CC BY
24
УДК: 635.21:633.491:631.671.1:631.559.2 DOI 10.32786/2071-9485-2018-04-8
ДИНАМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РАННЕСПЕЛОГО КАРТОФЕЛЯ ДЛЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ ГИДРОТЕРМИЧЕСКОГО РЕЖИМА АГРОЦЕНОЗА В УСЛОВИЯХ ВОЛГОГРАДСКОЙ ОБЛАСТИ
DYNAMIC MODEL OF EARLY RIPE POTATOES FOR REGULATION OF THE HYDROTHERMAL REGIME OF AGROCENOSIS IN VOLGOGRAD REGION
А.С. Овчинников1, член-корреспондент РАН, доктор сельскохозяйственных наук, профессор
А.А. Бубер2, аспирант 2*
Ю.П. Добрачев , доктор технических наук -2
В.В. Бородычев , академик РАН, доктор сельскохозяйственных наук
1 2 2 3 A.S. Ovchinnikov , A.A. Buber , Yu.P. Dobrachev , V.V. Borodychev
1 Волгоградский государственный аграрный университет 2ФГБНУ ВНИИГиМ «им. А.Н. Костякова», г. Москва 3Волгоградский филиал ФГБНУ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова
1 Volgograd State Agrarian University 2All-Russian Research Institute _ for Hydraulic Engineering and Land Reclamation named after A.N. Kostyakov, Moscow 3Volgograd branch of Federal State Budget Scientific-Research Establishment All-Russian Research Institute for Hydraulic Engineering and Land Reclamation named after A.N. Kostyakov
Приведено описание разработанной динамической модели формирования урожая раннего картофеля «POTATO» для климатических условий сухостепной зоны Нижнего Поволжья. Имитационная модель, созданная в программном продукте Microsoft Office - Excel, состоит из 4-х основных блоков: блок «Исходные данные», астрономический блок, блок «Эвапотранспи-рация», биологический блок. Расчет планируемой урожайности происходит в биологическом блоке. Верификация и адаптация модели к климатическим условиям проводилась по данным трехлетних полевых опытов в КФХ «Выборнов В.Д.» Ленинского района Волгоградской области. Динамическая модель формирования урожая раннего картофеля «POTATO» дает возможность управления водным режимом и уровнем внесения минерального питания для получения высоких и стабильных урожаев и, вследствие этого, позволяет снизить ресурсные затраты на производство единицы продукции.
The article describes the developed dynamic model of the formation of early potato harvest "POTATO" for the climatic conditions of the dry steppe zone of the Lower Volga region. The simulation model created in the Microsoft Office - Excel software product consists of 4 main blocks: the "Initial Data" block, the astronomical block, the "Evapotranspiration" block, the biological block. The calculation of the planned yield occurs in the biological unit. Verification and adaptation of the model to the climatic conditions was carried out according to three-year field experiments at the Peasant Farm "Vibornov V.D." in Leninsky district of the Volgograd region. The dynamic model of the formation of early potato harvest "POTATO" enables the management of the water regime and the level of mineral nutrition to obtain high and stable yields, and, consequently, reduces the resource costs for the production unit.
Ключевые слова: динамическое моделирование, гидротермический режим урожая картофеля, эвапотранспирация, имитационная модель урожайности, прогнозирование урожайности картофеля, ранний картофель «Импала».
Key words: dynamic modeling, hydrothermal regime of potato harvest, evapotranspiration, yield simulation model, prediction of potato harvest, early «Impala» potato.
Введение. Современные требования сельскохозяйственного производства к гидромелиоративным системам орошения исходят из понимания необходимости управления продуктивностью орошаемых земель с учетом экономических условий и экологических ограничений. В развитии этого направления и переходе от узкотехногенного к общесистемному пониманию данной проблемы, увязывающему земледелие и экологию путем оптимизации факторов урожая, особая роль принадлежит теоретическим и экспериментальным работам отечественных ученых И.С. Шатилова, А.А. Жученко, И.Б. Ускова, В.В. Шабанова, А.И. Голованова, Е.П. Галямина.
