CC BY
24
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №6/2016 ISSN 2410-6070_
определялись экспериментально и составили 2 мл/л и 20 мл/л соответственно. На следующий день семена были высажены в горшки.
Всхожесть семян бенинказы определяли на 10 сутки, энергию прорастания - на 25 сутки. В таблице 1 представлены данные по влиянию регуляторов роста на посевные качества семян бенинказы сортов «Облонг» и «Раунд».
Таблица 1
Посевные качества семян
Посевные качества Сорт «Облонг» Сорт «Раунд»
Крезацин Энерген АКВА Контроль Крезацин Энерген АКВА Контроль
Всхожесть семян, % 10 10 0 100 90 90
Энергия прорастания, % 70 10 10 100 100 90
Всхожесть семян сорта «Облонг», замоченных в опытных растворах регуляторов роста, на 10% больше, чем всхожесть семян в контрольном варианте. У сорта «Раунд» всхожесть в растворе с «Крезацином» на 10% больше, чем в контрольном варианте, а в растворе с «Энергеном АКВА» - такая же.
Энергия прорастания семян сорта «Облонг» в растворах обоих регуляторов на 60% больше, чем в контрольном варианте. У сорта «Раунд» этот же показатель всего на 10% больше, чем в контрольном варианте.
Заключение
В результате полученных данных можно сделать вывод о том, что регулятор роста «Крезацин» оказывает более стимулирующее действие на посевные качества семян, чем регулятор «Энерген АКВА». Более высокими посевными качествами обладает сорт «Раунд», чем сорт «Облонг».
Список использованной литературы:
1. Регуляторы роста растений / К.З. Гамбург, О.Н. Кулаева, Г.С. Муромцев и др.; Под ред. Г.С. Муромцева. - М.: Колос, 1979. - 246 с.
2. Лебедева А.Т. Тыквенные редкости // А.Т. Лебедев. - М.: Ваш сад. - 2011. - 32 с.
3. Баханова М.В. Интродукция растений: Б 30 учеб.-метод. пособие / М.В. Баханова, Б.Б. Намзалов. -Улан-Удэ: Издательство Бурятского госуниверситета, 2009. - 207 с.
© Башкирова И.Г., 2016
УДК 631.4:551.5
Берсиров М.Т.,
К.т.н., Жирикова З.М.,
Старший преподаватель, Факультет механизации и энергообеспечения предприятий
Кабардино-Балкарский ГАУ, г. Нальчик, Российская Федерация
АГРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ АСПЕКТ КОНЦЕПТУАЛЬНОГО АЛГОРИТМА РАЙОНИРОВАНИЯ ПРЕДГОРНЫХ АГРОЛАНДШАФТОВ ПОД СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ
Аннотация
В предлагаемой статье предложен метод количественного прогноза влияния местоположения склона,
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №6/2016 ISSN 2410-6070_
его крутизны и характеристик мелиоративных приемов на микроклимат почвы. В частности, рассматривается модель тепло- и влагопереноса в почве, позволяющая прогнозировать изменения теплового и водного режимов почвы под влиянием указанных факторов.
Ключевые слова
Садоводство, агроландшафт, районирование, теплообмен, влагообмен, рельеф местности, склон.
Интенсивное развитие плодоовощеводства в Северо-Кавказском Федеральном округе, в частности Кабардино-Балкарии, предполагает сельскохозяйственное освоение предгорных агроландшафтов, характеризующихся наиболее плодородными почвами [1]. Одной из главных задач при этом является выбор предгорных территорий наиболее пригорных под их сельскохозяйственное использование. Критериями для принятия в этом случае являются, наряду с обеспечением природоохранного режима, удобство применения сельскохозяйственных машин, наличие транспортных коммуникаций.
Наряду с перечисленными критериями стоят и агрометериологические условия, к которым следует отнести тепловой и водный режим почвы, существенно влияющие на урожайность. Для эффективного решения такого рода задач и принятие решений, необходимо иметь информационную базу, позволяющую оценить условия формирования теплового и водного режимов почвы в их динамике.
Принципиальная блок-схема информационной базы представлена на рисунке. Комплексный подход к исследованию теплового и водного режимов почв предгорных агроландшафтов, иллюстрируемый схемой, заключается в широком использовании методов моделирования параллельно с исследованиями натурного объекта. Рассматриваются три вида моделей: вещественная, натурная и математическая. Синтез добытых с их помощью знаний, совмещенных во времени, позволяет оперативно проводить корректировку каждой модели, осуществлять их более полное информационное насыщение и существенно влиять на принятие решений по районированию. Эксперименты на различных по своей природе объектах требуют специфического оснащения средствами способов сбора, обработки и хранения информации, однако методический подход к техническому оснащению всех трех рассматриваемых моделей должен быть единым [2].
