Моделирование продуктивности севооборотов в условиях лесостепи Западной Сибири

Введение

Реорганизация крупных сельскохозяйственных предприятий и появление большого количества мелких фермерских хозяйств требуют пересмотра структуры посевных площадей. Оптимизировать структуру посевных площадей необходимо на основе системно-энергетическою подхода. Математическое моделирование позволяет построить модель оптимизации структуры посевных площадей для товаропроизводителя с учетом его потребностей и наличия ресурсов.

Исследования в области математического моделирования продукционного процесса растений интенсивно развивается, о чём свидетельствует множество работ в этой области. Будучи эффективным средством интеграции имеющихся знаний о процессе формирования урожая сельскохозяйственных культур, изучения динамики процесса в различных условиях внешней среды, модели продуктивности находят все более широкое применение для решения задач прогноза и управления [2,5,9,10].

При оценке агроэкосистем следует определять потенциальную продуктивность севооборотов, выявлять роль предшественников и севооборотов на использование природного потенциала, детально проанализировать структуру антропогенных энергозатрат на возделывание сельскохозяйственных культур, оценить производительность агроэкосистем. Проведение биоэнергетического анализа позволит объективно оценить энергетический потенциал агроэкосистемы и целесообразность использования антропогенной энергии при возделывании сельскохозяйственных культур.

Продуктивность севооборотов определяется продуктивностью культур, входящих в их структуру, которые по-разному реагируют на количество осадков и температуру в отдельные периоды вегетации. Исследованиями многих учёных доказано, что за ротацию севооборота продуктивность посевов достоверно зависит от природно-климатических условий и структуры посевных площадей [1,4,7].

Таким образом, цель наших исследований была в повышении продуктивности полевых севооборотов на основе оптимизации структуры использования пашни с помощью математического моделирования для совершенствования адаптивно – ландшафтных систем земледелия в лесостепи Западной Сибири.

Материалы и методы исследования

Исследования проводились в  длительных стационарных опытах по изучению чередования сельскохозяйственных культур в севооборотах прошедших более пяти ротаций. Стационар расположен в лесостепной зоне Западной Сибири на поля ФГБНУ «СибНИИСХ». Размещение делянок в опытах рендомизированное, размер делянок 0,275 га  (110×25 м) и 0,138 га (110×12,5 м), 4-х кратная повторность. Сорта полевых культур районированы для Западной Сибири: пшеница яровая – «Омская 36», ячмень яровой – «Омский 95», соя – «Золотистая», рапс – «Юбилейный», овес – «Иртыш 21»,  кукуруза – «Омка 135». Почва опытного участка − чернозем слабо выщелоченный среднегумусовый среднемощный тяжелосуглинистый. Содержание гумуса в пахотном горизонте 6,5 – 7 %. Система агротехнических мероприятий строилась с учетом рекомендаций СибНИИСХ для зоны лесостепи Западной Сибири [6]. Методы регрессионного, корреляционного анализа и математического моделирования [3]. Оценка экономических и агротехнических мероприятий и севооборотов проводилась согласно методическим рекомендациям сибирского отделения ВАСХНИЛ [ ].

Рис.1. Стационар в лесостепной зоне Западной Сибири на поля ФГБНУ «СибНИИСХ»

Результаты и их обсуждение

В целом введение в севооборот фуражных культур и бобовых (сои) с долей 15 – 25 % позволит увеличить выход КПЕ кормопротеиновых единиц на 0,3 – 0,7 тонны с 1 га севооборотной площади при сохранении высокого уровня урожайности зерна в сравнении с яровой пшеницей (таблица 1).

Таблица 1-  Продуктивность полевых севооборотов в зависимости от длины ротации и насыщенности полевыми культурами в 2010-2016гг.

В тоннах  

К показателям эффективности севооборотов так же относят выход зерна, КПЕ, кормовых единиц и переваримого протеина с одного гектара пашни. Эти показатели напрямую зависели от набора культур в севообороте и числа полей. Эффективными в условиях 2010-2016 годов оказались плодосменные севообороты, в основном за счёт насыщения их бобовыми и зернофуражными культурами.

Для повышения эффективного использования пашни при развитии животноводства возможно увеличение ротации севооборотов и введение в структуру площадей культур увеличивающих сбор кормовых единиц и переваримого протеина (соя и зернофуражные культуры). Введение этих культур в севообороты увеличивает продуктивность одного гектара пашни на 20 – 25 % [8].

В целом введение в севооборот зернобобовых и зернофуражных культур приводит к увеличению выхода зерна на 0,3 – 0,5 т/га, а КПЕ на 0,5 – 0,8 тонны с гектара севооборотной площади в сравнении с яровой пшеницей. Применение средств интенсификации способствовало увеличению продуктивности как зернопаровых, так и плодосменных севооборотов. В плодосменных севооборотах прибавка от их применения составила 0,15 – 0,22 т/га зерна, 2,5 – 3,8 т/га периваримого протеина.

