ДОЛГОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ ОВСА И ОЗИМОЙ РЖИ В СЕВООБОРОТЕ НА ОСНОВЕ РАСЧЕТОВ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ АГРОЭКОСИСТЕМЫ Текст научной статьи по специальности «Сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыбное хозяйство»

а------------------------------

Вестник РГАТУ, 2022, т.14, №2, с. 80- 87 Vestnik RGATU, 2022, Vol.14, №2, рр 80- 87

СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ НАУКИ

Научная статья

УДК631.559:631.95

DOI 10.36508/RSATU.2022.54.2.010

ДОЛГОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ ОВСА И ОЗИМОЙ РЖИ В СЕВООБОРОТЕ НА ОСНОВЕ РАСЧЕТОВ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ

АГРОЭКОСИСТЕМЫ

Ирина Игоревна Садовая1, Ольга Алексеевна Захарова2^, Олег Викторович Черкасов3, Фар-рух Атауллахович Мусаев4, Сергей Олегович Фатьянов5

1 2345Рязанский государственный агротехнологический университет имени П.А.Костычева, г.Рязань, Россия isadovayaii@mail.ru 2ol-zahar.ru@yandex.ru 3 ru89206345411@yandex.ru 4musaev@rgatu.ru 5sadovayaii@mail.ru

Аннотация.

Проблема и цель. Овес и озимая рожь - популярные и экономически выгодные зерновые культуры, часто возделываемые в севооборотах. В мире производится этих культур свыше30 млн т в год. В нашей стране они возделываются на площади 3500 млн га, но на территории Рязанской области -на небольших площадях, хотя потенциал у овса и озимой ржи высокий и при соблюдении технологии их возделывания, внедрении инновационных приемов и стремлении производителей к цифровизации сельского хозяйства можно получать высокие стабильные урожаи. Преимущество данных культур заключается в отличной отзывчивости на вносимые удобрительные средства. Таким образом, учитывая ценность культур, проведение исследований производства овса и озимой ржи в Рязанской области и долгосрочное прогнозирование урожайности культур в севообороте на основе расчетов имитационной модели агроэкосистемы является актуальным и своевременным.

Методология. На основе разработанной программы исследований приняты общеизвестные методы исследований, начиная с теоретических и заканчивая экспериментальными с использованием платформенных решений и цифровых технологий, доступных его резидентам в интернет-пространстве 1Т-технологии.

Результаты. На овес и озимую рожь приходится незначительная посевная площадь в регионе - 1,5 и 0,3 % соответственно, к тому же прослеживается тенденция к сокращению посевных площадей с 6,9 % до 4,6 % от всех площадей овса и с 15,9 % до 7,9 % от всех площадей ржи в ЦФО. Авторами использована имитационная модель АМПРА и портативная автоматическая метеостанция. Прогноз урожайности овса и озимой ржи осуществлялся по математической схеме. Предсказание ГТК производилось с помощью параболического тренда с учетом цикличности солнечной активности, установленной по временному ряду температур. При построении зависимостей соблюдались условия: объем теоретической информации по урожайности культур намного больше, чем настраиваемых параметров; проверка адекватности моделей осуществлялась с использованием независимого материала. Критерием выбора структуры модели являлась минимизация отклонений расчетных Үт и экспериментальных Үп данных. Анализ полученных моделей хорошо согласует прогноз урожайности овса и озимой ржи, ГТК (тепло и осадки) и качественные характеристики почв с экспериментальными данными. Средние отклонения Үт и Үп составляли 2,1-2,8 %. Авторами разработано органическое удобрение на основе отходов животноводства, поданы 2 заявки на изобретение (№№ регистрации 2021136608 и 2021136640, авторы И.И. Садовая, О.А. Захарова, О.В. Черкасов, Ф.А. Мусаев, М.И. Голубенко, Д.Е. Кучер, Ю.В. Ломова, Е.Н. Коняев), которое позволит повысить урожайность культур в севообороте, сохранить и восполнить плодородие почвы. Расчетные показатели предоставили данные о возможности роста урожайности культур в севообороте до 50 %.

