Научная статья на тему 'Прогноз погоды и урожайности сельскохозяйственных культур в Оренбургской области на предстоящий вегетационный период 2018 г'

Прогноз погоды и урожайности сельскохозяйственных культур в Оренбургской области на предстоящий вегетационный период 2018 г Текст научной статьи по специальности «Сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыбное хозяйство»

CC BY
79
17
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ПРОГНОЗ / FORECAST / УРОЖАЙНОСТЬ / YIELD / ПОГОДА / WEATHER / ПШЕНИЦА / WHEAT / ЯЧМЕНЬ / BARLEY / КУКУРУЗА / CORN

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

Цель исследования составление прогноза среднерайонной урожайности сельскохозяйственных культур и погодных условий вегетационного периода в Оренбургском районе Оренбургской области на 2018 г. Наряду с методом остаточных отклонений в работе использованы методы анализа временных рядов в задачах регрессии на независимые предикторы, автокорреляционный анализ в нейронных сетях и множественная регрессия на предикторы предвестники событий. По прогнозам, в 2018 г. наиболее вероятно значительное снижение урожайности зерна относительно среднемноголетних значений и уровня 2017 г. Больше всех могут пострадать ячмень, пшеница яровая и просо, урожайность которых возможна на уровне 4-5 ц с 1 га у ранних зерновых и 2-3 ц у проса, в меньшей степени пострадают озимая рожь и подсолнечник на семена. Весьма вероятен рост урожайности кукурузы на зелёную массу и зерна относительно уровня прошлого 2017 г. Прогноз формирует представление о предстоящих неблагоприятных условиях для роста и развития растений в 2018 г. Учитывая невысокий прогнозный уровень урожайности зерновых культур, необходимо увеличить площадь посевов подсолнечника на семена и кукурузы на зерно и зелёную массу.

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.

WEATHER FORECAST AND FARM CROP YIELDS IN THE ORENBURG REGION FOR THE FORTHCOMING VEGETATION PERIOD OF 2018

The purpose of the study is to predict average crop yields and weather conditions in the Orenburg district of the Orenburg region for the vegetation period of the year 2018. The method of residual deviations and the methods of time series analysis of regression problems to independent predictors, autocorrelation analysis in neural networks and multiple regressions to predictors of events have been used in the study. According to the forecasts it is most probable that in 2018 a significant decline of grain yields is expected, comparatively to the mean annual values and the level of 2017. Barley, spring wheat and millet may suffer the most, the yields of which may possible be at the level of 4-5 cwt/ha for early cereals and 2-3 cwt for millet, while winter rye and sunflower are to be less affected. It is very likely that the yields of maize for green mass and grain yields may increase as compared with the level of the previous year. The forecast builds up the prediction of the forthcoming unfavorable conditions for plants’ growth and development in 2018. Allowing for the low level of grain crop yields forecasting, it is necessary to increase the area of sunflower crops for seeds and maize for grain and green mass.

Текст научной работы на тему «Прогноз погоды и урожайности сельскохозяйственных культур в Оренбургской области на предстоящий вегетационный период 2018 г»

5. Экономическая эффективность полевого звена севооборота при различных системах основной обработки почвы

Приём основной обработки Средняя урожайность, ц/га з.е. Производственные затраты, тыс. руб/га Рентабельность,%

Плуг ПЛН-5-35 (контроль) 45,1 21,6 88

Плуг со стойками СибИМЭ 40,1 20,0 80

Плуг чизельный ПЧ-4,5 39,3 19.8 79

Комбинированный 40,8 19,3 90

Дискование БДТ-3 30,1 17,4 56

(табл. 4). Оценка экономической эффективности возделывания культур в звене занятого пара звена (табл. 5) показала более высокую рентабельность (90%) при комбинированной обработке почвы в сравнении с отвальной вспашкой.

Вывод. Наиболее эффективной системой основной обработки почвы в звене занятого пара является чередование обычной безотвальной обработки на глубину 20—22 см стойками СИБИМЭ под занятый пар, мелкая обработка на глубину 10—12 см чизельным плугом ПЧ-4,5 под озимую пшеницу и вспашка на глубину 20—22 см под озимую пшеницу после озимой пшеницы с уровнем рентабельности 90%.

Литература

1. Ревут И.Б., Соколовская Н.А., Васильев А.М. Структура и плотность почвы — основные параметры, кондиционирующие почвенные условия жизни растений // Пути регулирования почвенных условий жизни растений. Л.: Гидрометеоиздат, 1971. С. 5—125.

