ЗАВИСИМОСТЬ ПРОДУКТИВНОСТИ СЕВООБОРОТА ОТ ПРИМЕНЕНИЯ ФОСФОГИПСА И УДОБРЕНИЙ

Авторы

  • Игорь Васильевич Синявский ЮЖНО-УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
  • Алексей Михайлович Плотников КУРГАНСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ ИМЕНИ Т.С. МАЛЬЦЕВА
  • Андрей Викторович Созинов КУРГАНСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ ИМЕНИ Т.С. МАЛЬЦЕВА
  • Наталья Дмитриевна Гущенская КУРГАНСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ ИМЕНИ Т.С. МАЛЬЦЕВА

DOI:

https://doi.org/10.28983/asj.y2022i1pp37-42

Ключевые слова:

фосфогипс, удобрения, урожайность, зерновые культуры, севооборот, корреляция, регрессия

Аннотация

Проведена оценка влияния возрастающих доз удобрений на валовый сбор зерна в зернопаровом севообороте в условиях лесостепного Зауралья. Цель проведенных исследований – определить оптимальные нормы удобрений для увеличения урожайности зерновых культур в условиях лесостепного Зауралья под влиянием фосфогипса и минеральных удобрений, провести корреляционно-регрессионный анализ результатов исследований, на основе которого построить математические модели, описывающие характер воздействия изучаемых факторов на урожайность сельскохозяйственных культур. Объект исследований – зерновые культуры. При естественном плодородии чернозёма продуктивность севооборота составила за три года 5,36 т/га, ежегодное внесение аммиачной селитры в дозах N40 и N80 обусловило превышение над контролем 20,5 и 20,9  % соответственно. Использование фосфорного удобрения способствовало повышению продуктивности севооборота на 11,4  %. Для получения наибольшей продуктивности (7,19 т/га) оптимальная норма удобрения отмечена на варианте с внесением N40P40 по фону 1 т/га фосфогипса, что составляет 2,40 т/га ежегодно или на 34  %. Выявлено, что применение азотного удобрения оказало наибольшее влияние на зерновые культуры. Оценка зависимости суммарного валового сбора в севообороте от трех изучаемых факторов показала наличие средней линейной связи между дозами фосфогипса, суперфосфата и продуктивностью и сильной связи – между дозами аммиачной селитры и продуктивностью. Более тесная связь была выявлена при оценке нелинейной зависимости между дозами фосфогипса, азота и продуктивностью севооборота. В результате построены уравнения нелинейной множественной регрессии, описывающие изучаемые зависимости, коэффициент аппроксимации которых составил 0,91-0,97.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Библиографические ссылки

Аканова Н.И., Шеуджен А.Х., Андреев А.А., Визирская М.М., Лиманский А.Н. Научное обоснование использования отходов промышленности в качестве вторичных ресурсов в сельскохозяйственном производстве // Международный сельскохозяйственный журнал. 2017. № 6. С. 48-52.

Аканова Н.И. Эффективные решения повышения плодородия почв и урожайности сельскохозяйственных культур. // Плодородие. 2020. № 2 (113). С. 29-32.

Антоненко Д.А., Мельник О.А., Никифоренко Ю.Ю. Влияние органо-минеральных удобрений на свойства чернозема выщелоченного и состав почвенной мезофауны // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2017. № 64. С. 43-51.

Гагарин А.Г., Рогачев А.Ф. Прогнозирование урожайности на основе анализа кросс-региональных данных // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2018. № 2 (50). С. 339-346.

Доспехов Б.А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований): учебник для студентов высших сельскохозяйственных учебных заведений по агрономическим специальностям. (Изд. 6-е, стер., перепеч. с 5-го изд. 1985 г.). – Москва, 2011. – 385 с.

Кузнецов Д.А. Влияние минеральных удобрений и норм высева на урожайность и качество зерна яровой пшеницы // Аграрный научный журнал. 2020. № 11. С. 25-29.

Низомов С.С. Применение методов статистического моделирования при прогнозировании урожайности зерновых культур // Вестник Башкирского государственного аграрного университета. 2014. № 2 (30). С. 132-135.

Рогачев А.Ф. Формирование и анализ многолетних рядов урожайности зерновых для нейросетевого прогнозирования и обоснования агротехнологических мероприятий. // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2021. № 1 (61). С. 347-356.

Рогачев А.Ф., Мелихова Е.В. Обоснование алгоритмов и инструментария для нейросетевого прогнозирования урожайности агрокультур с использованием ретроспективных данных // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2020. № 1 (57). С. 290-302.

Рогачев А.Ф., Мелихова Е.В. Формирование и использование базы данных статистической информации ретроспективной урожайности зерновых культур // Московский экономический журнал. 2020. № 4. С. 31.

Система адаптивно-ландшафтного земледелия Курганской области / Под ред. А.Л. Иванова. Куртамыш, 2012. 494 с.

Системы удобрения в агротехнологиях Зауралья / О.В. Волынкина [и др.]; под ред. О.В. Волынкиной. Куртамыш, 2017. 284 с.

Топаж А.Г. Динамические модели продуктивности: тупик или распутье? // Математические модели природных и антропогенных экосистем: сборник статей, посвященный памяти Ратмира Александровича Полуэктова. СПб., 2014. С. 48-69.

Чибис В.В. Влияние средств химизации на продуктивность полевых севооборотов в условиях лесостепи Западной Сибири // Аграрный научный журнал. 2019. № 7. С. 40-43.

Чибис В.В. Моделирование продуктивности севооборотов в условиях лесостепи западной Сибири // Живые и биокосные системы. 2017. № 20. С. 5.

Шеуджен А.Х. Агрохимия чернозёма. Майкоп, 2015. 232 с.

Якушев В.П. Роль математического моделирования в управлении современными системами земледелия и опытного дела // Математические модели природных и антропогенных экосистем: сб. статей, посвящ. памяти Ратмира Александровича Полуэктова. СПб., 2014. С. 5-14.

Mirschel W., Poluektov R.A., Topaj A., Badenko V.L., Terleev V., Wenkel K.-O. Crop growth modeling across different scales – advantages and disadvantages // Математические модели природных и антропогенных экосистем: сб. статей, посвящ. памяти Ратмира Александровича Полуэктова. СПб., 2014. С. 70-93.

Yin X., Kersebaum K.Ch., Kollas Ch., Manevski K., Baby S., Beaudoin N., ?zt?rk I., Gaiser T., Wu L., Hoffmann M., Charfeddine M., Conradt T., Constantin Ju., Ewert F., de Cortazar- Atauri I.G., Giglio L., Hlavinka P., Hoffmann H., Launay M., Louarn G. et al. Multi-model uncertainty analysis in predicting the yield of nitrogen in cereal grains for crop rotations in Europe // Novel Methods and Results of Landscape Research in Europe, Central Asia and Siberia. 2018. С. 278-282.

Загрузки

Опубликован

2022-01-31

Выпуск

Раздел

Агрономия

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)