Mathematical model for predicting the yield of apple trees on rootstock 62-396

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

Traditionally, forecasting apple tree yields was carried out on the basis of statistics of already obtained long-term yield dynamics or based on generative formations formed on the tree. The purpose of the work is to identify the most significant soil parameters for the formation of the apple tree varieties yield on the dwarf rootstock 62-396 and to build a mathematical model for predicting fruit yield in the conditions of the Central Chernozem region of the Russian Federation. Field research was carried out in 2004-2022 in industrial apple tree plantations at the age of full fruiting in the Lipetsk (two farms) and Tambov (eight farms) regions. Seven horticultural soil types have been studied. Based on statistical analysis, a mathematical model of apple tree productivity was obtained in the form of an analytical dependence on three factors. A geometric interpretation of the regression model is given using the Mathcad symbolic mathematics system in the form of response surfaces and the corresponding level lines. Practical recommendations are given for choosing rational parameters within selected intervals of factor variation.

全文:

受限制的访问

作者简介

V. Zakharov

Bunin Yelets State University (YelSU)

编辑信件的主要联系方式.
Email: zaxarov7979@mail.ru

Grand PhD in Agricultural Sciences, Professor

俄罗斯联邦, Yelets

S. Buneev

Bunin Yelets State University (YelSU)

Email: zaxarov7979@mail.ru

PhD in Physical and Mathematical Sciences

俄罗斯联邦, Yelets

S. Shubkin

Bunin Yelets State University (YelSU)

Email: zaxarov7979@mail.ru

PhD in Engineering Sciences, Associate Professor

俄罗斯联邦, Yelets

B. Sotnikov

Bunin Yelets State University (YelSU)

Email: zaxarov7979@mail.ru

PhD in Agricultural Sciences, Associate Professor

俄罗斯联邦, Yelets

V. Kravchenko

Bunin Yelets State University (YelSU)

