CC BY
25
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Информация об авторах Николаев Максим Евгеньевич, аспирант кафедры «Механика» Волгоградского государственного аграрного университета (РФ, 400002, г. Волгоград, Университетский пр., 26). E-mail: mr.maks.nikolaev.1994@mail.ru.
Несмиянов Иван Алексеевич, декан инженерно-технологического факультета, профессор кафедры «Механика» Волгоградского государственного аграрного университета (РФ, 400002, г. Волгоград, Университетский пр., 26), доктор технических наук, доцент. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2107-1441. E-mail: ivan_nesmiyanov@mail.ru.
Фомин Сергей Денисович, заведующий Центром наукометрического анализа и международных систем индексирования, доцент кафедры «Механика» Волгоградского государственного аграрного университета (РФ, 400002, г. Волгоград, Университетский пр., 26), доктор технических наук, доцент.
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7910-9284. E-mail: fsd_58@mail.ru.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
УДК: 635.21:633.491:631.671.1:631.559.2 DOI: 10.32786/2071-9485-2019-02-47
МОНИТОРИНГ ГИДРОТЕРМИЧЕСКОГО РЕЖИМА КАРТОФЕЛЬНОГО ПОЛЯ В УСЛОВИЯХ СУБАРИДНОЙ ЗОНЫ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ
MONITORING OF THE HYDROTHERMAL MODE OF THE POTATO FIELD IN THE CONDITIONS OF THE SUBARID ZONE WITH THE USE OF THE IMITATION MODEL
В.В. Бородычев1, академик РАН, доктор сельскохозяйственных наук
А.А' Бубер , аспирант Ю.П. Добрачев2, доктор технических наук
1 2 2 V.V. Borodychev , A.A. Buber , Yu.P. Dobrachev
1 Волгоградский филиал ФГБНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации им. А.Н. Костякова», Волгоград 2 ФГБНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации им. А.Н. Костякова», Москва
1 Volgograd branch of the Federal State Budget Scientific Institution «All-Russian research Institute of hydraulic engineering and land reclamation» named after A. N.
Kostyakov, Volgograd
2Federal State Budget Scientific Institution «All-Russian research Institute of hydraulic engineering and land reclamation» named after. A. N. Kostyakov, Moscow
Дата поступления в редакцию 14.03.2019 Дата принятия к печати 17.06.2019
Received 14.03.2019 Submitted 17.06.2019
Приведено описание динамической модели формирования урожая «POTATO» для климатических условий сухостепной зоны Нижнего Поволжья. Имитационная модель, созданная в среде Microsoft Office - Excel, состоит из 3 основных блоков: блок «Начальные условия и входные данные», «Экологический блок», «Биологический блок». Расчет сроков созревания и ожидаемой урожайности выполняется в биологическом блоке по фактическим и прогнозным метеорологическим данным и планируемым ирригационным мероприятиям. Верификация и адаптация имитационной модели к почвенно-климатическим условиям проводились по результатам многофакторных полевых опытов с применением капельного орошения и мелкодисперсного дождевания на суглинистых светло-каштановых почвах юга Волгоградской области. Модель позволяет контролировать условия произрастания картофеля и управлять микроклиматом, водным и пищевым режимами с целью по-
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
лучения высоких и стабильных урожаев. Имитационная модель имеет возможность калибровки под другие почвенно-климатические условия и сельскохозяйственные культуры и является доступной для потребителя. Представлена расчетная по модели урожайность, полученная в результате прогонок модели по метеорологическим и агротехническим данным 2015-2017 годов в сравнении с фактическими сборами с опытных делянок. Погрешность расчетов составила до 6 %. Сравнение результатов показало высокую корреляцию между фактическими и расчетными значениями продуктивности посадок картофеля как на выборке 2015 г. (Rcor = 0,87, средняя относительная точность e = 2,9 %), используемой для валидации модели, так и на независимых выборках данных 2016-2017 гг. (Rcor = 0,89, e = 1,9 % и Rcor = 0,86, e =2,8 % соответственно). 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.
