CC BY
8
12. Valge A.M., Dzhabborov N.I., Eviev V.A. Osnovy statisticheskoj obrabotki ehksperimental'nyh dannyh pri provedenii issledovanij po mekhanizacii sel'skohozyajstvennogo proizvodstva s primerami na STATGRAPHICS i EXCEL [Fundamentals of statistical processing of experimental data for research in mechanisation of agricultural production with examples in STATGRAPHICS and EXCEL]. Saint Petersburg; Elista: Kalmyk Univ. Publ., 2015: 140 p. (In Russian)
УДК 631.559.2:631.86 DOI 10.24412/2713-2641-2022-4113-93-104
Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия
Многолетние травы являются основным кормовым ресурсом на Северо-Западе РФ. В структуре посевных площадей их доля составляет 55,3 - 60,4 % (при 12,5 - 13,0 % в РФ), а в структуре кормовых культур достигает 86 %. Обеспечение сбалансированного питания растений и благоприятного состояния почв и посевов сельскохозяйственных культур возможно только при экологически безопасном интегрированном применении удобрений, освоении научно обоснованных севооборотов. Важным фактором повышения урожайности семян многолетних злаковых трав являются азотные удобрения, которые обеспечивают благоприятные условия для растений в летне-осенний период в фазу кущения, когда закладываются генеративные побеги, и интенсивного их развития весной. В литературе приводятся, в основном, эмпирические зависимости урожайности семян от нормы внесения удобрений, которые относятся к конкретным условиям многолетних злаковых трав. Для прогнозирования урожайности семян многолетних злаковых трав в различных зонах их возделывания необходимы вероятностные модели, учитывающие случайный характер изменения факторов, влияющих на продуктивность культуры. В этой связи тема исследований является актуальной. Целью исследований является разработка математической модели для прогнозирования величины урожайности семян многолетних злаковых трав в различных зонах их возделывания. При разработке математической модели использовались аналитические методы и метод функций случайных аргументов. В статье приведены экспериментальные данные и вероятностная математическая модель, описывающие процесс изменения урожайности семян многолетних злаковых трав в различных зонах их возделывания. Разработанная математическая модель позволяет
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАИНОСТИ СЕМЯН МНОГОЛЕТНИХ ТРАВ В ОРГАНИЧЕСКОМ СЕВООБОРОТЕ
С.В. Чугунов,
Н.И. Джабборов, д-р техн. наук,
А.Н. Перекопский, канд. техн. наук, А.В. Добринов, канд. техн. наук
прогнозировать урожайность семян многолетних трав в севообороте в зависимости от нормы внесения удобрений при благоприятных и неблагоприятных погодных условиях.
Ключевые слова: семена многолетних трав, урожайность, органический севооборот, математическая модель, прогноз урожайности.
Для цитирования: Чугунов С В., Джабборов Н.И., Перекопский А Н., Добринов А.В. Прогнозирование урожайности семян многолетних трав в органическом севообороте //АгроЭкоИнженерия. 2022. № 4 (113). С. 93-104
FORECASTING THE YIELD OF PERENNIAL GRASS SEEDS IN ORGANIC CROP
ROTATION
S.V. Chugunov, N.I. Dzhabborov, DSc (Engineering), A.N. Perekopsky, Cand. Sc. (Engineering), A.V. Dobrinov, Cand. Sc. (Engineering)
Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production - branch of FSAC VIM, Saint Petersburg, Russia
Perennial grass is the main fodder resource in the North-West Russia. Its share in the structure of sown areas amounts to 55.3 to 60.4%, whereas in the Russian Federation it is 12.513.0%. In the structure of forage crops it reaches 86%. Only nonpolluting integrated application of fertilizers and introduction of evidence-based crop rotations can ensure the balanced plant nutrition and favorable soil and crop conditions. Nitrogen fertilizers are important for increasing the perennial grass seed yields. They contribute to plant intensive development in spring. In summer and autumn they ensure the favorable conditions during the tillering phase, when the generative shoots are established. Most literature describes the empirical dependences of the seed yields on fertilizer application rates that refer to the specific cultivation conditions of perennial grass. Forecasting of such yields in different cultivation areas requires, however, the probabilistic models, which take into account the random nature of changes in the factors affecting the crop productivity. In this regard, the research topic is quite relevant. The study aimed to create a mathematical model for forecasting the perennial grass seed productivity in different cultivation zones. The study applied analytical methods and the method of functions of random arguments. The article presents the experimental data and the created probabilistic mathematical model. The model allows forecasting the perennial grass seed yields in the crop rotation depending on the fertilizer application rate under favorable and unfavorable weather conditions.
