На правах рукописи

Никулочкина Светлана Николаевна

Формирование продуктивности яровой пшеницы

в природно-экологических циклах территорий

Красноярского края

Специальность 03.02.08 – Экология (биология)

Автореферат

диссертации на соискание учной степени

кандидата биологических наук

Красноярск 2013

1

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Красноярский государственный аграрный университет».

Научный руководитель доктор технических наук, профессор, чл-корр. РАСХН Цугленок Николай Васильевич

Официальные оппоненты: Хижняк Сергей Витальевич, доктор биологических наук, доцент, ФГБОУ ВПО «Красноярский государственный аграрный университет», кафедра ботаники, физиологии и защиты растений, профессор Ковылин Николай Владимирович, доктор сельскохозяйственных наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Сибирский государственный технологический университет», зав.кафедрой лесных культур, профессор

Ведущая организация ФГБОУ ВПО «Алтайский государственный аграрный университет»

Защита состоится 26 декабря 2013 года в 9:00 часов на заседании диссертационного совета Д 220.037.04 при ФГБОУ ВПО «Красноярский государственный аграрный университет» по адресу: 660049, г. Красноярск, просп. Мира, 90, e-mail: [email protected], факс: 8 (391) 227-36-09.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Красноярский государственный аграрный университет».

Автореферат разослан ноября 2013 г.

Учный секретарь Демиденко Г.А.

диссертационного совета доктор биологических наук, профессор Актуальность темы. В России значительная роль принадлежит Сибирскому федеральному округу, включающему территорию Красноярского края с масштабными природно-экологическими ресурсами для земледелия. Выход сельского хозяйства региона на устойчивые позиции по производству продовольственного зерна связан с применением современных средств точного земледелия при возделывании яровой пшеницы. Продукционный процесс яровой пшеницы формируется в агробиогеоценозах при сопряжении временной и пространственной структур. Агроэкологическая система характеризуется декомпенсационным эффектом, установленным Ю.Л. Раунером (1981), суть которого состоит в том, что снижение валовых сборов в неблагоприятный по солнечной активности год по абсолютной величине больше прибавки урожая в благоприятный год. Интенсивность инсоляции, действующей на агроэкологическую систему, распределяется на два полупериода солнечной активности различной мощности, которые чередуются согласно правилу, установленному М.Н. Гневышевым и А.И. Олем (1948), и составляют полный период инсоляции. По оценкам С.С.

Бакая (1984), В.С. Шевелухи (1992), В.В. Шевелухи (1975), за счт выбора оптимальных сортов приращение урожайности в благоприятные по солнечной активности годы может достигать 35–40 %. В работах В.А. Драгавцева (2000), А.А. Жученко (1988), В.И. Кирюшина (1996) показано, что потенциал высокопродуктивных сортов используется в АПК недостаточно – на 30–50 %. Согласно исследованиям Н.В. Цугленка, В.К. Ивченко и С.Н. Никулочкиной (2012), при подборе сортов, проявляющих адаптационный потенциал существенное значение имеют природно-экологические циклы в агробиогеоценозах. Следовательно, изучение влияния цикличности солнечной активности на формирование агроэкологической системы и продукционного процесса на территориях Красноярского края является перспективным направлением.

Цель исследования. Исследовать процессы формирования продуктивности яровой пшеницы для получения высоких и устойчивых урожаев в природноэкологических циклах лесостепных и степных зон Красноярского края.

Задачи исследования:

1. Обзор теоретических положений и систематизировать опытные данные по колебаниям продуктивности яровой пшеницы и урожайности е сортов на госсортоучастках (ГСУ) Красноярского края за период 2000–2011 гг.

2. Разработать аналитические модели продуктивности яровой пшеницы на ГСУ Красноярского края, позволяющие прогнозировать урожайность сортов яровой пшеницы в циклах солнечной активности.

3. Создать методику исследований циклов продуктивности яровой пшеницы с применением моделей для определения смены состояний продукционного процесса по развитию болезни растений и колебаниям урожайности сортов во времени и пространстве.

4. Раскрыть экологический механизм ротации сортов (сортооборот) яровой пшеницы с учтом влияния цикличности инсоляции на урожайность е сортов для повышения устойчивости продукционного процесса, спроектировать оптимальные сортообороты на ГСУ лесостепных и степных зон для повышения валового сбора зерна яровой пшеницы.

5. Определить эколого-экономическую эффективность проектов сортооборота яровой пшеницы на территориях Красноярского края.

Защищаемые положения:

1. Цикличность солнечной активности и сопряжение временных и пространственных факторов определяет квазипериодический характер колебаний урожайности и основных показателей сортов яровой пшеницы в лесостепных и степных зонах Красноярского края.

