CC BY
25АГРОНОМИЯ И ЛЕСНОЕ ХОЗЯЙСТВО
УДК 631.671.1
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОДУКТИВНОСТИ ОРОШАЕМОЙ ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЫ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ВЛИЯНИЯ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ В УСЛОВИЯХ СЕВЕРНОГО ПРИЧЕРНОМОРЬЯ
Адамень Ф.Ф., доктор сельскохозяйственных наук, профессор, академик НААН, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Ордена Трудового Красного Знамени Никитский ботанический сад - национальный научный центр РАН»; Коковихин С.В., доктор сельскохозяйственных наук, профессор, Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Херсонский аграрный университет» Сташкина А.Ф., кандидат сельскохозяйственных наук. Институт биологии южных морей А. О. Ковалевского РАН.
При влагообеспеченности в пределах от 1100 до 1200 м3/га доказана возможность получения урожайности исследуемой культуры на уровне 6,8 т/га. Разработанные математические модели продуктивности озимой пшеницы, индексные показатели можно использовать для программирования урожая.
MATHEMATICAL MODELING OF THE PRODUCTIVITY OF IRRIGATED WINTER WHEAT DEPENDING ON THE INFLUENCE OF METEOROLOGICAL FACTORS UNDER THE CONDITIONS OF THE NORTHERN BLACK SEA REGION
Adamen F.F., Doctor of Agricultural Sciences, Professor, Academician of the National Academy of Sciences, Federal State Budgetary Institution of Science "Order of the Red Banner of Labor Nikitsky Botanical Garden -National Scientific Center of the Russian Academy of Sciences"; Kokovikhin S.V., Doctor of Agricultural Sciences, Professor, State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Kherson Agrarian University»
Stashkina A.F., Kovalevsky Institute of Biology of the South Seas of the Russian Academy of Sciences.
With moisture availability ranging from 1100 to 1200 m3/ha, the possibility of obtaining the yield of the studied crop at the level of 6.8 t/ha was proved. The developed mathematical models of winter wheat productivity, index indicators can be used for crop programming.
6
Ключевые слова: озимая пшени- Key words: winter wheat, irrigation, ца, орошение, климат, урожайность, climate, productivity, years of supply, годы обеспеченности, моделирование. modeling.
Введение. Озимая пшеница является одной из важнейших сельскохозяйственных культур современного земледелия. Она является одним из главных составляющих мирового рынка сельскохозяйственной продукции, основой продовольственной безопасности многих стран мира. Тенденции последних лет свидетельствуют, что до настоящего времени не решена проблема обеспечения устойчивости зернопроизводства, удовлетворения общегосударственных потребностей в продовольственном зерне обеспечения высокого качества продукции, конкурентоспособности и прибыльности отрасли [1-3].
При осуществлении прогнозов существует целый ряд сложностей, обусловленных как природными, так и экономически-хозяйственными факторами. Первые проявляются в высокой амплитуде колебаний и непредсказуемости погодных условий, существенно влияющих на уровень урожая, даже при высоком уровне агротехники. Вторые негативные факторы моделирования продуктивности растений объясняются наличием сельскохозяйственных предприятий разного размера и специализации (небольшие фермеры, крупнотоварные коммерческие хозяйства, государственные хозяйства, фермеры с частичной специализацией в сельском хозяйстве и т.п.), имеющие очень разные технологические и экономические возможности систем сбора информации, обработки баз данных, доступа к сети Интернет и т.п. [4]. Эти сложности получения и контроля точности восходящих статистических данных вызывают необходимость осуществления сезонных, годовых и многолетних прогнозов, их взаимоуточнения, как и проведения предварительной и заключительной оценки [5]. Следовательно, существует круг проблемных вопросов в направлении прогнозирования продуктивности сельскохозяйственных культур, которые могут быть решены путем разработки и использования моделей продуктивности растений в зависимости от действия и взаимодействия природных и агротехнологических факторов [6, 7]. Решению актуальных проблем прогнозирования и моделирования продуктивности озимой пшеницы и были посвящены наши исследования.