The description of the dynamic crop formation model «POTATO» for the climatic conditions of the dry steppe zone of the Lower Volga region is given. The simulation model created in the Microsoft Office - Excel environment consists of 3 main blocks: the block «Initial conditions and input data», «Ecological block», «Biological block». The timing of ripening and expected yield is calculated in the biological unit using actual and forecast meteorological data and planned irrigation measures. Verification and adaptation of the simulation model to the soil and climatic conditions were carried out according to the results of multivariate field experiments using drip irrigation and fine sprinkling on loamy light chestnut soils in the south of the Volgograd region. The model allows you to control the growing conditions of potatoes and control the microclimate, water and food regimes in order to obtain high and stable yields. The simulation model has the ability to calibrate for other soil and climatic conditions and crops, and is available to the consumer. The model yields calculated by the model are presented, obtained as a result of model runs from meteorological and agrotechnical data for 2015-2017 in comparison with the actual collections from experimental plots. The calculation error was up to 6%. Comparison of the results showed a high correlation between the actual and calculated values of potato planting productivity, both on the 2015 sample (Rcor = 0,87, average relative accuracy e = 2,9%) used for the model validation, and on independent data samples 2016 -17 years. (Rcor = 0,89, e = 1,9% and Rcor = 0,86, e = 2,8%, respectively). The developed simulation model of the formation of early potato harvest «POTATO» makes it possible to control the hydrothermal regime of sowing and the dose of mineral nutrition in order to obtain high and stable yields. In an arid zone characterized by a dry climate, simulation modeling will allow solving a number of agromeliorative problems of growing early potatoes while reducing resource costs for production.
Ключевые слова: динамическое моделирование, гидротермический режим, урожай, эвапотранспирация, имитационная модель, прогнозирование урожайности, ранний картофель «Импала».
Key words: dynamic modeling, hydrothermal regime, yield, evapotranspiration, simulation model, yield prediction, early potatoes «Impala».
*Исследования выполнены в рамках гранта РФФИ № 19-416-343004р_мол_а при финансовой поддержке Волгоградской области.
Цитирование. Бородычев В.В., Бубер А.А., Добрачев Ю.П. Мониторинг гидротермического режима картофельного поля в условиях субаридной зоны с применением имитационной модели. Известия НВ АУК. 2019. 2(54). 397-409. DOI: 10.32786/2071-9485-2019-02-47.
Citation. Borodychev V.V., Buber A.A., Dobrachev Yu.P. Monitoring of the hydrothermal mode of the potato field in the conditions of the subarid zone with the use of the imitation model . Proc. of the Lower Volga Agro-University Comp. 2019. 2(54). 397-409. (in Russian). DOI: 10.32786/2071-94852019-02-47.
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Введение. В настоящее время в Российской Федерации на крупные агропромышленные предприятия приходится до 15 % общего валового производства пищевого картофеля и свыше 85 % продукции выращивается мелкими частными фирмами и подсобными хозяйствами, в которых в основном преобладает малая сельскохозяйственная техника и ручной труд. Конкурентоспособность сельхозпредприятий и эффективность производства напрямую связаны с использованием высокоурожайных сортов, современных технических средств, с необходимостью модернизации агротехники и поиском путей снижения затрат на получение единицы продукции.
Техническая возможность создания гидромелиоративных систем нового поколения с применением капельного орошения (КП), мелкодисперсного дождевания (МДД) и фертигации обусловили актуальность разработки цифровой агротехнологии регулирования гидротермического и пищевого режимов посева с применением математических моделей на основе фундаментальных знаний и практического опыта реализации высокоэффективного и экологически чистого земледелия. Возможность контролировать максимальное количество сельскохозяйственных процессов за счет использования цифровой модели агротехнического цикла и взаимосвязанных звеньев формирования затрат и объемов производства позволяет планировать график полевых работ, принимать экстренные меры для предотвращения потерь в случае аномальных погодных условий, оценивать возможную урожайность, себестоимость и прибыль.
В целях модернизации агротехники выращивания картофеля при орошении в условиях субаридной зоны юга Волгоградской области был заложен трехфакторный многоуровневый полевой опыт с использованием двух способов полива - капельного и комбинированного орошения, включающего мелкодисперсное дождевание, различные варианты динамики поддержания влажности почвы и гидротермического режима микроклимата внутри растительного покрова, а также минерального питания. Полевые исследования продолжались в течение 2015-2017 гг.
Материалы и методы. По результатам трехлетнего полевого опыта на раннем картофеле сорта «Импала» были сформированы массивы экспериментальных данных, включающих динамику нарастания биомассы органов растений, площади листовой поверхности, продолжительность межфазных периодов, на основе которых определялись биологические и агроклиматические зависимости влияния факторов на продукционный процесс и урожайность картофеля [10].
