CC BY
29
Freezing of peat soils of the Northern Zauralye
Motorin Alexander Sevostyanovich, Doctor of Agriculture, Professor
Northern Trans-Ural State Agricultural University
7 Republic St., Tyumen, 625003, Russia
Research Institute of Agriculture of the Northern Trans-Urals - Branch of the Tyumen Scientific Center of the
SB RAS
2 Burlaki St., pos. Moscow, Tyumen region, 625501, Russia
E-mail: a.s.motorin@mail.ru
The results of many years of research on the effects of snow cover, winter humidity, the level of groundwater and air temperature on the dynamics and freezing of drained peat soils are presented. The studies were conducted in the subtaiga and forest-steppe zones of the Northern Trans-Urals. As a result of research, it was found that the process of freezing peat soil is the result of a complex interaction of a large number of external and internal factors. Processing of drained peat soil reduces the height of the snow cover by 1,5 - 2 times, which ensures an increase in the depth of freezing up to 0,72 - 0,78 m. When stubble is preserved for annual and perennial grasses, freezing of medium-power soil is 0,51 - 0,61 m, which is 0,15 - 0,25 m less than after autumnal processing. In the presence of a snow layer from 0 to 0,25 m, the relationship between freezing and snow depth is estimated by correlation coefficients of 0,69 - 0,75; with long-term accumulation of snow, 0,57 -0,62. The depth of freezing of peaty-gley soil (0,92 - 1,1 m) is 0,27 - 0,34 m more than that of medium-power soil. The maximum value of differences in freezing reach the end of the cold period. Drained peat soils freeze to great depths with less winter pre-winter humidity (r = 0,70 -0,75). With deep winter occurrence of groundwater, the freezing rate exceeds the rate of moisture rise from the lower horizons. At the norm of the sum of negative temperatures of 2160 °C, on average for the south of the Tyumen region, the increase in the freezing depth is 0,27 cm per 1 cm of level. To ensure minimal accumulation of cold in the form of ice, it is necessary for peat soils to establish a drainage rate not only for the growing season, but also by the beginning of freezing.
Key words: peat soil, freezing, pre-winter humidity, snow, groundwater.
-♦-
УДК 633:631.559:551.5:57.045:519.25
Прогнозирование почвенных влагозапасов на основе статистического моделирования природных процессов*
А.А. Неверов, канд. с.-х. наук
ФБГНУ ФНЦ БСТ РАН
В условиях сухого земледелия долгосрочное прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур, а также погодных факторов, детерминирующих их уровень, имеет первостепенное значение для принятия стратегических решений по управлению урожаем и максимальному снижению рисков от повреждающих факторов. Для степной зоны Оренбургской области наличие хороших весенних запасов продуктивной влаги на уровне 150 - 160 мм и более в метровом слое почвы является гарантией формирования экономически обоснованного урожая сельскохозяйственными культурами с глубоко проникающей корневой системой, например подсолнечника, сорго, суданской травы, в засушливых условиях вегетационного периода. В условиях нестабильного и недостаточного увлажнения посевов полевых культур актуальной задачей для земледельца становится аккумуляция в почве и максимально эффективное использование осадков холодного периода. Заблаговременный прогноз начальных запасов продуктивной влаги в почве представляет возможность своевременного принятия экономически обоснованного решения по проведению зимнего снегозадержания и регулирования снеготаяния в весенний период. Моделирование природных процессов накопления и сбережения в почве атмосферных осадков холодного периода предоставляет возможность земледельцу активно вмешиваться в процесс увеличения почвенных влагозапасов в условиях арридизации климата степного Оренбуржья.
Ключевые слова: продуктивная влага, предикторы, модель регрессии, погодные факторы, прогноз.
В условиях сухого земледелия долгосрочное прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур, а также погодных факторов, детерминирующих их уровень [1 - 4], имеет
первостепенное значение для принятия стратегических решений по управлению урожаем и максимальному снижению рисков от повреждающих факторов.
* Исследование выполнено в соответствии с тематическим планом НИР на 2019 - 2021 гг. ФГБНУ БСТ РАН (№ 07612019-0004).
Для степной зоны Оренбургской области наличие хороших весенних запасов продуктивной влаги на уровне 150 - 160 мм и более в метровом слое почвы является гарантией формирования экономически обоснованного урожая сельскохозяйственных культур с глубоко проникающей корневой системой, например подсолнечника, сорго, суданской травы, в засушливых условиях вегетационного периода.
Моделирование природных процессов накопления и сбережения в почве атмосферных осадков холодного периода предоставляет возможность земледельцу активно вмешиваться в процесс увеличения почвенных влагозапасов в условиях арридизации климата степного Оренбуржья [5, 6].
