Статистические модели продуктивности агробиоценозов в различных условиях тепловлагообеспеченности

Одним из основных качеств корневой системы озимой пшеницы и других культур севооборота (но в разной степени) является их пластичность в отношении условий возделывания. Пластичность корневой системы позволяет ей относительно нормально формироваться и функционировать в изменившихся условиях. Прежде всего -это дефицит почвенной влаги. Если он имеет место в более глубоких слоях почвы, корневая система формируется приповерхностно, зачастую увеличивая объём использования почвы. При этом меняется габитус корневой системы, соотношение усваивающих элементов и скелетной части. Это позволяет растению пережить неблагоприятные сложившиеся условия и сформировать устойчивый урожай.

Поскольку благоприятные для формирования корневой системы растения условия влагообеспеченности и плотности почвы зачастую определяются способом и глубиной обработки почвы, пластичность корневых систем культур севооборота в определённых пределах может служить основанием осуществления энергосберегающей обработки без ухудшения параметров продуктивности и показателей почвенного плодородия.

Одним из основных итоговых показателей оценки севооборота и технологии производства земледельческой продукции является его продуктивность. В данном случае наиболее высокой продуктивностью за весь период использований отли-

чался севооборот «Б» со сбалансированной структурой посевов и оптимальной для данных условий долей чистого пара и многолетних трав. Преимущество его по продуктивности составило от 13 до 18%.

Севооборот с завышенной долей чистого пара (севооборот «А») обладал значительно меньшей продуктивностью, а севооборот с повышенной долей многолетних трав (севооборот «В»), уступая по продуктивности, был наиболее устойчив к эрозионным процессам и непродуктивным потерям влаги.

В целом же освоение полевых севооборотов в эрозионноопасных условиях, наделение их почвозащитными свойствами позволило почвенную влагу в этих условиях из фактора разрушительного превратить в значительной мере в фактор созидательный и тем повысить показатель продуктивности эродированной пашни.

В заключение следует сказать, что вряд ли можно согласиться с мнением, бытующим у отдельных специалистов, о том, что эрозионно-опасными землями следует заниматься не в первую очередь. Каждый гектар земельных угодий, а тем более пашни, необходимо сделать максимально продуктивным при соблюдении разумной экономии энергетических и материальных ресурсов и экологического равновесия.

Это один из принципов адаптивно-ландшафтных систем земледелия, и почвенная влага занимает в нём определяющее положение.

УДК 581.55:519.24

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОДУКТИВНОСТИ АГРОБИОЦЕНОЗОВ В РАЗЛИЧНЫХ УСЛОВИЯХ ТЕПЛОВЛАГООБЕСПЕЧЕННОСТИ

Ильинская И.Н., д. с.-х. н., зав. отделом земледелия ГНУ Донской НИИСХ

Агроэкосистема представляет собой экосистему элементарной единицы агроландшафта, занятой искусственным фитоценозом. Основной особенностью агроэкосистем в условиях засу-

хи является их низкая устойчивость, для поддержания которой требуется целенаправленная антропогенная деятельность.

Задачи оптимизации продуктивности агроэкосистем требуют учета количест-

14

венных методов оценки природных и антропогенных факторов управления продуктивностью мелиорируемых агроланд-шафтов [1,2]. В этой связи большое значение имеет разработка методов прогнозирования и моделирования продуктивности агроценозов. При этом эффективность процессов изучения возрастает благодаря гибкости моделей, широким возможностям их модификации и трансформации [3, 4].

Моделирование изменений агробиологической продуктивности в связи с растущей антропогенной нагрузкой и изменением компонентов биосферы в связи с ариди-зацией климата становится важной задачей научного прогноза развития и размещения сельскохозяйственного производства.

Для анализа количественных методов описания продуктивности агроценозов применяются математические методы моделирования, которые особенно эффективны при оценке, прогнозировании и управлении в области агропромышленного комплекса. Статистические эмпирические модели продуктивности агроценозов представлены в виде одномерных и многомерных производственных функций. Обычно они представлены уравнениями регрессии, связывающими урожайность с действующими величинами природных и антропогенных факторов. При этом аппроксимирующая функция должна отражать реальные закономерности описываемых отношений.

