Содержание материала

«Оценка пространственной неоднородности свойств почвы и засоренности угодий в пределах поля для разработки моделей урожайности»

Руководитель проекта Самсонова Вера Петровна

Современное сельское хозяйство находится в постоянном поиске оптимального соотношения между минимизацией ущерба окружающей среде, устойчивым функционированием и экономической эффективностью. Сейчас уже нельзя закрывать глаза на ошибки прошлого – стремление получить максимальные урожаи, не оценивая воздействия применяемых для этих целей технологий на природные системы.

В традиционном земледелии пашня воспринимается как пространственно однородное почвенное тело, которое должно получать одинаковые дозы удобрений или гербицидов на всем своем протяжении. На самом деле почвенный покров угодья всегда в той или иной степени неоднороден за счет рельефа (иногда материнских пород), технологии освоения и т.п. Поэтому варьирование урожайности может быть весьма существенным. Однако до последнего времени фактор изменчивости условий произрастания внутри угодья не учитывался ни при оценке качества угодий, ни при прогнозе урожайности (Войтович, 1998; Ковалев. 2004). Лишь в последние пять лет за рубежом в связи с развитием концепции точного земледелия (Якушев, 2002) делаются попытки учета этого фактора в прогнозных моделях урожайности сои, хлопчатника, кукурузы (модели CERES, ICEMM и др., ). Существующие российские разработки в этом направлении, проведенные на основе концепции структуры почвенного покрова на дерново-подзолистых почвах (Фрид, Воронин, 2000) дают большой фактический материал, однако далеки от математической формализации. Активизация исследований в области исследований пространственной изменчивости почвенных свойств и формализации ее описания наблюдается лишь в последнее десятилетие.

Задача, решаемая в исследовании, – разработка способов экстраполяция зависимостей между почвенными свойствами и урожайностью зерновых культур, полученная в вегетативных и полевых опытах, на масштаб угодья. Эта задача имеет как самостоятельный интерес, так и общетеоретический, позволяя выявить характерные связи между уровнями неоднородностей и качеством экстраполяции (прогноза). В работе делается попытка объединить почвенные факторы плодородия с биоценотическими. а именно. с засоренностью посевов, которая является одной из основных причин потерь урожая (Lettner et al ., 2001; W allinga et al ., 1998).


Экспериментальные работы проводились на территории учебно-опытного хозяйства Брянской сельскохозяйственной академии. В результате рекогносцировочных работ был выбрано типичное угодье площадью 12 га, на котором в 2005 году выращивался овес. Была проведена нивелирная съемка и заложено 5 разрезов, в четырех из которых сплошными колонками отобраны образцы из слоев мощностью 10 см.

На территории развит реликтовый криогенно-мерзлотный микрорельеф (Величко и др., 1996), представляющий собой сочетание плоских повышений с округлыми блюдцеобразными понижениями Для оценки его роли в формировании урожайности была проведена нивелирная съемка, параллельно с которой измерялась высота растений овса. Отбор проб проводился по случайно-регулярной схеме (рис.1). При этом площадь угодья разбивалась на квадраты 20*20 м, в каждом из которых точка отбора проб определялась с помощью случайных чисел. Для выявления изменчивости на малых расстояниях дополнительно были заложены короткие линии опробования из 5 точек с расстояниями 1,3,4,8 и 16 м. Индивидуальные почвенные пробы из слоя 0-20 см отбирались в середине июня (стадия кущения-выхода в трубку) и в конце июля (молочно-восковая спелость). В каждый срок было отобрано по 120 образцов.

Image

Рис.1. Расположение точек опробования в пределах объекта

Во всех пробах была определена влажность, величины рН (солевое) и содержания подвижных форм фосфора и калия (вытяжка Кирсанова). Во второй срок был определен объемный вес в слое 0-5 см.

Подсчет числа сорных растений различных видов проводился в рамках 50*50 см во всех точках опробования в оба срока. Для оценки биомассы в фазу кущения-выхода в трубку было использовано регрессионное уравнение, связывающее высоту растений овса и биомассу ( y = 1,0759 x ; R 2 = 0,68; p >0,95). Во второй срок в этих же точках проводился учет биомассы, которая для сорных растений и овса учитывалась раздельно. Подсчитано число стеблей, число метелок, определен вес метелок и соломы.

Обработка данных проводилась статистическими и геостатистическими методами с использованием пакетов STATISTICA и SURFER . Для оценки степени взаимосвязи свойств почв и биомассы использовались корреляционный и регрессионный анализ. Пространственная структура свойств анализировалась при помощи вариограмм. В большинстве случаев вариограммы почвенных свойств вполне удовлетворительно аппроксимировались сферическими моделями, что дало возможность провести анализ компонентов вариабельности, выделив «шумовую» составляющую и регионализованную переменную. Для дальнейшего анализа использовалась техника Фурье-разложения.


Почвенный покров экспериментального участка представлен пятнистостями агросерых лесных почв и агросерых лесных со вторым гумусовым горизонтом. Суммарная мощность гумусового горизонта в агросерых лесных почвах превышает 1м, причем этот горизонт дифференцирован по плотности, пористости, структуре (рис.2).

Наиболее темные тона окраски наблюдаются на глубине 60-80 см. Пахотные горизонты агросерых лесных почв и агросерых лесных со вторым гумусовым горизонтом по окраске различаются слабо, однако различие почв становится весьма заметным, когда почва свежевспахана (рис.3). Для уточнения границ между почвенными разностями требуется подробная почвенная съемка.

Image

Агросерая лесная почва со вторым гумусовым горизонтом

Image

Агросерая лесная почва

Рис. 2. Основные компоненты почвенного покрова обследованного участка

Image

Рис.3. Панорама обследованного угодья в мае 2005 г.

