CC BY
51
8. Semichenko Ye.V. Balans gumusa, elementov pitaniya i produktivnost' biologizirovannykh sevooborotov Nizhnego Povolzh'ya (Balance of humus, nutrition elements and productive capacity of biologized crop rotations of the Lower Volga), Permskiy agrarnyy vestnik, 2018, No. 2 (22), pp. 89-94.
9. Postnikov P.A., Popova V.V., Vasina O.V. Sokhraneniye plodorodiya tomno-seroy pochvy pri ispol'zovanii biolog-icheskikh faktorov v sevooborotakh (Preservation of dark grey soil fertility by biological factors in crop rotations), APK Ros-sii, 2016, No. 73/5, pp. 943-947.
10. Sovremennoye kormoproizvodstvo Urala (Modern fodder production of the Ural), N.N. Zezin [i dr.], Yekaterinburg, Yunika, 2018, 265 p.
11. Lozanovskaya I.N., Orlov D.S., Popov P.D. Teoriya i praktika ispol'zovaniya organicheskikh udobreniy (Theory and practice of organic fertilizers use), M., Agropromizdat, 1987, 96 p.
12. Asmus F., Gorlitz H., Ahsorge H. Organish Dungung Lui Versorgung des Boden mit organisher Substaur, Feldwirtschaft, 1981, Bd. 22, No. 3, pp. 124-126.
13. Janzen R.A., Shtgkewich C.F. Coh the Boon Stabilisa tion of Reidual Cand N in Soil, Can. J. Soil Sci., 1988, V. 68, No. 4, pp. 733-745.
14. Vesterdal L., Pitter E., Gundersem P. Change in soil organic Carbon folloving afforestation of former arableland, Forest Ecol. Mang., 2002, V. 169, pp. 137-147.
15. Kotlyarova O.G., Sviridov A.K., Syromyatnikov YU.D. Biologicheskoye obosnovaniye cheredovaniya kul'tur v sevooborotakh Tsentral'no-Chernozomnoy zony (Biological substantination of crop sequence in crop rotations of the Central-Chernozem zone), Doklady RASKHN, 2008, No. 8, pp. 32-35.
УДК 551.582:551.506.9
ТЕРРИТОРИАЛЬНО-КЛИМАТИЧЕСКОЕ РАЙОНИРОВАНИЕ ВОЛОГОДСКОЙ ОБЛАСТИ
И ПЕРСПЕКТИВЫ ЕГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В ЗЕМЛЕДЕЛИИ
Ф. А. Киприянов, канд. техн. наук, доцент;
П. А. Савиных, д-р техн. наук, профессор,
ФГБОУ ВО Вологодской ГМХА,
ул. Шмидта, 2, Вологда, с. Молочное, Россия, 160555
E-mail: kipriyanovfa@bk.ru
Аннотация. Климатические условия - один из важнейших факторов, определяющих эффективность сельскохозяйственного производства, оказывая при этом непосредственное влияние на проведение полевых работ. Так, сумма температур и продолжительность безморозного периода позволяют оценить потенциальную возможность выращивания той или иной сельскохозяйственной культуры. Изменения мирового климата не могли не отразиться на климатических условиях Вологодской области, что в первую очередь оказало влияние на условия ведения сельского хозяйства. Стоит отметить, что работы, посвященные глобальной оценке климатических условий и климатическому районированию Вологодской области, датированы прошлым веком. Одна из наиболее полных работ была представлена Архангельским бюро погоды и датируется 1972 годом. Оценка изменившихся климатических условий и формирование однотипных территориально-климатических районов в масштабе Вологодской области позволит выявлять потенциальные климатические риски в сельскохозяйственном производстве, повышая при этом эффективность мер государственной поддержки агропромышленного комплекса. В результате обработки климатических данных по 198 населенным пунктам Вологодской области,
полученных с помощью погодного сервиса Яндекс.Погода, было выявлено существенное различие по ряду показателей, характеризующих климатические условия конкретного населенного пункта. Так, максимальная разница по количеству ежегодно выпадающих осадков достигает 315 мм в год, продолжительность периода с положительными температурами отличается на 36 дней, при разнице суммы средних температур более 1000 °С. Использование кластерного анализа позволило сформировать восемь однотипных территориально -климатических районов в Вологодской области, значительно отличающихся между собой, например, по сумме средних температур на 805 °С, по продолжительности безморозного периода более чем на 20 дней, при сравнительно небольшой разнице средних показателей количества ежегодных осадков 77мм.