2. Точность краткосрочного прогноза урожайности яровой пшеницы по моделям влияния цикличности инсоляции характеризуется возможностью определения устойчивых собственных циклов е сортов при долгосрочном прогнозе.

3. Устойчивость продукционного процесса обеспечивается декомпенсационным эффектом, создаваемым механизмом ротации сортов (сортооборотом) яровой пшеницы в полупериоде солнечной активности. Повышение валового сбора зерна яровой пшеницы достигается применением проектов сортооборота (разработанных по данным ГСУ) в сельскохозяйственных районах Красноярского края.

Методы исследования. Системный экологический анализ с применением принципа Раунера декомпенсационного эффекта и правила Гневышева – Оля объединения полупериодов инсоляции; методы агроэкологической теории; гармонический анализ. Использован пакет компьютерной математики Maple.

Научная новизна исследования. Дополнены положения агроэкологической теории по прогнозированию продуктивности сортов яровой пшеницы в полупериоде солнечной активности, выявлены циклы урожайности сортов яровой пшеницы по географическому расположению ГСУ. Предложены аналитические модели продуктивности яровой пшеницы, объясняющие изменчивость продукционного процесса в лесостепных и степных зонах Красноярского края, как устойчивого системного процесса сопряжения временной и пространственной структур. Разработан и обоснован механизм ротации сортов яровой пшеницы, программы для ЭВМ, позволяющие проектировать сортообороты в условиях лесостепных и степных зон Красноярского края с учтом прогнозных значений и колебаний продукционного процесса.

Практическая значимость исследования. Разработаны проекты по сортообороту яровой пшеницы в лесостепной и степной зонах Красноярского края и предложена система мероприятий по повышению е продуктивности на Сухобузимском и Новословском ГСУ. Предложенная система сортооборота позволяет повысить валовые сборы яровой пшеницы в условиях Красноярского края. Основные результаты приняты к использованию филиалом ФГБУ «Госсорткомиссия» по Красноярскому краю, Республике Хакасия, Республике Тыва. Работа выполнена в рамках тематического плана-задания на выполнение научно-исследовательских работ ФГБОУ ВПО КрасГАУ по заказу Минсельхоза России за счт средств федерального бюджета на 2013 год «Аналитический мониторинг агроэкологического зонирования земель Восточной Сибири на примере Красноярского края».

Апробация результатов исследования. Основные результаты исследований представлялись и обсуждались на научных конференциях различного уровня, в том числе: Международная научно-практическая конференция «Вавиловские чтения – 2011», Саратов, 2011; Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы и перспективы инновационной агроэкономики», Саратов, 2011; Всероссийская очно-заочная научно-практическая и научно-методическая конференция с международным участием «Инновации в науке и образовании: опыт, проблемы, перспективы развития», Красноярск, 2011, 2012; Региональная научная конференция «Аграрная наука – на рубеже веков», Красноярск, 2008. Основные теоретические методы и алгоритмы расчетов систематически докладывались на заседаниях научнометодического семинара НИИ Аналитического мониторинга и моделирования при ФГБОУ ВПО КрасГАУ «Математическое моделирование и оптимизация технологических процессов в АПК», Красноярск, 2010, 2012 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 26 работ, в том числе 10 работ в научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ. По материалам исследований получено пять свидетельств ФГУП «Информрегистр», в том числе на четыре электронных монографии, одну методическую рекомендацию (№ 27138, 27285, 33088, 33089, 33090);

шесть свидетельств Роспатента на программы для ЭВМ (№ 2012617406, 2013612147, 2013613735, 2013618647, 2013619937, 2013660524) и восемь актов внедрения результатов исследования.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, выводов и предложений, списка литературы и приложения. Изложена на 167 страницах машинописного текста, содержит 55 рисунков и 21 таблицу. Список литературы из 220 наименований включает 9 источников на английском языке. Приложение на 6 страницах.

Личный вклад автора. В основу диссертационной работы положены исследования, по изучению динамики урожайности сортов яровой пшеницы в лесостепных и степных зонах на примере 16 ГСУ Красноярского края, Республики Хакасия и Республики Тыва, проведнные автором с 2007 по 2013 г. Выявлены закономерности и зависимость урожайности сортов яровой пшеницы от цикличности солнечной активности во временной и пространственной структурах земледельческой части Красноярского края. Модели и методика исследований продуктивности яровой пшеницы, определение декомпенсационного эффекта в природно-экологических циклах, проекты формирования сортооборота для лесостепных и степных зон Красноярского края, Республики Хакасия и Республики Тыва, а также научные выводы впервые предложены автором.

Благодарности. Выражаю благодарность д.т.н., профессору, чл.-корр. РАСХН Н.В. Цугленку, д.с.-х.н., профессору В.К. Ивченко, а также начальнику филиала ФГБУ «Госсорткомисия» по Красноярскому краю, Республике Хакасия, Республике Тыва А.А. Количенко за научные и профессиональные консультации при выполнении работы.

Глава 1. Анализ теоретических положений и опытных данных госсортоучастков по оценке колебаний продуктивности яровой пшеницы.

Даны аналитический обзор цикличности продукционного процесса в агроэкологических системах, геоинформационные оценки резистентности (по степени поражения септориозом) и урожайности сортов, а также, по данным ГСУ, проведн анализ устойчивости циклов продуктивности яровой пшеницы в полупериоде солнечной активности.

На геоинформационных картах раскрыты природно-территориальные различия в уровнях урожайности сортов яровой пшеницы, например, для сорта Скала за временной интервал с 2000 по 2011 г. (рис. 1) и аналогично по степени поражения септориозом (в тексте диссертации). Анализ данных по степени поражения септориозом растений яровой пшеницы за период 2000–2011 гг. показал неоднородность этого показателя по географическому расположению ГСУ и дифференцированность по количеству сортов с наибольшим поражением: Уярский и Дзержинский ГСУ – 7 сортов, Ужурский ГСУ – 5, Минусинский ГСУ – 2 сорта. Анализ сортов яровой пшеницы за период 2000–2011 гг. выявил существенную зависимость количества сортов с высокой урожайностью от территориального распределения ГСУ: Ужурский ГСУ – 7 сортов, Назаровский – 6, Сухобузимский – 3 сорта.

Рисунок 1 –Распределение урожайности сорта Скала по районам (по данным ГСУ) (аналогичные карты по другим сортам яровой пшеницы представлены в диссертационной работе) Наиболее высокие урожаи не всегда соответствуют максимальной солнечной активности, что находит отражение в цикличности процессов по временной и пространственной структурам, например, на Минусинском ГСУ (рис. 2–3).

Рисунок 2 – Сопряжение показателей сорта Рисунок 3 – Сопряжение показателей сорта Геоинформационная систематизация данных сортов яровой пшеницы показала необходимость представления динамики урожайности как устойчивого системного процесса сопряжения временной и пространственной структур, что предопределяет исследования по выбору оптимального сорта яровой пшеницы по адаптивности к изменяющимся природно-экологическим условиям.

Глава 2. Моделирование и прогнозирование продуктивности яровой пшеницы на госсортоучастках в циклах солнечной активности Предложены концепция моделирования продуктивности яровой пшеницы по временной и пространственной структурам, модели сопряжения циклов солнечной активности с циклами продуктивности яровой пшеницы, динамика урожайности и основных показателей сортов яровой пшеницы.

Научная гипотеза о характере сопряжения временной и пространственной структур предложена для объяснения механизма и квазипериодических изменений продуктивности яровой пшеницы (и урожайности е сортов) в полупериоде солнечной активности и создания аналитического аппарата для проведения исследований на ГСУ Красноярского края.

Модельная оценка и прогноз динамики показателей высоты растений (см), продолжительности вегетационного периода (дн.), степени поражения (%) септориозом сортов яровой пшеницы в полупериоде солнечной активности в зависимости от номера года x в этом полупериоде и номера года y в цикле продуктивности яровой пшеницы представлена следующей функцией регрессии:

где b0, b1, b2, b3, b4, b5, b6, b7, b8, b9, b10 – отыскиваемые коэффициенты регрессии;

s1 x, s2 y – вклад полупериода солнечной активности и цикла продуктивности яровой пшеницы в развитие процесса по выбранному показателю.

Определение начала цикла процесса по выбранному показателю. Оптимальный вариант цикла, в котором изменяется переменное y, выбирается из списка всех возможных вариантов согласно критерию максимума детерминированности min. В этом случае развитие процесса по выбранному показателю объясняется эффектом сопряжения полупериодов солнечной активности и собственных циклов сортов яровой пшеницы.

Определение перевала продуктивности. Динамика и прогноз продуктивности u, ц / га яровой пшеницы в полупериоде солнечной активности на Дзержинском, Казачинском, Канском, Каратузском, Краснотуранском, Минусинском, Назаровском, Новословском, Саянском, Сухобузимском, Ужурском, Уярском ГСУ Красноярского края, в Республике Тыва (Пий-Хемском ГСУ), а также Бейском, Боградском, Ширинском ГСУ Республики Хакасия, в зависимости от номера года x в полупериоде солнечной активности и продолжительности вегетационного периода (t, дн.) представляется предложенной полиномиально-логарифмической функцией:

где x 0,1,10,11 ; pr x – многочлены степени r 1,, 5. Из предложенной гипотезы сопряжения вытекает, что в окрестности точки перевала относительная погрешность приближения функции u x, t к экспериментальным данным резко возрастает.