Изменение условий хозяйствования в процессе реформирования экономики значительно обострило проблему повышения эффективности земледелия на мелиорируемых землях. Как показывает отечественный и зарубежный опыт, в настоящее время ключевыми трендами развития высокоэффективного сельскохозяйственного производства становятся цифровые технологии в агросекторе и рациональное природопользование. В области управления агротехнологией орошаемого земледелия разработка и применение компьютерных технологий, математических моделей и имитационных схем, отображающих реальные процессы выращивания сельскохозяйственных культур, открывает возможность использования имеющихся ресурсов в оптимальном соотношении исходя из плодородия почвы, погодных условий, сортовых особенностей культуры для получения высоких и устойчивых урожаев.
Проблема повышения эффективности орошения на протяжении многих лет была в центре внимания многих видных ученых нашей страны. Именно для орошаемого земледелия разрабатывалась технология программированного выращивания урожая, включающая как факторы интенсификации производства, так и факторы экономии ресурсов и экологической адаптации к почвенно-климатическим условиям среды.
Однако до сих пор методы обоснования применения такого мощного средообра-зующего воздействия, каким является орошение, пока не позволяют формализованно учесть весь комплекс показателей: состояние сельскохозяйственных культур, свойства почв, агромелиоративный режим полей, погодные условия, технические параметры поливной техники, ограниченность ресурсов. Следствием этого является недобор урожая, излишние затраты, снижение плодородия почв и ухудшение мелиоративного состояния орошаемых земель.
Актуальность разработки цифровой агротехнологии регулирования водно-теплового режима сельскохозяйственных полей с применением имитационных моделей обусловлена необходимостью создания нового поколения гидромелиоративных систем на базе последних технических достижений и фундаментальных знаний для реализации высокоэффективного и экологически чистого земледелия на орошаемых землях.
В этой связи в теоретическом и практическом отношении метод программирования урожаев сельскохозяйственных культур сохраняет свою актуальность. Технология программирования урожайности предполагает разработку комплекса агротехнических мероприятий, своевременное и качественное выполнение которого обеспечивает получение заранее рассчитанного уровня урожая заданного качества. В развитых странах вопросам управления формированием урожая уделяют большое внимание. Так, в Нидерландах создан ряд имитационных моделей роста сельскохозяйственных культур, среди которых наиболее известные WOFOST и SWACROP. Модели имитируют рост культуры в заданных почвенно-климатических условиях, адекватно реагируют на агротехнические мероприятия. Модель WOFOST широко использовалась для оценки урожайности и экологической ситуации в Африке, Латинской Америке, Азии, а SWACROP нашел применение в Европе [12, 5].
Для обеспечения населения продуктами питания, реализации программы по им-портозамещению и увеличения объемов экспорта возникает необходимость в значительном росте объемов производства продуктов питания. Это направление является одним из приоритетных в рамках «Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013...2020 годы».
Модель формирования урожайности «POTATO», разработанная авторами, дает возможность управления водным режимом и уровнем внесения минерального питания для получения высоких и стабильных урожаев и, вследствие этого, позволяет снизить ресурсные затраты на производство единицы продукции. Разработанная динамическая модель создана на стандартном материальном обеспечении Microsoft Office - Excel, что делает ее доступной для пользователей. Предусмотрена возможность калибровки и адаптации модели для других природно-климатических условий и сельскохозяйственных культур.
Материалы и методы. С целью реализации модели был накоплен ряд экспериментальных данных трехлетнего многофакторного опыта в КФХ «Выборнов В.Д.», находящегося в Ленинском районе Волгоградской области. Исследования выполнялись в сухостеп-ной зоне на светло-каштановых почвах. В качестве посадочного материала был выбран высокоинтенсивный районированный сорт раннего картофеля «Импала». При всех вариантах экспериментов рельеф, почвенные и гидрологические условия опытных участков были достаточно однородными, требования репрезентативности были соблюдены в соответствии с существующими методиками постановки полевого опыта [4].
