Алгоритмизация управления биопродуктивностью озимых зерновых культур с учетом гидротермического коэффициента Селянинова в почвенно-климатических условиях Юга России

Полный текст

Введение

Управление продукционными процессами орошаемого земледелия на основе учета агроклиматических условий возделывания озимых зерновых культур представляет собой важную задачу, решение которой актуально для оценки эффективности проводимых агротехнических и мелиоративных мероприятий. В особенности это относится к засушливым почвенно-климатическим условиям Юга России в условиях аридизации, где необходимо учитывать совокупность агроклиматических, биологических и технологических факторов возделывания сельскохозяйственных культур [1–3].

В острозасушливых условиях структуру сельскохозяйственных культур севооборотов следует выбирать с учетом не только требуемых объемов их производства на рассматриваемой площади, но и уязвимости культур, в частности, с учетом неблагоприятных погодных явлений, вероятности засух и их характеристик [4–7].

Традиционным методом борьбы с засухами и суховеями [8–11] можно считать повышение влагосодержания почвы методом водных мелиораций. Но основным препятствием практического применения оросительных мелиораций является дефицит водных ресурсов. Другое ограничение данного подхода, в существенной степени сдерживающее масштабы практического его использования даже при наличии источников воды, — потребность в значительных затратах материальных и финансовых ресурсов.

По результатам многочисленных исследований, эти проблемы будут обостряться со временем вследствие наблюдающихся аридизации почвенно-климатических условий и глобального потепления. Это обосновывает актуальность разработок, совершенствующих технологии возделывания зерновых культур в напряженных природно-хозяйственных условиях, включая гидротермические.

Цель исследования — устранение биотехнологического противоречия между большим урожаем низкого качества (фуражного применения) и низкой окупаемостью производственных затрат при получении качественного зерна.

Материалы и методы исследования

В дополнение к анализу научно-технической литературы по направлению исследований проведен патентный поиск по отобранным рубрикам международной патентной классификации (МПК) A01G 7/00; A01G 22/00); G01W 1/02 и др. Патентные исследования выявили ряд известных способов управления продукционными процессами, в т. ч. на основе прогнозирования урожайности и качества зерна, а также методов снижения рисков в сельскохозяйственном производстве, связанных с опасными для земледелия явлениями природы [5].

Анализировали также методы искусственного вызова осадков из облаков либо их увеличения, активного воздействия на облака и др. (в т. ч. МПК G01W 1/02).

Для разработки технологии производства агрокультур с учетом влияния гидротермических условий возделывания провели анализ почвенно-климатических условий Волгоградской области, отобранной в качестве типичного представителя засушливых условий земледелия на Юге России.

Особенность Волгоградской области как типичного для Нижнего Поволжья региона с точки зрения изменчивости урожайности сельскохозяйственных культур составляет резко-континентальный климат, включая даже раннелетние засухи. Отмечены годы (например, 2010 г.), в которые за май-июнь наблюдали 4…18 мм осадков при норме более 30 мм. Местоположение и природно-климатические условия Волгоградской области характеризуется как зона рискованного земледелия.

Учет гидротермических условий возделывания агрокультур осуществляли с использованием величины гидротермического коэффициента Селянинова (ГТК), измеряемого отношением выпавших осадков к сумме температур.

Вычисление ГТК, мм/°С, проводилось по зависимости

\( G_{сел} =10 \cdot \frac{\Sigma P}{\Sigma t}, \)                                             (1)

где G_cел — численное значение ГТК, мм/°С; ΣР — значение суммы осадков, выпавших за период, в пределах которого температура воздуха была выше +10 °С, мм; Σt — интегральное значение суммы положительных температур, рассчитанное за тот же период, °С.

Отметим, что ГТК является комплексным показателем тепло- и влагообеспеченности условий возделывания, характеризующим складывающиеся климатические условия хозяйственного года в плане обеспеченности тепло- и влагоресурсами. Моделирование межгодовой изменчивости значений ГТК за периоды вегетации представляет собой отдельную проблему, решаемую различными расчетно-эмпирическими методами, например [12].

