Методологические основы оценки продукционного потенциала почв на федеральном, региональном и локальном уровняхНИР

Methodological foundations for assessing the productivity potential of soils at the federal, regional and local levels

Источник финансирования НИР

грант РНФ

Этапы НИР

# Сроки Название
1 13 мая 2022 г.-31 декабря 2022 г. Первый этап
Результаты этапа: Исходя из заявленных подходов к оценке продукционного потенциала почв как функции от параметров климата, почвенных свойств, экосистемных характеристик с использованием геоинформационных систем для расчётов и отображения результатов на картах, в отчётном году провели инвентаризацию имеющихся пространственно распределённых данных и дополнение Информационной системы «Почвенно-географическая база данных России» (ИС ПГБД РФ) новыми показателями. Создана геореференсированная база данных параметров многолетних (с 1951 г.) наблюдений за температурой воздуха и почвы, всего 1576 метеорологических станций на территории России. 1469 станций обеспечены данными по температуре воздуха, позволяющими рассчитать ежемесячные, сезонные, ежегодные и другие показатели, в частности, суммы активных tº; период с tº воздуха с заданными пределами и другие, 667 станций обеспечены данными годового и месячного разрешения о tº почв на разных глубинах, включая среднюю tº почвы и годовую амплитуду tº почвы; суммы tº почвы; продолжительность периода с tº почвы выше 0, 5, 10ºС и ниже 0ºС; глубину проникновения tº выше 10ºС в почву, глубину проникновения tº 0ºС в почву при промерзании и при оттаивании. Опробована работа с данными в границах зон/подзон почвенно-экологического районирования (Карта ПЭР РФ, М 1:8 млн, 2019). Для Западной Сибири оценены изменения атмосферного и почвенного климата в условиях современного потепления. Построены карты изолиний среднегодовых температур десятилетних рядов данных, климатической нормы (1961-1990), сезонной динамики температуры атмосферного воздуха в 2011-2020 гг. относительно климатической нормы в пределах зон/подзон. В состав ИС ПГБД РФ включена геореференсированная база данных «Продуктивность экосистем Северной Евразии» по материалам, собранным и обобщённым в 70-90-ые гг. XX в. БД включает свыше 2600 точек на территории бывшего СССР, в том числе, в РФ более 1500 пробных площадей. БД содержит следующую атрибутивную информацию: название растительной ассоциации и перечень основных видов растительности; данные о фитомассе, продукции и мортмассе (наземных и подземных) в экосистеме, о подстилке. На основе цифровой Карты лесов СССР (М 1:2.5 млн, 1990) построены карты общей фитомассы и карты общей продукции растительных ассоциаций Московского региона. Для отдельного хозяйства Воронежской обл. провели оценку продуктивности почв (эффективного плодородия) на основе крупномасштабной почвенной карты. В качестве параметра для оценки использовали среднюю продуцированную биомассу культур за 7 лет с учётом севооборота. Выполняются работы по обобщению характеристик почв, занесённых в ПГБД РФ, подбору педотрансферных функций и коэффициентов для расчёта продукционно-важных характеристик, позволяющих повысить точность региональных оценок, проводятся расчёты для построения карты запасов органического углерода в метровом слое на территорию РФ на основе аналитических характеристик геореференсированных почвенных профилей. II. Разработана методика привязки почвенных свойств, коррелирующих с почвенными разностями, выделенными на цифровой версии почвенной карты, в качестве входных данных влажностного и почвенного блоков системы Климат-Почва-Урожай (КПУ) при моделировании в заданной географической точке. Для Ростовской обл. определён состав и объём входных данных для проведения агроклиматических расчётов в системе КПУ – локальные почвенные характеристики и данные агрогидрологических свойств почвы, а также данные наблюдений метеорологических параметров за период не менее 20 лет. Отработана методика интерполяции значений метеорологических и агрометеорологических показателей в отдельных точках наблюдений/расчётов в узлы нерегулярной сетки методом обратно взвешенных расстояний, позволяющая восстанавливать показатели при отсутствии данных наблюдений в отдельных районах области. Определён