Параметры, входящие в формулы модели, основанной на подходе формирования потенциального урожая, разработанном Х.Г. Тоомингом [8, 9], определялись по данным полевого опыта 2015...2017 гг., по материалам научных публикаций, а также путем подбора коэффициентов при постановке численных экспериментов на модели. Модель состоит из нескольких блоков: «Исходные данные», астрономический блок, «Эвапотранспирация», биологический блок.
Результаты и обсуждение. Рассмотрим результаты разработки динамической модели формирования урожая раннеспелого картофеля в условиях регулирования гидротермического режима агроценоза для климатических условий сухостепной зоны Волгоградской области.
Блок «Исходные данные». Ввод исходных данных предполагает наличие почасовой информации о температуре и влажности воздуха (каждые 3 часа), скорости ветра, осадках и приходящей солнечной радиации (в связи с отсутствием информации были использованы данные по облачности в %), а также о почвенных характеристиках по горизонтам корнеобитаемого слоя, сроках выполнения агротехнических приемов при возделывании культуры. Описание начальных условий включает почвенный влагозапас на первый день расчета (1 марта). Автором принималось допущение, что почва корнеобитаемого слоя была насыщена влагой на 90 % от наименьшей влагоемкости (НВ) в результате снеготаяния. Для динамических расчетов урожайности на модели важна также информация о дате сева, поливных нормах, датах и продолжительности поливов, сроках уборки урожая.
Астрономический блок. Для расчета астрономических характеристик необходимы некоторые географические и метеорологические параметры (широта местности, прозрачность верхних слоев атмосферы), которые позволяют рассчитывать по общепринятым формулам угол солнечного склонения, максимум приходящей солнечной радиации в ясный день, продолжительность световой части суток [9, 11]. После чего переходим к расчету величины приходящей солнечной радиации с учетом облачности (рисунок 1).
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Рисунок 1 - Приходящая солнечная радиация, рассчитанная (2015 г.)
Альбедо дневной поверхности, используемое для расчета потенциальной испаряемости, включает отражательную способность почв и кустов растущего картофеля. Значение альбедо находится по справочным таблицам по типу почвы, либо измеряется на поле с помощью альбедометра. Для картофельного поля, по данным В.Л. Гаевского и М.И. Будыко [3, 2], альбедо картофельного поля принимает значение 15...25 % в зависимости от альбедо почвы и фазы развития культуры.
В зависимости от величины приходящей солнечной радиации и суммарного альбедо почвы и посева рассчитывается поглощенная картофельным полем радиация как доля от падающей.
Потенциальная эвапотранспирация E0 (мм) рассчитывается как величина, пропорциональная поглощенной радиации H0, с учетом влияния температуры и дефицита влажности воздуха [3]:
E0 = 1,28-PobT-FhtH<>. (1)
где Ров - дефицит влажности воздуха, мб; Г - функция среднесуточной температуры, в долях от единицы; F10 - температурный коэффициент, в долях от единицы; H0 - радиационный баланс, мм испарившейся воды; 1,28 - размерностный коэффициент, мм/Дж/мб.
Блок «Эвапотранспирация». В модели отдельно рассчитываются испарение с поверхности почвы - эвапорация, и с надземной части растений - транспирация. Расчет эва-порации выполняется в два этапа в соответствии с двумя фазами этого процесса. Это позволяет в расчетах отдельно рассматривать верхний слой почвы, подсушенный почти до максимальной гигроскопичности, от нижнего слоя, периодически заполняемого при капельном орошении вплоть до наименьшей влагоемкости, учитывая распространение корневой системы по горизонтам в толще корнеобитаемого слоя почвы. С момента появления всходов по мере увеличения площади листовой поверхности альбедо посадки изменяется и происходит частичное, а затем полное затенение поверхности почвы листьями от прямой солнечной радиации. Этот процесс учитывается в расчетах потенциального испарения с поверхности почвы согласно алгоритму, предложенному J. Ritchie [15].