Ключевые слова: климатические условия, погодный сервис, Яндекс.Погода, агроклиматическое районирование, территориально климатические районы.
Введение. Сельскохозяйственное производство является одной из системообразующих отраслей народного хозяйства России, обеспечивая продовольственную безопасность страны.
Для подавляющего большинства сельскохозяйственных предприятий, занимающихся выращиванием продукции растениеводства как для реализации населению, так и для обеспечения кормовой базы животноводства, основной проблемой, влияющей на объем и качество продукции, являются климатические условия.
Количество влаги за вегетационный период, суммы активных температур, минимальные ночные температуры в вегетационный период и ряд других факторов оказывают значительное влияние на реализацию биологического потенциала растений по урожайности и питательности. Что, в свою очередь, оказывает влияние на итоговую себестоимость конечного продукта, будь то непосредственно продукция растениеводства или молоко и мясо, для производства которых выращиваются корма. Следует также отметить влияние климата непосредственно на технологические операции, связанные с посевом, защитой и уборкой растений. Так, агротехнические сроки уборки ряда культур, таких, как лен, зерновые и пропашные культуры зачастую выпадают на периоды со значительным количеством осадков, что затрудняет, а нередко делает невозможной их уборку.
Цель исследования - оценка климатических условий Вологодской области с помощью погодного сервиса.
Оценка климатических условий является одной из составляющих адаптивно-
ландшафтной системы земледелия, позволяющей распределять усилия сельскохозяйственных предприятий не только в пределах одного хозяйства, но и в пределах конкретного поля, с учетом его территориально-климатических характеристик.
К сожалению, работы, посвященные вопросам территориально-климатического районирования, имеющие не только научный, но и прикладной характер, датированы прошлым веком. В частности, климатические районы Вологодской области с учетом факторов, определяющих эффективность сельскохозяйственного производства, рассмотрены в работе «Агроклиматические ресурсы Вологодской области», выполненной Архангельским бюро погоды и датированной 1972 годом [1]. За такой довольно продолжительный период произошли климатические изменения, в первую очередь связанные с техногенным воздействием на окружающую среду, выбросом углекислого газа и т.д.
Глобальные изменения климата оказывает непосредственное влияние не только на технологические процессы в сельском хозяйстве, сокращая, например, продолжительность периода с отрицательными температурами, но и открывает для предприятий новые резервы повышения эффективности производства за счет выращивания более продуктивных, но более теплолюбивых растений, что ставит селекционеров перед проблемой по выведению новых засухоустойчивых сортов для обеспечения продуктовыми и кормовыми ресурсами.
Климатическое районирование Вологодской области, приведенное в справочнике Архангельского бюро погоды, представляет собой укрупненное районирование по одному из
показателей, например, по сумме температур для системы планирования и ведения хозяй-выше 10°С (рис. 1), что являлось характерным ства того времени.
Рис. 1 Агроклиматические районы Вологодской области. ^1>10°С - сумма температур воздуха за период с температурой выше °С
Однако, реализуемое направление «Цифровое сельское хозяйство», в рамках программы развития экономики «Цифровая экономика Российской Федерации», согласно распоряжению Правительсва от 28 июля 2017 г. [2], требует более точного подхода к технологическим процессам в сельскохозяйственном производстве, что, с практической точки зрения, подразумевает переход от глобального масштаба - 1 га к более точному - 1 м2. Аналогичная ситуация формируется и при определении климатических условий. Важно знать климатические характеристики не только в пределах одного хозяйства, но и показатели каждого поля, что, по своей сути, представляет практическую реализацию адаптивно-ландшафтной системы земледелия, теоретические основы котрой были заложены Т. С. Мальцевым и А. И. Бараевым, и получили окончательное оформление в работах акаде-миа РАСХН В. И. Кирюшина [3].
Концептуальная информационная модель растениеводства [4] подразумевает мониторинг климатических условий возделывания сельскохозяйственных культур. Наиболее перспективной является реализация данного мониторинга путем применения цифровых погодных сервисов, предоставляющих теку-
щие и прогнозные данные по климатическом ситуации.
Актуальность применения современных методов оценки и прогнозирования климатических условий отмечается, в том числе, и иностранными учеными, так, Chattopadhyay N. и др. [5] отмечают необходимость сезонного прогнозирования климата для повышения эффективности фермерских работ. Развитие цифровых сервисов и использование прогрессивных самообучающихся нейронных сетей [6] для составления прогноза позволит осуществить переход к климатически умному сельскому хозяйству [7], что является неизбежной тенденцией развития сельского хозяйства в условиях изменения климата.
