CC BY
16
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ НАУКИ
УДК 631.81
Б01 10.24411/2409-3203-2018-11821
ПРОГРАММИРОВАНИЕ И ИМИТАЦИЯ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР ПРИ БАЛАНСЕ ЗАПАСА ПРОДУКТИВНОЙ ВЛАГИ И ВОДОПОТРЕБЛЕНИЯ РАСТЕНИЙ В ПОЛЕВЫХ УСЛОВИЯХ
Сибирина Татьяна Фёдоровна
к.б.н., доцент кафедры агроинженерии ФГБОУ ВО Красноярский ГАУ, Ачинский филиал Россия, г. Ачинск Матюшев Василий Викторович д.т.н, профессор кафедры товароведения и управления качеством продукции АПК ФГБОУ ВО Красноярский ГАУ Россия, г. Красноярск
Мельникова Екатерина Валерьевна к.т.н., старший преподаватель кафедры технологии хлебопекарного, кондитерского и макаронного производств ФГБОУ ВО Красноярский ГАУ Россия, г. Красноярск
Фёдорова Ирина Алексеевна
старший преподаватель кафедры агроинженерии ФГБОУ ВО Красноярский ГАУ, Ачинский филиал Россия, г. Ачинск
Беляков Алексей Андреевич
к.т.н., доцент кафедры гуманитарных и естественных дисциплин ФГБОУ ВО Красноярский ГАУ, Ачинский филиал Россия, г. Ачинск
Аннотация. Накопление биомассы и расход воды растениями каждой зерновой культуры в неорошаемых условиях полевого стационара, расположенного в зоне Красноярской лесостепи имеют тесные, но неустойчивые корреляционные связи. Так, значения коэффициента корреляции показателей урожайности пшеницы и ржи с показателем водопотребления их растений по абсолютной величине превосходят 0,61. Неустойчивость процесса формирования урожайности обусловлена колеблющимся уровнем запаса продуктивной влаги в почве, особенностями водопотребления, присущими данной зерновой культуре, температурным режимом, плодородием корнеобитаемого слоя почвы, а также интенсивностью испарения воды.
Значения частной интенсивности процесса по водопотреблению ограничены интервалом и -14...-2 ц2/(га мм). Программирование урожайности зерновой культуры при балансе показателей запаса продуктивной влаги и водообеспечения её растений является важной научно-технологической задачей координатного земледелия, включающего
обработку почвы, уход за растениями и дифференцированный учёт природно-климатических характеристик по отдельным квадратам опытного поля.
Предложенное решение задачи основывается на введённом понятии модельной зерновой культуры, объективизирующей свойства исследуемой группы зерновых культур и постулате подобия процессов формирования урожайности пшеницы, ржи и модельной зерновой культуры в данных условиях полевого стационара. Закономерности формирования урожайности пшеницы, ржи и модельной зерновой культуры представлены посредством параметрической функции двух переменных, которая непосредственно использована в вычислительном эксперименте по имитации урожайности пшеницы и ржи, соответственно, в диапазонах 25...55 ц/га, 20...45 ц/га.
Исследования и имитация закономерностей формирования урожайности зерновых культур с использованием концепции модельной зерновой культуры и постулата подобия продуктивных процессов в группе зерновых культур в общем для них биогеоценозе на полевом стационаре лесостепной зоны Красноярского края, ранее не проводились.
Ключевые слова. Программирование и имитация урожайности; зерновые культуры; пшеница, рожь, модельная зерновая культура; запас продуктивной влаги, водопотребление растений; агрофизическая интерпретация; интенсивности процесса формирования урожайности; баланс показателей; полевые условия; лесостепная зона.
