КАТЕГОРИИ:
АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Классификатор почв
Классификатор почв представляет собой систему таксономических единиц классификации почв, количественных показателей качества и их влияния на плодородие и энергоемкость почв. В представленном фрагменте классификатор включает 5 разделов характеристики почв по типу, подтипу, родовым признакам, видам и разновидностям. Система класссификатора и программа автоматизации бонитировки почв не ограничивает количество бонитировочных признаков. Программой предусмотрено 7 разделов классификатора, т.е. он может быть дополнен выделением других признаков и свойств почв. Например, кислотности, содержанию вредных солей и т.п. Типы, подтипы почв, их родовые и другие диагностические признаки кодируются для автоматизированного формирования каталога, шкалы и вычисления баллов бонитета и энергоемкости почв. Классификатор почв разрабатывается единым на всю территорию субъекта Российской Федерации, включая случаи его зональности по почвенно–климатическим и экономическим условиям. Бонитеты зональных типов почв отразятся при оценке качества земель в земельно–оценочных районах. Оценка влияния климатических условий на плодородие одних и тех же почв в различных земельно–оценочных районах может быть различной в зависимости от выращиваемых культур. Для одних надо больше тепла и влаги, чем для других. Экономические различия зон отражены в предоставляемых субъектам Российской Федерации базовых экономических нормативах. Основой разработки классификатора почв служат: - применяемая в субъекте Российской Федерации классификация и диагностика почв, - систематический список разновидностей, - материалы почвенных обследований, - аналитические данные, - показатели оценки бонитировочных признаков, - другие нормативные и литературные источники. Систематический список почв субъектов Российской Федерации является предварительным, черновым вариантом каталога. Список составляется для разработки классификатора почв. Он должен включать все почвы сельскохозяйственных угодий субъекта Российской Федерации по типу, подтипу, роду, виду и разновидностям с отражением основных свойств и признаков качества, учитываемых при бонитировке. В зависимости от организации работ, список, как перечень разновидностей почв, допускается оформлять после составления экспликаций почв сельскохозяйственных угодий согласно списка почв. При составлении списка и разработке классификатора почв максимально используются показатели свойств почв по данным IV тура оценки земель. В качестве основных бонитировочных признаков рекомендуется использовать те же ведущие свойства почв, которые в большей степени влияют на урожайность растений. Разновидности почв характеризуются показателями свойств по материалам IV тура оценки земель и последующих почвенных обследований. Для случаев возможного дополнения списка наименованиями разновидностей после перечня почв типа оставляется по 15–20, а между подтипами до 10 свободных номеров. В списке не отражаются статистически ненадежные показатели малораспространенных почв. Если имеются данные о площадях разновидностей почв сельскохозяйственных угодий, то таблица списка почв может быть дополнена соответствующей графой. Площади разновидностей почв субъекта Российской Федерации автоматизировано уточнятся по результатам государственной кадастровой оценки земель всех хозяйств. Имеющиеся в субъекте Российской Федерации почвы систематизируются в классификаторе почв по типу, подтипу, родовым признакам, видам и разновидностям (гранулометрическому составу). При кодировании почв после каждого типа рекомендуется оставлять по 2–3 свободных номера, чтобы не нарушить (не изменять) всю кодировку почв в случаях дополнения классификатора вновь выделяемыми или упущенными наименованиями подтипов, родовых и видовых признаков. На основе показателей свойств почв, приведенных в списке почв в первом разделе классификатора дается средний показатель рН разновидностей подтипа без родовых признаков. Для сопоставимой оценки почв рН водной вытяжки щелочных почв пересчитывается в рН солевой. Влияние рода почв на рН дополняется во втором разделе соответствующим коэффициентом. Например, у обыкновенных и южных черноземов без родовых признаков рН равен соответственно 6,8 и 7,0, а у этих же карбонатных подтипов 7,8 и 8,1 или соответственно на 14 и 16% больше. При этом карбонатность черноземов характеризуется во втором разделе классификатора почв коэффициентом 1,15 к рН черноземов без родовых признаков. Влияние кислотности (щелочности) автоморфных почв на их плодородие оценивается коэффициентом по рН относительно ее оптимальной