Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Агрометеорологическая энергобалансовая оценка потенциальной урожайности яровой пшеницы и ячменя

ВАК РФ 25.00.30, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Агрометеорологическая энергобалансовая оценка потенциальной урожайности яровой пшеницы и ячменя"

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени М.В. ЛОМОНОСОВА

Географический факультет

На правах рукописи 005015771 УДК 631:551 5

Тарасова Лидия Львовна

Агрометеорологическая

энергобалансовая оценка потенциальной урожайности яровой пшеницы и ячменя

25.00.30 - метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

1 И млй т.

27

Москва-2012

005015771

Работа выполнена на кафедре метеорологии и климатологии географического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова

- Шульгин Игорь Александрович, доктор биологических наук, профессор, Географический факультет МГУ

- Грингоф Иосиф Генрихович, доктор биологических наук, профессор, главный научный сотрудник, Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной метеорологии, г. Обнинск

- Золотокрылин Александр Николаевич, доктор географических наук, профессор, главный научный сотрудник, Институт географии РАН, г. Москва

- Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации, г. Москва

Защита диссертации состоится « 31 » мая 2012 г. в 15 часов на заседании диссертационного совета Д 501.001.68 при Московском государственном университете имени М.В. Ломоносова по адресу: 119991, Москва, ГСП-1, Ленинские Горы, д.1, географический факультет, 18 этаж, ауд. 1801.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке географического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова на 21 этаже.

ОН.—

Автореферат разослан « » апреля 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор геолого-минералогических наук, профессор

Научный руководитель

Официальные оппоненты

Ведущая организация

Общая характеристика работы

Актуальность темы. В настоящее время одной из актуальных проблем, стоящих перед агрометеорологией, является решение задачи обеспечения устойчивого развития сельского хозяйства в условиях изменения климата и получения максимально возможных урожаев в конкретных физико-географических районах.

Понятно, что бесконечного роста продуктивности с.-х. культур быть не может и поэтому необходимо знать величины максимально возможных (потенциальных) урожаев в наиболее благоприятных условиях роста.

Проблемы зависимости урожайности с.-х. культур от факторов среды разрабатываются учеными ВНИИСХМ, Гидрометцентра России и других НИИ Росгидромета и РАН. В большинстве агрометеорологических исследований для оценки возможной продуктивности посевов с.-х. культур основное внимание уделяется гидротермическим параметрам почвы и воздуха, и значительно меньше - влиянию солнечной радиации.

В этой связи целесообразно сослаться на работу К.А. Тимирязева «Солнце, жизнь и хлорофилл» (1883), в которой он ставил задачи на будущее:

«...Мы можем доставить растению сколько угодно удобрений, сколько угодно воды, можем, пожалуй, оберегать его от холода в теплицах, можем ускорить круговорот углекислоты, но не получим органического вещества более того количества, которое соответствует количеству солнечной энергии, получаемой растением от солнца. Это - предел, преступить за который не во власти человека. Но раз мы узнаем это предел, мы получим настоящую, строго научную меру для предела производительности данной площади земли, а в то же время будем в состоянии судить о том, на сколько наши культуры приближаются к совершенству.»

Начиная с 60-х годов прошлого столетия в продолжение и развитие этого мнения, актуального и в наше время, в рамках Международной биологической программы разрабатывается новая концепция, согласно которой оценка воз-

3

можных урожаев при оптимальной агротехнике выращивания требует обязательного учета солнечной радиации как основного фактора фотосинтетической деятельности и продуктивности посевов (Ничипорович, 1956, 1988; Шульгин, 1967, 2004; Росс, 1975; Тооминг, 1975, 1983; Грингоф, Пасечнюк, 2005 и др.). Закономерно, что в современных учебниках (учебных пособиях) по с.-х. метеорологии основам физиологии растений, их фотосинтетической деятельности, влиянию на неё радиационного режима уделяется значительное внимание (Грингоф, Клещенко, 2011).

Эта концепция позволяет считать, что сколь бы значимыми не были (и учитывались) фоновые для растений параметры среды (температура воздуха и почвы, влажность воздуха, скорость ветра и т.д.) и используемые ими (осадки и доступная влага в почве), они недостаточны без учета приходящей, поглощаемой и используемой солнечной радиации - энергетической основы всех без исключения процессов в зеленом растении.

