Динамика урожайности в многолетнем полевом опыте (Люберецкое опытное поле НИУИФ). Сообщение 3. Многолетняя урожайность и почвенные свойства

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

На территории одного из полей длительного полевого опыта с 4-польным севооборотом (Люберецкое опытное поле НИУИФ) проанализирована совокупность свойств почвенных образцов, полученных из скважин каждой делянки. Образцы ненарушенной структуры были отобраны по 5 см до глубины 150 см. В данной работе анализировали пахотный и подпахотный слои до 50 см. В пахотном слое для агрегатов сухого рассеивания >10 мм и для равновесной плотности почвы (весной до обработок) большинство делянок были далеки от оптимума, причем лучшие делянки находились на первых 2-х полевых повторениях из 4-х, по плотности – и на третьем. Также в пахотном слое половина делянок имела низкое содержание обменного калия по Масловой, а другая половина (как и все делянки) – содержание Са, Mg и суммы поглощенных оснований – очень низкое. Таким образом, связь с многолетним внесением K-удобрений для содержания обменного калия в почве оказалась не очень жесткой. Для получения пространственного представления о неоднородности почв на поле были проведены группировки делянок отдельно для физических, химических и морфологических почвенных показателей. Выявлены пространственные ареалы для каждой из групп. Для физических показателей группы делянок разделились в основном по показателям подпахотного слоя (то же и для морфологических), а для химических – по показателям и пахотного, и подпахотного слоев. Дисперсионный анализ зависимости средних многолетних урожайностей на делянках от вариантов опыта и от сгруппированных почвенных показателей показал следующий убывающий ряд долей влияния факторов: варианты опыта – 54–82%, группы химических показателей – 22–31%, группы физических показателей – 12–14%, группы морфологических показателей – 5.5–5.8%. Когда убрали варианты контроля и NP, оставив только 8 вариантов с K-удобрениями, чтобы более четко выявить влияние почвенных факторов, то получили следующий ряд долей влияния: группы физических показателей – 37–43%, группы химических – 27–35%, вариантов опыта – 19–29%. Дисперсионный и регрессионный анализы позволили уточнить конкретные почвенные показатели, наиболее связанные со средней многолетней урожайностью; это оказались показатели подпахотного слоя, в основном физические (фракционный состав) и содержание обменного Са. Получены значимые уравнения регрессии.

Об авторах

В. Г. Граковский

Всероссийский научно-исследовательский институт фитопатологии

Автор, ответственный за переписку.
Email: asfrid@mail.ru
Москва, п/о Большие Вяземы, ул. Институт, влад. 5, 143050

А. С. Фрид

Всероссийский научно-исследовательский институт фитопатологии

Email: asfrid@mail.ru
Москва, п/о Большие Вяземы, ул. Институт, влад. 5, 143050

Список литературы

  1. Граковский В.Г., Фрид А.С. Динамика урожайности в многолетнем полевом опыте (Люберецкое опытное поле НИУИФ). Сообщение 1. Урожайность на делянках // Агрохимия. 2025. № 3. С. 77–85.
  2. Граковский В.Г., Фрид А.С. Динамика урожайности в многолетнем полевом опыте (Люберецкое опытное поле НИУИФ). Сообщение 2. Урожайность вариантов и полевых повторений // Агрохимия. 2025. № 8 (в печати).
  3. Граковский В.Г., Фрид А.С. Влияние форм калийных удобрений на урожай с учетом неоднородности почвенного покрова // Тр. НИУИФ. 1986. Вып. 250. С. 268–277.
  4. Прохорова З.А., Фрид А.С. Изучение и моделирование плодородия почв на базе длительного полевого опыта. М.: Наука, 1993. 189 с.
  5. Магницкий К.П. Эффективность различных форм калийных удобрений на песчаных и супесчаных почвах // Калийные удобрения / Под ред. К.П. Магницкого и Д.В. Харькова. М.: Колос, 1964. С. 7–56.
  6. Граковский В.Г., Исаков А.С. Конусный бур для отбора образцов почв с ненарушенной структурой // Почвоведение. 1974. № 6. С. 121.
  7. Методические указания по проведению комплексного мониторинга плодородия почв земель сельскохозяйственного назначения / Под ред. Л.М. Державина и Д.С. Булгакова. М.: Росинформагротех, 2003. 240 с.
  8. Фрид А.С., Кузнецова И.В., Королева И.Е., Бондарев А.Г., Когут Б.М., Уткаева В.Ф., Азовцева Н.А. Зонально-провинциальные нормативы изменений агрохимических, физико-химических и физических показателей основных пахотных почв европейской территории России при антропогенных воздействиях. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2010. 176 с.
  9. Алгоритмы и программы для ЭВМ СМ-4 / Ответств. ред. А.С. Фрид. М., 1985. С. 29–34.
  10. Фрид А.С. Обоснование методических подходов к анализу данных многолетних полевых опытов // Агрохимия. 2013. № 10. С. 75–96.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

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».