Key words: perennial grass seeds, yielding capacity, organic crop rotation, mathematical model, yield forecast.
For citation: Chugunov S.V., Dzhabborov N.I., Perekopsky A.N., Dobrinov A.V. Forecasting the yield of perennial grass seeds in organic crop rotation. AgroEkoInzheneriya. 2022. No. 4(113): 93-104. (In Russian)
Введение
Многолетние травы являются основным кормовым ресурсом на Северо-Западе РФ. В структуре посевных площадей их доля составляет 55,3 - 60,4 % (при 12,5 - 13,0 % в РФ), а в структуре кормовых культур достигает 86 % [1].
На Северо-Западе России одной из основных причин неудовлетворительного состояния посевов трав является доминирующий старовозрастной состав травостоев из-за отсутствия систематического их перезалужения, который в свою очередь обусловлен недостаточной обеспеченностью агропредприятий семенами трав и нерациональным использованием травостоев [2].
Обеспечение сбалансированного питания растений и благоприятного состояния почв и посевов сельскохозяйственных культур возможно только при экологически безопасном интегрированном применении удобрений, освоении научно обоснованных севооборотов, возделывании интенсивных сортов сельскохозяйственных культур, проведении соответствующей обработки почвы и других адаптированных к почвенно-климатическим и производственно-ресурсным условиям приемов [3,4].
Получение высокой урожайности сельскохозяйственных культур при своевременном выполнении агротехнических приемов, обеспечивается в основном применением удобрений. В большей степени это положение важно для дерново-подзолистых почв Нечерноземной зоны РФ, которые содержат сравнительно небольшое количество легкодоступных элементов питания и характеризуются низким естественным плодородием [5].
Важным фактором повышения урожайности семян многолетних злаковых трав являются азотные удобрения, которые обеспечивают благоприятные условия для растений в летне-осенний период в фазу кущения, когда закладываются генеративные побеги, и интенсивного их развития весной [6].
Наиболее полно оценить действие удобрений можно в длительных полевых опытах, которые являются важной нормативной базой для решения вопросов рационального и эффективного применения удобрений в агропромышленном производстве. Результаты многолетних опытов показывают, что возделывание сельскохозяйственных культур без удобрений при дефицитном балансе питательных веществ в почве приводит к постепенному истощению запасов органического вещества [7].
В тоже время прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур является важной задачей для решения проблемы устойчивости сельскохозяйственного производства. В условиях современного российского АПК использование традиционных методов принятия управленческих решений в сельском хозяйстве не вполне обеспечивает ожидаемый эффект, поскольку ориентировано в большей степени на исправление текущих недостатков и непредвиденных обстоятельств, появившихся в деятельности сельскохозяйственных предприятий. Теоретической основой и практическим инструментарием при анализе и прогнозировании урожайности в аграрном секторе экономики, как и в других отраслях, являются экономико-математические модели и проводимые с их помощью расчеты [8]. Особенно актуально прогнозирование в условиях неопределенности и риска при внедрении экологически безопасных технологий. В этом случае трудность заключается не в
выполнении расчетов, а в построении самих моделей, максимально адекватных реальной обстановке [9,10]. Разработка математической модели прогнозирования должна учитывать ряд важнейших факторов, оказывающих влияние на количество и стабильность получаемых урожаев, в частности почвенно-климатические условия региона, состояние материально-технической базы хозяйства и т. д. [11, 12, 13].
Материалы и методы
Целью исследований является разработка математической модели для прогнозирования величины урожайности семян многолетних злаковых трав на примере тимофеевки луговой в различных зонах их возделывания. При разработке математической модели использовались аналитические методы и метод функций случайных аргументов3.
