CC BY
15
Оригинальная статья / Original article УДК 631.51; 631.8
DOI: 10.18470/1992-1098-2022-1-119-127
Углубленная адаптация технологии возделывания озимой пшеницы в Центрально-Чернозёмном регионе
Иван И. Гуреев, Людмила Б. Нитченко, Иван А. Прущик
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Курский федеральный аграрный научный центр», Курск, Россия
Контактное лицо
Иван И. Гуреев, доктор технических наук, профессор, заведующий лабораторией севооборотов и адаптивных агротехнологий, ФГБНУ «Курский ФАНЦ»; 305021 Россия, г. Курск, ул. Карла Маркса, д. 70б. Тел. +79103103908 Email gureev06@mail.ru ORCID https://orcid.org/0000-0001-5995-3322
Формат цитирования
Гуреев И.И., Нитченко Л.Б., Прущик И.А. Углубленная адаптация технологии возделывания озимой пшеницы в Центрально-Чернозёмном регионе // Юг России: экология, развитие. 2022. Т.17, N 1. С. 119-127. DOI: 10.18470/1992-1098-2022-1-119127
Получена 19 февраля 2021 г.
Прошла рецензирование 26 июля 2021 г.
Принята 6 сентября 2021 г.
Резюме
Цель. На основе углубленной адаптации технологии возделывания озимой пшеницы определить способ обработки почвы и дозу NPK, обеспечивающие минимальную себестоимость производства зерна культуры требуемого качества в условиях Центрально-Чернозёмного региона (ЦЧР).
Материалы и методы. Эффективность производства озимой пшеницы во многом зависит от адаптации технологии её возделывания к почвенно-климатическим условиям, которые индентифицируются на уровне агроэкологической провинции. Но основной объект систем земледелия - почвенный покров внутри агроэкологической провинции - отличается высокой территориальной пестротой по плодородию, что не учитывается при разработке агротехнологий и понижает уровень их адаптивности. Поэтому предложено минимизировать использование ресурсов в интенсивных технологиях за счёт углубленной адаптации обработки почвы и удобрения в соответствии с исходным состоянием почвы конкретного поля.
Результаты. Установлено, что для условий ЦЧР оптимальными значениями факторов являются доза ^дРздКзэ и комбинированный способ обработки почвы под озимую пшеницу, которым соответствует минимальная себестоимость зерна 5,38 тыс. руб./т при урожайности 3,38 т/га и содержании белка в зерне 3-его класса 12%. Заключение. В условиях земледельческих задач, когда между факторами имеется взаимодействие, эффективность углубленной адаптации возрастает при комплексной оптимизации факторов по инновационной методологии с использованием математического способа неопределённых множителей Лагранжа. Комплексная оптимизация факторов позволила определить способ обработки почвы и дозу удобрения, обеспечивающие минимальную себестоимость производства зерна культуры заданного качества в условиях ЦЧР.
Ключевые слова
Углубленная адаптация, озимая пшеница, обработка почвы, минеральное удобрение, оптимизация факторов.
© 2022 Авторы. Юг России: экология, развитие. Это статья открытого доступа в соответствии с условиями Creative Commons Attribution License, которая разрешает использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы.
In-depth adaptation of winter wheat cultivation technology in the Central Chernozem region
Ivan I. Gureev, Lyudmila B. Nitchenko and Ivan A. Prushcik
Federal Agricultural Kursk Research Center, Kursk, Russia
Principal contact
Ivan I. Gureev, Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of the Laboratory of Crop Rotation and Adaptive Agricultural Technologies, Federal Agricultural Kursk Research Center; 70b Karl Marx St, Kursk, Russia 305021. Tel +79103103908 Email gureev06@mail.ru ORCID https://orcid.org/0000-0001-5995-3322
How to cite this article
Gureev I.I., Nitchenko L.B., Prushcik I.A. In-depth adaptation of winter wheat cultivation technology in the Central Chernozem region. South of Russia: ecology, development. 2022, vol. 17, no. 1, pp. 119-127. (In Russian) DOI: 10.18470/1992-1098-2022-1-119-127
Received 19 February 2021 Revised 26 July 2021 Accepted 6 September 2021
Abstract
Aim. The purpose of the research is to determine the method of soil cultivation and the dose of NPK, based on in-depth adaptation of winter wheat cultivation technology, ensuring the minimum cost of producing grain of the crop of the required quality in the Central Black Earth Region (CBER).