Важнейшая характеристика агроценоза - продуктивность, которая зависит от ряда влияющих факторов: плодородия почвы, биологических особенностей культуры, гидрометеорологических условий и от аг-ротехнологий. Ранее программирование урожаев ориентировалось на интенсивное ведение земледелия без учета прогнозных изменений климата. Сейчас при решении производственных задач управления продуктивностью нужно ориентироваться на оптимальную продуктивность, которая обеспечивается уровнем природных и материальных ресурсов в динамике, обеспечивая при этом экологическую устойчивость агроэкосистемы.

Известно, что в природе растений заложено множество в ариантов решения ге-

нетической программы. Условиями реализации генетической программы в значительной степени определяется величина будущего урожая. Однако конкретный процесс развития растения определяется как внутренним состоянием организма, так и условиями его произрастания.

В районах, подвергающихся засухе, получение стабильных урожаев сельскохозяйственных культур возможно лишь с применением орошения.

Характерной особенностью орошаемого земледелия является то, что факторы интенсификации и жизни растений все в большей степени становятся зависимыми друг от друга, поэтому продуктивность культур в этом случае определяется управляемыми факторами, находящимися в минимуме.

Для большинства возделываемых культур установлены оптимальные значения многих факторов жизни, как управляемых (орошение, удобрения, сорта, агротехника, средства защиты растений и др.), так и неуправляемых (солнечная радиация, температура, осадки и др.). Однако недостаточно изучены формы этих связей, не установлена количественная зависимость урожая от влияющих факторов в различных климатических условиях. Именно во взаимодействии условий жизни растений следует искать пути дальнейшего повышения продуктивности сельскохозяйственных культур.

В зоне недостаточной увлажненности Ростовской области из ряда материальных факторов в лимите находится влага. В связи с этим здесь рассматриваются количественные связи факторов влагообеспечен-ности с урожаем ведущих сельскохозяйственных культур.

Для решения указанной задачи была принята схема полевых опытов, предусматривающая вариант без орошения, варианты с расчетной (предположительно биологически оптимальной) нормой водо-потребности и варианты со снижением нормы на 20, 40 и 60 % и повышением ее на 20 % от расчетной, а также вариант без орошения. Опыты были проведены в течение 15 лет со следующими культурами: озимая пшеница, кукуруза на зерно, соя,

15

картофель, люцерна на зеленую массу на различных типах почв. Исходные данные о выращивании сельскохозяйственных культур получены за ряд лет с опытных участков хозяйств: «Золотаревский», "Елкин-ский", "Янтарный", "Прогресс", колхоза имени Ленина Ростовской области.

Чтобы исключить лимитирующее действие недостатков технологии выращивания, на вариантах стационарных опытов вносили оптимальное для конкретной зоны и типа почв количество удобрений и проводили поливы на контрольном варианте при достижении влажности почвы, равной 80 % НВ.

Для оценки влияния факторов на урожайность и достоверность описания процесса выращивания сельскохозяйственной культуры использовался метод главных компонент (МГК). С использованием программного обеспечения многомерного статистического анализа МаШсаё были построены зависимости для расчета прибавки урожайности рассматриваемых сельскохозяйственных культур.

Расчетные значения прибавки урожайности, полученные по регрессионным зависимостям, сравнивались с данными эксперимента. Сравнение расчетного и фактического результирующего фактора проводилось по коэффициенту детерминации, с учетом наибольшего значения которого выбирался вид регрессионного уравнения для рассматриваемой культуры. Полученные коэффициенты детерминации имеют следующие значения: в линейном уравнении - 0,548; в степенном - 0,517; в параболическом - 0,518, что указывает на высокую взаимосвязь факторов в регрессионных уравнениях. Анализ коэффициентов детерминации позволил выделить два основных исходных фактора: величину нормы орошения и обеспеченность года по дефициту водного баланса.

По данным указанных многолетних полевых опытов установлена корреляционная связь прибавки урожайности культур с изучаемыми факторами: уровнем водного режима и обеспеченностью года

по дефициту водного баланса за вегетационный период на различных типах почв.

Общее число вариантов на опытах с озимой пшеницей равно 60, достоверность описания опытов с помощью главной компоненты составляет 99,85%. Из исходных данных были выделены данные полевых опытов па обыкновенных черноземах и луговых почвах. В результате анализа установлено, что для построения зависимости прибавки урожайности озимой пшеницы как на обыкновенных черноземах, так и на луговых почвах, рекомендуется использовать параболическую функцию (таблица 1).