Заключение. Полученные результаты исследований при статистической обработке теоретических и экспериментальных данных урожайности овса и озимой ржи в севообороте с использованием компьютерной программы Statistika 10, имитационной модели Ампра, метеоэлементов, регистрируемых автоматической метеостанцией, установили устойчивый рост показателя при внедрении инновационных приемов в технологии возделывания культур. Так, внесение научно-обоснованной дозы органического удобрения на основе отходов животноводства с учетом почвенных

© Садовая И.И., Захарова О.А., Черкасов О.В., Мусаев Ф.А., Фатьянов С.О., 2022 г

а

и биологических особенностей позволит повысить расчетную урожайность сельскохозяйственных культур в севообороте до 50 %.

Ключевые слова: динамика посевных площадей, урожайность, статистика, овес, озимая рожь, прогноз

Для цитирования Садовая И.И., Захарова О. А., Черкасов О. В., Мусаев Ф. А., Фатьянов С. О. Долгосрочное прогнозирование урожайности овса и озимой ржи в севообороте на основе расчетов имитационной модели агроэкосистемы // Вестник Рязанского государственного агротехнологического университета имени П.А. Костычева. 2022. Т14, №2. Р 80-87 (in Russ.).https://doi.org/10.36508/ RSATU.2022.54.2.010

Original article

LONG-TERM FORECASTING OF THE YIELD OF OATS AND WINTER RYE IN CROP ROTATION BASED ON CALCULATIONS OF THE SIMULATION MODEL OF THE AGROECOSYSTEM

Irina I. Sadovaya1, Olga A. ZakharovaіИ, Oleg V. Cherkasov3, Farrukh A. Musaev4, Sergey O. Fatyanov5

1,2,3,4,5 Ryazan State Agrotechnological University Named after PA. Kostychev, Ryazan, Russia

isadovayaii@mail.ru

2ol-zahar.ru@yandex.ru

3ru89206345411@yandex.ru

4musaev@rgatu.ru

5sadovayaii@mail.ru

Abstract.

Problem and purpose. Oats and winter rye are popular and economically viable crops, often cultivated in crop rotations. The world produces over 30 million tons of these crops per year. In our country, they are cultivated on an area of 3,500 million hectares, but on the territory of Ryazan region they are grown on small areas, although the potential for oats and winter rye is high, and if the technology of their cultivation is followed, the introduction of innovative techniques and the desire of producers to digitalize agriculture, one can obtain high stable yields. The advantage of these crops is their excellent response to applied fertilizers. Thus, taking into account the value of crops, conducting research on the production of oats and winter rye in Ryazan region and long-term forecasting of crop yields in crop rotation based on calculations of the agroecosystem simulation model is relevant and well-timed.

Methodology. On the basis of the developed research program, well-known research methods have been adopted, starting from theoretical and ending with experimental ones using platform solutions and digital technologies available to its residents in the Internet.

Results. Oats and winter rye account for an insignificant sown area in the region -1.5 and 0.3 %, respectively. In addition, there is a tendency to reduce sown areas from 6.9 % to 4.6 % of all oat areas and from 15.9 % to 7.9 % of all rye areas in the Central Federal District. The authors used the AMPRA simulation model and a portable automatic weather station. The yield forecast for oats and winter rye was carried out according to a mathematical scheme. The HTI was predicted using a parabolic trend, taking into account the cyclicity of solar activity, established by the time series of temperature. When plotting dependencies, the following conditions were observed: the amount of theoretical information on crop yields was much greater than adjustable parameters and the adequacy of the models was checked using independent material. The criterion for choosing the structure of the model was to minimize deviations of calculated Yt and experimental Yp data. The analysis of the obtained models agrees well with the yield forecast for oats and winter rye, HTI (heat and precipitation), and qualitative characteristics of soils with experimental data. The average deviations of Yt and Yp were 2.1-2.8 %. The authors have developed an organic fertilizer based on animal waste, 2 applications for the invention have been registered (registration No. 2021136608 and 2021136640, authors I.I. Sadovaya, O.A. Zakharova, O.V. Cherkasov, FA. Golubenko, D.E. Kucher, Yu.V. Lomova, E.N. Konyaev), which will increase crop yields, preserve and replenish soil fertility. The calculated indicators provided data on the possibility of increasing crop yields in crop rotation up to 50 %.

