CC BY
284
УДК 632.51
Новые подходы к методике учета сорных растений
А.М. ШПАНЕВ, руководитель лаборатории агробиоценологии ВИЗР П.В. ЛЕКОМЦЕВ, руководитель сектора экспериментальных агротехнологий Агрофизического института e-mail: ashpanev@mail.ru
В современной защите растений совершенствование старых и появление новых методов учета вредных объектов является важной задачей. В отношении ряда вредителей [5] и болезней растений эта работа уже выполнена, она позволила значительно сократить затраты труда и времени на получение данных об их распространении на полях. Соответствующие разработки актуальны и для сорных растений, методики учета которых остаются неизменными на протяжении трех последних десятилетий [1, 2, 3, 6]. Между тем, как показали наши исследования, опыт отечественных и зарубежных ученых, имеется возможность некоторой их корректировки.
Известно, что учет засоренности посевов проводится с разными целями и в разные сроки:
для получения сведений об общей засоренности полей и принятия решений о целесообразности защитных мероприятий;
для установления общего характера засоренности территории, определения границ распространения важнейших видов сорняков;
для изучения динамики засоренности, эффективности защитных мероприятий при возделывании культур, определения структуры сорного компонента и вреда, причиняемого сорняками.
В первом случае проводится разовый учет засоренности в критический период во взаимоотношениях культурных и сорных растений в оптимальные для применения средств защиты растений сроки; во вто-
1. Учетная рамка площадью 0,1 м2 при оперативном обследовании посева ярового ячменя на засоренность
ром - на более поздних фазах развития культурных и сорных растений (обычно цветение) в ходе геоботанических маршрутно-рекогносциро-вочных обследований. В третьем случае проводится несколько учетов засоренности опытных участков (в начале, середине и конце вегетации культурных растений) в стационарных исследованиях.
Методику учета выбирают в зави-
симости от преследуемой цели. Засоренность полей для определения необходимости применения гербицидов учитывают количественным методом. Для этого поле проходят по диагонали и через равные промежутки накладывают учетную рамку размером 0,25 м2 (50x50 см). На полях площадью до 50 га рамку накладывают в 10 точках, до 100 га - в 15, более 100 га - в 20 точках. В более ранних рекомендациях по учету засоренности предлагалось использовать большую площадь учетной рамки - 1 м2, со временем перешли на 0,5 м2, а затем на 0,25 м2 [1]. Наши исследования показали, что на культурах сплошного сева вполне допустимо уменьшить площадь учетной рамки до 0,1 м2 (30x33 см) (фото 1). Путем наложения рамки 0,25 м2 на 0,1 м2 и последующем пересчете численности сорняков на 1 м2 были получены близкие значения, не имеющие между собой статистических различий (табл. 1). Расхождения в значениях находились в пределах 10 %, увеличиваясь с ростом засоренности посева, что связано с повышением ошибок при учетах. Положительным моментом является то, что с уменьшением учетной площади значительно облегчается подсчет
Таблица 1
Сравнение данных по засоренности агроценозов при разной величине учетной площади
Культура Количество проб Густота сорных рстений в пересчете на 1 м2 при разной площади учетной рамки Расхождение в значениях Уровень значимости (р)
0,1 м2 0,25 м2 (%)
2010 г.
Яровая пшеница, первое 64 263±12 (4,6) 261±12 (4,5) 0,8 0,88
поле
Яровая пшеница, второе 24 371±30 (8,1) 337±30 (9,0) 9,2 0,43
поле
Ячмень 24 318±32 (10,1) 317±33 (10,4) 0,3 0,98
Вика + овес 24 628±43 (6,8) 570±38 (6,6) 9,2 0,32
Яровой рапс 24 201±23 (11,2) 196±22 (11,1) 2,5 0,86
2011г.
Яровая пшеница 48 729±21 (2,9) 716±16 (2,3) 1,8 0,63
Ячмень 24 633±47 (20,4) 583±30 (5,1) 7,9 0,38
Вика + овес, первое поле 24 475±34 (7,1) 430±25 (6,0) 9,9 0,23
Вика + овес, второе поле 18 463±29 (6,2) 471±26 (5,5) 1,7 0,83
Яровой рапс 24 341±34 (10,1) 321±32 (9,8) 5,9 0,67
В скобках приведены значения относительной ошибки средней величины.