Цель исследования - создание математической модели для долгосрочного прогнозирования начальных запасов продуктивной почвенной влаги в центральной зоне Оренбургской области.
Материал и методы исследования. Объектом исследования были многолетние временные ряды (1987 - 2018 гг.):
- запасы продуктивной влаги в метровом слое почвы во второй декаде мая на опытном поле ФНЦ БСТ РАН в Оренбургском районе Оренбургской области (данные ОНИИСХ, отдел технологий кормовых культур: предшествующая культура - яровая пшеница по пару; агро-фон - зябь; координаты поля: 51,77779255 с.ш., 55,321491 в.д.);
- факторы погодных условий за период с первой декады августа года, предшествующего году наблюдений за почвенной влагой, по первую декаду мая: температура воздуха средняя, максимальная и минимальная, среднесуточный дефицит влажности воздуха, осадки (по данным Оренбургского центра по гидрометеорологии
и мониторингу окружающей среды - филиала ФГБУ «Приволжское управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды»).
Выбор предикторов и построение прогностических моделей осуществляли с помощью корреляционно-регрессионного анализа в программе Statistica 6.1.
Проверка и отбор наилучших статистических моделей проводили с использованием метода кросс-валидации (перекрёстной проверки) [7].
Результаты исследования. Полученная модель регрессии начальных запасов продуктивной влаги в метровом слое почвы на погодные факторы описывает 93 % изменчивости результативного признака (табл. 1).
Из девяти предикторов, вошедших в модель, наиболее сильное влияние (по величине стандартизованного коэффициента более 0,62) за последние 33 года оказали три фактора: положительное - осадки осенне-зимнего периода с третьей декады ноября по вторую декаду декабря, отрицательное - среднесуточная температура воздуха в третьей декаде сентября и первой декаде мая. Однако сила воздействия фактора на формирование запасов продуктивной влаги в почве не всегда совпадает с частотой его проявления.
Установлено, что чаще других лимитировали запасы продуктивной влаги факторы роста температуры воздуха в первой декаде мая, третьей декаде декабря и сентября - с долей влияния фактора 25; 24,1 и 29,6 %. Таким образом, в условиях Оренбургского района температура воздуха в указанные периоды времени детерминировала почти 80 % изменчивости начальных запасов продуктивной влаги метрового слоя почвы.
По силе воздействия и частоте проявления признака на первое место выходят погодные условия первой декады мая (рис. 1).
1. Модель регрессии начальных запасов продуктивной влаги в метровом слое почвы на погодные условия центральной зоны Оренбуржья
Итоги регрессии для зависимой переменной: Я = 0,96 К2 = 0,93 Скорректир. Я2 = 0,90 Д9,23) = 32,502
Предикторы модели в - стандартизованный коэффициент Доля фактора, % Коэффициенты В Станд. ошибка В '(23) />-уровень
Начальная ордината 172,49 18,56 9,29 0,00
Ос. периода (3 дек. 11 м. -2 дек. 12 м.), мм 0,67 ± 0,07 7,80 0,84 0,08 10,14 0,00
ДВВ 2 дек 8 м., гПа -0,31 ± 0,06 4,60 -1,04 0,20 -5,15 0,00
Тмакс. 1 дек 9 м., °С 0,38 ± 0,07 10,80 1,74 0,32 5,44 0,00
Тмакс. 3 дек 9 м., °С -0,63 ± 0,10 9,10 -2,90 0,48 -6,10 0,00
Т 3 дек. 9 м., °С 0,27 ± 0,11 9,70 1,57 0,66 2,39 0,03
Т 3 дек. 11 м., °С 0,17 ± 0,08 1,00 0,56 0,25 2,24 0,04
Т 3 дек. 12 м., °С -0,31 ± 0,07 24,10 -1,18 0,27 -4,45 0,00
Ос. 3 дек. 10 м., мм -0,17 ± 0,06 0,60 -0,25 0,09 -2,80 0,01
Т. 1 дек. 5 м., °С -0,62 ± 0,07 25,00 -4,40 0,50 -8,88 0,00
Примечание (здесь и далее): Ос. - осадки; ДВВ - среднесуточный дефицит влажности воздуха; Т - среднесуточная температура воздуха; Тмакс. - максимальная температура воздуха; 3 дек. 11 м. - третья декада ноября года, предшествующего году наблюдений.
Отрицательное влияние роста температуры воздуха в начале мая на запасы влаги в почве очевидно: усиливается переход жидкой фазы воды в парообразное, что приводит к её испарению. Поверхность почвы рано весной хорошо увлажнена, рост температуры воздуха, как правило, сопровождается усилением движения сухих воздушных масс, и поэтому актуальным становится вопрос о мульчировании поверхности почвы растительными остатками и воздействии другими агроприёмами, препятствующими интенсивному испарению воды.