минимальный радиус охвата точек для интерполяции (~70 км). Разработанная методика позволяет увеличить точность расчётов средней по районам Ростовской обл. урожайности озимой пшеницы (относительная ошибка 6-10%). Рассчитаны относительные оценки климатически обусловленной урожайности и значения агроклиматических показателей по Южному ФО по отдельным десятилетиям с 1991 по 2020 гг. на основе разработанной методики. Прослежена тенденция к снижению климатически обусловленной урожайности озимой пшеницы за последние два десятилетия на 8-16% относительно базового периода, вызванному изменением агроклиматических условий на фоне изменения климата. Отработана методика построения региональных и локальных верифицированных карт урожайности сельскохозяйственных культур с использованием данных почвенных карт разного масштаба в информационно- аналитической системе обеспечения агротехнологий (ИАС). Определён состав входных почвенных данных для проведения расчётов в ИАС по следующим почвенным свойствам: гранулометрический состав, содержание гумуса, кислотность, содержание подвижного фосфора. Предлагаемая методика позволила учесть почвенное плодородие с учётом сильно варьирующих в пространстве и времени показателей. На её основе рассчитаны матрицы характеристик урожайности сельскохозяйственных культур для Тверской обл. и отдельных хозяйств Московской обл. Проведена оценка ландшафтно обусловленной и действительно возможной урожайности, а также потенциала управления добавленной биологической продуктивностью для набора основных сельскохозяйственных культур Тверской обл. (озимая рожь, овёс, ячмень, картофель, однолетние травы, многолетние травы). Выходными данными являлись среднемасштабные ГИС карты различных уровней урожайности и их приращений при ведении агротехнологий различной интенсивности, при управлении почвенным плодородием. На основании полученных моделей проанализированы ведущие факторы управления ландшафтно обусловленной и действительно возможной урожайностью для указанных культур. Проведена оценка влияния динамики наблюдаемых и ожидаемых изменений климата на продуктивность отдельных культур. Показано, что существующие пространственные различия, имеющие значение при оценке и планировании потенциальных посевных площадей в настоящее время, становятся ещё более выраженными к 2050 г. за счёт смещения микроклиматических зон, обусловленных рельефом. На примере отдельных хозяйств Московской и Тверской обл. для зерновых культур получены оценки урожайности при современном уровне плодородия и возможного прироста урожайности при оптимизации почвенного плодородия на уровне поля. Расчёт проведён с использованием данных сплошного агрохимического обследования ГЦАС «Тверской» и ГЦАС «Московский». Оценки могут использоваться для обоснования выбора оптимальной технологии возделывания сельскохозяйственных культур. III. Разработана методика определения аллелотоксичности почв, основанная на измерении суммарной длины проростков массива семян (1000-1200 штук). Обнаруженная закономерность между насыпным объёмом семян в цилиндре с водой и длиной их проростков позволила более чем в 40 раз повысить производительность измерений по сравнению с измерением проростков семян вручную. Оценка скорости развития семян относительно инертного субстрата – отмытого речного песка – позволяет определять значения почвенной аллелотоксичности. Разработанный метод позволяет также проводить сравнения эффективности действия стимуляторов для предпосевной обработки семян, используя в качестве контроля семена, проращиваемые на почве без обработки стимулятором. При помощи этого метода была проверена эффективность действия гормонов роста растений, субстратов дыхательного метаболизма. Показано, что эффективность действия данных веществ стимуляторов не превышает 4-9%, в то время как при использовании данных веществ с сорбционной смесью (бентонитом кальция и гуматом натрия) и автолизатом пивных дрожжей, который избирательно блокирует активные центры сорбента, эффективность перечисленных индивидуальных веществ возрастает до нескольких десятков процентов для различных сельскохозяйственных культур.
2 1 января 2023 г.-31 декабря 2023 г. Второй этап
