ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРА ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ УРОЖАЯ КОРМОВЫХ КУЛЬТУР

Иванов Д.А.

Член-корреспондент РАН,

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский  научно-исследовательский институт мелиорированных земель»

ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРА ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ УРОЖАЯ КОРМОВЫХ КУЛЬТУР

Аннотация

В работе приведены результаты статистического и информационного анализа данных мониторинга урожайности кормовых культур (овса и трав) в пределах опытного полигона. Показано, что на основе этих математических процедур можно выявлять особенности пространственного варьирования продуктивности культур в пределах конкретной территории. Статистические и информационные методы позволяют раскрыть закономерности развития различных агроценозов.

Ключевые слова: овес, многолетние травы, агроландшафт, энтропия, фрактал, регрессия. 

Ivanov D.A.

Corresponding member of the Russian Academy of Science

Federal State Budgetary Scientific Institution All-Russian Research Institute of Reclaimed Lands

RESEARCH OF CHARACTER OF SPATIAL VARIABILITY OF THE YIELD OF FORAGE CROPS

Abstract

In work results of the statistical and information analysis of the data of monitoring of productivity of forage crops (oats and grasses) are resulted within the limits of skilled range. It is shown, that on the basis of these mathematical procedures it is possible to reveal features of a spatial variation of efficiency of cultures within the limits of concrete territory. Statistical and information methods allow to open laws of development of various vegetative communities.

Keywords: oats, long-term grasses, agrolandscape, entropy, fractal, regress.

Знание основных факторов, определяющих характер формирования продуктивности кормовых культур (зерновых и трав) в различных ландшафтных условиях позволяет оптимизировать их продукционный процесс и получать более высокие и устойчивые урожаи при меньших затратах труда и средств. Продуктивность растений является основными проявлениями их адаптивных реакций на условия ландшафтной среды, для изучения которых применяются разнообразные полевые и статистические методы. Полученные знания позволяют разрабатывать оптимальные технологические схемы возделывания, способствующие повышению продуктивности и устойчивости травостоев, а также затуханию деградационных процессов в агроландшафте, что является одной из задач адаптивно-ланд­шафт­ного земледелия.

Характер пространственной изменчивости урожайности изучался на примере посевов овса и пятикомпонентной травосмеси. Пятикомпонентная смесь изначально в равных долях состояла из люцерны синегибридной сорта «Вега», клевера лугового сорта «Вик 7», тимофеевки луговой сорта «Вик 9», овсяницы луговой сорта «Вик 5», райграса пастбищного сорта «Вик 6». Особенности вариабельности урожайности овса и сена в пределах конечно-моренной гряды исследовали на агроэкологическом стационаре ВНИИМЗ, достаточно подробно описанном в литературе [1-4]. Он расположен в пределах конечно-моренного холма с относительной высотой 15 м. Холм состоит из межхолмных депрессий (северной и южной), южного склона крутизной 3-5^о, плоской вершины и северного склона крутизной 2-3^о. Почвенный покров представлен вариацией-мозаикой дерново-подзо­листых глееватых и глеевых почв, развивающихся на двучленных отложениях различной мощности. Южный склон характеризуется господством песчаных и супесчаных почв, тогда как на северном преобладают их легкосуглинистые разности, что является генетичес­кой особенностью конечно-моренных гряд.

Агроценозы изучались на агроэкологической трансекте – узком поле, длиной 1300 м, разделенном на продольные параллельные полосы, каждая из которых засевается определенной культурой севооборота. Трансекта пересекает все основные микроландшафтные позиции конечно-моренного холма: транзитно-аккуму­ля­тив­ные агромикроландшафты (АМЛ) межхолмных депрессий и нижних частей склонов, в которых преобладает аккумуляция влаги и питательных веществ; транзитные местоположения центральных частей склонов, характеризующиеся боковым током влаги; элю­ви­аль­но-тран­зит­ные позиции верхних частей склонов, где, наряду с боковым током влаги, наблюдается вертикальное промывание почвенного профиля и элювиально-аккуму­ля­тив­ные АМЛ плоской вершины, где происходит, как вертикальный, нисходящий ток влаги, так и ее аккумуляция в микропонижениях.