Профильное распределение содержания органического вещества и общего азота в этих почвах оказываются очень разными (рис.4). Максимум и органического вещества, и общего азота приурочен ко второму гумусовому горизонту.

 Image Image

Рис.4. Профильные распределения содержания органического вещества и общего азота

Обнаружено, что пространственная изменчивость содержания гумуса в первую очередь связана с рельефом участка. В пахотном слое почв повышений содержание органического вещества составляет 2,1-2,3%, в почвах понижений – 3,2-3,6%. Максимальное содержание гумуса в агросерых лесных почвах со вторым гумусовым горизонтом приурочено к глубине 60-80 см, где оно достигает 7-8%. Содержание общего азота в пахотном горизонте не обнаруживает такой приуроченности к элементам рельефа. В агросерых почвах со вторым гумусовым горизонтом максимальное содержание общего азота приурочено к глубине 60-80 см. Отношение C / N в агросерых почвах, как правило, ниже, чем в агросерых лесных со вторым гумусовым горизонтом.


На обследованном участке наблюдается значительная вариабельность влажности в оба срока обследования, причем уменьшение средней величины сопровождается увеличением коэффициента вариации (табл.1). Средняя величина плотности соответствует удовлетворительной плотности, однако примерно четверть площади имеет высокую плотность, о чем свидетельствует величина верхнего квартиля

Диапазон изменчивости веса метелок очень велик, размах составляет почти 40 ц/га. Однако на половине площади изменчивость существенно меньше, межквартильный размах составляет всего 10 ц/га (табл.1). При этом на четверти поля урожай овса составляет менее 18,6 ц/га.

Наиболее неравномерно распределены сорняки. Коэффициент вариации их биомассы превышает 100% (табл.1.), однако можно видеть, что это происходит из-за небольшого числа сильно засоренных мест, поскольку наибольший контраст наблюдается между верхним квартилем и максимумом.

Таблица 1. Статистические характеристики влажности, объемного веса и биомассы на обследованном участке

Статистики

Влажность,%

d, г/см3

Структура биомассы, ц/га

июнь

июль

вес_сух

вес_сорн

вес_метелок

солома

Среднее

24,95

14,48

1,24

68,5

5,0

24,9

43,5

Ср.кв.откл.

2,50

2,84

0,10

18,3

6,4

8,2

12,2

CV,%

10,0

19,6

8,2

26,8

128,7

32,7

28,0

min

18,18

7,32

0,98

27

0

9,4

13,6

Н.квартиль

23,45

12,33

1,18

56,2

2

18,6

35,2

med

24,55

14,55

1,24

67,8

3,2

23,8

43,6

В.квартиль.

26,23

16,36

1,30

79

5,6

29,8

50,4

max

31,90

22,96

1,48

115

46,8

51,0

85,2


Вариограммы значений влажности и плотности были аппроксимированы сферическими моделями (рис.5) Пространственные структуры влажности пахотного горизонта изменчивы во времени.

При высоком уровне влажности доля варьирования на малых расстояниях составляет менее 5% от общей вариабельности на всем участке, а в конце вегетации, при сухой и жаркой погоде доля варьирования на малых расстояниях составляет уже около 65%. Во времени сохраняются характеристики анизотропии полей влажности – соотношение радиусов корреляции выделенных направлений равно 2, а угол меняется от 75 до 900, что вполне укладывается в ошибку эксперимента. Радиус корреляции меняется от 40 до 100 м, приближаясь к радиусу корреляции для отметок относительных высот, что может рассматриваться как индикация сходства полей влажности и рельефа при более низком уровне влажности (табл.2).

 Image Image

(а)                                                                        (б)

Рис.5. Вариограммы влажности почвы в июне (а) и объемного веса (б)

Структура поля объемного веса не совпадает со структурой полей влажности. Так, доля варьирования его на близких расстояниях составляет около 25%, радиус корреляции равен 18 м, однако характеристики анизотропии оказываются одинаковыми с характеристиками полей влажности.

Таблица 2. Параметры сферических вариограмм некоторых почвенных свойств

Параметры вариограмм

 

Влажность, июнь

 

Влажность, июль

 

Объемный вес

 

c0

 

0,2

 

5,1

 

0,02

 

c1

 

5,92

 

3,2

 

0,08

 

c0/(c0+c1), %

 

3,3

 

62,5

 

23,8

 

a, м

 

42,1

 

147,6

 

18,7

 

 
Пространственную изменчивость веса метелок в пределах угодья можно видеть на рис. 6. Отметим, что на фоне достаточно массивных областей встречаются отдельные компактные участки низкого и высокого веса.

 ImageImage

Рис. 6. Картограмма пространственной изменчивости веса метелок

Пространственная структура характеристик биомассы отличается от пространственных структур почвенных свойств явно выраженной периодичностью. Фурье-анализ вариограмм показал (рис.7), что ее изменчивость может быть аппроксимирована суммой двух (иногда трех) компонент. Наиболее выраженной является компонента, связанная с применением удобрений. Второй по значимости является компонента, которая может быть ассоциирована с влиянием рельефа.

 Image Image

(а)                               (б)

Рис.7. Вариограммы структуры урожая и биомассы сорняков (а) и периодограмма веса метелок (б)

Засоренность исследуемого участка оказалась очень высокой (более 100 шт/м2). Применение гербицидов группы сульфанилмочевины привело к подавлению наиболее вредоносных сорняков осота полевого ( Sonchus arvensis L .) и хвоща полевого ( Equsetum arvensis L .) , однако численность щетинника возросла. Это может быть объяснено тем, что гербицид применялся в то время, когда щетинник был в фазе всходов и более развитые растения других сорняков и овса выступили в качестве экрана. На фоне высокой засоренности не выявлено ее влияния на урожай.