Прогноз урожайности озимой пшеницы формула
Обновлено: 15.09.2024
ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ / BEБ-ГИС СИСТЕМЫ / ВЕГЕТАЦИОННЫЕ ИНДЕКСЫ РАСТИТЕЛЬНОСТИ / ОЗИМАЯ ПШЕНИЦА / ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ / КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ / РЕГРЕССИВНАЯ ЗАВИСИМОСТЬ / GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS / WEB-GIS SYSTEMS / VEGETATIVE INDEXES OF VEGETATION / WINTER WHEAT / PREDICTION OF A HARVEST / CORRELATION COEFFICIENT / REGRESSIVE DEPENDENCE
Аннотация научной статьи по сельскому хозяйству, лесному хозяйству, рыбному хозяйству, автор научной работы — Панеш Адам Хазретович, Цалов Георгий Валерьевич
Исследования проводились на базе производственных участков Адыгейского НИИ сельского хозяйства в 2015-2016 и 2016-2017 сельскохозяйственные годы. Ставилась задача выявления взаимосвязей между нормализованным вегетационным индексом NDVI, площадью поверхности растительности, способной осуществлять функции фотосинтеза, и содержанием хлорофилла в растениях. Также изучена корреляционная связь между урожайностью озимой пшеницы индексами NDVI, хлорофилловым фотосинтетическим потенциалом ХФП, вегетационным фотосинтетическим потенциалом ВФП. Наилучшие результаты при прогнозировании урожайности озимой пшеницы получены для показателя ВФП.
Похожие темы научных работ по сельскому хозяйству, лесному хозяйству, рыбному хозяйству , автор научной работы — Панеш Адам Хазретович, Цалов Георгий Валерьевич
Prediction of winter wheat productivity on the basis of geographic information system services
Studies were conducted on the basis of production sites of the Adyghe Research Institute of Agriculture in 2015-2016 and 2016-2017 agricultural years. The task was set to detect correlations between the normalized vegetative NDVI index, surface area of the vegetation capable to implement photosynthesis functions and the content of a chlorophyll in plants. Also studies were made on correlative relationship between winter wheat productivity, the NDVI indexes, chlorophyll photosynthetic potential and vegetative photosynthetic potential. The best results of prediction of winter wheat productivity have been obtained for vegetative photosynthetic potential index.
УДК 004.9:633.11 ББК 32.81 П 16
Прогнозирование урожайности озимой пшеницы на основе сервисов геоинформационных систем
Аннотация. Исследования проводились на базе производственных участков Адыгейского НИИ сельского хозяйства в 2015-2016 и 2016-2017 сельскохозяйственные годы. Ставилась задача выявления взаимосвязей между нормализованным вегетационным индексом NDVI, площадью поверхности растительности, способной осуществлять функции фотосинтеза, и содержанием хлорофилла в растениях. Также изучена корреляционная связь между урожайностью озимой пшеницы индексами NDVI, хлорофилловым фотосинтетическим потенциалом ХФП, вегетационным фотосинтетическим потенциалом ВФП. Наилучшие результаты при прогнозировании урожайности озимой пшеницы получены для показателя ВФП.
Ключевые слова: геоинформационные системы, ВЕБ-ГИС системы, вегетационные индексы растительности, озимая пшеница, прогнозирование урожая, коэффициент корреляции, регрессивная зависимость.
Prediction of winter wheat productivity on the basis of geographic information system services
Abstract. Studies were conducted on the basis ofproduction sites of the Adyghe Research Institute of Agriculture in 2015-2016 and 2016-2017 agricultural years. The task was set to detect correlations between the normalized vegetative NDVI index, surface area of the vegetation capable to implement photosynthesis functions and the content of a chlorophyll in plants. Also studies were made on correlative relationship between winter wheat productivity, the NDVI indexes, chlorophyll photosynthetic potential and vegetative photosynthetic potential. The best results of prediction of winter wheat productivity have been obtained for vegetative photosynthetic potential index.
