БИОЛОГИЯ РАСТЕНИЙ
БИОЛОГИЯ ЖИВОТНЫХ
ПЕЧАТНАЯ ВЕРСИЯ
ЭЛЕКТРОННАЯ ВЕРСИЯ
 
КАК ПОДАТЬ РУКОПИСЬ
 
КАРТА САЙТА
НА ГЛАВНУЮ

 

 

 

 

doi: 10.15389/agrobiology.2021.1.92rus

УДК 633.11:631.559.2:528.88

Работа осуществлялась в рамках научно-технической программы, выполняемой ТОО «Научно-про-изводственный центр зернового хозяйства им. А.И. Бараева»: «Трансферт и адаптация технологий по точному земледелию при производстве продукции растениеводства по принципу демонстрационных хозяйств (полигонов)» в Акмолинской области».

 

О ПЕРСПЕКТИВАХ ПРЕЦИЗИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ
ПРОДУКТИВНОСТЬЮ ПШЕНИЦЫ В УСЛОВИЯХ
СЕВЕРНОГО КАЗАХСТАНА

Б.Р. ИРМУЛАТОВ1, К.К. АБДУЛЛАЕВ1, А.А. КОМАРОВ2 ✉, В.В. ЯКУШЕВ2

Повышение урожайности и качества пшеницы в условиях Республики Казахстан может быть достигнуто посредством реализации селекционного потенциала культуры. Для решения этой задачи определяющее значение имеют инновационные агротехнологические подходы, включающие систему точного земледелия (ТЗ). Учитывая значительную площадь Казахстана, одним из первых элементов внедрения ТЗ становится оценка состояния обширных территорий этой страны с использованием современных технологий дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). В настоящей работе впервые в условиях Северного Казахстана были реализованы приемы прецизионного управления продуктивностью яровой пшеницы. Цель работы — оценить перспективы использования системы точного земледелия в условиях Северного Казахстана и на этом основании предложить алгоритм перехода от пассивных мониторинговых мероприятий к активным управляющим прецизионным приемам повышения продуктивности яровой пшеницы. Исследования проводили на специализированном опытном полигоне точного земледелия (ТОО НПЦ зернового хозяйства им. А.И. Бараева) в условиях вегетационных сезонов 2019-2020 годов. Основным объектом были высокопродуктивные сорта яровой пшеницы (TriticumvulgareL.) местной селекции Шортандинская 95 и Астана. На первом этапе поля полигона (темно-каштановые почвы) были обследованы по основным агрохимическим показателям с помощью наземного мобильного комплекса. Детализацию оценки плодородия почв осуществляли по схемам (сеткам обследования) с размерами элементарных участков 1, 5 и 25 га. Полученные данные использовали для выявления внутриполевой неоднородности и расчета доз удобрений для дифференцированного внесения. На втором этапе оценивали состояние посевов по космическим снимкам, сделанным спутниками группы Sentinel-2, и аэрофотоснимкам, полученным с помощью беспилотных летательных аппаратов. Диагностику развития растений по фенофазам проводили на основании нормализованного вегетационного индекса (normalized difference vegetation index, NDVI), а конечный результат оценивали по электронным картам урожайности. На третьем этапе осуществляли статистическую оценку полученных данных с использованием пакета прикладных программ Stat и Microsoft Excel 2010 и программного обеспечения AGROS-1 (версия 2.09-2.11/1993-2009). Основные удобрения вносили припосевным и поверхностным способами. Также проводили некорневые подкормки. В экспериментах применяли полимерные удобрения Витанолл-NP (1 л/га) и Витанолл-микро (1 л/га)  (ООО «Агромаркет-24», Россия), комплексное хелатное КХМ (2 л/га) (ФГБНУ Агрофизический НИИ, Россия) и гуминовое Стимулайф (0,3 л/га) (ООО «Агрофизпродукт», Россия). Установлено, что только одна агрохимическая неоднородность поля частично нивелировалась дифференцированным внесением элементов питания. В засушливых условиях Казахстана установлено доминирующее влияние на продуктивность яровой пшеницы параметров почвенного плодородия, связанных с запасом и распределением почвенной влаги (почвенно-ландшафтно-гидрологических условий). По изменению агроландшафтных условий, которые определяются уклоном местности, удалось оценить распределение водотоков, характеризующих запас продуктивной влаги в той или иной части поля. На основании данных ДЗЗ и сопряженных наземных измерений предложен алгоритм перехода от констатации полученных данных к оперативному управлению биопродукционным процессом растений. При этом чем более детализирован был анализ данных, тем выше оказывалась результативность. Так, прибавка урожайности при сетке 5 га была чуть меньше 10 %, а при сетке 1 га — в 2 раза больше. Показана тесная корреляционная связь между урожайностью и NDVI: коэффициент корреляции по трансекте склона составлял r = 0,64-0,99, поперек поля — r = 0,62-0,98. Получена значительная прибавка урожая как за счет дифференцированного внесения минеральных удобрений (на 9,5 % по сетке 5 га и на 19,2 % по сетке 1 га), так и благодаря своевременным некорневым подкормкам (на 15-22,3 %). В целом данные экспериментальных исследований свидетельствуют о перспективности применения ТЗ в управлении продукционным процессом яровой пшеницы в условиях Северного Казахстана.