Материал и методы исследований. Целью исследований было установить влияние метеорологических условий на продуктивность озимой пшеницы при выращивании культуры на поливных землях в засушливых условиях Северного Причерноморья для обоснования необходимости создания климатически оптимизированного земледелия и рационального использования сельскохозяйственных земель, поливной воды и других ресурсов. Для проведения моделирования за период с 1980 по 2020 гг. были использованы метеорологические данные Херсонской агрометеостанции [8]. Для математического анализа экспериментальных данных были использованы корреляционно-регрессионный метод и индексный анализ [9]. Установление эффективности применения
7
орошения при выращивании озимой пшеницы проводили на основании анализа многолетних экспериментальных данных отдела орошаемого земледелия Института орошаемого земледелия [10].
Результаты и обсуждения. Обобщение многолетних показателей термического режима воздуха свидетельствует об устойчивой тенденции ежегодного увеличения сумм положительных температур за 45 лет (рис. 1).
1400
1200
и
1000
е
в. 800
о*
Б
% 600
«
Я 400
и
200 0
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 —•—Ц >5*С —— jt>10*C - Тренд (It >5*С)--Тренд (ZolO'Q ,
Рисунок 1. Многолетние показатели сумм позитивных температур более 5° и
10°С в период вегетации озимой пшеницы и их прогнозные значения
Согласно учету температурного режима установлена разница амплитуды колебаний сумм температур по пятилетним периодам и особенно относительно показателей сумм свыше 10 °C. Так, период с 1980 по 1995 годы характеризовался существенными колебаниями, которые равнялись в среднем 57-349 °С, а период с 200 по 2010 годы - отличался стабильностью с отклонениями от среднеарифметического показателя лишь на 12,3-72,8°С. С 2010 года и по настоящее время также отмечается нарастание амплитуды отклонений от сумм температур свыше 5 и 10 °C, что похоже на тенденцию за 1980-1995 годов.
Анализ полученных данных о суммах атмосферных осадков за вегетационный период озимой пшеницы указывает на снижение их количества за исследуемый период и прогнозируется до 2020 года (рис. 2).
Фактические показатели сумм осадков в разные по влагообеспеченности годы свидетельствуют о существенной нестабильности поступления природной влаги, что может негативно отражаться на продуктивности растений. Кроме того, это свидетельствует о постепенных изменениях условий агроландшафтов зоны Северного Причерноморья, что обусловлено глобальным потеплением климата на Земле и требует пересмотра и адаптации к новым природным условиям технологий выращивания сельскохозяйственных культур, в том числе и озимой пшеницы.
По линиям трендов линейной регрессии, можно спрогнозировать дальнейшее нарастание амплитуды отклонений сумм эффективных температур и атмосферных осадков от нормы с тенденцией к росту, что приведёт к более мягкой и
8
теплой погоде в осенний период вегетации пшеницы и быстрому нарастанию температур и дефицита осадков в весенний и, особенно, в летний периоды.
400 350
Л
1т
ч
и
« 250 о а
3 200 х а,
1-150 и о
Л 100
50
о
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 -Сумма осадков - Трендовое значение суммы осадков
Рисунок 2. Общая сумма сума атмосферных осадков за вегетационный период озимой пшеницы (1980-2018 гг.) и прогнозируемые значения до 2030 г.
Важным показателем, совокупно характеризующим особенности термического потенциала и естественной влагообеспеченности, является гидротермический коэффициент (ГТК) [3]. Нашими расчётами установлено, что в зоне Северного Причерноморья наблюдается процесс постепенной аридизации (опустынивания), о чём свидетельствует снижение тренда показателей гидротермического коэффициента (рис. 3).
'.6
1.25
■
и
н
1-1
075 05
0,25 □
19Í0 1М5 1990 1595 3000 2005 2010 2015 2020 2035
Рисунок 3. Динамика показателей гидротермического коэффициента за вегетационный период озимой пшеницы (1981-2017 гг.) и
прогнозирование до 2025 г.
9
1 1 1
* У = -0,00£6* + 15,653
г- -Я.2741
- R3 - 0,0751
/ *
/
•
-----
- ■ *
В среднем за исследуемый период ГТК за вегетацию озимой пшеницы равнялся 0,61 с диапазоном доверительного интервала от 0,505 до 0,695. Кроме того, как видим на рисунке 3, показатель ГТК имеет очень большое расхождение по отдельным годам (коэффициент вариации за исследуемый период равен 49,7 %). Прогнозирование по полученному уравнению линейной регрессии свидетельствует о снижении гидротермического коэффициента в 2020 году до 0,39, а в 2025 году - до 0,35, соответственно.