К сожалению и в настоящее время по-прежнему существуют трудности учета приходящей и поглощенной солнечной радиации, как фактора продукционного процесса, а также сложности создания репрезентативных массивов экспериментальных данных для разных физико-географических регионов.

Цели и задачи исследования. В последние десятилетия в агрометеорологии предложен физиолого-метеорологический подход, базирующийся на комплексном изучении энергетики растений, использования энергии фото-синтетически активной радиации (ФАР) на взаимосвязанные процессы фотосинтеза, транспирации, теплообмена, ведущий к более глубокому пониманию причин различной урожайности растений (Ничипорович, 1956; Шульгин, 1973, 2004; Тарасова, Шульгин, 2011).

Для изучения и выявления потенциальной продуктивности растений наиболее эффективна энергобалансовая модель, базирующаяся на уравнении энергетического баланса (Шульгин, Тарасова, Сенников, 2011)

в-Л=<2м+<2г+й+йг, 4

в котором приход лучистой энергии О, с учетом коэффициента её поглощения А посевом равен расходу поглощенной энергии на формирование биомассы (2м в процессе газообмена, на транспирацию ()т, теплообмен со средой (¿¡^ и на ряд низкоэнергетических регуляторных процессов фотоморфогенеза (¿¡г. Вычисление <2м позволяет найти сухую биомассу посева и, далее, определить урожайность.

Этот метод был предложен в общем виде Брауном и Вильсоном (1905) и детально разработан и применен для изучения в искусственных и естественных условиях энергозависимых процессов в листьях разных видов растений (Клешнин, Строганов, Шульгин, 1955; Шульгин, 2004; Илькун, 1967 и др.). Применительно к целому растению, а тем более к целому посеву с.-х. культур этот метод до наших исследований практически не использовался.

В связи с этим была сформулирована основная цель работы - с учетом прихода ФАР и её использования посевом в период его активной деятельности обосновать максимально возможный биологический и хозяйственный урожай, который можно получить в современных климатических условиях.

В качестве территории исследования нами выбрано Черноземье, как один из самых благоприятных регионов для с.-х. производства России, и как район с хорошо развитой сетью метеорологических и актинометрических станций.

В соответствии с этой целью были поставлены следующие задачи исследования:

♦> разработать энергобалансовую модель урожайности зерновых культур и реализовать её для центральных черноземных областей и Среднего Поволжья;

❖ создать, для обеспечения модели необходимой информацией, специализированную базу данных, содержащую результаты агрометеорологических и актинометрических наблюдений, проводимых на сети станций Росгидромета для Черноземной зоны России;

♦♦♦ оценить, на основе энергобалансовой модели, включающей радиационный режим посевов, потенциальную урожайность ранних яровых зерновых культур;

♦♦♦ оценить, на основе модели, минимальный расход воды на транспирацию посевов, отвечающий максимальной урожайности, и возможность обеспечения такой транспирации имеющимися в период вегетации запасами продуктивной влаги в почве;

♦♦♦ оценить пространственно-временную структуру запасов продуктивной влаги в почве и показать изменение климата в конце XX - начале XXI веков с точки зрения влагообеспеченности посевов, а также оценить правильность воспроизведения влагосодержания почв климатическими моделями.

При решении поставленных задач использовались методы математической статистики и программирования.

В настоящей работе под термином «потенциальная урожайность» мы понимаем максимально возможную урожайность, обусловленную только поглощенной ФАР и эффективностью её использования на создание биомассы, считая другие условия оптимальными.

Погодообусловленная урожайность зависит не только от радиационного режима, но и от сумм осадков, запасов продуктивной влаги (ЗПВ) после стаи-вания снежного покрова и в период налива зерна; она меньше потенциальной урожайности, т.к. в черноземных областях в годы с засухами рост зерновых культур в первую очередь лимитирует недостаток почвенной влаги.

Фактическая урожайность — как средняя по областям, так и рассчитанная нами по данным агрометеорологических наблюдений за элементами продуктивности зерновых культур - не превышает погодообусловленной урожайности.

В диссертации были проанализированы урожаи только ранних яровых зерновых культур (пшеницы и ячменя), т.к. более половины посевных площадей нашей страны заняты именно этими культурами и, в первую очередь, пшеницей. Отметим, что яровые пшеница и ячмень являются сходными как по сро-

кам сева, высоте растений и озерненности колоса, так и по требовательности к теплу и влаге.