Детальный анализ экспериментальных данных и выявление причинно-следственных связей, позволяющих объяснить итоговые результаты полевого опыта, вынудили авторов привлечь литературные данные по физиологии и агротехнике изучаемой культуры, имитировать ход формирования урожая, представить посуточную и почасовую картину движения влаги в почве и испарение с надземной части растительного покрова. Накопленный мировой и отечественной наукой опыт создания динамических имитационных моделей сельскохозяйственных культур позволил сконструировать простую модель, обеспечившую отображение всех вариантов постановки полевого опыта и обоснование роли каждого фактора в продукционном процессе с учетом эколого-физиологических особенностей культуры [1, 2]. Общая блок-схема динамической модели роста и продуктивности картофеля представлена на рисунке 1.
Блок «Начальные условия и входные данные». Для функционирования модели и формирования отдельных производных параметров из массивов исходных данных в блоке входной информации требуются почасовые и посуточные значения метеорологических элементов состояния среды и агромелиоративных мероприятий рассматриваемого орошаемого участка. Так, на основе почасовых температурных данных в модели
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
производится расчет влияния температурной функции ^био) на ростовые процессы картофеля (рисунок 2). Используемая температурная функция идентифицирована по результатам многолетних экспериментальных исследований А.И. Коровина [6].
Рисунок 1 - Блок-схема имитационной модели формирования урожая «POTATO»
Рисунок 2 - Динамика индекса биологически активных температур, определяющего скорость онтогенеза и ростовых процессов картофеля при капельном и комбинированном орошении, за период вегетации 2015 года
По географическим координатам расположения производственного участка, а также по данным наблюдений за облачностью, проводимых с 3-х часовым интервалом, с использованием астрономических формул рассчитывался поток приходящей солнечной радиации, продолжительность световой части суток, фотосинтетически активная
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
радиация [9]. Эти энергетические параметры и другие суточные значения метеоэлементов (температура и влажность воздуха, осадки, скорость ветра) использовались для расчета радиационного баланса и потенциального испарения.
На основе почвенных характеристик (водно-физические свойства, механический состав, данные агрохимического анализа) и данных стартовых условий о запасе влаги в корнеобитаемом слое в модели с временным шагом в одни сутки выполняется расчет актуальной влаги, доступной для роста и формирования урожая, с учетом выпадения осадков и поливов. В модели учитывается агротехническая информация: сроки посадки и поливов, продолжительность полива, дозы внесения минерального питания, сроки сбора урожая.
«Экологический блок». В экологическом блоке по данным входной агрометеорологической информации, описаниям начальных условий и водно-физических свойств почвы формируются схемы расчета значений факторов внешней среды, необходимых для функционирования биологической составляющей модели, воздействующих на растения и определяющих ход продукционного процесса и формирования урожая. Расчет потенциального испарения выполняется по модифицированным схемам, реализующим формулу Пеннмана-Монтейса, водный баланс почвы рассчитывается по схеме послойного заполнения и с учетом поверхностного и вертикального инфильтрационного стока; доступный растениям влагозапас определяется по разности актуальной влажности и влажности завядания в слое почвы, занятом корнями на каждый расчетный шаг.
Для расчетов эвапотранспирации картофельного поля при капельном орошении авторы избрали алгоритм, предложенный J. Ritchie [14], в основу которого положен расчет двух взаимосвязанных процессов: испарения с поверхности почвы и транспирации - испарения с надземной части растений. Этот алгоритм для моделирования изучаемых технологических приемов - капельного и мелкодисперного орошения - имеет ряд преимуществ. Первое, это возможность сохранять в расчетах сухим верхний слой почвы (3-5 см) при исполнении полива капельным способом, насыщая влагой нижние горизонты; и второе - учитывать разовое применение мелкодисперсного орошения аналогично учету дождевых осадков, выпавших в малых количествах. При этом корректируются значения эвапорации и транспирации вследствие снижения потенциального испарения на величину распыленной над растениями воды. Изложенный прием позволяет определить воздействие на посев различных способов полива, поскольку диспергированные капли при мелкодисперсном дождевании оседают на листьях и не попадают непосредственно в почву [7]. В расчетах эвапорации учитывается гребневой способ выращивания картофеля: площадь испаряющей поверхности и объем верхнего горизонта почвы приведены в соответствие с геометрическими характеристиками гряды.
