CC BY
11
УДК 631.582:631 .15:[631.171:004.3]
Банк данных
для энерго-экономической оценки и корректировки
короткоротационных севооборотов
зяйства нашего региона, что подтверждают положительные тренды урожайности зерновых культур за SO лет (в среднем +7,1 ц/га).
Литература
1. Изменения климата, 2001 г. Обобщенный доклад. Вклад рабочих групп I, II и III в подготовку Третьего доклада об оценке Межправительственной группы экспертов по изменению климата. -ВМО, ЮНЕП, 2003. - 220 с.
2. Climate Change 2001. Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. - Cambridge, Cambridge University Press, 2001. - 1032 p.
3. Ранькова Э.Я. Климатическая изменчивость и изменения климата за период инструментальных наблюдений /Дисс.... докт. физико-матем. наук. - М., ИГКЭ, 2005. - 67 с.
4. Ранькова Э.Я., Груза Г.В. Индикаторы изменений климата России//Ме-теорология и гидрология, 1998. - № 1. -С. 5-18.
5. Будыко М.И. Климат и жизнь. - Л.: Гидрометеоиздат, 1971. - 472 с.
6. Сиротенко О.Д. Усовершенствованная методика расчета оценок клима-тообусловленного риска для сельского хозяйства с учетом текущих изменений климата/В кн.: Климатические ресурсы и методы их представления для прикладных целей. - СПб.: Гидрометеоиз-дат, 2005. - 231 с.
7. Сиротенко О.Д. Математическое моделирование водно-теплового режима и продуктивности агроэкосистем. - Л.: Гидрометеоиздат, 1981. - 167 с.
Статья поступила в редакцию 20.06.2011
Tendencies of climate' changes and their influence on grain crops' productivity in Ulianovsk region
S.N. Nemtsev, R.B. Sharipova
There have been analyzed the changes of climate and grain crops' productivity on the territory of Ulianovsk region. Keywords: temperature, evaporation, aridity index, hydrothermal factor, trend, moisture factor, productivity, yield.
Л.В. ТИРАНОВА, кандидат сельскохозяйственных наук
Новгородский НИИ сельского хозяйства
А.Б. ТИРАНОВ, кандидат экономических наук
Новгородский государственный университет им. Ярослава Мудрого E-mail: zevs I947@yandex. ru
Разработан банк данных, позволяющий провести энерго-экономическую оценку короткоротационных севооборотов, осуществить их корректировку и оптимизацию. Банк создан в программе Microsoft Excel, имеет 10 таблиц, хранящихся в одном файле, которые содержат экспериментальные и нормативные данные по сельскохозяйственным культурам севооборотов.
Ключевые слова: банк данных, блок-схема, файл, энерго-экономическая оценка, модели короткоротационных севооборотов, удобрения, сидераты.
Севооборот - основа наиболее эффективного использования земель и ведения системы земледелия. В его границах идет чередование культур во времени и по территории, применяются дифференцированные агротехника, система удобрений, передовые технические и технологические ресурсы. В каждом хозяйстве свои особенности агроланд-шафта и разные направления деятельности, а значит, и разные требования к ведению севооборотов.
В отделе агрохимии и земледелия Новгородского НИИСХ сформирован автоматизированный банк данных, позволяющий максимально упростить процесс корректировки схем корот-коротационных севооборотов в адаптивно-ландшафтной системе земледелия (АЛСЗ) Новгородской области.
Для формирования банка данных были разработаны 12 моделей короткоротационных севооборотов: пропашные, льняные, зернокормо-вые с насыщенностью бобовыми культурами от 20 до 40 %.
Модели севооборотов следующие.
1, 2 - 20 % бобовых: вика +
овес на сидерат (или на зеленую массу - занятый пар) - озимая рожь (зерно), солома на удобрение - картофель - ячмень (плющение) + озимый рапс на сидерат - овес (или овес + озимая рожь на сидерат);
3, 4 - 20 % бобовых: люпин узколистный на сидерат(или на зеленую массу - занятый пар) - озимая рожь (зерно), солома на удобрение
- картофель - ячмень (плющение) + озимый рапс на сидерат - овес (или овес + озимая рожь на сидерат);
S, 6 - 40 % бобовых: картофель
- ячмень + клевер + тимофеевка -клевер + тимофеевка 1 г. п. на зеленую массу - клевер + тимофеевка 2 г. п. на сидерат (или 2-ой укос на сидерат) - картофель;
7, 8 - 20 % бобовых: клевер 1 г. п. на сидерат (или на зеленую массу
- занятый пар) - озимая рожь (зерно), солома на удобрение - ячмень (зерно), солома на удобрение - лен-долгунец (волокно) - овес (зерно) + клевер;
9 - 40 % бобовых: клевер 1 г. п. на зеленую массу - клевер 2 г. п. на зеленую массу (занятый пар) - озимая рожь (зерно), солома на удобрение - лен-долгунец (волокно) -овес (зерно) + клевер;
10, 11 - 20 % бобовых: рапс яровой на сидерат (или на зеленую массу - занятый пар) - озимая рожь (зерно), солома на удобрение - ячмень (зерно), солома на удобрение
- лен-долгунец (волокно) - зернобобовые, солома на удобрение;
12 - 40 % бобовых: ячмень + клевер + тимофеевка - клевер + тимофеевка 1 г. п. на зеленую массу
- клевер + тимофеевка 2 г. п. на зеленую массу - озимая рожь (зерно), солома на удобрение - овес (зерно), солома на удобрение.
Севообороты исследовали в 2006- | 2010 гг. на опытном поле Новгородс- я> кого НИИСХ. Почва - дерново-под- | золистая легкосуглинистая средне- 5 окультуренная. Опыт проводили в че- 2 тырехкратной повторности. Площадь р делянок - 100 м2, размещение де- р
лянок рендомизированное. 2
р
S
Eniiäügiääieä gaiee 1.p65 5 30.01.2012, 20:24
Под сельскохозяйственные культуры вносили умеренные дозы минеральных удобрений (Х48_62Р60_74К62_68 в среднем за ротацию), пополнение органического вещества почвы осуществлялось за счет сидератов, измельченной соломы зерновых, по-жнивно-корневых остатков. На I т соломы при ее заделке в почву дополнительно вносили 10 кг азота. В севооборотах возделывали сорта, районированные в Новгородской области.
Всю информацию, накапливаемую для создания банка данных, условно распределили по следующим группам:
1. Исходный (экспериментальный) цифровой материал, полученный в ходе полевых исследований;
2. Нормативный цифровой материал, взятый из справочников и методических указаний непосредственно для условий Новгородской области;
3. Эталонный банк данных, содержащий показатели биоэнергетической оценки эталонных короткорота-ционных севооборотов при высоком, среднем, низком уровнях урожайности сельскохозяйственных культур;
4. Расчетный банк данных корот-
"X Microsoft Excel - База-данных-2010.xls
^ Файл Правка Вид Вставка Формат Сервис Данные
коротационных севооборотов, характеризующий их биоэнергетические показатели;
S. Банк данных оценки показателей севооборотов, где расчетные показатели севооборотов сравнивают с эталонными.
Используя «Методику расчета ресурсно-экономической оценки оптимальных севооборотов» [1], экспериментальные и нормативные данные за первую ротацию модельных севооборотов создали автоматизи-
gplssiaiM»!
Окно ?
0
СМ
см
01
z
ш
s Ц
а
4
ф ц
5
tu
m
H □ ES н aavlnsäB^l^-o" & s fi. gl si 1 ш # Щ - m
Times Mew Roman - L2 Ж К ч Ш= Ш Ш ÉÛ ® % , Îd8 Л ■ЕВ €Й • , <3» . А .
Al = Таблица 1 ■ Ввод исходных данных
A| В 1 С 1 D Е 1 F 1 G 1 H I J 1 К |LMNO|P|Q
1 Таблица 1- Вбодискошшх даташи
2 I CQ Череговагше культур б севообороте Урожайность основной продукции, т/га Дозышн. утюб., кг д. в ./га Навоз КРС, т/га Плотность споженкя почвы, г/см' Содержащее гумуса, Уф Содержание гпгт-ателзшх вевдетв в почве, мг на 100 гр. 3 г
3 начало ротации коней ротация
4 Б Т.Ч. прочего. ксп. азотные фосфо рные калий кые сложные МО. РА К;0 NO, PO, К О
5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 lö 17
б 1 1. Вмка+овес сндерат 0 42 0 30 30 30 1,3 2,89 2,84 10,3 13,3 2,8 10,4 13
7 2. Озимая рожь 5,90 0 0 0 0 30 1,2 2,89 2,84 10,3 13,3 2,8 10,4 13
S 3. Картофель 36,5 0 0 0 0 90 1,1 2,89 2,84 10,3 13,3 2,8 10,4 13
9 4. .Ячмень-!- рапс сил. 4,5 20 0 0 0 Й0 1,2 2,99 2,84 10,3 13,3 2,8 10,4 13
1С 5. Овес 5 0 0 0 0 60 1,3 2,99 2,84 10,3 13,3 2,8 10,4 13
11
12 2 1. Вика + овес з/м 38,5 0 0 30 30 30 1,3 2,79 1,66 11,3 12,9 1,63 11,4 12,8
13 2. Озимая рожь 5 0 0 0 0 30 1,2 2,79 1,66 11,3 12,9 1,63 11,4 12,8
14 3. Картофель 32,8 0 0 0 0 90 1,1 2,79 1,66 11,3 12,9 1,63 11,4 12,8
15 4. Ячмень* рапс с ид. 4,1 20 0 0 0 60 1,21 2,9 1,66 11,3 12,9 1,63 11,4 12,8
16 5. Овес4го. рожь сидераг 4 20 0 0 0 60 1,3 2,9 1,66 11,3 12,9 1,63 11,4 12,8
17
14 4 . H\ Ввод-Табл-1 f, лри.ед.табл-2 A Табл-3 f, ТаблA f, Табл-5 X ЫмЛ / Tj6^7 / Ta|.| > 1
I Действия - fe & Автофигуры - \ Ч 1_1 О [=1| <41 »•^•i-issii
Готово ЗВПуск!
ЗУ Microsoft Word - Крат. отч...
¿Microsoft Excel - Баз...
Рис. 2. Таблица ввода исходных показателей по севооборотам в банк данных
рованный банк данных для энергоэкономической оценки схем корот-коротационных севооборотов и их корректировки в АЛСЗ Новгородской области на основе программы Microsoft Excel 97. Экспериментальные и нормативные данные, введенные в банк данных, хранятся в одном файле и распределены в десяти таблицах. Надо сказать, что создание таблиц - наиболее важный этап при проектировании банка данных, от которого в большей степени зависят скорость действия и качество работы будущей системы.
Банк данных содержит следующую информацию: дозы удобрений под культуры, урожайность возделываемых в севооборотах культур; физические, физико-химические свойства почв, агрохимический анализ почвы и продукции растениеводства; а также нормативные данные для почвен-но-климатических условий Новгородской области. Пользователь имеет возможность применить эти данные для биоэнергетической оценки конкретных агроэкосистем на территории Новгородской области в различных агроланд-шафтах и их корректировки.
" I I |Шм I '] Г
ШЭШ<0 15:07
Исходные показатели и результаты биоэнергетической оценки зернокормового севооборота на дерново-подзолистой почве в АЛСЗ Новгородской области
Показатель Уровни эталонных севооборотов за ротацию Зернокор-мовой
высокий средний низкий севооборот
Продуктивность, т зерн. ед/га 4-6 3-4 <3 5,0
Количество энергии в надземной фитомассе за ротацию севооборота, ГДж/га >600 400 250 666
Количество ФАР (за вегетацию) за ротацию севооборота, ГДж/га 60087 51060 40060 71250
Содержание энергии в органическом веществе почвы, ГДж/га 2592 1728 <1152 1720
Невозобновляемые антропогенные затраты энергии за ротацию севооборота, МДж/га 60000 50000 40000 50516
Изменение энергопотенциала почвы за оцениваемый период, ГДж/га 81,082 51,825 32,32 85,9
Денежные затраты (в ценах 2006 г.), руб/га >18040 13320 10830 11988
Трудовые затраты, чел.-ч/га 27,2 25,2 20,5 16,4
Производительность севооборота на единицу совокупного энергетического ресурса, МДж-день/ГДж 0,05 0,032 <0,02 0,055
Производительность севооборота на единицу денежных затрат, МДж-день/руб. 60,8 30,5 15,2 109
Производительность севооборота на единицу трудовых затрат, МДж-день/чел.-ч 54,1 35,2 30,4 81
Показатель направленности воспроизводства почвенного плодородия, ед. 1,20 1,05 0,96 1,26
Энергетическая эффективность севооборота, ед. 7,21 6,82 4,8 10,1
Энергозатраты на I т зерн. ед., МДж 2797 4310 >8000 2000
На рисунке I показана блок-схема автоматизированного банка данных для корректировки схем короткоротационных севооборотов в АЛСЗ Новгородской области.
Доступ к информации в автоматизированном банке данных возможен через таблицы, которые связаны между собой. Исходные данные по севообороту, расположенному в конкретном агроландшафте, вводятся в таблицу I банка данных «Ввод исходных данных» (рис. 2). В эту таблицу вводятся культуры севооборотов, их урожайность, вносимые дозы минеральных и органических (при их наличии) удобрений, а также по каждому полю севооборота - плотность сложения почвы, содержание гумуса, количество N03, Р205, К20 в начале и конце ротации.
После ввода исходных данных по конкретному севообороту в таблице «Оценка показателей севооборотов» автоматизированно получаем расчеты энерго-экономических показателей севооборотов. В представленной в статье таблице приведен пример
биоэнергетической оценки зернокормового севооборота (модель № 12) и его сравнение с уровнями эталонных севооборотов по 14 показателям. Биоэнергетические показатели, используемые в таблице, разработаны во ВНИИЗиЗПЭ [2].
Энерго-экономическая оценка севооборотов по предложенной системе показателей дает возможность качественно оценить уровень использования природных и антропогенных ресурсов, их взаимосвязь, определить экологически целесообразные приемы управления процессами создания энергии в фитомассе растений и органическом веществе почвы.
Сравнение показало, что на минеральных почвах целесообразно иметь севообороты с включением многолетних трав (клевера и тимофеевки). Многолетние травы двухлетнего использования и запахивание соломы зерновых культур не только улучшают плодородие почвы и снижают энергозатраты на единицу продукции, но и повышают энер-
гетическую эффективность севооборота, а также его производительность.
В сформированном банке данных корректировка энерго-экономичес-ких показателей конкретного севооборота проводится через таблицу «Ввод исходных данных» путем изменения исходных показателей (планируемой урожайности сельскохозяйственных культур, доз минеральных и органических удобрений, норм высева семян и др.).
Объединение нормативных и экспериментальных показателей, накопленных в ходе полевых исследований на дерново-подзолистой почве в условиях Новгородской области, в единый автоматизированный банк данных дает возможность существенным образом сократить время на оптимизацию и корректировку агроэко-систем, их энерго-экономическую оценку, что в конечном итоге обеспечивает повышение плодородия почвы и урожайности сельскохозяйственных культур.
Литература
1. Тиранова Л.В, Тиранов А.Б. Методика расчета ресурсно-экономической оценки оптимальных севооборотов/Метод. указ. Нов. ГУ им. Ярослава Мудрого. - Великий Новгород, 2005. - 48 с.
2. Володин В.М., Еремина Р.Ф. и др. Методика ресурсно-экологической оценки эффективности земледелия на биоэнергетической основе. - Курск: Издательский центр «ЮМЭКС», 1999. - 47 с.
Статья поступила в редакцию
14.02.20Ï1
Data bank for energy-economic estimation and adjustment of short rotation' crops
L.V. Tiranova, A.B. Tiranov
There has been created the data bank which allows to carry out energy-economic estimation of short rotation' crops as well as their adjustment and "
optimization. The bank was created in | Microsoft Excel and it has 10 tables stored g in one file which contain experimental and i normative data about crop rotations' s
cultures.
Keywords: data bank, flow chart, file, energy-economic estimation, patterns of 2 short rotation' crops, fertilizers, siderates. о
■ P