Научная новизна работы заключается в том, что: для анализа урожайности был использован комплексный метеорологический, агрометеорологический и физиологический подход, на основе которого впервые для полевой культуры - посева - был применен энергобалансовый метод оценки урожаев с учетом потоков приходящей и поглощенной ФАР, запасов почвенной влаги, а также биологических особенностей зерновых культур;

❖ на основе энергобалансовой модели дается оценка потенциальной и погодо-обусловленной урожайности ранних яровых зерновых культур в центральных черноземных областях и в Среднем Поволжье;

❖ на основе энергобалансовой модели оценено количество влаги за период активной деятельности посева, необходимое для получения максимальных урожаев и сопоставлено с реальными значениями влагопотребления посевов, полученными на основе водного баланса;

❖ проведен статистический анализ декадных и месячных полей запасов продуктивной влаги в почве в Черноземной зоне европейской части России и дана оценка качества воспроизведения влаги в почве современными моделями климата.

На защиту выносятся следующие положения:

I. На основе разработанного и использованного энергобалансового метода (модели) и созданной базы данных дано разделение урожайности ранних яровых зерновых культур на три типа - потенциальная, погодообусловленная и фактически наблюдаемая.

И. В условиях современного климата возможно получение высоких урожаев ранних яровых зерновых культур - в центральных черноземных областях до 5055 ц/га, в Среднем Поволжье до 40-45 ц/га (потенциальная урожайность). III. В условиях современного с.-х. производства погодообусловленная урожайность яровых ячменя и пшеницы в центральных черноземных областях

составляет 30-35 ц/га, в Среднем Поволжье - 20-25 ц/га. В неблагоприятные годы, а также из-за отсутствия или несвоевременного проведения агротехнических мероприятий потери погодообусловленного урожая могут достигать 1520 ц/га.

IV. В условиях изменения климата в конце XX - начале XXI вв. существенного изменения запасов продуктивной влаги в метровом слое почвы под зерновыми культурами по сравнению с предшествующим периодом (1950-1977 г.) не наблюдается.

Практическая ценность данной работы состоит в том, что дает возможность оценить основные продуктивные ресурсы (приход солнечной радиации и почвенную влагу за период активного роста с.-х. культур) такого важного с.-х. региона как Черноземье, а также, исходя из терморадиационных условий периода «всходы - 1-2 лист», наиболее рано оценить возможные потери урожая. Важной особенностью разработанного метода является его робастность, т.е. независимость получаемых результатов от начальной выборки.

Разработанный энергобалансовый подход к оценке урожайности ранних яровых зерновых культур позволяет использовать его для разных регионов России, а также для поздних яровых зерновых культур (кукуруза, гречиха, просо, рис), если известны радиационный и водный режим территории, и особенности формирования посевов этих культур.

Разработанный подход к оценке урожайности рассматривается в лекционной работе, а расчеты урожайности на практических занятиях по курсу «Агрометеорология и Агроклиматология» в МГУ.

Личный вклад автора. Автором лично составлены базы данных, проведены все необходимые расчеты и получены научные результаты.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были доложены автором на Международной конференции «Современная физиология растений: от молекул до экосистем» (Сыктывкар, 2007), Междуна-

родной научно-практической конференции «Высокие технологии - агропромышленному комплексу» (АФИ Россельхозакадемии, С.-Петербург, 2008), Второй научно-практической конференции «Агрометеорологическое обеспечение устойчивого развития сельского хозяйства в условиях изменения климата» (ВНИИСХМ, Росгидромет, Обнинск, 2009), научно-практической конференции «Погода и климат: новые методы и технологии исследований» (ПГУ, Пермь, 2010), Международной научно-практической конференции «Адаптация сельского хозяйства России к меняющимся погодно-климатическим условиям» (МСХА имени К.А. Тимирязева, Москва, 2010), VII Съезде Общества физиологов растений России «Физиология растений - фундаментальная основа экологии и инновационных технологий» (ННГУ им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, 2011), Всероссийской научной конференции «Методы оценки сельскохозяйственных рисков и технологии смягчения последствий изменения климата в земледелии» (АФИ Россельхозакадемии, С.-Петербург, 2011), а также школах повышения квалификации специалистов Росгидромета, на рабочем совещании «Научные основы внедрения технологии автоматизированного контроля влажности почвы» (Гидрометцентр России, Москва, 2008) и семинарах в Отделе агрометпрогнозов Гидрометцентра России.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 работ (3 статьи в рецензируемых журналах, 6 статей в сборниках, глава в книге «Эколого-географические последствия глобального потепления климата» (2011) и 5 тезисов докладов).

