DIFFERENTIATED APPLICATION OF AMELIORANTS IN PRECISION FARMING BASED ON INTRA-FIELD VARIABILITY OF ACIDITY OF SOD-PODZOLIC SOIL

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The research was conducted at two agricultural testing sites. Correlation analysis of soil acidity and relative altitude confirmed a significant relationship between the indicators, which indicates an indirect effect of relief on the redistribution of pHKCl. The correlation coefficient on the agro-polygon in Russia was 0.57 — a direct linear dependence, presumably caused by the close occurrence of carbonate underlying rocks, while at the experimental site in Belarus the correlation coefficient was –0.45, which means an inverse, linear relationship and is explained by anthropogenic influence, which indicates the need to take into account the terrain when determining the distribution of soil acidity. To improve the accuracy of soil acidity maps at the experimental site of the farm "Gutko", the sampling grid was crushed, which made it possible to identify the real need for liming. The residual variance in the modeling of variograms on the agro-polygon in the Russian Federation was 0%, ensuring the maximum possible consideration of the spatial distribution of acidity, in the conditions of Belarus — 29.9%, which underlines the importance of additional research to improve the accuracy of maps. The proposed method of optimizing the costs of soil liming using precision agriculture and geoinformation systems can serve as an effective tool to increase production efficiency and ensure food security. The necessity of taking into account the relief and conducting additional field studies to achieve maximum accuracy of soil acidity maps is emphasized.

About the authors

D. S Fomin

Perm Agriculture Research Institute, Lobanovo, Perm region, Russia; FGBU "VNIIKR", Perm Branch, Perm, Russia

Email: prm.fomin.d@gmail.com
PhD in Agricultural Sciences, Senior Researcher Lobanovo, Perm region, Russia; Perm, Russia

Dm. S Fomin

Perm Agriculture Research Institute, Lobanovo, Perm region, Russia; FGBU "VNIIKR", Perm Branch, Perm, Russia