В расчетном блоке транспирации учитывается площадь листовой поверхности и водный статус растений. Определение доступности влаги растениям оценивается по показателям развития корневой системы (глубина проникновения корней) и влажности почвы, представленной в модели послойно. Послойная модель водного баланса почвы предполагает выполнение расчетов заполнения профиля почвы влагой до полного насыщения.
Поверхностный и инфильтрационный сток рассчитывался при выполнении условий: а) полного заполнения влагой корнеобитаемого слоя до наименьшей влагоем-кости (НВ), б) при единовременном выпадении осадков или полива, превышающих скорость впитывания. В модели учитывали 4 слоя почвы, общая глубина составляет 0,8 м, уровень грунтовых вод - более 10 м.
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
А
^■Р- осадки
гА л\
...... И А Ц—
В
25 -| 20 15 - 1 10 5 О ■1Р - осадки
■вк»п_полиа
™мдд
-ЕР - трамспирация -и 1 1 | | III -В-»«пор»цм»
.....[.пп^иО^^ м ; : : 11||||||||||||||||нш1
Рисунок 3 - Динамика расчетных суточных значений эвапорации и транспирации по данным за 2015 год при капельном орошении (А) и комбинированном (капельное орошение + мелкодисперсное дождевание) (В)
Одним из параметров водного обмена растительного покрова является «критическая влажность» ^к) почвы картофельного агроценоза, которая пропорциональна испаряемости и листовому индексу, связана с возрастом растительного покрова и доступностью влаги почвы [3, 8]:
М
(А, Г
где kW - коэффициент пропорциональности (бар/мм); Ь1, А, - площадь листьев и корней соответственно, м2/м2; Те - сумма биологически активных температур, накопленная посевом на 1-е сутки (град.сут.); Е 0 - суточная величина испаряемости (мм/сут); W0 -влажность завядания данной культуры на данной почве; а, С, Р - эмпирические безразмерные коэффициенты; 1 - текущий номер шага расчета.
Этот параметр, наряду с актуальной влажностью почвы, является основным, управляющим транспирацией, фотосинтезом и скоростью роста органов растений с помощью функции «водный фактор» принимающей значение от 0,2 до 1 [12]:
402
WK = W0 + kw• ЕО, (1)
1А, ]
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
1 Ш ~
ГШ'Л
Шк)
exp
2 1
Ш' ш'
1;
1 - к ■ t(ш' - шmax),
Ш' < Ш'; при Ш < Ш' < Шmax; Ш' > Шmax
(2)
где Ш' - актуальная влажность корневой зоны; Ш' - критическая влажность ? - количество
суток переувлажненного состояния почвы; - наибольшее значение благоприятного диапазона влажности почвы (в интервале 60.. .95 % НВ) для данной культуры.
Влияние продолжительности периодов переувлажнения почвы, уровень которого задается по фазам вегетационного развития в долях от НВ (Ш^) и учитывается в расчетах продуктивности с помощью функции .
Динамика значений водного фактора, влияющего на фотосинтез, транспирацию, рост и развитие раннего картофеля, представлена на рисунке 4.
А
« о бо &
н
,1.1111,1111111.....
15.0
1
10.0
322о©ооо22333333.
■мдд
я ч 2 ^ ^
В
Рисунок 4 - Динамика водных факторов, влияющих на развитие посадок раннего картофеля в 2015 году при капельном орошении (А) и мелкодисперсном дождевании (В)
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
«Биологический блок» модели обеспечивает имитацию основных функций продукционного процесса картофеля: фотосинтеза, дыхания, накопления биомассы по органам 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]:
Р^ = к * Я15ип * (1 - ехр(-0,4 * 1}а1)) * *Р(Г)*Г(МРК) при 1а1 > 1
(3)
РЬ> = к* Я15ип * (1 - ехр(-1,2 * 1}а1)) * * р(Гг) * Г(МРК) при 1а1 < 1
где ^ коэффициент пропорциональности, г/Дж сут; К5ип(/) - суточная ФАР, Дж/м2 в сут; !аг -листовой индекс посева, м2/м2; - водный фактор; F(T) -температурная функция; /(МРК) -функция влияния минеральных удобрений на фотосинтез.