При разработке описываемой технологии использовали методы математико-статистического моделирования урожайности сельскохозяйственных культур в зависимости от агротехнологических и природно-климатических факторов, описанные в научной и технической литературе [6–11].

Известны региональные рекомендации по выбору агротехнических параметров при возделывании зерновых культур в засушливых условиях Волгоградского региона [13–16].

При обосновании рациональных значений нормы высева семян следует учитывать долю растений, не сохранившихся до уборочного периода. В частности, при возделывании пшеницы на черноземных почвах густота стояния не должна быть ниже 500…600 шт./м². При высеве кондиционных семян на каштановых почвах густота стояния растений может снижаться до 300…450 шт./м². В условиях степной и сухостепной зоны Волгоградской области РФ при календарных сроках посева с 25 августа по 5 сентября рекомендовано устанавливать норму высева на каштановых и темно-каштановых почвах равной 3,5…4,0 млн шт./га. На светло-каштановых почвах в полупустынной зоне оптимально высевать озимые культуры в период с 1 по 10 сентября с нормой высева 2,5…3,0·млн шт./га при температуре почвы и воздуха в период сева не ниже +18°…+12 °C.

Результаты исследования и обсуждение

В процессе проведенного патентного поиска при разработке метода экспресс-оценки потенциальной продуктивности сельскохозяйственных растений в качестве базового выбрали способ [6], который включал отбор семян, их замачивание в водном растворе калийной соли с инструментальным измерением скорости увеличения концентрации ионов водорода. Авторы [6] установили, что оцениваемая потенциальная продуктивность растений находится в прямолинейной зависимости от этой характеристики.

Описанный способ позволяет упростить технологию диагностики, а также способствует повышению достоверности оценки продуктивности, однако некоторым недостатком является ограниченность диапазона прогнозирования, поскольку его проблематично масштабировать на другие регионы, отличающиеся иными условиями.

Из патентных исследований известен способ оценки продуктивности озимых зерновых культур, например, озимой пшеницы и ячменя, который включает оптимизацию сроков и норм высева. Предлагается обеспечивать сумму накопленных в процессе вегетации температур, равную 600 °C [1].

В [2] изложен способ оценки урожайности озимых зерновых культур, возделываемых в условиях засушливого климата, включающий оптимизацию агротехнических параметров при температуре сева в пределах +12…+18 °C. Недостаток способа, обусловливающий необходимость его совершенствования, заключается в отсутствии рекомендаций для корректировки агротехнологических параметров согласно складывающимся климатическим условиям тепло- и влагообеспеченности.

На карте районирования по агроклиматическим показателям территории региона Волгоградской области, включая суммы температур за период вегетации, превышающих 10 °C, и гидротермических изолиний коэффициента G_cел, (рис. 1) пунктирными линиями показаны границы административных районов, а цифровыми и буквенными обозначениями — их номера. Контуры типичных изолиний суммарных температур изображены через 200 °C, а значений гидротермических коэффициентов — через 0,1.

Рис. 1. Агроклиматическое районирование Волгоградской области
Источник: по материалам Агроклиматического справочника по Волгоградской области ^[1].

В связи с изложенным поставлена задача разработки технологии возделывания озимых зерновых колосовых культур и прогнозирования продуктивности и качества зерна по результатам фенологических наблюдений.

Для решения задачи разработан «Способ управления продукционными процессами сельскохозяйственных растений в условиях резко континентального климата» [4], защищенный патентом РФ № 2228607.

Разработанная модифицированная технология для оценки потенциальной продуктивности основана на оптимизации агротехнических сроков и норм высева апробирована в условиях Волгоградской области.

Алгоритмической основой предложенного метода является корректировка величины нормы высева семян расчетным численным значением ГТК G_cел, определяемым для региона выращивания зерновой культуры.