2. Кузыченко Ю.А., Кулинцев В.В. Оптимизация систем основной обработки почвы в полевых севооборотах на различных типах почв Центрального и Восточного Пред-

кавказья: монография. Ставрополь: АГРУС Ставропольского гос. аграрного ун-та, 2012. 168 с.

3. Желнакова Л.И., Хрипунов А.И., Федотов А.А. Эффективность чистых и занятых паров в условиях Ставропольского края // Достижения науки и техники АПК. 2014. № 9. С. 26-30.

4. Морозов Н.А. Продуктивность зерновых севооборотов в условиях изменения климата / Н.А. Морозов, С.А. Лихо-диевская, А.И. Хрипунов, Е.Н. Общия // Земледелие. 2016. № 8. С. 8-11.

5. Кузыченко Ю.А., Кулинцев В.В., Кобозев А.К. Обобщённая оценка дифференциации систем основной обработки почвы под культуры севооборота // Достижения науки и техники АПК. 2017. Т. 31. № 8. С. 28-30.

6. Кудрин А.И., Раков А.Ю., Мамонтова Е.П. Оценка длины корней на единицу объёма почвы как решение задачи Бюффона // Доклады ВАСХНИЛ. 1987. № 10. С. 18-19.

7. Панченко О.В., Низовцев В.В. Формализм фрактальной геометрии в приложении к реальным разветвлённым структурам // Почвоведение. 2001. № 6. С. 685-692.

8. Желнакова Л.И. Основные элементы водного баланса почвы на чёрном пару в крайне засушливой зоне Ставропольского края // Интенсивные технологии возделывания озимой пшеницы на Ставрополье: сб. науч. тр. СНИИСХ. Ставрополь, 1989. С. 174-190.

9. Болокан Н.И. Исследование воздействия сельскохозяйственных культур и агротехнических приемов на водопроницаемость почвы: автореф. канд. с.-х. наук. Кишинев, 1981. 25 с.

10. Чистые и занятые пары / Под ред. В.М. Пенчукова. Ставрополь: Кн. из-во, 1986. 158 с.

Прогноз погоды и урожайности сельскохозяйственных культур в Оренбургской области на предстоящий вегетационный период 2018 г.

А.А. Неверов, к.с.-х.н., ФБГНУ ФНЦ БСТ РАН

Главной задачей сельского хозяйства РФ, и в первую очередь растениеводства, является снабжение населения необходимыми продуктами питания, формирование стратегических ресурсов продовольствия в целях обеспечения продовольственной безопасности страны.

В Российской Федерации, от Центрального Поволжья и до Урала, преобладает сухой степной климат. Средние июльские температуры воздуха достигают +21—23°С. Годовая сумма осадков снижается до 300 мм. Испаряемость превышает сумму осадков в 2—3 раза [1].

Наиболее засушливыми регионами страны являются Астраханская, Волгоградская, Оренбургская области и Республика Калмыкия. Возможности орошения в этих регионах ограничены, и продук-

тивность посевов в значительной степени зависит от погодных условий. Характерными особенностями климата данных территорий являются недостаточное и неустойчивое атмосферное увлажнение в сочетании с экстремально высокими температурами и низкой относительной влажностью воздуха в летний период.

Сильная зависимость урожая сельскохозяйственных культур от изменений погоды в засушливых регионах предопределяет актуальность прогнозирования предстоящих погодных условий и возможную продуктивность посевов сельскохозяйственных культур в целях снижения убытков от повреждающих факторов и оптимизации агротехнологий путём своевременного принятия управленческих решений [1—5].

Для задач прогнозирования метеорологических факторов и урожайности сельскохозяйственных

культур с заблаговременностью до года и более важно учитывать так называемые непериодические изменения погоды, связанные с изменением активности Солнца, угловой скорости вращения Земли, угла наклона земной оси, в отличие от суточных и годичных изменений, обусловленных осевым вращением Земли и изменением положения планеты на орбите в течение года. На самом деле непериодические изменения погоды происходят под влиянием наложения циклических факторов, а интегральная составляющая имеет характер непериодических изменений. Знания природы цикличности этих факторов позволяют продолжить их во времени и успешно решать проблемы прогнозирования.

Целью исследования является прогноз среднерайонной урожайности сельскохозяйственных культур и погодных условий вегетационного периода в Оренбургском районе Оренбургской области на основе совершенствования существующих и создания новых методов долгосрочного прогнозирования с заблаговременностью не менее 2—3 мес. до начала полевых работ для принятия стратегических решений по управлению агротехнологиями в условиях изменяющегося климата.

