WWW.LIBRUS.DOBROTA.BIZ
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - собрание публикаций
 

«СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ НАУКИ УДК 631.81 DOI 10.24411/2409-3203-2018-11821 ПРОГРАММИРОВАНИЕ И ИМИТАЦИЯ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР ПРИ БАЛАНСЕ ЗАПАСА ПРОДУКТИВНОЙ ВЛАГИ И ВОДОПОТРЕБЛЕНИЯ ...»

Эпоха науки № 18 – Июнь 2019 г .

Сельскохозяйственные науки

СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ

НАУКИ

УДК 631.81

DOI 10.24411/2409-3203-2018-11821

ПРОГРАММИРОВАНИЕ И ИМИТАЦИЯ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ

КУЛЬТУР ПРИ БАЛАНСЕ ЗАПАСА ПРОДУКТИВНОЙ ВЛАГИ И

ВОДОПОТРЕБЛЕНИЯ РАСТЕНИЙ В ПОЛЕВЫХ УСЛОВИЯХ

Сибирина Татьяна Фёдоровна

к.б.н., доцент кафедры агроинженерии ФГБОУ ВО Красноярский ГАУ, Ачинский филиал Россия, г. Ачинск Матюшев Василий Викторович д.т.н, профессор кафедры товароведения и управления качеством продукции АПК ФГБОУ ВО Красноярский ГАУ Россия, г. Красноярск Мельникова Екатерина Валерьевна к.т.н., старший преподаватель кафедры технологии хлебопекарного, кондитерского и макаронного производств ФГБОУ ВО Красноярский ГАУ Россия, г. Красноярск Фёдорова Ирина Алексеевна старший преподаватель кафедры агроинженерии ФГБОУ ВО Красноярский ГАУ, Ачинский филиал Россия, г. Ачинск Беляков Алексей Андреевич к.т.н., доцент кафедры гуманитарных и естественных дисциплин ФГБОУ ВО Красноярский ГАУ, Ачинский филиал Россия, г. Ачинск Аннотация. Накопление биомассы и расход воды растениями каждой зерновой культуры в неорошаемых условиях полевого стационара, расположенного в зоне Красноярской лесостепи имеют тесные, но неустойчивые корреляционные связи. Так, значения коэффициента корреляции показателей урожайности пшеницы и ржи с показателем водопотребления их растений по абсолютной величине превосходят 0,61 .

Неустойчивость процесса формирования урожайности обусловлена колеблющимся уровнем запаса продуктивной влаги в почве, особенностями водопотребления, присущими данной зерновой культуре, температурным режимом, плодородием корнеобитаемого слоя почвы, а также интенсивностью испарения воды .

Значения частной интенсивности процесса по водопотреблению ограничены интервалом и -14…-2 ц2/(га мм). Программирование урожайности зерновой культуры при балансе показателей запаса продуктивной влаги и водообеспечения её растений является важной научно-технологической задачей координатного земледелия, включающего Эпоха науки № 18 – Июнь 2019 г .

Сельскохозяйственные науки обработку почвы, уход за растениями и дифференцированный учёт природноклиматических характеристик по отдельным квадратам опытного поля .

Предложенное решение задачи основывается на введённом понятии модельной зерновой культуры, объективизирующей свойства исследуемой группы зерновых культур и постулате подобия процессов формирования урожайности пшеницы, ржи и модельной зерновой культуры в данных условиях полевого стационара. Закономерности формирования урожайности пшеницы, ржи и модельной зерновой культуры представлены посредством параметрической функции двух переменных, которая непосредственно использована в вычислительном эксперименте по имитации урожайности пшеницы и ржи, соответственно, в диапазонах 25…55 ц/га, 20…45 ц/га .

Исследования и имитация закономерностей формирования урожайности зерновых культур с использованием концепции модельной зерновой культуры и постулата подобия продуктивных процессов в группе зерновых культур в общем для них биогеоценозе на полевом стационаре лесостепной зоны Красноярского края, ранее не проводились .

Ключевые слова. Программирование и имитация урожайности; зерновые культуры; пшеница, рожь, модельная зерновая культура; запас продуктивной влаги, водопотребление растений; агрофизическая интерпретация; интенсивности процесса формирования урожайности; баланс показателей; полевые условия; лесостепная зона .





–  –  –

productive moisture reserve in the soil, the water consumption features inherent in this grain crop, the temperature regime, the fertility of the root zone of the soil, and the intensity of water evaporation .

