Patterns for digitalization of grain crop production in the crop rotations of the central black earth region forest-steppe

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The purpose of the study is to identify significant patterns in the use by crops of natural resources of yields and fertilizers, suitable for decision support through the use of digital technologies. The results are as follows: a method is proposed for predicting the yield of grain crops, taking into account the moisture supply of crops and nitrogen norms in the composition of mineral fertilizers, based on a regular relationship between the energy accumulated by crops and water consumption; comparison of the annual predicted yield values with the experimental ones obtained in the stationary experiment on typical heavy loamy chernozem confirmed statistical reliability of the yield forecasts for spring barley and winter wheat, sown after reliable predecessors that provide timely and vigorous shoots; the productivity of crop rotations, calculated on the basis of the regular relationship between the exchange energy and the nitrogen content in the marketable part of the yieldby the input of fertilizers into the soil, coincided with the actual productivity with sufficient accuracy; the economic and environmental effect against the background of equalrates of mineral fertilizers turned out to be the smallest and the largest ones, respectively, in the grain-fallow-row crop and field crop rotations. The presence of patterns for predicting yields and reproducing soil fertility allows, at the stage of designing specific crop rotations (also during their modernization), using digital technologies, to choose the most economically feasible of the possible crop rotation schemes in relation to specialization, financial condition and infrastructure of agricultural enterprises. A prerequisite for making adequate decisions at the same time, there is the absence of obviously unacceptable alternations in the crop rotation.

About the authors

A. S Akimenko

Federal State Budgetary Scientific Institution "Federal Agricultural Kursk Research Center"

Email: vniiz.sevooborot@mail.ru

V. I Sviridov

Federal State Budgetary Scientific Institution "Federal Agricultural Kursk Research Center"

T. A Dudkina

Federal State Budgetary Scientific Institution "Federal Agricultural Kursk Research Center"

N. V Dolgopolova

Federal State Budgetary Scientific Institution "Federal Agricultural Kursk Research Center"

References

  1. Акименко А.С. Методика использования ресурсов в земледелии на основе информационно-энергетического анализа. Курск: ЮМЭКС, 2000. 76 с.
  2. Альт В.В., Чекусов М.С., Исакова С.П. Применение цифровых технологий при возделывании зерновых культур. Технические культуры // Научный сельскохозяйственный журнал. 2022. №1 (2). С. 3-9. doi: 10.54016/SVITOK.2022.66.59.001
  3. Волынкина О.В. Предельные прибавки урожайности сельскохозяйственных культур от азота и его окупаемость на черноземе // Плодородие. 2021. № 2. С. 9-14.doi: 10.25680/S19948603.2021.119.03
  4. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта: учеб. пособие. М.: Колос, 1973. 336 с.
  5. Косогор С. Трансформация сельского хозяйства: цифровые возможности развития // Системы безопасности. 2022. № 3. URL:https://www.secuteck.ru/articles/transformaciya-selskogo-hozyajstva-cifrovye-vozmozhnosti-razvitiya (дата обращения 15 марта 2023 года).
  6. Минакова О.А., Александрова Л.В., Подвигина Т.Н. Продуктивность зерносвекловичного севооборота при краткосрочном и длительном применении удобрений в ЦЧР // Земледелие. 2021. № 2. С. 18-22. doi: 10.24411/0044-3913-2021-10204
  7. Новичихин А.М., Чайкин В.В. Урожайность сортов ярового ячменя при различных уровнях минерального питания в сочетании со стимуляторами роста // Агрохимический вестник. 2022. №3. С. 10-16. doi: 10.24412/1029-2551-2022-3-002
  8. Тютюнов С.И., Солнцев П.И. Влияние интенсивности применения удобрений и средств защиты растений на урожайность культур в зернопропашном севообороте // Сахарная свекла. 2021. № 10. С. 33-36. doi: 10.25802/SB.2021.92.47.007
  9. Цыгуткин А.С., Азаров А.В. Изучение влияния технологий возделывания сельскохозяйственных культур и почвы, как саморазвивающейся системы, на содержание гумуса // Достижения науки и техники АПК. 2021. Т. 35. № 6. С. 44-49. doi: 10.24411/0235-2451-2021-10608
  10. Шабалкин А.В., Драчева М.К., Воронцов В.А., Скорочкин Ю.П. Реакция ячменя на средства интенсификации и приемы обработки чернозёмных почв в северо-восточном регионе Черноземья // Земледелие. 2022. №6. С. 41-48. doi: 10.24412/0044-3913-2022-6-41-45
  11. Шарков И.Н., Колбин С.А., Самохвалова Л.М. Проблема азота при использовании чернозема выщелоченного по интенсивной технологии в лесостепи Западной Сибири // Агрохимия. 2021. № 2. С. 3-10. doi: 10.31857/S0002188121020101
  12. Lubkowski K. Environmental impact of fertilizer use and slow release of mineral nutrients as a response to this challenge // Polish J. Chem. Technol. 2016. V. 18. P. 72-79.
  13. Zhang W.F., Dou Z.X., He P. et al. New technologies reduce greenhouse gas emissions from nitrogenous fertilizer in China // Proceed. Nat. Acad. Sci. USA. 2013. V. 110. № 21. P. 8375-8380.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

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».