CC BY
40
создание государственной земельной службы.
Эти меры, ориентированные на эколого-экономическую оптимизацию сельскохозяйственного природопользования, сопряжены с решением социально-демографических проблем, созданием благоприятной социальной среды [7].
Важным условием технологической модернизации считается способность товаропроизводителей к восприятию и освоению достижений научно-технического прогресса. Для этого нужна соответствующая научно-инновационно-образовательная политика, реализуемая через центры научного и образовательного обеспечения (вузы и НИИ) и инновационные системы с участием частного капитала (агротехнопарки, агротехнопо-лисы, консалтинговые фирмы).
Дальнейшее развитие научного обеспечения модернизации земледелия связано с формированием целевых государственных заказов на конкретные проекты, которые должны иметь статус приоритетных прикладных исследо-
ваний. К сожалению, такой категории не оказалось в новом Уставе РАН, где декларированы в качестве новых видов научной деятельности фундаментальные и поисковые исследования. Эта ошибка должна быть исправлена, поскольку сельскохозяйственные научные достижения, на основе которых формируется научно-техническая политика, относятся в основном к приоритетным прикладным с соответствующей государственной поддержкой. Главным заказчиком других прикладных исследований, разработок, проектно-изыскательских исследований должен быть бизнес.
Особое условие модернизации земледелия - подготовка кадров, особенно агрономов-технологов. К сожалению, именно технологическая подготовка остается наиболее слабым звеном отечественного сельскохозяйственного образования. Необходимы совершенствование образовательных программ в плане развития у студентов профессиональных компетенций, навыков и умений; создание в сельскохозяйственных вузах адекватной производственной базы;
восстановление в новых формах учебных хозяйств, утраченных в результате приватизации; интеграция аграрных вузов и профильных зональных НИИ, развитие интеграционных связей с сельскохозяйственными предприятиями [7].
Литература.
1. Рубанов И. Соха уже не зовет // Эксперт. 2011. № 16. С. 52-58.
2. Кондратьев Н.Д. Проблемы экономической динамики. М.: Экономика, 1989. 525 с.
3. Кирюшин В.И. Совершенствование системы научного, инновационного и кадрового обеспечения АПК // Достижения науки и техники АПК. 2013. № 9. С. 3-7.
4. Агроэкологическая оценка земель, проектирование адаптивно-ландшафтных систем земледелия и агротехнологий. Методическое руководство / Под ред. В.И. Кирюшина и А.Л. Иванова. М.: Росинформагротех, 2005. 784 с.
5. Кирюшин В.И. Теория адаптивно-ландшафтного земледелия и проектирование агроландшафтов. М.: КолосС, 2011. 443 с.
6. Каталог проектов агроландшафтов и земледелие. Научно-практическое пособие / Под ред. М.И. Лопырва. Воронеж: Полиарт, 2012. 164 с.
7. Кирюшин В.И. Последствия радикального экономического либерализма и задачи новой аграрной политики // Инновации. 2015. № 1. С. 4-17.
Technological Modernization of Agriculture in Russia: Prerequisites and Conditions
V.I. Kiryushin
RSAU-MAA named after K.A. Timiryazev, Timiryazevskaya str., 49, Moscow, 127550, Russia
Summary. The tasks of the technological modernization of agriculture in Russia are substantiated in the context of the global trends of its development taking into account the requirements of import substitution and prospects for reindustrialization. The achievements in adaptively landscape agriculture, science-intensive technologies and developing approaches to the design of agro-landscapes are considered as scientific prerequisites of modernization. The concept of the program of the technological modernization of agriculture was proposed. For modernization it is necessary the elimination of negative consequences of the agrarian reform, the creation of material and technical base, the improvement of economic mechanism, the solution of social prob -lems of rural area, the regulation of land use, the ecological optimization of nature management, the scientific, innovative, educational support.
Keywords: agro-technology, modernization, innovative support, design of adaptive landscapes, ecologization, agronomist-technologist.