PROGRAMMING AND IMITATION OF GRAIN YIELDS CULTURE UNDER A BALANCE OF PRODUCTIVE MOISTURE STOCK AND WATER CONSUMPTION OF PLANTS IN FIELD CONDITIONS
Sibirina Tatiana Fyodorovna
Ph.D, associate Professor, Chair of Agroengineering Achinsk branch of the Krasnoyarsk State Agrarian University Russia, the city of Achinsk Matyushev Vasily Viktorovich Dr. Techn. Sci., Prof., Chair of Merchandizing and Product Quality Control of AIC Krasnoyarsk State Agrarian University Russia, Krasnoyarsk
Melnikova Ekaterina Valerievna Ph.D., Senior Lecturer, Chair of baking confectionery and pasta technology productions Krasnoyarsk State Agrarian University Russia, Krasnoyarsk
Fedorova Irina Alekseevna
Senior Lecturer, Chair of Agroengineering Achinsk branch of the Krasnoyarsk State Agrarian University
Russia, Achinsk
Belyakov Alexey Andreevich Ph.D., associate professor, Chair of hum anities and natural sciences Achinsk branch of the Krasnoyarsk State Agrarian University Russia, the city of Achinsk
Annotation. The accumulation of biomass and water consumption by plants of each grain crop in non-irrigated conditions of a field hospital located in the zone of the Krasnoyarsk forest-steppe have close but unstable correlations. Thus, the values of the correlation coefficient of wheat and rye yield indicators with the water consumption indicator of their plants surpass 0.61 in absolute value. The instability of the yield formation process is due to the fluctuating level of the
88
productive moisture reserve in the soil, the water consumption features inherent in this grain crop, the temperature regime, the fertility of the root zone of the soil, and the intensity of water evaporation.
The values of the partial intensity of the process for water consumption are limited by the interval and -14...-2 c2/(ha mm). Programming the yield of grain crops in the balance of indicators of the reserve of productive moisture and water supply of its plants is an important scientific and technological task of coordinate farming, including tillage, plant care and differentiated consideration of natural and climatic characteristics of individual squares of the experimental field.
The proposed solution of the problem is based on the introduced concept of a model grain crop, objectifying the properties of the group of grain crops being studied and the postulate of similarity in the processes of formation of wheat, rye and model grain crops under given conditions of a field hospital. The patterns of formation of wheat, rye and model grain crops are represented by the parametric function of two variables, which is directly used in the computational experiment to simulate the yield of wheat and rye, respectively, in the ranges of 25.55 c/ ha, 20.45 c/ha.
Research and imitation of the laws governing the formation of grain yield using the concept of a model grain crop and the similarity postulate of productive processes in a group of grain crops in their common biogeocenosis at a field hospital of the forest-steppe zone of the Krasnoyarsk Territory have not been previously conducted.
When programming the yield of wheat and rye in grain-crop crop rotation at a field hospital located in the forest-steppe zone of the Krasnoyarsk Territory, it becomes necessary to obtain calculated values corresponding to the characteristics of the grain crop under study and the conditions of biogeocenosis formed by the natural environment and anthropogenic influences.
Further studies will be related to the scaling of data obtained at the field hospital for the production conditions of agricultural organizations located in the forest-steppe zone of the Krasnoyarsk Territory.
Keywords. Programming and imitation of yield; cereals; wheat, rye, model grain crops; stock of productive moisture, water consumption of plants; agrophysical interpretation; the intensity of the process of formation of yield; balance of indicators; field conditions; forest-steppe zone.
Введение. Для планирования системы мероприятий [1, 5, 11], обеспечивающих заданный диапазон значений программируемой урожайности зерна важными, оказались как фактические результаты полевых опытов, так и теоретические оценки, апробируемые практикой [2-4]. Перед закладкой опытов, комплексным методом дистанционного зондирования и наземного мониторинга, была установлена почвенная, геодезическая и литологическая однородность выбранных участков полевого стационара [6, 7]. Для сопоставимости опытов каждое поле разбито на два участка с близкими значениями запаса продуктивной влаги (рис. 1).
400,00 350,00 300,00 250,00 200,00 150,00 100,00 50,00 0,00
Рисунок 1 - Запасы продуктивной влаги в корнеобитающем слое почвы на 10 полях (20 участках) под пшеницу и рожь, мм
При программировании урожайности пшеницы и ржи в зернопаровом севообороте на полевом стационаре, расположенном в лесостепной зоне Красноярского края, возникает необходимость получить расчётные значения, соответствующие особенностям исследуемой зерновой культуры и условиям биогеоценоза, формируемого природной средой [9] и антропогенными воздействиями.