Согласно поставленным задачам проведен сбор, систематизация и обобщение экспериментальных данных полевых и лабораторных опытов, которые проведены в зоне орошения Северного Причерноморья, на темно-каштановой среднесуглинистой почве при глубоком залегании грунтовых вод. По результатам проведенного математического моделирования установлены корреляционно-регрессионные связи между продуктивностью озимой пшеницы и показателями сумм атмосферных осадков, отдельно или в сумме с оросительной нормой. Кроме того, установлены закономерности воздействия на урожайность, дифференциацию доз азотных и фосфорных удобрений. Все полученные математические модели характеризуются средней и высокой степенью тесноты связей с изменением коэффициентов корреляции (г) от 0,6740 до 0,9345. Также используя общепринятые методики прогнозирования и математического моделирования [7] и формирования урожая, проведена обработка экспериментальных данных с целью оценки эффективности различных элементов технологий выращивания с учетом фактических и ожидаемых агрометеорологических условий. Установлено, что средняя урожайность пшеницы озимой за период 1981-2018 гг. равнялась 5,34 т/га и колебалась от 2,02 т/га в 2003 г. до 7,81 т/га в 1986 г. соответственно (рис. 4).
1980 1935 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025
Рисунок 4. Динамика урожайности озимой пшеницы и её трендовое значение за исследуемый период с 1980 по 2025 гг.
10
На диаграмме видно, что несмотря на стимулирующее действие оптимального режима орошения урожайность озимой пшеницы снижается. Данная тенденция связна в первую очередь с изменчивостью метеорологических условий в разные по дефициту испарения годы и требует усовершенствования существующих технологий выращивания исследуемой культуры.
Зависимость уровня благоприятности агрометеорологических условий вегетационного периода определяется как отношение фактичного уровня урожайности определённого года исследований к его трендовому значению, что отображается формулой (1):
I =У(1)
где
факт тренд,
I - индекс оценки агрометеорологических условий вегетационного периода;
У, - фактическая урожайность, т/га;
факт тренд
У______, - ежегодная урожайность зерна по трендовому значению (т/га), ко-
торая рассчитывается по установленному нами математическому уравнению линейной регрессии для зоны Северного Причерноморья по формуле (2):
у = - 0,527х + 1104, (2)
где х - годы.
При проведении расчетов по указанной методике доказано, что индекс благоприятности агрометеорологических условий для получения высокого урожая озимой пшеницы колеблется за исследуемый период от 0,34 до 1,38 при среднемноголетнем значении 0,98 (рис. 5).
1,ь
1,4 1,2 1,0
| 0,8 <
° 0,6 0,4 0,2 0,0
А 1| М 11 Л
и г VI щ »у г
1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 2011 2016 2021
Годы
-Индекс оценки агрометеорологических условий (ИОАМУ)
Рисунок 5. Индекс оценки агрометеорологических условий вегетации озимой пшеницы при оптимальном режиме орошения
11
Большой интервал колебаний уровня благоприятности агрометеорологических условий, выраженный через индекс, вызван значительными изменениями отдельных метеорологических показателей, главным образом температурного режима, относительной влажности почвы, скорости ветра и др.
Теоретически обоснованные требования растений к окружающей среде позволили использовать инерционный метод для моделирования влияния агрометеорологических условий на формирование урожайности озимой пшеницы в течение периода вегетации.