Материал и методы исследования. В исследовании использовали статистические методы анализа временного ряда. Метод — это инструмент для анализа, не более того. Одни методы известны давно, другие появились совсем недавно на основе искусственного интеллекта. Общее у всех методов — моделирование природных процессов на основе стохастических (вероятностных) связей. Это означает, что одному и тому же набору независимых переменных (предикторов) соответствует некоторое подмножество зависимых переменных (откликов), которые будут формировать дисперсию результативного признака. Поэтому стохастическая модель всегда содержит ошибку. Задача исследователя — минимизировать величину этой ошибки.

По результатам предшествующих исследований 2011—2017 гг. наиболее достоверным в условиях Оренбургской области показал себя метод остаточных отклонений в совокупности с методом наложения эпох, детально описанный в работах А.Ф. Игуменцева, Д.М. Хомякова, А.Н. Полевого [6—8]. Прогнозирование урожайности осуществляется с учётом двух составляющих временного ряда: тренда и отклонений урожайности от сложившейся тенденции. Сумма двух полученных таким образом способов прогнозов даёт суммарный прогноз урожайности.

Наряду с методом остаточных отклонений в работе использованы дополнительно три метода в программе Statistica: анализ временных рядов в задачах регрессии на независимые предикторы, автокорреляционный анализ в нейронных сетях и множественная регрессия на предикторы-предвестники событий.

Результаты исследования. Многолетний опыт по разработке методов долгосрочного прогнозирования позволяет нам сделать выводы о некоторых ограничениях, присущих статистическим методам анализа временных рядов.

Более успешно для Оренбургской области удаются долгосрочные прогнозы с заблаговремен-ностью до 12 мес.: урожайности зерновых культур, подсолнечника и кукурузы, среднедекадной температуры воздуха вегетационного периода. По осадкам прогнозы маловероятны по причине нерепрезентативности метеорологических наблюдений, поскольку осадкомеры установлены на редких для области метеопостах, как правило, один осадкомер на несколько административных районов, а осадки имеют ограниченно локальный характер. Для отражения реальной картины осадков необходимо иметь хотя бы один осадкомер на 5—6 км2 территории.

Наш многолетний опыт позволяет сделать следующие выводы: прогнозировать можно «не всё, не везде и не всегда».

«Не всё» — на коротких рядах наблюдений меньше 60 лет, а также на рядах с недостоверной информацией прогноз получить почти невозможно.

«Не везде» — в зависимости от местоположения территории не все ряды прогнозируются, даже если они достоверны. Почему это происходит? Есть предположение, что данный временной ряд состоит из различных генеральных совокупностей и не является однородным, вторая гипотеза говорит о размытости в данной точке природных факторов. В качестве примера можно назвать Бузулукский район, где прогнозы урожайности маловероятны. И в то же время есть территории, где вероятность прогноза очень высока — это зона Оренбургского и Саракташского районов, п. Чебеньки.

«Не всегда» — если в прошлом получился прогноз по какому-либо показателю и его достоверность высока по формальным критериям, то в настоящем прогноза может и не быть, что оценивается по тестовой выборке и внешнему тесту. Почему это происходит, пока неизвестно.

Таким образом, прогноз возможен в определённых точках, которые устанавливаются только опытным путём в течение ряда лет. Такие точки по аналогии можно назвать реперными, именно они позволяют представить картину прогноза в виде сценария.

Из нашего опыта прогнозирования 2011—2017 гг. известно, что наибольшая вероятность прогнозов — до 85% по урожайности сельскохозяйственных культур и среднесуточной температуре воздуха наблюдалась в Оренбургском районе Оренбургской области. Поэтому для решения задач прогнозирования использованы ряды наблюдений по среднерайонной урожайности традиционных зерновых культур за период 1935—2017 гг., подсолнечника — 1944-2017 гг. и кукурузы - 1950-2017 гг. (табл. 1).

1. Урожайность сельскохозяйственных культур в Оренбургском районе Оренбургской области

в 2007—2017 гг. и прогноз на 2018 г., ц/га

Сельскохозяйственная культура Урожайность Отношение прогнозной урожайности к уровню 2017 г., %

средняя, 2007-2017 гг. фактическая, 2017 г. прогнозная, 2018 г.

