Correlation between perennial grass productivity and landscape and climatic conditions

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The yield monitoring (1998–2023) of cloverothymothy grass stands of 1 year of use within the moraine hill was carried out in order to find patterns in the influence of weather conditions on it. The grass stands were operated in the conditions of the Tver region without fertilizers in a single-cut mode on a field divided into 120 plots. Using regression analysis, we determined the influence of temporal variability of average monthly values: average daily temperatures, their amplitude, amount of precipitation and hydrothermal coefficient on the hay yield of perennial grasses. It was revealed that in total these parameters determine about 43% of the variability in grass productivity, but fluctuations in temperature amplitudes are responsible for 32% of the temporal variability of the yield. The yield of herbs is affected by the variability of growing conditions not only in time, but also in space. The negative impact on the yield of air temperature changes is observed in all parts of the landscape, except for the flat top, where productivity responds positively to the growth of the hydrothermal coefficient and negatively to the increase in air temperatures in the pre-harvest period. The following have a negative impact on product yield: temperature changes in late summer and early autumn, especially on southern slopes, which can make it difficult for plants to overwinter; thaws in March, causing the formation of an ice crust on the soil surface and damaging the tillering nodes of plants; hot days in the pre-harvest period, accelerating the ripening of grasses and reducing the intensity of biomass accumulation. February thaws, promoting the accumulation of moisture in the soil, lead to an increase in grass yield. Measures that reduce the negative impact of temperature changes on the grass harvest include: autumn mowing of young grass, snow retention in meadows, and sprinkling of grass on the hottest days of the pre-harvest period.

全文:

受限制的访问

作者简介

D. Ivanov

FRC “V.V. Dokuchaev Soil Science Institute”

编辑信件的主要联系方式.
Email: 2016vniimz-noo@list.ru

Corresponding Member of the RAS, Professor

俄罗斯联邦, Moscow

N. Kharhardinov

FRC “V.V. Dokuchaev Soil Science Institute”

Email: 2016vniimz-noo@list.ru

Junior Researcher

俄罗斯联邦, Moscow

K. Kurpas

FRC “V.V. Dokuchaev Soil Science Institute”