The values of the partial intensity of the process for water consumption are limited by the interval and -14…-2 c2/(ha mm). Programming the yield of grain crops in the balance of indicators of the reserve of productive moisture and water supply of its plants is an important scientific and technological task of coordinate farming, including tillage, plant care and differentiated consideration of natural and climatic characteristics of individual squares of the experimental field .

The proposed solution of the problem is based on the introduced concept of a model grain crop, objectifying the properties of the group of grain crops being studied and the postulate of similarity in the processes of formation of wheat, rye and model grain crops under given conditions of a field hospital. The patterns of formation of wheat, rye and model grain crops are represented by the parametric function of two variables, which is directly used in the computational experiment to simulate the yield of wheat and rye, respectively, in the ranges of 25…55 c/ ha, 20…45 c/ha .

Research and imitation of the laws governing the formation of grain yield using the concept of a model grain crop and the similarity postulate of productive processes in a group of grain crops in their common biogeocenosis at a field hospital of the forest-steppe zone of the Krasnoyarsk Territory have not been previously conducted .

When programming the yield of wheat and rye in grain-crop crop rotation at a field hospital located in the forest-steppe zone of the Krasnoyarsk Territory, it becomes necessary to obtain calculated values corresponding to the characteristics of the grain crop under study and the conditions of biogeocenosis formed by the natural environment and anthropogenic influences .

Further studies will be related to the scaling of data obtained at the field hospital for the production conditions of agricultural organizations located in the forest-steppe zone of the Krasnoyarsk Territory .

Keywords. Programming and imitation of yield; cereals; wheat, rye, model grain crops;

stock of productive moisture, water consumption of plants; agrophysical interpretation; the intensity of the process of formation of yield; balance of indicators; field conditions; forest-steppe zone .

Введение. Для планирования системы мероприятий [1, 5, 11], обеспечивающих заданный диапазон значений программируемой урожайности зерна важными, оказались как фактические результаты полевых опытов, так и теоретические оценки, апробируемые практикой [2–4]. Перед закладкой опытов, комплексным методом дистанционного зондирования и наземного мониторинга, была установлена почвенная, геодезическая и литологическая однородность выбранных участков полевого стационара [6, 7]. Для сопоставимости опытов каждое поле разбито на два участка с близкими значениями запаса продуктивной влаги (рис. 1) .

–  –  –

400,00 350,00 300,00 250,00 200,00 150,00 100,00 50,00 0,00 Рисунок 1 – Запасы продуктивной влаги в корнеобитающем слое почвы на 10 полях (20 участках) под пшеницу и рожь, мм При программировании урожайности пшеницы и ржи в зернопаровом севообороте на полевом стационаре, расположенном в лесостепной зоне Красноярского края, возникает необходимость получить расчётные значения, соответствующие особенностям исследуемой зерновой культуры и условиям биогеоценоза, формируемого природной средой [9] и антропогенными воздействиями .

Дальнейшие исследования будут связаны с масштабированием данных полученных на полевом стационаре для производственных условий сельскохозяйственных организаций, расположенных в лесостепной зоне Красноярского края .

Цель исследования. Обосновать возможность программирования и пределы имитации урожайности пшеницы, ржи и модельной зерновой культуры при балансе запаса продуктивной влаги и водопотребления растений в заданных полевых условиях .

Задачи исследования. Выявить закономерности формирования урожайности пшеницы и ржи в зернопаровом севообороте в зависимости от запаса продуктивной влаги и водопотребления растений в условиях полевого стационара, расположенного в лесостепной зоне Красноярского края .

Установить границы частных интенсивностей процесса прибавки урожая модельной зерновой культуры по запасу продуктивной влаги и по водопотреблению .

Выполнить вычислительный эксперимент для определения средней урожайности пшеницы и ржи при программировании урожайности модельной зерновой культуры в диапазоне 30…40 ц/га .

Объект исследования: продуктивность зернопаровых севооборотов в лесостепной зоне Красноярского края .

Предмет исследования: урожайность и прибавка урожайности зерновых культур, формируемые в зернопаровом севообороте при балансе запаса продуктивной влаги и водопотребления растений в полевых условиях .

Методы исследования: классические методики полевых опытов [5, 11] и биохимического анализа растений [6]; методики использования измерительных приборов (тепловизора, термометра, плотномера, влагомера и др. оборудования); математический аппарат имитационного и статистического моделирования [8] .

Статистическая обработка полевого эксперимента выполнена в компьютерных пакетах DataFit, Maple, использованы статистические функции табличного процессора MsExcel .

–  –  –

На основном уровне исследований предложено уравнение регрессии [8, 10], дана агрофизическая интерпретация коэффициентов регрессии и, с использованием компьютерного пакета DataFit, выполнен регрессионный анализ опытных данных урожайности пшеницы и ржи .