Author Details: Kiryushin V.I., Acad. of the RAS, Head of Department (e-mail: mshapochv@ mail.ru)
For citation: Kiryushin V.I. Technological Modernization of Agriculture in Russia: Prerequisites and Conditions. Zemledelie. 2015. №6. pp. 6-10 (in Russ.)
О/
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЗЕМЛИ И СИСТЕМЫ ЗЕМЛЕДЕЛИЯ
УДК 631.58:681.3.001.63(470.32)
Усовершенствованная база данных для автоматизированного проектирования системы севооборотов в хозяйствах Центрального Черноземья
Г.Н. ЧЕРКАСОВ, член-корреспондент РАН, директор А.С. АКИМЕНКО, доктор сельскохозяйственных наук, зав. лабораторией ВНИИ земледелия и защиты почв от эрозии, ул. К. Маркса, 70б, Курск, 305021, Россия. E-mail: vniizem@mail. ru
С помощью созданной базы данных землепользования можно в автоматизированном режиме установить специализацию сельхозпредприятий (целесообразную с почвоохранной и организационно-экономических позиций) и получить информацию для проектирования системы севооборотов в соответствии с необходимой структурой посевных площадей в условиях Центрального Черноземья. При разработке использованы авторские методики на основе анализа данных многолетних стационарных опытов по севооборотам. Автоматизированный выбор специализации основан на сопоставлении фактических условий в последовательности, которая соответствует конкретному производственному типу сельскохозяйственных предприятий. Прежде всего, отбирают условия для учета при проектировании и параметры их оценки. Определяют долю пашни в землепользовании, в том числе на склонах меньше 3' (больше или меньше 70%), ее размер (больше или меньше 500 га), расстояние до места сбыта (ближе или дальше 40 км), возможности кооперирования. Адекватная однозначность выбора специализации - результат сопоставления конкретных условий с зафиксированной в прикладной программе последовательностью их учета. На заключительной стадии определяют примерную структуру посевных площадей с ограничениями по составу ведущих культур и набором схем севооборотов для ее формирования применительно к производственным типам хозяйств, допустимым при сложившемся сочетании условий (всего 27 ситуаций). Благодаря оперативному доступу к данным улучша -ется качество проектов. Так, выявлена возможность увеличения продуктивно-
сти пашни минимум на 9-17%, по сравнению с разработанными ранее (без базы) системами севооборотов.
Ключевые слова: система севооборотов, структура посевных площадей, база данных землепользования, специализация сельхозпредприятий.
Для цитирования: Черкасов Г.Н., Акименко А.С. Усовершенствованная база данных для автоматизированного проектирования системы севооборотов в хозяйствах Центрального Черноземья // Земледелие. 2015. № 6. С. 11-13.
Потребность в базе данных (БД) землепользования обусловлена тем, что проектирование осложнено необходимостью учета большого количества условий, которые различаются в конкретных хозяйствах. Это предопределяет многовариантность возможных решений.
Для оперативного решения такой задачи необходима автоматизация выбора целесообразного варианта посредством использования БД и
программы ее реализации, что и стало целью нашей работы.
Исследования проведены с использованием авторских методик [1, 2], данных многолетних стационарных опытов, методического пособия [3]и руководства [4] по проектированию адаптивно-ландшафтных систем земледелия.
Концепция создания БД определена по результатам анализа корреляций, степени подчиненности и независимости главных факторов, влияющих на взаимосвязь «система севооборотов - структура посевных площадей», которая должна соответствовать специализации сельхозпредприятий (см. рисунок). Процесс проектирования предусматривает решение нескольких задач:
предотвращение деградации почвы, развития и распространения эрозии;
определение условий для производства необходимого количества растениеводческой продукции требуемого качества;
обеспечение высокоэффективного использования природно-ресурсного потенциала и материально технических средств.
Автоматизированный выбор специализации основан на сопоставлении фактических условий с той, зафиксированной в БД, их последовательностью, которая соответствует конкретному производственному типу сельскохозяйственных предприятий.
Рисунок. Факторы формирования системы севооборотов.