Conclusion. The results of studies obtained during statistical processing of theoretical and experimental data on the yield of oats and winter rye in crop rotation using computer program Statistika 10, the Ampra simulation model, meteorological elements recorded by an automatic weather station, established a steady increase in the indicator with the introduction of innovative techniques in crop cultivation technologies. Thus, the introduction of a science-based dose of organic fertilizer based on animal waste, taking into account soil and biological characteristics, will increase the estimated yield of crops in the crop rotation up to 50 %.

Key words: dynamics of sown areas, productivity, statistics, oats, winter rye, forecast For citation: Sadovaya, I.I., Zakharova, O.A., Cherkasov, O.V., Musaev, FA., Fatyanov, S.O. Long-term forecasting of the yield of oats and winter rye in crop rotation based on calculations of the simulation model of the agroecosystemHerald of Ryazan State Agrotechnological University Named after PA. Kostychev. 2022. Vol. 14, No. 2. p.80-87https://doi.org/10.36508/RSATU.2022.54.2.010

Введение

Овес и озимая рожь являются экономически выгодными зерновыми культурами, что обусловлено высокой урожайностью, продовольственными и кормовыми достоинствами. За счет продуктов переработки зерна обеспечивается до 40 % общей калорийности питания, 50 % потребности в белках и 60 % - в углеводах [10]. Учитывая рост народонаселения в мире, требуется рост производства зерна и других продуктов, а высокая рентабельность зернового хозяйства способствует получению прибыли производителям [4, 7].

В мире производится до 23 млн т овса в год. Основными производителям овса являются Россия (4,7 млн т), Канада (2,9 млн т) и Австралия (1,4 млн т). Под овес отводится в России площадь в 2746 млн га, Канаде - почти 1000 га, Австралии - 822 тыс. га. Урожай культуры в нашей стране в среднем составляет 1735 кг/га, Канаде -3257 и Австралии - 1582 кг/га [9].

Озимая рожь возделывается в мире на площади более 6 млн га. Основными производителями озимой ржи считаются Германия (почти 4,0 млн т), Польша (2,9 млн т), Россия (2,2 млн т). Посевные площади в Российской Федерации были на уровне 980 тыс. га. Лидирует по валовому сбору озимой ржи Башкиртостан (345 тыс.т) [3].

К сожалению, в нашей стране постепенно посевы ржи заменяются пшеницей и тритикале, а площади под ней сократились с середины ХХ века в десять раз. Как отмечали селекционеры, это обусловлено несовершенством возделываемых сортов озимой ржи и высокой полегаемостью. В то же время, снижение производства озимой ржи неблагоприятно отразилось на ежегодном валовом сборе других зерновых культур: рожь дает более стабильные урожаи в сравнении с другими зерновыми культурами в жаркую сухую погоду. Страховой потенциал у нее самый высокий, что подтверждается большей ее урожайностью на низкоплодородных почвах, а также в морозные и засушливые годы. Кроме того, производство ржи требует относительно низких прямых затрат, из-за чего ее по праву называют культурой низкого экономического риска.

Овес и озимая рожь хорошо растут на территории Рязанской области. При соблюдении техноло-

гии их возделывания, внедрении инновационных приемов и стремлении производителей к циф-ровизации сельского хозяйства в регионе можно получать высокие стабильные урожаи. Преимущество данных культур заключается и в их низкой требовательности к почве, способности использовать труднорастворимые соединения и осадки, отличной отзывчивости на вносимые удобрительные средства [5, 6].

Таким образом, учитывая ценность культур, проведение исследований производства овса и озимой ржи в Рязанской области и определение прогноза урожайности их на основе статистических методов обработки данных является актуальным и своевременным.

Объекты и методы исследований

Объект исследований - овес (Avena sativa) и озимая рожь (Secalecereale) в севообороте. В работе использовались документы и публикации отечественных и зарубежных исследователей, отчеты научно-исследовательских работ Министерства сельского хозяйства Рязанской области, некоторых НИИ и Рязанского ГАТУ

Цель работы - долгосрочное прогнозирование урожайности овса и озимой ржи в Рязанской области на основе расчетов имитационных моделей агроэкосистем.

Научная новизна заключается в использовании цифровых технологий при анализе данных динамики посевных площадей и урожайности двух зерновых культур на территории региона. Авторами использованы платформенные решения и цифровые технологии, доступные его резидентам в интернет-пространстве IT-технологии: промышленный интернет вещей, высокоточная навигация, виртуальная реальность, аналитика больших данных и прогнозирование. Для обеспечения расширенного доступа к значимой для сельскохозяйственного производства информации Минсельхозом России была запущена в эксплуатацию Единая федеральная информационная система, содержащая информацию о землях сельскохозяйственного назначения (ЕФИС ЗСН) [1,2, 6].