Динамика урожайности, высоты растений, продолжительности вегетации и степени поражения септориозом сортов Алтайская 60, Безим, Ветлужанка, Икар, Кантегирская 89 и других по модельным годам (начало – 2000 г., конец – 2011 г.) в перечисленных районах представлена квазипериодическими функциями следующего вида:

где c – среднее значение моделируемого показателя за промежуток с 0-го по 11-й модельный год; T1, T2, T3 – периоды солнечной активности и действия двух производных факторов на исследуемый сорт; a1k, a2 k, a3k и b1k, b2 k, b3k – коэффициенты Фурье.

В частности, при разложении в ряд функции урожайности сорта определяется потенциал – c u pot урожайности этого сорта. Аналогично вводятся понятия пога тенциалов высоты растений сорта – c v pot см – и продолжительности вегетации – c wpot дн. Потенциалы характеризуют индивидуальную особенность данного сорта в идеальных условиях развития при отвлечении от внешних возмущающих факторов.

Глава 3. Методика исследований циклов продуктивности яровой пшеницы на опытных данных госсортоучастков Красноярского края Обосновано влияние циклов солнечной активности на колебания продуктивности яровой пшеницы в агробиогеоценозах, разработаны методики определения циклов развития болезни (по степени поражения септориозом) и определения циклов продуктивности и урожайности сортов яровой пшеницы.

На предварительном уровне исследований динамики колебаний продуктивности яровой пшеницы с 2000 г. по 2011 г. устанавливалась е зависимость от продолжительности вегетационного периода. Эта зависимость оказалась детерминированной лишь на 32,4–65,4 %, что существенно ниже порогового значения 95 %. При этом рост корреляционных связей в отдельные годы (по корреляционному отношению до 96,2 % и выше) указал на циклическую перестройку динамики продуктивности яровой пшеницы на различных ГСУ Красноярского края. Циклические изменения продуктивности яровой пшеницы предложено объяснить влиянием цикличности солнечной активности (рис. 4).

На основном уровне исследований разработана методика определения и прогнозирования циклов болезни растений яровой пшеницы и циклов продуктивности яровой пшеницы (урожайности е сортов) в цикле солнечной активности с использованием моделей продуктивности.

Рисунок 4 – Сопряжение временных структур солнечной активности Схема определения развития септориоза s, % яровой пшеницы (по степени поражения растений септориозом) на примере Канского ГСУ в зависимости от номера года x в полупериоде солнечной активности и номера года y в цикле яровой пшеницы представляется функцией (рис. 5, 6):

где b0=5,441798942; b1=31,80361905; b2=-15,45196649; b3=2,808348765; b4=-0,2115432099;

b5=0,005527777777; b6=34,56268783; b7=-18,81390652; b8=-0,7215652564; b9=1,580114639;

b10=-0,1932566138 – коэффициенты регрессии.

Рисунок 5 – Развитие септориоза у растений Рисунок 6 – Динамика развития септориоза на Канском ГСУ при сопряжении циклов инсо- (по степени поражения растений) яровой пшеницы Схема определения продуктивности u, ц / га яровой пшеницы на примере Назаровского ГСУ в зависимости от номера года x в полупериоде солнечной активности и продолжительности вегетационного периода (t, дн.) включает функциональное описание урожайностей конкретных сортов (табл. 1) и урожайности условного среднего сорта (в диссертации).

Таблица 1 – Анализ погрешностей в точке перевала урожайности сорта Тулунская сти, х * Коэффициент детерминации зависимости составляет 99,26 %.

Так, урожайность u, ц / га сорта Тулунская 12 в Назаровском районе в зависимости от номера года x в полупериоде солнечной активности и продолжительности вегетации (t, дн.) представляется функцией:

где b0=455092,5858; b1=3888,27914; b2=-305375,0127; b3=79,92001365; b4=68379,41562; b5=b6=0,1019853233; b7=-5109,056206; b8=240,5337975; b9=-18,27415806 – коэф- фициенты регрессии.

За точку перевала продуктивности сорта принят 8,5 модельный год: четвертьпериод завершается 8-м модельным годом и следующий четверть-период начинается 9-м модельным годом (см. табл. 1). Рассмотрение результатов исследований по моделированию и теоретическому объяснению изменений продуктивности яровой пшеницы (и урожайности е сортов) в зависимости от продолжительности вегетационного периода в полупериоде солнечной активности, приходящемся на 2000–2011 годы, дат основание полагать, что учт свойства их цикличности и сопряжнности, выраженный в терминах регрессионного анализа, позволяет объяснить изменение продуктивности во временном диапазоне 2000–2011 годов более, чем на 95 %.