Алгоритм учета влияния ГТК предусматривает следующие корректировки агротехнических параметров в зависимости от его величины:

– при G_cел < 0,5 норму высева уменьшают на 10…15 % от расчетных величин, а ширину междурядий увеличивают с 15 до 22,5 см;

– G_cел в пределах 0,5…0,9 норму высева сохраняют в рекомендуемых значениях,

– G_cел > 0,9 норму высева увеличивают на 20…25 % при уменьшении величины междурядий до 7,5 см.

Таким образом, управление процессом биопродуктивности при возделывании посевов зерновых реализуется с помощью учета величины ГТК, характеризующего их фактическую тепло- и влагообеспеченность. Величину ГТК определяют расчетным или графоаналитическим методом.

Реализация описанного подхода позволяет одновременно численно оценить урожайность озимых зерновых культур по формуле

\( Y_{03} = a G_{сел} S +b, \)                                         (2)

где Y_оз — оценка величины урожайности, т/га; а и b — параметры, определяемые по многолетним эмпирическим данным, например, методом наименьших квадратов; S — накопленная сумма положительных температур от момента посева до прекращения вегетации, °С; G_сел — величина гидротермического коэффициента, принимаемая для региона агропроизводства, мм/°С.

Результаты полевых исследований, в которых изучалось влияния нормы высева семян на урожайность и качество зерна озимой пшеницы сорта Донщина, приведены в табл. 1. В процессе исследований ширина междурядий составляла 22,5 см при величине глубины посева семян пшеницы 5…6 см. Полевые опыты проводили с 6 по 8 сентября на каштановых почвах в сухостепной зоне Волгоградской области. Величина G_cел для опытного хозяйства принималась равной 0,9.

По данным многолетних наблюдений значения коэффициентов в зависимости (2) составили:

а = 0,008; b = 0,390.

Значение константы суммы температур принимались S = 600 °С.

Численный расчет позволил получить точечную оценку прогноза продуктивности на следующий год по зависимости (2), которая составила

Yзк = 0,008 · 600 · 0,9 + 0,390 = 4,71 т/га.                                  (3)

Точечная оценка прогноза продуктивности озимой пшеницы сорта Дон 95 для S = 585 °C, выполненная по зависимости (2), составила

Yзк = 0,008 · 585 · 1,3 + 0,390 =  6,74 т/га.                                    (4)

Таблица 1
Зависимость продуктивности и качества зерна озимой пшеницы сорта Донщина от величины нормы высева

Норма высева, 106 шт./га	Урожайность, т/га	Количество выпадов в осенне-зимний период, %	Количество стеблей в период уборки, шт./м2	Содержание белка, %	Клейковина, %
1,5	2,83	11,4	275	10,6	23,1
2,0	3,12	10,7	316	12,7	28,5
2,5	4,27	9,2	362	14,3	32,4
3,0	4,53	7,3	389	15,1	34,7
3,5	4,63	6,9	426	16,2	37,3
3,6	4,71	5,2	458	15,8	35,1
3,7	4,72	5,8	482	15,1	33,1
3,8	4,58	6,3	492	14,2	30,2
3,9	3,87	6,6	496	13,6	28,1
4,0	3,62	6,7	472	10,6	27,6

Источник: составлено Д.А. Рогачевым, А.Ф. Рогачевым по данным [4].

Влияние нормы высева семян на урожайность озимой пшеницы сорта Донщина, аппроксимированное квадратичным полиномом, показано на рис. 2.

Рис. 2. Зависимость продуктивности озимой пшеницы сорта Донщина от нормы высева семян
Источник: составлено Д.А. Рогачевым, А.Ф. Рогачевым.

Регрессионная зависимость продуктивности озимой пшеницы сорта Донщина от нормы высева семян аппроксимируется формулой с приемлемой точностью (коэффициент детерминации R² = 0,7943).

Y = –0,7708x² + 4,8519x – 3,0214,                                     (5)

где x — норма высева семян, млн шт./га.