Динамика фотосинтеза за вегетационный период только при капельном орошении и при дополнительном применении МДД представлена на Рисунке 5. Наблюдающийся в конце вегетации сдвиг кривой фотосинтеза картофеля вправо объясняется увеличением продолжительности фенологических фаз при применении МДД.
Рисунок 5 - Динамика фотосинтеза при капельном и комбинированном орошении,
рассчитанная по данным 2015 года
Развитие и формирование агроценоза в модели рассматривается по пяти фазам вегетации растения. Скорость прохождения фаз зависит от температурного режима надземной и подземной частей растения. В качестве функции, описывающей влияние температуры на процессы онтогенеза и органогенеза, взята функция, построенная по данным экспериментальных исследований по изучению влияния температурного режима на адаптационные и ростовые свойства картофеля [6] (рисунок 2).
Распределение продуктов фотосинтеза, сахаров и других органических веществ, идущих на рост органов картофеля и накопление органического вещества в клубнях, выполняется простым и надежным способом, предложенным Де Витом с помощью ро-
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
стовых функций. Этот прием представляется достаточным для построения имитационной модели агроценоза с целью анализа результатов многофакторных полевых опытов по регулированию гидротермического режима посадок картофеля в сухостепной зоне.
Ростовые функции для посадок раннего картофеля были построены нами по материалам публикаций Грушка (рисунок 6). Коррекция итоговых параметров формирования посадок картофеля (биомассы сухого вещества листьев, стеблей, корней, клубней), полученных с помощью ростовых функций, обеспечивается учетом влияния температурных и водных факторов на геометрические параметры органов (толщина листовой пластинки, рост корня в глубину, площадь корней по слоям почвы, расходы биомассы на дыхание роста и поддержание).
Поток веществ, расходуемый на дыхание роста и дыхание поддержания, определялся по экспериментальным данным, приведенным в работе [11]. Накопление биомассы в органах раннего картофеля представлено на рисунке 6.
А
1«0 ■ 1« ■ i 1 : IX ■ I ь [ 80 1 Ю ■ 40 ■ 20. 0- "фпа вегетации —маточный клубень 3 _ —стебли 1 £ —лист»« —корни [ 1 г 0
/
ШИП11 1111 11111
; ! ш на .................... .....^
3<5<5333<5333ооооооооооооооэо8<§2<! — (Ч VI ь - Д £ £ _ Ъ <Г1 Г* — Л «Л ^ — дата
В
Рисунок 6 - Динамика накопления и перетока сухого вещества в органах раннего картофеля в 2015 году при капельном орошении (А) и мелкодисперсном дождевании (В)
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 [6].
В расчетах принимается, что суточное поглощение растениями минерального питания пропорционально дозе вносимых удобрений, показателю естественного плодородия почвы и интенсивности транспирации.
Таким образом, 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 температуре воздуха и испаряемости. Модель позволяет анализировать развитие посева и управлять формированием урожая в ситуациях, когда продукционный процесс может лимитироваться почвенным запасом влаги и питательных веществ, структурными компонентами куста картофеля (площадь листьев, глубина корней и др.) и метеорологическими факторами.
В расчетах урожайности сухое вещество, накопившееся в клубнях, переводится в бункерный вес как 1 : 5. Предусмотрена возможность введения поправок на урожайность путем раздельного учета продуктивности в различные фазы вегетации как способ адаптации модели к иным почвенно-климатическим условиям.
На рисунках 7, 8 и 9 представлена расчетная по модели урожайность, полученная в результате прогонок модели по метеорологическим и агротехническим данным 2015-2017 годов в сравнении фактическими сборами с опытных делянок. Погрешность расчетов составила до 6 %.
Сравнение результатов показало высокую корреляцию между фактическими и расчетными значениями продуктивности посадок картофеля, как на выборке 2015 г. (Rcor = 0,87, средняя относительная точность e = 2,9 %), используемой для валидации модели, так и на независимых выборках данных 2016-2017 гг. (Rcor = 0,89, e = 1,9 % и Rcor = 0,86, e =2,8 % соответственно) по итогам полевого эксперимента, продолжавшегося на том же производственном участке, т.е. с сохранением агротехнических и почвенных условий.