Представленные данные были подвержены статистической обработке с использованием компьютерной программы Statistica 10 [2], получены графики и модели.

Примечание: ось X - фактические значения; ось Y - выравненные значения Рис. 1 - Выравненная динамика ГТК по декадам в вегетационные периоды на территории Рязанской области

(Aligned dynamics of the HTI by decades during the growing seasons on the territory of Ryazan region)

Расчеты продуктивности агрофитоценоза и динамических характеристик состояния внешней среды выполнялись с использованием информации, характеризующей агрофизические и агрохимические свойства почв, и непрерывного ряда суточных значений метеоэлементов, регистрируемых автоматической метеостанцией, расположенной на территории лизиметической станции ВНИИГиМ.

Захаровский район Рязанской области относится ко II агроклиматическому району.

Тепловлагообеспеченность за многолетний период (2000-2020 гг.) соответствовала среднемноголетним показателям с чередованием засушливых и влажных, теплых и холодных периодов, что является климатической особенностью региона [5]. Гидротермический коэффициент по Се-лянинову составлял от 0,9до 1,2 с тенденцией в сторону засушливости, что обосновано в работах профессора РГАТУ РН. Ушакова (рис. 1) [8]. Так, наибольшая вероятность осадков (более 50 %)

приходится на диапазон значений от 10 до 40 мм. При этом вероятность за 20 лет составила уже 76 % (за период 1942-1981 гг. __ 37 %).

Результаты исследований В структуре сельского хозяйства Рязанской области преобладает отрасль растениеводства, доля которой составляет 59,4 %. Сельское хозяйство Рязанской области отличается большими размерами посевных площадей - 970,8 тыс. га и занимала 7-е место среди субъектов Центрального Федеративного округа (ЦФО). На озимую и яровую пшеницу отведено 38,2 % всех посевных площадей; на овес и озимую рожь приходится незначительная площадь - 1,5 и 0,3%. В регионе прослеживается тенденция уменьшения посевных площадей с 6,9 % до4,6 % от всех площадей овса в цФо. Та же зависимость отмечается и в производстве озимой ржи - падение с 15,9 % до 7,9 % от всех площадей ржи в ЦФО. Итак, валовые сборы овса и озимой ржи в Рязанской области составили соответственно 31 и 18 тыс. т, или 30-е и

23-е место среди всех регионов РФ. По производству овса наш регион занимает 39 место, озимой ржи - 24 место среди всех регионов РФ. Средняя урожайность зерновых культур составляет в регионе 35 ц/га с большой вариацией от 19 до 48 ц/ га по районам. Экономические показатели от реализации продукции растениеводства в Рязанской области: прибыль с 1 га составила в год до 2500 руб., прибыль 1218000 тыс .руб., рентабельность 17 %, себестоимость 1 т продукции - 5775 руб., затраты на 1 га посевной площади - 19887 руб. [3].

агроэкосистемы

(The simulation model of the agroecosystem)

Обзор информации о погоде за последние 20 лет (с учетом аномальных лет, как в 2010 г.) выявил тенденцию к засушливым периодам, когда растения испытывают недостаток влаги в почве, а при наличии суховеев и в атмосферном воздухе. Ливневые осадки, характерные для Рязанской области, непродуктивны и не оказывают сильного влияния на водный режим местности. Для территории Рязанской области лимитирующими факторами являются обеспеченность растений в вегетационный период питательными веществами и влагой [5].

Место динамических имитационных моделей урожайности сельскохозяйственных культур в современной науке определено конкретно и практически используются в системе принятия решений. Урожайность позволяет оценить почвенно-климатические условия и антропогенное воздействие на агроэкосистемы. Авторами для решения поставленной цели использована имитационная модель АМПРА, разработанная профессором ВНИИГиМ Ю.Добрачевым [7, 8] (рис. 2).