Экспериментально установлено, что ширина междурядий при выращивании озимой пшеницы также может определять качество зерна [4], что иллюстрируется приведенными данными (табл. 2).

Таблица 2
Влияние ширины междурядий на урожайность У, т/га, и качество зерна (содержание белка Б и клейковины К, %)

№	Сорт	Ширина междурядий, см
		7,5			15,0			22,5			30,0
		У	Б	К	У	Б	К	У	Б	К	У	Б	К
1	Дон 93	4,83	17,1	34,7	4,37	16,8	33,2	4,15	15,7	30,2	3,37	12,3	29.2
2	Дон 95	4,13	16,2	30,2	3,99	16,1	29,8	3,78	15,6	28,7	3,15	14.2	26.3
3	Волгоградская 84	6,31	16,4	35,3	5,87	15,8	33,3	4,13	15,1	31,8	3,27	14,8	29,7
4	Донщина	3,36	16,2	37,3	3,12	15,8	36,2	2,87	12,6	31,2	2,13	10,6	23,1
5	Краснодарская 39	3,17	14,2	36,3	2,85	13,8	33,0	2,67	13,1	32,6	2,12	12,4	29,8
6	Мироновская юбилейная	4,15	18,6	38,6	3,86	17,9	37,4	3,41	16,3	34,3	29,7	12,7	31,3
7	Саратовская 90	3,09	14,4	30,3	5,72	15,8	32,3	4,13	13,6	28,4	3,62	12,4	24,9

Источник: составлено Д.А. Рогачевым, А.Ф. Рогачевым по данным [4].

При изучении влияния ширины междурядий на урожайность значения величины междурядий менее 7,5 см не рассматривались ввиду невозможности технологической реализации (рис. 3).

Регрессионная зависимость продуктивности озимой пшеницы сорта Донщина от ширины междурядий аппроксимируется формулой с коэффициентом детерминации R² = 0,9865.

Y = –0,0022x² + 0,0308x + 3,23,                  (6)

где x — ширина междурядий, см.

Величины продуктивности анализируемых сортов озимой пшеницы согласуются с расчетами, выполненными по формуле (2), с приемлемой агротехнической точностью, при этом расхождение значений расчетных и опытных данных находится в допустимых пределах (НСР < 0,05).

Рис. 3. Влияние ширины междурядий на урожайность озимой пшеницы сорта Донщина
Источник: составлено Д.А. Рогачевым, А.Ф. Рогачевым.

Заключение

Разработанная технология управления биопродуктивностью озимых культур, учитывающая зональные величины ГТК, характерные для засушливых условий Юга России, обеспечивает возможность управления процессами достижения биологической продуктивности озимых зерновых в засушливых почвенно-климатических условиях с одновременной оценкой их потенциальной урожайности.

Достаточная высокая сходимость значений фактической урожайности озимых зерновых культур с прогнозной оценкой их потенциальной продуктивности (НСР < 0,05) позволяет планировать результаты зернового аграрного производства с обеспечением программируемой эффективности на следующий хозяйственный год.

 

^[1] Агроклиматический справочник по Волгоградской области / под ред. З.М. Русива, Л.И. Царькова. Издание 2‑е, испр., перераб. и доп. Л. : Гидрометеоиздат, 1967. 144 с.

Об авторах

Дмитрий Алексеевич Рогачев

ФНЦ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова

Email: Rogachev.soft@gmail.com
ORCID iD: 0009-0003-4014-4770
SPIN-код: 1948-7354

кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник

Российская Федерация, 127550, г. Москва, ул. Б. Академическая, д. 44

Алексей Фруминович Рогачев

Волгоградский государственный аграрный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: rafr@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3077-6622
SPIN-код: 8413-5020

доктор технических наук, профессор, профессор кафедры математического моделирования и информатики

Российская Федерация, 400002, г. Волгоград, пр-т Университетский, д. 26

Список литературы

Дополнительные файлы