Объектом исследования выступает динамика урожайности семян многолетних трав в органическом шестипольном севообороте в Северо-Западном регионе РФ. Почвы подзолистые, обеспеченность питательными веществами средняя, предшественник свекла столовая. Материалы - данные об урожайности семян многолетних трав, полученные на основе экспериментальных исследований в экспериментальном хозяйстве «Красная Славянка» ИАЭП-филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ в 2020-2022 годы. Предметом исследований является закономерность изменения урожайности семян многолетних злаковых трав.
В ходе экспериментальных опытов в 2020-2022 годах были проведены посевы многолетних трав с целью получения семян. Норма высева семян составляла 5 кг/га. Посев произведен широкорядным способом с расстоянием 70 см.
В качестве органического удобрения использован Биагум. Содержание действующего вещества по азоту равнялось 3%. Данные по урожайности приведены в таблице 1.
Таблица 1
Урожайность семян многолетних трав в зависимости от нормы внесения удобрений
Норма внесения удобрений, кг/га действующего вещества по азоту Средняя урожайность семян многолетних трав, кг/га
2020 2021 2022
0 190 205 11,9
20 280 270 15,8
40 310 300 16,8
60 350 355 19,9
3 Агеев Л.Е. Основы расчета оптимальных и допускаемых режимов работы машинно-тракторных агрегатов. - Л.: Колос. Ленинградское отделение, 1978. - 296 с.
Джабборов Н.И. Научные основы энерготехнологической оценки и прогнозирования эффективности использования мобильных сельскохозяйственных агрегатов. - Душанбе: Изд. «Дониш», 1995. - 286 с.
Как видно из данной таблицы в 2020 и 2021 годах были благоприятные условия для получения семян, а в 2022 году было засушливое и жаркое лето, что пагубно повлияло на урожайность.
Результаты и обсуждение
Результаты экспериментальных исследований, проведенные в 2020-2022 годы, свидетельствуют, что в зависимости от нормы внесения удобрений, способы их заделки, условия возделывания урожайность семян многолетних трав колеблется в широких пределах. При разработке плана производства семян многолетних трав необходимо научное обоснование величины урожайности данной культуры. При этом важную роль играет прогнозирование урожая в зависимости от питания растений, условия их возделывания и других значимых факторов, влияющих на продуктивность растений. Так как прогнозирование продуктивности сельскохозяйственных культур представляет собой сложную задачу, для повышения достоверности прогнозных значений необходимо разработать вероятностные математические модели, описывающие процесс изменения урожайности.
На основе применения метода функций случайных аргументов нами разработана вероятностная математическая модель для прогнозирования урожайности семян многолетних трав в зависимости от изменения уровня питания и условий их возделывания.
Вероятностную математическую модель для прогнозирования урожайности семян многолетних трав в зависимости от изменения уровня питания при благоприятных условиях их возделывания можно представить в виде:
тс = А Су ( 1 + /тв) + В Су ( 1 + /тв) + В Су ( 1 + /Т2В ) , (1)
где тс - средняя урожайность семян многолетних трав, кг/га;
A - постоянная величина, равная минимальной урожайности семян многолетних трав при благоприятных условиях на фоне естественного плодородия почв, кг/га;
В - угловой коэффициент, зависящий от размера урожайности семян трав и степени обеспеченности питанием растений при благоприятных условиях их выращивания:
у б _у£>
ß _ 'max 'min /^Ч
fTTiax ' V /
Uy
где и - максимальная и минимальная урожайность семян при
благоприятных условиях возделывания многолетних трав, кг/га;
Су - коэффициент, учитывающий степень обеспеченности растений питанием ( Су=
0,1-1).
/тв - КПД удобрений (/тв = 0,083-0,333).
=1 - соответствует максимальной степени обеспеченности растений питанием.
Вероятностную математическую модель для прогнозирования урожайности семян многолетних трав в зависимости от изменения уровня питания при неблагоприятных условиях их возделывания можно представить в виде:
тс = А хСу ( 1 + /тв) + В ,Су ( 1 + /тв) + В С ( 1 + /Т2В) , кг/га (3)
где А 1 - постоянная величина, равная минимальной урожайности семян многолетних трав при неблагоприятных условиях на фоне естественного плодородия почв, кг/га;
В 1 - угловой коэффициент, зависящий от размера урожайности семян трав и степени обеспеченности питанием при неблагоприятных условиях, кг/га:
у Н —Vй
В 1 = таГ" , (4)
где и - максимальная и минимальная урожайность при неблагоприятных
условиях, кг/га.