сорных растений, обработка одной пробы занимает меньше времени, и, как показывают наши исследования, это не приводит к снижению точности получаемых данных. Несколько более завышенное значение при учете на 0,1 м2, чем при 0,25 м2, обусловлено большим краевым влиянием малых по площади рамок, что является хорошо известным фактом. Данная размерность учетной рамки при определении засоренности посевов уже допускалась в использовании ранее другими исследователями. Для этого рекомендовалось лишь увеличить количество взятых проб при учетах, например, в 2,5 раза для рамки 0,1 м2 по сравнению с учетной рамкой 0,25 м2. По нашим данным, при равном количестве учетных проб при площадях рамок 0,1 и 0,25 м2 ошибка средней практически во всех случаях была близка по значению, в относительных показателях укладываясь в 10-11 % (табл. 1). Это та самая точность опыта, которая удовлетворяеттребова-нию при учете сорных растений. При 10 учетных пробах, рекомендованных по ныне действующей методике [3], не удается получить желаемой точности в оценке засоренности посевов при использовании рамок площадью 0,25 и 0,1 м2. В этом случае из 10 обследованных нами полей необходимая точность учета была
достигнута на 6 и 4 полях соответственно при применении рамок 0,25 и 0,1 м2 (табл. 2). Минимальное количество учетных проб должно соответствовать 15, что в 70 % случаев (на 7 полях из 10) позволяет получить достоверные результаты. При 20 пробах вероятность получения достоверных результатов возрастает до 80 %, а при 25 пробах (в нашем случае 24) она составляет 90-100 %.
При оперативном обследовании посевов на засоренность, по нашему мнению, лучше использовать глазомерную оценку проективного покрытия почвы сорняками по предложенной И.И. Либерштейном бони-тировочной шкале (1 балл - проективное покрытие до 10 % учетной площади, 2 балла - 11-25 %, 3 балла - 26-35 %, 4 балла - 36-50 %, 5 баллов - более 50 %). Было доказано, что она позволяет получать объективные и достоверные данные по засоренности. Однако широкого применения в нашей стране эта методика учета сорных растений не получила, предпочтение было отдано абсолютному значению их численности. В то же время известно, что численность не всегда адекватно отражает потери урожая сельскохозяйственных культур от сорняков и их подсчет - процесс трудоемкий и затратный по времени. Преимущество оценки проективного покрытия
в том, что этим показателем характеризуется не только количественная сторона засоренности, но и качественная, поскольку в некоторой степени отражается развитие сорняков. Поэтому во многих странах предпочтительнее учет проективного покрытия сорных растений.
Ктому же оценка засоренности по степени покрытия площади посева сорняками - единственно возможная при фотографировании или других дистанционных измерениях. Если раньше по своим затратам эти альтернативные методы учета превосходили обычные методы обследования, то при современном уровне развития техники и геоинформационных систем ситуация кардинальным образом изменилась.
Уже сейчас реально определять засоренность посева по фотоснимкам, сделанным с высоты около 100 см. Современная цифровая фототехника дает возможность получать фотографии с хорошим разрешением, а соответствующее программное обеспечение (Erdas Imagine, Idrisi и др.) - распознавать сорные растения и вычислять проективное покрытие внутри учетной рамки. В этом случае большая часть времени тратится учетчиком на дешифровку снимков, но при имеющемся навыке работы с программой этот процесс не занимает много време-
Таблица 2
Точность данных по засоренности посевов в зависимости от количества взятых проб и величины учетной площади
Коли- Густота сорных рстений в пересчете на 1 м2 Коли- Густота сорных растений в пересчете на
Культура чество при разной площади учетной рамки чество 1 м2 при разной площади учетной рамки
проб 0,1 м2 0,25 м2 проб 0,1 м2 0,25 м2
2010 г.
Яровая пшеница, первое поле 10 296±32 (10,8) 285±26 (9,1) 15 266±26 (9,6) 253±22 (8,6)
Яровая пшеница, второе поле 10 390±47 (11,7) 316±32 (10,0) 15 390±42 (10,7) 352±43 (12,1)
Ячмень 10 271±42 (15,4) 269±41 (15,3) 15 358±45 (12,6) 353±46 (13,0)
Вика + овес 10 628±66 (10,6) 546±59 (10,8) 15 633±52 (8,2) 570±46 (8,0)
Яровой рапс 10 203±44 (21,5) 187±33 (17,4) 15 196±32 (16,2) 176±24 (13,4)
2011 г.
Яровая пшеница 10 785±64 (8,1) 764±47 (6,2) 15 760±47 (6,2) 732±38 (5,2)
Ячмень 10 651±79 (12,2) 592±57 (9,7) 15 593±58 (9,8) 555±41 (7,3)
Вика + овес, первое поле 10 470±71 (15,1) 412±49 (11,8) 15 463±48 (10,4) 417±35 (8,4)
Вика + овес, второе поле 10 482±43 (8,8) 466±43 (9,2) 15 465±33 (7,0) 472±30 (6,2)
Яровой рапс 10 339±65 (19,1) 311±61 (19,8) 15 375±51 (13,6) 353±47 (13,3)
В скобках приведены значения относительной ошибки средней величины.