Email: 2016vniimz-noo@list.ru

Junior Researcher

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Badenko V.L., Garmanov V.V., Ivanov D.A. i dr. Perspektivy ispol’zovaniya dinamicheskikh modeley agroekosistem v zadachakh sredne i dolgosrochnogo planirovaniya sel’skokhozyaystvennogo proizvodstva i zemleustroystva // Doklady RASKHN. 2015. № 1–2. S. 72–76.
  2. Belolyubtsev A.I., Kupriyanov A.N., Kuznetsov I.A. i dr. Sredostabiliziruyushchaya rol’ mnogoletnikh trav v usloviyakh sovremennykh vyzovov ekologicheskogo i klimaticheskogo kharaktera // AgroEkoInfo. 2023. № 1(55). https://doi.org/10.51419/202131127
  3. Beruchashvili N.L. Geofizika landshafta. M.: Vysshaya shkola, 1990. 287 s.
  4. Ivanov D.A., Karaseva O.V., Rublyuk M.V. Izucheniye dinamiki produktivnosti trav na osnove dannykh mnogoletnego monitoringa // Agrarnaya nauka Yevro-Severo-Vostoka. 2021. № 22(1). S. 76-84. https://doi.org/10.30766/2072-9081.2021.22.1.76-84
  5. Klochkov A.V., Solomko O.B., Klochkova O.S. Vliyaniye pogodnykh usloviy na urozhaynost’ sel’skokhozyaystvennykh kul’tur // Vestnik Belorusskoy gosudarstvennoy sel’skokhozyaystvennoy akademii. 2019. № 2 S. 101–105.
  6. Lyskova I.V., Sukhoveyeva O.E., Lyskova T.V. Vliyaniye lokal’nogo izmeneniya klimata na produktivnost’ yarovykh zernovykh kul’tur v usloviyakh Kirovskoy oblasti// Agrarnaya nauka Yevro-Severo-Vostoka. 2021. № 22(2). S. 244–253. https://doi.org/10.30766/2072-9081.2021.22.2.244-253
  7. Pavlova V.N., Kalanka P., Karachenkova A.A. Produktivnost’ zernovykh kul’tur na territorii yevropeyskoy Rossii pri izmenenii klimata za posledniye desyatiletiya // Meteorologiya i gidrologiya. 2020. № 1. S. 78–94.
  8. Plokhinskiy N.A. Biometriya. M.: MGU, 1970. 367 s.
  9. Porfir’yev B.N. Ustoychivoye razvitiye, klimat i ekonomicheskiy rost: strategicheskiye vyzovy i resheniya dlya Rossii. S.-Pb: SPBgup, 2020. 40 s.
  10. Privalova K.N., Karimov R.R. Produktivnost’ dolgoletnikh pastbishchnykh travostoyev v zavisimosti ot pogodnykh usloviy // Oroshayemoye zemledeliye. 2020. № 2. S. 38–41. https://doi.org/10.35809/2618-8279-2020-2-8
  11. Siptits S.O., Romanenko I.A., Yevdokimova N.Ye. Model’nyye otsenki vliyaniya klimata na urozhaynost’ zernovykh i zernobobovykh kul’tur v regionakh Rossii // Problemy prognozirovaniya. 2021. № 2. S. 75–86.
  12. Tsybul’ko N.N., Ustinova A.M., Yukhnovets A.V. i dr. Produktivnost’ odnoletnikh i mnogoletnikh trav na dernovo-podzolistykh pochvakh raznoy stepeni erodirovannosti (rezul’taty dlitel’nykh polevykh opytov) // Pochvovedeniye i agrokhimiya. 2022. № 1(68). S. 31–39. https://doi.org/10.47612/0130-8475-2022-1(68)-31-39
  13. Shashko D.I. Rozov N.N. Vnutrioblastnoye prirodno-sel’skokhozyaystvennoye rayonirovaniya kak forma ucheta bioklimaticheskogo potentsiala // Zemledeliye. 1989. № 3. S. 18–22.
  14. Addy J.W.G., Ellis R.H., Macdonald A.J. et al. Changes in agricultural climate in South-Eastern England from 1892 to 2016 and differences in cereal and permanent grassland yield // Agricultural and Forest Meteorology. 2021. Vol. 308–309. Р. 108560. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2021.108560
  15. Вellocchi G., Picon-Cochard C. Effects of Climate Change on Grassland Biodiversity and Productivity // Agronomy. 2021. Vol.11(6). Р. 1047. https://doi.org/10.3390/agronomy11061047
  16. Bulgakov D.S., Rukhovich D.I., Shishkonakova E.A. et al. The application of the soil-agroclimatic index for assessing the agronomic potential of arable lands in the forest-steppe zone of Russia // Eurasian Soil Science. 2018. № 51(4). Р. 448–459. doi: 10.1134/S1064229318040038
  17. Ksenofontov M.Y., Polzikov D.A. On the issue of the impact of climate change on the development of russian agriculture in the long term. Studies on Russian Economic Development. 2020. Vol. 31. № 3. P. 304–311. https://doi.org/10.1134/S1075700720030089
  18. Lasche S.N., Schroeder R.W., McIntosh M.M. et al. Long-term growing season aridity and grazing seasonality effects on perennial grass biomass in a Chihuahuan Desert rangeland // Journal of Arid Environments. 2023. Vol. 209. Р. 104902. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2022.104902
  19. Milosevic D., M. Savic S., Stojanovic V. et al. Effects of precipitation and temperatures on crop yield variability in Vojvodina (Serbia) // Italian Journal of Agrometeorology . 2015.№ 3. Р. 35–46.
  20. Souther S., Loeser M., Crews T.E., Sisk T. Complex response of vegetation to grazing suggests need for coordinated, landscape-level approaches to grazing management // Global Ecology and Conservation. 2019. Vol. 20(12). Р. e00770. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2019.e00770

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. The influence of climatic conditions on the productivity of grasses in various parts of the agricultural landscape.

下载 (249KB)
3. Fig. 2. The influence of temperature amplitude on the productivity of perennial grasses in different parts of the agricultural landscape.

下载 (120KB)

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

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».