Глава 4. Проектирование сортооборота яровой пшеницы по временной Раскрыта взаимосвязь солнечной активности и декомпенсационного эффекта сортооборота яровой пшеницы, предложены проекты сортооборота яровой пшеницы для лесостепных и степных зон. Введнная продуктивность сортооборота в k-м году равна сумме компенсационного и декомпенсационного эффектов сортооборота в этом модельном году. Исследования поведения системы урожайности и основных показателей яровой пшеницы на ГСУ Красноярского края в цикле солнечной активности выявили три периода колебаний этих показателей. Первый из них – 12-летний цикл продуктивности – соответствует одному из возможных значений продолжительности солнечной активности, второй и третий периоды зависят от географического расположения полей ГСУ и особенностей адаптации конкретного сорта к данным природно-экологическим условиям. Вычислительный эксперимент с разработанной квазипериодической моделью динамики системы продуктивности и основных показателей с выбором основного периода в диапазоне от 7 до 15 лет с шагом 0,005 показал, что наименьшая погрешность сглаживания экспериментальных данных достигается при основном периоде, равном 12, по всем исследуемым сортам на всех ГСУ. Второй и третий периоды подбирались также методом эксперимента на компьютере с условием, чтобы достигалась минимальная погрешность приближения и выполнялось условие устойчивости процесса на период с 12-го по 30-й модельный год. Наиболее удачными начальными приближениями оказались точки (4,5; 2,5) и (4,2; 2,7), которым соответствуют средние периоды 3,50 и 3,45 года. Функции урожайности, высоты растений, продолжительности вегетации на каждом конкретном ГСУ разложены в ряд Фурье со сложным спектром, например, для Новословского и Уярского ГСУ (рис. 7, табл. 2–3). Колебания урожайности, высоты растений, продолжительности вегетации и степени поражения септориозом имеют общую квазипериодическую природу – подчинены циклам солнечной активности и устойчивы в определнных диапазонах.

Этот тезис подтверждн статистическим анализом и моделированием данных по всем сортам яровой пшеницы, возделываемым на ГСУ Красноярского края в период с по 2011 г. Устойчивые продукционные процессы, описываемые квазипериодическими функциями, могут быть спрогнозированы методом аналитического продолжения с временной области 2000–2011 гг. на область 2012–2030 гг.

Для зоны лесостепи, в которой расположены поля Канского, Каратузского, Назаровского, Сухобузимского, Ужурского, Уярского ГСУ, соотношения индексов урожайности (U, ц/га/см) и продолжительности вегетации (W, сут/см) имеют вид:

0,353:0,839; 0,248:0,931; 0,268:0,988; 0,324:0,846; 0,422:0,877; 0,250:0,985. Следовательно, в лесостепной зоне устойчивый продукционный процесс характеризуется следующими диапазонами изменений индексов урожайности и продолжительности вегетации: 0,248 U 0,442 ; 0,839 W 0,988. Аналитическое представление системы урожайности и основных показателей позволило найти критериальные соотношения на эквиваленты устойчивых процессов. Диапазон изменения индекса урожайности для лесостепной зоны существенно шире, чем для степной, а индекса продолжительности вегетации шире для степной зоны, чем для лесостепной.

Рисунок 7 – Аналитическое продолжение динамики системы урожайности и основных показателей яровой пшеницы на Уярском ГСУ В лесостепных зонах Красноярского края устойчивую продуктивность пшеницы при колебаниях урожайности отдельных сортов по годам полупериода солнечной активности обеспечивает оптимальная подгруппа сортов, урожайность которых в заданном году будет выше урожайности условного среднего сорта.

Сорта из оптимальной подгруппы включены в сортооборот по годам полупериода солнечной активности. Например, на Канском ГСУ максимум продуктивности обеспечивается подгруппой следующих сортов: Новосибирская 15, Новосибирская 29, Омская 32, Скала, Тулун 15, Тулунская 12. На Каратузском ГСУ: Ветлужанка, Кантегирская 89, Мана 2, Новосибирская 15, Новосибирская 29, Омская 20, Омская 32, Омская 33, Черемшанка и т.д.

Структурировать оптимальную подгруппу по времени, задав порядок смены сортов при переходе от одного года к другому, – это и означает «спроектировать сортооборот». Из сопряжения циклов солнечной активности с циклами урожайности сортов на Каратузском ГСУ видно (табл. 4), что в 0-й модельный год (2000, 2012, 2024, …) на первом месте среди сортов с урожайностью 33,758 ц/га находится сорт Черемшанка, на втором месте – Кантегирская 89 с урожайностью 32,655 ц/га. Урожайность этих сортов превышает продуктивность яровой пшеницы 27,664, отнеснную к нулевому году и т.д. (рис. 8).

