close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

463

код для вставкиСкачать
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
На правах рукописи
ГОЛОВАТЫЙ Валентин Григорьевич
ОПТИМИЗАЦИЯ КОМПЛЕКСА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ
ФАКТОРОВ ВЫРАЩИВАНИЯ
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР
ПРИ ОРОШЕНИИ
Специальность 06.01.02 — Мелиорация, рекультивация
и охрана земель
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
доктора сельскохозяйственных наук
Москва 2003
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
На правах рукописи
Г0Л0ВАТЫИ Валентин Григорьевич
ОПТИМИЗАЦИЯ КОМПЛЕКСА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ
ВЫРАЩИВАНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР
ПРИ ОРОШЕНИИ
Специальность 06.01.02—Мелиоращм, рекультивация и охрана земель
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
доктора сельскохозяйственных наук
Москва 2003
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Работа выполнена в отделе мелиорации земель Всероссийского научноисследовательского института гидротехники и мелиорации имени А.Н.Костякова
Российской академии сельскохозяйственных наук.
Научный консультант:
доктор технических наук,
главный научный сотрудник
Ю.П. Добрачев
Официальные оппоненты:
доктор сельскохозяйственных наук
В.В.Бородычев
доктор сельскохозяйственных наук, профессор
Г.В. Ольгаренко
доктор сельскохозяйственных наук, профессор
В.Н. Хохлов
Ведущая организация: ФГОУ ВПО «Московский государственный университет
природообустройства»
Защита состоится 19 февраля 2004 г. в 10 часов на заседании диссертационного
совета Д 006.038.01 во Всероссийском научно-исследовательском институте гид­
ротехники и мелиорации им. А. Н. Костикова по адресу: 127550, г. Москва, ул. Б.
Академическая, 44.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГНУ ВНИИГиМ
им. А.Н. Костякова по адресу: 127550, г. Москва, ул. Б. Академическая, 44.
Автореферат разослан « % » января
Ученый секретарь
диссертационного совета,
кандидат технических наук
2004 г.
л
<^^^^^
Е.Л. Ворожцова
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность проблемы. Проблема эффективного управления технологиями вы­
ращивания сельскохозяйственных культур путем создания оптимальных условий для по­
лучения гарантированного урожая при рациональном использовании ресурсов в послед­
ние годы становится все более актуальной.
В первую «зеленую революцию» (60...70-е годы XX века) были созданы новые вы­
сокопродуктивные сорта сельскохозяйственных культур и разработаны интенсивные тех­
нологии их выращивания, включающие орошение, применение высоких доз минеральных
удобрений и различных ядохимикатов. Однако, наряду с увеличением объемов продук­
ции растениеводства, интенсивные технологии способствовали развитию негативных
процессов в ландшафтах, таких как вторичное засоление почв, загрязнение открытых
водных систем и грунтовых вод биогенными веществами и пестицидами, снижение видо­
вого разнообразия растений и животных и др., что привело к ухудшению общей экологи­
ческой ситуации.
В последние годы активно развиваются информационные технологии управления
процессами выращивания урожая, базирующиеся на использовании оптимальных пара­
метров факторов, влияющих на продуктивность сельскохозяйственных культур. Исследо­
вание таких сложных биологических процессов, в ходе которых участвуют и взаимодейст­
вуют многие факторы, весьма трудоемкая задача, поэтому существенное значение при­
обретает методологическое обеспечение планирования и постановки экспериментов по
изучению влияния факторов внешней среды на рост и развитие растений с целью опре­
деления их оптимальных значений и сочетаний.
Изучение взаимодействия и взаимного влияния большого числа управляемых тех­
нологических и неуправляемых экологических факторов, определяющих как продуктив­
ность, так и качественный состав биомассы растений и хозяйственно полезных органов,
возможно лишь при постановке многофакторного эксперимента, адекватной методиче­
ской основой которого может служить математическая теория планированного экспери­
мента. Однако методологическая основа постановки и проведения вегетационных и по­
левых опытов с использованием метода математического планирования эксперимента
разработана недостаточно.
В этой связи актуальной является разработка теоретических основ и методологии
постановки экспериментов по определению оптимальных значений (и сочетаний) факто­
ров, влияющих продуктивность, и создание интефированной информационной системы
управления технологическим процессом выращивания сельскохозяйственных культур
при орошении.
Цели и задачи исследований. Целью исследований является повышение эффек­
тивности орошаемого земледелия на основе теоретических подходов и методических
принципов формирования информационного базиса, обеспечивающего эффективное
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
проектирование сортовых технологий и информационно-советующих систем управления
процессом выращивания сельскохозяйственных культур.
Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие основ­
ные задачи:
- анализ достижений науки в области методического обеспечения планирования и
постановки полевых и вегетационных опытов по изучению влияния комплекса факторов
жизни растений на продуктивность и качество урожая;
- разработать комплекс приемов и процедур, реализующих метод математического
планирования эксперимента при постановке полевых и вегетационных опытов и вклю­
чающих выбор плана опыта, определение шага исследуемых факторов, анализ моделей
и идентификацию их параметров;
- провести серию полевых и вегетационных опытов, по результатам которых разра­
ботать статистические модели, отражающие количественные зависимости между изучае­
мыми агроэкологическими факторами, параметрами продуктивности и качеством урожая;
- провести серию численных экспериментов по изучению качественных и количест­
венных характеристик статистических моделей и оценить адекватность их функциониро­
вания;
- на основании анализа моделей выявить основные закономерности влияния ком­
плекса агромелиоративных факторов на продуктивность сельскохозяйственных культур и
качество урожая и определить пути оптимизации технологических параметров в зависи­
мости от агроэкологических и производственных условий;
- разработать интегрированную информационно-советующую систему управления
технологическим процессом выращивания сельскохозяйственных культур на основе со­
пряженного использования алгоритмов планирования агрокомплекса и динамических мо­
делей растений;
- оценить эффективность использования интегрированной информационносоветующей системы для решения практических задач выращивания сельскохозяйствен­
ных культур на орошаемых землях.
Объектом исследования являются агроценозы и технологии выращивания сель­
скохозяйственных культур. Предмет исследования - процесс формирования урожая на
орошаемых землях под воздействием агроэкологических факторов.
Методика исследований. Теоретической и методологической основой выполнен­
ных исследований являются классические труды В.И. Вернадского, В.В. Докучаева, А.Н.
Костякова, К.А. Тимирязева, Н.И. Вавилова, Д.Н. Прянишникова, работы Д А Сабинина,
А.А. Курсанова, Н.С. Петинова, И.С. Шатилова, В.В. Налимова, Б.Б. Шумакова, B.C. Шевелухи и других отечественных и зарубежных ученых. В исследованиях использовались'
разработки в области моделирования сложных агроэкологических систем и проектиро­
вания технологий управления процессом формирования урожая (Р.А. Полуэктов, О.Д.
Сиротенко, Ю.П. Добрачев, В.В. Шабанов и др.).
4
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Научная новизна исследований состоит в разработке теоретических основ и ме­
тодологии постановки многофакторных полевых и вегетационных опытов по изучению
влияния различных факторов на урожайность и качество продукции, впервые реализую­
щих теорию математического планирования эксперимента в сельскохозяйственных ис­
следованиях, а также в разработке принципиально нового подхода к управлению техно­
логическим процессом выращивания сельскохозяйственных культур на орошаемых зем­
лях, отличающегося тем, что оперативное принятие технологических решений базиру­
ется на результатах совместного (комплексного) использования динамических моделей
роста и развития растений и алгоритмов планирования агрокомплекса.
В процессе решения поставленной проблемы получены следующие результаты,
которые содержат научную новизну и выносятся на защиту.
1. Информационно-методический комплекс приемов и процедур, использующий
метод планирования эксперимента для постановки полевых и впервые - для постановки
вегетационных опытов, позволяющий изучить влияние совокупности агромелиоративных
факторов и их взаимного влияния на урожайность и качество сельскохозяйственной про­
дукции.
2. Комплекс многофакторных статистических моделей для отображения воздейст­
вия технологических факторов (дозы минеральных удобрений, засоленность почвы, гус­
тота посева и дифференцированная по фазам развития растений влажность почвы) на
урожайность и качество урожая кормовых и зерновых культур.
3. Методика расчета оптимальных значений управляемых технологических факто­
ров под планируемую урожайность сельскохозяйственных культур, позволяющая оценить
допустимые пределы дефицита одного из факторов и возможность его компенсации за
счет других факторов.
4. Интегрированная информационно-советующая система управления технологи­
ческим процессом выращивания сельскохозяйственных культур на орошаемых землях,
которая отличается от известных тем, что включает в себя оперативно взаимодействую­
щие подсистемы основанные на динамических моделях роста и развития растений и ал­
горитмах формирования контрольно-технологических карт возделывания культур при
орошении.
Достоверность научных результатов. Разработанная методология, комплекс
моделей и процедур базируются на фундаментальных положениях ряда научных дисцип­
лин, включая физиологию и биохимию растений, земледелие и мелиорацию, математи­
ческую статистику и теорию математического планирования эксперимента. Результаты
подтверждаются данными полевых, вегетационных и опытно-производственных опытов,
а также численными экспериментами на моделях.
Практическая значимость результатов исследований. Результаты исследова­
ний могут быть использованы научно-исследовательскими проектными-технологическими
и производственными организациями мелиоративного и сельскохозяйственного профиля
при разработке сортовых технологий выращивания сельскохозяйственных культур, про5
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
ектировании агрокомплекса и систем управления технологическим процессом выращива­
ния различных культур на орошаемых землях.
Реализация результатов исследований. Основные результаты исследований
были использованы: при внедрении программированных технологий выращивания сель­
скохозяйственных культур на мелиорируемых землях в хозяйствах Московской области;
при выращивании на орошаемых землях озимой пшеницы и кукурузы на зерно в НПО
«Элита» (Крымская обл.); в проекте реконструкции оросительной системы «ЦаганТолгой» (Монголия) для обоснования системы удобрений сельскохозяйственных культур.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы
докладывались и обсуждались на научных конференциях и съездах: 3-м съезде Всесо­
юзного общества генетиков и селекционеров (Иркутск, 1977); 13-м Международном кон­
грессе по луговодству (Лейпциг, 1977), 3-й Научно-производственной конференции по
программированию
урожайности
(Москва,
1987),
4-й
зональной
Научнопроизводственной конференции «Биологическое разнообразие и интродукция растений»
(Санкт-Петербург, 1999), Международной научной конференции «Регуляция роста, разви­
тия и продуктивности растений» (Минск, 1999), Юбилейной научной конференции, посвя­
щенной 75-тию ВНИИГиМ, «Современные проблемы мелиорации и пути их решения»
(Москва, 1999); 1-й Международной научной конференции «Деградация почвенного покро­
ва и проблемы агроландшафтного земледелия» (Ставрополь, 2001, 2002); 2-й междуна­
родной конференции «Экологические проблемы мелиорации» (Москва, 2002), Междуна­
родной научно-практической конференции «Модели и технологии оптимизации земледелия»( Курск, 2003). Новизна полученных результатов подтверждена авторским свиде­
тельством № 1554818.
Публикации. Основные результаты исследований опубликованы в 39 печатных
работах, в том числе в центральных журналах «Физиология растений», «Агрохимия»,
«Доклады ВАСХНИЛ», «Сельскохозяйственная биология», «Химия в сельском хозяйст­
ве», «Физиология и биохимия культурных растений», «Аграрная наука» и в трудах инсти­
тутов: Целиноградский СХИ, ВНИИ кормов, ВНИИГиМ, методических рекомендациях и др.
Структура и объем работы. Объем диссертации составляет 277 стр., включая
введение, 5 глав, выводы, список литературы и приложение. Диссертация содержит 122
стр. основного текста, 51 рисунка, 55 таблицы, библиография включает 519 наименова­
ний. В приложении приведены документы, подтверждающие внедрение результатов ис­
следований, а также другие вспомогательные материалы.
В диссертации изложены результаты исследований, выполненных лично автором,
под его руководством и при его непосредственном участии за период с 1972 по 1981гг. во
ВНИИ кормов и с 1983 по 2002гг. в ГНУ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова. Исследования
выполнялись в составе работ по решению важнейших научно-технических проблем в об­
ласти мелиорации и орошаемого земледелия: «Разработать теоретические основы и
практические методы программирования и прогнозирования урожая кормовых трав и ка­
чества кормов с применением математического моделирования»; «Разработать и усоб
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
вершенствовать приемы получения высоких урожаев многолетних трав на пойменных
землях лесной и лесостепной зон»; «Разработать системы интенсивного производства
кормов на пахотных землях по зонам страны, гарантирующие получения с 1 га 5-7 тыс.
кормовых единиц без орошения и 12-20 тыс. кормовых единиц при орошении»; «Про­
граммирование урожая на орошаемых землях» (раздел «Комплексное регулирование
факторов жизни растений») и "Высокоэффективные процессы производства продоволь­
ствия" по программам «Плодородие почв» и «Мелиорация».