Дальнейшие исследования будут связаны с масштабированием данных полученных на полевом стационаре для производственных условий сельскохозяйственных организаций, расположенных в лесостепной зоне Красноярского края.
Цель исследования. Обосновать возможность программирования и пределы имитации урожайности пшеницы, ржи и модельной зерновой культуры при балансе запаса продуктивной влаги и водопотребления растений в заданных полевых условиях.
Задачи исследования. Выявить закономерности формирования урожайности пшеницы и ржи в зернопаровом севообороте в зависимости от запаса продуктивной влаги и водопотребления растений в условиях полевого стационара, расположенного в лесостепной зоне Красноярского края.
Установить границы частных интенсивностей процесса прибавки урожая модельной зерновой культуры по запасу продуктивной влаги и по водопотреблению.
Выполнить вычислительный эксперимент для определения средней урожайности пшеницы и ржи при программировании урожайности модельной зерновой культуры в диапазоне 30.. .40 ц/га.
Объект исследования: продуктивность зернопаровых севооборотов в лесостепной зоне Красноярского края.
Предмет исследования: урожайность и прибавка урожайности зерновых культур, формируемые в зернопаровом севообороте при балансе запаса продуктивной влаги и водопотребления растений в полевых условиях.
Методы исследования: классические методики полевых опытов [5, 11] и биохимического анализа растений [6]; методики использования измерительных приборов (тепловизора, термометра, плотномера, влагомера и др. оборудования); математический аппарат имитационного и статистического моделирования [8].
Статистическая обработка полевого эксперимента выполнена в компьютерных пакетах DataFit, Maple, использованы статистические функции табличного процессора MsExcel.
Результаты исследования и обсуждение. На предварительном уровне исследований выполнено цензурирование и корреляционный анализ опытных данных [8] по допустимой амплитуде колебаний температуры, показателям запаса продуктивной влаги, водопотребления, урожайностям пшеницы и ржи, а также рассчитаны их корреляционные матрицы (табл. 1, 2).
Таблица 1 - Значения коэффициентов корреляции показателей запаса продуктивной влаги, водопотребления и урожайности пшеницы при амплитуде суточных колебаний температуры не больше 4 0С
Наименование, обозначение и размерность Запас продуктивной влаги Водо-потребление Урожайность пшеницы
показателей пшеницы X, мм X, мм/ц У, ц/га
Запас
продуктивной X, мм 1 0,5964448 0,161808
влаги
Водо-потребление X, мм/ц 0,5964448 1 -0,673275683
Урожайность пшеницы у, ц/га 0,161808 -0,673275683 1
Таблица 2 - Значения коэффициентов корреляции показателей запаса продуктивной влаги, водопотребления и урожайности ржи при амплитуде суточных колебаний температуры не больше 4 0С
Наименование, обозначение и размерность Запас продуктивной влаги Водо-потребление Урожайность ржи
показателей ржи X, мм X, мм/ц У, ц/га
Запас
продуктивной X, мм 1 0,558285 0,2928599
влаги
Водо-потребление X, мм/ц 0,558285 1 -0,608951
Урожайность ржи У, ц/га 0,2928599 -0,608951 1
В обоих случаях (и для пшеницы и для ржи) коэффициенты корреляции урожайности (у, ц/га) с запасом продуктивной влаги (X, мм) и с влагопотреблением (х, мм/ц) имеют разные знаки
р(У)> 0 и р(х2, у)< 0,
конкретно, 0,161808>0, 0,2928599>0 и -0,673275683<0, -0,608951<0.