Таблица 2 – Аналитический прогноз урожайности яровой пшеницы на 2012–2015 годы на Новословском ГСУ, ц/га Таблица 3 – Аналитический прогноз урожайности яровой пшеницы на 2012–2015 годы на Уярском ГСУ, ц/га Таблица 4 – Сопряжение циклов солнечной активности с циклами урожайности сортов на Каратузском ГСУ * Начало четверть-цикла для условного сорта ГСУ.

Рисунок 8 – Динамика сортооборота яровой пшеницы на Каратузском ГСУ В сортообороте на Каратузском ГСУ сорта Омская 33 и Черемшанка имеют наибольшую относительную частоту появления (0,166), на втором месте – сорта Мана 2, Новосибирская 15, Новосибирская 29 (0,125), на третьем месте находятся сорта Ветлужанка, Омская 20, Омская 32 (0,083), на четвртом месте по относительной частоте появления в сортообороте находится сорт Кантегирская 89 (0,041).

В лесостепной зоне циклы условного (среднего) сорта на Назаровском ГСУ начинаются в 1-м модельном году. На Сухобузимском ГСУ начинаются в 0-м модельном году. На Ужурском и Уярском ГСУ совпадают и начинаются в 3-м модельном году. Цикл условного сорта на Канском ГСУ начинается в 5-м, а на Каратузском ГСУ – во 2-м модельном году. Группировка ГСУ по циклам урожайности условного (среднего) сорта (продуктивности яровой пшеницы) является основанием для формирования сортооборотов в земледельческой части лесостепной зоны. Например, цикл урожайности сорта Новосибирская 15 на Канском ГСУ начинается в 1-м модельном году, Каратузском – 4, Назаровском – 0, Сухобузимском – 3, Ужурском – 1, в Уярском ГСУ начинается во 2-м году. При этом в каждом из перечисленных ГСУ цикл урожайности сорта Новосибирская 15 не совпал с циклом условного сорта. Для сорта Новосибирская 29 на Канском ГСУ начинается в 4-м модельном году, Каратузском – 4, Назаровском – 1, Сухобузимском – 4, Ужурском – 2, в Уярском ГСУ начинается в 4-м модельном году. При этом цикл урожайности сорта Новосибирская 29 совпал с циклом условного сорта на Назаровском ГСУ. Цикл урожайности сорта Тулунская на Канском ГСУ начинается в 5-м модельном году, Каратузском – 4, Назаровском – 3, Сухобузимском – 1, Ужурском – 1, в Уярском ГСУ начинается в 1-м модельном году.

При этом цикл урожайности сорта Тулунская 12 совпал с циклом условного сорта на Канском ГСУ.

В степных зонах также выполнена группировка по циклам урожайности и разработаны проекты сортооборота яровой пшеницы (в тексте диссертации).

Глава 5. Эколого-экономическая эффективность сортооборота яровой пшеницы для зернового комплекса Красноярского края Рассмотрен эколого-экономический механизм регулирования сортооборота яровой пшеницы по сортоучасткам и временным периодам, дана эффективность проектов сортооборота яровой пшеницы, оптимизированных под лесостепные и степные зоны.

В лесостепных зонах при закупочной цене в 470 руб/ц зерна яровой пшеницы в 2011 году, установленной МСХ РФ, приращение продуктивности в лесостепных зонах в денежном эквиваленте составляет в год (в среднем за 12-летний период) 2130,19 руб/га при эффективности использования потенциала сортов 87,76 % (табл. 5).

Таблица 5 – Эффективность введения сортооборота яровой пшеницы * Суммарное значение за 12 лет с 2000 по 2011 г.

В Назаровском районе эффект от введения сортооборота в денежном эквиваленте оценивается в 3725,96 руб/га, Канском районе – 1985,59, Каратузском – 2065, руб/га и т.д. По экономическому эффекту в лесостепных зонах на первое место выходит зерновой комплекс Назаровского района, на второе место – Каратузского района.

В степных зонах приращение продуктивности в денежном эквиваленте составляет в год 2606,15 руб/га при эффективности использования потенциала сортов 81,92 % (табл. 6). В Боградском районе эффект от введения сортооборота в денежном эквиваленте оценивается в 1673,70 руб/га, Бейском – 2453,59, Новословском – 3295,32, Минусинском – 2281,18, Ширинском районе – 3327,09 руб/га.

Таблица 6 – Эффективность введения сортооборота яровой пшеницы * Суммарное значение за 12 лет с 2000 по 2011 г.