Автор выражает благодарность за помощь в работе над диссертацией научному кон­
сультанту, главному научному сотруднику, доктору технических наук Ю.П. Добрачеву, а
также коллегам XX Худяковой, Г.И. Лопухиной, Л.А. Шариковой, НЮ. Горячевой, AM. Живлову,
О.А. Гетьману, Н.А. Кузнецовой, С.А. Заборовскому, А.С. Карганову, А.С. Образцову, В.М. Кова
леву, В.П.Иванову, В.М.Кириллиной, Т.И.Колесник, А П.Чехову, Н.П. Демченко, Т. В. Шксименко,
В.И.Нахаввой, Н.З. Шамсутдинову, Ю.В. Балнокину, Н.А. Мясоедову, И.Н. Цымбаленко, Д. Еденбаеву, Г.Н. Виноградовой, Л.Д. Прусаковой, принимавшим активное участие на всех этапах
представленной многолетней работы.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
1. В соответствии с основными положениями физиологии растений и растениевод­
ства, гарантированный урожай может быть получен при оптимальном сочетании всего
комплекса факторов жизни растений и, прежде всего, влажности почв и минерального
питания. При этом
«оптимальным» должно быть не только сочетание величин раз­
личных факторов, но и сроков воздействия этих факторов. Прирост урожайности за счет
«резонанса» олтимумов («синергизм») намного превышает сумму приростов при реали­
зации отдельных оптимальных воздействий (оптимальные дозы удобрений и сроки сева,
оптимальные оросительные нормы и др.). При этом орошаемые земли (по сравнению с
богарными) имеют несомненные преимущества, поскольку гидромелиоративные систе­
мы позволяют регулировать водное и минеральное
Технологии программированного
выращивания урожая сельскохозяйственных
культур путем управления комплексом факторов жизни растений базируются на положе­
ниях интенсивно развивающейся в последние десятилетия науки управления сложными
динамическими системами. Поэтому разработка компьютеризированных систем управ­
ления технологическими процессами программированного выращивания урожая и соз­
дание обслуживающих сельскохозяйственное производство информационных систем ба­
зируется на основных теоретических положениях, заимствованных из общей и частных
теорий управления.
Для эффективного управления такой сложной развивающейся системой как агроценоз, знание переменных состояния этой системы (даже в режиме реального времени)
на момент принятия решений оказывается недостаточным, поэтому возникает необходи­
мость создания динамической модели объекта управления; наличие такой модели позво­
ляет избежать локальных экстремумов при решении оптимизационных задач.
7
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Для обеспечения более высоких темпов роста продуктивности необходимо созда­
вать качественно новые технологии возделывания культур, в том числе переходить на
использование интегрированных ресурсосберегающих и «биологизированных» техноло­
гий. «Биологизация» технологий подразумевает их максимальное соответствие страте­
гии адаптивной интенсификации растениеводства и согласование с биологическими тре­
бованиями культуры. Этот подход предусматривает дифференцированное и комплекс­
ное использование генетических, природных ресурсов и технических средств создания
условий, обеспечивающих устойчивый рост продуктивности, ресурсосбережение и эколо­
гическую безопасность сельскохозяйственного производства. При этом роль биологиче­
ских факторов в процессе формирования урожая тем выше, чем менее благоприятны
почвенно-климатические условия. Удобрения, пестициды, регуляторы роста растений,
орошение и др. служат дополнительными факторами интенсификации, органично увязан­
ными в системе ландшафтного земледелия.
В последние десятилетия существенно возросла антропогенная нагрузка на окру­
жающую среду, что привело к значительной активизации негативных процессов. Осозна­
ние обществом этой ситуации способствовало ужесточению экологических требований к
производству сельскохозяйственной продукции, что обусловило появление целого поко­
ления новых сортов растений, включая трансгенные, несущих ряд новых качеств: мень­
шую требовательность к минеральному питанию, большую засухоустойчивость, повы­
шенную устойчивость к болезням и вредителям и т.д. Естественно, что для каждого ново­
го сорта потребовалось создание своей сортовой агротехники. В этой связи возросла ак­
туальность исследований, направленных на разработку параметров сортовой техноло­
гии, адаптированной к климатическим и почвенным условиям с учетом экономических
возможностей хозяйств-производителей продукции растениеводства. Эти исследования
должны выполнятся в короткие сроки и носить серийный характер.
Изучение взаимодействия и взаимовлияния большого количества управляемых
технологических и неуправляемых экологических факторов, определяющих как продук­
тивность, так и качественный состав биомассы растений и хозяйственно полезных орга­
нов возможно лишь в многофакторном эксперименте, адекватной методической основой
которого может служить математическая теория планированного эксперимента.
В сельскохозяйственной литературе имеется сравнительно небольшое число пуб­
ликаций, посвященных исследованиям, проведенным с использованием теории плани­
рованного эксперимента, поскольку методологическая основа постановки и проведения
вегетационных и полевых опытов разработана недостаточно;. В большинстве математи­
ческих планов экспериментов не учитывается специфика роста и развития различных
сельскохозяйственных культур, отличающихся интенсивностью продукционных процес­
сов, продолжительностью вегетационного периода и др.
В этой связи актуальной становится задача методических разработок для приме­
нения метода планирования эксперимента при проведении полевых и вегетационных ис­
следований. В случае методических просчетов при планировании экспериментов и при
8
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
отсутствии точного контроля значений заданных факторов, интерпретация полученных в
многолетних исследованиях закономерностей, может быть некорректной.
Результаты многофакторных экспериментов достаточно полно отражают взаимо­
действие и взаимовлияние агроэкологических факторов на различные физиологобиохимические реакции, в том числе на процессы роста и развития растений. Исследо­
вания, базирующиеся на методе математического планирования эксперимента, позволя­
ют идентифицировать производственные функции, установить уровни и сочетания управ­
ляемых факторов для получения планируемой урожайности.
Для оптимальной и эффективной реализации любой агротехнологии в состав агрокомплекса необходимо включать «интеллектуальное звено» - систему управления про­
цессом выращивания сельскохозяйственных культур, позволяющую реализовать ре­
зультаты современных научных достижений в этой области знаний. В настоящее время
развитие технологий управления процессом выращивания сельскохозяйственных культур
происходит в двух направлениях: использование контрольно-технологических карт и ими­
тационных динамических моделей агроценозов.
Контрольно-технологические карты, в которых отражаются все необходимые для
выращивания той или иной культуры агромероприятия, до последнего времени служили
основой управления сельскохозяйственными технологиями. Создание детальных и гибких
технологических карт потребовало разработки алгоритмов планирования агрокомплекса
(АПК), реализация которых для различных культур и природно-климатических условий
стала возможной лишь с использованием современной вычислительной техники.
В отличие от традиционных форм агрономических рекомендаций, АПА позволяет
привязать зональную технологию возделывания сельскохозяйственных культур к кон­
кретным условиям каждого поля. Однако формирование технологий для каждого поля
требует значительных затрат времени и большого объема информации. В связи с этим
возникает необходимость при составлении контрольно-технологических карт использо­
вать современную вычислительную технику, для чего требуется создание информаци­
онно советующих систем, способных работать с пользователем в диалоговом режиме.
При разработке АПА необходимо располагать большим объемом полевой инфор­
мации (влажность почвы, фазы развития растений, глубина залегания корневой системы,
плотность посева и т.д.), сбор которой, учитывая большое количество полей в севооборо­
те и их удаленность, требует значительных затрат времени, материальных и трудовых
ресурсов. Поэтому возникает необходимость совершенствования системы управления
процессом выращивания урожая путем включения в ее состав статистических и динами­
ческих моделей роста и развития растений, информационных систем принятия решений,
имитационных комплексов агроландшафта, инженерных систем и производственных
структур.
Перспективным направлением совершенствования управления процессом выра­
щивания растений является создание комплексных моделей, в которых сочетаются ди­
намические модели культуры и контрольно-технологические карты выращивания сель9
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
скохоэяйственных культур. Включение в систему управления технологиями имитационных
динамических моделей роста и развития растений (для расчета многих параметров акту­
ального и прогнозного состояния агроценоза на основе стандартной метеорологической
информации) и современных мониторинговых систем регистрации агрометеорологиче­
ских параметров позволяет исключить детальное обследование многочисленных полей
севооборота.
В настоящее время практически отсутствуют работы, в которых рассматривается
взаимосвязь динамических моделей культуры с комплексом агромелиоративных меро­
приятий. При моделировании биологических объектов, когда для многих процессов не
создано общепринятой теории, основной базой моделирования (основным источником
информации) является эксперимент. Экспериментальное подтверждение используемых
теоретических подходов, принципов или гипотез является единственным критерием ис­
тинности.
Анализ современной методологии разработки динамических моделей агроценозов
показал, что необходимым условием создания адекватных моделей является наличие
добротного экспериментального материала. Глубоко информативные и качественные
экспериментальные данные могут быть получены (при минимальных трудовых и матери­
альных затратах) только при использовании метода математического планирования экс­
перимента в полевых и вегетационных опытах. Использование этого метода может быть
эффективно и при корректировке технологических операций выращивания сельскохозяй­
ственных культур в конкретных почвенно-климатических условиях.
Однако методологические аспекты практического использования метода математи­
ческого планирования эксперимента при постановке и проведении полевых и вегетацион­
ных опытов, а также при интерпретации получаемых результатов, отсутствуют и нужда­
ются в детальной разработке.
2. Представленные в работе результаты исследований получены при проведении
многофакторных экспериментов в полевых и вегетационных условиях с использованием
метода математического планирования эксперимента.
Теория математического планирования эксперимента позволяет разрабатывать
планы многофакторных опытов, которые (по сравнению с однофакторными опытами)
имеют ряд преимуществ: значительное сокращение числа вариантов опыта; увеличение
объема экспериментальной информации за счет получения данных о взаимодействии и
взаимном влиянии различных факторов; возможность обобщения результатов исследо­
ваний в виде математической модели. Кроме того, теория математического планирова­
ния эксперимента позволяет разрабатывать методические приемы для принятия ком­
промиссных решений, создавать архитектуру плана, отвечающую (в той или иной степе­
ни) одновременно нескольким критериям оптимальности.
Планирование эксперимента становится возможным только после того, как задана
модель изучаемого явления, поэтому математическая модель (формализованная поста­
новка задачи) должна предшествовать эксперименту. Существует два вида планов экс-
ю
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
периментов - планы первого порядка и планы второго порядка. Для практического опи­
сания большинства технологических процессов в сельском хозяйстве в экспериментах
применяются планы второго порядка, а в качестве модели используется полином второй
степени:
к
к
к
УМ = Ьо+ZbM +l_b,i xpcj +lbux,2,
i=1
1=1, j*l
(1)
M
По результатам опытов получают коэффициенты регрессии bo, b,, Ь$ bu, которые
являются статистическими характеристиками модели. Формально целью эксперимента
является идентификация функции и численных значений её коэффициентов (1). Эта
функция в дальнейшем используется для определения оптимальных условий протекания
процессов и поиска значений факторов хч, Хг,..., Хк, соответствующих ее максимуму,
при ограничениях на факторную область в оптимизационных задачах.
Для описания оптимальной области действия факторов используются планы вто­
рого порядка, имеющие три уровня значений факторов: планы «Бокса - Бенкина», Dоптимальные планы (например, насыщенный план Рехтшафнера). Оптимальность пла­
нов оценивается по большому количеству критериев, каждый из которых приобретает
особую ценность для экспериментатора в зависимости от цели исследования.
Для исследования сельскохозяйственных объектов, в частности при изучении воз­
действия различных факторов как на отдельные растения, так и в целом на агроценоз,
критерии выбора планов экспериментов не разработаны. Основная причина в том, что
проведение исследований в этой области весьма длительный процесс - от нескольких
месяцев до нескольких лет (например, многолетние травы и др.), а в процессе проведе­
ния опыта изменение уровней факторов недопустимо. Сложность проведения подобных
опытов связана также с тем, что оптимальная область действия факторов не всегда точ­
но определена. В связи с этим, нами предложены следующие критерии выбора планов
полевых и вегетационных опытов: план эксперимента должен быть ортогонален, что
обеспечивает независимые (некоррелированные) коэффициенты модели; он должен
иметь такое количество уровней факторов, которое обеспечит адекватное отображение
действия исследуемого фактора на всей факторной области; количество вариантов плана
должно быть (по возможности) ограничено; план должен быть прозрачен для начального
понимания (без привлечения математического аппарата).
Приведенные выше критерии в наибольшей степени позволяет учесть план «Бок­
са - Уилсона» (центральный композиционный план второго порядка для разработки мо­
дели в виде регрессии, задаваемой квадратичным многочленом). Ядром плана может
быть не только полный факторный эксперимент типа 2к, но и полуреплика от него. При
числе факторов k s 5 рекомендуется использовать полный факторный эксперимент, а при
большем числе факторов — полуреплику от него.
При планировании эксперимента очень важно рандомизировать («random» - слу­
чайный) порядок расположения отдельных вариантов опыта, т.е. расположить их в слу-
11
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
чайном порядке. Это особенно важно в экспериментах с существенной неоднородно­
стью неконтролируемых и неуправляемых факторов (например, при исследовании в по­
левых опытах влияния удобрений на продуктивность растений при пестроте почвенного
покрова). Рандомизация проведения опытов обеспечивает равномерное внесение эле­
мента случайного влияния неуправляемых и неконтролируемых факторов на отклик мо­
дели и позволяет обоснованно использовать аппарат математической статистики при
обработке результатов эксперимента. В некоторых ситуациях рандомизация нецелесооб­
разна или невыполнима, например, в исследованиях с различными влажностями почвы и
при неоднородности условий опытов, поэтому в каждом конкретном случае (в зависимо­
сти от условий эксперимента) исследователь самостоятельно принимает решение о не­
обходимости применения рандомизации.
При составлении плана эксперимента, прежде всего, определяют (выбирают) не­
зависимые факторы на основе априорной информации или на основе данных, получен­
ных в процессе предварительного изучения объекта исследования. Факторы могут быть
контролируемыми и управляемыми, контролируемыми неуправляемыми и неконтроли­
руемыми, или шумами. Каждый фактор может принимать в опыте одно или несколько
значений, которые называются уровнями варьирования фактора. При определении уров­
ней факторов и их границ необходимо руководствоваться следующим правилом: интер­
валы между уровнями должны равны, что при обработке результатов позволит получить
максимум информации об эксперименте при сравнении средних величин факторов и вы­
числении эффектов различных факторов (линейного, квадратичного и т.д.).
Факторы должны быть управляемыми и непосредственно воздействовать на объ­
ект. Под управляемостью подразумевается возможность поддержания выбранного уров­
ня фактора постоянным в течение всего опыта (допускается его изменение по заданной
программе). Требование непосредственного воздействия на объект заключается в том,
что необходимо выбирать только такие факторы, которые не являются функциями других
факторов. Если в факторном эксперименте одновременно изменяется несколько факто­
ров, то эти факторы должны быть совместимы и независимы друг от друга. Совмести­
мость факторов предполагает возможность реализации всех запланированных их комби­
наций, а независимость - возможность установления факторов на любом уровне (вне за­
висимости от уровней других факторов).