По абсолютной величине указанные коэффициенты корреляции далеки не только от нуля, но и от единицы, поэтому логично ожидать, что связь между исследуемыми показателями является нелинейной. К тому же в обоих случаях коэффициент корреляции между показателями запаса продуктивной влаги и с влагопотребления больше 55%:
р(Х2 )> °,55 , конкретно, 0,5964448>0,55 и 0,558285>0,55,
что указывает на существенную нелинейность зависимости урожайности пшеницы и ржи от запаса продуктивной влаги и с влагопотребления их растений.
Таким образом, в предположении существенной нелинейности, сначала получаем корреляционную зависимость урожайности (у, ц/га) от запаса продуктивной влаги
(х, мм) и с влагопотребления (х2, мм/ц) в виде
у ~ хьх, Ь > 0 и у ~ хС, с < 0, а затем в виде у ~ х\ хс2, Ь > 0, с < 0
и, окончательно, в виде у = а ХЬ хс2, а > 0, Ь > 0, с < 0.
На основном уровне исследований предложено уравнение регрессии [8, 10], дана агрофизическая интерпретация коэффициентов регрессии и, с использованием компьютерного пакета DataFit, выполнен регрессионный анализ опытных данных урожайности пшеницы и ржи.
Для полученных регрессионных зависимостей выполнена проверка адекватности по критерию Фишера и установлена значимость коэффициентов регрессии по критерию Стьюдента на уровне 5% [8].
Независимость остатков (отклонений) каждой регрессии проверена по критерию Дарбина-Ватсона [8].
Вычислительный эксперимент по имитации возможных значений урожайности зерновых культур выполнен при уровне детерминации регрессионных зависимостей выше 95% и при относительной погрешности ниже 5%, достаточных для целей прогнозирования.
Методом вычислительного эксперимента на компьютере [10, 11] исследована прибавка урожайности за счёт интенсивности процесса формирования урожайности модельной зерновой культуры.
Величина урожайности зерновой культуры (у, ц/га) в зависимости от запаса продуктивной влаги (хг, мм) и водопотребления (х2, мм/ц) представляется посредством показательной функции двух переменных
у (^ х2 ) = ахЬ х2,
где а > 0, Ь > 0, с < 0 — коэффициенты, значения которых отыскиваются с помощью компьютерного пакета регрессионного анализа DataFit.
Предложена следующая агрофизическая интерпретация коэффициентов:
а — коэффициент, характеризующий прирост урожайности зерновой культуры при изменении запаса продуктивной влаги на единицу и водопотребления растений этой зерновой культуры также на единицу;
Ь — коэффициент, характеризующий использование растениями запаса продуктивной влаги в условиях данного опытного поля;
с — коэффициент, характеризующий водопотребление растений данного вида.
В качестве индикаторов предложено использовать интенсивности процесса формирования урожайности. Введённые частные интенсивности (у, ц/(гамм)) и
(у2, ц2/(гамм)) характеризуют прибавки урожайности модельной культуры, соответственно, по запасу продуктивной влаги и водопотреблению. Они, представляются частными производными функции урожайности у (X, X ), соответственно, по переменным
(X, мм) и (X, мм/ц ):
д(а х\ хс2) аЬ X Xе
у (^ X ) = —-- - ——
у2 (^ X ) =
д X x1
д( а xЬ XI)
а с XI X-)
[ X, X2;-^----^
д X^ X,
2
Величина урожайности пшеницы (у, ц/га) в зависимости от запаса продуктивной влаги (X, мм) и водопотребления (x2, мм/ц) представляется посредством поверхности отклика (рис. 2).
0.9810824936
У( ^ =
1.130290231 X
2> 1.010546659
Рисунок 2 - Распределение уровней урожайности пшеницы (у, ц/га) по запасу продуктивной влаги (X, мм) в почве и водопотреблению (X, мм/ц) растений на поверхности отклика, сглаживающей опытные данные
Агрофизическая интерпретация процесса формирования урожайности пшеницы при заданном запасе продуктивной влаги:
93
а=1,130290231 — коэффициент, характеризующий прирост урожайности пшеницы при изменении запаса продуктивной влаги и водопотребления растений пшеницы на единицу каждого показателя;
¿=0,9810824936 — коэффициент, характеризующий использование запаса продуктивной влаги;
с=-1,010546659 — коэффициент, характеризующий водопотребление растений пшеницы.