Представляется рациональным использовать данный алгоритм для расчета эва-потранспирации по двум причинам. Первая - это возможность сохранять сухим верхний слой почвы (4...5 см) при производстве полива капельным способом, насыщая влагой нижние горизонты; вторая - учитывать мелкодисперсное дождевание как в алго-
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
ритме учитываются осадки, выпавшие в малых количествах. При этом понижаются значения эвапорации и транспирации на величину обеспеченной снижением потенциального испарения распыленной по площади воды. Транспирация задается отдельной функцией, включающей площадь листьев и водный статус растений. Расчетная величина эвапорации и транспирации за 2015 год представлена на рисунках 2 и 3. Для расчета водного баланса слоя почвы, занятого корнями, вводится поправочный коэффициент на объем верхнего слоя почвы, несущего гряду, поскольку традиционные формулы и соотношения предназначаются для выровненных поверхностей. Наличие гряд приводит к тому, что площадь поверхности почвы под посевом становится больше, и соответственно эвапорация с ее поверхности будет пропорционально выше в соответствии с геометрическими характеристиками гряды.
Рисунок 2 - Расчетная величина эвапорации и транспирации при капельном орошении (2015 г.)
Рисунок 3 - Расчетная величина эвапорации и транспирации год при капельном орошении и мелкодисперсном дождевании (2015 г.)
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
В модели рассматривается водный баланс почвы орошаемого участка, используемого для выращивания раннего картофеля. Для расчета водного баланса используется информация о водно-физических свойствах почвы моделируемого орошаемого поля: полевая влагоемкость (ПВ), наименьшая влагоемкость (НВ), влажность завядания (ВЗ), максимальная гигроскопичность (МГ) по почвенным горизонтам высотой 100...200 мм, сумма которых должна быть больше слоя, занимаемого корнями. В модели «POTATO» учитываются 4 слоя почвы, общая глубина составляет 0,8 м.
Кроме того, использование послойной модели водного баланса почвенных горизонтов предполагает выполнение расчетов заполнения профиля почвы водой, поверхностный и инфильтрационный сток при полном заполнении водой корнеобитаемого слоя. Размещение посадок картофеля на грядах и их капельное орошение приводят к тому, что часть профиля почвы наполняется влагой, а другая часть остается подсушенной. Учет объема почвы, ограниченной поверхностью и подошвой гряды, является необходимым условием для корректного расчета водного баланса верхнего слоя почвы и оценки динамики заполнения наиболее активного объема почвы. В этой связи вводятся поправки на объем почвы верхнего горизонта с учетом профиля гряд и межгрядового расстояния.
Одним из параметров для расчетов водного статуса растений является «критическая влажность» картофельного поля, которая связана с величиной потенциального испарения, состоянием растительного покрова и водно-физическими свойствами почвы -доступностью влаги [1, 7]. Также в модели предусмотрен расчет периодов переувлажнения почвы. Ситуации, обусловленные динамикой развития растений, погодных условий и влиянием фактора влажности почвы на фотосинтез и транспирацию (открытие и закрытие устьиц), учитываются с помощью функции «водный фактор», принимающей значение от 0,2 до 1. Динамика значений водного фактора, влияющего на фотосинтез, транспирацию, рост и развитие раннего картофеля, представлена на рисунках 4 и 5.
Рисунок 4 - Динамика водных факторов, влияющих на развитие посадок раннего картофеля при капельном орошении (2015 г.)
В динамической модели «POTATO» имитируется развивающийся посев от фазы «посадка» до фазы «техническая спелость клубней», его орошение с помощью капельной линии и мелкодисперсного дождевания в зависимости от влажности почвы в прикорневой зоне и напряженности метеорологических условий, оцениваемых по темпера-
70
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
туре воздуха и испаряемости. Модель позволяет анализировать развитие посева и формировать урожай в ситуациях, когда продукционный процесс может лимитироваться почвенным запасом влаги и питательных веществ, структурными компонентами куста картофеля (площадь листьев, глубина корней и др.) и погодными условиями.
