Продуктивность кормовых монокультур и возделываемых в севообороте в условиях степной зоны Южного Урала

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Изучены проблемы производства и увеличения объема кормов для животноводческой отрасли при выращивании сельскохозяйственных кормовых культур в системе севооборота в условиях Южного Урала. Рассмотрена возможность возделывания кормовых культур в бессменных посевах на двух агрофонах. Описаны характерные особенности погодных условий 32 лет исследований, из которых 10 соотносятся с условиями пустыни (ГТК < 0,4). На основании изучения возделывания кукурузы на силос в монокультуре установлено, что данный вариант опыта является самым продуктивным как на неудобренном агрофоне (283,62 тыс. кормовых единиц (к. е.) с 3 га пашни), так и при применении минеральных удобрений (303,06 тыс. к. е.). Выращивание ячменя в севообороте с почвозащитным паром обеспечивает выход 67,13 тыс. к. е. культуры с 1 га (в сумме за 1990–2021 гг. эксперимента).

Об авторах

Виталий Юрьевич Скороходов

Федеральный научный центр биологических систем и агротехнологий Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: skorohodov.vitali1975@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4179-7784
SPIN-код: 2494-0672

кандидат сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник отдела земледелия и ресурсосберегающих технологий

Российская Федерация, 460051, г. Оренбург, пр-т Гагарина, д. 27/1

Список литературы

  1. Loshakov VG. Effectiveness of separate and combined use of crop rotation and fertilizers. Achievements of science and technology in agro-industrial complex. 2016;30(1):9–13. (In Russ.).
  2. Brankatschk G, Finkbeiner M. Modeling crop rotation in agricultural LCAs — challenges and potential solutions. Agricultural Systems. 2015;138:66–76. doi: 10.1016/j.agsy.2015.05.008
  3. Brankatschk G, Finkbeiner M. Crop rotations and crop residues are relevant parameters for agricultural Carbon footprints. Agronomy for Sustainable Development. 2017;37:58. doi: 10.1007/s13593–017–0464–4
  4. Mishchenko AE, Kiss NN, Gaevaya EA, Vasilchenko AP, Mishchenko AV. Soil protection measures at crops cultivation in contour strip organization of erosion threatening slope. Achievements of science and technology in agro-industrial complex. 2016;30(2):49–53. (In Russ.).
  5. Kozlova LM, Noskova EN, Popov FA. Improvement of crop rotations aimed at increasing their efficiency and conserving soil fertility in conditions of biological intensification. Agricultural Science of Euro-¬North-¬East. 2019;20(5):467–477. (In Russ.). doi: 10.30766/2072–9081.2019.20.5.467–477
  6. Voskobulova NI, Neverov AA, Vereshchagina AS. Economic efficiency of applying growth regulators in the cultivation technology of corn for grain. Izvestia OSAU. 2017;(3):44–46. (In Russ.).
  7. Skorokhodov VY. Yield of maize for silage in crop rotations and during permanent cultivation, depending on the predecessor at two intensification levels in the steppe zone of South Urals. Izvestia OSAU. 2020;(2):68–72. (In Russ.). doi: 10.37670/2073–0853–2020–82–2–68–72
  8. Kovtunova NA. Biologic characteristics of growing and development of Sudan grass. Achievements of science and technology in agro-industrial complex. 2016;30(6):48–51. (In Russ.).
  9. Pleskachev YN, Laptina YA, Gichenkova OG, Kulikova NA. Productivity and nutritional value of Sudanese grass when cultivated for green fodder. The Agrarian Scientific Journal. 2021;(8):28–33. (In Russ.). doi: 10.28983/asj.y2021i8pp28–33
  10. Kapustin SI, Volodin AB, Kapustin AS. productivity of Sudan grass of “Sputnitsa” variety in the steppe zone of North Caucasus. Izvestia of OSAU. 2018;(5):102–104. (In Russ.).
  11. Shishova EA. Quality of the green mass of the Sudan herbs. Proceedings of Nizhnevolzskiy agrouniversity complex: science and higher vocational education. 2017;(2):145–151. (In Russ.).
  12. Likhovtsova EA, Nikolaichenko NV, Norovyatkin VI. Influence of nitrogen-¬phosphorus fertilizers on fertility of dark chestnut soils and productivity of different Sudan grass varieties. Agrarian Scientific Journal. 2015;(1):26–28. (In Russ.).
  13. Laptina YA, Kulikova NA. Techniques for increasing the productivity of Sudan grass in the dry-steppe zone of the Lower Volga region. Proceedings of Nizhnevolzskiy agrouniversity complex: science and higher vocational education. 2021;(1):211–221. (In Russ.). doi: 10.32786/2071–9485–2021–01–21
  14. Tishkov NI, Tishkov DN, Timoshenkova TA. Results and prospects for selection of spring barley in the Orenburg region. In: Increasing the efficiency of agricultural production in the steppe zone of the Urals: conference proceedings. Orenburg; 2012. p.221–231. (In Russ.).
  15. Maksyutov NA. Assessing the effectiveness of fallowless crop rotations and permanent sowing of agricultural crops. In: Science and Bread (theory and practice). Vol. 4. Orenburg; 1996. p.136–143. (In Russ.).
  16. Skorokhodov VY. The yields of barley grown in six-field crop rotations on southern chernozems of the steppe zone of South Urals. Izvestia OSAU. 2019;(5):93–97. (In Russ.).
  17. Kiryushin VI. Mineral fertilizers as the key factor of agriculture development and optimization of nature management. Achievements of science and technology in agro-industrial complex. 2016;30(3):19–25. (In Russ.).
  18. Miles RJ, Brown JR. The Sanborn field experiment implication for long — term soil organic carbon levels. Agronomy Journal. 2011;103(1):268–278. doi: 10.2134/agronj2010.0221s
  19. Skorokhodov VY. Productivity of field and cultivated in crop rotation monocultures depending on the content of nitrate nitrogen and soil biological activity in the black soils of the southern steppe regions of the Southern Urals. Vestnik of Ulyanovsk State Agricultural Academy. 2021;(1):60–67. (In Russ.). doi: 10.18286/1816–4501–2021–1–60–67
  20. Hirte J, Leifeld J, Abiven S, Oberholzer HR, Hammelehle A, Mayer J. Overestimation of crop root biomass in field experiments due to extraneous organic matter. Front Plant Sci. 2017;8:284. doi: 10.3389/fpls.2017.00284
  21. Ghimire B, Ghimire R, Vanleeuwen D, Mesbah A. Cover crop residue amount and quality effects on soil organic carbon mineralization. Sustainability. 2017;9(12):2316. doi: 10.3390/su9122316

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».