Прогноз урожайности овса и озимой ржи осуществлялся по следующей схеме: Yi+1=Ymin+(Ymax-Y;)rTK [H(P)H(T)], если Y<Y (1) Y;+1=Ymin+(YfYmax)rTK[H(P)H(T)], если Y>Y (2)

гдеҮі+1 - урожайность прогнозируемая,

Ү - урожайность предыдущего года,

Y - урожайность минимальная,

Y - урожайность максимальная,

ү - средняя урожайность по всему ряду, ГТК слагался из

Р - суммы осадков,

Т - суммы эффективных температур.

Предсказание параметров ГТК, в частности Т, производилось с помощью параболического тренда с учетом цикличности солнечной активности, установленной по временному ряду температур [7]. При построении зависимостей соблюдались условия: объем теоретической информации по урожайности культур намного больше, чем настраиваемых параметров; проверка адекватности моделей осуществлялась с использованием независимого материала.

Критерием выбора структуры модели являлась минимизация отклонений расчетных Үт и экспериментальных Үп данных.

Построенные модели между урожайностью овса и озимой ржи, ГТК за многолетний период на территории Рязанской области и качественными характеристиками почвы, в которые были включены рН, содержание гумуса и основных питательных веществ, позволили визуально представить динамику процессов (рисунки 3, 4, 5) на основе экспериментальных и теоретических исследова-

Рис. 3 - Преобразование данных спектрографа в 3D-график (Spectrograph data conversion to 3D chart)

Рис.4 - Временная диаграмма урожайности культур от выбранных факторов The time diagram of crop yields depending on selected factors

Анализ моделей хорошо согласует прогноз урожайности овса и озимой ржи, ГТК (тепло и осадки) и качественные характеристики почв с экспериментальными данными. Средние отклонения Үт и

Y составляли 2,1-2,8 %.

Поверхность отклика являлась адекватной аппроксимацией, а ее анализ приблизительно эквивалентен анализу реальной системы. Так, точкой максимального отклика - «подъем на холм» и минимального - «спуск в овраг».

Как видно из рисунка 5, действие погодных факторов менее значимо (синий цвет - «спуск в овраг») по сравнению с почвенным влиянием -«подъем на холм». Хотя прослеживается и резкий «нырок с холма» при нарушении технологии возделывания и наличии деградации почвы (красный центр графика). Но качественные характеристики почв могут регулироваться человеком при внедрении инновационных приемов в технологии возде-

Рис. 5 - Трехмерный график прогноза урожайности овса и озимой ржи от ГТК и характеристик почв

(Three-dimensional graph of the yield forecast for oats and winter rye depending on HTI and soil characteristics)

Расчетные показатели предоставили данные о возможности роста урожайности культур в севообороте до 50 % за одну ротацию.

Расчетная модель имеет вид:

Y =0,48(Y -Y )10,4-39,1ГТК (3)

Выводы

1. Обзор научной литературы и практических отчетов за многолетний период подтвердил значимость зерновых культур для человека и животных. В Рязанской области овес и озимая рожь известны, но занимают незначительную площадь.

2. Полученные результаты исследований при статистической обработке теоретических и экспериментальных данных урожайности овса и озимой ржи в севообороте с использованием компьютерной программы Statistika 10, имитационной модели Ампра, метеоэлементов, регистрируемых автоматической метеостанцией, установили устойчивый рост показателя при внедрении инновационных приемов в технологии возделывания культур. Так,

внесение научно-обоснованной дозы органического удобрения на основе отходов животноводства с учетом почвенных и биологических особенностей культур в севообороте дважды за ротацию позволит повысить расчетную урожайность сельскохозяйственных культур в севообороте на 50 %.

Список источников

1. Белоусова, О.Ю. ГЧП в IT: новые возможности. Фонд развития интернет-инициатив / О.Ю. Белоусова, С.В. Мокин, У.С. Огородова, А.В.. Оре-хович - ФРИИ и UNITY, 2018. - 41 aURLhttps:// cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-vozmozhnosti-sozdaniya-obektov-tsifrovoy-melioratsii-v-rossiyskoy-federatsii

2. Боровиков, В. П. Statistica: искусство анализа данных на компьютере / В. П. Боровиков. -СПб.:Питер, 2001. - 656 с. URL:https://search.rsl.ru/ ru/record/01001860859

3. Гордеев, А.В. Ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство»: официальное издание / А.В.Гордеев, Д.Н. Патрушев, Лебедев И.Ви др. - М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2019.

- 48 aURL: https://mcx.gov.ru/upload/iblock/900/900 863fae06c026826a9ee43e124d058.pdf

4. Коняев, Е. Р Оценка эффективности применения биомодифицированных минеральных удобрений под ячмень / Е.Р Романов, Я. В. Костин,

О. А. Захарова, Н. М. Троц // Вестник Рязанского ГАТУ, 2021. - №3. - С. 19-26. URL: https://www. elibrary.ru/item.asp?id=47161906

5. Кривцов, В.А. Природа Рязанской области / В.А. Кривцов, Е.И. Алёшина, С.И. Ананьева, [и др.]. - Рязань: РГУ, 2001.- 215 aURL:https://www. rsu.edu.ru/wp-content/uploads/2020/01/Priroda_ Ryazanskoy_oblasti.pdf

6. Захарова, О.А. Цифровизация управления ростовыми процессами ячменя / О. А.Захарова, Е. И. Машкова, К. Н. Евсенкин, Д. Е. Кучер, Ф. А. Мусаев // Вестник Рязанского государственного агротехнологического университета, 2021.

- №2. - С. 21-27.URL:https://www.elibrary.ru/item. asp?id=46531979

7. Матвеев, Л.Т. Курс общей метеорологии. Физика атмосферы / Л.Т. Матвеев. - Л., 1984. -158 с. URL: http://alexandr4784.narod.ru/matveevkom. html

8. Мусаев, Ф.А. Современный и ретроспективный анализ состояния ландшафтов Рязанской области / Ф.А. Мусаев, О.А. Захарова. - Рязань: РГАТУ, 2014. - 257 с. URL: https://www.elibrary.ru/ item.asp?id=22024643

9. Полуэктов, РА. Имитационные модели продуктивности агроэкосистем / РА. Полуэктов // В кн.: Теоретические основы и количественные методы программирования урожаев. - М.: Агропро-миздат, 2015. — 235 с. URL: http://www.agrobiology. ru/articles/3-2017badenko-rus.pdf

10. Усманов, И.Ю. Экологическая физиология растений / И.Ю. Усманов, З.Ф. Рахманкулова, А.Ю. Кулагин. - М.: Логос, 2001. - 224 aURL: https://www. elibrary.ru/item.asp?id=25608809

&—

Вклад авторов:

Садовая И.И. - проведение экспериментов, анализ данных, теоретический обзор;

Захарова О.А. - общее руководство; статистическая обработка;

Черкасов О.В. - теоретическая проработка;

Мусаев Ф.А. - теоретическая проработка;

Фатьянов С.О. - методика;

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов

References

1. Belousova, O.YU. GCHP v IT: novye vozmozhnosti. Fond razvitiya internet-iniciativ / O.YU. Belousova, S.V Mokin, U.S. Ogorodova, A.V.. Orekhovich - FRII i UNITY, 2018. - 41 s.URL:https://cyberleninka.ru/ article/n/issledovanie-vozmozhnosti-sozdaniya-obektov-tsifrovoy-melioratsii-v-rossiyskoy-federatsii

2. Borovikov, V. P. Statistica: iskusstvo analiza dannyh na komp'yutere / V. P. Borovikov. - SPb.:Piter, 2001. - 656 s. URL:https://search.rsl.ru/ru/record/01001860859

3. Gordeev, A.V. Vedomstvennyj proekt «Cifrovoe sel'skoe hozyajstvo»: oficial'noe izdanie /A.V.Gordeev, D.N. Patrushev, Lebedev I.Vi dr. - M.: FGBNU «Rosinformagrotekh», 2019. - 48 s.URL: https://mcx.gov.ru/ upload/iblock/900/900863fae06c026826a9ee43e124d058.pdf

4. Konyaev, E. R. Ocenka effektivnostiprimeneniya biomodificirovannyh mineral'nyh udobrenijpodyachmen' / E.R. Romanov, YA. V. Kostin, O. A. Zaharova, N. M. Troc //Vestnik Ryazanskogo GATU, 2021. - №3. - S. 19-26. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47161906

5. Krivcov, V.A. Priroda Ryazanskoj oblasti / V.A. Krivcov, E.I. Alyoshina, S.I. Anan'eva, [i dr.]. - Ryazan': RGU, 2001.- 215 s.URL:https://www.rsu.edu.ru/wp-content/uploads/2020/01/Priroda_Ryazanskoy_oblasti.pdf