Структура диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, выводов и списка литературы. Диссертация изложена на 161 страницах, содержит 17 таблиц и 11 рисунков. Список литературы включает 311 наименований.

Основное содержание работы

Во введении представлена актуальность темы, определены цели и задачи исследования, сформулирована научная новизна и практическая ценность работы. Даны развернутые определения потенциальной и погодообусловленной урожайности.

В главе 1 «Агроресурсы и продуктивность посевов сельскохозяйственных культур» на основе литературных источников проанализировано современное состояние вопроса, рассмотрены теоретические основы энергетического баланса растений (Клешнин, Строганов, Шульгин, 1955; Шульгин, 2004) и посева, изложены основные подходы к оценке максимальной продуктивности культур. Особо подчеркивается необходимость разработки методов оценки урожайности с.-х. культур в свете современного изменения климата.

Также рассматриваются основные представления об оценке фактической продуктивности зерновых культур.

Одно связано с разработкой статистических (Обухов, 1949; Чирков, 1969; Сенников и др., 1972; Уланова, 1975; Тооминг, 1984; Пасов, 1986; Желтая и др., 1987; Пасечнюк, 1990; Жуков, 1998 и др.) и имитационных моделей (Колосков, 1963; Бихеле и др., 1980; Израэль и др., 1988; Полевой, 1988; Полуэктов и др., 2006; Сиротенко, 2007 и др.) различного уровня детализации, основывающихся на экспериментально определенных функциях роста и развития культур в зависимости от наборов метеорологических данных: температуры и влажности воздуха и почвы, осадков, даты сева, содержания питательных элементов в почве и др.

Другое, основано на использовании регрессионных зависимостей между ожидаемой продуктивностью зерновых культур и различньти спектральными параметрами, полученными по спутниковым измерениям (Мокиевский и др., 1969; Клещенко, 1986).

Особое внимание нами уделено рассмотрению современных статистических методов изучения формирования урожайности зерновых культур. Один из

10

них, предложенный В.А. Жуковым (ВНИИСХМ) (1998), представляет собой стохастическую модель агроклиматических ресурсов (факторов, влияющих на конечную урожайность), которая базируется на расчетах вероятностных характеристик неблагоприятных погодных ситуаций и оценке потерь, а вопрос о максимально возможной продуктивности посевов остается за рамками исследования. Этот метод дает возможность хорошо прогнозировать конечную урожайность, хотя реализация его довольно сложна.

Другой, наиболее распространенный, метод исследования временных рядов урожайности с.-х. культур разработан во ВНИИСХМ В.М. Пасовым (1986). Основная его особенность заключается в представлении рядов урожайности в виде суммы трендовой (обусловленной общим уровенем земледелия) и случайной компонент (зависящей от агроклиматических условий территории). В дальнейшем этот метод был развит в большом количестве работ (Русакова и др, 2010).

В этой же главе дано обоснование значений параметров, используемых в нашей модели.

В главе 2 в параграфе 2.1 представлена характеристика ранних яровых зерновых культур и рассмотрено влияние агрометеорологических условий роста и развития на их урожайность.

2.2. Исходная информация

Для решения поставленных задач нами была создана уникальная база данных, содержащая результаты агрометеорологических и актинометрических наблюдений, проводимых на сети станций Росгидромета за период с 1996 по 2010 гг. Суммы потоков суммарной солнечной радиации за период роста (от всходов до молочной спелости (табл. 1)) рассчитывались по ежедневным данным, полученных с помощью интегратора по 5 станциям (табл. 2).

Исходя из доли ФАР в суммарной радиации, которая по более ранним расчетам составляла в среднем 50% (Тооминг, Гуляев, 1967; Тооминг, Нийлиск, 1967), а по уточненным данным - около 48% (Справочник экол.-клим. характе-

ристик ..., 2003; Шульгин, 2004; Шиловцева и др., 2005), были рассчитаны суммы ФАР за период активной фотосинтетической деятельности посевов.

Таблица 1.

