ПОЧВОВЕДЕНИЕ, 2012, № 8, с. 879-888
АГРОХИМИЯ И ПЛОДОРОДИЕ ПОЧВ
УДК 631.421
геостатистическии анализ характеристик почв
и урожайности в полевом опыте по точному земледелию
© 2012 г. В. А. Сидорова1, Е. Е. Жуковский2, П. В. Лекомцев2, В. В. Якушев2
Институт биологии КарНЦРАН, 185910, Петрозаводск, ул. Пушкинская, 11 2Агрофизический НИИРАСХН,195220, Санкт-Петербург, Гражданский пр., 14 Поступила в редакцию 14.02.2011 г.
Выполнен подробный геостатистический анализ пространственной изменчивости почвенных свойств, характеристик посева и урожайности пшеницы в условиях точного земледелия на примере полевого опыта. Установлено, что большинство почвенных характеристик обладает существенной внутренней связностью и может успешно картироваться с помощью кригинг-процедур, обеспечивающих оптимальное построение агрохимических картограмм сельскохозяйственных полей. Наряду с этим показано, что характеристики посева имеют существенно меньшую пространственную коррелированность и построение их картограмм возможно, но с меньшей точностью. Характеристики качества зерна пшеницы не выявили пространственной зависимости.
ВВЕДЕНИЕ
В последние десятилетия в США и странах Европы быстрыми темпами развивается и все более широко внедряется в производство так называемое "точное земледелие" (в англоязычной литературе — ргесшоп agriculture), отличительной чертой которого является локальная дифференциация агротехнических воздействий с учетом пространственной вариабельности почвенных и иных факторов формирования урожая в пределах отдельного сельскохозяйственного поля.
Практическая реализация технологий точного земледелия, называемых иногда информационными технологиями, базируется на возможностях современных геоинформационных систем, позволяющих оперативно, в режиме on line определять координаты работающих сельскохозяйственных машин и, таким образом, регулировать технологические режимы в соответствии с конкретными условиями в отдельных точках и на отдельных участках поля. Естественной целью такого подхода является получение максимальной прибыли на фоне оптимизации производства, существенной экономии ресурсов (удобрений, воды, ядохимикатов и др.) при одновременном удовлетворении повышенных требований охраны окружающей среды [1, 12, 15].
Среди множества факторов, влияющих на продуктивность посевов, свойства почв играют одну из ключевых ролей. В отличие от погодных условий и топографии, наличие основных элементов питания растений в почве может регулироваться через внесение удобрений. Практика показывает, что вследствие различных факторов урожайность в пределах одного поля значительно варьирует [17, 32, 33]. Совмещая высокоточное
позиционирование и мониторинг урожайности, можно оценить ожидаемую урожайность в конкретной точке поля в конкретное время и влиять на нее, соответствующим образом корректируя дозы вносимых минеральных веществ.
Первый и основной этап точного земледелия — первичный разведочный анализ. Он включает сбор данных об условиях на конкретном поле, а также различные способы их наглядного представления — составление почвенной карты, построение картограмм урожайности, засоренности, агрохимических картограмм и т.д. Часто на первом этапе точного земледелия используются различные геостатистические методы. Можно выделить ряд решаемых при этом задач:
— обоснование целесообразности дифференциации технологических воздействий [14, 37];
— выбор оптимального шага и схемы опробования [10, 28, 36];
— сравнение уровня варьирования свойств при различных вариантах землепользования, агротех-нологии или на различных типах почв [5, 19];
— построение агрохимических и агрофизических картограмм угодий, а также картограмм урожайности и засоренности полей [7—11].
Следующий этап — аналитический. На этом этапе выявляются причины вариабельности свойств и устанавливаются приоритетные способы управления ими. В частности, при сравнении полученных картограмм и характеристик полей можно выявить причины колебания урожайности на отдельных участках поля.
Далее, на третьем этапе, разрабатывается стратегия обработки поля на следующий год. При этом решается вопрос, какие удобрения следует
вносить, в каких дозах и как они должны корректироваться в пределах рассматриваемого неоднородного поля.
В основном получение почвенной информации основано на отборе почвенных образцов в поле и последующем лабораторном анализе. Как правило, это требует больших затрат времени и финансовых ресурсов. В связи с этим возникает много вопросов. Сколько надо брать образцов, с какой площади, с каким шагом? Какая часть пространственного варьирования будет потеряна при определенной схеме пробоотбора? Будет ли достигнут экономический эффект в результате того, что будут учтены все факторы, контролирующие пространственное варьирование почвенных свойств? На сегодняшний день не существует общего подхода к решению перечисленных вопросов.