Озимая рожь 14,0 13,4 9 - 11 67 - 82

Ячмень яровой 8,6 13,7 4 - 5 29 - 37

Пшеница яровая 7,4 11,6 4 - 5 35 - 43

Просо 6,8 6,3 2 - 3 32 - 48

Подсолнечник на семена 8,0 9,7 5 - 7 52 - 72

Кукуруза (зелёная масса) 67,0 37,3 45 - 60 120 - 160

Кукуруза (зерно), п. Нежинка* 23,0 16 19 - 21 119 - 130

Примечание: * — урожайность по опытному полю Оренбургского НИИСХ (рядом с п. Нежинка, Оренбургский р-н)

2. Прогноз метеорологических условий вегетационного периода по г. Оренбургу в 2018 г.

Декада, мес. Среднесуточная температура воздуха, °С Осадки, мм

прогноз норма прогноз норма

03.04 10,0 10,4 - 10

01.05 02.05 03.05 11,8 16,6 22,2* 13,2 16,2 16,8 18-20* 27

01.06 02.06 03.06 19,3 20,3 20-22 17,8 20,4 20,8 20-30* 37

01.07 02.07 03.07 22,4 23-25 20-22 21.4 21,7 21.5 40-60 39

01.08 02.08 03.08 20-22 23,1 17,9 21,2 19,6 18,4 - 30

Примечание: * — прогноз маловероятен

В формировании прогноза применялись все перечисленные выше методы моделирования. Прогнозная урожайность представлена средней арифметической из ансамбля лучших по формальным критериям моделей. Прогноз лучше воспринимается, если сравнить величину урожайности сельскохозяйственных культур с фактическими результатами, полученными в прошлом году, и средней урожайностью за последние 11 лет.

Для лучшего представления предстоящих условий и понимания тенденций изменения урожайности относительно результатов в прошлом использованы ряды наблюдений урожайности сельскохозяйственных культур, различающиеся между собой по продолжительности вегетации и биологическим особенностям роста и развития растений.

В целом урожайность ранних зерновых культур и подсолнечника в 2017 г. превзошла средний уровень по Оренбургскому району и составила 13,7 ц с 1 га у ячменя против 8,6 ц за период 2007—2017 гг., у пшеницы яровой — 11,6 и 7,4 ц, у подсолнечника — 9,5 и 8,0 ц с 1 га соответственно. На уровне среднемноголетних значений сформировалась продуктивность посевов озимой ржи и проса. Ниже среднего наблюдалась урожайность зелёной массы у кукурузы — всего 37 ц с 1 га и 16 ц зерна с га на опытном поле Оренбургского НИИСХ рядом с п. Нежинка того же района.

Прогноз урожайности основных зерновых культур и подсолнечника на 2018 г. показывает значительное снижение урожайности зерна относительно среднемноголетних значений и уровня 2017 г. Больше всех могут пострадать ячмень, пшеница яровая и просо, урожайность которых возможна на уровне 4—5 ц с 1 га у ранних зерновых и 2—3 ц — у проса, что примерно составляет 1/3 часть от уровня 2017 г. В меньшей степени может пострадать озимая рожь с урожайностью 9—11 центнеров с 1 га, или 67—82% от уровня 2017 г., и подсолнечник на семена — 5—7 ц с 1 га (52—72%).

Весьма вероятен рост урожайности кукурузы на зелёную массу относительно уровня 2017 г. до 120—160% при урожае зелёной массы 45—60 ц с 1 га и урожайности зерна на опытном поле ОНИИСХ - до 119-130% на уровне 19-21 ц зерна с 1 га.

Для земледельца важно знать не только уровни возможного урожая сельскохозяйственных культур, но и предстоящие погодные условия, что позволит своевременно принимать управленческие решения для корректировки технологий их выращивания.

В таблице 2 показан прогноз на 2018 г. по г. Оренбургу среднедекадной температуры воздуха за период с третьей декады апреля по третью декаду августа включительно и суммарного помесячного

количества осадков за май, июнь и июль в сравнении с многолетними нормами этих показателей.

В ранневесенний период температура воздуха ожидается ниже нормы на 0,4—1,4°С: в третьей декаде апреля — 10°С, в первой декаде мая — 11,8°С.

В третьей декаде мая возможен переход температуры воздуха от низких до высоких значений. В первую и вторую декады июня температура воздуха будет составлять 19,3 и 20,3°С соответственно, что близко к норме. В третьей декаде июня может наблюдаться рост температуры до 20—22°С, далее в первую, и особенно во вторую декады июля, температура может достичь экстремально высоких значений для растений, более 22°С. В третью декаду июля и первую декаду августа возможно снижение температуры до нормальных значений — 20—22°С. Аномально жаркой может быть вторая декада августа, при норме 19,6°С рост температуры может достичь 23,1°С с последующим снижением температуры до 17,9°С к третьей декаде августа.

