Delist.ru

Экспериментально-теоретические основы использования потоковой структуры агроэкосистем в прецизионном земледелии (19.08.2007)

Автор: Лопачев Николай Андреевич

13. N0P0K0 + С15 т/га + ЗУ30т/га + Н50т/га 3,24 2,65 3,82 73,0

14. N166P146K146 + С15 т/га + ЗУ30т/га + Н50т/га 3,43 2,25 4,02 73,3

15. N303P258 K258 + С15т/га + ЗУ30т/га + Н50т/га 3,29 2,73 3,85 73,7

16. N450P375K375 + С15 т/га + ЗУ30т/га + Н50 т/ 3,10 2,58 3,60 74,2

Поверхностная обработка почвы (8-10 см + 2 вспашки 22-25см)

1. N0P0K0 3,74 3,07 4,40 70,1

2. N166P146K146 3,29 2,71 3,85 70,2

3. N303P258K258 3,10 2,57 3,62 70,6

4, N450P375K375 2,80 2,17 3,26 71,0

5. N0P0K0 + С15т/га + ЗУ6т/га 3,87 3,19 4,55 70,2

6. N166P146K146 + С15т/га + ЗУ6т/га 3,40 2,80 3,98 70,4

7. N303P258K258 + С15т/га + ЗУ6т/га 3,19 2,64 3,72 70,7

8, N450P375K375. + С15т/га + ЗУ6т/га 2,93 2,43 3,41 71,9

9. N0P0K 0 + С10т/га +ЗУ18 т/га 3,70 3,04 4,35 70,3

10. N166 P146K146 + С10т/га. + ЗУ18т/га 3,39 2,82 3,95 70,6

11. N303P258K258 + С10 т/га + ЗУ18т/га 3,18 2,65 3,62 70,9

12 N450P375K375 + С10 т/га + ЗУ18т/га 2,97 2,47 3,46 71,3

13. N0P0K0 + С15 т/га + ЗУ30т/га + Н50т/га 3,54 2,90 4,17 72,8

14. N166P146K146 + С15 т/га + ЗУ30т/га + Н50т/га 3,49 2,88 4,09 73,0

15. N303P258 K258 + С15т/га + ЗУ30т/га + Н50т/га 3,31 2,75 3,87 73,6

16. N450P375K375 + С15 т/га + ЗУ30т/га + Н50 т/га 3,05 2,54 3,55 74,1

сделали энергетическую оценку эффективности ее производства единственной по степени объективности и возможности сравнения с мировыми производителями. Установлено, что коэффициент энергетической эффективности (Кээ) производства продукции четырехпольных севооборотов изменяется в зависимости от состава культур - 2,52 (викоовсяная смесь), 2,80 (черный пар), 3,02 (клевер) и 3,35 (донник).

В семипольном севообороте без удобрений вспашка обеспечивает Кээ - 3,45, а комбинированная обработка почвы повышает Кээ = 3,74, что делает ее более привлекательной с позиции энергозатрат. Однако вспашка эффективнее на фоне органических по сравнению с минеральными системами удобрений (табл. 4).

Наилучшие показатели Кээ = 3,60 (табл. 4, вар. 5,9,) в семипольном севообороте обеспечивают органические системы удобрений без навоза и наименьший Кээ = 2,69 минеральные (табл. 4, вар. 2,3). Промежуточные значения Кээ имеют органно-минеральные системы удобрений (табл. 4, вар. 6,7,8. и др.). Внесение навоза с энергетической точки зрения менее эффективно, чем соломы и сидерата.

Анализируя Кээ по элементам потоковых структур необходимо отметить, что четырехпольный севооборот с черным паром обеспечивает самый высокий показатель его выравненности, затем идут севообороты с донником, клевером и викоовсяной смесью. В семипольном севообороте наилучший элиминирующий эффект оказывает органика, особенно навоз, затеем органоминеральные и минеральные системы удобрений (табл. 4) Вид основной обработки почвы не оказывает влияния на выравненность Кээ по элементам потоковых структур (табл. 4, вар 1). Следовательно, показатель выравненности Кээ относительно элементов потоковых структур определяется факторами интенсификации и не совпадает с В продуктивности, баланса питательных веществ и гумуса и т. д., что необходимо учитывать при проектировании прецизионных систем земледелия.

5. Связь свойств почв с элементами рельефа потоковых структур

5,1. Потоковая методология и агропроизводственная группировка почв. На плодородие и распределение гумуса пахотных серых лесных почв разной степени эродированности тестового участка «ОПС» оказывает микрорельеф. При этом максимумы содержания обменных катионов Ca2+, Mg2+ и подвижного фосфора приурочены к вогнутым элементам микрорельефа. Связь подвижного калия с формами рельефа выражена слабо. Пространственное варьирование гумуса большей частью обусловлено микро - и нанорельефом. Поэтому детальные карты и картосхемы пространственного распределения почвенных разностей по элементам рельефа потоковых структур уже содержат предварительную информацию о закономерностях варьирования продуктивности агроэкосистем и являются основой агропроизводственной группировка пахотных земель.

Таблица 5. Агропроизводственная группировки почв тестового участка «ОПС» на основе потоковой методологии.

Группа Элементы потока Почвы Мощность Апах1, см Мощность гумусового слоя (Апах +Апах1+Аhа), см Содержание гумуса в Апах, % Запасы гумуса в почвенном слое, т/га Плотность сложения Апах, г/см3 Содержание водопрочных агрегатов, % Запасы продуктивной влаги Мероприятия по улучшению почв

1 Водоразделы, пологие склоны, бессточные понижения Несмытые намытые 8-23 50 2,14 108,0 1,0 54 120 Севообороты с много летними травами

2 Эрозионные сточные долины Смытые 4-6 25 1,75 66,5 1,3 22 165 Сеяные сенокосы

Так урожайность зерновых на участках разной степени смытости (табл. 5, группа 2) и приуроченных к определенным элементам потоковых структур снижается от 15 до 45% по сравнению с повышениями и намытыми почвами замкнутых понижений Следовательно, потоковую методологию необходимо использовать для агропроизводственной группировки пахотных земель при проектировании точных систем земледелия.

5.2. Связь агрохимических свойств почв с элементами рельефа потоковых структур. На пашне в слое 30-50 см установлена связь органического углерода (Сорг) с максимальной площадью сбора (МСА) (rs = 0,34) и высотой (Z) (rs = - 0,33). Коэффициенты rs показывают монотонное увеличение концентрации Сорг в понижениях (табл. 6). Установлена связь мощности гумусового горизонта на пашне с полной гауссовой кривизной (К) (rs = 0,41), характеризующей геометрическую форму, а не сток

Таблица 6. Коэффициенты корреляции Спирмана между концентрацией Р2О5 и МВ, Глебово, 1997 г.

Слой, см Высота, (Z) Минимальная кривизна (kmin) Максимальная площадь сбора (MCA) Максимальная дисперсивная площадь (MDA)

0-20 - 51,1 * 47,3 - 53,8

20-30 - 52 - 34,6 48,2 - 51,8

30-50 - 42,2 * * - 41,4

Примечания: *- коэффициент корреляции не существенен на 95% уровне значимости.

Знак rs пространственного распределения Р2О5 с региональными МВ (табл. 7) указывает увеличение его концентрации в понижениях. Более сложная форма связи характеризуется уравнеиием (1), по которому построен полиномиальный тренд (рис. 8):

загрузка...