6. Zaharova, O.A.Cifrovizaciyaupravleniyarostovymiprocessami yachmenya/ O.A.Zaharova, E. I. Mashkova, K. N. Evsenkin, D. E. Kucher, F A. Musaev//Vestnik Ryazanskogo gosudarstvennogo agrotekhnologicheskogo universiteta, 2021. - №2. - S. 21-27.URL:https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46531979

7. Matveev, L.T Kurs obshchejmeteorologii. Fizika atmosfery/L.T Matveev. - L., 1984. -158 s. URL: http:// alexandr4784.narod.ru/matveevkom.html

8. Musaev, F.A. Sovremennyj i retrospektivnyj analiz sostoyaniya landshaftov Ryazanskoj oblasti / F.A. Musaev, O.A. Zaharova. - Ryazan': RGATU, 2014. - 257s. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=22024643

9. Poluektov R.A. Imitacionnye modeli produktivnosti agroekosistem / V kn.: Teoreticheskie osnovy i kolichestvennye metody programmirovaniya urozhaev. - M.: Agropromizdat, 2015. — 235 s. URL: http://www. agrobiology. ru/articles/3-2017badenko-rus.pdf

10. Usmanov, I.YU. Ekologicheskaya fiziologiya rastenij / I.YU. Usmanov, Z.F Rahmankulova, A.YU. Kulagin. - M.: Logos, 2001. - 224 s.URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=25608809

Contribution of the authors:

Sadovaya I.I. - conducting experiments, data analysis, theoretical review;

Zakharova O.A. - general guidance; statistical processing;

Cherkasov O.V. - theoretical study;

Musaev F.A. - theoretical study;

Fatyanov S.O. - methodology;

The authors declare that there is no conflict of interest.

Информация об авторах

Садовая Ирина Игоревна - аспирант кафедры агрономии и агротехнологийФГБОУ ВО «Рязанский государственный агротехнологический университет имени П.А.Костычева», sadovayaii@mail. ru

Захарова Ольга Алексеевна - д-р с.-х. наук, профессор кафедры агрономии и агротехнологий ФГБОУ ВО «Рязанский государственный агротехнологический университет имени П.А.Костычева» ol-zahar.ru@yandex.ru

Черкасов Олег Викторович - канд. с.-х. наук, доцент кафедры общественного питания ФГБОУ ВО «Рязанский государственный агротехнологический университет имени П.А.Костычева» ru89206345411@yandex.ru

Мусаев Фаррух Атауллахович - д-р с.-х. наук, профессор кафедры технологии производства и переработки сельскохозяйственной продукции ФГБОУ ВО «Рязанский государственный агротехнологический университет имени П.А.Костычева», musaev@rgatu.ru

Фатьянов Сергей Олегович - канд. техн. наук, доцент кафедры электротехники и физики ФГБОУ ВО «Рязанский государственный агротехнологический университет имени П.А.Костычева» sadovayaii@mail.ru

Information about authors

Sadovaya Irina I., postgraduate student of the Department of Agronomy and Agrotechnologies, FSBEI HE

“Ryazan State Agrotechnological University Named after P.A. Kostychev” sadovayaii@mail.ru

Zakharova Olga А., Doctor of Agricultural Science, Professor of the Faculty of Agronomy and Agrotechnologies, FSBEI HE “Ryazan State Agrotechnological University Named after P.A. Kostychev” ol-zahar.ru@yandex.ru

Cherkasov Oleg V., Candidate of Agricultural Science, Associate Professor of the Department of Public Catering, FSBEI HE “Ryazan State Agrotechnological University Named after PA. Kostychev” ru89206345411@yandex.ru

Musaev Farrukh А., Doctor of Agricultural Science, Professor, FSBEI HE “Ryazan State Agrotechnological University Named after PA. Kostychev” musaev@rgatu.ru

Fatyanov, Sergey O., Candidate of Technical Science, Associate Professor of the Department of Electrical Engineering and Physics, FSBEI HE “Ryazan State Agrotechnological University Named after PA. Kostychev”, sadovayaii@mail.ru

Статья поступила в редакцию 06.04.2020; одобрена после рецензирования 30.06.2022; принята к публикации 01.06.2022

The article was submitted 06.04.2020; approved after reviewing 30.06.2022; accepted for publication 01.06.2022