По экономическому эффекту за счт адаптированности выбираемых сортов к природно-экологическим условиям в степных зонах на первом месте находится зерновой комплекс Ширинского района, на втором – Новоселовского района, на третьем месте – Бейского района.

1. На основе анализа сопряжения временной и пространственной структур природно-экологических условий в земледельческих зонах Красноярского края и геоинформационной систематизации данных по урожайности и основным показателям сортов яровой пшеницы разработан теоретический подход, объяснивший квазипериодический характер смены состояний продукционных процессов взаимодействием циклов солнечной активности и производных циклов по географическому расположению ГСУ.

2. На основе предложенной гипотезы о характере сопряжения временной и пространственной структур в продукционных процессах яровой пшеницы разработан аналитический аппарат для проведения исследований и прогнозирования влияния цикличности инсоляции на колебания урожайности е сортов: система моделей предиктор-корректор, в которой первая (полиномиально-логарифмическая) модель определяет циклы урожайности сортов, а вторая (квазипериодическая) корректирует и выступает в качестве критерия для расчта прогнозных значений урожайности сортов.

3. По предложенным методикам определения циклов урожайности и основных показателей яровой пшеницы выявлены точки перевала (изменения ритмики сортов), обусловливающие вписываемость собственных циклов сортов в полупериод солнечной активности по географическому расположению ГСУ (адаптивность к временной и пространственной структурам): лесостепи (Назаровский – 6,5; Канский – 4,5; Каратузский – 1,5; Сухобузимский – 5,5; Ужурский – 2,5; Уярский – 8,5); степи (Боградский – 2,5; Бейский – 3,5; Новословский – 3,5; Минусинский – 1,5; Ширинский – 7,5).

4. Получен перспективный прогноз урожайности сортов яровой пшеницы до 2030 года (и обоснован краткосрочный прогноз на 2012–2014 годы). Предложенный механизм ротации сортов (сортооборот) выбирает сорта яровой пшеницы, создающие совокупный декомпенсационный эффект по годам полупериода солнечной активности, и обеспечивает устойчивую продуктивность при колебаниях урожайности отдельных сортов. Разработаны проекты оптимального сортооборота для ГСУ лесостепных (Назаровского, Канского, Каратузского, Сухобузимского, Ужурского, Уярского) и степных (Боградского, Бейского, Новословского, Минусинского, Ширинского) зон для повышения валового сбора зерна без привлечения дополнительных ресурсов на заданной площади посевов.

5. Рассчитанный экономический эффект от внедрения разработанного проекта сортооборота яровой пшеницы в лесостепных зонах Красноярского края в денежном эквиваленте оценивается в 2129,73 руб/га, причм наибольший эффект 3725,96 руб/га возможен в Назаровском районе. В лесостепных зонах потенциал сортов в сортообороте используется на 87,76 %, а в Назаровском районе – на 82,49 %. Экономический эффект от реализации проекта сортооборота в степных зонах оценивается в 2606,15 руб/га, а наибольший эффект 3327,09 руб/га возможен в условиях Ширинского района. В степных зонах потенциал сортов в сортообороте используется на 81,92 %, а в Ширинском районе на 76,46 %. В целом, рекомендуемые сорта яровой пшеницы, выбранные для исследований, более адаптированы к условиям лесостепных зон, чем к условиям степных зон, поскольку в последних эффективность использования потенциала сортов в сортообороте ниже на 5,84 %. Районирование новых сортов яровой пшеницы для степных зон будет способствовать сглаживанию этого различия в экономическом эффекте.

1. Предложить Министерству сельского хозяйства и продовольственной политики Красноярского края модели и компьютерные программы по прогнозированию урожайности сортов яровой пшеницы для включения в АРМ агронома, ориентированного на точное земледелие (свидетельство Роспатента № 2012617406).

2. Использовать разработанные проекты сортооборотов яровой пшеницы в производственных условиях Сухобузимского и Новословского районов для повышения валового сбора зерна. Формировать звенья севооборотов сельскохозяйственных культур с учтом проектов сортооборота яровой пшеницы в лесостепных и степных зонах Красноярского края (акт внедрения № 2012061901).

3. Включить проектирование сортооборотов яровой пшеницы с учтом влияния цикличности инсоляции в учебный процесс Института агроэкологических технологий ФГБОУ ВПО КрасГАУ по курсам «Сельскохозяйственная экология» и «Растениеводство» (свидетельство Информрегистра № 27138).

Ивченко В.К., Никулочкина С.Н., Количенко А.А. Определение продуктивности яровой пшеницы в полупериоде солнечной активности // Вестн. КрасГАУ.