В последнее десятилетие наметилась тенденция значительного уменьшения весенних влагозапасов в центральной части степного Оренбуржья (рис. 2).
По динамическому тренду с 1987 до 2006 г. запасы продуктивной влаги находились на уровне 130 - 135 мм в метровом слое почвы. К 2019 г. за последние 13 лет запасы продуктивной влаги уменьшились примерно на 30 - 35 мм. Таким образом, к началу вегетации обеспеченность растений водой на уровне 100 мм уже недостаточна для формирования урожая даже
Продуктивная влага, нач. 100 см, мм = 182,0402-3,7805*x
14 16
15т1С
Рис. 1 - Влияние температуры воздуха первой декады мая на формирование начальных запасов продуктивной влаги в метровом слое почвы (1987 - 2018 гг.)
170
160
2
?
150
га
га
Ч ш 140
к
я X 130
ш
£ 120
>
ч
а 110
С
100
90
80
70
1986 1990 1994 1998 2002 2006 2010 2014 2018
1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012 2016 2020
Годы
---- Запасы влаги Тренд
Рис. 2 - Тенденция изменения начальных запасов продуктивной влаги в метровом слое почвы за период 1987- 2018 гг.
засухоустойчивых растений с мощной корневой системой.
Актуальными становятся вопросы дополнительного снегонакопления на полях зимой, приёмы мульчирования почвы растительными остатками, предотвращающие потери влаги с поверхности почвы в осенний и весенний периоды.
Как уже отмечалось, основным фактором, снижающим почвенные влагозапасы, является рост температуры воздуха в сентябре, декабре и в начале мая. Предотвратить рост температуры воздуха на территории степного региона практически невозможно. Однако известны приёмы, которые смягчают повреждающее действие высокой температуры и сухости воздуха в период вегетации растений путём устройства полезащитных лесополос, лиманов, препятствующих стоку талой воды на склонах и плотных почвах.
По сообщениям ведущих климатологов мира, процессы арридизации в ближайшие десятилетия могут только усилиться, поэтому вопросам заблаговременного прогнозирования запасов продуктивной влаги в почве мы придаём большое значение. В условиях рыночной экономики проведение снегозадержания и других
агроприёмов по дополнительному влагонако-плению должны быть экономически оправданы полученным урожаем.
Модель прогнозирования начальных запасов продуктивной влаги в почве, как и все статистические модели, описывающие природные процессы, имеют ограниченное применение (табл. 2).
За 32 года невозможно создать модель, включающую всё многообразие сочетания погодных факторов, детерминирующих дисперсию результативного признака. Поэтому в расчётах необходимо понимать и принимать как должное, что фактические данные предикторов модели, близкие к крайним значениям, могут ухудшать точность прогноза. Основываясь на закономерностях статистического регрессионного анализа, следует вывод о корректировке в дальнейшем данной модели по мере роста временного ряда.
На первом месте в прогностическом моделировании стоит вопрос о работоспособности модели. Известно, что самой лучшей оценкой её работоспособности является проверка модели по внешнему тесту. В качестве внешнего теста был определён 2019 г., не участвующий в создании данной модели (табл. 3).
2. Описательная статистика предикторов модели и пределов её работоспособности
Предиктор модели N набл. Среднее Минимум Максимум Станд. откл.
Продуктивная влага, нач. 100 см, мм 33 129,1 82,0 165,0 18,5
Ос. периода (3 дек. 11 м. - 2 дек. 12 м.), мм 33 29,3 2,0 58,0 14,8
ДВВ 2 дек 8 м., гПа 33 14,4 5,0 29,0 5,5
Тмакс. 1 дек 9 м., °С 33 30,2 20,3 38,0 4,1
Тмакс. 3 дек 9 м., °С 33 23,5 16,0 31,0 4,0
Т 3 дек. 9 м., °С 33 11,8 5,7 19,0 3,2
Т 3 дек. 11 м., °С 33 -6,0 -17,1 2,6 5,7
Т 3 дек. 12 м., °С 33 -10,7 -21,9 -4,2 4,8
Ос. 3 дек. 10 м., мм 33 14,2 0,0 46,0 12,4
Т. 1 дек. 5 м., °С 33 14,0 9,1 19,8 2,6
3. Тестирование модели предсказания начальных запасов продуктивной влаги на 2019 г.