Для упрощения вычислительных процедур, а также при интерпретации результатов
эксперимента и численного анализа модели в планируемом эксперименте принято нату­
ральные значения факторов переводить в относительные путем центрирования и мас­
штабирования. В новой системе координат х,-, факторное пространство будет ограничено
К-мерным кубом (в однофакторном - это отрезок прямой, в двухфакторном - квадрат). Но­
вая система координат обладает рядом преимуществ. Так, в К-мерных кубах вершины
имеют координаты Х,= | 1 |, по любой /оси факторы изменяются симметрично по отноше­
нию к центру куба с координатами х, = 0. Если вокруг К-мерного куба описать сферу, то
ее радиус R будет увеличиваться пропорционально VK. Следовательно, чем больше фак-
12
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
торов одновременно включено в исследование, тем больше радиус изучаемого фактор­
ного пространства при постоянном по каждому фактору полудиапаэоне Дх1, что значи­
тельно повышает эффективность и информативность эксперимента за счет увеличения
статистической выборки по каждому из факторов.
На начальном этапе планирования эксперимента выбирается критерий оптимизации
- параметр, по которому оценивается исследуемый объект и который связывает факторы
в математическую модель. После проведения эксперимента и расчета коэффициентов
математической модели с ее помощью минимизируют (или максимизируют) значение
критерия оптимизации путем соответствующего подбора воздействующих на изучаемый
объект факторов. В качестве критерия оптимизации могут быть выбраны показатели, ха­
рактеризующие технологический процесс, урожай, показатели его качества и т.п. Необхо­
димо стремиться к тому, чтобы критерий оптимизации был один, имел ясный физический
смысл и количественную оценку. В общем случае выбор критерия оптимизации зависит
от конкретных условий эксперимента, объекта исследования, его физической природы.
В зависимости от вида математической модели, при решении с её помощью оптими­
зационных задач, применяются различные методы поиска оптимума в k-мерном про­
странстве факторов. Модели второго порядка могут анализироваться с помощью анали­
тических методов и численных схем. Однако эти методы анализа поверхностей второго
порядка достаточно сложные. Существует более доступный метод исследования поверх­
ности отклика гладких моделей - метод «ридж-анализа», детально разработанный
Норманом Дрейпером (1963 г.).
После проведения полевого или вегетационного опыта методом планирования экс­
перимента и вычисления модели, отражающей зависимость между исследуемыми фак­
торами и функцией, эта модель исследуется методом «ридж-анализа» для получения
полного представления о поверхности отклика.
Пусть дана функция урожайности У(х^ от агромелиоративных факторов (xi) в виде
полинома второй степени (1), которая определена на факторном пространстве х, е {X}
так, что каждый аргумент функции имеет область определения в интервале х> е (-2, 2).
Тогда для однородного по изучаемым факторам поля определим такой комплекс
планируемых агромелиоративных факторов, который в рамках названных условий и ог­
раничений обеспечивает получение максимального урожая с этого поля при минималь­
ном радиусе R факторного пространства, т.е. при минимальном уровне значений факто­
ров (от центра эксперимента).
Тогда задача оптимизации агромелиоративного комплекса для рассматриваемого
поля может быть записана следующим образом:
Найти:
У(Х()->тах,
при ограничениях
R<Ri!
R=\£(Xi)2;
Х1е(х,шжн,Х1°врх);
13
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
где R3 - заданная область факторов, в пределах которой определяется макси­
мальное значение функции.
Результат решения оптимизационной задачи представим в виде:
y f R J = YmUxi, хг, ...,х„"),
(2)
где х-Г, х 2 \ ...,х„*" значения факторов, при которых достигается максимальная урожай­
ность на заданной области факторов (Rj). При выполнении «ридж-анализа» с данной
функцией получаем таблицу значений радиусов от 0 до 2 с заданным шагом.
Аналогичным образом ставится и решается задача оптимизации при фиксирован­
ном уровне одного или нескольких факторов. В этом случае в исходное уравнение (1)
подставляются числовые значения уровней фиксированных факторов и выполняется
«ридж-анализ» этого уравнения. Координаты максимальной урожайности будут включать,
кроме фиксированных значений факторов, оптимальные значения остальных факторов,
заданных на соответствующем (ограниченном радиусом эксперимента) факторном про­
странстве.
С помощью «рижд-анализа» может быть решена обратная задача - определение
минимального радиуса факторного пространства, на котором достигается заданная уро­
жайность:
RfxJ-HTiin,
при условии:
Rfx^Vzfx,)2.
УМ>У3,
В результате решения данной оптимизационной задачи для заданной урожайности
находятся значения факторов, сумма квадратов которых минимальна, т.е. факторы нахо­
дятся в области минимального отклонения от центра исследуемой факторной области.
Метод «ридж-анализа» состоит из двух процедур. Первая процедура включает по­
иск характеристических чисел модели (методом Якоби), позволяющем находить все соб­
ственные значения симметричной треугольной матрицы. Вторая процедура состоит в по­
иске экстремума функции в ограниченном факторном пространстве, задаваемом радиу­
сом сферы. При этом вычисляется максимум функции в пределах области экспери­
мента, поэтому на решение системы уравнений накладывается ограничение:
где RT - радиус гиперсферы, ограничивающей пространство, внутри которого произво­
дится эксперимент; х,2 - сумма квадратов факторов, исследуемых в эксперименте.
Координаты искомой точки (экстремума) принадлежат двум поверхностям: гипер­
сфере и поверхности, которая описывается найденной в процессе эксперимента моде­
лью. В связи с этим, в основе алгоритма лежит поиск экстремума методом неопреде­
ленных множителей Лагранжа с наложением ограничений. В качестве начального множи­
теля Лагранжа используется характеристическое число, найденное ранее по методу Яко­
би. Для реализации процедуры « ридж-анализа» была разработана специальная расчет­
ная программа.
14
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Поскольку анализировать результаты "ридж-анализа" по табличным данным весь­
ма сложно, нами был разработан графический метод преставления данных вычислений.
Представление данных «ридж-анализа» в графическом виде позволяет наглядно
судить об изменении значений факторов в зависимости от величины функции, опреде­
лять значения факторов, соответствующие определенным значениям функции и нахо­
дить оптимальные (в пределах опыта) значения факторов (см. рис.1).
3. Для изучения влияния основных управляемых факторов на урожайность сель­
скохозяйственных культур и определения основных параметров технологии их выращи­
вания были проведены многофакторные полевые опыты с использованием метода ма­
тематического планирования эксперимента.
С этой целью в Курганской области, где основной кормовой культурой (используе­
мой на силос и зеленый корм) является кукуруза, был проведен многофакторный полевой
опыт по исследованию влияния влажности почвы, густоты растений и доз удобрений на
урожайность зелёной массы кукурузы и содержание протеина. Потенциальные возможно­
сти кукурузы в условиях этого региона изучены недостаточно, поэтому ее урожайность
планируется, как правило, без учета многолетних погодных условий и возможной продук­
тивности различных сортов этой культуры. Кроме того, многие аспекты, связанные с рос­
том, развитием и формированием урожайности кукурузы под воздействием экологических
факторов, в зональном аспекте остаются невыясненными; недостаточно разработаны
отдельные параметры технологии выращивания кукурузы на силос и зеленую массу; не
выявлено влияние уровня минерального питания на урожайность растений в зависимости
от условий увлажнения почв; не определена оптимальная густота растений и режимы
орошения для получения гарантированных урожаев.
Варианты полевого опыта по исследованию изменения урожайности сухой массы ку­
курузы в зависимости от уровней изучаемых факторов размещались блоками по различ­
ным режимам увлажнения почвы с рандомизацией делянок внутри блока по остальным
исследуемым факторам. Общая площадь делянки - 60 м2, учетной - 30 м2, повторность
опыта - 4-х кратная. Контроль влажности почвы проводился весной (перед посевом),
осенью (после уборки) и в течение вегетации - через каждые 10 дней в слое 0 - 100 см.
Планы экспериментов и результаты исследований по годам приведены в таблицах 1, ко­
дировка факторов - в таблице 2. На основании этих данных были рассчитаны коэффици­
енты моделей (регрессий), приведенные ниже.
*Опыт 1979г.
У,= 8.91 + 0.09Х, + 0.06Х2 + 0.39Х3 + 0.85Х» - 0.43Х,2 - 0,02Х22 - 0.09Х32 0.56Х42+0.25Х,-Х2 - 0.00Х,'Х3 + 0.02ХГХ4 + 0.02Х2-Х3 - 0.07Х2-Х, - 0.10Х3-Х4
Коэффициент множественной корреляции равен 0,98, коэффициент детерминации - 0,96.
'Опыт 1980г.
У 2 =13.96 + 0.82Х1+0.12Х 2 +0.07Хз+ 1.01Х4-0.17Х, 2 - 0.10Х 2 2 - 0.15Х32
- 0.21ХЛ (МЭХ^Хг - 0.03Х1«Х3+ 0.21Х1-Х4+ 0.02Х2-Х3 + 0.18Х2-Х4 + 0.07ХЭ'Х4
Коэффициент множественной корреляции равен 0,98, коэффициент детерминации - 0,96.
15
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
*Опыт 1981г.
У3 = 11.11+1.Ш, + 0.01Х2 - 0.54Хз + 3.35Х* - 0.12Х,2 - 0.19Х22 - 0.07Х32 0.19Х4 2 +0.01Х 1 'Х2-0.44Х 1 'Хз+0.84Х1'Х < +0.13Х2'Хз+0.13Х2'Х4-0.51Хз'Х 4
где У-i, У2 и Уз -урожайность сухой массы кукурузы (т/га); Xi и Хг - дозы азота и фосфора,
соответственно; Хз - густота растений; Хц - влажность почвы (факторы в моделях даны в
относительных величинах, расшифровка приведена в таблице 2). Коэффициент множе­
ственной корреляции равен 0,98, коэффициент детерминации - 0,96.
Таблица 1
Влияние влажности почвы, густоты растений и доз минеральных удобрений
на урожайность и качественный состав сухой массы кукурузы
Ва­
риан­
ты
1.
2.
3.
Обозначение факторов (относительные единицы)
Дозы удобрений
Густота
Влажность
стояния
Азот
Фосфор
почвы
растений (Хз)
(Х2)
(Х4)
-1
-1
-1
-1
-1
-1
-1
4.
5.
-1
6.
7.
-1
11.
14.
15.
1*(2)"
7.16
6.40
-1
6.74
12.80
6.83
-1
7.55
11.26
6.10
-1
-1
6.90
7.76
-1
7.39
13.40
12.00
-1
-1
7.83
12.60
6.36
12.37
6.56
-1
-1
8.53
12.90
-1
-1
8.21
15.20
17.56
-1
8.22
13.50
11.22
-1
8.56
15.20
9.28
8.77
13.00
17.74
11.39
14.90
13.13
8.52
13.80
11.79
9.36
15.70
14.44
-1
-1
18.
12.96
11.80
-1
-1*(-2)**
11.60
6.17
16.
17.
6.43
6.54
6.14
-1
-1
-1
1981г.
-1
12.
13.
1980г.
-1
8.
9.
1979г.
-1
-1
10.
Сухая масса, т/га
0
0
0
7.83
0
0
0
9.12
11.60
15.23
13.30
0
0
8.82
13.40
10.80
0
8.95
14,06
11.20
0
8.55
13.16
12.60
10.30
9.32
19.
0
20.
0
21.
0
0
0
-1*(-2)"
22.
0
0
1*(2)**
0
9.09
13.90
23.
0
0
0
-1*(-2)"
7.77
11.30
4.92
24.
0
0
0
Г(2)"
8.92
15.30
17.10
8.90
13.96
11.11
0.48
0.68
0.76
-1*(-2Г*
1*(2)"
25.
HCPos
16
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Таблица 2
Кодировка факторов
Факторы
в относительных
единицах
Азот,
кг/га
(X,)
1
-1
0
1
Шаг
2
50
140
250
90
-2
-1
1
0
1
2
Шаг
0
50
2
100
150
200
50
|
Факторы в абсолютных единицах
Фосфор,
Густота
Влажность
растений, тыс/га
кг/га
почвы, % НВ
(Х2)
(Хз)
(Хд)
1979 г.
3
4
5
0
80
50
50
140
65
100
80
200
50
60
15
1980 и 1981гг.
0
40
80
35
50
110
3
4
5
70
60
140
70
105
170
140
200
80
35
10
30
Численные эксперименты на моделях (3, 4 и 5) показали, что урожайность сухой
массы кукурузы и значение влияющих на нее факторов существенно зависят от склады­
вающихся метеоусловий (сумма температур за вегетационный период изменялась по го­
дам исследований в пределах 1820...2340°С, таблица 3). Например, в опыте 1979г. наи­
большая урожайность (9,61 т/га) была получена при следующих значениях факторов:
а з о т - 180, фосфор - 113 кг/га; в опыте 1981г. для получения наибольшей урожайности
(19,49 т/га) значение факторов составляли соответственно: 150, 72, 120 и 76 (рис.1 - а и
в). В опыте 1980г. наибольшая урожайность (16,24 т/га) была получена при следующих
значениях факторов (соответственно): 170, 80, 240 и 75 (рис. 1 - б).