Математическая модель для оценки индекса благоприятности агрометеорологических условий на продолжении весенне-летнего периода вегетации озимой пшеницы состоит из комплекса уравнений множественной регрессии второго порядка - формула (3):
1п = 2п + апТп + ЬпТп2 + cnRn + dnRn2 +enTnRn , (3)
где п - порядковый номер месяца каждого года;
Zn - свободный член;
ап, Ьп, сп, dn, еп - коэффициенты модели, которые рассчитаны по уравнениям регрессии,
соответственно с учётом месяца;
Тп - среднемесячная температура воздуха за месяц, °С;
Еп - месячная сумма осадков по месяцам вегетации, мм
Установленные математические зависимости позволили годовой индекс благоприятности агрометеорологических условий, как сумму влияния каждого отдельного месяца с соответствующими коэффициентами. После проведения данных расчётов можно установить прогнозируемые (теоретические) уровни урожайности по формуле (4):
У =1 х У * (4)
пр тренд 4 '
где Ур - прогнозируемая урожайность , т/га;
I - индекс оценки агрометеорологических условий вегетационного периода;
Утренд - ежегодная урожайность зерна по трендовому значению, т/га
Результаты расчётов урожайности озимой пшеницы представлены на рисунке 6. Полученная математическая модель позволяет получить показатели, близкие к фактическим, однако, как видим, она выглядит несколько сглаженной. Учитывая, что на точность прогнозных моделей в большой степени влияет стабильность погодных условий, установлено, что для зоны рискованного земледелия, к которой относится Северное Причерноморье, за счет неустойчивого и недостаточного увлажнения, большой амплитуды суточных температур, при расчете моделей отмечены несколько меньшие значения зерновой продуктивности пшеницы. Указанные особенности построения моделей требуют расширения количества восходящих показателей при подборе наиболее значимых факторов влияния на формирование урожая за вегетационный период исследуемой культуры.
12
1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 2021
Годы
-■-прогнозированная урожайность -^фактическая урожайность
Рисунок 6. Фактическая и расчётная (смоделированная) урожайность озимой пшеницы при оптимальном режиме орошения
Проведенное корреляционно-регрессионное моделирование свидетельствует о прямой зависимости продуктивности озимой пшеницы в зависимости от уровня влагообеспеченности, причём существенной разницей по орошению и осадкам, а также при их совместном взаимодействии (рис. 7).
О 250 500 750 1000 1250 1500 1750 2000
Влагообеспеченность, ма/га
1 - оросительная норма + осадки (у = -0,000001х2 + 0,0025х + 4,9929; R2 = 0,6215);
2 - оросительная норма (у = -0,000001х2 + 0,0032х + 4,146; R2 = 0,5359);
3 - осадки (у = -0,0002х2 + 0,106х - 12,575; R2 = 0,4577) Рисисунок 7. Моделирование урожайности зерна озимой пшеницы в зависимости от уровней искусственного и природного влагообеспеченности (среднее
за 2000-2020 гг.)
Установлено, что максимальную теоретическую урожайность зерновую продуктивность на уровне 6,8 т/га обеспечивает совместное действие орошения и атмосферных осадков в пределах от 1100 до 1200 м3/га. Это можно объ-
13
яснить максимально возможной положительной реакцией на искусственное увлажнение и прирост урожайности из-за дефицита атмосферных осадков.
Выводы. Моделирование и прогнозирование состояния окружающей среды за период вегетации озимой пшеницы в условиях южной Степи позволило выявить тенденцию к аридизации и уменьшению показателя гидротермического коэффициента (ГТК), повышению температур воздуха (особенно в весенне-летний период) и уменьшению количества атмосферных осадков. Сбор, систематизация и обобщение экспериментальных материалов позволил сформировать базы данных урожайности озимой пшеницы в зависимости от агрометеорологических условий выращивания. Математическая обработка экспериментальных данных позволила установить разные уровни теоретической урожайности зерна озимой пшеницы в зависимости от уровней искусственной и природной влагообеспеченности. При влагообеспеченности (оросительная норма + осадки) в пределах от 1100 до 1200 м3/га доказана возможность получения программируемого уровня урожая исследуемой культуры на уровне 6,8 т/га. При неполивных условиях уровень теоретической урожайности озимой пшеницы уменьшается в 2,3-2,7 раз - до 2,5-2,9 т/га. Разработанные математические модели продуктивности озимой пшеницы, индексные показатели можно использовать для программирования урожая, а также для корректировки элементов технологии выращивания в условиях орошения Северного Причерноморья.
Список использованных источников:
1. Лымарь А.О. Экологические основы систем орошаемого земледелия. -К.: Аграрная наука. - 1997. - 398 с.
2. Сохранить и приумножить на практике «кукуруза-рис-пшеница». Практическое руководство по устойчивому производству зерновых. ФАО ООН. - Рим, 2016 [electronic resource] URL: http://www.fao.org/3/a-i5318r.pdf.
3. Селянинов Г.К. Климатическое районирование СССР для сельскохозяйственных целей // Памяти академика Л.С. Брега. - М.; Л., 1955. - С. 187-225.
