 |  | |
 УДК 631.559:633.1 К вопросу оптимизации структуры посевных площадей на основе зернового эквивалента
Тебуев Х.Х., доцент Кабардино-Балкарский государственный аграрный университет имени В.М. Кокова, Россия
Рассмотрено сохранение и восстановление природного плодородия почв.
Производительность агроландшафта наряду с другими средопреобразующими компонентами зависит от типов растительности и их соотношения, т.е. от структуры посевных площадей. В каждой зоне в зависимости от погодно-климатических условий свой набор культур для возделывания. При этом не всегда учитывается в должной степени почвенные характеристики. Культуры, выбранные для возделывания в определенных почвенных условиях (агрофизических, биологических, агрохимических и др. показателей почв) будут наиболее целесообразно использовать почвенный потенциал (противодействовать почвоутомлению), способствовать созданию экологически более устойчивых и экономически эффективных агроландшафтов. При этом не придется заново восстанавливать плодородие почвы, надо лишь вносить коррективы для сбалансирования вынесенных элементов питания с урожаем [14]. При научно обоснованных севооборотах, эти культуры способны давать хороший по количеству и качеству урожай без больших вложений. Большинство возделываемых культур обладает общими требованиями к почвенным условиям, это позволяет дифференцировано определять диапазон оптимальных параметров, свойств почв для преобладающего числа культур, что значительно облегчает исследования влияния плодородия почв на урожай и построения эмпирических схем и моделей, которые основаны на учете количества питательных веществ содержащихся в почве [18,19,20]. Однако требования отдельных групп культур к почвенным условиям (окислительно - восстановительным, содержанию водорастворимых солей, повышенной плотности и др.) могут существенно различаться. Свойства почв, благоприятные для одних растений, могут лимитировать урожайность других. Внутри каждой группы сельскохозяйственных культур (зерновые, овощные, плодовые) также существуют различия отдельных культур в требованиях к почвенным условиям. Таким образом, выбор культур в севообороте не легкая задача. Некоторые рекомендации можно найти в работах [13,15], где изложены статистические модели связи урожая культуры от почвенных характеристик и удобрении. Эти связи могут значительно повысить информативность и надежность имитационных моделей энергомассообмена системы «растение – почва - погода - урожай» типа [12]. Существуют различные методы для оптимизации структуры посевных площадей [2,9,21], но во всех приходится оптимизировать выбранную целевую функцию, к примеру в [17] в качестве целевой предложена функция
где: Xi – площадь, отведенная под сельскохозяйственную культуру, группу культур, pi - коэффициенты, определяющие выход стоимости продукции сельского хозяйства; qi - коэффициенты, определяющие величину затрат на производство сельскохозяйственной продукции. Для расчета Y привлекаются до полусотни экзогенных коэффициентов. Если принять, за главный критерий качества земель - экономические факторы, то с учётом триединой взаимосвязи «земля - затраты - продукция» можно для такой оценки использовать зерновой эквивалент, который является комплексным показателем качества земель по всему ассортименту оценочных культур [7,8]. Следовательно, в качестве целевой функции можно принять:
где
Предположим, что наименования культур определены с учетом климатических, погодных условий, особенности рельефа агроландшафта; экономических факторов; соподчинение выбранных культур правилам севооборотов в широком ассортименте; спецификации хозяйства, заключенные договора и госзаказы и маркетинговых исследовании. Для решения данной задачи зададим приемлемые границы изменения площади каждой из культур в структуре площадей с учетом чувствительности функционала шагу вариации [16], конкретной культуры. Для определения чувствительности функционала к изменчивости доли i-той культуры (параметра) воспользуемся методом золотого сечения, задав границы варьирования доли каждой культуры на основании их значении по унифицированной и осредненной схеме. Наиболее чувствительным функционал оказался к вариации доли площадей отведенных под кукурузу на зерно, картофель и подсолнечник. Менее чувствителен функционал к параметру характеризующий остальные культуры. В тоже время увеличение площадей под травы, как известно, будет способствовать улучшению почвенного потенциала (десять процентов трав в севообороте адекватны внесению 2,5-3,2 т/га навоза), что уменьшит отрицательный баланс питательных веществ, наблюдающийся в республике в постперестроечный период. С учетом чувствительности модели к параметру характеризирующую долю площади, отведенную под конкретную культуру в севообороте, и на основании результатов статистического анализа структуры площадей с 2001-2015 годы [11] мы, с приемлемой доли ошибки, приняли пределы изменения этого осредненного параметра от ± 10% (для более чувствительных культур) до ±30% (для менее чувствительных). Оптимизация проводилась методом, который мы использовали в работе[16] Особенность этой методики в том, что при каждой итерации с шагом интерполяции с «плюсом» площади остальных культур уменьшались пропорционально их доле в структуре посевов на величину этого шага и, наоборот, при «минусе» увеличивались аналогично (без учета этого факта получались искаженные данные, а именно: после оптимизации расчётный эквивалент урожайности не выдавал ожидаемый по оптимизированной схеме результат). Все таблицы и расчеты согласно [7,8] с учетом условий КБР (использовали данные по почвам из [3,4,6], по климату из архива кафедры, остальные данные из справочников) в работе [14]. Хотелось бы отметить, что в отдельные годы чистые пары не предусматривались в КБР, а это, с точки зрения науки, (если они не могут быть заменены другими средствами – сидератами (зелеными удобрениями)) [5,10] недопустимо при коэффициенте увлажнения КУ≤ 0,76. Для большей части земледельческой зоны КБР КУ ≤варьирует в пределах 0,76-0,36 . Мы в наших схемах, предусмотрели под чистые пары 5%, от площади посевов. Аналогично мы поступили и в отношении сахарной свеклы, которая в севооборотах занимает особое место. Проведенные расчеты показали, что при принятой схеме севооборотов урожайность в зерновом эквиваленте составит 50.7, а при оптимизированной структуре 55 ц. Если перевести сады по интенсивной технологии на шпалерах с плакорных земель на склоны 5-7 °, то зерновой эквивалент увеличится еще на 1.2 ц/га и составит 56.2ц/га. В ценах 2018 года это около 40 млн.руб. прибыли ежегодно. Аналогичная работа проделана нами по Баксанскому району КБР и по хозяйству «Баксан». По Баксанскому району при оптимизированной структуре прибыль составила более 7 млн.руб., а по хозяйству «Баксан» чуть менее 4 млн.руб. Выводы. Использование зернового эквивалента при выборе целевой функции для оптимизации структуры посевных площадей, которая наиболее полно отражает почвенные характеристики района возделывания агроценозов, является оправданным.
Библиографический список
| ||
 |  |
– зерновой эквивалент соответствующий оптимальной структуре посевных площадей;
– расчётный зерновой эквивалент соответствующий фактической структуре посевных площадей осредненный за 4 года (с учетом вероятной четырехлетней цикличности урожайности зерновых на Северном Кавказе) [1].
– расчётный зерновой эквивалент соответствующий унифицированной структуре посевных площадей по методике [8].