Изучение характеристик агроландшафта производилось в точках опробования, различающихся только в природном отношении. Они регулярно расположены по трансекте на расстоянии 40 м друг от друга. Урожайность зерна и сена определялась по 120 десятиметровкам, регулярно расположенным вдоль трансекты. Исследования проводились в 2003-2006 гг.  Удобрения в ходе опыта не вносились.

Полученные в ходе исследований  данные обрабатывались методом многофакторного линейного регрессионного анализа, на основе которого определялись формализуемые (описываемые числом) факторы ландшафтной среды, достоверно влияющие на продуктивность культуры. Частное от деления значения коэффициента детерминации регрессионного уравнения на количество факторов, достоверно влияющих на продуктивность культуры, позволяет определить среднее значение влияния факторов на урожайность (А), которое может служить мерой степени управляемости агроценоза. При увеличении значения А степень управляемости агроценоза повышается, так как регуляция более сильных факторов или адаптация к ним приносит более ощутимые результаты.

Для углубленного исследования опытных данных применены элементы информационного и фрактального анализов пространственных рядов (регистрограмм) урожайности.

Применение элементов теории информации, основной функцией которой является энтропия, позволяет более полно описать изучаемые явления. В математической теории информации энтропия служит мерой неопределенности случайного эксперимента. Энтропия возрастает при увеличении числа состояний системы (в данном случае градаций урожайности) или/и при сближении значений вероятности возникновения этих состояний.

Для сравнения уровней неопределенности состояния различных систем весьма удобно пользоваться относительной энтропией Е(А)_т, представляющей собой частное от деления Е(А) конкретной системы на величину максимально возможной в ее условиях энтропии (когда все ее состояния имеют одинаковую вероятность возникновения). Чем выше  Е(А)_т, тем меньше однородность системы [5].

Фрактальную размерность временного или пространственного ряда можно рассматривать как оценку разнообразия иерархической организации системы, и чем она больше, тем меньше иерархическое разнообразие (снижаются различия между уровнями). Ряд называется персистентным, если его фрактальная размерность (D) не превышает 1,5. Он состоит из апериодических циклов. В условиях персистентного ряда возможно прогнозирование поведения системы. В антиперсистентных рядах, фрактальная размерность которых выше 1,5, псевдоцикличность отсутствует. Они возникают под воздействием турбулентных (хаотических) процессов. На основе этих рядов прогнозировать поведение системы затруднительно. Исследования показали, что дробная размерность ряда является результатом взаимодействия нескольких систем. Она может служить количественной характеристикой степени устойчивости и адаптивности системы [6,7].

Результаты исследований представлены в таблице 1, анализ которой показывает, что  среднемноголетние продуктивности овса и пятикомпонентной травосмеси практически не различаются. Монокультурные посевы характеризуются лучшей потенциальной управляемостью, чем пятикомпонентные травостои. Это объясняется внедрением со временем в травостой малопродуктивных и неодинаковых по экологическим требованиям аборигенных видов, что приводит к увеличению количества факторов ландшафтной среды влияющих на его продуктивность.

Таблица 1 - Статистико-информационные характеристики рядов урожайности изучаемых культур

Культура	Продуктивность т/к. ед. га	%)	А (%)	Е(А)	Е(А)т	D
Овес	2,8	20,9	14,7	0,70	0,82	1,40
Травостой	2,4	48,5	13,1	1,49	0,77	1,49

Посевы овса характеризуются значительно меньшей пространственной вариабельностью урожайности по сравнению с пятикомпонентным травостоем, что также объясняется трансформацией ботанического состава трав за годы исследования. Это отражается и на значении абсолютной энтропии (мере хаотичности) урожайности травостоя – она в два раза выше, чем на посевах овса, что объясняется различием в количестве видов растений, слагающие исследуемые агроценозы. Относительная энтропия урожайности травостоев несколько ниже, чем на овсе, что объясняется сложившимся, в результате межвидовой конкурентной борьбы, равновесием между компонентами травостоя, которые сдерживают друг друга. В посевах овса проявляется, в основном, внутривидовая конкуренция, что отражается на значении относительной энтропии -  доминирующий вид (овес) стремится максимально адаптироваться ко всем экологическим нишам агроландшафта, поэтому наблюдаются близкие вероятности возникновения разных градаций его урожайности.