Для полученных регрессионных зависимостей выполнена проверка адекватности по критерию Фишера и установлена значимость коэффициентов регрессии по критерию Стьюдента на уровне 5% [8] .

Независимость остатков (отклонений) каждой регрессии проверена по критерию Дарбина–Ватсона [8] .

Вычислительный эксперимент по имитации возможных значений урожайности зерновых культур выполнен при уровне детерминации регрессионных зависимостей выше 95% и при относительной погрешности ниже 5%, достаточных для целей прогнозирования .

Методом вычислительного эксперимента на компьютере [10, 11] исследована прибавка урожайности за счёт интенсивности процесса формирования урожайности модельной зерновой культуры .

–  –  –

В качестве индикаторов предложено использовать интенсивности процесса формирования урожайности. Введённые частные интенсивности y1, ц га мм и y, ц га мм характеризуют прибавки урожайности модельной культуры,

–  –  –

a=1,130290231 — коэффициент, характеризующий прирост урожайности пшеницы при изменении запаса продуктивной влаги и водопотребления растений пшеницы на единицу каждого показателя;

b=0,9810824936 — коэффициент, характеризующий использование запаса продуктивной влаги;

c=-1,010546659 — коэффициент, характеризующий водопотребление растений пшеницы .

–  –  –

Величина урожайности модельной зерновой культуры y, ц га в зависимости от запаса продуктивной влаги x1, мм и водопотребления x2, мм ц представляются посредством поверхности отклика (рис. 4, табл. 3) .

–  –  –

y, ц га Рисунок 4 – Распределение уровней урожайности модельной зерновой культуры по запасу продуктивной влаги x1, мм в почве и водопотреблению x2, мм ц растений на поверхности отклика, сглаживающей опытные данные Агрофизическая интерпретация процесса формирования урожайности модельной зерновой культуры при заданном запасе продуктивной влаги (см. табл.

3):

a=1,078230619 — коэффициент, характеризующий прирост урожайности модельной зерновой культуры при изменении запаса продуктивной влаги и водопотребления растений модельной зерновой культуры на единицу каждого показателя;

b=0,9886030022 — коэффициент, характеризующий использование запаса продуктивной влаги;

c=-1,007124162 — коэффициент, характеризующий водопотребление растений модельной зерновой культуры .

Таблица 3 – Значения коэффициентов a 0, b 0, c 0 функции урожайности y x1, x2 a x1b x2 по типу зерновой культуры c

–  –  –

Частные интенсивности y1, ц га мм и y2, ц2 га мм прибавки урожайности, по запасу продуктивной влаги x1, мм и водопотреблению x2, мм ц, вычислены с помощью команд системы Maple и, соответственно, равны (рис.

5, 6):

–  –  –

значении водопотребления x2, мм ц. В этом случае, частная интенсивность y2 прибавки урожайности модельной зерновой культуры принимает лишь отрицательные значения из интервала -14…-2 ц2/(га мм) .

–  –  –

Окончательно получаем, что рост водопотребления растений после некоторой точки (точки насыщения влагой) постепенно снижает интенсивность прибавки урожайности как для модельной зерновой культуры, так и для конкретных зерновых культур — пшеницы и ржи .

При имитации урожайности модельной зерновой культуры координаты точки насыщения оказались неустойчивы — зависят не только от условий данного полевого стационара, но и от других неучтённых факторов. Поэтому логично предположить, что функция урожайности должна зависеть от такого количества параметров и переменных, чтобы была обеспечена вычислительная устойчивость точки насыщения .

Выводы

1. Для условий полевого стационара, расположенного в лесостепной зоне Красноярского края, установлено, что значения коэффициентов корреляции урожайности пшеницы с запасом продуктивной влаги и корреляции с водопотреблением, соответственно равные 0,16 и -0,67. Выяснено, что коэффициенты корреляции урожайности ржи с запасом продуктивной влаги корреляции с водопотреблением, соответственно равны 0,29 и -0,61 .

Предложенная показательная функция урожайности от двух переменных (запаса продуктивной влаги и водопотребления) в общем виде объясняет закономерности формирования урожайности пшеницы, ржи и модельной зерновой культуры .

2. Значения частных интенсивностей процесса по запасу продуктивной влаги и по водопотреблению ограничены, соответственно, в интервалах 0…0,2 ц/(га мм) и -14…-2 ц2/(га мм) .