Materials and Methods. The efficiency of winter wheat production largely depends on the adaptation of the technology of its cultivation to soil and climatic conditions, which are identified at the level of the agroecological province. But the main object of farming systems - the soil cover within the agroecological province is distinguished by a high territorial diversity in fertility, which is not taken into account when developing agricultural technologies and thus lowers the level of their adaptability. Therefore, it is proposed to minimize the use of resources in intensive technologies due to in-depth adaptation of tillage and fertilization in accordance with the initial state of the soil of a particular field.
Results. It was found that for the conditions of the CBER, the optimal values of the factors are the dose N19P39K39 and the combined method of tillage for winter wheat, which correspond to the minimum cost of grain of 5.38 thousand roubles/t with a yield of 3.38 t/ha and a 12% protein content in grain of 3rd class.
Conclusion. In addressing agricultural problems when there is an interaction between the factors, the effectiveness of in-depth adaptation increases with the complex optimisation of factors according to innovative methodology using the mathematical method of indefinite Lagrange multipliers. Comprehensive optimisation of the factors made it possible to determine the method of tillage and the dose of fertiliser that would ensure the minimum cost of producing grain of a given quality under the conditions of the CBER.
Key Words
In-depth adaptation, winter wheat, tillage, mineral fertilisation, optimisation of factors.
© 2022 The authors. South of Russia: ecology, development. This is an open access article under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits use, distribution and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
ВВЕДЕНИЕ
Обеспечение России достаточным количеством зерна является гарантией продовольственной безопасности государства. Благоприятные почвенно-климатические условия для ведения зернового хозяйства имеет Центрально-Чернозёмный регион (ЦЧР), который располагает 8,2% пашни Российской Федерации и производит примерно 11,7% зерна.
Ведущее место в общем балансе производимого зерна в ЦЧР занимает озимая пшеница. Посевные площади культуры в регионе превышают 40% площадей всех зерновых, а её доля в валовом сборе достигает 55%. Чернозёмные почвы региона способствуют получению высоких урожаев качественного зерна.
Озимая пшеница широко используется в производстве продуктов питания, кормов сельскохозяйственных животных, а также в качестве промышленного сырья. Её зерно богато белками и другими ценными веществами, которое применяется для производства высококачественных хлебобулочных изделий, макарон и других продуктов. Пшеничные отруби - концентрированный корм всех видов животных. Измельчённую солому в запаренном виде или сдобренную химическими веществами охотно поедает крупный рогатый скот и овцы.
Производство зерна в настоящее время ориентировано на возрастающий уровень интенси-
фикации. Перспектива развития данного направления во многом определяется новыми требованиями, связанными как с ростом экономических показателей, так и обострением экологических проблем, решение которых обусловлено необходимостью применения инновационных агротехнологий.
Эффективность производства озимой пшеницы во многом зависит от адаптации (соответствия) технологии её возделывания почвенно-климатическим условиям, любые нарушения которого чреваты дополнительными безвозвратными потерями энергии и, как следствие, повышением себестоимости и снижением качества продукции. Адаптация технологии позволяет повысить урожайность культуры и снизить затраты на её производство за счёт рационального использования ресурсов почвы и соответствия агротехнических приёмов биологическим особенностям растений.
Хронология развития систем земледелия и, соответственно, технологий производства зерновых культур, свидетельствует о нарастающем с течением времени уровня их адаптации к природно-ресурсному потенциалу. Каждый последующий этап адаптации характеризовался ростом продуктивности и экологической безопасности ведения земледельческой отрасли (табл. 1).
Таблица 1. Хронология адаптации систем земледелия к ландшафту
Table 1. Chronology of adaptation of farming systems to the landscape_
Этапы формирования систем земледелия Содержание этапов
Stages of the formation of farming systems Content of stages
60-е годы ХХ века.
Система Мальцева Т.С., почвозащитная система Бараева А.И.
60s of the twentieth century
System Maltseva T.S., soil protection system Baraeva A.I.
