This work is devoted to the definition of a number of biological parameters of winter wheat and modeling their production process, using culture for assessing bioclimatic potential of the territory. The article presents the results of field observations of winter wheat of Povolzhskaya 86 variety in 2002-2004. The coefficients of distribution of assimilates by the bodies of plants, biomass outflow from vegetative organs and the proportion of green areas above-ground organs were determined. The approximating functions with coefficients of determination within 0,61-0,92 were selected. There are revealed the regularities of the dynamics of plastic substances in winter wheat during the growing season. With the use of certain biological functions, we implemented a dynamic model of the production process of culture with a daily time step and obtain graphs of biomass plants in contrasting weather conditions of 2002-2004. The relative error of calculation of biomass ears are within the accuracy of computational scheme and it has 17-20%. Model calculation of winter wheat produced by actual meteorology for 2001-2012 years. (calculation accuracy is 94%), and it is 400 variants generated weather conditions. As a result, the average value of biological productivity of winter wheat was determined in the conditions of Samara region: 53 centner per hectare at the optimum moisture content of crops and 33 centner per hectare at actual moisture. The level of statistically stable yields (provided in 75% of years) changes in the territory within 40 centner per hectare.
bio-climatic potential, biological productivity, production process modeling, biological functions.
Введение. В современных условиях в связи с переходом к адаптивной системе ведения сельского хозяйства, применением точного земледелия, поиском и отработкой ресурсосберегающих приемов возделывания культур большое значение придается повышению эффективности использования в сельском хозяйстве природного потенциала территории. В связи с этим повышаются и требования к качеству и точности его оценки [1, 2], в том числе и оценки биоклиматического потенциала (БКП).
Согласно определению [3], БКП – это агроклиматический показатель биологической продуктивности в баллах. Его оценка напрямую связана с количественной характеристикой и анализом пространственно-временной изменчивости биологической продуктивности сельскохозяйственных культур [4]. В Среднем Поволжье оценка потенциала территории, как правило, осуществляется относительно зерновых культур с учетом хорошего соответствия комплекса имеющихся природных ресурсов территории их потребностям в факторах внешней среды, адаптационной способности растений и стрессоустойчивости в складывающихся условиях, а также ввиду исключительной важности этих культур для пищевой промышленности и кормопроизводства.
Использование для оценки БКП фактических урожаев культур за многолетний период (20-30 лет) затруднено в связи с низким уровнем агротехники в производственных посевах и слабой эффективностью использования растениями почвенно-климатических ресурсов (в среднем 60-80 % относительно хозяйств научных учреждений с высокой технологией возделывания). Это приводит к заниженным и недостоверным результатам оценки потенциала территории. Возникает необходимость расчета биологического урожая сельскохозяйственных культур в заданных почвенно-климатических условиях с учетом всевозможных сочетаний метеорологических факторов в ходе вегетационного периода.
Существующие эмпирико-статистические зависимости, физико-статистические модели урожайности [5] сравнительно просты в реализации, но результат их работы недостаточно полно характеризует потенциал территории, поскольку они отражают влияние погоды лишь на итог продукционного процесса растений – урожайность, а не на процесс ее формирования. Часть временной вариации влияющих факторов, а также сложный и изменяющийся в процессе вегетации характер взаимодействия растений с внешней средой в этом случае не попадают в поле зрения исследователя, показатели статистической устойчивости оценки оказываются искаженными.
Более полными и физически обоснованными, а потому и более информативными являются динамические модели, которые в имитационном режиме воспроизводят формирование урожая как процесс пошагового накопления биомассы растений в задаваемых условиях [6, 7]. Эти модели основываются на положениях теории продукционного процесса растений и при расчете урожайности учитывают как физические процессы энерго- и массообмена в системе «почва-растение-атмосфера», так и основные физиологические процессы растений (фотосинтез, дыхание, рост, развитие) с учетом регуляции их интенсивности факторами внешней среды.
Целью исследований является выявление и изучение биоклиматического потенциала территории на основе динамического моделирования биологической продуктивности сельскохозяйственных культур.