СО (D 3 ü
(D
д
(D
5
(D
О) 2
О ^
5
Однозначность выбора обеспечена структурой БД, организованной по типу «дерева поиска». При этом в «корневой вершине» принимают во внимание размеры землепользования: <500 га и >500 га пашни, которые лежат в основе, соответственно, левой и правой ветвей. Далее (в указанной последовательности)учитывают:
в правой ветви - долю пашни в структуре землепользования (<70% или >70%), долю пашни на склонах до 3° (< 70% или > 70% по отношению к пахотным землям), расположение относительно рынков сбыта (<40 км или >40 км);
в левой ветви - расстояние до места сбыта, долю пашни на склонах до 3°, возможность для кооперирования (имеется, не имеется).
Теперь обоснуем учитываемые факторы и их параметры.
Размер землепользования на уровне 500 га (в фермерских хозяйствах это исключительно пахотные земли) установлен с позиций соответствия структуры посевных площадей и наличия техники. Использование отдельных машин экономически убыточно, при отсутствии определенной сезонной нормы выработки (например, из-за соблюдения необходимых сроков возврата культур).
В агроландшафтах, где на долю пашни приходится меньше 70% пашни, а остальное землепользование представлено в основном естественными кормовыми угодьями, продуктивность которых при проведении мероприятий по улучшению и рациональному использованию соизмерима с потенциалом многолетних трав на пашне [5], целесообразно и традиционно практикуется специализация на производстве молока или говядины.
Доля пашни на склонах до 3°, где возделывание культур не ограничено их почвозащитной способностью (принимаются во внимание только причины, обусловливающие необходимость чередования культур), решающим образом отражается на возможности формировать желательную структуру посевных площадей, а, следовательно, на свободе выбора специализации.
Необходимость учета местоположения хозяйств связана с транспортными издержками и лимитированием ■я сроков производства и переработки о продукции.
Ф Возможности кооперации важны ^ для малоземельных предприятий в о» плане использования дорогостоящей | техники; транспортировки, хранения
и сбыта продукции. ® БД снабжена «ключами» после-5 довательного и прямого доступа. $ Первые соответствуют последова-
тельности учета главных условий отбора, вторые - нумерации «листов» (концевых вершин дерева поиска) и показаны в отдельной таблице БД вместе с перечнем производственных типов сельхозпредприятий.
Для 16 практикуемых (перспективных) в Центральном Черноземье производственных типов хозяйств данные по примерной структуре посевных площадей и набору конкретных схем севооборотов для ее формирования содержатся на 27 «листах», поскольку в некоторых случаях специализация мало зависит от особенностей агроландшафта при неодинаковой структуре посевных площадей с соответствующей системой севооборотов [6]. Например, структура кормового клина в спецхозах по производству молока и говядины; доля и состав масличных и яровых зерновых культур, а также многолетних трав в хозяйствах зерно-маслично-скотоводческого типа.
При отсутствии агроландшафт-ных и внешних организационно-экономических ограничений возможна любая специализация, но в БД помещена информация (8 «листов» со структурой посевных площадей и набором схем севооборотов) только для интенсивных производственных типов сельхозпредприятий.
Апробация БД путем сравнения (по содержанию проектов и выходу продукции) с освоенными системами севооборотов показала, что программа обеспечивает оперативный и полный доступ к содержанию, благодаря чему сокращается время на подготовку проектов. Наличие большого количества упорядоченной информации повышает качество работы. В частности, выявлена реальная возможность увеличения продуктивности пашни минимум на 9-17%, по сравнению с разработанными ранее (без базы) системами севооборотов. Однако использование БД не гарантирует достижения оптимального решения без тщательного анализа результатов обследования агро-ландшафта как основы разработки системы земледелия в целом и формирования севооборотов на основе возможных вариантов организации территории пашни.
Операции обновления базы данных выполняются сравнительно легко, что принципиально важно ввиду необходимости совершенствования схем севооборотов.