80-е годы ХХ века
Зональные системы земледелия
80s of the 20th century
Zonal farming systems
90-е годы ХХ века
Ландшафтные системы земледелия адаптированы к агроэкологической провинции
90s of the 20th century Landscaping farming systems are adapted to the agro-ecological province Предлагаются
Ландшафтные системы земледелия углубленной адаптации
Proposed
Advanced adaptation landscape farming systems
Впервые выделены экологически ориентированные системы земледелия
For the first time, ecologically oriented farming systems are identified
Ориентированы территориально на применение в области, крае или автономной республике Geographically oriented towards application in the region, territory or autonomous republic Ориентированы на применение в зоне, характеризующейся особенностью почвенного покрова связанного с микроклиматом Oriented for use in an area characterized by the peculiarity of the soil cover associated with the microclimate
Адаптированы к множеству сочетаний показателей исходных свойств почвы внутри агроэкологической провинции
Adapted to many combinations of indices of initial soil properties within an agro-ecological province
Огромная территория нашей страны отличается многообразием условий произрастания культур, предопределяющих значимые различия в сельскохозяйственном использовании земель. Для адаптации технологий к вариабельным условиям наукой и практикой проведено объёмное изучение особенностей почвенного покрова России, рельефа, климата, погоды, гидрологического и теплового
режимов. На основе полученных знаний выполнена ландшафтно-сельскохозяйственная типизация
территории, в результате чего природно-географические объекты поделены на земледельческие зоны, привязанные к административному делению страны на республики, края, области и районы.
В свою очередь выделенные зоны разбиты на подзоны, позволяющие идентифицировать почвенно-климатические условия на уровне агроэкологической провинции. Сходство подзон различных административно-территориальных единиц
позволило разработать для расположенных на них хозяйств аналогичных систем земледелия [1]. Но основной объект систем земледелия - почвенный покров внутри выделенных подзон - отличается высокой территориальной пестротой по плодородию, что не учитывается при разработке агротехнологий и понижает уровень их адаптивности.
С развитием цифровых технологий и многофункциональной сельскохозяйственной техники возможности дальнейшей адаптации земледельческой отрасли существенно расширились. Появилась возможность оперативно принимать решения по управлению продукционным процессом сельскохозяйственных культур с учётом обширной информации о вариабельности среды обитания растений внутри агроэкологической провинции. Из этого следует, что наиболее кардинальным путём совершенствования систем земледелия является углубленная адаптация агротехнологий к условиям произрастания, сужающаяся от объёмной агроэкологической провинции до конкретного поля внутри неё [2] (табл. 1).
Урожаи культур формируются преимущественно через плодородие почвы, поэтому углубленная адаптация должна быть ориентирована, прежде всего, на информацию о вариабельности плодородия, к которому дифференцированно применяют варианты адаптивных технологий. Каждому из возможных уровней плодородия должен соответствовать свой адаптивный вариант механизированной технологии, оснащённой соответствующей техникой и другими ресурсами. Из обширного массива возможных вариантов исходного состояния почвы после предшественников различной степени благоприятности группируют основные, выраженные с учётом взаимосвязи функций обработки почвы при её исполнении [3].
Углубленная адаптация реализуется в соответствии с принципами экономико-экологической эффективности через элементы адаптивного варианта технологии [2], важнейшими из которых являются обработка почвы и удобрение.
Обработка почвы - многофункциональный агротехнический приём, обладающий способностью регулирования плотности почвы и режима питания растений, уничтожения сорняков, вредителей и болезней сельскохозяйственных культур. Значимость обработки усиливается ещё и тем, что в технологиях она первая в исполнении и по содержанию собственных свойств оказывает влияние на последующие приёмы и насыщенность технологий ресурсами. От выбора способа обработки во многом зависит состав технологии, затраты ресурсов на её исполнение и экологические последствия в виде уплотнения почвы движителями машинотракторных агрегатов и загрязнения окружающей среды выхлопными газами [4].
Интенсивность адаптивной обработки зависит от исходного состояния почвы. Принцип углубленной адаптации состоит в минимизации интенсивности обработки в допустимых пределах, что позволяет экономно расходовать ресурсы и оказывать щадящее воздействие на окружающую среду [5].
Другим значимым элементом технологии является удобрение, без которого немыслима интенсификация производства сельскохозяйственных культур. Удобрение является мощным рычагом управления продуктивностью растений при одновременном снижении потерь питательных веществ почвой [6].