Таблица 3
Кодировка факторов
Значения факторов
Относительные
Абсолютные
Азот,
кг/га
-2
Густота
растений, тыс/га
80
Влажность
почвы, % НВ
40
Сумма темпера­
тур,^
110
50
1979г. -1820
-
-1
0
50
0
100
140
60
1980г.-2080
1
150
170
1981г.-2340
2
Шаг
200
50
200
70
80
30
15
260
-
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
'Сухая масса, т/га
11
21°С1821
2.0
1.0
• 0
1.0
Значение радиусов и факторов
Сухая масса, т /га
I t 0 С 2039
2.0
1.0
0
1.0
Значение радиусов и факторов
Сухая масса, т/га
4
3
2 5
20
1 - урожайность, т/га;
2-дозы азота;
3 - д о з ы фосфора;
4 - густота растений;
St°C2339
5 - влажность почвы;
2.0
1.0
0
1.0
Значение радиусов и факторов
2.0
Рисунок 1 Результаты 'ридж-анализа" по модели урожайности
сухой массы кукурузы по годам исследований
18
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Столь заметные различия продуктивности кукурузы по годам исследований, прежде
всего, можно объяснить неодинаковыми температурными условиями этих лет. Известно,
что кукуруза (по сравнению с другими сельскохозяйственными культурами) значительно
более теплолюбивое растение (для развития кукурузы сумма температур составляет
2500...3000 °С).
Для агроэкологической характеристики исследуемого сорта кукурузы важно, наряду
с влажностью почвы, дозами удобрений и густотой растений, знать также оптимальные
температурные параметры, способствующие максимальной продуктивности растений. С
этой целью был составлен новый план эксперимента по результатам трехлетних экспе­
риментов, в котором одним из факторов была сумма положительных температур за веге­
тационный период. По результатам нового эксперимента была разработана статистиче­
ская модель:
У = 14.08+0.77Х, - 0.098 Х2+1.907 Х3+1.02 X, - 0.178 X, 2 - 0.143 Х22 - 0.2
Х32 - 4.36 X, 2 - 0.178 Х^Хг+0.418 Xi'X3+0.435 XiOQ - 0.241 Х2«Х3 - 0.343 Х2
(6)
•Х,+1.368Хз'Х4
где У - урожайность сухой массы кукурузы, т/га; Xi - дозы азота; Х з - густота растений; Хз
- влажность почвы; Х 4 - сумма положительных температур за вегетационный период.
Коэффициент множественной корреляции равен 0,98.
Численный эксперимент на модели (6) показал, что максимальная урожайность су­
хой массы кукурузы (в пределах максимального радиуса опыта) составляет 19,61 т/га
(рис.2). Такую урожайность могут обеспечить следующие уровни факторов; доза азота 126 кг/га; густота растений - 110 тыс/га; влажность почв - 78%НВ; сумма положительных
температур за вегетацию составляет 2178 СС.
Установлено, что ведущим фактором, определяющим урожайность кукурузы до 14
т/га, является сумма положительных температур. Для получения более высокой урожай­
ности сухой массы кукурузы требуется одновременное повышение влажности почвы,
уровня азотного питания при снижении густоты посева растений.
Изучение влияния каждого из исследуемых факторов на продуктивность растений
(рис.3) показало, что внесение максимальной дозы азота увеличивает урожайность куку­
рузы в 1,53 раза по сравнению с контролем (вариант без азота); загущение посева приво­
дит к снижению его продуктивности на 18%; улучшение режима влажности почвы повы­
шает урожайность сухой массы в 2,3 раза. При этом увеличение суммы положительных
температур лишь до определенного уровня (2178 °С) способствует накоплению сухой
массы, после чего урожайность кукурузы снижается. Следует подчеркнуть, что изучение
влияния каждого из факторов на продуктивность кукурузы проводилось при оптимальных
уровнях остальных управляемых факторов.
Результаты полевых опытов свидетельствуют, что температура вегетационного пе­
риода оказывает существенное влияние не только на продуктивность кукурузы, но и на
оптимальное сочетание исследуемых факторов. Поэтому очень важно выбрать модель
(одну из трех, приведенных выше), которая может быть использована для планировании
19
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Сухая масса, т/га
12345-
•2.0
1.0
1.5
0.5
0
урожайносгь,т/га (о.е.);
дозы азота(о.е.);
густота растений(о.е.);
влажность почвы(0;е.);
сумма положительных
температур(о.е.)
0.5
1.0
1.5
2.0
Значение радиусов и факторов
Рисунок
2
Оптимизация изучаемых факторов по модели
накопления сухой массы кукурузы
Сухая масса, т/га
20 г
1234-
-2.0
-1.5
J_
-1.0
-0.5
0
0.5
дозы азота(о.е.)",
густота растений(о.е.);
влажность почвы(о.е.);
сумма положительных
температур(о.е.)
1.0
1.5
Значение факторов
Рисунок
3
Влияние изучаемых факторов на урожайность кукурузы
. 20
2.0
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
урожайности кукурузы и определения уровней определяющих ее факторов в начале го­
да, когда погодные условия вегетационного периода еще неизвестны. С этой целью был
проведен статистический анализ температурных условий вегетационных периодов за 56
лет. Результаты анализа графика вероятности событий (составленного по методике Дж.
Вайнберга и Дж. Шумекера, 1979) показали (рис.4), что в местности проведения
опытов чаще всего (вероятность 60%) повторяются погодные условия с суммой темпе­
ратур за вегетацию 2040 ± 105°С (опыт 1980г.).
Таблица 4
Планируемая
урожайность,
т/га
16.24
Расчет значений факторов под планируемую урожайность
сухой массы кукурузы*'
Значения факторов
Фосфор (Хг),
Густота
Влажность
Азот (X,),
кг/га
растений (Хз),
кг/га
почвы (Хд), %
тыс/га
отНВ
77
145
75
166
16.00
150
75
144
71
15.00
125
142
65
14.00
100
72
70
140
60
13.00
80
68
139
54
12.00
67
67
139
50
11.00
64
65
138
42
Поэтому для расчета величины урожайности кукурузы и уровней определяющих ее
факторов наиболее адекватна модель (4).
По результатам численного эксперимента на модели (4) рассчитаны значения пла­
нируемой урожайности сухой массы кукурузы, приведенные в таблице 4.
Отметим, что полученные результаты правомерны лишь для тех лет, когда сумма
температур за вегетацию составляет £ = 2040 ± 105°С, однако сумма температур за веге­
тацию может быть ниже или выше. Поэтому для определения величины урожайности в
иных метеоусловиях на модели (4) был проведен численный эксперимент, в котором зна­
чения факторов были приняты оптимальными для средних по обеспеченности теплом
лет (метеоусловия 1980г.). Результаты численного эксперимента (таблица 5) показали,
что в холодный год (1979г.) урожайность сухой массы на 44% ниже, а в теплый (1981г.) на 12% выше, чем в средний по теплообеспеченности год (1980г.).
При исследовании влияния каждого из изучаемых факторов на урожайность сухой
массы кукурузы путем проведения численного эксперимента на модели (4) было установ­
лено (рис. 5), что наибольшее влияние на продуктивность кукурузы оказывает влажность
почвы. При изменении влажности почвы от 40 до 80%НВ продуктивность растений уве­
личивается на 52%. Повышение уровня азотного питания с 0 до 200 кг/га повышает уро­
жайность сухой массы на 28%, улучшение фосфорного питания - на 7%, а увеличение
густоты растений - только на 5%, т.е. эти два фактора не оказывают заметного влияния
21
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Частота событий
.26
-25R
-3.0
1621
IR21 С
-03-0.25
22?9 С
20J9 С
-2.0
-1.0
°
1.0
2.0
1741
1861
1981
2101
2221
Рисунок
4
3.0 Z оценки
2341 S t °C
Вероятность встречаемости событий
(суммы положительных температур)
за период 56 лет (1926... 1985 г. г.)
Данные Челябинской метеостанции
Сухая масса, т / га
17
1 *
1980 г.
-2.0
1234-
-1.0
О
Значение факторов (о.е.)
22
Влияние изучаемых факторов
на урожайность сухой массы
кукурузы •
дозы азотных удобрений (о.е.); •
дозы фосфорных удобрегии (о.е.);
густота растений (о.е.)
влажность почвы (о.е.)
1.0
2.0
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
на продуктивность кукурузы. Однако в производственных условиях желательно поддер­
живать их уровни вблизи оптимума, что необходимо для сохранения плодородия почвы
(например, за счет фосфорных удобрений), а также для стабильного получения плани­
руемого урожая (например, путем повышения плотности посева на случай гибели расте­
ний от болезней и вредителей или повреждения посевов при культивации и т.п.).
Таблица 5
Изменение расчетной величины урожайности по годам исследований
в зависимости от уровней факторов для среднего по теплообеспеченности года (1980г.) *
Годы
Оптимальные
уровни факторов
для каждого года
т/га
%
Значения факторов для 1980 г.
Оптимальное
Среднее
Минимальное
т/га
%
т/га
%
т/га
%
1979
9.61
59
9.13
56
8.91
62
5.24
48
1980
16.24
100
16.24
100
14.00
100
11.00
100
1981
19.49
120
18.21
112
11.11
79
4.54
41
*) Примечание: уровни факторов взяты по рис.1.
Аналогичный полевой опыт был проведен с ежой сборной, потенциальная продук­
тивность которой и условия среды, обеспечивающие высокую переваримость сухого ве­
щества, исследованы недостаточно. В опыте изучалось влияние влажности почвы, доз
азотных, фосфорных и калийных удобрений на продуктивность растений и перевари­
мость сухого вещества. Было установлено, что повышение урожайности ежи сборной от
минимальных до средних значений происходит при увеличении доли внесения азота.
Для обеспечения условий, способствующих дальнейшему увеличению урожайности на­
земной массы растений, необходимо совместное повышение влажности почвы и доз ос­
новных удобрений. Отметим, что повышение продуктивности ежи сборной сопровождает­
ся более экономным расходованием растениями почвенной влаги.
Влажность почвы и дозы вносимых минеральных удобрений оказывают достовер­
ное влияние на переваримость сухого вещества ежи сборной. При этом улучшение вод­
ного режима почвы повышает переваримость корма только при условии внесения высо­
ких доз минеральных удобрений. Азотные удобрения увеличивают переваримость только
на фоне низких дозах фосфорно-калийного питания. Фосфорные удобрения способству­
ют переваримости сухого вещества в диапазоне низких и средних доз; калий - при внесе­
нии высоких доз калийных удобрений.
Каждый из исследуемых в опыте факторов имеет характерный диапазон (индиф­
ферентную область) значений в области максимальной урожайности ежи сборной, в пре­
делах которого отсутствует статистически достоверное изменение продуктивности. По
результатам наших исследований этот диапазон значений факторов составляет; для
влажности почвы - 8, азота - 5, фосфора - 19 и для калия - 66% от всей области варьи­
рования фактора.
В диссертации рассмотрены также актуальные вопросы, связанные с введением в
сельскохозяйственный оборот засоленных земель, что предполагает широкое использо-
23
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
еание ксерофитных кустарников» полукустарников и трав, а также создание в аридных
зонах агроэкосистем, обладающих способностью к самовосстановлению. Восстанавли­
ваемые и конструируемые пастбищные агроценозы могут быть оптимизированы по про­
дуктивности, структурной организации и устойчивости путем сочетания разнообразных
ендов галофитов с различной адаптивной стратегией. В связи актуальностью этой про­
блемы для пастбищных агроценозов аридных регионов России по результатам вегета­
ционного опыта выявлен диапазон устойчивости интродуцентов к эдафическим факто­
рам, поскольку именно они определяют тип, видовой состав и структуру растительного
покрова территории.
В исследованиях с галофитом Сведа высокая были изучены реакции растений на
засоление и установлено влияние других факторов внешней среды (влажность почвы,
дозы удобрений) на формирование продуктивности растений при различной степени за­
соления почв. Показано, что изучаемые факторы оказывали разнонаправленное действие
на качественный состав сухой массы и продуктивность этого галофита. Результаты опыта
позволяют утверждать, что отрицательное воздействие засоления на рост и развитие га­
лофита можно частично компенсировать путем подбора определенных режимов увлаж­
нения и минерального питания.
Проведенные исследования показали, что применение метода математического
•планирования эксперимента при постановке полевых опытов, использование разрабо­
танных статистических моделей зависимости урожайности культуры от различных опре­
деляющих ее факторов и «ридж-анализа» позволяют за короткий промежуток времени
найти оптимальное сочетание управляемых факторов под планируемую урожайность и
определить роль каждого из факторов в процессе формирования урожая. Постановка
подобных экспериментов по всем культурам севооборота обеспечит создание информа­
ционной базы для формирования агрокомплекса и определения отдельных параметров
технологии выращивания сельскохозяйственных культур. Результаты полевого опыта и
численных экспериментов могут быть использованы для создания (или коррекции) ими­
тационных динамических моделей роста и развития растений, которые в комплексе с кон­
трольно-технологическими картами могут стать основой формирования компьютерных
технологий выращивания сельскохозяйственных культур.
4. Контрольно-технологические карты выращивания сельскохозяйственных культур
разрабатываются зональными институтами и исследовательскими станциями сельскохо­
зяйственного профиля. Основным недостатком таких разработок является их статичность
и ориентированность на средние региональные условия. Предлагаемый в работе подход
к разработке агротехнологического комплекса и контрольно-технологических карт ориен­
тирован на реализацию принципов адаптивно-ландшафтного земледелия, учитывает по­
годные условия и микроклимат посевов для каждого конкретного поля, базируется на
использовании современных информационных технологий и компьютерной техники.
Проведенные нами исследования были направлены на разработку логических и
вычислительных процедур, алгоритмов расчета параметров агроприемов (учитывающих
24
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
специфику отдельных полей и культур) и создание информационно-советующей системы
формирования контрольно-технологических карт. При этом для пространственного ото­
бражения условий выращивания культур и динамики состояния посевов нами впервые
была использована система картографического представления информации.