Объективным основанием для модернизации севооборотов и их систем стали следующие реалии:
практикуемое использование нетоварной части урожая в качестве удобрения в некоторых случаях может
стать причиной развития болезней, а вызванное этим дополнительное применение химических средств защиты противоречит экологизации;
совместимость некоторых культур не изучена из-за применявшихся ранее технологий, их изменение (усовершенствование) позволяет устранить этот пробел, что особенно актуально для формирования структуры посевных площадей в крупных сельхозпредприятиях, развивающихся в направлении адаптивно-ландшафтной модификации исторически известной «промышленно-заводской системы»;
необходимость уточнения пределов насыщения севооборотов высокопродуктивными культурами, особенно в условиях напряженности метеорологичеких показателей, что обусловлено созданием сортов и гибридов интенсивного типа;
интродукция растений предопределяет необходимость выяснения их места в чередованиях и способствует видовому разнообразию в севооборотах хозяйств с углубленной специализацией.
Таким образом, база данных соответствует своему предназначению. Она позволяет автоматизировать процесс проектирования структуры посевных площадей и системы севооборотов в конкретных хозяйствах различной специализации. В плане совершенствования следует периодически корректировать ее содержание с учетом научно-технических достижений и потребностей производства.
Литература.
1. Методика оптимизации севооборотов и структуры использования пашни / Г.Н. Черкасов, А.С. Акименко, И.П. Здоров-цов, В.И. Свиридов, Н.П. Масютенко и др. -М.: Россельхозакадемия, 2004. - 76 с.
2. Методика проектирования базовых элементов адаптивно-ландшафтных систем земледелия /Г.Н. Черкасов, Н.П. Масютенко, А.С. Акименко, И.И. Гуре-ев, И.В. Дудкин и др. - М.: Россельхозакадемия, 2010. 85 с.
3. Методическое пособие и нормативные материалы для разработки адаптивно-ландшафтных систем земледелия /
A.Н. Каштанов, И.П. Свинцов Г.Н. Черкасов,
B.М. Володин, А.П. Щербаков и др. Тверь: ЧуДо, 2001. 259 с.
4. Агроэкологическая оценка земель, проектирование АЛСЗ и агротехнологий / методическое руководство под редакцией В.И. Кирюшина и А.Л. Иванова). М.: Росин-формагротех, 2005. 783 с.
5. Черкасов, Г.Н. Улучшение и использование природных кормовых угодий на склонах Центрального Черноземья. Курск: Курский ЦНТИ, 2004. 128 с.
6. База данных структуры посевных площадей и системы севооборотов для
УДК 631:62-539
Земледелие с использованием космических систем
Н.В. АБРАМОВ, доктор сельскохозяйственных наук, профессор
С.А. СЕМИЗОРОВ, кандидат сельскохозяйственных наук, старший преподаватель
ференцированное внесение минеральных удобрений, картирование полей.
Для цитирования: Абрамов Н.В., Се-мизоров С.А., Шерстобитов С.В. Земледелие с использованием космических систем // Земледелие. 2015. № 6. С. 13-17.
автоматизированного проектирования адаптивно-ландшафтных систем земледелия в Центральном Черноземье / Г.Н. Черкасов, А.С. Акименко, Н.П. Ма-сютенко, И.В. Дудкин, Ю.Б. Логачев и др. Курск: ВНИИЗиЗПЭ, 2013. 54 с.
Improved database for computer-aided design of the crop rotation system in farms in the central black earth region
G.N. Cherkasov, A.S. Akimenko
All-Russian Research Institute of Soil Management and Soil Erosion Control, Karl Marx str., 70b, Kursk, 305021, Russia
Summary. Due to creation database it is possible in an automated regime determinate farm specialization (reasonable from the point of view of soil protection and organizational-economic positions) and obtain information for crop rotation system design in conformity with the essential structure of croplands in the Central Black Earth Region. The work was carried out using the authors' methods based on the analysis of the data of long-term stationary experiments on crop rotations. Computer-aided choice was based on comparison of real conditions in sequencing which was corresponding to certain production type of agricultural enterprises. First of all conditions are selected for consideration when designing the system and establishing the parameters of their evaluation. It is set a cropland share in land use among them on the slopes with the inclination less than 3° (more or less than 70%), its size (less and more than 500 ha of cropland), the distance to the places of sale (nearer or farther than 40 km), the possibility of cooperating. Adequate unambiguity of a specialization choice is a result of comparison of specific conditions to the sequence of their account recorded in the applied program. At a final stage approximate structure of cultivated areas with restrictions by structure of the leading cultures and a set of crop rotations schemes for its formation in relation to production types of farms, admissible at developed a combination of conditions (total of 27situations) is determined. Design quality improves thanks to effective access to data. Thus, the possibility of increasing cropland productivity by 9-17% at the minimum in comparison with the crop rotation systems developed earlier (without the database) is revealed.
Keywords: crop rotation system, cropland structure, database of land-use management, farm specialization.
Author Details: G.N. Cherkasov, Corresponding Member of the RAS, Director (email: [email protected]); A.S. Akimenko, Dr.Sc.(Agr.), Head of Laboratory.
For citation: Cherkasov G.N., Akimenko A.S. Improved database for computer-aided design of the crop rotation system in farms in the Central Black Earth Region. Zemledelie. 2015. No. 6. pp. 11-13 (in Russ.).
С.В. ШЕРСТОБИТОВ, научный сотрудник
ГАУ Северного Зауралья,
ул. Республики, 7, Тюмень, 625003,
Россия
E-mail: [email protected]
В 2004-2014 гг. проведены научно-производственные опыты в северной лесостепи Тюменской области на черноземных и серых лесных почвах с целью агроэкономического обоснования выполнения технологических операций возделывания зерновых культур с исполь -зованием космических систем. Установлен порядок использования элементов точного земледелия: построение цифровой модели рельефа поля; создание электронной карты полей с фиксацией их границ по точкам географических координат; формирование картосхем с элементарными участками; картирование полей по урожайности сельскохозяйственных культур; выполнение технологических операций с помощью навигационной системы. Размер электронных карт полей различался на 10-28% относительно ранее созданных. Из-за пространственной вариабельности почвы по плодородию планируемая урожайность яровой пшеницы не достигается на 45% площади поля. Использование навигационной системы для параллельного движения агрегатов снижает перерасход семян на 10 кг/га, удобрений - на 6,3, а топлива - на 0,21 л/га. Коэффициент вариации содержания N-NO3 в слое 0-40 см по элементарным участкам составляет 9,3-52,8%. Дифференцированное внесение аммиачной селитры на планируемую урожайность яровой пшеницы в режиме off-line стабилизировало питательный режим чернозема выщелоченного. В 2013 г. пространственная вариабельность сохранялась от посева до кущения яровой пшеницы на одном уровне, а в 2014 г. - увеличилась только на 5,7%. Внесение аммиачной селитры при посеве усредненной нормой повышало вариабельность содержания нитратного азота по элементарным участкам от посева к фазе кущения в 2013 г. на 17,5%, а в 2014 г. - на 9,9%. Дифференцированное внесение минеральных удобрений по элементарным участкам перед посевом зерновых в режиме offline снижало норму внесения на 14-56% и повышало рентабельность производства зерна на 9-11%.
Ключевые слова: точное земледелие, навигационная система, элементарные участки, параллельное вождение, диф-
Геоинформационные системы (ГИС) позволяют собирать большой спектр данных о космических и земных факторах продуцирования агроэкосистем, проводить глубокий анализ значимости их в формировании продуктивности растений и разрабатывать технологии возделывания культур для хозяйства, поля и конкретного участка с учетом состояния почвенного плодородия и требований растений.
Системный подход выстраивает последовательность выполнения технологических операций, начиная с дистанционного зондирования Земли и заканчивая конкретным агроприе-мом с учетом гетерогенности полей и фитосанитарного состояния посевов. Использование техники нового поколения, ее совместимость, адаптивность к почвенно-климатическим условиям, целесообразный подбор средств химизации в наукоемких технологиях помогают оптимизировать ресурсную базу производства, добиваться запрограммированной продуктивности агроценозов с желаемым качеством экологически безопасной продукции.