Researcher Lobanovo, Perm region, Russia; Perm, Russia

A. L Kindeev

Belarusian State University

PhD in Geographical Sciences, Senior Lecturer Minsk, Republic of Belarus

F. S Gutko

Belarusian State University

Soil Science Engineer Minsk, Republic of Belarus

References

  1. Барсукова Г.Н., Деревенец Д.К., Липилин Д.А. и др. Учет природно-климатических, почвенных и экологических особенностей природных ландшафтов Краснодарского края при переходе к адаптивно-ландшафтной системе земледелия // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. 2022. Т. 16. № 1. С. 44–52.
  2. Barsukova G.N., Derevenec D.K., Lipilin D.A. i dr. Uchet prirodno-klimaticheskih, pochvennyh i ekologicheskih osobennostej prirodnyh landshaftov Krasnodarskogo kraya pri perekhode k adaptivno-landshaftnoj sisteme zemledeliya // Izvestiya Dagestanskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta. Estestvennye i tochnye nauki. 2022. T. 16. № 1. S. 44–52.
  3. Гурылева А.В., Мачихин А.С., Батшев В.И. и др. Разработка мультиспектрального комплекса мониторинга состояния растительности и почв. Томск: Томский центр научно-технической информации, 2022. С. 409–413.
  4. Guryleva A.V., Machihin A.S., Batshev V.I. i dr. Razrabotka mul’tispektral’nogo kompleksa monitoringa sostoyaniya rastitel’nosti i pochv. Tomsk: Tomskij centr nauchno-tekhnicheskoj informacii, 2022. S. 409–413.
  5. Кайгородов А.Т., Пискунова Н.И. Современное состояние почвенного плодородия пахотных земель Пермского края // Достижения науки и техники АПК. 2017. Т. 31. № 4. С. 22–26.
  6. Kajgorodov A.T., Piskunova N.I. Sovremennoe sostoyanie pochvennogo plodorodiya pahotnyh zemel’ Permskogo kraya // Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2017. T. 31. № 4. S. 22–26.
  7. Киндеев А.Л. Перспективные направления геостатистического анализа и стохастического моделирования с учетом экономических издержек при точном земледелии // Вестник Московского университета. Серия 17: Почвоведение. 2022. № 2. С. 59–70.
  8. Kindeev A.L. Perspektivnye napravleniya geostatisticheskogo analiza i stohasticheskogo modelirovaniya s uchetom ekonomicheskih izderzhek pri tochnom zemledelii // Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 17: Pochvovedenie. 2022. № 2. S. 59–70.
  9. Киндеев А.Л., Сазонов А.А., Яскельчик В.В. Геостатистическая интерпретация неоднородности кислотности почвенного покрова основных видов земель Республики Беларусь // Почвенные и земельные ресурсы: традиционные и инновационные подходы к изучению и управлению. Минск: БГУ, 2023. С. 395–400.
  10. Kindeev A.L., Sazonov A.A., Yaskel’chik V.V. Geostatisticheskaya interpretaciya neodnorodnosti kislotnosti pochvennogo pokrova osnovnyh vidov zemel’ Respubliki Belarus’ // Pochvennye i zemel’nye resursy: tradicionnye i innovacionnye podhody k izucheniyu i upravleniyu. Minsk: BGU, 2023. S. 395–400.
  11. Лапа В.В., Пироговская Г.В., Богдевич И.М. и др. Инструкция по известкованияю кислых почв сельскохозяйственных земель. Минск: Ин-т почвоведения и агрохимии, 2019. 31 с.
  12. Lapa V.V., Pirogovskaya G.V., Bogdevich I.M. i dr. Instrukciya po izvestkovaniyayu kislyh pochv sel’skohozyajstvennyh zemel’. Minsk: In-t pochvovedeniya i agrohimii, 2019. 31 s.
  13. Митрофанова Е.М. Влияние известкования и минеральных удобрений на кислотность дерново-подзолистой почвы Предуралья // Агрохимия. 2015. № 7. С. 3–10.
  14. Mitrofanova E.M. Vliyanie izvestkovaniya i mineral’nyh udobrenij na kislotnost’ dernovo-podzolistoj pochvy Predural’ya // Agrohimiya. 2015. № 7. S. 3–10.
  15. Митрофанова О.А., Митрофанов Е.П., Якушев В.П. и др. Инструментарий для принятия решения о целесообразности применения технологий точного земледелия на основе геостатистического анализа данных дистанционного зондирования // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 5. С. 71–84. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2023-20-5-71-84
  16. Mitrofanova O.A., Mitrofanov E.P., Yakushev V.P. i dr. Instrumentarij dlya prinyatiya resheniya o celesoobraznosti primeneniya tekhnologij tochnogo zemledeliya na osnove geostatisticheskogo analiza dannyh distancionnogo zondirovaniya // Sovremennye problemy distancionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2023. T. 20. № 5. S. 71–84. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2023-20-5-71-84
  17. Митрофанова Е.М. Роль известкования в улучшении плодородия дерново-поверхностноподзолистой почвы Предуралья // Развитие и внедрение современных технологий и систем ведения сельского хозяйства, обеспечивающих экологическую безопасность окружающей среды. Пермь: Изд-во «От и До», 2013. С. 56–63.
  18. Окорков В.В. К теории химической мелиорации кислых почв // Агрохимия. 2019. № 9. С. 3–17. https://doi.org/10.1134/S0002188119090096
  19. Okorkov V.V. K teorii himicheskoj melioracii kislyh pochv // Agrohimiya. 2019. № 9. S. 3–17. https://doi.org/10.1134/S0002188119090096
  20. Mitrofanova E.M. Rol’ izvestkovaniya v uluchshenii plodorodiya dernovo-poverhnostnopodzolistoj pochvy Predural’ya // Razvitie i vnedrenie sovremennyh tekhnologij i sistem vedeniya sel’skogo hozyajstva, obespechivayushchih ekologicheskuyu bezopasnost’ okruzhayushchej sredy. Perm’: Izd-vo «Ot i Do», 2013. S. 56–63.
  21. Сазонов А.А., Киндеев А.Л., Князев И.С. и др. Применение воздушного лазерного сканирования в археологических исследо- ваниях на территории Беларуси // ГИС-технологии в науках о Земле. Минск: БГУ, 2022. С. 283–287.
  22. Sazonov A.A., Kindeev A.L., Knyazev I.S. i dr. Primenenie vozdushnogo lazernogo skanirovaniya v arheologicheskih issledo- vaniyah na territorii Belarusi // GIS-tekhnologii v naukah o Zemle. Minsk: BGU, 2022. S. 283–287.
  23. Фомин Д.С., Зубарев Ю.Н., Фомин Д.С. Применение элементов точного земледелия при защите посевов яровой пшеницы в среднем Предуралье // Агрофизика. 2023. № 4. С. 18–24.
  24. Fomin D.S., Zubarev Yu.N., Fomin D.S. Primenenie elementov tochnogo zemledeliya pri zashchite posevov yarovoj pshenicy v srednem Predural’e // Agrofizika. 2023. № 4. S. 18–24.
  25. Фомин Д.С., Фомин Д.С., Пикулева Г.И. Геоинформационные системы в агроэкологической оценке земель для проектирования адаптивно-ландшафтной системы обработки почвы в Предуралье // Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. 2023. № 1 (72). С. 57–63.
  26. Fomin D.S., Fomin D.S., Pikuleva G.I. Geoinformacionnye sistemy v agroekologicheskoj ocenke zemel’ dlya proektirovaniya adaptivno-landshaftnoj sistemy obrabotki pochvy v Predural’e // Vestnik Michurinskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2023. № 1 (72). S. 57–63.
  27. Червань А.Н. Структура почвенного покрова в практике территориального планирования агроландшафтов // Почвенные и земельные ресурсы: традиционные и инновационные подходы к изучению и управлению. Минск: БГУ, 2023. С. 234–242.
  28. Chervan’ A.N. Struktura pochvennogo pokrova v praktike territorial’nogo planirovaniya agrolandshaftov // Pochvennye i zemel’nye resursy: tradicionnye i innovacionnye podhody k izucheniyu i upravleniyu. Minsk: BGU, 2023. S. 234–242.
  29. Шильников И.А., Сычев В.Г., Зеленов Н.А. и др. Известкование как фактор урожайности и почвенного плодородия. М.: ВНИИА, 2008. 340 с.
  30. Shil’nikov I.A., Sychev V.G., Zelenov N.A. i dr. Izvestkovanie kak faktor urozhajnosti i pochvennogo plodorodiya. M.: VNIIA, 2008. 340 s.
  31. Якушев В.П., Буре В.М., Якушев В.В., Буре А.В. Стохастическое моделирование и оптимальные решения при известковании почв // Агрофизика. 2012. Т. 2. С. 24–28.
  32. Yakushev V.P., Bure V.M., Yakushev V.V., Bure A.V. Stohasticheskoe modelirovanie i optimal’nye resheniya pri izvestkovanii pochv // Agrofizika. 2012. T. 2. S. 24–28.
  33. Якушев В.В. Информационно-технологические основы прецизионного производства растениеводческой продукции. С-Пб.: Агрофизический научно-исследовательский институт, 2013. 367 c.
  34. Yakushev V.V. Informacionno-tekhnologicheskie osnovy precizionnogo proizvodstva rastenievodcheskoj produkcii. S-Pb.: Agrofizicheskij nauchno-issledovatel’skij institut, 2013. 367 c.
  35. Fomin D.S., Fomin D.S. Differentiated herbicides application on winter wheat crops using offline instructions map // AGROSYM 2021. Jahorina, Bosnia and Herzegovina: University East Sarajevo, 2021. P. 694–701.
  36. Fu W., Zhao K., Zhang C. et al. Outlier identification of soil phosphorus and its implication for spatial structure modeling // Precision Agriculture. 2016. V. 17. № 2. P. 121–135.
  37. Oliver M.A., Webster R.A. Тutorial guide to geostatistics: Computing and modelling variograms and kriging // Catena. 2014. V. 113. Р. 56–69.
  38. Sentinel Application Platform. EUROPEAN SPACE AGENCY [Электронный ресурс] https://eo4society.esa.int/resources/snap/ (Дата обращения: 11.03.2024).
  39. Waitz Y., Cohen Y., Dorman M., Perevolotsky A. From microsite selection to population spatial distribution: Pinus halepensis colonization in mediterranean-type ecosystems // Plant Ecology. 2015. V. 216. № 9. P. 1311–1324.
  40. Wu Y.H. Hung M.C., Patton J. Assessment and visualization of spatial interpolation of soil pH values in farmland // Precision Agriculture. 2013. V. 14. № 6. P. 565–585.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 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».