Численный эксперимент на компьютере с использованием имитационной модели может выступать аналогом натурального эксперимента, проводимого в масштабах машинного времени. Обрабатывая данные численного эксперимента, подобно данным полевых наблюдений можно получить возможность построения различных зависимостей регрессивного типа, которые можно использовать в специализированных вычислителях на основе микропроцессоров. Следует отметить, что такой методический подход позволяет проводить расчеты отдельных мелиоративных и агротехнических приемов при управлении элементами микроклимата в конкретных погодных и хозяйственных условиях.
В качестве средств измерения, обработки и хранения данных об изучаемых процессах, можно использовать информационно-измерительные системы т.к. необходим системный подход со сложностью объекта исследования. Для первичной обработки экспериментальных данных можно использовать компьютеры, создавая массивы данных, полученных из модельных, численных и натуральных экспериментов, подвергать их статической обработки автоматизированное решение задач районирования.
На основе полученной информации о тепло- и влагообмене в почве принимают решения и делают рекомендации по районированию. До настоящего времени эти решения основывались на выработанных агрономической наукой и практикой рекомендациях имеющих фрагментарный описательный характер, исключающий возможность принятия оптимальных, рациональных решений.
Принятие решений на районировании связано с хозяйственно-экономическими возможностями исполнителя и его экономико-социологическим состоянием. Актуальными вопросами системного подхода к районированию предгорных территорий являются: разработка моделей энерго- и массообмена в почвах, разработка территорий принятия решений на различных уровнях, разработка создание автоматизированных систем для измерения параметров связанных с процессами возделывания сельскохозяйственных структур на склонах и повышения их продуктивности.
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №6/2016 ISSN 2410-6070
Объект районирования
Информационно-измерительная
Информационно-измерительная
Компьютер
Рисунок - Принципиальная блок-схема информационной базы
Изучению теплового режима почв на склонах предгорных территорий, посвящено значительное число работ, которые носят полевой экспериментальный характер [3-6].
Содержащаяся в этих работах информация дает возможность наметить основные черты концептуального подхода к построению имитационных моделей теплового и водного режимов почвы с учетом крутизны склона, его ориентации относительно стран света и влияния мелиоративных приемов.
Опыт построения подобного рода моделей весьма невелик. Поэтому целесообразным в данном случае, представляется использовать опыт моделирования наклонный для равнинных условий [7].
При постановке тепло-влагообменной задачи, необходимо определить местоположение границ тела и формулировать условия энерго-и массопереноса в этих границах. В случае одномерного описания, число таких границ равно двум, при двух- или трехмерном варианте задачи число их возрастает. Кроме того, при многомерной постановке задачи возникают трудности в связи изменчивостью процессов энерго-и массообмена вдоль границ. Для решения прикладных задач нужны простые алгоритмы расчета, поэтому желательно свести задачу к одномерной постановке. В условиях пересеченного рельефа поля температуры и влажности почвы многомерны, однако для пологих и длинных склонов, поля температуры и влажности изменяются в основном только с глубиной, поэтому одномерное описание тепловлагопереноса вполне оправданно [8].
Обеспечение прогнозных расчетов с использованием имитационных моделей связано с наличием базы входных данных. Основными принципами обеспечения расчетов входной информации являются: идентификация метеорологической информации на основе эмпирических моделей, унификация фермы представления входной информации, выравнивание пространственной неоднородности характеристик тепло- и влагопереноса на основе теории подобия.
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №6/2016 ISSN 2410-6070_
Источниками метеоинформации могут служить данные полевых экспериментов, в случае их отсутствия материалы гидрометфондов. Однако сеть метеостанций весьма редкая и для обеспечения расчетов возникает необходимость идентификации метеопараметров по данным наблюдений ближайших метеостанций. Решение этой задачи можно осуществить на основе эмпирических моделей, учитывающих микроклиматические особенности предгорных территорий, развитые в работах [8-10]. соотношение между метеорологическими параметрами на горизонтальных и наклонных участках оценивается с помощью линейных функций с эмпирическими коэффициентами:
I. = R + ,
v ho h hг
где 1-г - значение /-го метеопараметра на горизонтальной поверхности; R , R - эмпирические
коэффициенты идентифицируемые по данным работы [8].
для использования моделей, описывающих процессы формирования микроклиматических режимов, выполнения расчетов необходимо иметь данные о тепло- и влагофизических свойствах почвы, растительного покрова, приземного слоя воздуха. Такая информация является результатом натурных, лабораторных численных экспериментов и приводится в виде различных формализованных представлений: таблиц, графиков и эмпирических формул.
Принцип унификации формы представления входной информации, предлагает создание информационного обеспечения преобразованного к унифицированному виду, на который ориентирована модель, реализация этого принципа развита в работе [11].