Рисунок 5 - Динамика водных факторов, влияющих на развитие посадок раннего картофеля при капельном орошении и мелкодисперсном дождевании (2015 г.)
Биологический блок. Биологический блок модели обеспечивает выполнение основных функций продукционного процесса картофеля: фотосинтеза, дыхания, роста органов растения (листьев, стеблей, корней и клубней), развития культуры по фазам, поглощения и накопления элементов минерального питания. Расчет интенсивности фотосинтеза (г/м2) производится в зависимости от площади листьев, поглощенной посадкой ФАР, температуры приземного слоя воздуха, водного фактора и накопленных в растениях веществ минерального питания [13]:
{
Ph ^sun I
(2)
* 1-ехр -0,4 * Lai * SFAC * f(NPK) при Lai > 1 Ph = Rsun I * 1 - exp -1,2 * Lai * SFAC * f(NPK) при Lai < 1
где Rsun (I) - суточная солнечная радиация, Дж/м2 в сут; Lai - листовой индекс посева, м2/м2; SFAC -водный фактор; f(NPK) - функция влияния минеральных удобрений на продуктивность посадки.
Влияние температуры и водного фактора включено в формулу в виде сомножителей функциональных зависимостей от температуры воздуха внутри посева и функции лимитирования фотосинтеза от водного фактора растений. Также учитывается интенсивность дыхания роста и поддержания по органам растений [14]. Динамика фотосинтеза за вегетационный период представлена на рисунке 6.
Для учета влияния дыхания на роста органов растений были использованы данные, приведенные в работе [10]. Накопление биомассы в органах раннего картофеля представлено на рисунках 7 и 8.
Развитие и формирование агроценоза в модели рассматривается по пяти периодам (фазы вегетации растения). Скорость прохождения фаз зависит от температурного режима надземной и подземной частей растения. В качестве функции воздействия температуры на процессы онтогенеза взята функция, основой которой является описание влияния температурного режима на адаптационные и ростовые свойства картофеля [6].
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Рисунок 6 - Динамика фотосинтеза при капельном и комбинированном орошении,
рассчитанная по данным 2015 года 1«00 -
— — «^(ОЮОГ!»®®^^«*^^»^^!*®® дата
Рисунок 7 - Динамика роста органов раннего картофеля при капельном орошении
(2015 г.)
1«0 -
Рисунок 8 - Динамика роста органов раннего картофеля при капельном орошении и мелкодисперсном дождевании по данным 2015 года
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Скорость прохождения фаз развития растения зависит от температурного режима надземной и подземной частей и взяты согласно многолетним экспериментальным исследованиям. Скорость прохождения фаз развития посадок картофеля представлены на рисунках 9 и 10.
Рисунок 9 - Скорость прохождения фаз развития посадок раннего картофеля при капельном орошении по данным 2015 года
шЗ
го
-еч
посадка -всходы всходы-начало б/тонизации цветение-окончание роста окончание роста-технич. спелость клубней
бу! и энизац зетени " 1
1
-комбиниро ванное орошение
оооооооо ооо ооооо
1Н1ЛОГП
дата
Рисунок 10 - Скорость прохождения фаз развития посадок раннего картофеля при капельном орошении и мелкодисперсном дождевании по данным 2015 года
В расчетах принимается, что суточное поглощение растениями минерального питания пропорционально дозе вносимых удобрений, показателю естественного плодородия почвы и интенсивности водного обмена.
В расчетах урожайности сухое вещество, накопившееся в клубнях, переводится в бункерный вес и, кроме того, вводятся поправки на биомассу, учитывающие продуктивность посадок картофеля в различные фазы развития как способ адаптации модели иным почвенно-климатическим условиям при прогнозировании урожайности. На ри-
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
сунках 11, 12 и 13 представлена фактическая урожайность, полученная по результатам опыта 2015...2017 годов в сравнении с расчетной урожайностью, полученной в результате прогонок модели по метеорологическим и агротехническим данным 2015...2017 годов. Погрешность расчетов составила до 6 %.