Результаты этих исследований были реализованы при разработке информацион­
но-советующей системы планирования агрокомплекса (ИССПА) по выращиванию сель­
скохозяйственных культур на орошаемых землях Московской области. Система включала
несколько подсистем (рис. 6) и обеспечивала формирование контрольно-технологических
карт возделывания сельскохозяйственных культур в соответствии с зональными алгорит­
мами интенсивных технологий и с учетом агрохимической и агрофизической информа­
ции по конкретным полям, т.е. был реализован основной принцип программирования
урожая: каждому полю - индивидуальную технологию. Для реализации этого принципа
формировалась и велась база данных паспортов полей, представляющих собой набор
основных агромелиоративных параметров поля (в данной версии подсистемы паспорт
поля состоял из более 20 параметров). Каждая технология включала подмножество па­
раметров, однозначно определяющих особенности выращивания культуры. Средства ве­
дения базы данных позволяли (при необходимости) обновлять информацию о полях, по­
лучать и вводить данные о текущем состоянии полей, вводить в подсистему новые поля
и участки. На основе паспорта поля проводился расчет технологических параметров не­
обходимых агромелиоративных мероприятий и ориентировочных сроков их проведения.
Картографическое представление информации обеспечивало наглядное и досто­
верное представление о состоянии полей и посевов, распределении удобрений и теку­
щей влажности почв по полям, УГВ, сроков созревания культур, прибавки урожайности и
др., что значительно упростило процесс управления сельскохозяйственным производст­
вом. На рис. 7 приведена карта-схема хода уборки зерновых культур.
Отдельные результаты применения информационно-советующей системы плани­
рования агрокомплекса в хозяйствах Московской области приведены в таблице 6.
Таблица 6
Результаты применения ИССПА
в совхозе "Куликовский" Дмитровского района Московской области
Прибавка
Сельскохозяйственные
Площадь,
Урожайность, т/га
культуры
га
т/га
%
*)
**)
Многолетние травы (зе­
57
24.7
34
18.5
6.2
леная масса)
Многолетние
22
6.6
5.4
363
1.2
травы (сено)
58
Однолетние
16.1
208
25.4
9.3
травы (сенаж)
Примечание: *) выращивание культуры с использованием ИССПА;
**) выращивание культуры без использования ИССПА.
Контрольно-технологические карты, рассчитанные с помощью ИССПА, позволили
определить научно-обоснованные сроки проведения агромелиоративных мероприятий,
25
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Поддержка диалога,
сервисные функции
1
База данных
Организация расчета
контрольно-технологических
карт
• Паспорта
! попей
Алгоритмы планирования
агрокомплекса
2
Ведение базы
паспортов полей
"ЧУ
Расчет контрольно- |
технологических
карт
| Ресурсное обеспечение
I
технологий
Оперативная информация
о состоянии полей
Алгоритмы расчетов
удобрений, режимов
орошения
Метеоинформация
Алгоритмы
технологий
~—г
I Печатыюнтрольно-технологических j
ка т
L
Р"
1
Организация карто­
графического отоб­
ражения параметров
т
Локальная
геоинформационная
база
Ведение локальной базы
данных отображаемых
параметров
Отображаемые
параметры
| Выбор уровня отображения \
Получение графического
объекта (карты)
Контурные.
карты
1
Просмотр и получение
твердой копии карт
| Выходные документы}»
Рис. 6 Блок-схема основных процедур, реализуемых
при разработке контрольно-технологических карт
".6
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
'КАРТА
ХОДА
УБ О Р К И
В ЧЕХОВСКОМ РАЙОНЕ
ЗЕРНОВЫХ
МОСКОВСКОЙ
ОБЛАСТИ
СОСТОЯНИЕ' НА
9 БО Р к л
ЦбР.чмо
MKCi«4Eh.<
so/iee
S/ S Р Л И ГЗ
5 0 - 8 0 *
(/6РЛП0
JO-SUV
УЕРИНО
HE Г
20.0 8 . 8
ПЕНБЕ
»ov
2d«
Л ННИЫХ
ЦИ*рЛ1)И
OE03H/44EHW!
< - ч е х о в с к а я п/-*
г - ?е«.чц госиес»онд/4
Рис. 7 Карта хода уборки зерновых в Чеховском районе
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
точные дозы минеральных удобрений и извести, что обеспечило повышение урожайно­
сти культур на 22. ,,58%. За разработку данной версии ИССПА автор и другие сотрудники
ВНИИГиМ были награждены медалями ВДНХ.
5. Эксперименты, поставленные в контролируемых (регулируемых) условиях, явля­
ются связующим звеном между модельными разработками и полевыми исследованиями.
Р.А. Полуэктовым впервые (1975г.) было предложено использовать результаты вегета­
ционных опытов для идентификации динамических моделей сельскохозяйственных куль­
тур. Вегетационный опыт, как натурный эксперимент со многими факторами в контроли­
руемых условиях, позволяет получить достаточно широкую информацию, которую мож­
но использовать для построения и идентификации динамических моделей.
Применение математического планирования эксперимента для постановки вегета­
ционных опытов было впервые нами использовано в 1974 году. Результаты проведенных
нами исследований показали, что применение этого метода в вегетационных опытах по­
зволяет изучить реакции интродуцированных или слабо изученных растений на условия
окружающей среды, оценить потенциальные возможности растений и формировать эле­
менты технологий выращивания сельскохозяйственных культур. В работе подробно из­
ложены методологические особенности использования метода математического плани­
рования экспериментов при постановке и проведении вегетационных опытов, а также
способы математической обработки результатов и их интерпретации.
Были проведены вегетационные опыты по выращиванию яровой пшеницы (при
дифференцированном по фазам развития увлажнении почвы), ежи сборной (при различ­
ных уровнях удобрений, влажности почвы и температурах воздуха).
В вегетационном опыте с ежой сборной исследовалось влияние температуры
воздуха, влажности почвы и уровня удобрений на линейный рост листьев и содержание в
них пластических соединений. Был поставлен активный эксперимент (с использованием
метода математического планирования эксперимента), в котором все три изучаемых фак­
тора изменялись независимо и одновременно. Интерес к этой проблеме тем более актуа­
лен, поскольку основой урожайности многих кормовых растений, используемых под паст­
бище, являются листья.
На основе результатов исследований была разработана статистическая модель
зависимости линейного роста листьев ежи сборной от температуры воздуха, влажности
почвы и уровня удобрений, использование которой позволило установить оптимальное
сочетание изучаемых факторов для линейного роста ежи сборной, количественную взаи­
мосвязь линейного роста листьев с содержанием в них пластических веществ и разрабо­
тать методику расчета сроков и норм полива.
Экспериментальными данными и результатами численных экспериментов показа­
но, что влияние каждого из изучаемых факторов внешней среды на ростовые процессы
растений зависит от уровня и соотношения остальных учитываемых факторов. При этом
существует некоторый диапазон значений отдельного фактора, в пределах которого рос-
28
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
товые процессы достигают заданного или максимального уровня при оптимальных значе­
ниях остальных факторов.
Максимального значения характеристик состояния растения (линейный рост листа,
содержание углеводов и аминокислот) можно достичь путем определенного для данно­
го растения сочетания уровней факторов. Между линейным ростом листьев и их качест­
венным составом существуют заметные расхождения в требованиях к условиям внешней
среды. Агрономические решения по их преодолению осложняются тем, что некоторые
факторы среды (например, температура воздуха, освещенность) являются неуправляе­
мыми. Поэтому управление величиной урожая и его качественным составом возможно
лишь в определенных границах, зависящих от устойчивости погодных условий.
Показана возможность расчета на регрессионной модели роста листьев ежи сбор­
ной влажности почвы, а также сроков наступления пастбищной спелости травостоя в за­
висимости от температуры воздуха, влажности почвы и уровня минерального питания.
Получаемые при этом данные могут быть использовано для расчетов сроков и норм по­
лива культуры, позволяют сформировать план-график использования пастбища и коррек­
тировать его по мере поступления оперативной метеорологической информации.
В опытах по выращиванию яровой пшеницы исследовалось влияние влажности
почвы на ее продуктивность. Регулирование водного режима для посевов пшеницы имеет
' первостепенное значение в южных областях России, где имеются значительные площади
этих посевов, размещенных на плодородных почвах с недостаточным увлажнением в от­
дельные периоды вегетации. Отношение и потребность пшеницы в почвенной влаге на­
ходятся в тесной связи с влажностью воздуха, его температурой, интенсивностью осве­
щения, а также с возрастом и состоянием растений. Некоторые исследователи отмеча­
ют, что перенесшие засуху растения в дальнейшем, при вторичном ее воздействии отно­
сительно меньше снижают урожайность, т.е. проявляется способность пшеницы приспо­
сабливаться к неблагоприятным внешним воздействиям.
Проблема воздействия почвенной засухи на яровую пшеницу в различные фазы
ее развития достаточно хорошо изучена, однако некоторые вопросы остаются нерешен­
ными. В частности, недостаточно изучено влияние уровней почвенной засухи на продук­
тивность растений в разные периоды развития пшеницы и при различных режимах ув­
лажнения почвы.
Вегетационный опыт проводился в сосудах, вмещающих 8 кг почвы. Вегетацион­
ный цикл развития пшеницы был разбит на три периода: «всходы- конец кущения»; «на­
чало выхода в трубку-конец цветения»; «конец цветения-полная спелость». Полив прово­
дился 1-2 раза в сутки в зависимости от напряженности метеоусловий (схема полива
приведена в таблице 7, кодировка факторов - в таблице 8).
Результаты вегетационного опыта (таблица 7) показали, что дифференцированная
по периодам развития пшеницы влажность почвы оказывает существенное (и различное)
влияние на урожайность зерна и накопление сухой массы соломой. По результатам опы-
29
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
тов была рассчитана статистическая модель, отражающая зависимость урожайности зер­
на пшеницы от изучаемых факторов:
У,= 3.02+0.20Х1+0.57Х2+0.14Хз- О-ЗвХ^-О.^Хг 2 - О.бЧХ^+О.гЭХ^Хг0.07Х1'Хз+0.39Х2>Х3
(7) ''
где Yi - урожайность зерна, г / растение; X-i, Х г и Х3 - влажность почвы в периоды
«всходы - конец кущения», «начало трубкования - конец цветения» и «конец цветения полная спелость» соответственно. Все факторы представлены в относительных единицах
(таблица 7). Коэффициент множественной корреляции - 0.98, детерминации - 0.96.
Анализ модели (7) показал, что во все периоды жизни пшеницы повышение влаж­
ности почвы положительно влияет на ее зерновую продуктивность (коэффициенты при
линейных членах регрессии имеют положительные значения). Отмечено, в частности, что
повышение влажности почвы в период «начало трубкования - конец цветения» в наи­
большей степени способствует повышению урожайности зерна по сравнению с другими
периодами вегетации,
Таблица 7
Изменение структурных элементов урожайности пшеницы
в зависимости от уровня изучаемых факторов
Вари­
анты
опыта
1.
Влажность почвы
(о.е.) по периодам
1*
2"
3*"
-1
2.
3.
-1
-1
1
-1
0.88
0.38
-1
1.08
47.4
Число
зерен
на
расте­
ние
20.6
Масса соломы,
г / растение
раст.
боко­
в це­
вые
лом
побеги
1.25
0
44.1
28.5
2.27
0.13
1.26
31.5
40.3
2.53
0.78
1.15
2.23
78.0
5.27
2.78
-1
0.95 i
0
0.95
45.3
20.5
1.5
0
-1
0.91
0
0.91
33.4
27.7
2.53
0
-1
1
1.01
1.15
2.16
36.8
58.5
3.37
1.78
1.27
1.72
2.99
37.5
79.7
5.81
3.34
-1
0
0
1.21
1.27
2.48
40.5
62.4
3.37
1.78
0
0
1.60
1.31
2.91
43.5
67.5
4.68
2.13
•1
1
8.
9.
-1
-1
Масса
1000
зерен
(г)
28.7
6.
7.
-1
1
4.
5.
Масса зерна,
г/растение
глав.
бок.
раст.
побег побеги в це­
лом
0.97
0
0.97
1.25
0.07
1.32
10.
11.
0
-1
0
1.30
0.03
1.33
49.7
26.7
2.54
0.25
12.
0
1
0
1.43
1.75
3.18
38.0
83.7
5.28
2.93
1.17
0.97
2.14
34.9
13.
0
0
-1
61.3
4.03
1.83
14.
0
0
1
1.55
1.54
3.09
43.5
70.9
5.03
2.65
15.
0
0
0
1.48
1.61
3.09
41.5
73.7
4.79
2.49
0.06
0.07
0.16
2.1
3.71
0.24
0.13
HCPos
Примечание: *) «всходы - конец кущения»; **) «начало трубкования - конец цветения»;
***) «конец цветения — полная спелость».
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Результаты расчетов с использованием модели (7) и «ридж-анализа» приведены
на рис.8, из которых следует, что наибольшая продуктивность зерна (3,2 г/растение) мо­
жет быть получена при поддержании влажности почвы (по периодам развития растений),
равной: «всходы - конец кущения» - 67% НВ; «начало выхода в трубку - конец цветения»
- 67% НВ; «конец цветения -полная спелость»-63% НВ.
Таблица 8
Кодировка факторов
NN
Факторы
Уровни факторов, % НВ
пп
-1
0
1
1.
Всходы - конец кущения (Х-0
30
55
80
2.
Начало трубкования - конец цветения (Х2)
30
55
80
3.
Конец цветения - полная спелость (Хз)
30
55
80
Аналогичная статистическая модель зависимости урожайности соломы от изу­
чаемых факторов имеет вид:
У2= 4.74+0.83Х,+1.28Х2+0.30Хз- 0.77Х,2 - 0.83Х22 - 0.18Х32+
+0.55Х,-Х2 - 0.05Х2'Х3
(8)
где: У2 - масса соломы целого растения (г/растение); расшифровка факторов та же, что в
модели (3.5). Коэффициент множественной корреляции равен 0.99.
При исследовании поверхности отклика модели (8) методом «ридж-анализа»
(рис.9) было установлено: для максимального накопления соломы (6,8 г/растение) в раз­
личные периоды развития растений необходимо поддерживать следующую влажность
почвы: «всходы - конец кущения» - 75% НВ; «начало трубкования - конец цветения» 80; «конец цветения - полная спелость» - 75% НВ. Таким образом, для формирования
максимальной урожайности соломы требуется большая влажность почвы, чем для полу­
чения максимума зерна.