Таблица 3
Спектральная характеристика яровой пшеницы и сорных растений при обследовании посева на засоренность в фазе кущения культуры
Растение Цвет
красный зеленый голубой
Яровая пшеница 0,620 0,724 0,667
Пикульник обыкновенный 0,666 0,748 0,507
Марь белая 0,638 0,725 0,590
Ярутка полевая 0,664 0,748 0,503
Пастушья сумка 0,601 0,691 0,449
Звездчатка средняя 0,708 0,772 0,535
Горец развесистый 0,724 0,774 0,567
Дымянка аптечная 0,824 0,896 0,712
Гречишка вьюнковая 0,658 0,727 0,520
Фиалка полевая 0,680 0,749 0,586
Яснотка пурпурная 0,727 0,777 0,535
ни. Распознавание сорной растительности и отличие ее от культурной основаны на индивидуальных спектральных характеристиках -значениях красного, зеленого и голубого цветов. Для растений яровой пшеницы и некоторых видов сорных растений, присутствующих в ее посеве в Северо-Западном регионе, соотношения трех указанных цветов представлены в таблице 3.
Визуальное отличие яровой пшеницы от сорных растений получило подтверждение данными обработки цвета. Разложение цвета показало, что у растений яровой пшеницы в отличие от сорняков большая величина приходилась на зеленый, затем на голубой и красный. У сорных растений на первом месте по значению находился зеленый цвет, на втором - красный, на третьем - голубой. Поэтому яровая пшеница в посеве имеет темно-зеленый голубоватый цвет листьев, а сорные растения - светло-зеленый. Меньше всего различий обнаружилось у пшеницы и мари белой - они были достоверны только по голубому цвету. Большинство видов сорных растений также отличалось друг от друга. Статистически значимых отличий не выявлено между пикульниками и гречишкой вьюнковой, пикульниками и яруткой полевой, звездчаткой средней и горцем развесистым, гре-чишкой вьюнковой и яруткой полевой, гречишкой вьюнковой и пастушьей сумкой. Предположительно эти виды сегеталов затруднительно отличить друг от друга при дешифровке фотоснимков. Для прояснения ситуации потребуется пополнение данных.
Аэрофотоснимки дают представление о размещении сорных растений на поле, что позволяет произвести картирование засоренности посевов. В прошлом этому уделялось большое внимание и придавалось важное значение в разработке обоснованной и дифференцированной системы защитных мероприятий против сорных растений [1, 6]. Пространственная неоднородность распределения сорняков по
полю хорошо известна, вследствие чего их учет в случайном порядке или по диагоналям не позволяет выявить всю пестроту засоренности. В этом случае из-за того, что не получают должной характеристики краев полей, засоряемых обычно в большей степени, снижается репрезентативность выборки. При обследовании посевов на засоренность следует учитывать также, что участки, приближенные к лесу и лесополосам, имеют более сильную засоренность.
Неравномерное размещение сорняков можно видеть на фото 2, сделанном с помощью радиоуправляемого летательного аппарата. Высокая степень засоренности отмеча-
2. Неравномерность размещения сорных растений на поле яровой пшеницы. Фотография сделана с управляемого летательного аппарата. Визуализация сильно-засоренных участков (зеленый цвет, на снимке — темный) после обработки снимка в программе №1б1
лась не на всем поле, занятом яровой пшеницей, а только на некоторых участках, выделяющихся на общем фоне более интенсивной зеленой окраской. Таким образом, маршрут обследования посева и последующая обработка гербицидом были скорректированы нами согласно полученной карте засоренности, что позволило значительно удешевить мониторинговое и защитное мероприятия. Карта засоренности в этом случае является картой (рабочим заданием) внесения гербицида. В итоге бортовой компьютер в процессе передвижения трактора по полю с помощью спутниковой навигационной системы определяет местонахождение свое и сильно засоренных участков, подлежащих обработке. Соответственно внесение препарата осуществляется только там, где это необходимо и целесообразно с экономической точки зрения.
Распознавание и картирование фактической засоренности поля с выделением контуров неоднородности способствует наиболее эффективному применению гербицидов, реализованному в технологиях точного земледелия. На протяжении двух последних десятилетий они активно осваиваются во многих европейских странах. С каждым годом все больше появляется соответствующей техники и на российском рынке.
