Научная статья на тему 'Математическое моделирование связей урожая озимой ржи с погодно-климатическими условиями в центральной зоне Оренбургской области (цикл статей по теме "исследования методами нейросетевого анализа влияния региональных изменений климата на продуктивность агрофитоценозов")'

Математическое моделирование связей урожая озимой ржи с погодно-климатическими условиями в центральной зоне Оренбургской области (цикл статей по теме "исследования методами нейросетевого анализа влияния региональных изменений климата на продуктивность агрофитоценозов") Текст научной статьи по специальности «Сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыбное хозяйство»

CC BY
147
21
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
КЛИМАТ / CLIMATE / ТЕНДЕНЦИЯ / TREND / ТЕМПЕРАТУРА / TEMPERATURE / ОСАДКИ / RAINFALL / СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ КУЛЬТУРА / CROP / ОЗИМАЯ РОЖЬ / WINTER RYE / УРОЖАЙНОСТЬ / YIELD / РЕГРЕССИЯ / REGRESSION / НЕЙРОННАЯ СЕТЬ / NEURAL NETWORK

Аннотация научной статьи по сельскому хозяйству, лесному хозяйству, рыбному хозяйству, автор научной работы — Неверов Александр Алексеевич

С помощью нейросетевого анализа длительного временного ряда (1891-2014 гг.) удалось установить доминирующие факторы снижения урожайности озимой ржи, связанные, прежде всего, с изменениями погодно-климатических условий региона. Несмотря на происходящие изменения климата за последние 30 лет, озимая рожь в Оренбургской области остаётся наиболее урожайной зерновой культурой.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по сельскому хозяйству, лесному хозяйству, рыбному хозяйству , автор научной работы — Неверов Александр Алексеевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Mathematical modeling with regards to yield of winter rye and weather and climatic conditions in the central zone of the Orenburg region (series of articles on the subject "Researches of influence of regional climate changes on productivity of agrophytocenoses by neural network analysis")

Neural network analysis of long time series (1891-2014) let us to establish a dominant factors that reduce the productivity of winter rye, related primarily to changes in climatic conditions in the region. Despite the changes in climate over the past 30 years, winter rye remains the most yielding crop in the Orenburg region.

Текст научной работы на тему «Математическое моделирование связей урожая озимой ржи с погодно-климатическими условиями в центральной зоне Оренбургской области (цикл статей по теме "исследования методами нейросетевого анализа влияния региональных изменений климата на продуктивность агрофитоценозов")»

3. Власенко М.В., Турко С.Ю. Методическая основа исследования влияния эдафического фактора на биоценотические процессы в искусственных кормовых ценозах // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. 2015. № 51(1). С. 104-110.

4. Методические указания по проведению полевых опытов с кормовыми культурами / ВНИИ кормов им. В.Р. Вильямса. М., 1983. 197 с.

5. Горянский М.М. Методика полевых опытов на орошаемых землях. Киев: Урожай, 1970. 83 с.

6. Плешаков В.Н. Методика полевого опыта в условиях орошения. Волгоград: ВНИИОЗ, 1983.

148 с.

7. Луговодство и пастбищное хозяйство / И.В. Ларин, А.Ф. Иванов, П.П. Бегучев и др. 2-е изд. Л.: Агропромиздат, 1990. 600 с.

8. Турко С.Ю., Кулик А.К., Власенко М.В. Восстановление деградированных пастбищ на лёгких почвах с использованием высокопродуктивных фитомелиорантов // Вестник Российской акадмии сельскохозяйственных наук, 2014. № 5. С. 58-61.

9. Турко С.Ю. Фитомелиорация деградированных угодий на основе технологии выращивания перспективных видов кормовых растений // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. 2015. № 51(1). С. 68-72.

Власенко Марина Владимировна, кандидат сельскохозяйственных наук, научный сотрудник отдела лесной мелиорации и лесохозяйственных проблем засушливой зоны ФГБНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт агролесомелиорации», 400062, г. Волгоград, пр. Университетский, 97, тел.: 89275005359, e-mail: vlasencomаrina@mail.ru

Турко Светлана Юрьевна, кандидат сельскохозяйственных наук, научный сотрудник отдела лесной мелиорации и лесохозяйственных проблем засушливой зоны ФГБНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт агролесомелиорации», 400062, г. Волгоград, пр. Университетский, 97, тел.: 89275005359

UDC 631.527

Vlasenko Marina Vladimirovna, Turko Svetlana Yurevna

FSBSI «All-Russia Research Institute of Agro-Forest Amelioration», e-mail: vlasencomаrina@mail.ru Prospects of selection development and seed farming of perennial forage herbs in the arid conditions of the Lower Volga region

Summary. The peculiarities of selection and seed propagation of promising perennial forage herbs in arid conditions. It describes the level of adaptation of the studied kinds to environmental conditions. Results of grass growing are discussed and prospects for creating artificial meadows are determined. Key words: selection, seed farming, adaptability, perennial forage herbs.