3. Вычислительный эксперимент показал, что при варьировании запасов продуктивной влаги в диапазоне 183…350 мм, урожайность пшеницы изменяется в диапазоне 25…55 ц/га, урожайность ржи — 20…45 ц/га, а урожайность модельного сорта принимает значения в диапазоне 20…55 ц/га .

Программирование урожайности модельной зерновой культуры в диапазоне 30…40 ц/га позволяет выйти на величину средней урожайности пшеницы и ржи, соответственно, 34,46 ц/га и 34,61 ц/га .

Заключение Полученная и обоснованная общая формула урожайности, и вычисленные близкие значения (сопоставимых по смыслу) коэффициентов указывают на подобие процессов формирования урожайности пшеницы, ржи и модельной зерновой культуры в данных условиях полевого стационара. В данном контексте, модель урожайности — это урожайность модельной зерновой культуры, зависящая от трёх параметров, замещаемых конкретными числовыми значениями, соответствующими конкретной зерновой культуре в заданных полевых условиях. Логично предположить, что и в общем случае, при расширении группы исследуемых зерновых культур и показателей продуктивной среды, реализуется многопараметрический подход, уточняющий понятие модельной зерновой культуры так, что обеспечивается подобие процессов формирования урожайности зерновых культур данной группы и модельной зерновой культуры .

–  –  –

Васько В.Т. Основы семеноведения полевых культур. – С.-Пб.: Лань, 2012. – 3 .

304 с .

Гуляев Г.В., Дубинин А.П. Селекция и семеноводство полевых культур с 4 .

основами генетики. – М.: Колос, 1980. – 375 с .

Доспехов Б.А. Методика полевого опыта (с основами статистической 5 .

обработки результатов исследований). – 5-е изд, доп. и перераб. – М.: Агропромиздат, 1985. – 351 с .

Ермаков А.И. Методы биохимического исследования растений. – Л.:

6 .

Агропромиздат, 1987. – 430 с .

Качинский Н.А. Физика почв. – М.: Высшая школа, 1970. – 360 с .

7 .

Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика для инженеров и 8 .

научных работников. – М.: Физматлит, 2012. – 816 с .

Лосев А.П., Журина Л.Л. Агрометеорология. М.: Колос, 2001. – 297 с .

9 .

Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. – М.: Наука, 1981 .

10 .

– 448 с .

Полевой А.Н. Прикладное моделирование и прогнозирование продуктивности 11.




Похожие работы:

«Improvement the cane meadow in Аral Sea region, Baizhanova et al. ZEMLJISTE I BILJKA, Vol 67, No. 1, 2018, 16-23 УЛУЧШЕНИЕ ТРОСТНИКОВОГО ЛУГА ПОСЕВОМ МНОГОЛЕТНИХ КОРМОВЫХ КУЛЬТУР В УСЛОВИЯХ ПРИАРАЛЬЯ Байжанова Бибигуль*, Аханов Серик, Нургалиев Нурали, Нуржан Данабек Кызылординский государственны...»

«УТВЕРЖДЕНО приказом Департамента культуры города Москвы от Л *. ^у у -Устав Государственного бюджетного учреждения культуры города Москвы "Театр на Покровке" (Новая редакция № 5) Москва, 2015 г.1. ОБЩИЕ...»

«О.М.Здравомыслова, кандидат философских наук. Институт социальных проблем народонаселения РАН, И.И.Шурыгина, Институт социальных проблем народонаселения РАН Выжить или преуспеть: представления старшеклассников о своих жизненных шансах С начала 90-х годов в России...»

«Краевое государственное бюджетное научное учреждение культуры "ДАЛЬНЕВОСТОЧНАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА" ОТДЕЛ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ И НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКОЙ РАБОТЫ Ориентация — ребрендинг: из практики ра...»

«Проект от 11.01.2019 ПОЛОЖЕНИЕ международного туристско-спортивного фестиваля "Большой Алтай. Great Altai. Россия – 2019" Российская Федерация Алтайский край, 2019 Проект от 11.01.2019 Международный туристско-спортивный фестив...»

«Раздел 5. Актуальные проблемы и перспективы развития художественного образования в условиях глобализации. УДК 378.1:008(571.150)-057.875 Н. В . Крючкова, профессор, заслуженный работник культуры Российской Федерации Алтайский государственный институт культуры (Барнаул, Россия) kruchk...»

«ДОГОВОР на оказание платных образовательных услуг "" 201 г. г. Екатеринбург № Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Уральская государственная консерватория имени М.П. Мусоргского", на основании лицензии № 2036, выданной Федеральной службой по надзору в сфере образования и нау...»







 
2019 www.librus.dobrota.biz - «Бесплатная электронная библиотека - собрание публикаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.