Исследования проводили с целью сравнения пригодности двух математических методов для процедуры прогнозирования урожайности озимой ржи в пределах заброшенных земель. Обучающим множеством для настройки прогностических моделей (регрессионного и нейросетевого анализа) послужили результаты длительного мониторинга урожайности озимой ржи на агроэкологической трансекте, заложенной в пределах конечно--моренного холма вблизи г. Тверь. Уравнения регрессии и перцептроны, полученные для разных климатических обстановок, описывающие зависимость урожайности ржи от ландшафтных условий, были применены для прогнозирования ее продуктивности в условиях заброшенных земель, расположенных в том же регионе. Разработанные прогнозы на основе регрессионных и нейросетевых моделей различаются только в деталях. Карты прогнозной урожайности озимой ржи, созданные на основе различных математических подходов, свидетельствуют о пригодности изучаемой территории для выращивания этой культуры, прогнозная средневзвешенная урожайность которой в ее пределах варьирует от 1,52 до 2,61 т/га. Оптимальное местоположение для размещения посевов ржи на основании карты, созданной по результатам прогнозирования, - ландшафт моренно--ледниковой равнины, а ареалы, неблагоприятные для выращивания этой культуры, располагаются в пределах зандровой равнины и долины р. Волга. Для целей адаптивно--ландшафтного земледелия Нечерноземья необходимо рекомендовать совместное использование регрессионного и нейросетевого анализа для получения наиболее достоверных и информативных прогнозов. Создание карт прогнозной урожайности озимой ржи в пределах заброшенного участка на основе архивных данных имеет не только методологический, но и прикладной смысл, так как эта процедура позволяет оценить его пригодность к выращиванию культуры и тем самым ответить на вопрос о целесообразности проведения дорогостоящих экспедиционных исследований.
Исследования проводили с целью оценки пригодности заброшенных земель конкретного хозяйства для выращивания ячменя в чистых и покровных посевах на основе анализа данных многолетнего мониторинга его урожайности на агроэкологическом полигоне. В работе использовали данные многолетнего (1997-2012 гг.) мониторинга урожайности ячменя сорта Гонор в чистых и покровных (позволяющих производить дополнительную продукцию) посевах на агрополигоне «Губино» ВНИИМЗ. Агрополигон расположен в 4 км к востоку от г. Тверь, на холме с относительной высотой 15 м, состоящем из плоской вершины, северного пологого склона крутизной 2…3о, южного склона (3…5о) и межхолмных депрессий (северной и южной). С использованием статистико-математического моделирования выявлены закономерности формирования урожайности ячменя. На основе полученных формул и архивных данных по состоянию заброшенных земель рассчитывали прогнозные поверхности урожайности культуры для всей территории хозяйства. Ячмень в чистых посевах реагирует только на высоту местоположения, тогда как в покровных посевах его урожай зависит от высоты и крутизны поверхности, а также от содержания фосфора в почве. Четверть площади хозяйства (верхние части холмов на западе и юге) потенциально способны обеспечить урожайность ячменя в чистых посевах от 1,4 до 3,3 т/га, повышенная величина этого показателя в покровных посевах (1,1…3,4 т/га) возможна только на 20 % территории, занимающей переходные зоны между моренным и долинным ландшафтами. Использование только архивных данных не всегда оправдано - разные подходы к проектированию систем земледелия должны быть взаимодополняемыми и для уточнения прогноза урожайности необходимо проводить специальные ландшафтно-почвенные исследования.
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.
Индексирование
Scopus
Crossref
Высшая аттестационная комиссия
При Министерстве образования и науки Российской Федерации