В работах некоторых исследователей было отмечено, что накопление большой
вегетативной массы может отрицательно влиять на урожайность зерна при последующих
засушливых условиях, что может быть связано с большим расходом воды на транспирацию, а также с использованием большого количества продуктов фотосинтеза на дыхание.
Результаты проведенных нами исследований показали, что (при значительных различиях
в накоплении соломы по вариантам 4 и 7, табл. 7) масса зерна, собранная с одного рас­
тения, практически не различалась. Было установлено, что наибольшее снижение уро­
жайности зерна происходит при почвенной засухе в период от начала трубкования до
конца цветения. Основная причина снижения продуктивности в этот период состоит в
том, что растения не могут развивать боковые побеги, сформированные в период куще­
ния. Между тем, масса зерна с дочерних побегов может составлять более 50% общей
массы зерна с одного растения. Масса зерна растений пшеницы, выросшей в период
«трубкование - конец цветения» при влажности 30 и 70% НВ, различается в 3,4 раза.
31
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
3.5
Масса зерна, г /растение
2.5
1.5
_L__J
30
43 .
55
L
68
80
Влажность почвы, % НВ
1.5
1.0
0.5
0 .
0.5
1.0
1.5
1.75
Значение радиусов и cbafcroDOBfo.e.)
1 - зерно;2 - солома
Рисунок 8.' Оптимизация изучаемых факторов для урожайности
зерна целого растения пшеницы.
Масса соломы, г/растение
7
15
1.0
'
0.5
-
0
•
0.5
2
Д
1.0
1.5. 1,75
Значение радиусов и фактороо(о.е.)
?*!9HJ?-.?. .Оптимизация изучаемых факторов для накопления
соломы целым растением
Рисунок 10, Влияние дифференцированного по периодам
развития пшеницы влажности почвы
нз урожайность зерна и соломы
А - всходы - конец кущения, X,;
Б - выход а трубку - конец
цветения, Х г ;
В - конец цветения - полная
спелость зерна, Хз
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Дефицит почвенной влаги в период «всходы - конец кущения» также приводит к
снижению зерновой продуктивности растений, но в основном за счет уменьшения количе­
ства зерен с одного растения (таблица 7, варианты 7 и 12). Максимальная урожайность
зерна может быть получена, если в этот период поддерживать влажность почвы на уров­
не 70% НВ, при этом масса зерна с одного растения возрастает на 24% (рис. 10).
Снижение урожайности зерна при засухе в период «конец цветения - полная спе­
лость» происходит в основном за счет уменьшения веса зерновки (зерно становится бо­
лее щуплым). При сравнении вариантов 4 и 8 (таблица 7), имеющих одинаковое количе­
ство зерен, вес 1000 зерен на варианте с лучшим водным режимом в период налива зе­
рен на 23 % выше, чем у растений, росших при недостаточном увлажнении почвы в тот
же период. В целом, различия по зерновой продуктивности между этими вариантами со­
ставили 34%.
Установлено, что урожайность соломы оказалась более чувствительной к измене­
нию влажности почвы по периодам развития пшеницы, чем урожайность зерна. Наи­
большее снижение продуктивности растений по этому показателю наблюдается в период
«трубкование - конец цветения». Масса соломы на вариантах с минимальным увлажне­
нием почвы в период «трубкование - конец цветения» уменьшается по сравнению с ва­
риантами дефицита почвенной влаги в периоды «всходы - конец кущения» и «конец цве­
тения - полная спелость» соответственно на 26 и 52%. Значительные различия по про­
дуктивности (250%) наблюдаются между растениями, которые росли при оптимальной и
минимальной влажности почвы (рис. 10). Снижение массы соломы происходит как за счет
боковых, так и главного побегов (варианты 6 и 8). При увеличении влажности почвы с 30
до 80% НВ в период «всходы - конец кущения» масса соломы увеличивается в 1,7 раза,
что происходит как за счет возрастания массы главного, так и боковых побегов (табл.7,
варианты 7 и 8).
Известно, что после цветения рост и развитие всех побегов затухает, поскольку
основная направленность жизненных процессов связана с формированием зерновки и ее
наливом. Поэтому недостаток влаги в период «конец цветения - полная спелость» в
большей степени сказывается на урожайности зерна, чем соломы. Действительно, поч­
венная засуха в этот период снижает массу зерна на 42%, в то время как масса соломы
остается неизменной (табл.7, варианты 4 и 12).
Существует тесная нелинейная связь между массой зерна и массой соломы (не­
зависимо от условий увлажнения почвы); по данным нашего опыта она имеет следующий
вид:
Уз = - 0.22+0.76 Х,-0.03Х4 2
где Уз - масса зерна, г / растение; X* - масса соломы, г / растение. Коэффициент множе­
ственной корреляции - 0.92.
Результаты наших исследований по оценке влияния дефицита почвенной влаги в
различные периоды развития растений в основном согласуются с литературными данны­
ми. Подтверждается высказанная ранее гипотеза о том, что щадящий водный режим поч-
33
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
вы способствует «закаливанию» растений пшеницы и толерантности таких растений к
воздействию почвенной засухи в последующие периоды развития (без значительного
ущерба для урожайности зерна). Если в первый период развития («всходы - конец куще­
ния») поддерживать влажность почвы на уровне 30 % НВ, а в последующие периоды 55% НВ, то урожайность зерна снижается всего на 17% по сравнению с вариантом, на ко­
тором влажность почвы была постоянной и поддерживалась на уровне 80% НВ (табл.7,
варианты 8 и 9).
Такого рода представления о «закаливании» растений и роли пластичности жиз­
ненных форм злаков были сформулированы Ю.П, Добрачевым и др. (1984г.) и реализо­
ваны в изобретении способа выращивания зерновых культур (изобретение № 1210687),
разработка которого выполнялась (в том числе) с учетом результатов приведенного выше
опыта. Авторы способа рекомендуют в период от проведения сева и до конца кущения
устанавливать влажность почвы на 10...15% выше критической и поддерживать ее на
уровне критической до цветения, а в момент формирования колосковых бугорков и спорогенеза вновь увеличивать влажность на 10...15% выше критической. Такой режим влаж­
ности способствует повышению стабильности получения урожаев с высоким качеством
зерна при сокращении расхода поливной воды.
Нами, совместно с авторами изобретения, проводилось внедрение этого способа
"выращивания пшеницы на орошаемых землях НПО «Элита» Крымской области. Выращи­
вание пшеницы проводилось двумя способами: в соответствии с изобретением №
1210687 и по принятой в этом хозяйстве технологии (70%НВ в течение всего вегетацион­
ного периода роста растений). При использовании принятой в хозяйстве технологии уро­
жайность культуры составила 4,5 т/га, а при орошении по предложенному авторами
изобретения способу - 5,5 т/га, т.е. продуктивность посева возросла более чем на 22%.
Таким образом, результаты полевых исследований и наши данные, полученные в
вегетационных сосудах, полностью подтверждают концепцию авторов изобретения о том,
что поддержание дифференцированного (по периодам развития пшеницы) режима влаж­
ности почвы позволяет стабилизировать урожайность и обеспечить экономию ороси­
тельной воды.
Следует отметить еще одну особенность формирования посева при поливе в со­
ответствии с предлагаемым способом. Как показали исследования структуры урожая
пшеницы, 90% растений имели один продуктивный побег. Согласно нашим данным, наи­
высшая урожайность зерна пшеницы с одного растения (таблица 7, варианты 14 и 15)
была получена при поддержании благоприятных условий как для развития главного, так
и боковых побегов. Между тем концепция изобретения предполагает создание относи­
тельно лучшего водного режима главным образом для центрального побега, в то время
как задерживающиеся в своем развитии на 10...15 дней боковые побеги развиваются в
условиях водного дефицита и не достигают полноценной продуктивности.
Данные нашего эксперимента подтверждают это положение. Действительно, если
в период «всходы - конец кущения» поддерживать влажность на уровне 55% НВ, а в по34
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
следующие периоды («начало трубкования - конец цветения») - на уровне 30% НВ (таб­
лица 7, вариант 11), то урожайность зерна будет обеспечена в основном за счет развития
главного побега.
Внедрение способа (изобретение № 1210687) выращивания пшеницы при ороше­
нии показало, что водный режим почвы, дифференцированный по фазам развития расте­
ний, дает возможность экономить оросительную воду и обеспечивает последующее раз­
витие посева, устойчивого к воздействию острого водного дефицита (без значительных
потерь урожайности зерна).
6. Для оперативного управления технологией выращивания сельскохозяйственных
культур путем корректировки информации, содержащейся в контрольно-технологических
картах, необходимо располагать актуальными данными о состоянии посевов и почв, по­
лучаемыми (в оперативном режиме) непосредственно с полей. В состав этих данных, в
первую очередь, входят: влажность почвы, фазы развития культуры, содержание в почве
основных, доступных минеральных элементов и содержание их в растении, уровень за­
болевания растений, количество и видовой состав сорняков и вредителей и т.п. Однако
качественный сбор данных и последующая их обработка в условиях производства весьма
затруднительны.
Использование имитационных динамических моделей апроценоза позволяет на ос­
нове стандартной агрометеорологической информации (не прибегая к систематическим
полевым обследованиям) получать значения многих параметров состояния почвы и рас­
тений. Так динамическая имитационная модель озимой пшеницы, созданная во ВНИИГиМ под руководством Ю.Л. Добрачева (1984, 1985, 1986), позволяет прогнозировать
урожайность, рассчитывать ежесуточные значения эвапотранспирации, текущую влаж­
ность почвы в корневой зоне, водопотребление, накопленную биологически активную
температуру, фильтрационный сток, рост листьев, корней, интенсивность фотосинтеза и
фазы развития растений. Кроме того, модель рассчитывает число и вес зерен, структур­
ные компоненты урожая - число продуктивных стеблей, озернённость, степень налива
зерновки. Расчет по этой модели проводится с интервалом в одни сутки; на графическом
дисплее отображается развитие листового аппарата, глубина проникновения корней рас­
тений и их водообеспеченность. При этом, чем ближе срок составления прогноза к сро­
кам уборки культуры, тем точнее величина прогнозируемой урожайности и других пара­
метров посева и почвы.
Таким образом, результаты расчетов по моделям сельскохозяйственных культур
могут служить источником информации о состоянии посева и почвы, что позволит сокра­
тить объемы полевых наблюдений и количество анализов, оставив за ними периодиче­
ский контроль ситуации. Полученная информация служит основой для оперативного при­
нятия решения о назначении того или иного агромероприятия (в соответствии с кон­
трольно-технологической картой) и позволяет (при необходимости) корректировать от­
дельные характеристики этих мероприятий.
35
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Одним из проблемных вопросов в области управления технологиями выращивания
культур является сопряжение имитационной модели агроценоза с алгоритмами планиро­
вания агрокомплекса. Речь идет о формировании контрольно-технологических карт в
оперативном режиме в зависимости от погодных условий и состояния посевов. Такого
рода синтез двух моделей (модели озимой пшеницы и алгоритма планирования агроком­
плекса) был выполнен нами для условий Крымской области. Общая схема взаимодейст­
вия двух
моделей в ИСС управления технологией выращивания колосовых зерновых
культур приведена на рис.11. В частности, нами была предпринята попытка увязать ди­
намическую модель роста и развития озимой пшеницы и кукурузы со столь важным аг­
ромелиоративным приемом, как назначение сроков и норм поливов.
С этой целью была усовершенствована динамическая имитационная модель ози­
мой пшеницы: назначение режимов орошения культуры стали проводить по критерию
критической для посева влажности почвы (теоретической основой
совершенствования
модели послужило изобретение (№1210687) «Способ возделывания зерновых культур»),
Под критической для посева влажностью почвы (W*) понимается наименьшая для данных
метеоусловий влажность почвы, не приводящая к заметному снижению транспирации
фотосинтетической продуктивности растений. Величина (Wk) может быть определена с
помощью теплобапансовых методов или путем измерения температурных градиентов
посеве, а также расчетным путем по динамической модели культуры.
Критическая-влажность почвы рассчитывается по формуле А.И. Будаговского:
WK = WO+YE0,
(9)
где Wk - критическая для посева влажность почвы; Wo - влажность почвы, при которой
(при отсутствии испарения) наблюдается торможение роста растения (40% от НВ); >
эмпирический коэффициент; Ео - испаряемость (максимальная).
При этом: у = La * Rp * TZ *W 5 S ,
где L - листовой индекс; R - длина корней; г - фаза развития растений; Ws - транспирация; а, р , z, s - эмпирические коэффициенты, рассчитанные на основе эксперимен­
тальных данных, соответственно равные: + 0,7; -1,0; + 0,1; + 0,5.
Расчеты листового индекса, длины корней, наступления этапов развития органоп-!неза и интенсивность транспирации проводились с помощью имитационной модели рост<*
и развития озимой пшеницы; поливная норма рассчитывались по формуле А.Н. Костякова
для слоя почвы, занятого корнями растений.
Экспериментальное подтверждение изложенных выше теоретических предполо­
жений было получено нами в вегетационных исследованиях, приведенных выше.
Параллельно проводилось усовершенствование динамическая имитационная мо­
дель кукурузы, выращиваемой на зерно. Основой модернизации модели кукурузы служи­
ли результаты теоретических и экспериментальных работ над изобретением «Способа
возделывания кукурузы на зерно» (Ю.П. Добрачев, В.Г. Головатый, Н.П. Демченко, А.В.
Чехов; А.с. № 15554818, 1990). Основная идея этого изобретения заключалась в том,
чтобы путем изменения водного режима почвы управлять формированием габитуса рас36
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
|
Вход
f
J
Сервисные
функции
1'
"
t
1 ™
библиотека программ
имитационных моделей
1
сельскохозяйственных
•
культур
(М«)'
|
М2
,
1
1
м 1
' .'••
Блок результатов
расчетов
Г
хозяйственных культур
(Кх)
1
\
\
г
К)
1
мд
!