Email: zaxarov7979@mail.ru

PhD in Agricultural Sciences, Associate Professor

俄罗斯联邦, Yelets

参考

  1. Anderson N.T., Walsh K.B., Wulfsohn D. Technologies for forecasting tree fruit load and harvest timing – from ground, sky and time // Agronomy. 2021. Vol. 11. No. 7. PP. 1409.
  2. Baraer M., Madramootoo C.A., Mehdi B.B. Evaluation of winter freeze damage risk to apple trees in global warming projections //Transactions of the ASABE. 2010. Vol. 53. No. 5. PP. 1387–1397.
  3. Chaudhary M., Nassar L., Karray F. Deep Learning Approach for Forecasting Apple Yield using Soil Parameters // IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). IEEE, 2021. PP. 844-850.
  4. Cheng H. et al. Early yield prediction using image analysis of apple fruit and tree canopy features with neural networks // Journal of Imaging. 2017. Vol. 3. No. 1. PP. 6.
  5. Danner M.A., Scariotto S., Citadin I. et al. Calcium sources applied to soil can replace leaf application in ‘Fuji’ apple tree // Soil Science. Pesqui. Agropecu. 2015. No. 45 (3).
  6. D’yakov A.B., Ragavtseva I.A., Efimova I.L., Domozhirova V.V. The models for estimation of a combining ability of varieties and rootstocks to forecast yielding in apple trees // Agricultural biology. 2014. No. 5. PP. 55–65.
  7. Ernani P.R., Dias J., Flore J.A. Annual additions of potassium to the soil increased apple yield in brazil // Communications in Soil Science and Plant Analysis. 2002. Vol. 33. Issue 7–8. PP. 1291–1304.
  8. Kowalczyk W., Wrona D., Przybyłko S. Effect of Nitrogen Fertilization of Apple Orchard on Soil Mineral Nitrogen Content, Yielding of the Apple Trees and Nutritional Status of Leaves and Fruits // Agriculture. 2022. No. 12 (12). 2169.
  9. Kurešová G., Menšík L., Haberle J., Svoboda S., Raimanová I. Influence of foliar micronutrients fertilization on nutritional status of apple trees // Plant Soil Environ. 2019. No. 65 (6). PP. 320–327.
  10. Kuzin A.I., Kashirskaya N.Ya., Kochkina A.M., Kushner A.V. Correction of Potassium Fertigation Rate of Apple Tree (Malus domestica Borkh.) in Central Russia during the Growing Season // Plants. 2020. No. 9 (10). PP. 1366.
  11. Milosevic T., Milosevic M. The effect of zeolite, organic and inorganic fertilizers on soil chemical properties, growth and biomass yield of apple trees // Plant Soil Environ. 2009. No. 55. PP. 528–535.
  12. Mosa W.F., Paszt L.S., Frąc M. et al. The influence of biofertilization on the growth, yield and fruit quality of cv. Topaz apple trees. Hort. Sci. (Prague). 2016. No. 43. PP. 105–111.
  13. Nazarko M., Lobanov V., Kasyanov G., Romanets I. Advantages of Growing and Storaging of Organic Apples // Series: Advances in Social Science, Education and Humanities Research. Proceedings of the International Scientific Conference The Fifth Technological Order: Prospects for the Development and Modernization of the Russian Agro-Industrial Sector (TFTS 2019). 2020. Vol. 393. PP. 124–129.
  14. Nedeljković M., Potrebić V. Forecasting of apple production in the Republic of Srpska //Western Balkan Journal of Agricultural Economics and Rural Development (WBJAERD). 2020. Vol. 2. No. 2322-2020-1498. PP. 21–29.
  15. Neilsen G.H., Neilsen D., Toivonen P., Herbert L. Annual Bloom-time Phosphorus Fertigation Affects Soil Phosphorus, Apple Tree Phosphorus Nutrition, Yield, and Fruit Quality // American Society for Horticultural Science. 2008. Vol. 43. Issue 3. PP. 885-890.
  16. Rozman C., Cvelbar U., Tojnko S. et al. Application of Neural Networks and Image Visualization for Early Forecast of Apple Yield // Erwerbs-Obstbau. 2012. Vol. 54. No. 2. PP. 1–8.
  17. Stajnko D., Lakota M., Hočevar M. Estimation of number and diameter of apple fruits in an orchard during the growing season by thermal imaging // Computers and Electronics in Agriculture. 2004. Vol. 42. No. 1. PP. 31–42.
  18. Stajnko D., Rakun J., Blanke M. Modelling Apple Fruit Yield Using Image Analysis for Fruit Colour, Shape and Texture // European journal of horticultural science. 2009. Vol. 74. No. 6. PP. 260–267.
  19. Wrona D. Response of young apple trees to nitrogen fertilization, on two different soils // ISHS Acta Horticulturae. V International Symposium on Mineral Nutrition of Fruit Plants. 2006. Vol. 721. PP. 19.
  20. Yi Z. Yong-sheng X. Ming-de H., Xiao-yan S. Effects of different patterns surface mulching on soil properties and fruit trees growth and yield in an apple orchard // Yingyong Shengtai Xuebao . 2010. Vol. 21. Issue 2. PP. 279–286.
  21. Yang L., Maosheng G., Wei W. et al. The effects of conservation tillage practices on the soil water-holding capacity of a non-irrigated apple orchard in the Loess Plateau, China // Soil and Tillage Research. 2013. Vol. 130. PP. 7–12.
  22. Zhang C., Yang G., Jiang Y. et al. Apple Tree Branch Information Extraction from Terrestrial Laser Scanning and Backpack-LiDAR. Remote Sensing. 2020. No. 12 (21). PP. 3592.
  23. Zhao J. et al. Long-term changes in soil chemical properties with cropland-to-orchard conversion on the Loess Plateau, China: Regulatory factors and relations with apple yield // Agricultural Systems. 2023. Vol. 204. PP. 103–562.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Dependency graphs for x3=0.

下载 (81KB)
3. Fig. 2. Dependency graphs for x2=0.

下载 (70KB)
4. Fig. 3. Dependency graphs for x1=0.

下载 (81KB)

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».