Величина урожайности ржи (у, ц/га) в зависимости от запаса продуктивной влаги (х, мм) и водопотребления (х2, мм/ц) представляется посредством поверхности отклика (рис. 3).
1.004615305
0.9964169139 х
У( хг Х) = 1.011275962
Х2
Рисунок 3 - Распределение уровней урожайности ржи (у, ц/га) по запасу продуктивной влаги (х, мм) в почве и водопотреблению (х2, мм/ц) растений на поверхности отклика, сглаживающей опытные данные
Агрофизическая интерпретация процесса формирования урожайности ржи при
заданном запасе продуктивной влаги:
а=0,9964169139 — коэффициент, характеризующий прирост урожайности ржи при изменении запаса продуктивной влаги и водопотребления растений ржи на единицу каждого показателя;
¿=1,004615305 — коэффициент, характеризующий использование запаса продуктивной влаги;
с=-1,011275962 — коэффициент, характеризующий водопотребление растений ржи.
Величина урожайности модельной зерновой культуры (у, ц/га) в зависимости от запаса продуктивной влаги (х, мм) и водопотребления (х2, мм/ц) представляются посредством поверхности отклика (рис. 4, табл. 3).
0.9886030022
1.078230619 х
У(хр Х) - 1.007124162
Х2
Рисунок 4 - Распределение уровней урожайности модельной зерновой культуры (у, ц/га) по запасу продуктивной влаги (х, мм) в почве и водопотреблению (х2, мм/ц) растений на поверхности отклика, сглаживающей опытные данные
Агрофизическая интерпретация процесса формирования урожайности модельной зерновой культуры при заданном запасе продуктивной влаги (см. табл. 3):
а=1,078230619 — коэффициент, характеризующий прирост урожайности модельной зерновой культуры при изменении запаса продуктивной влаги и водопотребления растений модельной зерновой культуры на единицу каждого показателя;
¿=0,9886030022 — коэффициент, характеризующий использование запаса продуктивной влаги;
с=-1,007124162 — коэффициент, характеризующий водопотребление растений модельной зерновой культуры.
Таблица 3 - Значения коэффициентов а > 0, Ь > 0, с < 0 функции урожайности у (х, х2) — а х1 хС по типу зерновой культуры
Коэффициент Пшеница Рожь Ср. знач. Модельная зерновая культура
а 1,130290231 0,9964169139 1,063353572 1,078230619
Ь 0,9810824936 1,004615305 0,992848899 0,9886030022
с -1,010546659 -1,011275962 -1,01091131 -1,007124162
Заметим, что среднее (арифметическое) значение любого коэффициента не совпадает с его модельной оценкой, поскольку модельная зерновая культура по-существу является функциональным средним группы зерновых культур, а не арифметическим.
Исходя из полученных коэффициентов функции урожайности (см. табл. 3) выполнена компьютерная имитация (прогнозирование) значений урожайности пшеницы, ржи и модельной зерновой культуры в интервале 30.. .40 ц/га. При своевременном внесении органических удобрений такая урожайность не снижает плодородие почвы. Задание верхней и нижней границы урожайности ограничивает сочетания значений запаса продуктивной влаги в почве и водопотребления растений, то есть задаёт баланс этих показателей при поддержании плодородия почвы под зернопаровым севооборотом (табл.
4).