В результате расчёта по математической модели (1) получены прогнозируемая урожайность семян многолетних трав при благоприятных условиях их возделывания (таблица 2).
На рисунке 1 представлена графическая зависимость урожайности семян тимофеевки луговой от коэффициента обеспеченности растений питанием и коэффициента зависящего от меры рассеяния Су и КПД удобрений.
Таблица 2
Прогнозные значения урожайности семян многолетних трав при благоприятных
условиях их возделывания
КПД удобрений /тв Средняя урожайность семян многолетних трав, кг/га
коэффициент, учитывающий степень обеспеченности растений питанием Су
0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
0,083 40,0 82,9 128,9 178,0 230,0 285,1 343,1 404,2 468,4 535,5
0,167 43,0 89,0 138,2 190,4 245,7 304,1 365,5 430,1 497,7 568,5
0,25 46,0 95,1 147,5 203,0 261,7 323,6 388,7 457,0 528,5 603,1
0,333 49,0 101,3 157,0 215,9 278,3 343,9 412,9 485,2 560,9 639,8
0,1 0,2 0,3
0,4 °'5 0,6 0,7 0,8 0,9
0,333 0,25 0,167 0,083
Коэффициент Су
со
I-
^
т н е
и ц
и ф
ф
э о
*
1
Рис. 1. Графическая зависимость средней прогнозируемой урожайности семян тимофеевки луговой от коэффициента обеспеченности растений питанием Су и коэффициента /тв при благоприятных условиях
Данные полученные экспериментальным путем совпадают с расчетными при следующих показателях - коэффициент КПД удобрений /тв - 0,25 и коэффициенте обеспеченности растений питанием Су от 0,4 до 0,65. Исходя из этого коэффициентом обеспеченности растений питанием Су в пределах от 0,1 до 0,3 можно пренебречь, и в дальнейшем при расчетах принимать данный коэффициент в пределах от 0,4 до 1. Как свидетельствуют результаты расчёта, в благоприятных условиях возделывания тимофеевки луговой, урожайность семян в зависимости от уровня их питания и КПД удобрений колеблется в пределах от 178,0 до 639,8 кг/га.
В результате расчёта по математической модели (4) получены прогнозируемая урожайность семян тимофеевки луговой при неблагоприятных условиях их возделывания (таблица 3).
На рисунке 2 представлена графическая зависимость урожайности семян тимофеевки луговой при неблагоприятных условиях их выращивания от коэффициента обеспеченности растений питанием и коэффициента зависящего от меры рассеяния и КПД удобрений.
Таблица 3
Прогнозные значения урожайности семян тимофеевки луговой при неблагоприятных
условиях их возделывания
КПД
удобрений
Средняя урожайность семян тимофеевки луговой, кг/га
/тв Коэффициент, учитывающий степень обеспеченности растений питанием
0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
0,083 2,2 4,6 7,2 9,9 12,8 15,8 19,0 22,4 25,9 29,6
0,167 2,4 5,0 7,7 10,6 13,7 16,9 20,3 23,8 27,6 31,4
0,25 2,6 5,3 8,2 11,3 14,6 18,0 21,6 25,3 29,3 33,4
0,333 2,7 5,7 8,8 12,0 15,5 19,1 22,9 26,9 31,1 35,4
Коэффициент С у
Рис. 2. Графическая зависимость средней прогнозируемой урожайности семян тимофеевки луговой от коэффициента обеспеченности растений питанием Су и коэффициента /тв при неблагоприятных условиях
Данные полученные экспериментальным путем совпадают с расчетными при следующих показателях - коэффициент КПД удобрений /тв - 0,25 и коэффициенте обеспеченности растений питанием Су от 0,43 до 0,66. Как свидетельствуют результаты расчётов (табл.3, рис.2), в неблагоприятных условиях возделывания, урожайность семян в зависимости от уровня их питания и КПД удобрений колеблется в пределах от 9,9 до 35,4 кг/га. Это свидетельствует о том, что при неблагоприятных условиях возделывания, когда имеет место дефицит влаги и избытка тепла (температуры), не обеспечиваются равномерные всходы семян, не в полной мере реализуется эффективность внесенных удобрений и естественное плодородие почвы.