3. Постоянная учетная площадка 0,1 м2 в посеве яровой пшеницы в стационарных исследованиях по изучению вредоносности сорных растений
При маршрутных обследованиях больших площадей для полной ботанической и агроэкологической характеристики полей проводят балльную оценку засоренности на площадках 100 м2(10x10 м) в период цветения большинства видов сорных растений [4].
При изучении сорных растений в стационарных опытах на предмет эффективности защитных мероприятий, влияния агроприемов и ландшафтных разностей размер учетной площадки составляет 0,25 м2. Однако для сравнительной оценки вариантов по изучению сорных растений приемлемы площадки меньшего размера. В этом случае на культурах сплошного сева также допустимо уменьшить учетную площадь до 0,1 м2 (фото 3). Такой размер постоянной учетной площадки уже зарекомендовал себя при изучении взаимоотношений между культурными и сорными растениями, определении конкурентоспособности культуры и вредоносности сорняков [7, 8].
Таким образом, в качестве усовершенствования методики учета сорных растений при оперативном обследовании культур сплошного сева нами предлагается использовать учетные рамки размером 0,1 м2, на которых глазомерно или с помощью фототехники и программ распознавания образов определяется общее проективное покрытие почвы сорняками и тип засоренности. При этом количество учетных проб не должно
быть меньше 15, лучше 20-25. По возможности маршрут обследования следует прокладывать с учетом карт засоренности, которыми могут служить аэрофотоснимки или снимки, сделанные со спутника. В этом случае количество точек учета засоренности определяется особенностью распределения сорняков на конкретном поле.
В стационарных исследованиях по изучению сорных растений в агроце-нозах культур сплошного сева учеты допустимо сосредоточить на постоянных учетных площадках.
ЛИТЕРАТУРА
1. Алабушев В.А., Чепец А.Д., Збраи-ловА.Ф. Картирование и прогнозирование засоренности посевов // Защита растений, 1981, № 2, с. 18-19.
2. Алехин В.Т., Ермаков А.В., Черка-шин В.И. Контроль фитосанитарного состояния посевов зерновых культур // Защита и карантин растений, 1997, № 11, с. 34-37.
3. Инструкция по определению засоренности полей, многолетних насаждений, культурных сенокосов и пастбищ. -М., 1986, 16 с.
4. Лунева Н.Н. К методике оценки засоренности посевов // Защита и карантин растений, 2004, № 10, с. 42-45.
5. Махоткин А.Г. Экспресс-метод обследования посевов // Защита и карантин растений, 2007, № 10, с. 39-40.
6. Паденов К.П. Учет засоренности и картирование // Защита растений, 1990, № 4, с. 24-26.
7. ШпаневА.М. О комплексной вредоносности паразитов, болезней и сорня-
ков на посевах проса юго-востока Центральночерноземной зоны // С.-х. биология, 2009, № 5, с. 94-102.
8. ШпаневА.М., Дорохов Б.А. Об оценке комплексной вредоносности основных фитосанитарных объектов на озимой пшенице в условиях юго-востока Центральночерноземной зоны России // С.-х. биология, 2005, № 3, с. 77-84.
При подготовке статьи автором использовано 49 источников литературы.
Аннотация. По итогам проведенных исследований предлагается внести изменения в методику учета сорных растений в посевах сельскохозяйственных культур. Изменения касаются размера учетной площади и количества учетных проб, показателей, определяемых при обследовании полей на засоренность. Показаны возможности дистанционного мониторинга засоренности посевов с использованием ГИС-технологий.
Ключевые слова. Сорные растения, карты засоренности, дистанционный мониторинг, проективное покрытие сорняками, постоянные учетные площадки, учетные рамки.
Abstract. Following the results of the spent researches it is offered to make changes to a technique of the account of weed plants in crops of agricultural crops. Changes concern the size of the registration area and quantity of registration tests, the indicators defined at inspection of fields on a contamination. Possibilities of remote monitoring of a contamination of crops with use GIS of technologies are shown.
Keywords. Weed plants, contamination cards, remote monitoring, projective covering weeds, constant registration platforms, registration frameworks.
-Вниманию читателей-
В некоторых статьях журнала излагаются опыт или результаты исследований химической защиты растений с применением препаратов, которые не зарегистрированы в России или имели регистрацию в прошедшие годы, но в данный момент в Государственный каталог пестицидов и агрохимикатов не вошли.
Такие статьи не следует рассматривать как рекомендацию к применению. Выбирая препарат или способ его применения, сверяйтесь, пожалуйста, с действующим Государственным каталогом пестицидов и агрохимикатов.