УДК 63:51:631.559:633.14:519.237.5:57.045

Математическое моделирование связей урожая озимой ржи с погодно-климатическими условиями в центральной зоне Оренбургской области (цикл статей по теме «Исследования методами нейросетевого анализа влияния региональных изменений климата на продуктивность агрофитоценозов»)*

А.А. Неверов

ФГБНУ «Оренбургский научно-исследовательский институт сельского хозяйства»

Аннотация. С помощью нейросетевого анализа длительного временного ряда (1891-2014 гг.) удалось установить доминирующие факторы снижения урожайности озимой ржи, связанные, прежде всего, с изменениями погодно-климатических условий региона.

Несмотря на происходящие изменения климата за последние 30 лет, озимая рожь в Оренбургской области остаётся наиболее урожайной зерновой культурой.

Ключевые слова: климат, тенденция, температура, осадки, сельскохозяйственная культура, озимая рожь, урожайность, регрессия, нейронная сеть.

* Продолжение. Начало см. «Вестник мясного скотоводства». 2015. № 1(89). С. 117-121; № 2(90). С. 114-118.

Кормопроизводство и корма

Интерес производственников в Оренбургской области к озимым зерновым культурам в последнее десятилетие не случаен. Как сообщалось нами раннее [1], озимая рожь на большей территории области остаётся наиболее урожайной культурой, несмотря на происходящие изменения климата, особенно за последние 30 лет.

Средняя по Оренбургскому району урожайность зерна озимой ржи за период (1891-2014 гг.) составила 10,4 ц с 1 га, минимальная - 0 в 1973 году, максимальная - 32,5 ц с 1 га в 1990 году (рис. 1).

а 8 15

5 -,

-5 1894

1914

— урожайность -тренд

1934 1954

Годы

1974

1994 2014

Рис. 1 - Фактическая урожайность зерна озимой ржи и её тренд с 20-летней фазой скользящего осреднения (1894-2014 гг.)

Из 124-летнего периода сохранилось 98 лет наблюдений, в архиве полностью отсутствовали наблюдения за период с 1913 по 1933 гг.

Путём агрометеорологической реконструкции с помощью моделей в нейросетевом анализе удалось восстановить наиболее вероятную урожайность озимой ржи и ее тренд с 20-летней фазой скользящего осреднения (рис. 2).

и О

:с о

о *

о £

а ^ & *

ГО ГУ

22

14

•• ■ I ';' • I

• • ' »: Iй!'!1'

. -■.. ■ • .'■ , «л ".¿¿¿л ? -

! • | 'У? |

И . • ' 1

..... ? ч

1891

1911

1931

1951

1971

1991

2011

6

Годы

•••• урожайность —тренд

Рис. 2 - Агрометеорологическая реконструкция урожайности зерна озимой ржи и её тенденция с 20-летней фазой скользящего осреднения (1891-2011 гг.)

Точность восстановления временного ряда урожайности зерна озимой ржи подтверждается высоким коэффициентом корреляции (более 0,94) между наблюдаемыми и прогнозируемыми величинами в обучающей, контрольной и тестовой выборках. Для демонстрации приведены значения независимых тестовых выборок по 4-м нейросетевым моделям, вошедшим в ансамбль, на основании которого реконструирован временной ряд с 1892 по 1951 годы (табл. 1 и 2).

Таблица 1. Наблюдаемая и прогнозируемая урожайность зерна озимой ржи в тестовой выборке моделей

Модель № 100 Модель № 321 Модель № 321-2 Модель № 321-3

год Ун Упр. год Ун Упр. год Ун Упр. год Ун Упр.