Рисунок 7 - Сравнение результатов моделирования с данными полевых опытов
по 2015 году 406
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Рисунок 8 - Сравнение результатов моделирования с данными полевых опытов
по 2016 году
Рисунок 9 - Сравнение результатов моделирования с данными полевых опытов
по 2017 году
Заключение. Выполненные исследования показали, что изученность и состояние имитационного моделирования системы «почва - растение - атмосфера» позволяет путем компиляций и интеграции формул и расчетных блоков из общеизвестных моделей [13, 14], опубликованных в научной литературе, создавать простые и надежные расчетные схемы для понимания процессов влияния агротехнических и метеорологических факторов и почвенных условий на формирование агроценоза и его продуктивность. Такого типа простые модели могут быть применены для оптимизации товарной технологии производства при решении задач в схожих условиях внешней среды.
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
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
ариднои зоне, характеризующемся засушливым климатом, имитационное моделирование позволит решить ряд агромелиоративных задач по выращиванию раннего картофеля при снижении ресурсных затрат на производство продукции.
ДетальныИ анализ динамики ростовых процессов на этапе идентификации коэффициентов формул и численных соотношении в процессе приближения результатов расчета к фактическим значениям переменных состояния показал, что при капельном орошении на средних суглинистых почвах целесообразно учитывать время добегания фронта влаги от капельницы до корневои системы, от начала полива до реакции растений особенно на ранних фазах вегетации. В этоИ связи представления об эпюре распределения влаги в гребне, вблизи корневои системы, и скорости продвижения влаги в почве могут быть полезными в случаях использования в модели высокочувствительных и безынерционных расчетных схем.
Библиографический список
1. Бубер, А.А.Моделирование гидротермического режима раннего картофеля в сухо-степной зоне Нижнего Поволжья [Текст]/ А.А. Бубер //Агроэкология, мелиорация и защитное лесоразведение/ материалы Международной научно-практической конференции. - Волгоград, 2018. - С. 451-456.
2. Бубер, А.А.Имитационная модель формирования урожая раннего картофеля Potato для климатических условий Нижнего Поволжья [Текст]/ А.А. Бубер // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. - 2018. - №3 (71). - С. 64-71.
3. 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.
4. Гусев, Е.М. Оценка радиационного, теплового и водного обмена степных экосистем с атмосферой на основе модели SWAP [Текст]/ Е.М. Гусев, О.Н. Насонова, Б.П. Моханти // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. - 2004. - Т. 40. - № 3. - С. 330-346.
5. Имитационная модель роста сельскохозяйственных растений WOFOST 7.1 [Текст] / Х. Боогаард, К. ванн Диепен, Р. Реттер, Дж. Кабрера, Х. Ван Лаар, И. Савин / 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. Майер, А.В. Регулирование фитоклимата системой комбинированного орошения при возделывании овощных культур [Текст]/ А.В. Майер, В.С. Бочарников // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. -2012. - № 1 (25). - С. 53-58.
8. Саноян, М.Г. Агрометеорологические и агрофизические принципы и методы управления влагообеспеченностью посева [Текст] / М.Г. Саноян. - JL: Гидрометеоиздат, 1982. - 296 с.
9. Тооминг, Х.Г. Солнечная радиация и формирование урожая [Текст] / Х.Г. Тооминг. -Л.: Гидрометеоиздат, 1977. - 200 с.
10. Тютюма, Н.В. Агробиологическое изучение сортов картофеля на светло-каштановых почвах Астраханской области при поливе дождеванием [Текст]/ Н.В. Тютюма, Н А. Щербакова // Овощи России. - 2016. - № 1 (30). - С. 44-47.
11. Формирование урожая основных сельскохозяйственных культур [Текст] /Пер. с чеш. З. К. Благовещенской. - М., Колос, 1984. - С. 296-327.
12. Feddes, R.A. Simulation of water use and production of potatoes as affected by soil compaction [Tekst] / R.A. Feddes, M. de Graaf, J. Bouma// Potatoe Res. - 1988. - № 31. -Р. 225 - 239.
13. McCree K.J. An equation for the rate of respiration of the white clover plants grown under controlled conditions [Tekst] / K.J. McCree // Prediction and Measurement of Photosynthetic Productivity. - Wageningen, Pudoc, 1970. - P. 221-230.
14. Ritchie, J. Т. A precision w eighing lysim eter for row crop water use studies [Tekst] / J. Т. Ritchie, E. J.Burnett //Agron. - 1968. - № 60. - P. 545-549.