Предиктор модели Взвешенный вес Значение предиктора В-веса х значение
Ос. периода (3 дек. 11 м. — 2 дек. 12 м.), мм 0,84 33,00 27,61
ДВВ 2 дек 8 м., гПа -1,04 12,00 -12,45
Тмакс. 1 дек 9 м., °С 1,74 28,00 48,81
Тмакс. 3 дек 9 м., °С -2,90 25,00 -72,52
Т 3 дек. 9 м., °С 1,57 13,90 21,88
Т 3 дек. 11 м., °С 0,56 -6,80 -3,84
Т 3 дек. 12 м., °С -1,18 -14,50 17,09
Ос. 3 дек. 10 м., мм -0,25 18,00 -4,52
Т. 1 дек. 5 м., °С -4,40 18,30 -80,61
Начальная ордината 172,49
Предсказанные запасы влаги, мм 114,00
-95,0 % ДП 107,50
+95,0 % ДП 120,39
Фактические запасы влаги, мм 110,00
4. Прогноз начальных запасов продуктивной влаги во второй декаде мая 2020 г.
Предиктор модели Взвешенный вес Значение предиктора B-веса х значение
Ос. периода (3 дек. 11 м. - 2 дек. 12 м.), мм 0,84 36,0 30,12
ДВВ 2 дек 8 м., гПа -1,038 13,0 -13,49
Тмакс. 1 дек 9 м., °С 1,743 23,0 40,09
Тмакс. 3 дек 9 м., °С -2,900 14,0 -40,61
Т 3 дек. 9 м., °С 1,574 6,1 9,60
Т 3 дек. 11 м., °С 0,564 -9,7 -5,47
Т 3 дек. 12 м., °С -1,179 -9,1 10,73
Ос. 3 дек. 10 м., мм -0,251 6,0 -1,51
Т. 1 дек. 5 м., °С -4,405 12,0 -52,86
Начальная ордината 172,49
Предсказанные запасы влаги, мм 150,0
-95,0 % ДП 140,0
+95,0 %ДП 158,0
Фактические запасы влаги, мм
Тестирование показало высокую точность предсказания запасов продуктивной влаги в метровом слое почвы в 2019 г. - 114 мм при фактических запасах 110 мм.
Для предсказания запасов продуктивной влаги в начале января прогнозируемого года известны значения всех предикторов модели, представляющих период времени со второй декады августа по третью декаду декабря, за исключением первой декады мая (табл. 4).
Прогноз среднесуточной температуры воздуха первой декады мая нами проведён на основе квазицикличности по методу остаточных отклонений и наложения эпох в авторской программе. Полученный результат равен 12 °С.
Значения всех предикторов находятся в пределах, обеспечивающих работоспособность модели (табл. 2).
В 2020 году ожидаются хорошие начальные запасы продуктивной влаги в метровом слое почвы на уровне 150 мм (вариации от 140 до 158 мм).
Вывод. В условиях нестабильного и недостаточного увлажнения посевов полевых культур актуальной задачей для земледельца становится аккумуляция в почве и максимально эффективное использование осадков холодного периода. Заблаговременный прогноз начальных запасов продуктивной влаги в почве предоставляет возмож-
ность своевременного принятия экономически обоснованного решения по проведению зимнего снегозадержания и регулирования снеготаяния в весенний период.
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. Влияние погодных факторов на продуктивность ячменя в восточной зоне Оренбургской области // Бюллетень Оренбургского научного центра УрО РАН. 2017. 33: 8 с. [Электронный ресурс]. URL: http://elmag.uran.ru:9673/ magazine/Numbers/2017-3/Articles/NAA-2017-3.pdf.
4. Неверов А.А. 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 агро-фитоценозов») // Вестник мясного скотоводства. 2015. № 3 (91). С. 125 - 131.
5. Неверов А.А. Региональный прогноз урожайности полевых культур по аномалиям глобальных параметров климатической системы планеты // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2019. № 1 (75). С. 15 - 19.
6. Неверов А.А. Вероятностный прогноз урожайности сельскохозяйственных культур и погодных условий вегетационного периода 2019 года для степной зоны Оренбургского Приура-лья // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2019. № 3 (77). С. 36 - 39.
7. Кросс-валидация (Сгс^-уаМайоп)[Электронный ресурс]. URL: http://long-short.pro/post/kross-validatsiya-cross-validation-304/ (дата обращения 16.10.2019).
Неверов Александр Алексеевич, кандидат сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник ФГБНУ «Федеральный научный центр биологических систем и агротехнологий РАН» Россия, 460051. г. Оренбург, пр-т Гагарина, 27/1 E-mail: nevalex2008@yandex.ru
Prediction of soil moisture reserves on the basis of statistical modeling of natural processes
Neverov Alexander Alekseevich, Candidate of Agriculture
Federal Reseach Center for of Biological Systems and Agrotechnologies of the Russian Akademy of Sciences 27/1 Gagarina Av., Orenburg, 460051, Russia E-mail: nevalex2008@yandex.ru