величины с использованием шкалы оценки рН по данным IV тура оценки земель. По полугидроморфным почвам коэффициенты снижаются индексами от 0,95 до 0,75, для гидроморфных – от 0,75 до 0,50. Влияние родовых признаков на плодородие почв оценивается коэффициентами, применявшимися при IY туре оценки земель. Эти коэффициенты, а также индексы снижения коэффициентов к плодородию на рН согласовываются, уточняются с местными почвоведами. При характеристике разновидностей почв по гранулометрическому составу используются средние значения процента физической глины в классах грансостава по общепринятой классификации. В связи с тем, что содержание фракций физической глины одного и того же класса неодинаково в различных типах почвообразования, производится соответствующая группировка почв по группам: подзолистого; степного типа почвообразования; солонцы, сильно солонцеватые и засоленные почвы. В разделе видов почв по содержанию гумуса дается процент гумуса в тяжелосуглинистых почвах. Гумусированность почв зависит, как известно, от их гранулометрического состава. По мере облегчения грансостава процент содержания гумуса обычно уменьшается. Для подтверждения соответствующей дифференциации гумуса проводится сравнительный анализ показателей содержания гумуса в пахотном слое, например, слабогумусных, малогумусных, среднегумусных, высокогумусных черноземов или серых, темносерых лесных почв при их различном грансоставе. Величины содержания гумуса выражаются в коэффициентах относительно их процента в тяжелосуглинистых почвах. Определяются средние значения этих коэффициентов (предпоследняя графа классификатора почв) в группе типов почвообразования при различном гранулометрическом составе. Градации признаков: содержание гумуса и мощность гумусового горизонта принимаются по природно–сельскохозяйственным зонам, выделенным при IV туре оценки земель. Энергоемкость почв оценивается по сравнительным затратам энергии на основную обработку почв. Энергоемкость почв характеризуется их физическим состоянием – плотностью, связностью, обусловленными гранулометрическим составом (основной фактор), засоленностью, увлажнением и глубиной обработки почв. Она измеряется удельным сопротивлением плуга или других орудий при глубокой обработке почв. За эталонные, 100–балльные условия энергоемкости принято удельное сопротивление отвального плуга при вспашке стерни старопахотных среднесуглинистых черноземных почв на глубину 20–22 см, равное в этих условиях 0,50 кгс/см2. При оценке энергоемкости конкретных почв учитываются их конкретные свойства (условия). Показатели удельных сопротивлений почв, обобщенные по грансоставу и типам почвообразования, представлены в приложении 6. Показатели удельного сопротивления по основному фактору – гранулометрическому составу почв дополнительно дифференцируются по гидроморфности и родовым признакам. Для этого в первых двух разделах классификатора почв используются рекомендуемые в приложении 7 коэффициенты. Энергоемкость мелкопахотных почв дополнительно дифференцируется по глубине основной обработки подтипов: 15–20 см – с коэффициентом 0,95; 10–15 см – 0,87; менее 10 см – с коэффициентом 0,80. 4.2. Оценка плодородия почв по моделям урожайности различных сельскохозяйственных культур
Большинство работ по бонитировке почв основывается на изучении зависимости между свойствами почв и урожайностью растений. Эти связи в каждом эколого-генетическом ряду почв индивидуальны и должны устанавливаться и изучаться отдельно для различных сельскохозяйственных растений. Главное условие при бонитировке учет особенностей отношения растений к основным почвенным факторам, формирующих урожайность. Предлагаемые информационно-логические модели плодородия по отношению к растениям отражают различные формы связи, которые не всегда составляют прямо-пропорциональные зависимости. В моделях имеются динамичные свойства (подвижные элементы питания), которые дают возможность оптимизации почвенного плодородия. Включенные в модели гидротермические показатели выявляют роль одних и тех свойств почв при разных метеорологических условиях. Все сельскохозяйственные растения предъявляют к среде обитания условия в соответствии с физиологическими особенностями. Поэтому набор полевых культур в почвенно-климатических зонах Алтайского края довольно разнообразен. Исключение составляет главная продовольственная культура - яровая пшеница. Поэтому она была и выбрана в качестве объекта изучения в многолетних исследованиях Л.М. Бурлаковой (1984). Для яровой пшеницы сорта Саратовская 29 предложен комплекс параметров основных свойств почв, формирующих урожай в условиях черноземного Алтайского Приобья.