По осадкам прогноз на май — 18—20 мм при норме 27 мм, июнь — 20—30 (норма 37 мм), июль 40—60 мм при норме 39 мм. Недостаточное количество осадков в начальный период роста и развития растений и хорошее атмосферное увлажнение в июле от одной до полутора норм лучшим образом может быть использовано кукурузой на формирование урожая, что подтверждается прогнозом более высокой урожайности зелёной массы и зерна кукурузы на предстоящий год.

Выводы. Прогноз урожайности сельскохозяйственных культур, а также метеорологических условий вегетационного периода Оренбургского района на основе современных знаний цикличности солнечной активности формирует представление о

предстоящих неблагоприятных условиях для роста и развития растений в 2018 г. Учитывая невысокий прогнозный уровень урожайности зерновых культур, необходимо увеличить площадь посевов подсолнечника на семена и кукурузы на зерно и зелёную массу. Для обеспечения животноводства грубыми кормами желательно предусмотреть дополнительно июльские посевы суданской травы. Норму высева семян ячменя и яровой пшеницы в условиях недостаточного увлажнения целесообразно снизить на 10-15% относительно рекомендованных.

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. Неверов А.А. Математическое моделирование связей урожая озимой ржи с погодноклиматическими условиями в центральной зоне Оренбургской области (цикл статей по теме «Исследования методами нейросетевого анализа влияния региональных изменений климата на продуктивность агрофитоценозов») // Вестник мясного скотоводства. 2015. № 3 (91). С. 125-131.

4. Неверов А.А. Роль погодно-климатических факторов восточной зоны Оренбуржья в формировании урожая проса // Бюллетень Оренбургского научного центра УрО РАН. 2017. 3: 9 с. [Электр. ресурс]. URL://http://elmag.uran.ru:9673/ magazine/Numbers/2017-3/Articles/AAN-2017-3.pdf).

5. Неверов А.А. Влияние погодных факторов на продуктивность ячменя в восточной зоне Оренбургской области // Бюллетень Оренбургского научного центра УрО РАН. 2017. 3: 8 с. [Электр. ресурс]. URL:// http://elmag.uran.ru:9673/ magazine/Numbers/2017-3/Articles/NAA-2017-3.pdf).

6. Игуменцев Н.Ф., Хомяков Д.М. Погодные условия и эффективность удобрений: математическое моделирование продуктивности агроценозов. М.: Изд-во МГУ, 1988. 37 с.

7. Игуменцев А.Ф. Цикличность погоды и прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур / А.Ф. Игуменцев, Н.Г. Шикота, Э.К. Лазуренко, Г.Ф. Григоренко. Луганск, 1990. 48 с.

8. Полевой А.Н. Прикладное моделирование и прогнозирование продуктивности посевов. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. 319 с.

Видовое разнообразие и эффективность возделывания сельскохозяйственных культур в хозяйствах Оренбургской области

Г.В. Петрова, д.с.-х.н., профессор, С.В. Сорокун, соискатель, А.В. Попов, аспирант, ФГБОУ ВО Оренбургский ГАУ; Г.К. Дускаев, д.б.н., Г.И. Левахин, д.с.-х.н., профессор, Б.С. Нуржанов, к.с.-х.н, ФГБНУ ФНЦ БСТ РАН

В современных условиях кормовая база животноводства основывается на концентрированных, грубых, сочных и зелёных кормах с пахотных земель, а также на природных кормовых угодьях. Главное направление, по которому развивается кормопроизводство, — это улучшение полноценного кормления, широкое внедрение прогрессивных технологий, рациональное использование отходов растениеводства, снижение себестоимости кормов [1, 2].

Материал и методы исследования. В основе прогрессивных технологий возделывания кормо-

вых культур лежат комплексная интегрированная система защиты растений от сорняков, вредителей и болезней, применение расчётных доз удобрений на запланированный урожай, использование высокопроизводительных машин, новые формы организации и оплаты труда с учётом конечных результатов [3, 4].

Цель исследования — оценка распространённости и эффективности возделывания сельскохозяйственных культур в Оренбургской области.

Результаты исследования. Был проведён анализ посевных площадей и валовых сборов сельскохозяйственных культур в Оренбургской области с 2012 по 2016 г., а также количества внесённых минеральных удобрений (рис.) [5, 6].

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.