В случае анизотропности свойств почвы, одномерные модели неприменимы и возникает необходимость в многомерных постановках задачи, что не всегда можно реализовать ввиду сложности теоретического описания. преодолеть эти затруднения помогает теория подобия [12].
Если характеристики тепло- и массопереноса по площади почвы склона достаточно однородны, то материалы расчета микроклиматических эффектов какой-либо точке всегда можно распространить на всю территорию.
Распределение температуры в почве при одномерной постановке:
T(x,t)=F(Bi,Fo), (1)
где T(x,t)- температура почвы в точке x в момент времени t; F - функция аргументов Bi и Fo.
Аргумент Bi в формуле (1) представляет собой безразмерный комплекс B=Nx/X, где N - эффективный коэффициент теплообмена на границе почва-воздух; X - коэффициент теплопроводности почвы; Величина Fo=at/x2, где а- температуропроводность почвы, есть критерий Фурье. Если почвенный массив состоит из n областей с различными теплофизическими характеристиками, то при равенстве аргументов:
F — f02 — ■■■ — F — ■•■=F • (2)
—bí2tF—■■■=Bii=■■■—B,»sF • <3)
температуры: T = T = ... = T = ... = T . Из (2) и (3) можно получить:
Х ^ — Х-
1
N — N
aL, a
(4)
, (5)
где С - теплопроводность почвы.
Формулы (4) и (5) позволяют рассчитывать эквивалентные значения х/ и N для каждой /-ой области. Если размеры этих областей равны .. ^П, то средние значения х и N будут равны:
Х — -
IF
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №6/2016 ISSN 2410-6070_
"-Ж <7>
i
В итоге проделанных операций неоднородный почвенный массив преобразовать в однородный, теплофизические характеристики которого равны Ci, ai, а расчетная глубина и эффективный коэффициент теплоотдачи х и N. Необходимость в многомерной постановке задачи отпадает и можно осуществить описание теплового режима при помощи одномерной модели. Список использованной литературы:
1. Эльмесов А.М., Кашукоев М.В., Назранов Х.М., Езиев М.И. Агроклиматические особенности земледелия на эрозионно-опасных агроландшафтах Кабардино-Балкарии.- Нальчик: КБГАУ, 2013.- С.120.
2. Нерпин С.В., Полуэктов Р.А., Усков И.Б. Программирование урожаев как основа системного подхода к управлению продуктивностью агроэкосистем.- В кн.: Моделирование и управление процессами в агроэкосистемах.- Л.: Гидрометиздат, 1984.- С.317.
3. Берсиров Т.Г. Эффективность применения пленочной мульчи в условиях предгорной зоны Кабардино-Балкарии / Сб. трудов по агрономической физике.- 1973.- вып.31.- С. 160-163.
4. Берсиров Т.Г. Изучение термической эффективности террасирования склонов в предгорной зоне Кабардино-Балкарии / Сб. трудов по агрономической физике.- 1973.- вып.31.- С. 157-159.
5. Мосиян А.С. Влияние экспозиции склонов и растительного покрова на термический и водный режимы почвы / В кн.: Ученые записи Краснодарского сеьхоз. института.- Краснодар, 1961.- С.46-51.
6. Мищенко З.А. Оценка тепловых ресурсов территорий административных областей с учетом экспозиции склонов / Труды ГГО.- 1969.- вып.248.- С.144-153.
7. Куртенер Д.А., Трубачева Г.А. Математическая модель для прогнозирования термических эффектов, возникающих при тепловой мелиорации почв / Сб. трудов по агрономической физике. Физические, агроэкологические и технические основы управления средой обитания растений.- 1980.- С.16-29.
8. Романова Е.Н. Микроклиматическая изменчивость основных элементов климата.- Л.: Гидрометиздат, 1977.- C.279.
9. Романова Е.Н., Мосолова Г.И., Береснева И.А. Микроклимотология и ее значение для сельского хозяйства.- Л.Гидрометиздат, 1983.- С.245.
10.Роджер Г. Барри. Погода и климат в горах.- Л.: Гидрометиздат, 1984.- С.310.
11.Куртенер Д.А., Усков И.Б. Климатические факторы и тепловой режим в открытом и защищенном грунте.-Л.: Гидрометеоиздат, 1982.- 231 с.
12.Гухман А.А. Применение теории подобия к исследованию процессов теплообмена.- М.: Высшая школа, 1967.- 265 с.
© Берсиров М.Т., 2016
УДК 339.138
Е.Н. Зубарева
преподаватель
Государственный аграрный университет Северного Зауралья, г. Тюмень, РФ
ОСОБЕННОСТИ ГРИНВОШИНГА НА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОМ РЫНКЕ ТЮМЕНСКОЙ ОБЛАСТИ
Аннотация
В работе рассмотрены специфические особенности экологического образа жизни и придание продуктам нового «экологического» статуса через новый для России механизм - гринвошинг.