1954 10,3 5,4 1953 9,6 9,6 1950 3,5 6,4 1957 8,7 3,3

1955 1,5 3,0 1960 13,6 14,6 1961 5,2 4,3 1971 18,7 19,3

1968 18,3 19,6 1964 1,1 5,9 1980 9,5 10,2 1976 9,3 8,8

1980 9,5 8,4 1972 4,6 1,7 1989 19,9 20,4 1986 26,1 24,5

1986 26,1 20,6 1985 16,0 15,0 1992 24,7 27,6 1989 19,9 16,7

2001 18,4 17,9 1986 26,1 20,8 2004 10,0 4,3 2009 23,4 21,7

Примечание: урожайность зерна: Ун. - наблюдаемая, Упр. - прогнозируемая, ц с 1 га

Таблица 2. Прогнозируемая средняя урожайность зерна озимой ржи за период 1892-1951 гг. (реконструкция в нейронных сетях)

Год Прогноз, ц с 1 га Год Прогноз, ц с 1 га Год Прогноз, ц с 1 га

1892 10,3 1912 17,6 1932 15,4

1893 10,5 1913 20,9 1933 3,6

1894 21,1 1914 28,3 1934 5,9

1895 28,5 1915 24,7 1935 4,7

1896 11,6 1916 15,6 1936 7,4

1897 16,7 1917 12,3 1937 18,0

1898 1,6 1918 18,2 1938 24,7

1899 22,6 1919 16,0 1939 2,9

1900 9,6 1920 7,6 1940 5,9

1901 25,6 1921 3,1 1941 16,1

1902 22,8 1922 19,6 1942 4,3

1903 21,2 1923 17,3 1943 3,0

1904 16,4 1924 14,6 1944 20,6

1905 7,9 1925 14,9 1945 27,3

1906 14,6 1926 19,7 1946 26,9

1907 15,8 1927 6,9 1947 23,1

1908 18,2 1928 24,9 1948 18,9

1909 11,8 1929 9,1 1949 14,2

1910 16,1 1930 3,5 1950 5,3

1911 7,5 1931 5,3 1951 7,5

Нами установлено, что тенденция изменения урожайности озимой ржи носит циклический характер: более высокая урожайность, наблюдаемая в начале 20-го века, в 30-е годы понизилась, затем новая волна незначительного повышения в 40-е годы сменилась снижением, начиная с 60-х годов до 1990 гг. - повышение, и в последние 25 лет наблюдается снижение урожайности.

В таблице 3 показано, что динамика урожайности озимой ржи в многолетнем периоде значительно обусловлена изменениями: количества осадков в первой декаде января (52,5 %) и третьей декаде февраля (29,6 %), среднесуточной температуры воздуха - в третьей декаде июня и первой декаде июля (доля влияния 14,6 % и 5 %).

Таблица 3. Зависимость тенденции урожайности зерна озимой ржи от климатических факторов (1891-2014 гг.)

R2 =0,94 F (4,108) = 389

Начальная ордината и климатические факторы Доля влияния, % Коэффициенты регрессии Критерий Стьюдента Доверительный уровень

Начальная ордината Осадки 1 -й декады января, мм Осадки 3-й декады февраля, мм Температура воздуха 3-й декады июня, оС Температура воздуха 1 -й декады июля, оС 22,91±3,14 7,3 0,000 52.5 0,71±0,02 35, 0,000 29.6 -0,98±0,05 -20,9 0,000 14,6 1,03±0,11 9,5 0,000 5,0 -1,47±0,11 -13,6 0,000

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Связь между осадками первой декады января и урожайностью зерна озимой ржи положительная (рис. 3). Тренд урожайности озимой ржи на протяжении последнего столетия значительно колебался, в последнее десятилетие осадки в январе стабилизировались, и наметилась тенденция к их уменьшению, что отрицательно отразилось на тренде урожайности озимой ржи.

.0 О * £

О §

£

20

16

0

1 12 &

8

1894

16

12 ^

8 § О

4 $

1914

1974

1994 2014

1934 1954

Годы

-озимая рожь

---осадки 1-й декады января

Рис. 3 - Тенденции урожайности зерна озимой ржи и осадков 1-й декады января

Неоднозначным было влияние тренда осадков третьей декады февраля на урожайность озимой ржи: вначале (1890-1943 гг.) наблюдалась положительная связь между этими параметрами, впоследствии эти тенденции перешли между собой в анафазу, в последнее десятилетие количество осадков в третьей декаде февраля стало расти (рис. 4).

Очевидно, что увеличение снежного покрова в начале самого холодного месяца в Оренбургской области способствовало лучшей сохранности посевов, защите озимых от вымерзания.