9. Оценка плодородия почв по моделям урожайности яровой пшеницы
Для изучения зависимости урожайности зерна яровой пшеницы от агроклиматических и почвенных факторов в многолетних исследованиях отбирали образцы почв для анализов и проводили поконтурные учеты. В посевах яровой пшеницы сорта Саратовская. 29, размещаемой по пшенице (второй культурой посла пара) 'без внесения удобрений и одинаковой агротехникой выделяли контуры различных почв. Сопряженное поконтурное изучение свойств почв и урожайности зерна яровой пшеницы позволило установить зависимость ее от почвенных факторов. Для установления этой зависимости использовали информационно-логический анализ (Пузаченко, Мошкин, 1969). Исследования показали, что наибольшая связь, по коэффициенту эффективности канала связи (К), отмечается между урожайностью зерна яровой пшеницы и мощностью гумусового горизонта (К= 0,222), величиной рНв (К= 0,204), содержанием гумуса в горизонте А (К= 0,175), содержанием валового фосфора (К= 0,113). Значительное влияние на урожайность зерна оказывают атмосферные осадки за май-июнь месяцы (К=0,270), влажность почвы в слое 0-50 см в период кущение - выход в трубку (К= 0,237) и гидротермические условия в виде гидротермического коэффициента по Селянинову за май-июнь.(К= 0,173) и за май-август (К= 0,189). В соответствии с эффективностью каналов связи между различными свойствами почв в отношении распознавания урожайности построены различные логические формулы, т.е. система моделей урожайности. Она отвечает разным запросам сельскохозяйственной практики - прогнозирования, программирования, оптимизации факторов и т.д. Для урожайности яровой пшеницы, определяемой почвенными факторами, логическая формула прогноза будет иметь следующий вид:
Уп = О х W х (М х рНв х (Г х (Nв х Рв)))) 1) где Уп - ранг урожайности, О - ранг урожайности до осадкам, W - ранг урожайности по влажности почвы, М - ранг урожайности по мощности гумусового горизонта, Г - ранг урожайности по содержанию гумуса в гор. А пахотном, Nв - ранг урожайности по содержанию валового азота, Рв - ранг урожайности по содержанию валового фосфора в пахотном слое почвы, х - знак функции нелинейного произведения. Ряд рассчитанных теоретических урожайностей подобен фактическому на 5% уровне значимости. Критерий подобия Колмогорова-Смирнова λ=1,47<1,63. Безошибочное распознавание - 42%, что вместе с ошибкой в один ранг составляет 92%. Эта формула получена для сравнительно небольшого объема выборки (n =65). Еще большее значение рассмотренных выше свойств, для распознавания урожайности яровой пшеницы определяется логической формулой урожайности, полученной для большого объема выборки (n=115).