Принтер^
Дисплей
Рисунок
•*•
Кг
|
1
'
карт выращивания сельско­
_J
1
•••
1
контрольно-технологических
Паспорта
полей '
Параметры
моделей
Мегеодэнные
Геоинформация
1
Ml
1
Библиотека программ
Выходные документы
1 1 Блок-схема основных процедур ИСС управления процессом выращивания
урожая сельскохозяйственных культур на орошаемых землях
1
к
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
тений и сроками цветения метелки и початка. В период от сева до фазы появления 7-8
листьев
влажность почвы, согласно изобретению, должна поддерживаться на уровне
критической, затем проводится четыре полива по фазам: не позднее появления 7- 8 ли­
стьев, 1 1 - 1 2 листьев, до начала цветения початков (с момента появления нитей). Нор­
мы полива рассчитываются по формуле:
П,н= V.HBi- h w [ ( W i V Д,): 100] - AW M + ВП w
(10)
3
где - П" - поливная норма (м /га) очередного i -го полива; i - номер полива = 1, 2, 3, 4;
НВм - средняя величина наименьшей влагоемкости слоя почвы, занятого корнями, к кон­
цу межполивного интервала, м3/т; V - плотность сложения почвы, т/га; Wj - влагозапасы в
корневой зоне в момент начала полива, м3/га; Д\Л4м - приращение влагозапаса за счет
роста корней в межполивной период, м3/га; h,+i - глубина корнезанимаемого слоя на ко­
нец межполивного периода, м; W'+i - критическая влажность посева на момент следую­
щего полива, % НВ; ВП,, ^ - вопотребление культуры за период времени от i-ro полива до
(i+1), м3/га; Д, - величина порога предполивной влажности относительно критической
влажности, % НВ.
Значение & задается в пределах:-10 < Дч< -5; -10< Д2 -5; 5 < Д3 < 10, Д> 0, а четвер­
тый и последующие поливы проводят эрозионно-допустимыми нормами (не превышаю­
щими поверхностный и глубинный сброс), обеспечивающими максимум транспирации (Д>
0) и согласующимися с традиционными режимами орошения. Кроме того, при наступле­
нии острозасушливой погоды в ранние периоды развития культуры, но не ранее фазы 3 го листа, допускается кратковременное превышение критической влажности почвы на
10...15% и лишь при устойчивом превышении этой разницы осуществляют полив нормой,
рассчитанной по формуле (10) при значении А = Аь
Исследования показали, что критическая для посева влажность почвы зависит как
от её предполивной влажности, так и от напряженности метеоусловий. Зависимость (Wk)
от влажности почвы при постоянной напряженности
метеоусловий
(постоянная испа­
ряемость) показана на рис.12. Наблюдаемый эффект прогрессирующей скорости роста
(Wk) в зависимости от величины предполивной влажности почвы свидетельствует о ее
важной роли в процессе формирования засухоустойчивого габитуса растений. Следова­
тельно, чем выше предполивная влажность почвы, тем позже наступает период с крити­
ческой влажностью (Wk) и тем выше ее величина.
Зависимость критической влажности (Wk) двух посевов кукурузы от напряженности
метеоусловий, обобщенным показателем которой является интенсивность испаряемости,
приведена на рис.13. Показано, что критическая влажность для посева, выращиваемого
при традиционной схеме полива, всегда выше, чем для посева, поливаемого по предла­
гаемому способу. Различие значений этого показателя тем больше, чем выше напряжен­
ность метеоусловий. Таким образом, для поддержания оптимальных условий увлажнения
почвы для посева кукурузы при традиционной схеме полива требуется затратить больше
оросительной воды, чем для посева, поливаемого по предлагаемому способу.
38
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
/
г
1
2
Испаряемость (Е0), мм/час
Рис. 12 Зависимость критической влажности посевов (1 и 2). от
испаряемости (Е0)
1 - посев, поливаемый по традиционной технологии;
2 - посев, поливаемый по предлагаемому способу
1,0 Г
Ми
Рис. 13 Изменение критической влажности посева кукурузы (Wk)s
зависимости от влажности почвы при постоянном напряжении
метеорологических условий (постоянная испаряемость)
39
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Следует отметить, что для растений кукурузы в критические периоды развития ха­
рактерна высокая зависимость урожайности от дефицита влажности почвы и воздуха.
Эта зависимость связана с возникающими при водном стрессе негативными явлениями снижение фертильности или образование стерильной пыльцы, прекращение цветение
метелки раньше выбрасывания нитей початков и их подсыхание (рассогласование вре­
мени цветения метелки и початка при неблагоприятных условиях). Опыление и оплодо­
творение женских цветков пыльцой стерильной или с низкой фертильностью, а также по­
падание пыльцы на уже высохшие нити пестиков приводят к череззернице и снижению
урожайности. Большое влияние на продуктивность растений кукурузы оказывают условия
периода закладки будущих метелок и початков (приблизительно фаза 7-8 листьев), оп­
ределяющие продолжительность цветения метелок, размеры початков и число зерен в
них, а также согласованность периода цветения метелки и выбрасывания султана.
Повышение влажности почвы (выше критической на 10...15%) в наиболее чувстви­
тельные к водному дефициту периоды репродуктивного развития растений (7-8 листьев,
11-12 листьев, цветение метелки и початков) способствует предотвращению негативного
влияния водного стресса, создает комфортные условия для закладки компонентов струк­
туры урожая, приводит к образованию крупных початков и большого количества высокофертильной пыльцы, увеличивает продолжительность цветения метелки и снижает веро­
ятность подсыхания нитей початка. Применение в критические периоды умеренных по­
ливных норм (строго рассчитанных по вопотреблению, уровню критической влажности и
глубине корнеобитаемого слоя) обеспечивает комфортные условия для репродуктивного
органогенеза, создает благоприятный водно-воздушный режим почв в корневой зоне,
снижает вероятность деградации почвенных структур, способствует формированию кор­
невой системы и приводит к изменению габитуса растений в направлении повышения за­
сухоустойчивости и ксероморфности листьев.
Изложенную выше гипотезу, являющейся составной частью информационносоветующей системы, подтверждают данные численного эксперимента, приведенные в
таблице 9. Из этих данных следует, что урожайность зерна кукурузы при орошении по
предложенному способу (вариант 2) была на 39% выше по сравнению с вариантом, ис­
пользующим традиционный режим орошения (вариант 1).
Для производственной проверки информационно-советующей системы управления
процессом выращивания урожая сельскохозяйственных культур на орошаемых землях
был проведен полевой эксперимент в условиях степного Крыма. На основе многолетних
данных по урожайности культур (НПО «Элита») и соответствующих метеоусловий (ст.
Кпепинино) были проведена адаптация имитационных моделей озимой пшеницы и куку­
рузы на зерно; уточнены водно-физические характеристики почв полей, а также сформи­
рованы контрольно-технологические карты.
В полевом опыте (как и в численном эксперименте) испытывалось два варианта
способа орошения: 1 вариант - полив по традиционной схеме, принятой в хозяйстве; 2
вариант - полив по критерию критической влажности почвы для посева.
40
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Таблица 9
Результаты численного эксперимента по исследованию влияния различных
режимов орошения на урожайность зерна кукурузы
Варианты
экспери­
мента
1*
2"
Ороси­
Водопо- Отношение на­
тельная требление, земной массы
норма,
к массе
мм
мм/га
корней***
400
690
7.7
312
8.2
330
620
6.0
318
11.4
i
i
I
i
Масса
зерна
с 1-го
растения
(г)
149
Урожай­
ность,
т/га
Масса
1000
зерен
(г)
i
i
201
.
Удельный
расход
полив­
ной воды,
мм/т
48
1.
29
Примечание: *) традиционный способ полива (влажность почвы 70...80% НВ)
**) предлагаемый способ полива (7 поливов); ***) фаза цветения
Полив проводился дождевальной машиной «Фрегат». Корректировка агротехниче­
ских мероприятий, в том числе расчет сроков и норм полива культур, выполнялась в опе­
ративном режиме. На основе ежесуточных агрометеорологических данных проводился с
использованием динамических моделей пшеницы и кукурузы расчет параметров состоя­
ния почвы, а также посевов испытуемых культур, что позволяло разрабатывать рекомен­
дации для проведению того ипи иного агротехнического мероприятия, которые переда­
вались в хозяйство главному агроному.
Результаты полевых исследований приведены в таблице 10. Предлагаемые спосо­
бы выращивания сельскохозяйственных культур показали высокую эффективность: уро­
жайность кукурузы и пшеницы повысилась на 23 и 33 % соответственно, а экономия по­
ливной воды - на 16 и 18 %.
Результаты производственных испытаний показали, что использование динамиче­
ских имитационных моделей роста и развития растений в комплексе с алгоритмами пла­
нирования агрокомплекса обеспечивает гибкое управление технологией выращивания
сельскохозяйственных культур, позволяет в процессе реализации технологии учитывать
погодные условия конкретного года, агрофизические и агрохимические свойства почв, ак­
туальное состояние посевов. Предлагаемый подход способствует формированию усло­
вий, необходимых для получения гарантированных и устойчивых урожаев, и обеспечива­
ет экономное использование ресурсов.
Таблица 10
Результаты полевых испытаний способов выращивания
озимой пшеницы и кукурузы в НПО «Элита»
Вари­
анты
1
2
Озимая пшеница
Урожайность
% Оросительная
норма,
т/га
мтга
2600
5.71
100
7.58
133
2200
Кукуруза
Урожайность
т/га
%
9.18
100
Оросительная
норма,
мтга
3550
11.17
123
3050
Опыт разработки и применения информационно-советующих систем управления
технологиями выращивания сельскохозяйственных культур показал, что на современном
41
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
уровне развития информационных систем и технологий необходима новая концепция
(методология) разработки подобных систем. Прежде всего, это касается формирования
структуры информационной технологии, которая меняется в связи с переходом от авто­
матизированной, жестко детерминированной системы выработки управляющих воздейст­
вий к системе поддержки принятия решений (СППР) специалистом или лицом, прини­
мающим решение (ЛПР). Другой важный методологический аспект состоит в том, что ин­
формационная система должна обеспечивать решение многокритериальных оптимизаци­
онных задач. Это связано с тем, что помимо создания условий для получения высоких
урожаев, в системе должны быть учтены требования к качеству продукции и необходи­
мость сохранения почвенного плодородия.
При разработке информационной системы необходимо предусмотреть возмож­
ность ее многоцелевого использования: в хозяйствах - для решения практических задач;
в научно-исследовательских организациях - для изучения природных процессов и совер­
шенствования технологий. Это обеспечит перманентное развитие информационной тех­
нологии на базе последних достижений биологической и сельскохозяйственной науки и
использования новейших технических разработок. Улучшение информационного обеспе­
чения является неотъемлемой частью проблемы управления технологиями выращивания
сельскохозяйственных культур. Для реализации изложенных выше методологических по­
ложений нами предлагается схема интеграции новых научных знаний в виде: литератур­
ных источников, включая изобретения и патенты, результаты полевых и вегетационных
исследований, статистических и динамических моделей отдельных природных и произ­
водственных процессов, сельскохозяйственных культур и целых агроценозов.
Интерактивный процесс управления технологией выращивания сельскохозяйст­
венных культур включает комплекс логических и вычислительных процедур, для функ­
ционирования которого формируется база данных на основе результатов агроэкологического мониторинга. В состав базы данных входит: геоинформационный картографиче­
ский материал, агрофизические и агрохимические свойства почв, микроклиматические
характеристики полей и погодные условия текущего года и прошлых лет, записи реализо­
ванных в хозяйстве технологических карт, экологические и экономические показатели агротехнологических и мелиоративных операций, наличие и состояние ресурсов и обоб­
щенная оценка хозяйственной деятельности предприятия.
Разработанные методологические принципы формирования информационного
базиса позволяют создавать высокоэффективные ресурсосберегающие агротехники и
информационно-советующие системы управления технологиями выращивания различ­
ных сельскохозяйственных культур на орошении.
Предложена блок-схема формирования содержательного ядра информационносоветующей системы (рис.14). Программная реализация этой системы должна базиро­
ваться на использовании стандартных программ (за исключением отдельных программ­
ных модулей), что позволит включать в ее состав новые информационные единицы и
(или) обновлять их.
42
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
•} Планирование эксперемента (•
Литературные
источники
I (имитационные
модели)
Веггтац?пнные|_э
опыты
Патенты Ь
I
Полевые
опыты
Литературные
источники
(алгоритмы
планирования
агромероприятий)
Информационное поле
I
I S.
о. s
° |
Математические и статисческие модели отдельных
пооцессав и агроценозов
S
.5 £
X
Имитационные
модели культур.
болезней и вре­
дителей
£-*
Информацион
но-советуюшие
системы ими­
тационных мо
лелей
ZE
Параметры
хозяйства и его
полей
Комбинированные информационно-со.ветугощие системы
Разработка технологии
выращивания культуры
Экономическая оценка
отдельных звеньев
технологии
X
Внедрение технологии
выращивания сельскохозяйственньгх культур
&5
II
Л
Алгоритмы
технологий
о
&. о.
X
Информацион
но-советующие
системы алго­
ритмов пяани
рования агрокомллекса
Т
J
Параметры
хозяйства и его|
полей
Рис. 14 Блок-схема обеспечения разработки информационно-советующих
систем управления ресурсосберегающими технологиями выращивания
сельскохоз яйственных культур
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ
1. Анализ научных публикаций по вопросам методического обоснования планирова­
ния и постановки полевых опытов для исследования параметров технологий выращива­
ния сельскохозяйственных культур показал, что используемые методы не позволяют по­
лучить необходимый объем информации для решения технологических задач, поскольку
не учитывают взаимодействие и взаимовлияние факторов, определяющих процесс фор­
мирования урожая. Использование метода математического планирования эксперимен­
тов при исследовании процесса формирования урожая под влиянием комплекса факто­
ров жизни растений позволяет создать необходимый информационный базис для опре­
деления оптимальных параметров технологии выращивания сельскохозяйственных куль­
тур.