Анализируя полученные данные можно сделать вывод, что для Северо-Западного региона характерен КПД органических удобрений /т в равный 0,25. Коэффициент
обеспеченности растений питанием в среднем составляет 0,4 для естественного плодородия почв, и возрастает в среднем до 0,65 при внесении удобрений в дозе 60 кг/га действующего вещества по азоту.
В свою очередь, планирование обеспечит программирование урожайности на основе оценки и рационального использования продуктивности почвы и климата в конкретных зонах земледелия, и разработать эффективную и экологически безопасную технологию производства семян многолетних трав для максимального использования генетического потенциала, районированных сортов.
Выводы
Разработанные вероятностные математические модели позволят прогнозировать урожайность семян многолетних злаковых трав в различных погодных условиях в зависимости от норм внесения органических удобрений. Для оценки влияния удобрений на продуктивность семян выполнены расчёты для вероятностей степени обеспеченности питанием в интервале 0,1-1 и их КПД в интервале 0,083-0,333, которые показали, что при вероятности степени обеспеченности питанием Су ниже 0,5 и КПД /Тв ниже 0,25 урожайность семян снижается более чем в 2 раза.
Предложенный метод прогнозирования ожидаемого объема собранной продукции в благоприятных и неблагоприятных условиях и полученные вероятностные модели дают возможность принимать управленческие решения на основе вполне объективного научного подхода, который заключается в статистическом анализе средней продуктивности семян многолетних трав за предыдущие годы. Это даст возможность составлять прогнозы урожайности семян многолетних трав с различной интерпретацией.
Прогнозирование дает возможность планировать и программировать урожайность, что в конечном итоге может обеспечить формирование эффективности экологически безопасной технологии производства семян многолетних трав.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Синицына С. М., Спиридонов А. М. Состояние и перспективы возделывания многолетних трав на Северо-Западе России // Аграрная Россия. 2018. № 2. С. 17-22.
2. Синицына С. М., Спиридонов А. М., Данилова Т. А. Состояние и перспективы селекции и семеноводства многолетних трав на Северо-Западе России // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. 2017. № 48. С. 11-19.
3. Методическое руководство по проектированию применения удобрений в технологиях адаптивно - ландшафтного земледелия / Под ред. А.Л. Иванова, Л.М. Державина. Москва: Минсельхоз РФ, РАСХН, 2008. 392 с.
4. Ваулина Г.И., Алиев А.М., Державин Л.М., Конова А.М., Самойлов Л.Н. Агроэкологические аспекты при комплексном применении средств химизации / Состояние и перспективы агрохимических исследований в географической сети опытов с удобрениями. Материалы Международной научно-методической конференции учреждений-участников
Геосети России и стран СНГ (10-11 июня 2010 г.) / Под ред. В.Г. Минеева, В.Г. Сычева. М.: ВНИИА, 2010. С. 137-139.
5. Босак В.Н. Системы удобрения в севооборотах на дерново-подзолистых легкосуглинистых почвах. Минск: Институт почвоведения и агрохимии. 2003. 176 с.
6. Конова А.М., Дыцкова Т.А., Курдакова О.В. Руководство по элементам технологии производства семян клевера лугового сорта Надежный. Смоленск: Изд-во ФГБНУ Смоленской ГОСХОС. 2015. 26 с.
7. Конова А.М., Гаврилова А.Ю. Урожайность и качество многолетних трав двух годов пользования в зависимости от применения возрастающих доз минеральных удобрений, внесённых под покровную культуру // МНИЖ. 2018. №4 (70).
8. Смирнов П. А., Коротков А. В., Короткова З. П., Пушкаренко Н. Н. Прогнозирование урожайности хмеля с помощью корректирующих коэффициентов // Вестник Чувашской государственной сельскохозяйственной академии. 2021. № 2(17). С. 118-125.