Урожай культур формируется, прежде всего, за счёт фитоценоза, являющегося не только биологической категорией, но и агрономической. Примерно 95% массы сухого органического вещества урожая создаётся фотосинтезом. Элементы же минерального питания, составляя лишь около 5% сухой массы, служат средством формирования фотосинтетического аппарата, а также его адаптации к вариабельному радиационному режиму и, в конечном счёте, повышают КПД фотосинтетической активной радиации (ФАР).
Удобрение дорогостоящий и экологически небезопасный ресурс, загрязняющий почву при избыточном внесении. Дефицит его, так же как и избыток, негативно сказывается на урожайности и качестве растениеводческой продукции [7; 8]. Повышению эффективности удобрения способствует сбалансированное его внесение в соответствии с потребностью растений [9].
Цель исследований - на основе углубленной адаптации технологии возделывания озимой пшеницы определить способ обработки почвы и дозу NPK, обеспечивающие минимальную себестоимость производства зерна культуры требуемого качества в условиях ЦЧР.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Эффективность углубленной адаптации факторов обработки почвы и удобрения возрастает при их оптимизации. Учитывая взаимосвязанное влияние данных факторов на урожайность и экономические показатели, оптимизация должна быть комплексной.
Методология такой оптимизации разработана с использованием метода неопределённых множителей Лагранжа, который позволяет на основе математического моделирования определять стационарные точки функции параметра оптимизации, когда между факторами имеется взаимодействие, характерное для решения земледельческих задач [10]. Помимо повышенной точности оптимизации, подобное моделирование позволяет выявить синергию факторов в исследуемых технологических процессах [11]. Используя инновационную методологию, провели комплексную оптимизацию факторов обработки почвы и удобрения в технологии возделывания озимой пшеницы.
Экспериментальные исследования
выполнили в 2016-2020 гг. в стационарном многофакторном полевом опыте ФГБНУ «Курский ФАНЦ» (ЦЧР, Медвенский район Курской области). Опытный
участок расположен на склоне северной экспозиции в зернотравянопаропропашном севообороте. Почва -чернозём типичный тяжелосуглинистый слабосмытый с содержанием гумуса 5,1%, рНкс1 = 5,7, щёлочногид-ролизуемого азота - 18, подвижного фосфора - 9,3 и обменного калия - 8,8 мг на 100 г почвы.
Изучали влияние факторов дозы удобрения и способов обработки почвы на урожайность зерна озимой пшеницы, содержание в нём белка и себестоимость производимой продукции.
Доза удобрения - фактор количественный, уровням его варьирования в опыте соответствовала числовая шкала: без удобрений, ^оР40К4о и N4oP8oK80. Способы основной обработки почвы (отвальный, комбинированный и безотвальный) - фактор качественный. Отвальную и безотвальную обработку проводили на глубину 20-22 см, комбинированная обработка включала в себя отвальную на глубину 20-22 см + поверхностную обработку на глубину 8-10 см.
Качественные факторы или количественные, трактуемые как качественные, исследуются дисперсионным анализом. Их оптимизация возможна выделением лучших уровней, количество которых ограничивается условиями опыта. К примеру, в задаче из трёх уровней фактора оптимизацией можно выделить один оптимальный уровень. Но такая оптимизация грубая, так как не учитывает взаимодействие факторов. Кроме того, для количественных факторов, трактуемых как качественные, не учитываются возможные оптимальные значения в промежутке между исследуемыми уровнями.
Таблица 2. Уровни варьируемых факторов Table 2. Levels of variable factors
Фактор Обозначение Уровни варьирования: кодовые Variation levels: code
Factor Designation -1 0 1
Натуральные / Natural
Доза удобрения Fertilizer dose 0 N20P40K40 N40P80K80
Способ обработки почвы Tillage method Отвальный Tillage Комбинированный Безотвальный Combined No-till
Подобные задачи более успешно решаются использованием регрессионных моделей, получаемых статистическими методами планирования и анализа эксперимента, когда исследуется поведение результативного признака функции при определённом изменении одного или нескольких факторов. Связь между функцией и факторами выражается уравнениями регрессии в виде полиномов, являющихся рядами Тейлора, коэффициенты которых получают разложением неизвестной функции в окрестностях некоторой точки многофакторного пространства.
