К вопросу об адаптивно-ландшафтном обустройстве заброшенных земель на основе результатов прогнозирования урожайности ячменя

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

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.

Об авторах

Д. А Иванов

Федеральный исследовательский центр «Почвенный институтим. В. В. Докучаева»

Email: 2016vniimz-noo@list.ru
119017, Москва, Пыжевский пер., 7, стр.2

М. В Рублюк

Федеральный исследовательский центр «Почвенный институтим. В. В. Докучаева»

119017, Москва, Пыжевский пер., 7, стр.2

Н. А Хархардинов

Федеральный исследовательский центр «Почвенный институтим. В. В. Докучаева»

119017, Москва, Пыжевский пер., 7, стр.2

Список литературы

  1. Михайлова А. Непаханое поле: стоит ли возвращать в оборот залежные земли // Агроинвестор. 24 октября 2020. URL: https://www.agroinvestor.ru/analytics/news/34684-nepakhanoe-pole-stoit-li-vozvrashchat-v-oborot- zalezhnye-zemli/ (дата обращения: 15.05.2023).
  2. Детерминанты пространственного распределения заброшенных сельскохозяйственных земель в европейской части России / А. В. Прищепов, Д. Мюллер, М. Ю. Дубинин и др. // Пространственная экономика. 2013. № 3. С. 30-62.
  3. Шилов П. М., Козлов Д. Н. Почвенно-агроэкологическая оценка пахотнопригодности земель Валдайской возвышенности по материалам генерального межевания // Бюллетень Почвенного института имени В. В. Докучаева. 2019. №. 98. С. 5-36. doi: 10.19047/0136-1694-2019-98-5-36.
  4. Андрющенко С. А. Тенденции и условия повышения экологической устойчивости АПК Российской Федерации // Международный сельскохозяйственный журнал. 2023. № 2 (392). С. 143-146. doi: 10.55186/25876740_2023_66_2_143.
  5. Шалов Т. Б., Азубеков Л. Х. Адаптивно-ландшафтные системы земледелия в схеме землеустройства территории сельского поселения // Земледелие № 6. 2013. С. 28-29.
  6. Кирюшин В. И., Кирюшин С. В. Агротехнологии. СПб.: Лань, 2022. 464 с.
  7. Матасов В. М. Внутриландшафтная динамика использования земель Мещерской низменности за последние 250 лет // Вестник Московского университета. Серия 5. География. 2017. № 4 С. 65-74.
  8. Мамай И. И., Роганов С. Б. Границы природных территориальных комплексов // Известия Русского географического общества.2004. Т. 136.№ 3.С. 37-49.
  9. Дылис Н. В. Структура лесного биогеоценоза. М.: Наука, 1969.57 c.
  10. Фридланд В. М. Структура почвенного покрова. М.: Мысль, 1972. 423 с.
  11. Фридланд В. М Структуры почвенного покрова мира. М.: Мысль, 1984. 236 с.
  12. Технология составления и обновления почвенных карт / И. Ю. Савин, В. С. Столбовой, А. И. Иванов и др. М.: Издательство "Перо", 2019.328 с.
  13. Effect of the spatial heterogeneity of soil properties on the growth and productivity of soybeans / N. D. Kutuzova, G. S. Kust, S. Y. Rozov, et al. // Eurasian Soil Science. 2015. Vol. 48. No. 1. С. 85-94.
  14. Иванов Д. А., Карасева О. В., Рублюк М. В. Исследование влияния почвенного покрова и рельефа на продуктивность культур // Достижения науки и техники АПК. 2021. № 2. C.19-26. doi: 10.24411/0235-2451-2021-10203.
  15. Ivanov D. A. Theoretical aspects of agrogeography // Herald of the Russian academy of sciences. 2018. Vol. 88. No. 5. P. 379-384. doi: 10.1134/S1019331618040111.
  16. Юсова О. А., Николаев П. Н. Адаптивность новых перспективных сортов ярового ячменя омской селекции // Достижения науки и техники АПК. 2022. Т. 36. № 8. С. 20-24.
  17. Лихачева Л. И., Москалев А. В. Экологическая адаптивность сортообразцов гороха посевного в условиях Среднего Урала // Достижения науки и техники АПК. 2022. Т. 36. № 4. С. 47-51.
  18. Адаптивность сортов ярового ячменя селекции ФАНЦ Северо-Востока / Т. К. Шешегова, И. Н. Щенникова, Л. М. Щеклеина, и др. // Российская сельскохозяйственная наука. 2022. № 2. С. 25-29. doi: 10.31857/S2500262722020053.
  19. Епифанова И. В. Изучение адаптивных показателей люцерны изменчивой в условиях лесостепи среднего Поволжья // Кормопроизводство. 2022. № 1. С. 31-36. doi: 10.25685/KRM.2022.94.80.001.
  20. Кинчаров А. И., Дёмина Е. А. Анализ и краткосрочный прогноз изменения климатических условий в адаптивной селекции яровых зерновых // Российская сельскохозяйственная наука. 2022. № 1. С. 23-30. doi: 10.31857/S2500262722010057.
  21. Иванов Д. А., Ковалев Н. Г. Ландшафтно-мелиоративные системы земледелия (прикладная агрогеография). Монография. Тверь: Издатель А. Н. Кондратьев, 2017. 310 с.
  22. Бугаевская В. В., Вершинин В. В., Мартынова Д. Ю. Цифровизация землеустройства на основе многофункциональной земельно-информационной системы и геоинформационных технологий: результаты инноваций и проблемы // Международный сельскохозяйственный журнал. 2023. № 1 (391). С. 4-7. doi: 10.55186/25876740_2023_66_1_4.
  23. Михайленко И. М., Якушев В. П. Информационно-техническая база интеллектуализации управления агротехнологиями // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2022. № 2. С. 4-11. doi: 10.30850/vrsn/2022/2/4-11.
  24. Монгуш Л. Т. Изучение влияния покровных культур на урожайность и продуктивность многолетних трав в условиях республики Тыва // Вестник Крас-ГА У. 2020. № 12. С. 19-24. doi: 10.36718/1819-4036-2020-12-19-24.
  25. Плохинский Н. А. Биометрия. М.: МГУ, 1970. 367 с.
  26. Борисова Е. Е., Сизова Ю. В., Шуварин М. В. Влияние покровных культур на урожайность клевера // Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. 2020. № 2 (61). С. 56-60.
  27. Технология возделывания ячменя в Воронежской области /В. И. Турусов, А. М. Новичихин, И. М. Корнилов и др. Воронеж: Каменная Степь, 2019. 37 с

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023

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».