Методика. Одним из наиболее прогрессивных и динамично развивающихся сервисов, использующих нейронные сети и алгоритм самообучения, является сервис Ян-дексПогода, с технологией Meteum, позволяющий получать климатические данные в автоматическом режиме [8-10]. Сервис Ян-декс.Погода предоставляет доступ к широкому спектру информации: от оценки фактической погоды и прогноза для любых координат, до предоставления истории наблюдений за сорокалетний промежуток времени. Данные, полученные с помощью сервиса API Ян-
декс.Погода позволят выполнить климатическое районирование по совокупным данным, сформировав однотипные климатические районы, что, в конечном итоге, позволит оценить степень отличия климатических условий для различных территорий.
Территориально-климатическое районирование Вологодской области осуществлялось путем обработки климатических данных по населенным пунктам Вологодской области (198 территорий), полученных по запросам к API Яндекс.Погода: https://api.weather.yandex. ru/v1/locations/<geoid>/longterm и https://api. weather.yandex.ru/v1/locations/<geoid>/climate. В качестве данных, получаемых по данным запросам, используется многолетнее среднее, вычисленное для каждого населенного пункта. Следует отметить, что формат запроса на предоставление данных, по мере совершенствования сервиса, может со временем измениться. Условия предоставления, ключ доступа и продолжительность его действия оговариваются предварительно.
Полученные данные для оценки климатических условий и формирования однотипных территориально-климатических районов были разбиты на два блока. Блок показателей, характеризующих территориальное положение «долгота», «широта», с географической точки
зрения, Вологодская область располагается между 58°27' и 61°36' северной широты и 34°42' и 47°10' восточной долготы [1]. При переводе данных координат в десятичный формат, в котором предоставляются данные при запросе к погодному сервису, границы Вологодской области будут расположены в интервалах 58,45°-61,6° северной широты и 34,7°-47,17° восточной долготы.
Блок показателей, характеризующих климатические условия:
- количество осадков в год (в мм);
- количество дней с непрерывно сохраняющейся положительной температурой (безморозный период);
- сумма максимальных дневных температур СО;
- сумма минимальных ночных температур
СО;
- сумма средних температур (°C).
Обработка и группировка климатических
данных осуществлялась путем кластерного анализа, в качестве количественной оценки сходства территорий было принято эвклидово расстояние [11].
Результаты. В результате кластерного анализа было выявлено 8 кластеров [12], отличающихся по показателям между собой и имеющих сходство внутри кластера (рис. 2).
Рис.2. Дендрограмма территориально-климатического объединения населенных пунктов Вологодской области
Характеристики однотипных территориально-климатический районов (табл. 1) значительно отличаются по своим значениям, например, по средним значениям количества осадков разница составляет 77 мм, по безморозному периоду - 20 дней, по суммам средних температур - 805,6°С, разница по этим
показателям между минимальными и максимальными значениями составляет 315,7 мм, 34 дня и 1347,3°С соответственно, что ещё раз подчеркивает выраженные территориально-климатические отличия населенных пунктов Вологодской области.