2. Предложенный комплекс методических приемов и процедур, реализующих метод
математического планирования экспериментов при постановке многофакторных опытов
по исследованию продуктивности растений и посевов, позволяет выбрать план экспери­
мента в соответствии с задачами исследований, рассчитать коэффициенты статистиче­
ской модели, провести анализ поверхности отклика моделей («ридж-анализ») и выпол­
нить численное моделирование для решения практических задач планирования техноло­
гического процесса выращивания сельскохозяйственных культур.
3. Разработанный по результатам полевых и вегетационных опытов комплекс
многофакторных статистических моделей позволяет оценить влияние различных агроме­
лиоративных факторов (температура воздуха, влажность и засоленность почвы, мине­
ральное питание, густота посева) на величину и качество урожая кормовых и зерновых
культур. В качестве управляемых факторов в моделях использованы не только дозы ми­
неральных удобрений, но впервые - учитывается уровень засоленности почвы, густота
посева, температура воздуха и дифференцированная по фазам развития растений влаж­
ность почвы.
4. По данным численных экспериментов на статистической модели продуктивности
кукурузы установлено, что ведущим фактором, определяющим урожайность сухой массы
этой культуры до 14 т/га (Курганская область) является сумма положительных темпера­
тур за вегетационный период; при этом остальные факторы достаточно поддерживать на
среднем уровне. Для получения более высокой урожайности (свыше 14 т/га), как показали
результаты моделирования, необходимо одновременное повышение температуры возду­
ха, влажности почвы и уровня азотного питания при снижении густоты посева.
5. С помощью многофакторных планированных экспериментов показана возмож­
ность получения агроэкологических характеристик интродуцированных растений. На при­
мере галофита Сведы высокой установлено, что максимальный уровень засоления, вы­
держиваемый растениями, составляет 1.55% от веса субстрата или 6.93% NaCI - в пере­
счете на капиллярную влагу; максимальное накопление сухой массы галофитом при за­
солении - 28 мМ NaCI на сосуд наблюдается при влажности субстрата на уровне 80% НВ,
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
и содержании удобрений - 340 мг/кг песка; определены условия максимального выноса
хлористого натрия растениями: влажность субстрата - 90% НВ, уровень удобрений -180
мг/кг и засоления -103 мМ NaCI/сосуд. Удобрения и засоление способствовали накопле­
нию белка в растениях, но приводили к снижению содержание Сахаров в тканях. Повы­
шенное увлажнение субстрата способствовало накоплению свободных углеводов, но
снижало содержание протеина в наземных органах растений.
6. Установлено, что каждый из факторов имеет характерный диапазон значений в
области максимальной урожайности, в пределах которого отсутствует статистически дос­
товерное изменение продуктивности. Величина диапазона неодинакова для различных
факторов и зависит от вида растения и его физиологического состояния. Выявлено, что
для ежи сборной такой диапазон изменений величины факторов составляет: для влажно­
сти почвы - 8, азота - 5, фосфора - 19 и для калия - 66% от всей области варьирования
фактора. При выращивании кукурузы на зерно этот диапазон составляет: для азотных
удобрений - 16, фосфорных - 36, для густоты растений - 30% от всей области варьиро­
вания фактора.
При оптимизации комплекса технологических параметров с учетом экологических и
производственных ограничений на агромелиоративные факторы необходимо учитывать
возможность их варьирования в пределах диапазона, внутри которого отсутствует стати­
стически достоверное изменение продуктивности.
7. Разработанная методика расчета значений управляемых факторов под плани­
руемую урожайность сельскохозяйственных культур, основанная на исследовании по­
верхности отклика моделей методом «ридж-анализа», впервые позволяет оценить до­
пустимые пределы дефицита одного из факторов и возможность его компенсации за счет
других факторов.
Предложена методика выбора статистической модели продуктивности, основанная
на использовании ретроспективной информации по теплообеспеченности вегетационного
периода, позволяет планировать урожай и ресурсное обеспечение технологии его выра­
щивания. Методика была реализована на примере выращивания кукурузы на сухую массу
в Курганской области.
8. Разработана структура интегрированной информационно-советующей системы
управления технологиями выращивания сельскохозяйственных культур на орошаемых
землях, реализующая принципы адаптивно-ландшафтного земледелия и основанная на
сопряженном использовании алгоритмов планирования агрокомплекса и динамических
моделей роста и развития растений, реализация которой позволяет в оперативном ре­
жиме оптимизировать режим орошения и дозы вносимых удобрений, назначать сроки
проведения основных агромелиоративных мероприятий с учетом погодных условий и те­
кущего состояния посева. При назначении сроков и норм полива рекомендуется исполь­
зовать критерий критической влажности почвы, что обеспечивает реализацию способа
выращивания сельскохозяйственных культур, соответствующего изобретениям №
1210687 (Ю.П. Добрачев и др.) и № 1554818 (В.Г. Головатый и др.).
45
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Производственная проверка экспериментального образца информационносоветующей системы управления технологиями выращивания озимой пшеницы и кукуру­
зы на зерно при орошении в условиях степного Крыма показала, что по сравнению с ис­
пользованием традиционных производственных технологий урожайность этих культур по­
высилась на 23 и 33% при сокращении потребляемых ресурсов, в том числе ороситель­
ной воды на 16-18%.
9. Результаты выполненных автором исследований были использованы: в хозяйст­
вах Московской области при выращивании однолетних и многолетних трав (алгоритмы
автоматизированного формирования контрольно-технологических карт); при разработке
проекта реконструкции оросительной системы «Цаган-Толгой» (статистические модели
продуктивности и качества урожая сельскохозяйственных культур); при управлении про­
цессом выращивания пшеницы и кукурузы на орошаемых землях степного Крыма (ин­
формационно-советующая система).
ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
1. Некоторые итоги и задачи изучения физиологических особенностей яровой пшеницы в
связи со сроками посева // Почвоведение, агрохимия, физиология растений / Труды
ЦСХИ. 1964. Т.З. В. 2. С. 88 - 98 (в соавт.).
2. Влияние дифференцированного по периодам развития азотного питания на продук­
тивность пшениц'ы // Световое и минеральное питание растений. Целиноград: ЦСХИ.
1972. Т. 8. В. 4. С. 142-151 (в соавт.).
3. Моделирование процесса формирования урожая ежи сборной в зависимости от уров­
ня минерального питания и влажности почвы // Материалы конференции молодых
ученых по кормопроизводству. М.: ВНИИК. 1974. С. 111-115.
4. Влияние условий освещения яровой пшеницы на некоторые показатели энергетиче­
ского обмена II Вопросы повышения продуктивности зерновых культур. Иркутск. 1974.
С. 5 - 10 (в соавт.).
5. Моделирование процесса взаимодействия растения с окружающей средой // Физиоло­
гия растений. 1975. Т.22. В.5. С.1069-1071 (в соавт.).
6. Потенциальная продуктивность многолетних трав // Кормопроизводство. 1976. В.13. С.
4 3 - 4 8 (в соавт.).
7. Изменение в содержании Сахаров и аминокислот в еже сборной в зависимости от тем­
пературы воздуха, влажности почвы и уровня удобрений // Физиология и биохимия
культурных растений. 1976. Т.8. В. 2.. С. 2 0 9 - 2 1 4 (в соавт.),
8. Определение потребности райграса однолетнего в элементах минерального питания и
влажности субстрата //Агрохимия. 1977. №7. С. 122-127 (в соавт.).
9. Оптимизация водного режима и минерального питания ежи сборной // Физиология рас­
тений. 1977. Т.24. В.4. С. 677 - 685 (в соавт.).
10. Динамика накопления сухого вещества и пластических соединений в растениях ячме­
ня в зависимости от влажности почвы и уровня минерального питания // Физиология
растений, 1977. Т.24. В.З. С. 593 - 600 (в соавт.).
11.Типовые программы для проведения исследований. М.: ВНИИК. 1977. - 65 с. (в со­
авт.).
46
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
12. Влияние температуры, влажности почвы и минерального питания на рост и некоторые
показатели химического состава ежи сборной // Доклады на 13 Международном кон­
грессе по луговодству. Лейпциг. ГДР. 1977. С. 125-129 (в соавт.).
13. Влияние условий фосфорно-калийного питания и обеспеченности влагой на содержа­
ние нитратного азота в райграсе однолетнем //Агрохимия. 1978. №6. С. 30-34 (в со­
авт.).
14. Изменение переваримости ежи сборной в зависимости от доз удобрений и влажности
почвы // Пути повышения плодородия почв и урожайности сельскохозяйственных куль­
тур в Северном Казахстане. 1978. Т.18. С. 141 - 1 4 8 (в соавт.).
15.Сортовая отзывчивость райграса на минеральное питание // Доклады ВАСХНИИЛ.
1978. № 11. С. 20-22 (в соавт.).
16.
Влияние возрастающих доз азота в питательной среде на содержание сыро­
го протеина и водорастворимых углеводов в райграсе однолетнем // Агрохимия.1979. № 1 1 . С. 16-19 (в соавт.).
17.0 научных основах прогнозирования урожая (состояние и перспективы исследований)
// Сельскохозяйственная биология. 1980. Т.25. №6. С. 10-22 (в соавт.).
18. Влияние водного режима и условий азотного питания на содержание углеводов и азо­
тистых веществ в райграсе вестервольдском // Агрохимия.1980. № 5. С.12-16 (в со­
авт.).
19. Роль калия в формировании урожая и биохимического состава растений райграса вестервольдского в зависимости от условий азотного питания // Агрохимия. 1981. №3.
С.50-55 (в соавт.).
20. Изменение продуктивности райграса вестервольдского в зависимости от норм удобре­
ний и посева семян //Агрохимия. 1981. №9. С. 75-79 (в соавт.).
21. Изменение соотношений и концентрации минеральных элементов в райграсе вестер­
вольдском в зависимости от начального уровня азота, фосфора, калия и влаги в среде
//Агрохимия. 1981. №9. С. 75-79 (в соавт.).
22. Экономическая эффективность увеличения норм посева и удобрений при возделыва­
нии райграса вестервольдского // Химия в сельском хозяйстве. 1983. №11. С. 50-55 (в
соавт.).
23. Рекомендации по подготовке данных информационной системы для программирова­
ния урожая сельскохозяйственных культур на орошаемых землях. М.: ВНИИГиМ. 1984.
- 57 с. (в соавт.).
24. Взаимосвязь концентрации фосфора в питательной среде и растениях райграса и ов­
са с накоплением сухой массы // Агрохимия. 1984. № 10. С. 75 - 79 (в соавт.).\
25.Методические указания по программированию урожая сельскохозяйственных культур
на орошаемых землях. М.:ВНИИГиМ. 1984.-57 с. (в соавт.).
26.Временные методические указания по программированию урожаев сельскохозяйст­
венных культур на мелиорируемых землях Московской области. М.:ВНИИГиМ. 1986. 41 с. (в соавт.).
27.Автоматизированная разработка контрольно - технологических карт программирован­
ного выращивания сельскохозяйственных культур // Итоги научных исследований и
внедрение методов программирования урожайности. М.: ВАСХНИИЛ. 1987. С.21 - 2 3
(в соавт.).
28.А. с. № 15554818 (СССР) Способ возделывания кукурузы на зерно // Б. И. 1990№13 (в
соавт.).
47
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
29.
Исследование динамической имитационной модели роста и развития куль­
туры для управления технологией выращивания колосовых культур // Создание
мелиоративных систем нового типа. М.: ВНИИГиМ. 1991. Т.79. С. 23 - 33 (в
соавт.).
30.Оптимизация водного и минерального питания для Suaeda altissima при разных уров­
нях засоления / / 2 - я Международная научная конференция: Биологическое разнооб­
разие. Санкт- Петербург. 1999. С. 1 2 7 - 139 (в соавт.).
31.Оптимизация минерального питания галофитов при выращивании их на засоленных
супесчаных почвах // Регуляция роста, развития и продуктивности растений / Между­
народная научная конференция. Минск: ИЭБ. 1999. С. 137-138 (в соавт.).
32. Влияние экологических факторов на продуктивность растений // Вопросы мелиорации.
М.: ЦНТИ. 2000. №1-2. С. 10-14.
33. Вынос хлористого натрия галофитами // Аграрная наука. 2000. №5. С.12-14(всоавт.).
34. Производственные функции сельскохозяйственных растений // 1-я Международная
конференция. Деградация почвенного покрова и проблемы агроландшафтного
земледелия. Ставрополь. 2001. С. 313-315.
35. Влияние температуры, влажности почвы, доз удобрений и густоты растений на уро­
жайность зеленой массы кукурузы // 2-я Международная конференция. Деградация
почвенного покрова и проблемы агроландшафтного земледелия. Ставрополь. 2001. С.
342-345.
36.Модели управления продуктивностью мелиорируемых агроценозов. М.: 2001. - 166 с.
(в соавт.).
37. Линейный рост листьев как индикатор напряженности экологических факторов// Мате­
риалы международной коференции (Костяковские чтения): «Экологические проблемы
мелиорации». М.: ВНИИГиМ. 2002. С. 159-161.
38. Влияние доз азота, фосфора и калия на продуктивность галофитов при разных уров­
нях засоления // Материалы международной коференции (Костяковские чтения): «Эко­
логические проблемы мелиорации». М.: ВНИИГиМ. 2002. С. 161-163 (в соавт.).
39. Применение метода планирования эксперимента для оптимизации параметров техно­
логических операций // Международная научно-техническая конференция «Модели и
технологии оптимизации земледелия». Курск. 2003. С. 25-28.
40.Оптимизация условий выращивания ежи сборной при пастбищном её использовании //
Международная научно-практическая конференция: «Ресурсосберегающие и энерго­
эффективные технологии в орошаемом земледелии». Т.2. Коломна: ВНИИ «Раду­
га».2003. С. 2 3 - 2 8 .
Объем 3,0 п.л.
Зак. 598
ЛНО «Издательство МСХА»
127550, Москва, ул. Тимирязевская, 44
Тир. 150 экз.
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
16
Размер файла
1 381 Кб
Теги
463
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа