CC BY
90
О влиянии планет Солнечной системы на динамику урожайности яровой пшеницы в степном Предуралье
В.Е. Тихонов, д.г.н., профессор, А.А. Неверов, к.с.-х.н., О.А. Кондрашова, к.с.-х.н., Р.Р. Абдрашитов, соискатель, Оренбургский НИИСХ
Засуха 2009 и 2010 гг. показала, что для АПК Оренбургской области (как и для всей степной зоны России) на первый план выступает наличие информации о погоде и урожайности на предстоящий год. Как пишет А.И. Климентьев [1], в русских летописях XVII—XIX вв. зафиксировано около 60 засух, т.е. на столетие — 20. В этой же работе перечислены наиболее сильные засухи, которые отмечались на территории Русской равнины в XIX в.: 1833, 1834, 1840, 1848, 1859, 1865, 1876, 1881-1883 и 1890-1892 гг. Все они сопровождались голодом и крупными лесными пожарами. Сильной засухой и страшным голодом в Поволжье запомнился людям 1921 год. Засуха началась ранней весной и продолжалась в течение всего лета. Это привело к полному неурожаю зерновых, массовому распространению лесных пожаров. Катастрофические засухи наблюдались в Оренбургской области в 1967, 1975, 1995, 1998, 2005 гг.
Жесточайшая засуха 2010 г. сильно напоминала засуху 1921 г. по интенсивности, времени наступления и продолжительности.
В такие годы никакая технология и никакая современная техника не способны восполнить дефицит атмосферной влаги. В связи с этим следует вспомнить выражение академика Н.М. Тулайкова, характеризующее погодноклиматические условия Юго-Востока России: «Здесь не земля родит, а небо» [2]. Отсюда вытекает необходимость разработки динамических моделей, способных описывать предстоящую (ожидаемую) погодную обстановку с большой заблаговременностью и на этой основе оптимизировать принимаемые управленческие решения.
Колоссальные убытки, которые несёт сегодня сельское хозяйство Оренбургской области от недоучёта условий вегетации сельскохозяйственных культур, не сопоставимы с любыми вложениями в разработку прогнозов. Наработки по данной проблеме обобщены в монографиях В.Е. Тихонова [3, 4].
Ещё в 1907 г. М.А. Боголепов, обосновывая концепцию о циклических изменениях климата Русской равнины в интервале 30-45 лет, обратил внимание на «возмущения» в этом временном режиме большинства метеорологических и геофизических элементов - от северных сияний,
магнитных бурь до вулканической и тектонической активности земной коры. При этом учёный высказал необычно смелую для своего времени мысль, что «периодические возмущения климата и солнечная активность — соэффекты одной причины, находящейся не только вне Земли, но вероятно и вне Солнечной системы и зависят от «электромагнитной жизни Вселенной» [5].
По современным представлениям, все физические процессы на Земле расцениваются как результат воздействия на её литосферу периодически изменяющихся космогенных и глобальных геофизических факторов. Эти факторы, в свою очередь, зависят от геокосмических связей, в частности, от движения планет Солнечной системы и самого Солнца [5].
При разработке долгосрочных прогнозов приходится учитывать тенденции (тренды) искомой величины, обусловленные для урожайности не только культурой земледелия, но и динамикой климатических факторов. Достоверность влияния климатических трендов хорошо просматривается на длительных рядах наблюдений, поскольку исключаются различные параллельные кратковременные факторы. Такой анализ за 125 лет наблюдений показан на рисунках 1 и 2.
Тренд (тенденция) урожайности яровой пшеницы в Бузулукском районе более чем на 96% обусловлен гравитационным влиянием удалённых от Земли планет — Ураном и Нептуном (табл. 1). При расчётах гравитации масса планет выражалась через массу Земли, принимаемую за единицу, а расстояние между планетами измерялось астрономической единицей, равной 150 млн. км [6]. Из таблицы 1 видно, что основная доля влияния приходится на гравитацию Нептуна в течение третьей декады мая. Почти всю оставшуюся часть вклада в объяснение дисперсии тренда составляет гравитационное влияние указанных планет в осенний период, предшествующий году созревания урожая. Это Уран (30,93%, вторая декада сентября) и Нептун (5,79%, вторая декада декабря).
Гравитационное влияние планет на динамику тренда урожайности происходит опосредованно через возмущающее воздействие на атмосферу Земли, как основного носителя ресурсов тепла и влаги (осадки и температура) для живых организмов нашей планеты. Отсюда возникает необходимость исследовать зависимости трендов урожайности яровой пшеницы от климатических тенденций названных метеорологических
0,0210
ч 0,0205 ф
с 0,0200
о
^ 0,0195
Ц 0,0190 го
ї= 0,0185 т
Я 0,0180"
0,0175
14
12
10
8
6
1885 1900 1915 1930 1945 1960
Годы
----- Нептун, гравитация 30 мая
— Нептун, гравитация 20 декабря
..... тренд урожайности яровой пшеницы
1975 1990 2005 2020
о
о
0
1
го
*
0 а. > ч
1
ф
.
4
Рис. 1 - Влияние гравитации Нептуна на динамику тренда урожайности яровой пшеницы в Бузулукском районе Оренбургской области
0,046 0,044 0,042 0,040 0,038 0,036 •
0,034 і----
1885
1900 1915 1930 1945 1960 1975 1990 2005 2020
Годы
Уран, гравитация 20 июня Уран, гравитация 20 сентября тренд урожайности яровой пшеницы
14
12
10
8
6
4
Рис. 2 - Влияние гравитации Урана на динамику тренда урожайности яровой пшеницы в Бузулукском районе Оренбургской области
1. Влияние гравитации Урана и Нептуна на динамику тренда урожайности яровой пшеницы в Бузулукском районе Оренбургской области, 1886—2010 гг.
Источник варьирования Коэффициент Уровень Доля влияния
(гравитация) регрессии значимости фактора, %
Свободный член -492,0 0,000 -
Уран, 20 июня -1037,0 0,000 2,09
Уран, 20 сентября предшествующего года -10415,0 0,000 30,93
Нептун, 30 мая 31498,6 0,000 57,49
Нептун, 20 декабря предшествующего года 18566,2 0,000 5,79
Для полной регрессии: Я-квадрат = 0,963; скорректированный Я-квадрат = 0,962;
стандартная ошибка оценки = 0,54 ц/га; уровень значимости = 0,000. Е = 787,6.
элементов в обозначенные декады летних и осенних месяцев. Результаты этих исследований превзошли все ожидания (табл. 2).
Именно в данные декады месяцев тенденции осадков и температуры в 97,7% случаев обусловливают трендовую динамику урожайности яровой пшеницы в Бузулукском районе.
Следует пояснить, что полученные результаты верны только за изученный период наблюдений и будут меняться со временем в зависимости от
пространственной ориентации данных планет, поскольку период обращения их относительно Солнца различен. Таким образом, причины многолетнего хода (в виде трендов) осадков, температуры воздуха и урожайности яровой пшеницы можно считать выясненными (для них влияющим фактором в основном являются Уран и Нептун, планеты с длительным периодом обращения вокруг Солнца и удалённые от Земли на очень большое расстояние).
2. Зависимость тренда урожайности яровой пшеницы от многолетнего хода выпавших осадков и температуры воздуха в Бузулукском районе, 1936-2010 гг.
Источник варьирования Коэффициент регрессии Уровень значимости Доля влияния фактора, %
Свободный член 91,461 0,000 -
Тренд суммы осадков, выпавших в мае -Q,4Q5 0,000 68,00
Тренд температуры воздуха июня -1,491 0,000 7,39
Тренд суммы осадков, выпавших в декабре 0,210 0,000 7,11
предшествующего года
Тренд температуры воздуха сентября -2,85Q 0,000 10,95
предшествующего года
Тренд суммы осадков, выпавших в сентябре -0,259 0,000 4,25
предшествующего года
Для полной регрессии: Я-квадрат = 0,977; скорректированный Я-квадрат = 0,975; стандартная ошибка оценки = 0,45 ц/га; уровень значимости = 0,000. Е = 589,6.
3. Результаты подбора модели временного ряда с целью долгосрочного прогнозирования урожайности яровой пшеницы для условий Бузулукского района Оренбургской области
Годы Урожайность, ц с 1 га Годы Урожайность, ц с 1 га Оценка модели
факт модель факт модель
Модель в результате обучения 1995 5,40 5,19 Относительная ошибка
1939 3,00 2,41 1996 5,10 5,08 модели: 7,8%.
1940 9,00 9,30 1997 17,80 17,41 Абсолютная ошибка
1941 4,90 5,04 1998 2,80 3,46 модели: 1,3 ц с 1 га.
1942 2,20 2,50 1999 8,20 8,00 Я2 = 0,945
1943 1,70 1,53 2000 6,90 6,45 1-критерий = 28,9
1944 6,40 6,75 Проверка модели Количество циклов (ритмов)
1945 4,70 4,23 (тестирование и прогноз) в суперпозиции, их продол-
1946 2,70 2,68 2001 11,20 11,14 жительность (лет) и после-
1947 8,00 8,42 2002 8,60 9,07 довательность в модели:
1948 3,20 3,21 2003 7,10 7,11 2,09; 24; 11; 25,6;
1949 6,50 6,53 2004 8,00 7,95 16; 19,67; 2,17; 21+22; 3+4;
2005 3,50 2,59 17+18; 11,1; 30
1988 4,90 6,75 2006 6,80 6,99
1989 9,50 8,85 2007 6,60 6,56
1990 10,10 11,47 2008 7,40 7,70
1991 9,70 7,82 2009 5,60 5,81
1992 12,70 13,27 2010 6,30 6,37
1993 9,60 10,24 2011 - 8,29
1994 6,00 5,80
Следовательно, можно предположить, что погоду на Земле, т.е. совокупность метеорологических элементов в каждом году, формируют в значительной степени планеты, орбиты которых относительно близко расположены к Солнцу и Земле и которые имеют относительно короткие периоды обращения. Поэтому для расчётов прогнозных оценок урожайности и факторов погоды использованы циклические составляющие орбит Меркурия, Венеры, Марса, Юпитера, Сатурна, Луны. В алгоритме разложения длительных временных рядов наблюдений на спектр гармонических колебаний были использованы основные сидерические и синодические циклы от двух планет, основные циклы и секторы схождений от 3-6 планет [7]. Кроме того, матрица программного продукта включала циклы, почерпнутые из других источников.
Результаты моделирования временного ряда урожайности яровой пшеницы в Бузулукском
районе с выходом на прогнозные оценки показаны в таблице 3. В ней представлена одна из моделей с прогнозными оценками на 2011 г. от 6 до 10 ц с 1 га. Одновременно проводился расчёт прогнозных значений среднесуточной температуры воздуха на май, июнь и июль 2011 г. с целью получить дополнительную информацию об условиях вегетации яровой пшеницы в исследуемом регионе.
Следует обратить внимание на то, что значительная часть математического анализа при разработке моделей находится на высоких уровнях абстракции. Так как при гармоническом анализе не уточняется природа тенденций и вид изменения спектра, существует некоторый произвол в разложении ряда. Для одной и той же совокупности данных можно подобрать множество вариантов гармонических колебаний (суперпозиций), которые будут удовлетворять исходный ряд [8]. Неединственность гармоник приводит
к накоплению ошибок, которые существенным образом сказываются на значении экстраполяционных оценок — прогнозе. По утверждению авторов, путь достижения оптимальных результатов при разложении динамических рядов лежит через выявление совокупности ритмических закономерностей, отражающих реальные события.
В наших исследованиях, как было показано, природа тенденций получила соответствующую интерпретацию, что позволило наметить интервалы для значений осредняющей (скользящей) фазы тренда при расчётах тенденций методом гармонических весов [9]. Выявление совокупности ритмических закономерностей, отражающих реальные события, реализуется в модели через тестовый отрезок временного ряда. Автоматизация данного процесса на аппаратно-программных комплексах позволяет значительно экономить ресурсы времени, но полное отсутствие ошибок не гарантирует, поскольку весь процесс сбора информации и подходы к анализу носят вероятностный характер.
Актуальность же прогнозов, как показал Э.И. Монокрович [10], определяется тем, что при оправдываемости их на 70% и более они уже способствуют повышению эффективности сельскохозяйственного производства, энергетики и других природоёмких отраслей народного хозяйства.
Дальнейшие исследования должны выявить, какие многолетние ряды урожайности лучше использовать для разработки долгосрочных прогнозов: по отдельным хозяйствам или укруп-
нённым территориям (районам). Как в первом, так и во втором случае существуют особенности пространственно-временной структуры полей жидких и твёрдых осадков.
Опыт показывает, что фактическая оправды-ваемость ожидаемой урожайности сильно зависит от соблюдения технологии выращивания. Эти факторы влияют не одновременно на все хозяйства района, а избирательно, в зависимости от достигнутого уровня культуры земледелия. Не последнюю роль играют ошибки в наблюдениях и сознательное искажение отчётности.
Литература
1. Климентьев А.И. Бузулукский бор: почвы, ландшафты и факторы географической среды. Екатеринбург: РИО УрО РАН, 2010. 401 с.
2. Тулайков Н. М. Несколько соображений по вопросу о задачах полеводственных и организации селекционных учреждений юго-востока // Избранные труды. Самара, 2000. Т. 2. Проблемы борьбы с засухой. С. 10—25.
3. Тихонов В.Е. Засуха в степной зоне Урала. Изд. 2-е, доп. Оренбург: ООО «Агентство «Пресса», 2005. 347 с.
4. Тихонов В.Е. Погода и урожай в Оренбургском Приуралье. Оренбург: Типография УВД по Оренбургской области, 2009. 236 с.'
5. Кривенко В. Г. Концепция природной циклики и некоторые задачи хозяйственных стратегий России // Электронный журнал BioDat // URL: www.biodat.ru.
6. Кузнецов А. Астрономический Календарь // URL: www. astrogalaxy.ru / 164.html.
7. Завалшпин Н.Н. Циклические компоненты в динамике планетных конфигураций // Цикличность увлажнения юга Западной Сибири: Науч.-техн. бюлл. СО ВАСХНИЛ. Новосибирск: РПО СО ВАСХНИЛ, 1983. С. 20-38.
8. Игуменцев А.Ф., Шикота Н.Г., Лазуренко Э.К., Григорен-ко Г.Ф. Цикличность погоды и прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур. Луганск, 1990. 48 с.
9. ПолевойА.Н. Прикладное моделирование и прогнозирование продуктивности посевов. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. 319 с.
10. Монокрович Э.И. Гидрометеорологическая информация в народном хозяйстве. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. 175 с.