Keywords: geographic information systems, WEB-GIS systems, vegetative indexes of vegetation, winter wheat, prediction of a harvest, correlation coefficient, regressive dependence.
Использование геоинформационных технологий в сельском хозяйстве получает все большее распространение. Особенно быстро развиваются услуги геоинформационных систем (ГИС), доступ к которым предоставляется через Интернет (ВЕБ-ГИС). ВЕБ-ГИС - это геоинформационная система в сети Интернет, пользователи которой могут работать с пространственными данными с помощью ВЕБ-браузеров. В ВЕБ-ГИС реализуются почти все функции, доступные в настольной/серверной ГИС. Для работы в ВЕБ-ГИС пользователю нет необходимости обладать квалификацией ГИС-специалиста и не требуется специализированное программное обеспечение. Также большим преимуществом, в сравнении с затратами на создание и эксплуатацию настольных/серверных ГИС, являются незначительные расходы на подключение к ВЕБ-ГИС услуге.
Указанные преимущества позволяют использовать ВЕБ-ГИС отдельными фермерами при возделывании зерновых культур [1]. Многие ВЕБ-ГИС предоставляют своим абонентам
Указанные ВЕБ-ГИС предоставляют значения следующих индексов растительности: нормализованного вегетационного индекса NDVI, индекса содержания хлорофилла в листьях растений MCARI/OSAVI, индекса содержания азота в листьях растений GNDVI, почвенного вегетационного индекса SAVI, индекса листовой поверхности растения LAI и др. Пользователям также доступны наборы карт, выполненных в виде растровых изображений полей, с наложенными фильтрами по указанным индексам.
Имеется ряд исследований, посвященных прогнозированию урожайности сельскохозяйственных культур [4]. В этих исследованиях используются различные методы: визуальная оценка состояния полей, статистическая обработка, поиск и сравнение по году-аналогу, построение моделей роста, разработка регрессивных подходов. В частности, для мониторинга и прогнозирования урожайности активно используется вегетационный индекс NDVI. При выборе длин волн для расчета NDVI руководствуются оптико-биологическими свойствами зеленой растительности, а именно поглощением излучения хлорофиллом в красной области спектра и отражением поверхности растений в ближней инфракрасной области спектра. Спутниковая группировка Sentine 1-2, чьи снимки используют многие ВЕБ-ГИС, предоставляет своим пользователям для расчета NDVI снимки в спектральных каналах В4 (665 нм) и В8 (842 нм) с пространственным разрешением 10 м [5].
Выполненные в последние годы исследования показывают, что урожайность озимой пшеницы демонстрирует во многих случаях наличие достаточно тесной корреляции с КОУ! (максимальной за период вегетации или интегрированным значением за некоторый временной интервал). Однако наличие такой корреляции не отличается стабильностью, что не позволяет использовать взаимосвязь урожайности с КОУ! в качестве универсальной, достоверной модели. По этой причине были проведены исследования по разработке новых, отличающихся более высоким уровнем инвариантности взаимосвязей, с более высоким уровнем достоверности вегетационных индексов, демонстрирующих наличие достаточно устойчивой и тесной взаимосвязи с величиной урожайности озимой пшеницы [6, 7].
Индексы КОУ!, а также рассматриваемые далее в работе хлорофилловый фотосинтетический потенциал ХФП и вегетационный фотосинтетический потенциал ВФП - это оптико-биологические характеристики посевов. В работе исследуются корреляционные взаимосвязи между этими индексами, что позволяет получить объективную информацию о продукционном процессе развития растительности. Также, что является наиболее важным, анализируются методы расчета вегетационных индексов, предлагаемых в работах [6, 7], и выявляется с учетом проведенных измерений на полях Адыгейского НИИСХ наиболее оптимальный вегетационный индекс для прогнозирования урожайности озимой пшеницы.
Объекты и методы исследования
Выявлено наличие корреляционной взаимосвязи, относительно невысокой, между площадью ассимиляционной поверхности посевов озимой пшеницы и их индексом КОУ!. Коэффициент корреляции в среднем за период исследований составил 0,65 (табл. 1).