Ключевые слова: яровая пшеница, северный Казахстан, точное земледелие, дистанционное зондирование Земли, агроландшафт, почвенное плодородие, почвенная влага.

 

 

PROSPECTS FOR PRECISION MANAGEMENT OF WHEAT PRODUCTIVITY IN THE CONDITIONS OF NORTHERN KAZAKHSTAN

B.R. Irmulatov1, K.K. Abdullaev1, A.A. Komarov2 ✉, V.V. Yakushev2

More complete realization of the wheat genetic potential will ensure increasing its yield and quality in the conditions of the Republic of Kazakhstan. Innovative agrotechnological approaches, including a precision farming system (PFS) allow the problem to be addressed. Given the large area of Kazakhstan, the incorporation of precision farming systems needs assessment of the state of its vast territories using the Earth remote sensing (ERS) technology. In this paper, for the first time in the conditions of Northern Kazakhstan, the methods of precision management of spring wheat productivity were implemented. The aim of the work was to assess the prospects for precision farming in the conditions of Northern Kazakhstan and to develop an algorithm not only for passive monitoring of the state of crops, but also for active management of the spring wheat yield using ERS. The field trials were performed on dark chestnut soils in the seasons of 2019-2020 (a special precision farming landfill, Baraev Production Center of Grain Farming) with highly productive spring wheat (Triticum vulgare L.) varieties of local selection, the Shortandinskaya 95 and Astana. At the first stage, the main agrochemical indicators of the test sites were characterized using a ground-based mobile complex. Soil fertility parameters were assessed using survey grids with 1, 5, and 25 ha plot grids. The data were used to identify intra-field heterogeneity and calculate fertilizer doses for differentiated application. The second stage involved crop assessment using images from the Sentinel-2 group satellites and photographs form unmanned aerial vehicles (UAV). Plant development during ontogenesis was characterized by normalized difference vegetation index (NDVI), and the yields were finally evaluated using electronic yield maps. At the third stage, the data were processed using the Stat and Microsoft Excel 2010 software package and AGROS-1 software (version 2.09-2.11/1993-2009). The main fertilizers were used at sowing and surface applied. Non-root feeding was also performed. Polymer fertilizers Vitanoll-NP (1 l/ha) and Vitanoll-micro (1 l/ha) (Agromarket-24 LLC, Russia), a complex chelated fertilizer CHF (2 l/ha) (Agrophysical Research Institute, Russia), and a humic fertilizer Stimullife (0.3 l/ha) (Agrofizprodukt LLC, Russia) were used. It was found that only one agrochemical inhomogeneity of the field was partially leveled by the PFS-based differentiated introduction of fertilizers. Soil fertility, landscape profile and hydrological parameters (soil moisture availability) are shown to dominantly affect the spring wheat yield in the arid conditions of Kazakhstan. The changes in the agricultural landscape conditions due to the slope of the terrain, allows us to trace watercourses that characterize the productive moisture availability in a particular part of the field. On the basis of remote sensing data and coupled ground measurements used to precisely assess and record soil, landscape and soil moisture conditions, an algorithm has been developed to manage the yield formation process in plants. It is shown that the more precise the data analysis, the higher the effect of crop yield management. An increase in yield was approximately 10 % for a 5-ha plot grid and 2 times more for a 1-ha plot grid. The correlation revealed between the wheat yield and NDVI is strong and uneven as depends on the spatial direction, that is, the r values are 0.64-0.99 along the slope transect and 0.62-0.98 broadwise the field. A significant increase in yield was obtained both due to the differentiated application of mineral fertilizers, by 9.5 % for the 5-ha grid and by 19.2 % the 1-ha grid, and due to timely non-root fertilizing, by 15-22.3 %. In general, our findings indicate the PFS prospects in the management of spring wheat productivity under the conditions of Northern Kazakhstan.

Keywords: spring wheat, Northern Kazakhstan, precision agriculture, remote sensing data, agro landscape, soil fertility, soil moisture.

 

1ТОО НПЦ Зернового хозяйства им. А.И. Бараева,
021601 Казахстан, Акмолинская обл., Шортандинский район, п. Шортанды-1, ул. Бараева, 1,
е-mail: irmulatov61@mail.ru, tsenter-zerna@mail.ru;
2ФГБНУ Агрофизический научно-исследовательский
институт
,
195220 Россия, г. Санкт-Петербург, Гражданский просп., 14,
е-mail: zelenydar@mail.ru ✉, mail@agrophys.com

Поступила в редакцию
18 октября 2020 года

 

назад в начало

 


СОДЕРЖАНИЕ