Результаты этапа: 1. Геореференсированная БД дополнена параметрами для количественной характеристики естественного продукционного потенциала почв. На равнинную территорию Европейской России и Западной Сибири в границах почвенных провинций ПЭР в единой процентной шкале построены карты отдельных характеристик для оценки естественного продукционного потенциала почв. В БД включены следующие показатели: запас органического вещества в 30 ти см слое почвы; средняя t июля; суммы активных t воздуха; продолжительность периода с активными t воздуха; продолжительность безморозного периода; средняя t января; осадки за год; годовой коэффициент увлажнения по Высоцкому Иванову; суммы активных t в почве на глубине 20 см. На основе тех же методических подходов построены карты опубликованных оценок продукционных характеристик: биологическая продуктивность климата (Природно-сельскохозяйственное районирование земельного фонда СССР, 1984) и бонитет почвенного покрова (Карта ПЭР РФ, 2013). На основе набора параметров в ГИС прорабатываются варианты картографических оценок потенциальной биологической продуктивности с использованием применения характеристик в разных сочетаниях и с разными весовыми коэффициентами, составляется и уточняется алгоритм для создания прототипа программного продукта. Разработан и готовится к регистрации программный комплекс автоматического расчёта запасов органического углерода в слое почвы произвольной мощности до глубины 100 см в Информационной системе «Почвенно--географическая база данных Российской Федерации». Реализована возможность визуализации содержания и удельных запасов органического углерода в профилях репрезентативных почв ИС ПГБД РФ средствами пакета Embarcadero Delphi XE7. На сайте Почвенного дата--центра МГУ результаты расчётов запасов органического углерода для целевых слоев почв (30, 30--50 и 50--100 см) репрезентативных разрезов ИС ПГБД РФ выводятся online в виде таблиц на подложке интегрированных в информационную систему карт. Для получения экономико--экологической оценки земельных ресурсов Тверской области рассчитан состав почвенного покрова и бонитет почвенного покрова в границах административных районов. Полученные данные о составе почвенного покрова и его бонитете были сопоставлены с площадью посевов за последние 10 лет и урожайностью ряда культур. Определены районы с наилучшими показателями урожайности. Перечень возделываемых культур сопоставлен с рекомендованными (Карманов и др., 2011), согласно карте Агроклиматических ареалов с набором ведущих сельскохозяйственных культур. Установлено, что районы, имеющие наиболее высокую оценку потенциального плодородия почв, не отличаются наибольшей площадью посевов. Также отсутствует корреляция существующей структуры посевов с рекомендованным к возделыванию перечнем культур. 2. Произведена серия численных экспериментов на основе имитационной системы “Климат--почва--урожай” для анализа тенденций изменений климатически обусловленной урожайности (КОУ) яровой пшеницы и биоклиматического потенциала (БКП) по отдельным десятилетиям за новый климатический период 1991--2020 гг. в сравнении с базовым периодом 1961--1990 гг. Оценка изменений агроклиматических ресурсов и продуктивности выполнялась на примере Тверской области при сравнении с результатами расчётов по соседним областям –– Вологодской, Псковской, Новгородской, Московской, Смоленской и Ярославской. Снижение КОУ составило 3--10%, при изменении 5--10 % на севере региона до 13--14 % на юге (Московская и Смоленская области). Оценки близки к средним оценкам по федеральным округам в целом, где снижение КОУ составило 7--8 %. Наблюдаемое изменение агроклиматических ресурсов в меньшей степени затронуло БКП. Можно видеть, что снижения БКП не наблюдается в Тверской области и в целом в Северо--Западном ФО, при незначительном снижении по областям Центрального ФО на 2--3 % на большей части территории. Получены сравнительные оценки эффективности методов управления КОУ при улучшении почвенного плодородия и внедрении влагосберегающих агротехнологий на примере отдельных районов Тверской области. При достаточном увлажнении она увеличивается от 4 до 6 ц/га, т.