Взаимосвязь между площадью ассимиляционной поверхности озимой пшеницы (м2/м2) и индексом КОУ!
Прогнозировать урожай — значит правильно организовать агротехнические мероприятия, что позволяет получить хороший урожай, подготовиться к его сбору и хранению.
Агрометеорологические прогнозы — это научно обоснованные предположения о влиянии на развитие и продуктивность сельскохозяйственных культур ожидаемых метеорологических условий и необходимых для повышения урожая агротехнических мероприятий.
В процессе многолетних исследований выявляются сложные связи между исходными и конечными состояниями, определяются лимитирующие факторы (предикторы), предопределяющие развитие рассматриваемых процессов.
Методы агрометеорологических прогнозов основаны на количественных зависимостях прогнозируемой переменной от состояния предикторов на дату прогноза. Эти зависимости устанавливают путем статистической обработки результатов агрометеорологических наблюдений, и выражены они прогностическими уравнениями.
Информацию о предикторах, включенных в прогностические уравнения, получают из метеорологических наблюдений на метеостанциях и сопряженными с ними агронаблюдениями за растениями на агрометеостанциях и постах, по данным обследований в полях, садах, на пастбищах и т. п. От точности исходной информации зависит качество прогнозов, их оправдываемость. Поэтому проводят еще дополнительные наблюдения по специальным программам, маршрутные наземные и авиационные наблюдения, привлекают снимки со спутников и космических станций для обследования состояния посевов на больших площадях.
Заблаговременность агрометеорологических прогнозов 1. 3 мес, оправдываемость 80. 90 % и более.
Агрометеорологические прогнозы составляют в Гидрометцентре, межрегиональных управлениях и в областных центрах Росгидромета.
Прогноз теплообеспеченности вегетационного периода (Ф. Ф. Давитая, 1964);
(12.1)
где — прогнозируемая сумма активных температур, °С; а и — числовые, эмпирические коэффициенты для данного района; D — дата перехода среднесуточной температуры воздуха через 10 °С, выраженная числом дней от первого марта или первого апреля.
Прогноз запасов продуктивной влаги в почве к началу вегетационного периода
(Л. А. Разумова, 1972):
(12.2)
где — ожидаемые весенние запасы продуктивной влаги в слое 0. 100 см, мм; — запасы продуктивной влаги осенью перед замерзанием почвы, мм; — запасы продуктивной влаги:
при устойчивой зиме
(12.3)
при неустойчивой зиме
(12.4)
здесь х — количество осадков от даты последнего определения влажности до даты составления прогноза, мм; d — дефицит влажности в почве (разность между наименьшей влагоемкостью и фактическими запасами продуктивной влаги), мм. Прогноз появления колорадского жука В. В. Вольвач:
(12.5)
где — продолжительность созревания перезимовавших жуков (т. е. период от выхода до начала яйцекладки); t — среднесуточная температура воздуха за этот период, определяют по прогнозу или климатическим нормам; — разность между максимальной длиной дня на 21 июня на данной широте места и длиной дня на дату выхода жуков из почвы.
На основании этих уравнений рассчитывают сроки химических обработок посадок картофеля.
Фенологические прогнозы позволяют определить сроки полного созревания культур и начало уборки.
Прогнозы состояния зимующих культур весной определяют по температуре почвы на глубине кущения (3 см).
Прогноз урожайности сельскохозяйственных культур на основе применения математического моделирования разработан А. А. Ничипоровичем, А. И. Будаговским, Ю. К. Россом, X. Г. Тоомингом, Е. П. Галяминой и др.
Прогноз урожайности пшеницы (озимая Мироновская 808) разработан Е. С. Улановой для Центрально-Черноземной зоны:
, (12.6)
где У—ожидаемая урожайность, т/га; —запасы продуктивной влаги в слое 0. 100 см весной, мм; — число стеблей на 1 м 2 весной.