Таблица 4 - Прогнозируемые значения урожайности зерновых культур при балансе показателей запаса продуктивной влаги и водопотребления растений
Запас продуктивной влаги Водо-потребление Пшеница Рожь Модельная зерновая культура
X, мм X, мм/ц ц/га ц/га ц/га
180,00 5,00 36,26 36,08 36,17
190,00 5,00 38,24 38,09 38,15
180,00 6,00 30,16 30,01 30,10
190,00 6,00 31,80 31,68 31,75
200,00 6,00 33,45 33,36 33,41
210,00 6,00 35,08 35,03 35,06
220,00 6,00 36,72 36,71 36,71
230,00 6,00 38,36 38,38 38,36
220,00 7,00 31,43 31,41 31,43
230,00 7,00 32,83 32,84 32,84
240,00 7,00 34,23 34,28 34,25
250,00 7,00 35,63 35,71 35,66
260,00 7,00 37,02 37,15 37,07
270,00 7,00 38,42 38,58 38,48
250,00 8,00 31,13 31,20 31,17
260,00 8,00 32,35 32,46 32,41
270,00 8,00 33,57 33,71 33,64
280,00 8,00 34,79 34,96 34,87
Запас продуктивной влаги Водо-потребление Пшеница Рожь Модельная зерновая культура
X, мм X, мм/ц ц/га ц/га ц/га
290,00 8,00 36,01 36,22 36,10
300,00 8,00 37,23 37,47 37,33
310,00 8,00 38,44 38,73 38,56
320,00 8,00 39,66 39,98 39,79
280,00 9,00 30,88 31,04 30,97
290,00 9,00 31,97 32,15 32,06
300,00 9,00 33,05 33,27 33,16
310,00 9,00 34,13 34,38 34,25
320,00 9,00 35,21 35,49 35,34
330,00 9,00 36,29 36,61 36,43
340,00 9,00 37,37 37,72 37,52
350,00 9,00 38,44 38,84 38,61
310,00 10,00 30,68 30,90 30,80
320,00 10,00 31,65 31,91 31,78
330,00 10,00 32,62 32,91 32,76
340,00 10,00 33,59 33,91 33,75
350,00 10,00 34,56 34,91 34,73
340,00 11,00 30,51 30,79 30,66
350,00 11,00 31,39 31,70 31,55
1)180,00 5,00 30,16 30,01 30,10
2)275,95 8,00 34,46 34,61 34,53
3)350,00 11,00 39,66 39,98 39,79
1) строка минимальных значений показателей; 2) строка средних;
3) строка максимальных значений показателей
Поскольку при среднем запасе продуктивной влаги 275,95 мм, среднем водопотреблении 8 мм/ц логично ожидать среднюю урожайность пшеницы 34,46 ц/га и среднюю урожайность ржи 34,61 ц/га. При данном балансе показателей запаса продуктивной влаги и водопотребления растений средняя урожайность ржи превосходит среднюю урожайность пшеницы.
Частные интенсивности (у, ц/(гамм)) и (y2, ц2/(гамм)) прибавки урожайности,
по запасу продуктивной влаги (x, мм) и водопотреблению (x, мм/ц), вычислены с помощью команд системы Maple и, соответственно, равны (рис. 5, 6):
1.065942027
X1' Х2) = 0.0113969978 1.007124162
X X
, ____________0.9886030022
1.085912109 x
У2(X1' X2^ = _ 2.007124162
x2
Очевидно, из условия у —-> 0 следует возрастание функции урожайности
д х
у (х, х) при росте запаса продуктивной влаги (х, мм) и фиксированном значении водопотребления (х°, мм/ц). А именно, частная интенсивность у прибавки урожайности модельной культуры принимает положительные значения из интервала 0.0,2 ц/(га мм).
д у
Аналогично из условия у2 —-< 0 вытекает, что функция урожайности у (х, х2)
д х
убывает при фиксированном значении запаса продуктивной влаги (х°, мм) и при росте
значении водопотребления (х2, мм/ц). В этом случае, частная интенсивность у2 прибавки
урожайности модельной зерновой культуры принимает лишь отрицательные значения из интервала -14. -2 ц2/(га мм).
Рисунок 5 - Частная интенсивность Рисунок 6 - Частная интенсивность
(у1, ц/(гамм)) приращения урожайности (у2, ц2/(гамм)) приращения
модельной культуры по запасу урожайности модельной культуры по
продуктивной влаги (х1, мм) водопотреблению (х2, мм/ц)
Окончательно получаем, что рост водопотребления растений после некоторой точки (точки насыщения влагой) постепенно снижает интенсивность прибавки урожайности как для модельной зерновой культуры, так и для конкретных зерновых культур — пшеницы и ржи.