На наш взгляд, точное (прецизионное) земледелие - это система оптимизации звеньев земледелия и ресурсной базы, основанная на ГИС-технологиях [1]. Его практическая реализация осуществляется в следующей последовательности: создание планов полей хозяйств с определением географических координат границ сельхозугодий (оцифровка); картирование полей по урожайности возделываемых культур; сбор информации о факторах почвенного плодородия по элементарным участкам; оптимизация почвенных и фитосанитарных условий посевов для продуцирования е агроценозов. В завершение прово- л дят анализ применения технологий и ед оценку эффективности: е
агрономической - по продуктив- и ности агроценозов; №
экологической - по влиянию на
О)
плодородие почвы; м
экономической - по рентабельно- 1 сти производства. 5
Рис. 1. Цифровая модель рельефа поля (Заводоуковский район, 2007 г.).
В методологическом и техническом аспекте переход на точное земледелие(ТЗ)рассматривают как сложный процесс, поскольку следует учитывать, что агроценоз - это многокомпонентная биологическая система, динамично развивающаяся и быстро изменяющаяся. Регулирование продукционных процессов следует осуществлять по микропериодам органогенеза растений [2-6].
Цель наших исследований - аг-роэкономическое обоснование выполнения технологических операций возделывания зерновых с использованием космических систем.
С 2004 г мы разрабатываем ресурсосберегающие технологии возделывания растений с использованием элементов ТЗ и проводим производственные испытания в хозяйствах Тюменской области. Фактические границы и площадь сельхозугодий с субметровой точностью определяли с помощью спутниковой системы глобального позиционирования (ГЛОНАСС, GPS). Электронные образа полей записывали на мобильный технический носитель - чип-карту.
Географическое позиционирование земель различных категорий позволило землепользователям оптимизировать технологию возделывания сельскохозяйственных культур. ■я Несоответствие посевной площади о поля на картах, по сравнению с реФ альной, может привести к перерас-^ ходу семенного материала или из-а> реженности агроценозов, снижению | эффективности удобрений и средств защиты растений, в результате чего ® отклонение на 10% может привести S к недобору урожайности с площади $ 100 га до 10-15 т.
Использование современного навигационного оборудования также позволяет построить цифровую модель рельефа. Например, в За-водоуковском районе Тюменской области она наглядно показывает относительную выровненность полей с незначительными понижениями и северо-западным уклоном, что следует учитывать при ТЗ (рис.1).
Карта урожайности культур дает возможность выявлять проблемные участки, на которых формируется агроценоз с низкой продуктивностью. Для зерновых наиболее оптимальным способом ее составления считается оптическое определение объема поступающего в бункер комбайна зерна с последующим пересчетом на фактическую урожайность с учетом
влажности, натуры и засоренности. При этом датчики необходимо калибровать в течение рабочей смены, как минимум, 3 раза (утро, обед, вечер), что сдерживает широкое использование такого метода в производственных условиях, к тому же для обеспечения точности работы следует периодически очищать оптические датчики от пыли.
Картирование дает возможность получать сведения об урожайности зерновых с точной привязкой к координатам каждого отдельного участка на поле, а также отражать траекторию движения комбайна. Это, в свою очередь, создает объективную картину варьирования элементов почвенного плодородия. Например, в наших исследованиях группировка участков поля яровой пшеницы(рис.2)по уровню урожайности в относительно однородные кластеры (зоны) позволила выделить 5 участков с продуктивностью 2,71-2,90; 2,51-2,70; 2,31-2,50; 2,11-2,30 и 1,90-2,10 т/га площадью 1,6; 4,5; 1,3; 1,2 и 5,1 га соответственно. На наш взгляд, два из них -1,2 и 5,1 га, или 45,9% от общей площади поля - можно считать проблемными, так как на этих участках не удалось достичь планируемой урожайности 2,3 т/га. При одноминутной дискретности учета урожая яровой пшеницы из-за пространственной вариабельности почвы по плодородию на этих участках урожайность находилась в пределах 1,9-2,29 т/га. Наибольший сбор зерна яровой пшеницы 2,88 т/га отмечен на площади 1,6 га при средней ее величине по всем 5 участкам 2,23 т/га.
По результатам картирования были проведены исследования, которые
Рис 2. Карта урожайности яровой пшеницы.