Рис. 12.1. Зависимость средней областной урожайности озимой пшеницы от средних по области запасов влаги в слое почвы 0. 100 м и числа стеблей (n) на 1 м 2 в фазе
выхода в трубку:
а —Северный Кавказ; б— Центрально-Черноземная зона, Среднее и Нижнее Поволжье
Прогноз урожайности озимой пшеницы для Нечерноземной зоны разработан М. С. Куликом (1966) в виде номограммы (рис. 12.1).
Прогноз урожайности яровой пшеницы А. В. Процерова, К. В. Кириличевой и др.:
, (12.7)
где У— ожидаемая урожайность, т/га; — число колосоносных стеблей; h — средняя высота растений, см; — запасы продуктивной влаги в слое 0. 100 см, мм.
Прогноз урожайности кукурузы предложен Ю. И. Чирковым (1969):
(12.8)
где У— урожайность кукурузы в зернах, т/га; — коэффициент, зависящий от средней температуры воздуха после выметывания метелки (по прогнозу); а, b, с — коэффициенты, зависящие от площади листовой поверхности; W—запасы продуктивной влаги в слое 0. 50см в фазу выметывания метелки, мм; —коэффициент, зависящий от среднесуточной температуры воздуха и средних влагозапасов в период органогенеза початков.
Площадь листьев одного растения определяют по формуле, предложенной Ю. И. Чирковым (формула применима для растений высотой от 5 до 250 мм):
, (12.9)
где — площадь листьев одного растения, дм 2 ; h — высота стебля растения с метелкой, см.
Для расчета площади листовой поверхности на 1 га надо площадь , м 2 , умножить на число растений на 1 га.
Прогноз оросительных норм по весенним влагозапасам в почве предложен Л. А. Разумовой и Н. Б. Мещаниновым (1972).
Для отдельных районов построены графики урожайности сельскохозяйственных культур в зависимости от оптимальных суммарных расходов влаги (рис. 12.2).
Рис. 12.2. Связь урожайности кукурузы (а) и яровой пшеницы (б) с оптимальными суммарными расходами влаги за период вегетации:
1 — Кулундинская степь; 2 — Оренбургская степь; 3— Поволжье; 4— Северный Кавказ
Прогноз оросительных норм для зерновых культур необходим для определения предполагаемого оптимального потребления воды растениями в вегетационный период, большое значение имеет прогноз оросительных норм для яровых культур.
Прогноз составляют ранней весной после измерения запасов влаги в почве по методике Л. А. Разумовой и Н. Б. Мещаниновым (1972).
Оросительная норма, мм,
, (12.10)
где — оптимальные суммарные расходы влаги, обеспечивающие получение высокого урожая, мм; определяют по известным зависимостям урожайности сельскохозяйственных культур. Для яровой пшеницы и кукурузы можно воспользоваться зависимостями на рисунке 12.2; — фактические суммарные расходы в естественных условиях увлажнения, мм; рассчитывают по уравнению водного баланса:
, (12.11)
здесь и — влагозапасы в слое почвы 0. 100 см соответственно на начало сева и конец вегетации, мм; X— количество атмосферных осадков за период вегетации, мм. и X берут из агроклиматических справочников. Расчет выполняют преимущественно обеспеченностью 80 %.
С помощью фенологических прогнозов определяют время проведения агротехнических мероприятий (внесения удобрений полива и др.), время созревания и уборки сельскохозяйственных культур; долгосрочный прогноз теплообеспеченности вегетационного периода позволяет рассчитать сроки посева пожнивных культур, в результате чего рационально используются ресурсы тепла после уборки основных культур. Долгосрочный прогноз влагообеспеченности полей является основой для правильного соотношения площадей под озимыми, ранними и поздними яровыми культурами и т. д.