к. количество выпадающих осадков на территории Тверской области удовлетворяет потребностям набора сельскохозяйственных культур во влаге. По этой причине близкое к оптимальному увлажнение не дает значительного эффекта. Достижение высокого уровня минерального питания, когда обеспеченность растений азотом не является лимитирующей для их развития, может дать значительный эффект. Территория области подразделяется на 5 агроклиматических районов, в которых БКП увеличивается от северо--восточных до юго--западных районов. Нелимитированное минеральное питание растений позволяет достичь увеличения потенциала урожайности в 2,8-3 раза. Проведено пространственно--явное моделирование и получены оценки ландшафтно--обусловленной и действительно возможной урожайности (ДВУ) на основе взаимосвязи урожайности ячменя, овса, картофеля, озимой ржи, многолетних трав с почвенными, мезорельефными и климатическими условиями. Оценка ДВУ проведена как потенциал роста биологической продуктивности при различной интенсивности технологий растениеводства. На основе рассчитанных матриц характеристик урожайности сельскохозяйственных культур и системы поправочных коэффициентов, разработанных на основе результатов краткосрочных и длительных полевых опытов с удобрениями Агрохимслужбы и Геосети, при определении которых учитывались гранулометрический состав почв, почвенная кислотность, содержание гумуса; обеспеченность почвы подвижными фосфором, а также биологические особенности возделываемой культуры с использованием ГИС MapInfo, АгсView и ГИС Эко построены карты урожайности и добавленной биологической продуктивности для территории Тверской области. Карты визуализируют максимальную добавленную продуктивность и урожайность зерновых культур в интенсивных технологиях при оптимизации доз удобрений. На основании расчетной информации о действительно возможной урожайности (ДВУ), максимальной для существующего уровня плодородия поля, полученной на основе моделирования ландшафтно--обусловленной урожайности с использованием понижающих коэффициентов, оценена возможность выбора набора сельхозкультур и оптимальной технологии их возделывания. Приведены данные о рекомендуемых дозах удобрений для получения ДВУ зерновых культур по отдельным районам Тверской области в расчёте на планируемую урожайность. Даны примеры рекомендуемых доз удобрений для получения ДВУ для отдельных полей хозяйств при использовании экстенсивной технологии возделывания сельскохозяйственных культур, среднем уровне технологической интенсивности и при интенсивной технологии возделывания. 3. Проведена проверка влияния совместного применения выбранного сорбционного препарата на основе бентонита кальция и гумата калия и стимуляторов широкого спектра действия (парааминобензойной кислоты и триаконтанол) на стимуляцию развития семян яровой пшеницы. Проведена проверка влияния совместного применения выбранного сорбционного препарата на основе бентонита кальция и гумата калия и одновременно нескольких биологически активных веществ-стимуляторов –– комплекса стимулирующих веществ (6-бензиламинопурин, брассинолид, гиббереллин) на стимуляцию развития семян яровой пшеницы разных сортов. В большинстве случаев эффекты стимуляции от отдельных биологически активных веществ, вводимых в сорбционный препарат не суммируются. Проведена проверка совместимости с фунгицидами (Тебу-60, Раксил Ультра, Ламадор, Баритон, Иншур перформ, Фитоспорин-М, Алирин, Гамаир, Глиокладин) наиболее перспективных препаратов--стимуляторов на основе бентонита кальция и гумата калия, содержащих дополнительно автолизат пивных дрожжей, полиэтиленгликоль и гиббереллин в опытах на яровой пшенице. Также оценена возможность подбора компонентов препарата без использования фунгицидов. Были проведены полевые испытания наиболее перспективных найденных стимуляторов на основе бентонита кальция и гумата калия, содержащих дополнительно автолизат пивных дрожжей, полиэтиленгликоль и гиббереллин на яровой пшенице сорт «Гранни». Для полевой всхожести значимая разница по критерию НСР (наименьшая существенная разность) отмечена при 95% доверительной вероятности, для проективного покрытия – при 90% доверительной вероятности.
3 1 января 2024 г.-31 декабря 2024 г. Третий этап
Результаты этапа:

Прикрепленные к НИР результаты

Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".