Вероятно, определённые климатические факторы, лимитирующие тренд урожайности сельскохозяйственных культур на протяжении длительного периода времени, могут быть вытеснены другими вследствие изменения климата [2, 3]. Причём эти изменения весьма сложны в природе и, на первый взгляд, при анализе их влияния на урожай в отрыве от взаимодействия факторов кажутся парадоксальными.

Созданная нами нейронная сеть отношения фактической урожайности озимой ржи к тренду показала наличие высокой корреляционной связи (по 0,99) во всех выборках с комплексом погодных факторов (табл. 4).

16

20

<3

I &

^

-О о с ^

¡5 -

О и ^ 12

*

о £

8

1894

1914

1934 1954

Годы

-озимая рожь

- - осадки 3-й декады февраля

7 ^

5 §

<3 и

3 О

1974

Рис. 4 - Тенденции урожайности зерна озимой ржи и осадков в третьей декаде февраля

9

1

Таблица 4. Описательная статистика модели отношения урожайности зерна озимой ржи к тренду (1891-2014 гг.)

Параметры

Выборки

обучающая контрольная тестовая

105,27 95,13 42,34

47,10 47,14 19,41

0,23 -1,36 8,68

7,08 5,52 2,21

5,50 4,19 8,68

0,15 0,12 0,11

0,99 0,99 0,99

Среднее данных, % Стандартное отклонение данных Среднее ошибки Стандартное отклонение ошибки Среднее абсолютной ошибки, % Отношение ст. отклонения ошибки к ст. отклонению данных Корреляция

Качество модели подтверждает хорошее совпадение наблюдаемых и прогнозируемых показателей в контрольной и тестовой выборках (табл. 5).

Таблица 5. Наблюдаемые и прогнозируемые отношения урожайности зерна озимой ржи к тренду, %

Контрольная выборка Тестовая выборка

Год Факт Прогноз Год Факт Прогноз

1938 106,4 106,8 1944 55,7 63,9

1955 19,8 19,2 1952 53,3 65,6

1956 135,0 141,6 1967 31,5 39,8

1960 148,7 138,3 1995 61,9 67,3

2004 65,9 62,9 1998 9,4 18,6

Поскольку в модели нейронной сети было задействовано 28 факторов погоды, проведено их сокращение методом пошаговой регрессии с целью выделения основных доминирующих факторов, оказавших наибольшее влияние на формирование урожая озимой ржи (табл. 6).

Таблица 6. Влияние погодных условий на отношение урожайности зерна озимой ржи к тренду

Предикторы R2 =0,58 Регрессия

Доля влияния фактора, % Коэффициенты регрессии Т-критерий оценки коэфициентов Р-уровень достоверности

Начальная ордината 327,09±38,1 8,58 0,000

Температура воздуха июня, оС 18,0 -8,56±1,8 -4,64 0,000

Температура воздуха 3-й декады мая, оС 13,0 -4,04±1,3 -3,11 0,003

Осадки 1 -й декады января, мм 10,1 -2,26±0,6 -4,04 0,000

Осадки сентября предшествующего года, мм 4,0 0,61±0,17 3,56 0,001

Температура воздуха 1 -й декады ноября предше- 0,8 3,46±1,3 2,73 0,008

ствующегого года, оС

Осадки 2-й декады июня, мм 4,5 0,55±0,2 2,75 0,008

Осадки 2-й декады августа предшествующего года, 8,0 0,72±0,3 2,41 0,019

мм

Установлено, что в условиях Оренбургского района Оренбургской области наибольшее влияние на формирование урожая зерна оказали погодные условия: с 3-й декады мая по июнь, в период проведения сева озимых - 2-я декада августа и сентябрь, а также осадки 1-й декады января.

На долю перечисленных факторов пришлось 58 % дисперсии отношения урожайности зерна озимой ржи к тренду.

Таким образом, с помощью нейросетевого анализа, путём математического моделирования природных процессов удалось установить негативные причины снижения урожайности озимой ржи, связанные, прежде всего, с изменениями погодно-климатических условий, а именно: со снижением количества осадков в предпосевной период во второй декаде августа-сентябре, а также - в первой декаде января, и с ростом температуры воздуха в июне и в июле.

Необходимо отметить, что во многом изменения основных климатических показателей: температуры воздуха и осадков и как следствие урожайности сельскохозяйственных культур в Оренбургской области носят циклический характер, в основе которых лежит многослойная ритмика солнечно-земных связей [4].