Урожай который может быть обеспечен приходом ФАР при оптимальном в течении вегетации режиме агрометеорологических факторов (свет, вода, тепло), а также урожайной способностью культуры, уровня плодородия почвы и культуры земледелия, можно рассчитать по формуле:
ПУ= , где (1)
ПУ – потенциальная урожайность, ц/га;
R- приход фотосинтетической активной радиации за период вегетации культуры, ккал/га;
Кфар - коэффициент использования фотосинтетической активной радиации посевами, %;
g - калорийность единицы урожая органического вещества, ккал/кг.
100-число для определения использования ФАР в абсолютных величинах за вегетационный период;
100- число для определения величины урожайности, ц/га.
Потенциальный урожай, который может быть обеспечен приходом ФАР равен:
ПУ= = 78,4(ц/га)
Убиол = , где (2)
Убиол - биологический урожай абсолютно сухой массы, ц/га;
ПУ –потенциальная урожайность, ц/га;
В – стандартная влажность,%;
а – сумма частей в отношении основной продукции в биомассе.
Убиол= 42,2 (ц/га)
3.2. Расчет действительно возможной урожайности по
Влагообеспеченности.
Действительно возможный урожай (ДВУ) – это урожай, который теоретически может быть обеспечен генетическим потенциалом сорта и основным лимитирующим фактором – влагой.
где, (3)
ДВУ – действительно возможный урожай по влагообеспеченности, ц/га
Wпр – продуктивная для растения влага, мм
Кw – коэффициент водопотребления, мм /ц
Количество продуктивной для растений влаги можно рассчитать по формуле
Wпр =Wo +0.8 x Oc, (4)
Wo – запас продуктивной влаги в метровом слое почвы к моменту посева яровых или возобновления.
Ос – количество осадков которые выпадают за период вегетации
ц/га
Урожай абсолютно сухой биомассы рассчитанный по формуле (5) пересчитываем в основную продукцию так как и для потенциального урожая
Убиол(влаг) = , где (5)
Убиол(влаг)- действительно возможный урожай по влагообеспеченности, ц/га
Убиол = =53,0ц/га
3.3 Расчет биологической урожайности по формулам А.М. Рябчикова
Решающею роль в формировании урожая играют солнечные лучи, тепло, влага и почвенные условия в комплексе.
Взаимоотношения этих факторов отражается в формуле А. М. Рябчикова, которая с высокой точностью позволяет определить биогидротермический потенциал в конкретных климатических условиях.
Биогидротермический потенциал рассчитывается по формуле:
Кр= где (6)
Кр-биогидротермический потенциал в баллах
Tv- период вегетации в декадах
36 – число декад в году
R - радиационный баланс, за период вегетации культуры, ккал/см 2
Кр=
Для перехода на урожай абсолютно сухой биомассы используют формулу:
20- цена одного балла биогидротермического потенциала, ц/га
Урожай абсолютно сухой биомассы пересчитываем в основную продукцию:
Уб.г.т.п.= (8)
Уб.г.т.п=.= ц/га
Урожайность озимой пшеницы – это количество зерна, полученного с одного гектара в результате жизнедеятельности определенной совокупности растений, которая состоит в усвоении питательных веществ и воды из грунта и синтеза органических веществ под действием солнечной энергии.
Основные составляющие урожая
Общеизвестно, что величина урожая зависит от двух главнейших показателей – густоты продуктивного стеблестоя и массы зерна с одного колоса. Биологический урожай определяют по формуле:
Вбиол = Г х М х 10000 : 100000 = Г х М : 10
Вбиол – биологический урожай, ц/га;
Г – густота продуктивного стеблестоя, шт/м2;
М – масса зерна с одного колоса, г;
10 000 – коэффициент перерасчета с 1 м2 на 1 га;
100 000 – коэффициент перевода с г/га в ц/га.
Эти две составляющие урожая являются обобщающими показателями. На них влияет много факторов, которые можно разделить на две группы – метеорологические и технологические. Ясно, что всю сложность и многогранность жизненного цикла растений на протяжении вегетационного периода может отобразить только совокупность факторов. Поэтому для видения реального значения составляющих урожая нужно учитывать даже наименее значимые показатели структуры урожая. Детальный анализ составных частей продуктивности необходим для морфологического контроля за растениями и возможности целенаправленного влияния на формирование определенных элементов структуры урожая.
Густота стеблестоя
Густота продуктивного стеблестоя охватывает ряд более мелких показателей. В первую очередь, она зависит от коэффициента кущения (К) и количества растений на 1 м2 (Р, шт/м2). Увеличение одного из них приводит, как правило, к уменьшению другого, т.е. они взаимосвязаны. Базисным показателем в данном случае является густота растений. На посевах с густотой свыше 400-500 растений на 1 м2 коэффициент кущения редко превышает показатель 1,5. Необходимая густота продуктивного стеблестоя (500-700 шт/м2) формируется, в основном, за счет количества растений. Функция коэффициента кущения минимальна, поскольку большинство растений имеют один стебель.
В посевах, где взошло и развивается 200-300 растений, основная роль в формировании продуктивного стеблестоя принадлежит уже не количеству растений, а коэффициенту кущения. Т. е., имея низкий базисный показатель, можно с помощью агротехнических мероприятий компенсировать стеблестой другим показателем – коэффициентом кущения, который возрастает до уровня 2-3. Итак, густоту продуктивного стеблестоя перед уборкой можно выразить формулой:
Г = К х Р (Формула 2)
Густота растений не может быть постоянной величиной. Она изменяется за время вегетации в сторону уменьшения и зависит, прежде всего, от нормы высева. В данном случае берется во внимание норма высева (в млн) похожих семян на один гектар, вернее, коэффициент высева (КВ). Этот показатель может колебаться в довольно широком диапазоне – от 2,0 млн/га до 7,0 млн/га. Он зависит от зоны выращивания, плодородия почвы, условий увлажнения и особенностей применяемой технологии. Высевая большее или меньшее количество семян, мы закладываем основу для принятия решений по применению определенных агроприемов во время дальнейшего ухода за посевами.
Полевая всхожесть
Статистические данные свидетельствуют, что до половины высеянных семян не дают всходов. Поэтому чрезвычайно важно учитывать показатель полевой всхожести (П, %), имеющий едва ли не наибольшее, после нормы высева, влияние на количество растений на единице площади. Норму высева мы устанавливаем путем расчетов. Полевая всхожесть – показатель, который определяется уже условиями прорастания и качеством работ во время сева. Она рассчитывается как отношение количества проросших растений к количеству высеянных похожих семян на единице площади.
Часть взошедших растений может погибнуть от неблагоприятных условий зимовки. Поэтому учитываем в формуле показатель зимостойкости (3,%), который показывает количество растений, сохранившихся до весны, по отношению к количеству растений перед вступлением в зимовку. Гибель растений зимой в условиях Западной Украины незначительна. Этот показатель можно корректировать агротехникой.
Значительная часть растений и отдельных стеблей выпадает во время весенне-летней вегетации. В отдельные годы в этот период может выпасть около трети растений. Поэтому важно определенными агроприемами уменьшить засоренность, защитить посевы от полегания, болезней и вредителей. Выживание растений за весенне-летний период (В, %) определяется отношением количества растений перед сбором урожая к их количеству после возобновления весенней вегетации.
Таким образом, зависимость густоты растений от других элементов структуры урожая можно выразить формулой:
Р = КВ х П х 3 х В : 10000
А формула густоты продуктивного стеблестоя после подстановки детализированного значения густоты растений (Р) в формулу 2 приобретет следующий вид:
Г = ККВП-ЗВ: 10000
Продуктивность колоса
Уменьшение густоты продуктивного стеблестоя ниже определенного оптимального уровня вследствие потерь растений и стеблей за зиму и весенне-летнюю вегетацию приведет к закономерному снижению урожайности посевов. Чтобы не допустить этого, необходимо возможные потери продуктивности компенсировать увеличением другого показателя структуры, который закладывается и формируется позднее, – продуктивностью колоса. Даже при условии уменьшения густоты продуктивного стеблестоя до 300-400 шт/м2 определенными агроприемами можно увеличить продуктивность колоса до 1,5 г, что даст возможность собрать 40-60 ц/га. Такой же уровень урожая будет при густоте 400-600 колосьев на 1 м2 и массе зерна с колоса примерно 1 г. Снижение числа и массы зерен при сильном кущении растений обусловлено ростом конкуренции между побегами кущения. Наиболее высокий урожай возможен при оптимальном объединении обоих показателей.
