Прогнозирование урожайности травосмесей для целей адаптивно-ландшафтного земледелия
- Авторы: Иванов Д.А.1, Хархардинов Н.А.1, Курпас К.С.1
-
Учреждения:
- Федеральный исследовательский центр «Почвенный институт им. В. В. Докучаева»
- Выпуск: № 4 (2024)
- Страницы: 3-7
- Раздел: Земледелие и мелиорация
- URL: https://journal-vniispk.ru/2500-2627/article/view/267098
- DOI: https://doi.org/10.31857/S2500262724040015
- EDN: https://elibrary.ru/FLQQPS
- ID: 267098
Цитировать
Аннотация
Исследования проводили с целью нахождения закономерностей влияния условий ландшафтной среды на урожайность клеверотимофеечных травостоев 1 года пользования в различных агроклиматических обстановках. Работу выполняли на основе данных длительного мониторинга (1998–2023 гг.), полученных в пределах моренного холма, находящегося на агрополигоне «Губино» ВНИИМЗ в Тверской области. Почвообразующие породы – двучленные отложения, состоящие из верхнего, сложенного относительно легкими породами слоя, подстилаемого моренным завалуненным суглинком. Травостои эксплуатировали без удобрений в одноукосном режиме на поле, разбитом на 120 делянок. Методом регрессионного анализа определяли влияние факторов ландшафтно-почвенной среды (рельеф, физические и агрохимические свойства почвы) на урожайность трав, а также на зависимость степени этого воздействия от климатических условий. Сильнее всего на сбор продукции многолетних трав влияют разнообразные фракции гранулометрического состава почв – от камней до пыли (до 16 % его вариабельности) и высота местоположения (до 38 %), так как от них во многом зависят термические и водно-воздушные характеристики почв и растительного покрова. Такие характеристики рельефа, как крутизна и кривизна поверхности, оказывают незначительное воздействие на урожай трав (до 12 %). Степень воздействия факторов агроландшафтной среды на произрастание трав во многом регулируется изменениями метеоусловий. «Климатические сценарии» конкретного фактора – наборы параметров погоды, при которых проявляется его действие на продукционный процесс культуры, в годы посева и укоса, как правило, кардинально не различаются. Знание характера влияния климатических факторов позволяет точнее прогнозировать урожайность культуры в пределах агроландшафта и, таким образом, оптимизировать расположение посевов на территории конкретного хозяйства.
Ключевые слова
Полный текст

Об авторах
Д. А. Иванов
Федеральный исследовательский центр «Почвенный институт им. В. В. Докучаева»
Автор, ответственный за переписку.
Email: 2016vniimz-noo@list.ru
доктор сельскохозяйственных наук, член-корреспондент РАН
Россия, 119017, Москва, Пыжевский пер., 7, стр.2Н. А. Хархардинов
Федеральный исследовательский центр «Почвенный институт им. В. В. Докучаева»
Email: 2016vniimz-noo@list.ru
Россия, 119017, Москва, Пыжевский пер., 7, стр.2
К. С. Курпас
Федеральный исследовательский центр «Почвенный институт им. В. В. Докучаева»
Email: 2016vniimz-noo@list.ru
Россия, 119017, Москва, Пыжевский пер., 7, стр.2
Список литературы
- Methodological evolution of potato yield prediction: a comprehensive review / Y. Lin, S. Li, S. Duan, et al. // Frontiers in plant science. 2023. Vol. 14. 1214006. URL: https://www.frontiersin.org/journals/plant-science/articles/10.3389/fpls.2023.1214006 (дата обращения: 19.06.2024).
- Crop Yield Prediction through Proximal Sensing and Machine Learning Algorithms / F. Abbas, H. Afzaal, A. A. Farooque, et al. // Agronomy. 2020. Vol. 10. No. 7. 1046. URL: https://www.mdpi.com/2073–4395/10/7/1046 (дата обращения: 19.06.2024). doi: 10.3390/agronomy10071046.
- Abou Ali H., Delparte D., Griffel L. M. From pixel to yield: forecasting potato productivity in lebanon and Idaho. The International Archives of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2020. Vol. 42–3. No. 11. P. 1–7. URL: https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLII-3-W11/1/2020/ (дата обращения: 19.06.2024). doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-3-W11-1-2020.
- Бисчоков Р. М. Анализ, моделирование и прогноз урожайности сельскохозяйственных культур средствами искусственных нейронных сетей // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Агрономия и животноводство. 2022. Т. 17. № 2. C. 146–157. doi: 10.22363/2312-797X 2022-17-2-146-157.
- Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе математических моделей баланса гумуса, кислотности почвы, NPK / Д. А. Благов, С. В. Митрофанов, В. С. Никитин и др. // Международный научный сельскохозяйственный журнал. 2019. № 3. С. 62–66.
- Лебедева В. М., Найдина Т. А. Учет осенне-зимнего увлажнения почвы в динамико-статистической модели прогноза урожайности озимых культур // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2022. № 4(386). С. 79–95. doi: 10.37162/2618-9631-2022-4-79-95.
- Степанов А. С. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе данных дистанционного зондирования Земли (на примере сои) // Вычислительные технологии. 2019. Т. 24. № 26. С. 125–132.
- Степанов А. С., Асеева Т. А., Дубровник К. Н. Влияние климатических характеристик и значений вегетационного индекса NDVI на урожайность сои (на примере районов Приморского края) // Аграрный вестник Урала. 2020. № 1 (192). С. 10–19. doi: 10.32417/1997-4868-2020-192-1-10-19.
- Буховец А.А., Кучеренко М. В., Семин Е. А. Прогнозирование урожайности зерновых культур с помощью динамической модели нормализованного относительного индекса растительности, учитывающей физиологические особенности развития сельскохозяйственных растений // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2021. № 3 (70). С. 93–104. doi: 10.53914/issn2071-2243_2021_3_93.
- Principles and applications of topography in precision agriculture / A. H. Rabia, J. Neupane, Z. Lin, et al. // Advances in Agronomy. 2022. Vol. 171. P. 143–189. doi: 10.1016/bs.agron.2021.08.005.
- Иванов Д. А., Карасева О. В., Рублюк М. В. Изучение динамики продуктивности трав на основе данных многолетнего мониторинга // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2021. № 22(1). С. 76–84. doi: 10.30766/2072-9081.2021.22.1.76-84.
- Средостабилизирующая роль многолетних трав в условиях современных вызовов экологического и климатического характера / А. И. Белолюбцев, А. Н. Куприянов, И. А. Кузнецов и др. // АгроЭкоИнфо. 2023. № 1 (55). doi: 10.51419/202131127.
- 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. No. 3. Р. 304–311. doi: 10.1134/S1075700720030089.
- Шашко Д. И., Розов Н. Н. Внутриобластное природно-сельскохозяйственное районирование как форма учета биоклиматического потенциала // Земледелие. 1989. № 3. С. 18–22.
- Беручашвили Н. Л. Геофизика ландшафта. М.: Высшая школа, 1990. 287 с.
- Temperature increase reduces global yields of major crops in four independent estimates / C. Zhaoa, B. Liub, S. Piaoa, et al. // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2017. Vol. 114. No. 35. Р. 9326–9331. doi: 10.1073/pnas.1701762114.
- The application of the soil-agroclimatic index for assessing the agronomic potential of arable lands in the forest-steppe zone of Russia / D. S. Bulgakov, D. I. Rukhovich, E. A. Shishkonakova, et al. // Eurasian Soil Science. 2018. Vol. 51(4). Р. 448–459. doi: 10.1134/S1064229318040038.
- Козунь Ю. С., Казеевa К. Ш., Колесников С. И. Влияние климата на ферментативную активность лесных почв северного Кавказа // Лесоведение. 2022. № 3. С. 262–269. doi: 10.31857/S002411482203010X.
- Effects of Plastic Film Mulching on Soil Enzyme Activities and Stoichiometry in Dryland Agroecosystems / M. Liu, X. Zhao, M. E. Hossain, et al. // Plants. 2022. Vol. 11(13). P. 1748. URL: https://www.mdpi.com/2223–7747/11/13/1748 (дата обращения: 19.06.2024). doi: 10.3390/plants11131748.
- Иванов Д. А., Рублюк М. В. Влияние погодных и ландшафтных условий на урожайность яровой пшеницы // Зерновое хозяйство России. 2023. Т. 15. № 5. С. 70–77. doi: 10.31367/2079-8725-2023-88-5- 70-77.
- Иванов Д. А., Рублюк М. В., Хархардинов Н. А. К вопросу об адаптивно-ландшафтном обустройстве заброшенных земель на основе результатов прогнозирования урожайности ячменя // Российская сельскохозяйственная наука. 2023. № 5. С. 27–33. doi: 10.31857/S2500262723050058.
- Плохинский Н. А. Биометрия. М.: МГУ, 1970. 367 с.
Дополнительные файлы