Рисунок 11 - Сравнение результатов моделирования с данными полевых опытов
Рисунок 12 - Сравнение результатов моделирования с данными полевых опытов, 2016 г.
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Рисунок 13 - Сравнение результатов моделирования с данными полевых опытов, 2017 г.
Заключение. Разработанная имитационная модель формирования урожая раннего картофеля «POTATO» дает возможность управления гидротермическим режимом посева и дозой внесения минерального питания с целью получения высоких и стабильных урожаев. В аридной зоне, характеризующейся засушливым климатом, имитационное моделирование позволит решить ряд агромелиоративных задач по выращиванию раннего картофеля при снижении ресурсных затрат на производство продукции.
Библиографический список
1. Будаговский, А.И. Основы количественной теории фотосинтетической деятельности посевов. Фотосинтезирующие системы высокой продуктивности [Текст] / А.И. Будаговский, Ю.К. Росс. - М.: Изд-во Наука, 1966. - С. 51-58.
2. Будыко, М.И. Тепловой баланс земной поверхности [Текст]/ М.И. Будыко. - Л.: Гид-рометеоиздат, 1956. - 254 с.
3. Гаевский, В.Л. Альбедо больших территорий [Текст]/ В.Л. Гаевский // Труды ГГО. -М., 1955. - Вып. 46.
4. Доспехов, Б.А. Методика полевого опыта [Текст]/ Б.А. Доспехов. - М.: Колос, 1973.
5. Имитационная модель роста сельскохозяйственных растений WOFOST 7.1 [Текст]/ Х. Бо-огаард, К. ванн Диепен, Р. Реттер и др.; Центр исследования земельных, почвенных и водных ресурсов Винанда Старинга, РУДН Аграрный факультет. - М.: Издательство РУДН, 2000. - С. 3-34.
6. Коровин, А. И. Растения и экстремальные температуры [Текст] / А. И. Коровин. - Л.: Гидрометеоиздат, 1984. - 271 с.
7. Саноян, М.Г. Агрометеорологические и агрофизические принципы и методы управления влагообеспеченностью посева [Текст]/ М.Г. Саноян. - Л.: Гидрометеоиздат, 1982. - 296 с.
8. Тооминг, Х.Г. Адаптация растительных сообществ к интенсивности света и ее математическое моделирование [Текст]/ Х.Г. Тооминг // Журнал общей биологии. - 1968. - Т. 29. -№ 5. - С. 549-563.
9. Тооминг, Х.Г. Солнечная радиация и формирование урожая [Текст]/ Х.Г. Тооминг. -Л.: Гидрометеоиздат, 1977. - 200 с.
10. Формирование урожая основных сельскохозяйственных культур [Текст]: пер. с чеш. Благовещенской З. К. - М.: Колос, 1984. - С. 296-327.
11. Чирков, Ю.И. Агрометеорология [Текст]/ Ю.И. Чирков. - Л.: Гидрометеоиздат, -293 с.
12. Feddes, R.A. Simulation of water use and production of potatoes as affected by soil compaction / R.A. Feddes, M. de Graaf, J. Bouma. - 1988, Potatoe Res. 31: - Р. 225-239.
13. Kanemasu, E.T. Stomatal diffusion resistance of snap beans, I. Influence of leaf-water potential / E.T. Kanemasu, C.B. Tanner //Plant Physiol. - 1974. - №44. - P. 1547-1552.
14. McCree, K.J. An equation for the rate of respiration of the white clover plants grown under controlled conditions/ K.J. McCree // Prediction and Measurement of Photosynthetic Productivity. -Wageningen, Pudoc, 1970. - P. 221-230.
