Прогнозирование урожайности картофеля на основе нечетко-возможностной модели
DOI:
https://doi.org/10.28983/asj.y2023i12pp46-52Ключевые слова:
картофель, урожайность, удобрения, нечетко-возможностная модель, оценка, прогнозАннотация
Производство картофеля представляет собой сложную динамическую систему, требующую обеспечения стабильности ее функционирования, в изменяющихся неопределенных условиях хозяйствования и научно-обоснованного подхода к принятию эффективных управленческих решений. Цель исследований состояла в оценке и прогнозировании продуктивности картофеля в зависимости от уровня минерального питания и продолжительности вегетационного периода с использованием экспертных знаний и нечетко-возможностного подхода в условиях Республики Карелия. Опыты проводились 2019–2021 гг. на трех различных по скороспелости сортах картофеля: Удача, Ред Скарлет и Аврора на дерново-слабоподзолистой супесчаной хорошо окультуренной почве. Микрополевой опыт включал в себя два варианта внесения минеральных удобрений: N80P60K120 и N120P90K180, контролем служил вариант без удобрений. Исследования показали, что внесение минеральных удобрений достоверно увеличивает урожайность клубней на 10–58 %. Урожайность картофеля без применения удобрений в среднем в опытах составляла 28,4 т/га. Наибольшая урожайность картофеля получена на раннем сорте Удача (38,4 т/га) на фоне применения минеральных удобрений в дозе N80P60K120. Для прогнозирования урожайности картофеля синтезирована адекватная нечетко-возможностная модель (НВМ) на основе явных и неявных экспертных знаний. Показано, что наиболее весомыми факторами при оценке урожайности картофеля всех испытуемых сортов являются уровень минерального питания (Х2) и плодородие почвы (X5). Синтезированную НВМ можно использовать для планируемой урожайности картофеля при определенных внешних и сходственных технико-технологических условиях.
Скачивания
Библиографические ссылки
Агротехнические аспекты реализации биоклиматического потенциала Северо-Запада России / А. И. Иванов [и др.] // Агрофизика. 2016. № 2. С. 35–44.
Асадов Х. Г., Махмудова В. Х. Построение математической модели внесения удобрения в сельскохозяйственные поля в точном земледелии // Аграрный научный журнал. 2021. № 11. С. 8–11.
Доктрина продовольственной безопасности Российской Федерации до 2030 года. М., 2020. 19 с. http://government.ru/docs/all/125815.
Дубенок Н. Н. Состояние и перспективы развития мелиорации земель в Российской федерации // Мелиорация и водное хозяйство. 2017. № 2. С. 27–31.
Котова З. П., Парфенова Н. В., Камова А. И. Удобрение картофеля на Севере // Картофель и овощи. 2015. № 11. С. 31–32.
Лойко В. И., Ткаченко В. В., Лытнев Н. Н. Модели и методика оценки технологий сельскохозяйственного производства (на примере растениеводства): программная реализация и основные результаты // Кубанский ГАУ. 2017. № 34(10). С. 1–29.
Моделирование слабо формализованных систем на основе явных и неявных экспертных знаний / М. Б. Игнатьев [и др.]. СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕЕСС, 2018. 501 с.
Научные основы эффективного использования агроресурсного потенциала Северо-Запада России / М. В. Архипов [и др.]. СПб. – Пушкин, 2018. 135 с.
Оценка параметров пространственной неоднородности показателей почвенного плодородия / А. И. Иванов [и др.] // Агрохимия. 2014. № 2. С. 39–49.
Попов В. Д., Сухопаров А. И. Информационная и структурная модели управления технологиями в растениеводстве // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. 2010. № 3. С. 7–8.
Спесивцев А. В., Спесивцев В. А. Создание логико-лингвистических моделей на базе неявных экспертных знаний // Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2014610613 от 15 января 2014.
Убугунов Л. Л., Меркушева М. Г. Удобрение картофеля. Новосибирск: Сиб. отд. РАН. СО РАН: Наука, 2019. 264 с.
Nitsch A. Die Kartoffeln richtig fuhren // Fortschr. Landwirt. 2008. No. 9. P. 30–33.
Haverkort A. J., Struik Paul. Yield levels of potato crops: Recent achievements and future prospects. FieldCropsResearch. 2015. 182 p.
Yield responses of four common potato cultivars to an industry standard and alternative rotation in Atlantic Canada. 2022. https://link.springer.com/article/10.1007/s12230-022-09873-4.14.
Idrees M. Potassium Humate and NPK Application Rates Influence Yield and Economic Performance of Potato Crops Grown in Clayey Loam Soils // Soil and Environment. 2018. Vol. 37. Is. 1. P. 53–61. DOI:10.25252/SE/18/51384.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2023 Аграрный научный журнал
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