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
References
1. Buber, A. A. Modelirovanie gidrotermicheskogo rezhima rannego kartofelya v suhostepnoj zone Nizhnego Povolzh'ya [Tekst]/ A. A. Buber //Agrojekologiya, melioraciya i zaschitnoe lesorazvedenie/ ma-terialy Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii. - Volgograd, 2018. - P. 451-456.
2. Buber, A. A. Imitacionnaya model' formirovaniya urozhaya rannego kartofelya Potato dlya klimaticheskih uslovij Nizhnego Povolzh'ya [Tekst]/ A. A. Buber // Puti povysheniya ]ffektivnosti oroshaemogo zemledeliya. - 2018. - №3 (71). - P. 64-71.
3. 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. - S. 51-58.
4. Gusev, E. M. Ocenka radiacionnogo, teplovogo i vodnogo obmena stepnyh jekosistem s atmosferoj na osnove modeli SWAP [Tekst]/ E. M. Gusev, O. N. Nasonova, B. P. Mohanti // Izvesti-ya Rossijskoj akademii nauk. Fizika atmosfery i okeana. - 2004. - T. 40. - № 3. - P. 330-346.
5. Imitacionnaya model' rosta sel'skohozyajstvennyh rastenij WOFOST 7.1 [Tekst] / H. Boogaard, K. vann Diepen, R. Retter, Dzh. Kabrera, H. Van Laar, I. Savin / Centr issledovaniya ze-mel'nyh, pochvennyh i vodnyh resursov 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. Majer, A. V. Regulirovanie fitoklimata sistemoj kombinirovannogo orosheniya pri vozde-lyvanii ovoschnyh kul'tur [Tekst]/ A. V. Majer, V. S. Bocharnikov // Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional'noe obrazovanie. - 2012. - № 1 (25). -P. 53-58.
8. Sanoyan, M. G. Agrometeorologicheskie i agrofizicheskie principy i metody upravleniya vlagoobespechennost'yu poseva [Tekst] / M. G. Sanoyan. - JL: Gidrometeoizdat, 1982. - 296 p.
9. Tooming, H. G. Solnechnaya radiaciya i formirovanie urozhaya [Tekst] / H. G. Tooming. -L.: Gidrometeoizdat, 1977. - 200 p.
10. Tyutyuma, N. V. Agrobiologicheskoe izuchenie sortov kartofelya na svetlo-kashtanovyh pochvah Astrahanskoj oblasti pri polive dozhdevaniem [Tekst]/ N. V. Tyutyuma, N. A. Scherbakova // Ovoschi Rossii. - 2016. - № 1 (30). - P. 44-47.
11. Formirovanie urozhaya osnovnyh sel'skohozyajstvennyh kul'tur [Tekst] /Per. s chesh. Z. K. Blagoveschenskoj. - M., Kolos, 1984. - P. 296-327.
12. Feddes, R.A. Simulation of water use and production of potatoes as affected by soil compaction [Tekst] / R.A. Feddes, M. de Graaf, J. Bouma// Potatoe Res. - 1988. - № 31. -Р. 225 - 239.
13. McCree K.J. An equation for the rate of respiration of the white clover plants grown under controlled conditions [Tekst] / K.J. McCree // Prediction and Measurement of Photosynthetic Productivity. - Wageningen, Pudoc, 1970. - P. 221-230.
14. Ritchie, J. Т. A precision w eighing lysim eter for row crop water use studies [Tekst] / J. Т. Ritchie, E. J.Burnett //Agron. - 1968. - № 60. - P. 545-549.
Информация об авторах Бородычев Виктор Владимирович - директор Волгоградского филиала ФГБНУ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова (РФ, 400002, г. Волгоград, ул. Тимирязева, д. 9), доктор сельскохозяйственных наук, профессор, академик РАН, заслуженный деятель науки РФ. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0279-8090.
Бубер Алина Александровна - научный сотрудник ФГБНУ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова (РФ, 127550, Москва, ул. Большая Академическая, дом 44, корпус 2), аспирант очного отделения.
Добрачев Юрий Павлович - главный научный сотрудник ФГБНУ ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова (РФ, 127550, Москва, ул. Большая Академическая, дом 44, корпус 2, доктор технических наук т. 89064048042.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