При имитации урожайности модельной зерновой культуры координаты точки насыщения оказались неустойчивы — зависят не только от условий данного полевого стационара, но и от других неучтённых факторов. Поэтому логично предположить, что функция урожайности должна зависеть от такого количества параметров и переменных, чтобы была обеспечена вычислительная устойчивость точки насыщения.
Выводы
1. Для условий полевого стационара, расположенного в лесостепной зоне Красноярского края, установлено, что значения коэффициентов корреляции урожайности пшеницы с запасом продуктивной влаги и корреляции с водопотреблением, соответственно равные 0,16 и -0,67. Выяснено, что коэффициенты корреляции урожайности ржи с запасом продуктивной влаги корреляции с водопотреблением, соответственно равны 0,29 и -0,61.
Предложенная показательная функция урожайности от двух переменных (запаса продуктивной влаги и водопотребления) в общем виде объясняет закономерности формирования урожайности пшеницы, ржи и модельной зерновой культуры.
2. Значения частных интенсивностей процесса по запасу продуктивной влаги и по водопотреблению ограничены, соответственно, в интервалах 0.0,2 ц/(га мм) и -14.-2 ц2/(га мм).
3. Вычислительный эксперимент показал, что при варьировании запасов продуктивной влаги в диапазоне 183.350 мм, урожайность пшеницы изменяется в диапазоне 25.55 ц/га, урожайность ржи — 20.45 ц/га, а урожайность модельного сорта принимает значения в диапазоне 20.55 ц/га.
Программирование урожайности модельной зерновой культуры в диапазоне 30.40 ц/га позволяет выйти на величину средней урожайности пшеницы и ржи, соответственно, 34,46 ц/га и 34,61 ц/га.
Заключение
Полученная и обоснованная общая формула урожайности, и вычисленные близкие значения (сопоставимых по смыслу) коэффициентов указывают на подобие процессов формирования урожайности пшеницы, ржи и модельной зерновой культуры в данных условиях полевого стационара. В данном контексте, модель урожайности — это урожайность модельной зерновой культуры, зависящая от трёх параметров, замещаемых конкретными числовыми значениями, соответствующими конкретной зерновой культуре в заданных полевых условиях. Логично предположить, что и в общем случае, при расширении группы исследуемых зерновых культур и показателей продуктивной среды, реализуется многопараметрический подход, уточняющий понятие модельной зерновой культуры так, что обеспечивается подобие процессов формирования урожайности зерновых культур данной группы и модельной зерновой культуры.
Список литературы:
1. Асанов А.З. Моделирование и анализ динамических систем. - Набережные Челны: Камский ГПИ, 2004. - 152 с.
2. Бадина Г.В., Яблоков Ю.Н., Синицына С.М. Семеноводство полевых культур. - Л.: Колос. Ленингр. отд.-ние, 1983. - 272 с.
3. Васько В.Т. Основы семеноведения полевых культур. - С.-Пб.: Лань, 2012. -
304 с.
4. Гуляев Г.В., Дубинин А.П. Селекция и семеноводство полевых культур с основами генетики. - М.: Колос, 1980. - 375 с.
5. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). - 5-е изд, доп. и перераб. - М.: Агропромиздат, 1985. - 351 с.
6. Ермаков А.И. Методы биохимического исследования растений. - Л.: Агропромиздат, 1987. - 430 с.
7. Качинский Н.А. Физика почв. - М.: Высшая школа, 1970. - 360 с.
8. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика для инженеров и научных работников. - М.: Физматлит, 2012. - 816 с.
9. Лосев А.П., Журина Л.Л. Агрометеорология. М.: Колос, 2001. - 297 с.
10. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. - М.: Наука, 1981. - 448 с.
11. Полевой А.Н. Прикладное моделирование и прогнозирование продуктивности посевов. - Л.: Гидрометеоиздат, 1988. - 208 с.