Земледельческие задачи достаточно сложные и очень часто исследуемые процессы невозможно описать полиномами первого порядка вследствие их неадекватности. В таких случаях используют полиномы второго или более высокого порядка. В планах экспериментов для описания процессов полиномами второго порядка факторы варьируют не менее чем на трёх уровнях, и должно выполняться условие получения раздельных оценок всех коэффициентов полиноминальных уравнений.
С целью использования стандартных планов эксперимента натуральные значения факторов кодировали, после чего их уровни приняли значения (-1) и (+1). Нулевым уровнем являлся центр интервала, в котором проводился эксперимент. Кодирование факторов облегчает расчёты, так как их уровни в относительных единицах не зависят от физической природы и интервалов варьирования (табл. 2).
Качественные факторы также кодировали. Но учитывая дискретность, анализ полиноминальной модели проводили только на каком-то одном их значении.
Наиболее простые из планов второго порядка - ортогональные. Преимущество их состоит в том, что коэффициенты уравнения регрессии и их дисперсии оцениваются независимо, следствием чего является резкое сокращение объёма вычислительных работ. Поэтому факторы с незначимыми коэффициентами отбрасываются без пересчёта оставшихся значимых коэффициентов. Всё это позволяет упростить расчёты и снизить ошибки при выполнении исследований [12].
Используя центральный ортогональный композиционный план, составили матрицу
планирования эксперимента, которую реализовали для урожайности зерна культуры, содержания белка в нём и себестоимости производимой продукции (табл. 3).
Изменения выходной величины носят случайный характер. Поэтому во избежание систематических ошибок опыты проводили в случайном порядке и повторяли трижды. Статистическую значимость коэффициентов уравнений регрессии оценивали по (-критерию Стьюдента. Воспроизводимость эксперимента устанавливали по критерию Кохрена. Адекватность описания исследуемого процесса полиномом второй степени оценивали с использованием Р-критерия Фишера.
Таблица 3. Матрица планирования эксперимента Table 3. Experiment planning matrix
, Содержание белка Себестоимость производимой продукции,
,,„ Уровни варьирования факторов Урожайность зерна, т/га , , ,
№ г * *- i i г . ...1 в зерне, % тыс. руб./т
Factor variation levels Grain yield, t/ha „ . . ь ' ... _ . , , . . ' . ¡¡t л ,. ..
опыта Protein content in gram, % Cost of manufactured products, thousand rubles/t
No. experience повторения repetitions среднее average повторения repetitions среднее average повторения repetitions среднее average
1 1 1 3,43 4,34 4,35 4,04 11,7 11,3 14,9 12,6 6,54 5,22 5,2 5,65
2 1 -1 3,7 4,17 4,62 4,16 12,4 11,7 14,9 13,0 6,57 5,7 5,35 5,87
3 -1 1 1,83 2,55 2,22 2,20 10,3 10,5 14,5 11,8 7,28 5,25 6,22 6,25
4 -1 -1 2,59 2,9 2,47 2,65 11,4 10,7 11,8 11,3 5,87 5,38 6,12 5,79
5 1 0 3,12 4,4 4,4 3,97 11 11,7 15 12,6 7,04 5,05 5,05 5,71
6 -1 0 1,95 2,52 2,27 2,25 10,6 10,6 11 10,7 6,95 5,34 5,9 6,06
7 0 1 3,06 3,06 3,97 3,36 10,8 10,6 14,8 12,1 5,9 5,9 4,62 5,47
8 0 -1 3,17 4,18 3,58 3,64 11,8 11,3 14,5 12,5 6,28 4,72 5,45 5,48
9 0 0 2,89 3,54 3,92 3,45 10,8 11,1 14,9 12,3 6,3 5,12 4,5 5,31
ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
После обработки экспериментальных данных получили адекватные нелинейные уравнения регресси (1) урожайности зерна озимой пшеницы, себестоимости его производства и содержания в нём белка, зависимые от дозы удобрений и способа обработки почвы:
Гц - 3.4-1 + - 0Д4хг + огО€Х1Х'1 - 0,27XI +
С = 5,ЗЭ - 0,14^! - 0,17,^3 + 0,4?^,ТЬ1>^Р''&";
Б = 12,0 -Ь 0.7ЬХ1 - 0,06Хг + 0,21,^.^%; где Уп- урожайность зерна озимой пшеницы, т/га; С - себестоимость производства зерна, тыс. руб./т; Б - содержание белка в зерне, % (согласно ГОСТ 93532016, у пшеницы 3-его класса массовая доля белка, в пересчёте на сухое вещество, должна быть не менее Б=12%).
