуру в севообороте, формализации выбора агротехнологий и другие. Это, в свою очередь, требует привлечения высококвалифицированных экспертов и программистов.

Кроме того, многие агро-экологические параметры требований растений к условиям произрастания количественно не определены, а описание их часто носит качественный характер, что также затрудняет использование ГИС-техноло-гий при проектировании систем земледелия.

В заключение следует отметить, что активное использование ГИС-технологий с уточнением производственных, экологических и социально-экономических функций землепользователя, позволит провести более полную оценку земельных ресурсов и сформировать систему рационального земледелия, сочетающую высокую экономическую эффективность с экологической безопасностью.

Рис. 2. Фрагмент тематической цифровой карты севооборотов.

Литература.

1. Лурье И.К. Теоинформационное картографирование и геоинформатика: недавнее прошлое и настоящее// Взаимодействие картографии и геоинформатики (к 60-летию проф. С.Н. Сербенюка). — М., 2000. — С. 73-85.

2. Кирюшин В.И., Южаков А.И., Романова Н.Л., Власенко А.Н. Моделирование зональных систем земледелия на основе полевых экспериментов //Вестн. с.-х. науки, 1990. №8. — С. 99-105.

3. Кирюшин В.И. Экологические основы земледелия. — М.: Колос, 1996. — 367 с.

4. Агроэкологическая оценка земель, проектирование адаптивно-ландшафтных систем земледелия и агротехнологий. Методическое руководство. — М.: ФГНУ«Росинформагротех», 2005. — 784 с.

5. Южаков, А. И., Добротворская Н.И. Система экспертной оценки сравнительной продуктивности почв//Тез. докл. 11 съезда об-ва почвоведов. Кн. 2. — СПб, 1996. — С. 247-249.