Вследствие доминирования одного вида в посевах овса фрактальная размерность рядов его урожайности равна 1,4, что говорит об их персистентности. Это свидетельствует о наличии в регистрограммах урожайности овса четких иерархических уровней, что позволяет уверенно предсказывать ее изменение в пространстве.

Значения фрактальной размерности рядов урожайности травостоя колеблется вокруг среднего, равного 1,49, что говорит о значительном влиянии на его продукционный процесс случайных (хаотических) явлений - количество иерархических уровней в регистрограммах его урожайности весьма велико и различия между ними незначительны.

В заключение следует отметить, что методы регрессионного и информационного анализа рядов урожайности кормовых культур позволяют не только выявлять особенности их пространственной организации, но и раскрывать закономерности формирования агроценозов, а также выявлять возможности управления их продукционным процессом.

Литература

1. Иванов Д.А. Ландшафтно-адаптивные системы земледелия (агроэкологические аспекты). –Тверь: Чудо. -2001, -304с.
2. Иванов Д.А. Агрогеография (теоретические и прикладные аспекты). LAP LAMBERT ACADEMIC PUBLISHING, Gmbh & Co.KG, Heinish-BocKing – Str. Saarbrucken, Doutschland, 2012, -311 с.
3. Ковалев Н.Г., Иванов Д.А. Тюлин В.А. Введение в агроландшафтоведение. –М. - Тверь, 2002, -212с.
4. Иванов Д.А., Корнеева Е.М., Салихов Р.А., Петрова Л.И., Пугачева Л.В., Рублюк М.В. Создание ландшафтного полигона нового поколения. // Земледелие, №6, 1999, с. 15-16
5. Берлянт А.М. Образ пространства: карта и информация. –М.: Мысль, 1986, -240с.
6. Иванов О.П., Оксогоев А.А. Синергетика и фракталы сложных систем. –ТГУ, 2008, -280с.
7. География и мониторинг биоразнообразия. Колл. авторов. -М.: Из-во Научного и учебно-методического центра, 2002.- 432 с.

References

1. Ivanov D.A. Landshaftno-adaptivnye sistemy zemledelija (agrojekologi-cheskie aspekty). –Tver': Chudo. -2001, -304s.
2. Ivanov D.A. Agrogeografija (teoreticheskie i prikladnye aspekty). LAP LAMBERT ACADEMIC PUBLISHING, Gmbh & Co.KG, Heinish-BocKing – Str. Saarbrucken, Doutschland, 2012, -311 s.
3. Kovalev N.G., Ivanov D.A. Tjulin V.A. Vvedenie v agrolandshaftovede-nie. –M. - Tver', 2002, -212s.
4. Ivanov D.A., Korneeva E.M., Salihov R.A., Petrova L.I., Pugacheva L.V., Rubljuk M.V. Sozdanie landshaftnogo poligona novogo pokolenija. // Zem-ledelie, №6, 1999, s. 15-16
5. Berljant A.M. Obraz prostranstva: karta i informacija. –M.: Mysl', 1986, -240s.
6. Ivanov O.P., Oksogoev A.A. Sinergetika i fraktaly slozhnyh sistem. –TGU, 2008, -280s.
7. Geografija i monitoring bioraznoobrazija. Koll. avtorov. -M.: Iz-vo Na-uchnogo i uchebno-metodicheskogo centra, 2002.- 432 s.