CC BY
19
Большинство предприятий Ленинградской области, занимающихся семеноводством многолетних трав, используют выращенные семена в основном для собственных нужд, поэтому основные показатели эффективности молочного животноводства в хозяйствах занимающихся семеноводством выше (табл. 2).
Повышение интенсивности выращивания многолетних трав обеспечивает более высокую урожайность. В части хозяйств себестоимость зеленой массы и силоса выше, чем в среднем по области. Однако более высокое качество кормов обеспечивает снижение издержек при производстве молока.
В Ленинградской области в 2014 г. на текущую поддержку элитного семеноводства было выделено 3,3 млн.руб. из федерального и 42,1 млн.руб. из областного бюджета. Хозяйства могут использовать на развитие семеноводства средства несвязанной поддержки в области растениеводства, которые составили в среднем 261,9 млн. руб. Непосредственно для поддержки производства семян многолетних трав из областного бюджета было выделено 5,0 млн. руб. из расчета 30 тыс. руб. на 1 т произведенных семян. Было просубсидирова-но производство 234,4 т семян многолетних трав, произведенных 16 сельхозорганизациями области [2]. Одновременно поддерживается спрос - приобретение оригинальных и репродукционных семян, которое составило 19,8 млн.руб. из расчета 50 тыс. руб./т.
С целью развития внутреннего рынка семян сельскохозяйственных растений, отечественного конкурентоспособного семеноводства, в Государственную программу развития сельского хозяйства на 2013-2020 гг. включена Подпрограмма «Поддержка племенного дела, селекции и семеноводства», в которой предусмотрена не только текущая поддержка семеноводства, но и поддержка строительства
объектов селекционно-семеноводческих центров и кредитования их развития.
Результатом реализации программы должно стать обеспечение сельхозпроизводителей семенами основных с-х культур, отечественного производства, в размере не менее 75%.
Для решения этой задачи в Подпрограмме предусмотрена компенсация прямых понесенных затрат сельскохозяйственным товаропроизводителям при создании или модернизации следующих объектов: селекционно-генетических и селекционно-семеноводческих центров: 20% из федерального и 20 % из областного бюджетов [3]. Однако у хозяйств, имеющих необходимые компетенции и ресурсы для производства семян, нет достаточного объема собственных финансовых ресурсов для осуществления масштабных долговременных инвестиций. По расчетам только для выполнения строительно-монтажных работ необходимо не менее 8 млн. руб. Длительный срок окупаемости и высокие риски снижают привлекательность проектов для внешних инвесторов. Поэтому для увеличения объемов производства качественных семян, в том числе многолетних трав, в условиях роста требований повышения продовольственной независимости, необходимо совершенствование организационно-экономического механизма развития семеноводства.
Источники
1. Годовые отчеты сельхозорганизаций Ленинградской области за 2014 год.
2. Пояснительная записка об основных результатах реализации государственной программы «Развития сельского хозяйства Ленинградской области» за 2014 год.
3. Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 годы.
БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ТЕХНОЛОГИЙ ВОЗДЕЛЫВАНИЯ ЯРОВЫХ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР В УСЛОВИЯХ НОВГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ
Тиранова Л.В., к. с.-х. наук, зав. отд., Тиранов А.Б., к. э.н., ст. науч. сотр. ФГБНУ «Новгородский НИИСХ»
Для принятия быстрых и экономически обоснованных решений разработаны базы данных для проектирования агротехнологий яровых зерновых культур в адаптивно-ландшафтных системах земледелия в условиях Новгородской области.
Получение высоких урожаев зерновых требует внедрения научно-разработанных аг-ротехнологий, основанных на всестороннем
знании почвенно-климатических особенностей конкретного агроландшафта, потребностей возделываемых сортов и обеспеченности сельхозтоваропроизводителя материальными ресурсами. Базы данных позволяют в автоматизированном режиме определить тип технологии с учетом материальных и природных ресурсов хозяйства, после чего автоматически
рассчитываются себестоимость единицы продукции, прибыль и рентабельность.
Использование базы данных для разработки агротехнологий различной интенсивности при выращивании яровых зерновых в аг-роландшафтах Новгородской области позволяет за один рабочий день (8 часов) рассчитать несколько вариантов агротехнологий возделывания яровых культур, что в денежном выражении составляет 5000 руб. Для расчёта агро-технологии возделывания яровой зерновой культуры потребуется обычным способом как минимум 3-5 дней. Рентабельность использования баз данных для разработки агротехноло-гий различной интенсивности при возделывании яровых зерновых составляет примерно 200-300 %.
Для Северо-Западного региона России, в т.ч. и Новгородской области, специализирующейся на производстве животноводческой продукции, создание высокопродуктивных агрофитоценозов по выращиванию фуражных зерновых яровых культур приобретает исключительно большое значение. Яровые зерновые культуры предъявляют повышенные требования к плодородию почвы. Лучшими почвами являются оподзоленные и выщелоченные черноземы, серые, темно-серые и карбонатные почвы. На дерново-подзолистых почвах высокий урожай можно получить при известковании и внесении удобрений.
Преобладающие типы почв Новгородской области: дерново-слабоподзолистые - 70%, дерново-подзолистые глееватые - 20% (от площади территории) [1]. Распределение почв пашни по гранулометрическому составу: глинистые и тяжелосуглинистые - 6%, суглинистые - 56%, супесчаные, песчаные - 38% [2].
Яровые зерновые - пшеница, ячмень и овес используют агроклиматические ресурсы области более чем на 85 %. Однако, для получения высоких урожаев зерновых требуются
научно обоснованные агротехнологии, основанные на всестороннем знании почвенно-климатических особенностей конкретного аг-роландшафта, возделываемых сортов и обеспеченность сельхозтоваропроизводителя материальными ресурсами. Поэтому создание баз данных по оценке агротехнологий возделывания яровых зерновых культур остается важнейшей задачей для Новгородской области.
При выращивании яровых зерновых культур различают следующие типы технологий (по фактору интенсивности): - экстенсивные (Э), ориентированные на естественный уровень плодородия почвы); нормальные (Н), с внесением расчетной дозы NРК на планируемый урожай 2,0-2,5 т/га и оптимального применения пестицидов; интенсивные (И), с мерами по защите растений от наиболее опасных вредителей, болезней, сорняков, внесением расчетной дозы NРК на планируемый урожай 3,0-3,5 т/га [3]. Дозы минеральных удобрений, вносимые под яровые зерновые культуры, в базах данных технологий (Н и И) рассчитаны по методике, разработанной АФИ [4].
Многочисленными опытами научных учреждений и производственной практикой доказано, что органические удобрения при возделывании яровых зерновых лучше вносить под предшествующую культуру (озимые зерновые и картофель).
Сформированные нами базы данных позволяют:
- осуществить выбор оптимального типа технологии по оценке природных и материальных ресурсов сельхозтоваропроизводителей по таблицам, используя макросы, которые путём сравнения автоматически выбирают оптимальную технологию;
- определить в автоматизированном режиме прогнозируемую себестоимость единицы продукции, прибыль и рентабельность, выбранной технологии производства.
Автомат база техн яров, зерн,, 2015,xlsx - Microsoft Excel [Сбой активации ,
щщ - о т # эгф _
Главная Вставка Разметка страницы Формулы Данные Рецензирование Вид I Разработчик
=> # £3 & S3
Разметка страницы
Режимы просмотра книги
В Q
Показать | Масштаб
¡^ Новое окно Щ Упорядочить все
в
LJ
=У
з Сохранить Перейти в Макросы
] Закрепить области - _] рабочую область другое окно "
_Окно_| Макросы
Д1
А Таблица 1- Оценка материальных ресурсов сельхозтоваропроизводителей для т
А В С D Е F G
1 Таблица 1 - Оценка материальных ресурсов сельхозтоваропроизводителей для Еыбора типа технологии
2 Показатель материальных ресурсор Единица измерения Значения материальных ресурсов на I га посева по типам технологий Наличие материальных ресурсов в хозяйстве на 1 га посева
3 экстенсивная нормальная интенсивная
4 5 1. Затраты живого труда чеда'час s 12 12.8-16.0 13.5-15.8 16
2. Минер, удобрения, КРК кг д. в. /га £ 15 61-90 £ 91 80
6 3. Горючее кг/га i 40 49-59 * 58 56
7 4. Гербициды кг/га 0 0,21-0,5 0,5 0,5
S 5. Фунгициды кг/га 0 0.41-1.0 0.5 0.5
9 10 И 6. Инсектициды кг/га 0 0 0,5 0
7.Трактора всех марок. шт. 1 i 2 > 2 1.5
8. Комбайны шт. ' 0,2 •• 12 ' 0,2 0,3
12 13 9. Плуги шт. г 125 г 125 s 125 0.25
Рекомендуемый тип технологии Нормальная
И 4 Табл! Табл2 Табл 3 Табп 1 /Табл У.'/Табл & Ж |i| I пи ► р
Готово | 3 |
!Н!ПЕ1 as% 0
¡да
■а
Рисунок 1 - Таблица 1 «Оценка материальных ресурсов сельхозтоваропроизводителя
для выбора типа технологии».
Сформированы автоматизированные базы данных по оценке типов технологий возделывания яровых зерновых культур (Э, Н, И). Базы данных включают в себя таблицы, хранящиеся в одном файле. Они содержат следующую информацию: урожайность возделываемых культур, физико-химические свойства почвы, агрохимический анализ почв и растений, нормативные данные по расчету планируемой урожайности (коэффициенты использования питательных веществ растениями из почвы и удобрений и нормативные данные по почвенно-климатическим условиям Новгородской области и др.). Пользователь имеет возможность применить их для оценки агротех-нологий возделывания яровых зерновых культур на дерново-подзолистых почвах в различных агроландшафтах Новгородской области.
Доступ к информации в автоматизированных базах данных возможен через таблицы.
В автоматизированном режиме с использованием макросов в табл. 1 - «Оценка материальных ресурсов сельхозтоваропроизводителя для выбора типа технологии» происходит выбор типа технологии. В приведённом примере - нормальная технология.
По табл. 2 базы данных выбираем состав технических средств под соответствующие технологии. После выбора типа технологии возделывания яровой зерновой культуры (например, Н) открываем табл. 3 «Ввод исходных данных для оценки технологий возделывания яровых зерновых культур» и вводим конкретные исходные данные по возделываемой яровой культуре, которые представлены на рис. 2.