Литература

1. Неверов А.А. Современные тенденции изменения урожайности зернофуражных культур в Оренбургской области // Вестник мясного скотоводства. 2014. № 3(86). С. 125-130.

2. Неверов А.А. Современные тенденции изменения климата в Оренбургской области // Вестник мясного скотоводства. 2015. № 1(89). С. 117-121.

3. Полевой А.Н. Прикладное моделирование и прогнозирование продуктивности посевов. Л: Гидрометеоиздат, 1988. С. 313.

4. Тихонов В.Е., Неверов А.А., Кондрашова О.А. Применение методов нелинейного описания солнечно-земных связей к прогнозированию урожайности в степном Предуралье // Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук. 2014. № 2. С. 56-59.

Неверов Александр Алексеевич, кандидат сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник отдела технологий кормовых культур ФГБНУ «Оренбургский научно-исследовательский институт сельского хозяйства», 460051, г. Оренбург, пр. Гагарина 27/1, тел.: 8(3532)71-00-23, сот.:8-9226-21-72-36, e-mail: nevalex2008@yandex.ru

UDC 63:51:631.559:633.14:519.237.5:57.045 Neverov Alexander Alekseevich

FSBSI «Orenburg Research Institute of Agriculture», e-mail: nevalex2008@yandex.ru Mathematical modeling with regards to yield of winter rye and weather and climatic conditions in the central zone of the Orenburg region (series of articles on the subject «Researches of influence of regional climate changes on productivity of agrophytocenoses by neural network analysis») Summary. Neural network analysis of long time series (1891-2014) let us to establish a dominant factors that reduce the productivity of winter rye, related primarily to changes in climatic conditions in the region. Despite the changes in climate over the past 30 years, winter rye remains the most yielding crop in the Orenburg region.

Key words: climate, trend, temperature, rainfall, crop, winter rye, yield, regression, neural network.

УДК 633.1:631.8(470.56)

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Отзывчивость культур на удобрения в зависимости от погодных условий, предшественников и фона питания на чернозёмах южных оренбургского Предуралья

Н.А. Максютов, В.М. Жданов, В.Ю. Скороходов, Ю.В. Кафтан, Д.В. Митрофанов, Н.А. Зенкова, В.Н. Жижин

ФГБНУ «Оренбургский научно-исследовательский институт сельского хозяйства»

Аннотация. В статье представлены результаты длительных стационарных исследований по эффективности удобрений в системе зернопаропропашных, зернопаровых, сидеральных и почвозащитных 6-польных севооборотов за 24 года. Показано влияние погодных условий, предшественников и водного режима почвы на их эффективность.

Даётся экономическая и энергетическая оценка применения удобрений.

Ключевые слова: севооборот, чёрный, сидеральный, почвозащитный пар, подкормка озимых, основное удобрение, культура, погода, урожай.

Исследования ведутся с 1990 года в ОПХ им. Куйбышева Оренбургского НИИСХ в длительном стационарном опыте по изучению полевых 6-польных севооборотов и бессменных посевов сельскохозяйственных культур.

Основой севооборотов являются чёрные, сидеральные и почвозащитные пары под озимую рожь, озимую и яровую твёрдые пшеницы. Последействие паров изучается на яровой мягкой пшенице, после которой высеваются культуры-восстановители плодородия почвы (кукуруза и сорго на силос, просо и горох), действие их изучается на яровой мягкой пшенице, последействие - на ячмене.

Исследования ведутся на двух фонах питания (с удобренным и без), под пары вносятся Ps0K40 кг д. в. на 1 га и 42 т навоза, кроме сидерального пара, под непаровые предшественники - N40P40 кг д. в. на 1 га.

Весенняя подкормка озимых проводится аммиачной селитрой 30 кг д. в. на 1 га.

Почва опытного участка - чернозём южный карбонатный малогумусный тяжёлосуглинистый. Содержание гумуса в пахотном слое почвы - 3,2-4,0 %, общего азота - 0,2-0,31 %, общего фосфора -0,14-0,22 %, подвижного фосфора - 1,5-2,5 мг, обменного калия - 30-38 мг на 100 г почвы, РН почвенного раствора - 7,0-8,1. Наименьшая полевая влагоёмкость в 0-100, 0-150 см слоях почвы составляет 297 мм (27,1 %) и 389 мм (25,4 %) соответственно.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.