В соответствии с целью исследований параметром оптимизации является себестоимость производимой продукции, которую необходимо минимизировать. Оптимизацию проводили инновационным методом - применением математического способа неопределённых множителей Лагранжа, в соответствии с которым условие для определения экстремальных значений параметра оптимизации представлено в виде [1]:
<Й , 1Ь — 4 А—— = 0:
= <р{Ь,А\,ХЛ = 0;
где
Л - множитель Лагранжа. В физических задачах он постоянен и не несёт информационной ценности, но определение его значительно проще, чем исключение неизвестной через уравнение связи;
- уравнение содержания белка в зерне, используемое в качестве связи (2):
<р = Б - 12,0 - 0Г7Ш\ + 0.06Х2 - 0,21^^ = 0,%. (2)
После преобразований получили систему трёх уравнений (3), отвечающую условию стационарности функции себестоимости
производства зерна:
-0,14 + 0,94Х± - 0.17 Х-^ + Л{0,7& - 0,2 ЦГЖ) - 0;
0,17^! + Я (0.06 + 0,21^) = 0;
ф = Б - 12,0 - 0,73-Л^ + 0,06.^ - 0,21ХЪХЯ - О.
Решение данной системы имеет вид: ЗГг = -0,0343; Х3 = -0,4?41 Л = 0,11. Перевод кодовых значений оптимизируемых факторов в натуральные показал дозу N^33^3 и предпочтение комбинированного способа обработки почвы. Подставляя полученные значения факторов в уравнения (1), получили минимальное значение себестоимости 5,38 тыс.руб./т при урожайности 3,38 т/га и содержании белка в зерне 3-его класса 12%.
Графический анализ уравнений регрессии приведен на рисунке 1.
ах,
га h H
га"
s &
ч
Ê □
и
IH га
'i Eli i>
-d' S
d "S
О
4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1
0,5
Урожайность Yield
Содержание белка
У
\ V \ ч
ч s - s У
LeoecTOHMOCTb ^^ Cost price s
6,8 £
\6 "
'S.
& dj
U X>
6,4 g a
s i
Ш ul & g
6
□ a
H 4-1
Й Ы
5,6
5,2
JM20P40K40
Удобрение
Fertilizer
N40PS0K80
- 13
- -12,5
12
S 0
S1
и
и
11
аГ чв M ¿°
S- d'
'рЭ
ri
и га
ii
S
\o Ф H M
11,5
g P4
и
Рисунок 1. Агроэкономические показатели производства озимой пшеницы в зернотравянопропашном севообороте
Figure 1. Agroeconomic indicators of winter wheat production in grain-grass-row crop rotation
С повышением дозы удобрений урожайность зерна и исследуемом диапазоне. Рост урожайности содежание в нём белка возрастает на всём происходит по нелинейной зависимости с
понижением скорости нарастания равной
= ;": «г _ гт;^-- Одновременно линейно
iüij. " "
наращивается содержание белка в зерне. Себестоимость на участке изменения дозы удобрения от 0 до N19P39K39 уменьшается. Но затраты на дальнейшее повышение дозы удобрения не окупаются стоимостью уменьшающейся прибавки урожайности. Поэтому на участке от N19P39K39 до N40PS0KS0 себестоимость плавно возрастает.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Минимизировать использование ресурсов в интенсивной технологии возделывания озимой пшеницы позволяет углубленная адаптация факторов обработки почвы и удобрения внутри агроэкологической провинции. В условиях земледельческих задач, когда между факторами имеется взаимодействие, эффективность углубленной адаптации возрастает при комплексной оптимизации факторов по инновационной методологии с использованием математического метода неопределённых множителей Лагранжа. Комплексная оптимизация факторов позволила определить способ обработки почвы и дозу удобрения, обеспечивающие минимальную себестоимость производства зерна культуры заданного качества в условиях ЦЧР.