У = ГТК1 х ГТК2 х (М х (рНв х (Г х (Nв х Рв)))), 2) где все обозначения те же, что и в формуле I, а также ГТК1- - ранг урожайности по гидротермическому коэффициенту мая-июня и ГГК2 - для периода мая-августа. Подобие распределений расчетных и эмпирических рангов урожайности высокое, критерий Колмогорова-Смирнова ниже самого низкого порога вероятности (λ=0,56<1,36). Безошибочный прогноз формулы 2) - 52%. При этом значительную долю влияния на урожайность (38%) составляют приведенные почвенные факторы. Исследование влияния на урожайность зерна яровой пшеницы подвижных форм элементов питания позволило установить, что наибольшая роль принадлежит подвижному калию (К= 0,163) в пахотном слое почвы и фосфора (К= 0,120) перед посевом и содержанием нитратного азота (К= 0,127) в слое 0-40 см в фазу кущения или перед посевом. Включение в логическую формулу урожайности 2) - показателей подвижных элементов питания намного улучшает прогнозирующий эффект. Логическая формула урожайности 3) с подвижными элементами питания имеет следующий вид:
где все обозначения те же, что в формулах I) и 2), а подвижные элементы питания даны в оксидах. Приведенная логическая формула 3) обеспечивает безошибочный прогноз в 70% случаев, что вместе с ошибкой в один ранг составляет 94%. Подобие распределений расчетных и эмпирических рангов урожайности высокое. Критерий Колмогорова-Смирнова ниже самого низкого порога (λ=0,77<1,36). Во всех вышеприведенных формулах знак х означает операцию функции нелинейного произведения, который показывает, какое действие нужно произвести при решении этого уравнения. Для решения примера по установлению уровня урожайности (действительно-возможной урожайности (ДВУ) зерна яровой пшеницы по агроэкологическим факторам используем формулу 3) и - наиболее вероятные состояния урожайности для каждого состояния факторов (Приложение 2, табл. I). Например, требуется определить ДВУ зерна яровой пшеницы, идущей второй культурой после пара на поле, которое характеризуется следующими параметрами свойств почвы: М=50 см, Г 4,9%, рН = 6,3, = 0,27%. Рд = 0,16%, = 13,5 мг/кг, Р = 18,2 мг/100 г почвы, КО = 40 мг/100 г, гидротермические условия - ГТКт = 1,3, ГГК = 1,1. Для удобства расчета можно все исходные данные выписать в числитель, а в знаменатель - соответствующие им ранги урожайности из Прил.2, табл. I.
Затем подставляем в формулу 3 ранговые значения параметров свойств почвы и гидротермических коэффициентов для определения ДВУ:
Решение этой функции нелинейного произведения начинается со скобок следующим образом:
Значение ранга в 4,42 можно округлить до 4 и из Прил. 2, табл. 1 находим, что он соответствует урожайности 12-14 ц/га или в среднем 13 ц/га. При необходимости расчета прогнозируемой урожайности на нескольких полях можно использовать ЭВМ и по специальной программе получить результат за несколько секунд. Выше приведенные расчеты справедливы лишь для сорта яровой пшеницы Саратовская 29, возделываемой без удобрений по зерновому предшественнику. Наличие нескольких сортов и многообразие предшественников затрудняет использование предлагаемой логической модели плодородия. Для учета влияния на урожай особенностей сорта, предшественника и удобрений предложены поправки, которые выражены в рангах, возделываемые в Алтайском крае сорта яровой пшеницы предъявляют различные требования к почвенно-климатическим условиям, и урожайность их формируется в зависимости от биологических особенностей и условий выращивания. При размещении яровой пшеницы по худшему предшественнику (например, по зерновым) урожайность практически не зависит от сорта и остается низкой. Пропашные культуры и пар как предшественники обеспечивают лучшие условия произрастания для районированных сортов. В Алтайском крае на 2003 год районировано 12 сортов мягкой и 4 сорта твердой яровой пшеницы. Широко распространенные в настоящее время засухоустойчивые сорта Саратовская 29, Целинная 20, Вега отличаются лучшей приспособленностью к неблагоприятным условиям и дают сравнительно высокую урожайность в засушливые годы и при посеве по непаровым предшественникам. Реакция на условия произрастания особенно четко проявляется у новых сортов интенсивного типа: Новосибирская 67, Омская 9, -Луганская 4, Целинная 20, Россиянка, Алтайка и др., которые обладают высокой отзывчивостью на условия увлажнения и улучшение минерального питания. Были проверены возможности логической формулы плодородия для прогнозировала урожайности яровой пшеницы с учетом сорта и предшественника.
|