Число вариантов на опытах с кукурузой равно 74, достоверность описания опытов с помощью главной компоненты составляет 99,83%. На основе анализа установлено, что лучшим для условий обыкновенных черноземов является параболическое уравнение прибавки урожайности кукурузы на зерно от оросительной нормы и обеспеченности дефицита водного баланса со значением коэффициента корреляции 0,697. На темно-каштановых почвах значение коэффициента в самом лучшем уравнении достигает значения 0,989, что обеспечивается при использовании иррационально мультипликативного уравнения.

Опыты по сое на зерно проводили на обыкновенных черноземах и луговых почвах. Достоверность описания опытов с помощью главной компоненты составляет 99,99%. Число экспериментальных данных на обыкновенных черноземах равно 25. Для построения зависимости прибавки урожайности сои на зерно от выбранных факторов рекомендуется использовать параболическую и гиперболическую функции, которые обеспечивают наибольшую взаимосвязь с экспериментальными данными на черноземах обыкновенных и на луговых почвах соответственно.

Полевые опыты по выращиванию картофеля проводили на обыкновенных чер-

16

ноземах. Основные наблюдаемые факторы те же. Число опытов на данной культуре равно 9, достоверность описания опытов с помощью главной компоненты составляет 99,81 %. Согласно результатам корреляци-

онного анализа для построения зависимостей прибавки урожая картофеля от указанных факторов рекомендуется использовать функцию, обратную параболе.

Таблица 1 - Зависимости прибавки урожая сельскохозяйственных культур от нормы орошения и обеспеченности года по дефициту водного

баланса

Тип почвы Культура Название функции Уравнение Корреляция

Обыкновенные черноземы Озимая пшеница Параболическая Y=-8,876M2+51,603M-0,164F2+7,183F-37,543 0,800

Луговые почвы Озимая пшеница Параболическая Y= -209,076М2+491,51 M+0,00612F2-1,1F-177,65 0,888

Обыкновенные черноземы Кукуруза на зерно Параболическая Y = -218,12M2+448,443M+0,05F2-3,45F-124,052 0,697

Темно-каштановые почвы Кукуруза на зерно Иррационально мультипликативная Y =426180 - 74010М -1400 F + 4079MF 0,988

Обыкновенные черноземы Соя на зерно Параболическая Y = -0,464M2+53,273M+0,133F2-9,575F -121,3 0,962

Луговые почвы Соя на зерно Гиперболическая Y=1/(0,00305M'-0,016M+0,0000306F2--0,005F+0,225) 0,947

Обыкновенные черноземы Картофель Функция, обратная параболе Y =1/(0,004482M2-0,00914M+3,310"6F2+ 3,1510"4F + 0,015) 0,959

Обыкновенные черноземы Люцерна Параболическая Y =-17,083М2+70,017М+0,041 F 2-51 F +98,253 0,988

Луговые почвы Люцерна Линейно мультипликативная Y = -22,831-12,634M-0,327F+l,893MF 0,981

Темно-каштановые почвы Люцерна Экспоненциальная Y= exp(2,506+0,947M+0,026F) 0,990

Исходные данные о выращивании люцерны на зеленый корм получены за ряд лет с опытных участков на обыкновенных черноземах, темно-каштановых и луговых почвах. Число вариантов на культуре равно 35, достоверность описания опытов с помощью главной компоненты составляет В процессе корреляционно-регрессионного анализа определены рег-

рессионные уравнения прибавок урожайности сельскохозяйственных культур и теснота связи между факторами. Для каждой из функций, приведенных в таблицах в среде пакета математических расчетов Mathcad строился трехмерный график-номограмма. Построены номограммы для расчета относительной прибавки урожайности культур (У), т/га, от долевой ороси-

17

тельной нормы (М), м /га и обеспеченности года по дефициту водного баланса (Б), %. При этом обеспеченность по дефициту водного баланса 5% соответствует влажному году, 50% - среднему, а 65% и выше -сухому году. Ось прибавки урожайности имеет значения, выраженные в процентах от урожайности на богаре (рисунок 1).

Для построения зависимости прибавки урожая люцерны на зеленую массу на-обыкновенных черноземах рекомендуется использовать параболическую функцию, на луговых и темно-каштановых почвах -соответственно линейно-мультипликативную и экспоненциальную функции, которые обеспечивают наибольшую сходимость расчетных данных с экспериментальными. Лучшие зависимости, приве-

денные в таблице, можно использовать в качестве модели расчета или основы для построения номограмм.