1. Zhuchenko A.A. Resursnyy potentsial proizvodstva zerna v Rossii (teoriya i praktika). M.: Agrorus, 2004. 1110 s.
2. Kleshchenko A.D. Agrometeorologicheskoe i agroklimaticheskoe obespechenie agrarnogo sektora ekonomiki Rossii v sovremennykh usloviyakh: Trudy VNIISKhM. 2007. Vyp. 36. S. 3-25.
3. Tolkovyy slovar´ po sel´skokhozyaystvennoy meteorologii / pod red. Gringofa I.G., Shamena A.M. i dr. SPb.: Gidrometeoizdat, 2002. 471 s.
4. Gordeev A.V., Kleshchenko A.D., Chernyakov B.A., Sirotenko O.D. Bioklimaticheskiy potentsial Rossii: teoriya i praktika. M.: Tovarishchestvo KMK, 2006. 512 s.
5. Zhukov V.A., Polevoy A.N., Vitchenko A.N., Danielov S.A. Matematicheskie metody otsenki agroklimaticheskikh resursov. L.: Gidrometeoizdat, 1989. 207 s.
6. Poluektov R.A., Smolyar E.I., Terleev V.V., Topazh A.G. Modeli produktsionnogo protsessa sel´skokhozyaystvennykh kul´tur. SPb.: Izd-vo SPbGU, 2006. 396 s.
7. Modelirovanie rosta i produktivnosti sel´skokhozyaystvennykh kul´tur / pod red. F.V.T. Penninga de Friza, Kh.Kh Van Lara. L.: Gidrometeoizdat, 1986. 320 s.
8. Samarskiy statisticheskiy ezhegodnik: stat. sb. - Samara: Samarastat, 2010. 357 s.
9. Sirotenko O.D. Matematicheskoe modelirovanie vvodno-teplovogo rezhima i produktivnosti agroekosistem. L.: Gidrometeoizdat, 1981. 167 s.
10. Skvortsov M.Yu., Samokhvalova E.V. Matematicheskoe modelirovanie vlagoobespechennosti yachmenya v Srednem Povolzh´e: mezhvuzovskiy tematicheskiy sbornik trudov «Matematicheskoe modelirovanie, chislennye metody i kompleksy programm». SPb.: SPbGASU, 1996. S. 97-102.
11. Kumakov V.A. Fiziologicheskoe obosnovanie modeley sortov pshenitsy. M.: Kolos, 1985. 270 s.
12. Glukhovtsev V.V., Kirichenko V.G., Zudilin S.N. Praktikum po osnovam nauchnykh issledovaniy v agronomii. - M.: Kolos, 2006. 240 s.
13. Glukhovtsev V.V., Zudilin S.N., Kirichenko V.G. Osnovy nauchnykh issledovaniy v agronomii. - Samara: RITs SGSKhA, 2008. 291 s.
14. Ustimenko A.S., Danil´chuk P.V., Gvozdikovskaya A.T. Kornevye sistemy i produktivnost´ sel´skokhozyaystvennykh rasteniy / pod red. Gorodnego N.G. K.: Urozhay, 1975. 368 s.
15. Samokhvalova E.V. Vosstanovlenie vremennykh ryadov meteovelichin na osnove ikh klimaticheskikh kharakteristik primenitel´no k modelirovaniyu urozhaev. Izvestiya Samarskoy GSKhA. 2012. №4. S. 45-49.
16. Chetverikov F.P., Denisov E.P., Panasov M.N., Kosachev A.M. Otsenka sootvetstviya biologicheskikh osobennostey ozimoy pshenitsy abioticheskim faktoram //Niva Povolzh´ya. 2012. № 2. S. 45-50.
17. Yurkeeva N.U., Pinchuk L.G., Kondratenko E.P., Sigacheva M.A. Analiz i nekotorye perspektivy proizvodstva zerna pshenitsy v Kemerovskoy oblasti//Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2012. № 11. S. 17-19.
18. Komarov N.M., Dridiger V.V. K voprosu o srokakh seva ozimoy pshenitsy//Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2013. № 10. S. 34-35.
19. Dubovik D.V., Vinogradov D.Yu. Pogodnye usloviya zimnego perioda i urozhaynost´ ozimoy pshenitsy//Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2013. № 5. S. 23-24.
20. Netsvetaev V.P., Bondarenko L.S., Ryzhkova T.A.Novyy podkhod k otsenke pshenitsy kachestva zerna myagkoy//Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2012. № 9. S. 24-27.