Таблица 1
Климатические характеристики однотипных территориально-климатических районов
ОТКР Значения показателей Долгота Широта Количество осадков в год, мм Безморозный период Сумма максимальных дневных температур, °С Сумма минимальных ночных температур, °С Сумма средних темпера-тур,°С
1 ОТКР Среднее 45,93 60,40 792,07 189,43 1819,94 381,33 1100,64
Максимальное 47,05 61,02 824,84 191,00 1929,68 462,02 1195,85
Минимальное 44,18 59,80 773,61 183,00 1683,49 281,97 983,08
2 ОТКР Среднее 42,10 60,16 826,28 190,72 2015,70 551,29 1283,50
Максимальное 45,61 60,82 940,61 191,00 2134,69 653,43 1374,22
Минимальное 35,59 59,39 789,63 185,00 1908,49 465,94 1187,75
3 ОТКР Среднее 40,38 60,06 814,92 191,33 2144,94 656,55 1400,92
Максимальное 44,18 60,82 869,48 192,00 2240,00 720,15 1477,10
Минимальное 36,82 59,39 759,71 191,00 2053,82 592,92 1323,37
4 ОТКР Среднее 39,91 59,31 751,73 191,79 2342,51 756,64 1549,57
Максимальное 41,73 60,00 800,41 192,00 2391,46 802,06 1588,65
Минимальное 38,86 58,57 701,26 191,00 2254,60 707,22 1495,12
5 ОТКР Среднее 37,67 59,80 791,78 192,48 2291,31 829,50 1560,40
Максимальное 39,07 61,02 855,56 193,00 2373,05 877,75 1625,40
Минимальное 35,80 58,98 739,05 192,00 2178,96 776,48 1479,30
6 ОТКР Среднее 38,07 59,87 779,57 200,43 2343,43 917,87 1630,65
Максимальное 44,39 61,02 842,85 207,00 2437,39 986,94 1688,92
Минимальное 35,59 58,98 738,22 191,00 2257,53 840,39 1548,96
7 ОТКР Среднее 36,79 59,27 749,11 207,37 2467,32 969,13 1718,23
Максимальное 38,05 59,80 777,15 210,00 2566,70 1049,79 1808,24
Минимальное 35,18 58,98 624,89 207,00 2281,26 837,49 1559,38
8 ОТКР Среднее 38,36 58,99 774,46 210,00 2661,90 1151,09 1906,50
Максимальное 45,45 59,63 801,32 217,00 3198,38 1462,46 2330,42
Минимальное 36,00 58,77 717,22 207,00 2436,28 1029,77 1733,02
Разнообразие климатических факторов даже в условиях одной области требуют более точного подхода к планированию и проведению сельскохозяйственных операций. Так, рассматривая однотипные территориально-климатические районы на фоне администра-
тивных районов области, можно отметить, что ряд административных районов располагается в нескольких климатических зонах (рис. 4). Например, Бабаевский район расположен в четырех территориально-климатических зонах, Никольский, Бабушкинский и ряд других
районов расположены сразу в трех территори- климатических зонах. Данный фактор делает
ально-климатических зонах, а, например, Со- условия развития сельскохозяйственного про-
кольский, Тотемский и некоторые другие рай- изводства более сложными, а зачастую более
оны расположены в двух территориально- рискованными.
1 ОТКР
2 ОТКР -з ОТКР
□ -4 ОТКР
□ -5 ОТКР
Рис.3. Административно-климатическое районирование Вологодской области
Данные, полученные в результате исследований, являются основой при формировании нового подхода к размещению культур и необходимости разработки модификаций адаптивных технологий их возделывания. Так, сумма активных температур и продолжительность безморозного периода имеют значение при выборе культуры для возделывания. Например, сумма активных температур >10оС для выращивания одной из наиболее распространенных культур Вологодской области -ярового ячменя составляет около 1000°С [13]. И его выращивание возможно во всех населенных пунктах, климатические данные по которым обработаны. Некоторые проблемы могут возникнуть при выращивании в районе Великого Устюга (1 ОТКР), где сумма активных температур >10°С составляет «1085°С. Сумма активных температур для выращивания, например, овса отличается довольно широким интервалом и составляет 1000-1500°С для сортов раннего созревания, 1350-1650°С -для сортов среднего срока созревания и 1500-1800°С - для сортов позднего срока созревания [13], что делает рискованным выращивание последних в ряде районов области. Выра-
щивание же кукурузы на зерно для условий Вологодской области будет практически невозможно, поскольку сумма активных температур для данной культуры составляет 1800-2600°С [14, 15].
Выводы. Значительное разнообразие климатических условий Вологодской области отобразилось в формировании восьми однотипных территориально-климатических районов с существенной разницей по климатическим характеристикам. Наибольшая разница по средним температурным показателем выявлена между первым и восьмым территориально-климатическими районами, так по продолжительности безморозного периода она составляет 20,5 дня, по сумме минимальных ночных температур 769,76°С, что обусловлено их максимальной удаленностью с юго-запада на северо-восток области. Максимальная разница по влагообеспеченности выявлена между вторым и седьмым климатическими районами. Избыточное количество влаги во втором территориально-климатическом районе обусловлено наличием и близостью значительных водных ресурсов, таких как Онежское озеро, озеро Белое, озеро Воже и большими площадями заболоченной местности. Разнообразие
климатических условий Вологодской области требует адаптивного подхода к применению технологий производства сельскохозяйственной продукции. Использование современных погодных сервисов путем интегрирования их
в различные цифровые платформы для ведения сельского хозяйства и выполнения механизированных работ позволит повысить эффективность и вывести сельскохозяйственное производство на новый уровень.
Литература
1. Агроклиматические ресурсы Вологодской области: справочник / Сев. упр. гидрометеоролог. службы. Л.: Гидрометеоиздат, 1972. 185 с.
2. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации» от 28 июля 2017 г. № 1632-р // Правительство Российской Федерации, 2017.
3. Агроэкологическая оценка земель, проектирование адаптивно--ландшафтных систем земледелия и агротех-нологий: метод. руководство / Под ред. В. И. Кирюшина, А. Л. Иванова. М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2005. 784с.
4. Меденников В. И., Муратова Л. Г., Сальников С. Г. Цифровая платформа для сельского хозяйства // Вестник сельского развития и социальной политики, 2017. № 3 (15) [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-platforma-dlya-selskogo-hozyaystva (дата обращения: 18.10.2018).
5. Usability of extended range and seasonal weather forecast in Indian agriculture / N. Chattopadhyay [et al.] // Mau-sam. 2018. No. 69 (1). Р. 29-44.
6. Smith B. A., Hoogenboom G., McClendon R. W. Artificial neural networks for automated year-round temperature prediction // Computers and Electronics in Agriculture. 2009. No. 68 (1). Р. 52-61.
7. A Framework for Priority-Setting in Climate Smart Agriculture Research / P. K. Thornton [et al.] // Agricultural Systems. 2018. No. 167. Р. 161-175.
8. ЯндексПогода [Электронный ресурс]. URL: https://yandex.ru/pogoda (дата обращения: 28.11.2018).
9. Технология Meteum [Электронный ресурс]. URL: https://yandex.ru/pogoda/meteum (дата обращения: 28.11.2018).
10. API Яндекс.Погоды [Электронный ресурс]. URL: https://tech.yandex.ru/weather/ (дата обращения: 28.11.2018).
11. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ [Электронный ресурс]. М.: Статистика, 1977. 128 с. Режим доступа: http://www.bookwork.ru/book/duran_odell1977 (дата обращения: 28.11.2018).
12. Киприянов Ф. А., Шихова О. А. Использование методов статистического анализа при климатическом районировании // Colloquium-journal. 2018. № 9-2 (20). С. 40-43.
13. Наговицын И. В., Башков А. С. Интенсивная технология выращивания ячменя и овса // Интенсивные технологии на полях Удмуртии опыт и рекомендации. Устинов: Удмуртия, 1986. С. 47-53.
14. Киприянов Ф. А. Использование цифровых технологий при оценке климатических условий сельскохозяйственного производства // Аграрный вестник Верхневолжья. 2019. № 1 (26). С. 70-75.
15. Биологические особенности и технология возделывания основных полевых культур в Алтайском крае: учеб. пособие / Ф. М. Стрижова [и др.]; под ред. Ф. М. Стрижовой. Барнаул: Изд-во АГАУ, 2006. 124 с.
TERRITORIAL AND CLIMATIC ZONATION OF THE VOLOGDA OBLAST AND ITS PROSPECTS IN AGRICULTURE
F. A. Kipriyanov, Cand. Tech. Sci., Associate Professor; P. A. Savinykh, Dr. Tech. Sci., Professor, Vologda State Dairy Farming Academy 2, Shmidta St., Vologda, 160555, Russia E-mail: kipriyanovfa@bk.ru
ABSTRACT
Climatic conditions are one of the most important factors for efficiency of agricultural production that influence directly on field operations. Thus, the amount of temperatures and duration of frost-free period allow evaluating the potential possibility of cultivation one or another agricultural crop. Changes in global climate had an impact on the climatic conditions of the Vologda Oblast and influenced the
agricultural conditions in the first instance. It is worth noting that the research on global evaluation of climatic conditions and climatic zonation of the Vologda Oblast are dated back to the previous century. The Arkhangelsk Weather Bureau introduced the most completed research of 1972. Evaluation of changed climatic conditions and formation of uniform territorial and climatic areas in the Vologda Oblast will let us estimate the potential climatic risks in agricultural production and, at the same time, increase the efficiency of measures of state support for Agro-Industry. According to the processing result of climatic data on 198 inhabited areas of the Vologda Oblast received by Yandex.Weather service, significant differences were identified in several indices of climatic conditions of the specific inhabited area. Thus, the maximum difference in amount of annual precipitation is equal to 315 mm per year; the duration of positive temperature period differs by 36 days when the difference of amount of average temperatures is more than 1000°C. Cluster analysis allowed forming eight uniform territorial and climatic areas in the Vologda Oblast. These areas were significantly different from each other, for instance, in the amount of average temperatures - by 805°C. Duration of frost-free period was more than 20 days with the slightly difference of the average indices of annual precipitation - 77 mm. Key words: climatic conditions, weather forecast service, Yandex.Weather, agro-climatic zonation, territorial and climatic areas.
References
1. Agroklimaticheskie resursy Vologodskoy oblasti (Agro-climatic resources of the Vologda Oblast), spravochnik, Sev. upr. gidrometeorolog. sluzhby, L., Gidrometeoizdat, 1972, 185 p.
2. Programma «Tsifrovaya economica Rossiyskoy Federatsii» ot 28 iyulya 2017 g. No. 1632-p (The programme «Digital economics of the Russian Federation» of 28 July, 2017 No. 1632-p), Pravitelstvo Rossiyskoy Federatsii, 2017.
3. Agroecologicheskaya otsenka zemel', proektirovanie adaptivno-landshaftnyh sistem zemledeliya i agrotechnologiy (Agro-ecological evaluation of lands, design of adaptive landscape systems of farming and agrotechnologies), metod. Rukovodstvo, Pod red. V.I. Kiryushina, A.L. Ivanova, M., FGNU «Rosinformagrotek», 2005, 784 p.
4. Medennikov V.I., Muratova L.G., Sal'nikov S.G. Tsifrovaya platforma dlya sel'skogo hozyaystva (Digital platform for agriculture), Vestnik sel'skogo razvitiya i sotsial'noy politiki, 2017, No. 3 (15), Elektronnyi resurs, URL: https://cvberleninka.ru/article/n/tsifrovava-platforma-dlva-selskogo-hozvavstva, access date: 18.10.2018.
5. Usability of extended range and seasonal weather forecast in Indian agriculture, N. Chattopadhyay [et al.], Mausam, 2018, No. 69 (1), pp. 29-44.
6. Smith B.A., Hoogenboom G., McClendon R.W. Artificial neural networks for automated year-round temperature prediction, Computers and Electronics in Agriculture, 2009, No. 68 (1), pp. 52-61.
7. A Framework for Priority-Setting in Climate Smart Agriculture Research, P. K. Thornton [et al.], Agricultural Systems, 2018, No. 167, pp. 161-175.
8. YandexPogoda, Elektronnyi resurs, URL: https://yandex.ru/pogoda, access date: 28.11.2018.
9. Tehnologiya Meteum, Elektronnyi resurs, URL: https://yandex.ru/pogoda/meteum, access date: 28.11.2018.
10. API YandexPogoda, Elektronnyi resurs, URL: https://tech.yandex.ru/weather/, access date: 28.11.2018.
11. Dyuran B., Odell P. Klasteriy analiz (Cluster analysis), Elektronniy resurs, M., Statistika, 1977, 128 p., Access mode: http://www.bookwork.ru/book/duran_odell1977, access date: 28.11.2018.
12. Kipriyanov F.A., Shihova O.A. Ispol'zovanie metodov statisticheskogo analiza pri climaticheskom rayonirovanii (Use of statistical analysis methods in climatic zonation), Colloquium-journal, 2018, No. 9-2 (20), pp. 40-43.
13. Nagovitsin I.V., Bashkov A.S. Intensivnaiia tehnologiia vyrashchivaniia iachmenia i ovsa (Intensive technology of barley and oat cultivation), Intensivnie tehnologii na poliah Udmurtii opyt I rekomendatsii, Ustinov, Udmurtiia, 1986, pp. 4753.
14. Kipriyanov F.A. Ispol'zovanie tsifrovyh tehnologii pri otsenke klimaticheskih uslovii sel'skohoziaistvennogo pro-izvodstva (Use of digital technologies in assessment of climatic condition of agricultural production), Agrarnyi vestnik Ver-hnevolzh'ia, 2019, No. 1 (26), pp. 70-75.
15. Biologicheskie osobennosti i tehnologii vozdelyvaniia osnovnyh polevyh kul'tur v Altaiskom krae (Biological peculiarities and cultivation technologies of main field crops in the Altai Krai), ucheb. posobie, F.M. Strizhova [i dr.], pod red. F.M. Strizhovoi, Barnaul, Izd-vo AGAU, 2006, 124 p.