Итак, проанализируем составные части другого обобщающего показателя структуры урожая озимой пшеницы – массы зерна с одного колоса. Что стоит за этим показателем?
Озерненность колоса в первую очередь определяется количеством колосков, образовавшихся на выступах колосового стержня. Чем больше колосков, тем больше зерен в колосе и масса зерна с одного колоса. У озимой пшеницы среднее число колосков в колосе находится в пределах 16-22 шт. Это сортовой признак, увеличивать который можно также агротехническими мероприятиями. В частности, наибольшее влияние на количество колосков в колосе (УК, шт.) имеют удобрения.
Медленное прохождение начальных этапов органогенеза, особенно III и IV, также способствует закладке большего количества колосков.
Показатели, влияющие на продуктивность
В продуктивности колоса базисным показателем является количество колосков в колосе, поскольку этот элемент структуры закладывается и формируется первым. Закладку меньшего количества тех органов, которые формируются на более ранних этапах развития, можно компенсировать органами, образующимися позднее. Уменьшение урожая от элементов структуры, которые формируются первыми, вследствие возможности компенсации может быть незначительным. И наоборот, компоненты продуктивности, формирующиеся в конце развития озимой пшеницы, почти не имеют возможности для компенсации, а потому снижение урожая может быть значительным. Небольшое количество продуктивных побегов может компенсироваться в процессе развития увеличением числа колосков в колосе; меньшее число колосков в колосе компенсируется ростом числа зерен в колоске, а малое число зерен компенсируется повышением массы 1000 зерен.
Необходимое количество отдельных органов растения, от которых зависит продуктивность, может быть достигнуто благодаря закладке большего числа органов или меньшей их редукции.
Кроме этих показателей, масса зерна с одного колоса зависит от массы зерновки (МЗ, г). Она зависит, в основном, от условиий роста и ухода на более поздних фазах вегетации. Особое значение имеют здесь удобрения и защита посевов от болезней, вредителей и полегания.
Масса зерновки зависит не только от условий развития, а в первую очередь определяется длиной цветковых чешуек, рост которых заканчивается уже во время колошения. Подкормка азотными удобрениями, проведенная к окончанию формирования цветковых чешуек, может способствовать их увеличению. Более поздние подкормки уже не влияют на размеры чешуек и длину зерна, но способствуют росту зерен до полного заполнения пространства между цветковыми чешуями.
Особая роль массы зерновки, сравнительно с другими компонентами урожая, заключается в том, что закладка и формирование зерновки происходит в сжатые сроки и уменьшение ее массы не может быть компенсировано никакими другими элементами урожая.
Все показатели, определяющие массу зерна колоса, зависят от особенностей сорта, метеорологических условий и могут регулироваться большинством агротехнических мероприятий.
Структурная формула урожая
Таким образом, массу зерна с одного колоса можно разложить на три главные составные части:
М = МЗ х УК х КЗ (Формула 5)
Заменив значение Г (формула 4) и М (формула 5) их составными компонентами, получим такой вид формулы 1:
Вбиол = (К х КВ х П х 3 х В : 10000) х (МЗ х УК х КЗ) : 10
Сделав соответствующие упрощения в формуле, имеем окончательный ее вариант:
Вбиол = К х КВ х П х 3 х В х МЗ х УК х КЗ : 100000, ц/га
Структурная формула урожая позволяет анализировать не только значение конкретного элемента продуктивности, но и в результате логического объединения оптимальных параметров структурных единиц, роста и ухода на более поздних фазах вегетации.
Читайте также: