Розділ «1.6.3. Використання інформаційних технологій для програмування врожаю»

Отримані моделі показують, що при вирощуванні батьківських форм кукурудзи густоту стояння рослин слід коригувати згідно запланованого режиму зрошення. Наприклад, при водозберігаючому режимі зрошення оптимальна густота стояння рослин на ділянках гібридизації становить 75-85 тис./га.

При застосуванні біологічно оптимального поливного режиму щільність посівів доцільно збільшити до 80-95 тис./га, що пояснюється спроможністю рослин краще реагувати на загущення внаслідок покращення водного режиму.

Рис. 1.6.4. Модель урожайності насіння кукурудзи та густоти стояння рослин при водозберігаючому (а) та оптимальному (б) режимах зрошення

Статистична обробка результатів врожайності середньопізніх гібридів кукурудзи шляхом порівняння густоти стояння рослин і доз мінеральних добрив дозволила виявити певні статистичні зв'язки.

Регресійно-кореляційне моделювання для умов зрошення півдня України між цими показниками виявило їх тісний статистичний взаємозв'язок – коефіцієнт кореляції поліноміальних рівнянь складає 0,756-0,893 (рис. 1.6.5).

Рис. 1.6.5. Статистична модель урожайності зерна середньостиглих гібридів кукурудзи залежно від густоти стояння рослин та фону мінерального живлення для умов зрошення півдня України

Проведене моделювання показує, що для отримання максимальної врожайності зерна існує необхідність взаємокоригування густоти стояння рослин кукурудзи відносно доз внесення азотно-фосфорних добрив. Якщо для варіантів без внесення добрив оптимальна густота стояння знаходиться в межах 60 тис./га, то при внесенні 60 кг д.р./га азоту й фосфору вона зростає до 75, а на ділянках з дозою N120P120 – до 85 тис./га. Встановлені параметри щільності посівів і фону мінерального живлення необхідно використовувати при плануванні агротехнологічного комплексу вирощування кукурудзи.

Проведений аналіз взаємозалежності між рівнем урожаю зеленої маси й насіння ріпаку та фоном азотного живлення виявив пряму кореляційну залежність, яка характеризується відповідними рівняннями регресії (рис. 1.6.6).

Рис. 1.6.6. Кореляційна поліноміальна модель між продуктивністю рослин ріпаку та нормою азотного добрива

Сучасний рівень науково-технічного прогресу дозволяє за допомогою комп'ютерного програмного забезпечення оптимізувати прийняття рішень про величину локальних поливних норм, диференціювати норми внесення добрив та інших агроресурсів з метою підвищення продуктивності сільськогосподарських культур при раціональному використанні всіх видів ресурсів, а також проводити моделювання й прогнозування показників продукційних процесів рослин. Виконання такої роботи – принципово новий напрям у рослинництві й землеробстві – створення постійно діючих математичних моделей як для великих зональних масштабів, так і для місцевих локальних умов. Завданням проведених досліджень було встановлення науково-практичних аспектів використання розрахункового методу встановлення показників ФАР за різні терміни вегетації сільськогосподарських культур з можливостями використання інформаційних технологій.

Найбільш розповсюдженими у 70-80 роках XX ст. на території колишнього СРСР був метод визначення ФАР за показниками прямої та розсіяної сонячної радіації за допомогою актинометричних спостережень. За результатами цих даних проводили сумарні розрахунки показників ФАР. Проте цей метод – досить складний і потребує чисельних спостережень, розрахунків і спеціалізованого устаткування.

За відсутності актинометричних спостережень як місячні, так і добові величини інтегральної радіації можуть бути отримані розрахунковим методом за даними стандартних метеорологічних спостережень. У цьому випадку для основних вихідних даних використовується показник тривалості сонячного сяйва (у радянській літературі він позначається ПСС, в англомовній – SS), а також кількість хмарності.

Висота Сонця в полудень у середньому дня періоду розраховується за формулою:

де φ – географічна широта станції, °;

δ – нахил Сонця, який знаходиться для дня, що відповідає середині розрахункового періоду, °;

При проведенні науково-дослідних робіт з різними сільськогосподарськими культурами початок місяця можна відлічити від будь-якої дати (строк сівби, сходи, фази росту й розвитку, проведення поливів тощо) для того, щоб встановити залежності між надходженням ФАР і досліджуваними факторами. Відповідно до цього початку розрахункового періоду необхідно визначити середину місяця, яка не буде співпадати з 15 числом.

З метою спрощення розрахунків і підвищення їх точності, а також враховуючи складність вище наведених способів встановлення інтегральної сонячної радіації нами проведено статистичне моделювання на основі вихідних даних суми тривалості сонячного сяйва та його полуденної висоти (табл. 1.6.1), яке дозволило розробити рівняння множинної регресії.

Підставляємо значення показників для визначення сумарної радіації і отримуємо таку регресійну залежність, яка відображена формулою:

тривимірну поверхню відгуку показників сумарної інтегральної радіації відносно змінних показників тривалості сонячного сяйва та полуденної висоти Сонця (рис. 1.6.7).

Таблиця 1.6.1