На основе данных по изучаемым севооборотам и их звеньям разработана математическая модель оптимизации структуры посевных площадей. В модель включены данные о семи сельскохозяйственных культурах, возделываемых в различных звеньях севооборотов на фоне N30P30 + солома и сидераты. Разработанная модель содержит 178 переменных и 282 ограничения.

В качестве переменных определены площади отдельных культур в севооборотах (хik, - площадь i-ой культуры в k-ом севообороте или звене), площади севооборотов (хk ), общая площадь пашни, объемы выхода продукции (Рj - объем j-ro вида продукции), издержек производства, чистого дохода (Yj - объем j-го стоимостного показателя; Qj - объем j-ro вида ресурса), энергозатрат, приращения энергии и другие.

Критерием оптимальности служит максимум производства продукции j-ro вида:

где N i - множество возделываемых культур; N 2 - множество севооборотов и их звеньев; b j i k - выход продукции j-ro вида с единицы площади i-ой культуры k-го севооборота или звена.

Достижение цели возможно при выполнении определенных условий, описываемых системой ограничений. Основными являются ограничения: по балансу гумуса, издержкам производства, затратам труда, энергетическим затратам, приращению энергии с учетом и без учета гумуса. В систему также входят ограничения:

где M 4 - множество производственных ресурсов; с ik - доля i-ой сельскохозяйственной культуры в k-ом севообороте; d ik - выход валовой продукции с единицы площади i-ой культуры в k-м севообороте; a jik - затраты j-ro ресурса на единицу площади i-ой культуры в k-ом севообороте или звене; М5 - множество видов продукции; М6 - множество производственных затрат; М7 - множество валовой продукции; В j - гарантированный объем производства продукции j-ro вида.

В настоящее время основной интерес сельскохозяйственного товаропроизводителя - получение продовольственного зерна высокого качества. В результате решения задачи с помощью разработанной модели получены варианты структуры посевных площадей, обеспечивающие наибольший выход продовольственного зерна.

Зернопаровые севообороты и плодосменное возделывание зерновых позволяют получить от 2,11 до 1,10 т/га товарного зерна (табл.1, 2).

Таблица 2 -  Структура севооборотов для получения товарного зерна на (N30P30  и солома) в среднем за 2010 – 2016 гг.

При этом доля зерновых культур составляет 67-100% (таблица 3). На производство требуется затратить материально-денежных средств от 1094 до 1636,5 тыс.руб/га, совокупной энергии – 23,0-44,6 ГДж/га и эксплуатационной – 5,8-10,4 ГДж/га. Рентабельность производства по кормовым единицам с учетом побочной продукции варьирует от 17,0 до 43,9%, по зерну от 87,6 до 94,9 %. Только бессменное возделывание пшеницы оказывается нерентабельным. Коэффициент энергетической эффективности составляет 1,34-2,14 показатель производительности агроэкосистемы – 0,040 – 0,127 МДж/дн./ГДж. В зернопаровых севооборотах формирование урожая происходит за счёт естественного плодородия почвы, о чем свидетельствует отрицательный баланс гумуса, который достигает 0,18 – 0,78 т/га. При плодосменном чередовании урожай формировался на фоне воспроизводства органического вещества почвы, за счет увеличения растительных остатков от применения удобрений, баланс гумуса был положительным – 0,15 – 0,28 т/га.

Таблица 3 – Оценка структуры посевных площадей для получения продовольственного зерна на фоне N30P30  + солома (по результатам решения модели)

Введение условия, не допускающего отрицательный баланс гумуса, исключает возможность использования на фоне N30P30  + солома зернопаровых севооборотов, включающих пар и одну-три пшеницы, так как они сопровождаются значительными потерями гумуса. Воспроизводство плодородия почв при максимальном выходе 2,11—2,06 т/га продовольственного зерна возможно при следующей структуре посевных площадей: Соя и рапс на масло семена 25 – 40 %, зерновые – 60 – 75 %. При этом рентабельность производства товарного зерна составила более 90 %.

Заключение

Для расширенного воспроизводства плодородия черноземных почв лесостепи Западной Сибири, по решению модели следует увеличить в структуре посевных площадей зернобобовые (соя, горох) и масличные культуры (рапс, подсолнечник) до 40%, при этом доля зерновых снижается до 65,5—78,0 %, а выход товарного зерна – до 2,06—2,11 т/га.

Товаропроизводитель может выбирать различные варианты структуры посевных площадей, например, снижение доли чистого пара до 14,3 % и пшеницы до 43,2 %, увеличение доли озимой ржи и технических культур (рапс, соя) до 21,3 %, позволяет получать 2,15 т/га продовольственного зерна. При использовании наряду с чистым паром занятого, сурепицу на сидерат, а также органическое удобрение солому зерновых культур,  получено 2,01 т/га товарного зерна, при условии что, под чистый пар отведено 16,8 %, под занятый – 11 %, под яровые зерновые – 72,2 % площади пашни. Увеличивая в севооборотах площадь с использованием в качестве органического удобрения соломы и сурепицы на сидерат, можно добиться воспроизводства плодородия почвы с некоторым снижением выхода товарного зерна до 2 т/га.