Номограммы, построенные на основе анализа зависимостей прибавки урожая рассмотренных сельскохозяйственных культур от водного режима и степени вла-гообеспеченности года на фоне заданного уровня питания, позволяют моделировать прирост урожая и нормировать орошение в различных почвенно-климатических условиях при изменении указанных факторов.

В качестве примера на рисунке 1 приведена номограмма расчета прибавки урожая люцерны на зеленый корм от доли оросительной нормы и обеспеченности года дефицита водного баланса.

Рисунок 1 - Номограмма расчета прибавки урожайности У люцерны на зеленый корм на темно-каштановых почвах по значению обеспеченности дефицита водного баланса F и доли оросительной нормы М

Все указанные выше зависимости применимы в интервалах значений, которые использовались при построении этих зависимостей. Оценка влияния исходных факторов водно-пищевого режима культур и полученные регрессионные зависимости позволяют моделировать и нормировать потребление оросительной воды для полу-

чения возможной прибавки урожайности указанных сельскохозяйственных культур в зависимости от степени влагообеспеченности.

Результаты многолетних полевых опытов, проведенных по единой методике при различных почвенно-климатических условиях, позволяют оценить взаимосвязь единого комплекса: «растение - климат - почва».

18

GofatMtMieu ьссм4уЖми*а

По результатам исследований показана возможность регулирования урожайности в год определенной влагообеспечен-

ности путем установления оптимального водного режима на фоне рекомендованной для данной зоны нормы удобрений.

Литература

1. Антипова Т.Н. Научное обоснование принципов управления природно-агро-мелиоративными системами: Автореферат дис. ... докт. техн. наук,-М, 1997. - 66 с.

2. Куртенер Д.А., Усков И.Б. Управление микроклиматом сельскохозяйственных полей. - Л.: Гидрометеоиздат, 1988. -262 с.

3. Сиротенко О. Д. Математическое моделирование водно-теплового режима и

продуктивности агроэкосистем. - Л.: Гидрометеоиздат, 1981.-166 с.

4. Головатый В.Г., Добрачев Ю.П., Юрченко И.Ф. Модели управления продуктивностью мелиорируемых агроценозов / Всероссийский НИИ гидротехники и мелиорации. М.: Изд-во РАСХН, 2001. - 165 с.

ПРЕДШЕСТВЕННИКИ ОЗИМОИ ПШЕНИЦЫ НА ФОНЕ МИНИМАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ТЁМНО-КАШТАНОВОЙ ПОЧВЫ

A.M. Косачев, д.с.-х.н., Е.П. Денисов, д.с.-х.н., М.Н. Панасов, д.с.-х.н., Д.Л. Уполовников, к.с.-х.н., А. В. Летучий, к.с.-х.н., Б.З. Шагиев, к.с.-х.н.

ФГОУВПО «Саратовский ГАУим. Н.И. Вавилова»

Резюме: изучено и изложено влияние предшественников в сочетании с удобрениями и биологически активными веществами на урожайность озимой пшеницы при минимальной обработке почвы. Рассчитывалась экономическая эффективность озимой пшеницы с учётом и без учёта урожая предшественников.

Обработка почвы является самой энергозатратной операцией в технологии возделывания всех сельскохозяйственных культур, в т.ч. и озимой пшеницы. В настоящее время в сберегающем земледелии вспашку рекомендуют заменять минимальной обработкой почвы, заключающейся в осеннем дисковании почвы после уборки культуры.

Важную роль в повышении эффективности основной минимальной обработки почвы играют предшественники. Благодаря минимальной обработке почвы озимую пшеницу можно высевать после многих яровых зерновых и крупяных культур. Для повышения эффективности минимальной обработки почвы большую роль играют внесение удобрений, применение биологических препаратов, химических средств защиты растений и т.д. Минимальная обработка почвы и посев озимой пшеницы по

непаровым предшественникам вполне оправданы в средние по увлажнению и во влажные годы.

Нами изучалось влияние предшественников в сочетании с удобрениями и биологически активными веществами на урожайность озимой пшеницы при минимальной обработке почвы. Озимая пшеница высевалась по чёрному пару с осенней вспашкой (контроль), после озимой и яровой пшеницы, после проса. Вносились азотные удобрения и посевы опрыскивались гуматом калия. Опыты проводились на Краснокутской селекционной опытной станции в 2007-2009 гг. Определялись на опытных вариантах плотность почвы, общая пористость, влажность почвы и запасы доступной влаги, засорённость и т.д. Рассчитывалась экономическая эффектив-

19