В настоящей работе сделана попытка ответить на некоторые вопросы с использованием методологии геостатистики. В качестве примера исследовался уровень внутриполевой вариабельности почвенных свойств, параметров урожайности и качества зерна, а также выявлялись основные закономерности пространственного распределения этих показателей на одном их опытных полей Ленинградской области при выращивании яровой пшеницы по технологии точного земледелия.
ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ
В 2006 г. на Прибытковском поле (площадь 20 га) Меньковского филиала Агрофизического НИИ Россельхозакадемии, расположенного в Гатчинском районе Ленинградской области, был заложен первый, продолжающийся до настоящего времени, многолетний производственный опыт, ставящий своей целью изучение возможностей и перспективности применения технологий точного земледелия в почвенно-климатических условиях Северо-Западной зоны России. В настоящее время в Меньковском филиале опытные работы применения точного земледелия развернуты в системе севооборота на площади более 500 га.
В качестве первого этапа этих исследований оценивалась эффективность локальной (привязанной к заранее выбранным "элементарным" участкам поля) дифференциации доз вносимых минеральных удобрений с учетом наблюдаемой почвенной пестротой и пространственной вариабельностью почвенных показателей.
Опыт проводился на культуре яровой пшеницы. При этом непосредственно перед посевом и далее — в ходе вегетации по основным фенологическим фазам — на поле отбирались почвенные пробы и растительные образцы, которые затем анализировались с помощью стандартных лабораторных методов [13, 15].
Исследуемые показатели можно условно разделить на три группы:
1. Почвенные характеристики: рН солевой вытяжки; гидролитическая кислотность (метод Каппена в модификации ЦИНАО); сумма поглощенных оснований (метод Каппена); органическое вещество (фотометрический метод); содержание доступного фосфора и калия (по Кирсанову в модификации ЦИНАО).
2. Количественные показатели урожайности: биомасса по основным фазам развития растений (кущение, трубкование, цветение); количество растений/м2; количество колосков/м2; масса зер-на/м2; вес одного колоса; масса 1000 зерен; масса зерна, г/100 растений.
3. Показатели качества зерна: стекловидность; содержание клейковины и ее качество; белок зерна; число падения.
Отборы проб производились по прямоугольной регулярной сетке с шагом 25 х 50 м. Почвенные образцы брались автоматическим пробоотборником на глубине до 23 см. Всего было отобрано 72 образца. По результатам анализа изучались закономерности пространственного варьирования перечисленных факторов почвы и урожая. Для всех данных рассчитаны основные статистические характеристики, проведены регрессионный и геостатистический анализы [3].
В основу проведенных геостатистических исследований закладывалась трехкомпонентая модель, следуя которой изучаемые характеристики поля рассматривались как пространственные переменные, включающие:
— крупномасштабную детерминированную, или трендовую компоненту варьирования;
— пространственнно коррелированную компоненту среднего масштаба, ответственную за формирование выраженной картины незакономерных изменений рассматриваемого почвенного фактора или фактора урожайности в пределах поля;
— пространственно некоррелированную микрокомпоненту, отражающую случайные вариации изучаемой величины от точки к точке [4].
Самым простым способом смоделировать крупномасштабные пространственные изменения является построение линии или поверхности регрессии по данным, полученным при наблюдении в отдельных точках (анализ поверхности тренда). Этот метод является частным случаем множественной регрессии, в котором наблюдаемые значения интересующей нас переменной связываются с независимыми переменными — положением точек наблюдения. Тренд проявляется как закономерное повышение (или понижение) изучаемого показателя вдоль некоторого направления.
Для описания подобных закономерных изменений в работе использовался полином второго порядка вида [3, 4]:
г = Ь0 + Ьх + Ь2у + Ь3х2 + Ьу2 + Ь5ху.
Для исследования регрессионных остатков применяли метод вариографии, то есть построение экспериментального графика зависимости дисперсии свойств от расстояния между точками опробования и подбор моделей, описывающих пространственную структуру исследуемых свойств [2, 6, 39].
Дисперсия рассчитывалась по формуле:
у(А) = 1/(2ЩИ)У£к(х,) - г(х, + Н)]2,
где г(х) и г(х + А) — результаты измерений в точках х Iи х I + А, а ^(А) — количество пар точек, удаленных друг от друга на расстояние А. Дисперсия характеризует степень различия данных в зависимости от расстояний между ними.
На основании полученных данных строились "семивариограммы" — графики зависимости дисперсии у(А) от величины смещения А. Семиварио-грамма характеризует зависимость среднего квадрата разности значений изучаемого показателя от расстояния между точками опробования, в которых эти значения измерены, то есть раскрывает определенную пространственную структуру распределения признака в пространственных координатах. Семивариограмма показывает, как с увеличением расстояния между точками наблюдения меняется (обычно, ослабевает) статистиче
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.