4. Григоров М. С. Водосберегаю-щие технологии выращивания с.-г. культур. - Волгоград: ВГСХА, 2001.-169 с.
5. The state of food security and nutrition in the World 2017 // Building resilience for peace and food security.
References:
1. Lymar A.O. Ecological foundations of irrigated farming systems. - K .: Agrarian science. - 1997. - 398 p.
2. Preserve and increase in practice "corn - rice - wheat". A practical guide to sustainable cereal production. FAO UN. - Rome, 2016 [electronic resource] URL: http://www.fao.org/3/a-i5318r.pdf.
3. Selyaninov G.K. Climatic zoning of the USSR for agricultural purposes // In memory of Academician L S. Brega. - M.; L., 1955. - S. 187-225.
4. Grigorov M. S. Water-saving technologies for growing s.-g. cultures. -Volgograd: VGSHA, 2001.-169 p.
5. The state of food security and nutrition in the World 2017 // Building resilience for peace and food security. FAO UN [electronic resource] URL: http://www.fao.org/3/a-i5528r.pdf.
14
FAO UN [electronic resource] URL: http://www.fao.org/3/a-i5528r.pdf.
6. Лысогоров С.Д. Орошаемое земледелие. - М.: Колос, 1971. - 375 с.
7. Konuma H. Climate-Smart Agriculture: A call for action // FAO. Synthesis of the Asia-Pacific Regional Workshop. - Bangkok, Thailand, 2015. -120 p.
8. Херсон. Архив метеорологических данных [electronic resource] URL: http://rp5.ru/kherson.archive.
9. Ушкаренко В.А., Лазарев Н.Н., Голобородько С.П., Коковихин С.В. Дисперсионный и корреляционный анализ в растениеводстве и луговодстве: монография - М.: Изд. РГАУ - МСХА им. К.А. Тимирязева, 2011. - 336 с.
10. Отчетные материалы отдела орошаемого земледелия Института орошаемого земледелия за период 1980-2020 гг.
6. Lysogorov S.D. Irrigated agriculture. - M.: Kolos, 1971. - 375 p.
7. Konuma H. Climate-Smart Agriculture: A call for action // FAO. Synthesis of the Asia-Pacific Regional Workshop. - Bangkok, Thailand, 2015. -120 p.
8. Kherson. Meteorological data archive [electronic resource] URL: http://rp5.ru/kherson.archive.
9. Ushkarenko V.A., Lazarev N.N., Goloborodko S.P., Kokovikhin S.V. Dispersion and correlation analysis in plant growing and meadow growing: monograph - M.: Izd. RGAU - MSHA them. K.A. Timiryazeva, 2011. - 336 p.
10. Reporting materials of the Department of Irrigated Agriculture of the Institute of Irrigated Agriculture for the period 1980-2020.
Сведения об авторах:
Адамень Ф.Ф., доктор сельскохозяйственных наук, профессор, академик НААН, советник директора по науке Федерального государственного бюджетного учреждения науки «Ордена Трудового Красного Знамени Никитский ботанический сад - национальный научный центр РАН».
Коковихин С.В. - доктор сельскохозяйственных наук, професор, профессор кафедры ботаники и защиты растений Государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Херсонский аграрный университет», e-mail: serg.
Information about the authors:
Adamen F.F., Doctor of Agricultural Sciences, Professor, Academician of the National Academy of Sciences, Advisor to the Director for Science of the Federal State Budgetary Institution of Science "Order of the Red Banner of Labor Nikitsky Botanical Garden -National Scientific Center of the Russian Academy of Sciences".
Kokovikhin S.V. - Doctor of Agricultural Sciences, Professor of the Department of Botany and Plant Protection, State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Kherson Agrarian University»; e-mail:
15
[email protected], 73006, г. Херсон, ул. Розы Люксембург, 23.
Сташкина А.Ф., кандидат сельскохозяйственных наук. Институт биологии южных морей А. О. Ковалевского РАН. Научный сотрудник.
[email protected], 73006, Kherson, Rosa Luxemburg str, 23.
Stashkina A.F., Kovalevsky Institute of Biology of the South Seas of the Russian Academy of Sciences, Research associate. [email protected]
16