– Красноярск, 2012. – № 1. – С. 51–58.

Ивченко В.К., Рудой Н.Г, Крупкин П.И., Никулочкина С.Н. Информационная модель прогнозирования процессов и событий в агроэкологической среде // Вестн. КрасГАУ. – Красноярск, 2012. – № 5. – С. 188–191.

Цугленок Г.И., Ивченко В.К., Никулочкина С.Н. Моделирование распространения и развития бурой ржавчины у яровой пшеницы // Вестн. КрасГАУ. – Красноярск, 2011. – № 12. – С. 104–109.

Цугленок Г.И., Никулочкина С.Н. Моделирование влияния биофизических факторов на уровень запаса инфекции в почве // Вестн. КрасГАУ. – Красноярск, 2012. – № 6. – С. 33–38.

Цугленок Г.И., Цугленок Н.Н., Никулочкина С.Н. Моделирование распространения и развития корневой гнили у яровой пшеницы // Вестн. КрасГАУ. – Красноярск, 2011. – № 11. – С. 102–109.

Цугленок Н.В., Ивченко В.К., Никулочкина С.Н. Моделирование распространения и развития септориоза у яровой пшеницы // Вестн. КрасГАУ. – Красноярск, 2011. – № 12. – С. 62–67.

Цугленок Н.В., Никулочкина С.Н. Модели определения запаса инфекции в почве // Вестн. КрасГАУ. – Красноярск, 2012. – № 7. – С. 33–38.

Цугленок Н.В., Цугленок Н.Н., Никулочкина С.Н. Моделирование циклов урожайности сортов яровой пшеницы // Вестн. КрасГАУ. – Красноярск, 2011. – Цугленок Н.В., Никулочкина С.Н., Ивченко В.К. Геоинформационный анализ продуктивности яровой пшеницы в Красноярском крае // Вестн. КрасГАУ. – Красноярск, 2012. – № 7. – С. 54–59.

Цугленок Н.В., Никулочкина С.Н., Ивченко В.К. Моделирование динамики 10.

продуктивности и биометрических показателей яровой пшеницы // Вестн.

КрасГАУ. – Красноярск, 2012. – № 8. – С. 58–63.

Свид-во об офиц. рег. прогр. для ЭВМ № 2012617406 РФ. Моделирование динамики продуктивности яровой пшеницы в полупериоде солнечной активности для земледельческих зон Красноярского края (ИВЦ КрасГАУ № 24) / Цугленок Н.В., Никулочкина С.Н. и др. – М: Роспатент, 17 августа 2012.

Свид-во об офиц. рег. прогр. для ЭВМ № 2013612147. Моделирование динамики системы биометрических показателей и урожайности сортов яровой пшеницы в полупериоде солнечной активности для степных зон Восточной Сибири (ИВЦ КрасГАУ № 23) / Цугленок Н.В., Никулочкина С.Н. и др. – М: Роспатент, 15 февраля 2013.

Свид-во об офиц. рег. прогр. для ЭВМ № 2013613735. Моделирование динамики системы биометрических показателей и урожайности сортов яровой пшеницы в полупериоде солнечной активности для лесостепных зон Восточной Сибири (ИВЦ КрасГАУ № 25) / Цугленок Н.В., Никулочкина С.Н. и др. – М:

Роспатент, 15 апреля 2013.

Свид-во об офиц. рег. прогр. для ЭВМ № 2013618647. Моделирование влияния 14.

цикличности солнечной активности на урожайность сортов яровой пшеницы в условиях степи Восточной Сибири (ИВЦ КрасГАУ № 26) / Цугленок Н.В., Никулочкина С.Н. и др. – М: Роспатент,12 сентября 2013 г.

Свид-во об офиц. рег. прогр. для ЭВМ № 2013660524. Моделирование влияния 15.

цикличности солнечной активности на урожайность сортов яровой пшеницы в условиях лесостепи Восточной Сибири (ИВЦ КрасГАУ № 27) / Цугленок Н.В., Никулочкина С.Н. и др. – М: Роспатент, 8 ноября 2013 г.

Свид-во об офиц. рег. прогр. для ЭВМ № 2013619937. Моделирование влияния 16.

цикличности солнечной активности на урожайность сортов яровой пшеницы в условиях подтайги Восточной Сибири (ИВЦ КрасГАУ № 28) / Цугленок Н.В., Никулочкина С.Н. и др. – М: Роспатент, 21 октября 2013 г.

Санитарно-эпидемиологическое заключение № 24.49.04.953.П. 000381.09.03 от 25.09.2003 г.

Подписано в печать 22.11.2013 Формат 60х84/16 Бумага тип. № 1.

Издательство Красноярского государственного аграрного университета