БЛАГОДАРНОСТЬ
Работа выполнена в рамках государственного задания ФГБНУ «Курский ФАНЦ» по теме № FGZU-2022-0005. ACKNOWLEDGMENT
The research is carried out within the framework of the state task for Kursk Federal Agricultural Research Centre on the theme No. FGZU-2022-0005.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Лошаков В.Г. Севооборот и плодородие почвы. Москва: ВНИИА, 2012. 512 с.
2. Гуреев И.И. Принципы углубленной адаптации технологий возделывания сельскохозяйственных культур к исходному состоянию почвы // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2019. N 9. С. 6-13.
3. Гуреев И.И., Дьяков В.П., Гребенщиков Г.К., Дурдыев С. Региональный регистр комплексов машин для механизации перспективных агротехнологий (рекомендации). Курск: ФГБНУ ВНИИЗиЗПЭ, 2015. 59 с.
4. Holthusen D., Brandt A.A., Reichert J.M., Fleige H., Zink A. Soil functions and in situ stress distribution in subtropical soils as affected by land use, vehicle type, tire inflation pressure and plant residue removal // Soil & Tillage Research. 2018. V. 184. P. 78-92. DOI: 10.1016/j.still.2018.07.009
5. Sangines de Carcer P., Sinaj S., Santonja M., Fossati D., Jeangros B. Long-term effects of crop succession, soil tillage and climate on wheat yield and soil properties // Soil & Tillage Research. 2019. V. 190. P. 209-219. DOI: 10.1016/j.still.2019.01.012
6. Cook R.L., Trlica A. Tillage and fertilizer effects on crop yield and soil properties over 45 years in southern Illinois // Agronomy Journal. 2016. V. 108. Iss. 1. P. 415-426. DOI: 10.2134/agronj2015.0397
7. Хорошкин А.Б. Способы повышения эффективности минерального питания сельскохозяйственных культур. Краснодар: Агромастер, 2010. 67 с. URL: http://agromaster.ru/files/kniga_2011.pdf (дата обращения 23.12.2020)
8. Monreal C., DeRosa M., Mallubhotla S., Bindraban P.S., Dimkpa Ch. Nanotechnologies for increasing the crop use efficiency of fertilizer-micronutrients // Biology and Fertility of Soils. 2016. V. 52. N 3. P. 423-437. DOI: 10.1007/s00374-015-1073-5
9 Ding W., Xu X., He P., Ullah S., Zhang J., Cui Zh., Zhou W. Improving yield and nitrogen use efficiency through alternative fertilization options for rice in China: a metaanalysis // Field Crops Research. 2018. V. 227. P. 11-18. DOI: 10.1016/j.fcr.2018.08.001
10. Гуреев И.И. Методологические основы оптимизации ресурсов в производстве продукции земледелия // Земледелие. 2020. N 1. С. 30-32. DOI: 10.24411/0044-39132020-10108
11. Donato C., Maestrini B., Pezzuolo A., Marinello F., Sartori L. Modeling soil organic carbon and carbon dioxide emissions in different tillage systems supported by precision agriculture technologies under current climatic conditions // Soil & Tillage Research. 2018. V. 183. P. 51-59. DOI: 10.1016/j.still.2018.06.001
12. Бородюк В.П., Вощинин А.П., Иванов А.З. Статистические методы в инженерных исследованиях. Москва: Высшая школа, 1983. 216 с.
REFERENCES
1. Loshakov V.G. Sevooborot i plodorodie pochvy [Crop rotation and soil fertility]. Moscow, VNIIA Publ., 2012, 512 p. (In Russian)
2. Gureev I.I. Principles of in-depth adaptation of crop cultivation technologies to the initial state of the soil. Vestnik Kurskoy gosudarstvennoy selskokhozyaystvennoy akademii [Bulletin of the Kursk State Agricultural Academy]. 2019, no.
