К ВОПРОСУ О ПРОГНОЗИРОВАНИИ ПРОДУКТИВНОСТИ ОЗИМОЙ РЖИ В ПРЕДЕЛАХ АГРОЛАНДШАФТА МОРЕННОГО ХОЛМА
DOI:
https://doi.org/10.31857/S2500208225030125Ключевые слова:
агроландшафт, мониторинг, озимая рожь, статистический анализ, адаптивно-ландшафтные системы земледелияАннотация
Методологию прогнозирования урожайности культур (первый этап оценки продукционного потенциала заброшенных земель) разрабатывали на основе мониторинга урожайности (1998-2023 годы) озимой ржи в пределах моренного холма. Посевы выращивали в Тверской области без удобрений. Выявлено, что продуктивность ржи изменялась от 0 до 63 ц/га. Годы исследований объединены в три кластера, различающихся по характеру пространственной вариабельности урожая в пределах агроландшафта. Первый кластер – годы с холодными и сухими демисезонными периодами, второй – с теплыми сырыми весной и осенью, сухим летом, третий – со стандартными демисезонными периодами и влажным летом. Вероятность возникновения климатической обстановки первого кластера равна 42%, второго – 33%, третьего – 25%. Максимальную урожайность, как и ее пространственную вариабельность, наблюдали во втором кластере. Показано, что изменение климатической обстановки приводит к трансформации набора ландшафтных факторов, достоверно влияющих на урожай. Для первого кластера увеличение урожая зависит от камней (26%) и тонких фракций (8%) в почве, а также высоты местоположения (13%). Степень прогрева территории (3%) и кислотность почв (4%) влияют отрицательно. Для второго кластера урожайность положительно зависит от суммы пылевых фракций (11%) и высоты местности (10%), отрицательно – от содержания в почве крупной пыли (8%), фосфора (4%) и кривизны поверхности (6%). В условиях третьего кластера положительное действие на урожай оказывает увеличение рН (9%), отрицательное – высота местоположения (22%) и содержание в почве калия (7%). Разработаны модели, позволяющие прогнозировать урожай культуры в пространстве агроландшафтов конечно-моренной гряды, а также генетически близких к ним территорий. Совмещение карт урожайности, полученных для условий разных кластеров, позволит выявить оптимальные ареалы для выращивания культуры, а также предсказать вариабельность урожая при изменении климатических условий.