15. Penman, H. L. Evaporation: an introductory survey / H. L. Penman. - Netherl. J. Argic. Sci., 4, 1956. - P. 9-29.
16. Ritchie, J. Т. A precision w eighing lysim eter for row crop water use studies / J. Т. Ritchie, E. Burnett // Agron. J. - 1968. - № 60. - P. 545-549.
Reference
1. Budagovskij, A. I. Osnovy kolichestvennoj teorii fotosinteticheskoj deyatel'nosti posevov. Fotosinteziruyuschie sistemy vysokoj produktivnosti [Tekst] / A. I. Budagovskij, Yu. K. Ross. - M.: Izd-vo Nauka, 1966. - P. 51-58.
2. Budyko, M. I. Teplovoj balans zemnoj poverhnosti [Tekst]/ M. I. Budyko. - L.: Gidromete-oizdat, 1956. - 254 p.
3. Gaevskij, B. L. Al'bedo bol'shih territorij [Tekst]/ B. L. Gaevskij // Trudy GGO. - М., 1955. - Vyp. 46.
4. Dospehov, B. A. Metodika polevogo opyta [Tekst]/ B. A. Dospehov. - M.: Kolos, 1973.
5. Imitacionnaya model' rosta sel'skohozyajstvennyh rastenij WOFOST 7.1 [Tekst]/ H. Boogaard, K. vann Diepen, R. Retter i dr.; Centr issledovaniya zemel'nyh, pochvennyh i vodnyh resur-sov Vinanda Staringa, RUDN Agrarnyj fakul'tet. - M.: Izdatel'stvo RUDN, 2000. - P. 3-34.
6. Korovin, A. I. Rasteniya i jekstremal'nye temperatury [Tekst] / A. I. Korovin. - L.: Gidro-meteoizdat, 1984. - 271 p.
7. Sanoyan, M. G. Agrometeorologicheskie i agrofizicheskie principy i metody upravleniya vlagoobespechennost'yu poseva [Tekst]/ M. G. Sanoyan. - L.: Gidrometeoizdat, 1982. - 296 p.
8. Tooming, H. G. Adaptaciya rastitel'nyh soobschestv k intensivnosti sveta i ee matematich-eskoe modelirovanie [Tekst]/ H. G. Tooming // Zhurnal obschej biologii. - 1968. - T. 29. - № 5. - P. 549-563.
9. Tooming, H. G. Solnechnaya radiaciya i formirovanie urozhaya [Tekst]/ H. G. Tooming. -L.: Gidrometeoizdat, 1977. - 200 p.
10. Formirovanie urozhaya osnovnyh sel'skohozyajstvennyh kul'tur [Tekst]: per. s chesh. Blagoveschenskoj Z. K. - M.: Kolos, 1984. - P. 296-327.
11. Chirkov, Yu. I. Agrometeorologiya [Tekst]/ Yu. I. Chirkov. - L.: Gidrometeoizdat. - 293 p.
12. Feddes, R.A. Simulation of water use and production of potatoes as affected by soil compaction / R.A. Feddes, M. de Graaf, J. Bouma. - 1988, Potatoe Res. 31: - Р. 225-239.
13. Kanemasu, E.T. Stomatal diffusion resistance of snap beans, I. Influence of leaf-water potential / E.T. Kanemasu, C.B. Tanner //Plant Physiol. - 1974. - №44. - P. 1547-1552.
14. McCree, K.J. An equation for the rate of respiration of the white clover plants grown under controlled conditions/ K.J. McCree // Prediction and Measurement of Photosynthetic Productivity. -Wageningen, Pudoc, 1970. - P. 221-230.
15. Penman, H. L. Evaporation: an introductory survey / H. L. Penman. - Netherl. J. Argic. Sci., 4, 1956. - P. 9-29.
16. Ritchie, J. Т. A precision w eighing lysim eter for row crop water use studies / J. Т. Ritchie, E. Burnett // Agron. J. - 1968. - № 60. - P. 545-549.
E-mail: vkovniigim@yandex.ru