9. Vasilyev A. O., Andreev R.V., Pushkarenko N. N., Smirnov P. A., et al. Modern ways of improving the mechanization of hop cultivation / 30th International Business Information Management Conference (8-9 November 2017, Madrid, Spain). Madrid: IBIMA. 2017, pp. 52945289.
10. Smirnov Р., Alexeev Е., Kazakov Y., Prokopeva Е., et al. Influence of soil-protective technologies on the characteristics of the soils of hop plants // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Macau: Institute of Physics Publishing, 2019, pp. 5294-5289.
11. Личман Г.И., Смирнов И.Г., Козлова А.И., Белых С.А. Программа определения оптимальных доз внесений удобрений с учетом статистических показателей почвенного азота // Интеллектуальные машинные технологии и техника для реализации государственной программы развития сельского хозяйства: сб. докл. международной научно-технич. конф. (15-16 сентября 2015 г., г. Москва). М.: ВИМ. 2015. С. 156-161.
12. Максимов, Д. А., Перекопский А. Н., Чугунов С. В. Модели продуктивности тимофеевки луговой в органическом севообороте // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2018. № 94. С. 123-129. DOI 10.24411/0131-5226-2018-10019.
13. Джабборов Н.И., Максимов Д.А., Добринов А.В. Научные принципы формирования машинных технологий производства продукции растениеводства // АгроЭкоИнженерия. 2022. № 1(110). С.102-120.
REFERENCES
1. Sinitsyna S. M., Spiridonov A. M. Sostoyanie i perspektivy vozdelyvaniya mnogoletnikh trav na Severo-Zapade Rossii [Status and prospects of cultivation of perennial grasses on the NorthWest of Russia]. Agrarnaya Rossiya. 2018. No. 2: 17-22 (In Russian)
2. Sinitsyna S. M., Spiridonov A. M., Danilova T. A. Sostoyanie i perspektivy selektsii i semenovodstva mnogoletnikh trav na Severo-Zapade Rossii [Current state and prospects of
ISSN 2713-2641
АГРОЭКОHН^ЕНЕРHfl. 2022.
№ 4(113)
perennial grass seed selection and production in the North-West Russia]. Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2017. No. 48: 11-19 (In Russian)
3. Metodicheskoe rukovodstvo po proektirovaniyu primeneniya udobrenii v tekhnologiyakh adaptivno-landshaftnogo zemledeliya [Methodological guidelines for designing the use of fertilizers in the technologies of adaptive landscape farming] / A.L. Ivanov, L.M. Derzhavin. (eds.) Moscow: Ministry of Agriculture of the Russian Federation, Russian Academy of Agricultural Sciences, 2008. 392 p. (In Russian)
4. Vaulina G.I., Aliev A.M., Derzhavin L.M., Konova A.M., Samoilov L.N. Agroekologicheskie aspekty pri kompleksnom primenenii sredstv khimizatsii [Agro-ecological aspects in the complex application of chemicals]. Sostoyanie i perspektivy agrokhimicheskikh issledovanii v geograficheskoi seti opytov s udobreniyami [State and prospects of agrochemical research in the geographical network of experiments with fertilizers]. Proc. Int. Sci. Meth. Conf. of institutions - participants of GeoNet Russia and CIS countries (10-11 June 2010, Moscow) V.G. Mineev, V.G. Sychev (eds.). Moscow: VNIIA, 2010: 137-139 (In Russian)
5. Bosak V.N. Sistemy udobreniya v sevooborotakh na dernovo-podzolistykh legkosuglinistykh pochvakh [Fertilizer systems in crop rotations on sod-podzolic light loamy soils]. Minsk: Institute of Soil Science and Agrochemistry. 2003. 176 p. (In Russian)
6. Konova A.M., Dytskova T.A., Kurdakova O.V. Rukovodstvo po elementam tekhnologii proizvodstva semyan klevera lugovogo sorta Nadezhnyi [Guidance on the elements of technology of meadow clover seeds of the variety Reliable]. Smolensk: Smolensk State Experimental Agricultural Station Publ. 2015. 26 p. (In Russian)
7. Konova A.M., Gavrilova A.YU. Urozhajnost' i kachestvo mnogoletnih trav dvuh godov pol'zovaniya v zavisimosti ot primeneniya vozrastayushchih doz mineral'nyh udobrenij, vnesyonnyh pod pokrovnuyu kul'turu // MNIZH. 2018. №4 (70). (In Russian)