9. pp. 6-13. (In Russian)
3. Gureev I.I., Dyakov V.P., Grebenshchikov G.K., Durdyev S. Regionalnyy registr kompleksov mashin dlya mekhanizatsii perspektivnykh agrotekhnologiy (rekomendatsii) [Regional register of machine complexes for the mechanization of promising agricultural technologies (recommendations)]. Kursk, All-Russian Research Institute of Agriculture and Soil Protection from Erosion Publ., 2015, 59 p. (In Russian)
4. Holthusen D., Brandt A.A., Reichert J.M., Fleige H., Zink A. Soil functions and in situ stress distribution in subtropical soils as affected by land use, vehicle type, tire inflation pressure and plant residue removal. Soil & Tillage Research, 2018, vol. 184, pp. 78-92. DOI: 10.1016/j.still.2018.07.009
5. Sangines de Carcer P., Sinaj S., Santonja M., Fossati D., Jeangros B. Long-term effects of crop succession, soil tillage and climate on wheat yield and soil properties. Soil & Tillage Research, 2019, vol. 190, pp. 209-219. DOI: 10.1016/j.still.2019.01.012
6. Cook R.L., Trlica A. Tillage and fertilizer effects on crop yield and soil properties over 45 years in southern Illinois. Agronomy Journal, 2016, vol. 108, iss. 1, pp. 415-426. DOI: 10.2134/agronj2015.0397
7. Khoroshkin A.B. Sposoby povysheniya effektivnosti mineralnogo pitaniya selskokhozyaystvennykh kultur [Ways to improve the efficiency of mineral nutrition of agricultural crops]. Krasnodar, Agromaster Publ., 2010, 67 p. (In Russian). Available at: http://agromaster.ru/files/kniga_2011.pdf (accessed 23.12.2020)
8. Monreal C., DeRosa M., Mallubhotla S., Bindraban P.S., Dimkpa Ch. Nanotechnologies for increasing the crop use
efficiency of fertilizer-micronutrients. Biology and Fertility of Soils, 2016, vol. 52, no. 3, pp. 423-437. DOI: 10.1007/s00374-015-1073-5
9. Ding W., Xu X., He P., Ullah S., Zhang J., Cui Zh., Zhou W. Improving yield and nitrogen use efficiency through alternative fertilization options for rice in China: a metaanalysis. Field Crops Research, 2018, vol. 227, pp.11-18. DOI: 10.1016/j.fcr.2018.08.001
10. Gureev I.I. Methodological foundations of resource optimization in the production of agricultural products. Zemledelie [Agriculture]. 2020, no. 1, pp. 30-32. (In Russian) DOI: 10.24411/0044-3913-2020-10108
11. Donato C., Maestrini B., Pezzuolo A., Marinello F., Sartori L. Modeling soil organic carbon and carbon dioxide emissions in different tillage systems supported by precision agriculture technologies under current climatic conditions. Soil & Tillage Research, 2018, vol. 183, pp. 51-59. DOI: 10.1016/j.still.2018.06.001
12. Borodyuk V.P., Voshchinin A.P., Ivanov A.Z. Statisticheskie metody v inzhenernykh issledovaniyakh [Statistical methods in engineering research]. Moscow, Vysshaia shkola Publ., 216 p. (In Russian)
КРИТЕРИИ АВТОРСТВА
Иван И. Гуреев разработал теорию углубленной адаптации технологий возделывания сельскохозяйственных культур и впервые использовал метод неопределённых множителей Лагранжа для решения земледельческих задач. Людмила Б. Нитченко участвовала в закладке полевого опыта и выполнила обработку экспериментальных данных. Иван А. Прущик участвовал в получении экспериментальных данных. Все авторы в равной степени участвовали в написании рукописи, и несут ответственность при обнаружении плагиата, самоплагиата или других неэтических проблем.
КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
AUTHOR CONTRIBUTIONS
Ivan I. Gureev developed the theory of in-depth adaptation of technologies for the cultivation of agricultural crops and for the first time used the method of indefinite Lagrange multipliers to solve agricultural problems. Lyudmila B. Nitchenko participated in the laying of the field experiment and carried out the processing of the experimental data. Ivan A. Prushcik participated in obtaining experimental data. All authors are equally participated in the writing of the manuscript and are responsible for plagiarism, self-plagiarism and other ethical transgressions.
NO CONFLICT OF INTEREST DECLARATION
The authors declare no conflict of interest.
ORCID
Иван И. Гуреев / Ivan I. Gureev https://orcid.org/0000-0001-5995-3322
Людмила Б. Нитченко / Lyudmila B. Nitchenko https://orcid.org/0000-0002-8744-6130
Иван А. Прущик / Ivan A. Prushcik https://orcid.org/0000-0002-7737-7397