8. Smirnov P. A., Korotkov A. V., Korotkova Z. P., Pushkarenko N. N. Prognozirovanie urozhainosti khmelya s pomoshch'yu korrektiruyushchikh koeffitsientov [Forecasting hop yield using correction factors]. Vestnik Chuvashskoi gosudarstvennoi sel'skokhozyaistvennoi akademii. 2021. No. 2(17): 118-125 (In Russian)
9. Vasilyev A. O., Andreev R.V., Pushkarenko N. N., Smirnov P. A., et al. Modern ways of improving the mechanization of hop cultivation // 30th International Business Information Management Conference (8-9 November 2017, Madrid, Spain). Madrid: IBIMA. 2017: 5294-5289 (In English)
10. Smirnov P., Alexeev E., Kazakov Y., Prokopeva E., et al. Influence of soil-protective technologies on the characteristics of the soils of hop plants // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Macau: Institute of Physics Publishing, 2019: 5294-5289 (In English)
11. Lichman G.I., Smirnov I.G., Kozlova A.I., Belykh S.A. Programma opredeleniya optimal'nykh doz vnesenii udobrenii s uchetom statisticheskikh pokazatelei pochvennogo azota [The program for determining the optimal doses of fertilizers, taking into account the statistical indicators of soil nitrogen]. Intellektual'nye mashinnye tekhnologii i tekhnika dlya realizatsii gosudarstvennoi programmy razvitiya sel'skogo khozyaistva [Intelligent machine technologies and equipment for the implementation of the state program for the development of agriculture]. Proc. Int. Sci. Tech. Conf. (15-16 September 2015, Moscow). Moscow: VIM. 2015: 156-161 (In Russian)
12. Maksimov, D. A., Perekopskii A. N., Chugunov S. V. Modeli produktivnosti timofeevki lugovoi v organicheskom sevooborote [Models of timothy productivity in organic crop rotation]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2018. No. 94: 123-129 (In Russian) DOI 10.24411/0131-5226-2018-10019.
13. Dzhabborov N.I., Maksimov D.A., Dobrinov A.V. Nauchnye printsipy formirovaniya mashinnykh tekhnologii proizvodstva produktsii rastenievodstva [Science concepts for designing machine technologies of crop production]. AgroEkoInzheneriya. 2022. No. 1(110): 102-120 (In Russian)
УДК 911.2; 631.619 DOI 10.24412/2713-2641-2022-4113-104-113
ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ СПОСОБЫ БОРЬБЫ С ИНВАЗИОННЫМ ВИДОМ БОРЩЕВИК
СОСНОВСКОГО
1 2 Н.Н. Семчук , д-р с.-х. наук; С.Н. Гладких , канд. техн. наук;
1 3
О.В. Балун , канд. техн. наук; А.Н. Перекопский , канд. техн. наук
Новгородский НИИ сельского хозяйства - филиал Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра Российской академии наук, Новгородская обл., Россия.
Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого, Великий Новгород, Россия.
3Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия.
В работе рассмотрены вопросы возможности сохранения равновесия экосистемы, в которую попадают инвазии. Проблема инвазий не является новой, поскольку перемещение видов в пределах континентов и между ними происходило всегда. Острота проявляется именно в настоящее время. Это связано с большой мобильностью населения, попытками получить новые источники питания, образованием отходов и свалок, а также высокой интенсивностью перемещения различных грузов, в том числе и с живыми объектами. В настоящее время признаки экологической катастрофы отмечены в связи с интенсивным распространением на территории России ядовитого инвазионного вида борщевик Сосновского (Heracleum sosnowskyi Manden). Разработано несколько способов борьбы с этим видом. Однако большинство из них являются достаточно опасными в связи с применением сильнодействующих химических препаратов. По этой причине в качестве перспективных можно рассматривать способы, которые основаны на естественных процессах. В частности, в статье рассматриваются способы борьбы с использованием посевов многолетних трав. Проведено большое число исследований, которые показали, что создание плотной дернины за счет сеяных трав является экологически чистым и достаточно эффективным способом сокращения ареала борщевика на всей территории нашей страны. Помимо многократного