Продолжительность периодов роста ранних яровых зерновых культур.

Продолжительность периодов, дни

Область Станция Всходы -выход в трубку Всходы -молочная спелость Всходы -восковая спелость

Курская Петринка 25 16...39 64 53...75 77 59...85

Тамбовская Мичуринск 27 16...41 65 50...77 76 72...83

Воронежская Каменная Степь 22 16...30 58 49...67 72 61...85

Самарская Самара-Безенчук 22 15...29 55 45...65 67 57...79

Саратовская Ершов 19 14...24 52 45...65 64 51...75

В верхней строке - средняя за период; в нижней - наименьшая.. .наибольшая величина.

Таблица 2.

Приход суммарной солнечной радиации.

Область Станция Действительные суммы суммарной солнечной радиации за период активного роста, МДж/м2

средние наименьшие наибольшие

Курская Петринка 1336 1066 1602

Тамбовская Мичуринск 1278 877 1755

Воронежская Каменная Степь 1223 891 1520

Самарская Самара-Безенчук 1244 960 1552

Саратовская Ершов 1243 951 1642

Полная агрометеорологическая база данных (около 550 гидрометеорологических станций по всей территории России), наряду с традиционными параметрами температурно-влажностного режима, содержит как результаты фенологических наблюдений (даты наступления основных фаз развития, оценки состояния, высоты растений), так и полный комплекс элементов продуктивности зерновых культур (густота растений и стеблестоя, число стеблей с колосом,

число колосков в колосе, общее число зерен в колосе и процент щуплых, влажность зерна, масса 1000 зерен); результаты определения запасов продуктивной влаги (ЗПВ) в верхнем, пахотном и метровом слоях почвы; информацию о проводимых полевых работах; наличии и степени повреждений растений от различных причин (заморозков, засух, ливня, сильного ветра, вредителей и болезней растений). Для сопряженного анализа элементов погоды, потоков ФАР и состояния посевов из большого числа станций брались данные не только по указанным 5, но и по 28 ближайших к ним (до 100 км). Были проанализированы результаты наблюдений этих станций за 15 лет (каждую декаду с апреля по август включительно с 1996 по 2010 г.), т.е. всего по 225 декадам по 33 станциям.

За указанные годы были проанализированы условия роста, развития и формирования урожая ранних яровых культур и, зная структуру элементов продуктивности колоса (число стеблей с колосом на 1 кв.м., число зерновок колоса, процент щуплых, влажность зерна, масса 1000 зерен), была рассчитана урожайность этих культур для каждого наблюдательного участка. Также использовались данные о средней областной урожайности пшеницы и ячменя за каждый год.

В главе 3 проведена агроклиматическая оценка продуктивности зерновых культур. На базе уравнения энергетического баланса нами разработана энергобалансовая модель потенциальной и погодообусловленной урожайности посевов.

3.1. Потенциальная урожайность зерновых культур рассматривается нами как теоретический предел, реализуемый в оптимальных условиях и обусловленный, как было указано ранее, только приходом и поглощением ФАР и биологическими особенностями культуры.

Общепринято, что КПД приходящей ФАР по биомассе в оптимальном случае может достигать 4-5% (Ничипорович, 1956, 1963, 1976; Ничипорович, Шульгин, 1976; Грингоф и др., 1987). КПД же поглощенной ФАР по энергии, запасенной в сухой биомассе за период активного роста, достигает 5-7%

13

(Тооминг, 1977; Шульгин, 2004). Принимается, что доля массы зерновок колоса в общей массе (Кх03) составляет 0,30-0,35.

На основе нашей модели потенциальной урожайности можно определить величины максимально возможной урожайности посевов. В условиях равновесия, когда расход энергии за сутки на основные физиологические процессы равен поглощенной посевом, детальный энергетический баланс (Шульгин, 2004; Шульгин, Тарасова, Сенников, 2011) можно упрощенно представить как равенство между поглощенной лучистой энергией 0.-А (<2 - сумма приходящей ФАР, А - коэффициент поглощения ФАР посевом) и энергией, идущей на фотосинтез (газообмен) и запасаемой в приросте биомассы (<2м), а также идущей на транспирацию ()Т и теплообмен Ос.

е-А=ем+£г+а (о

В условиях, когда влага не лимитирует рост растений, температурный градиент между листьями и воздухом близок к нулю и поэтому значением (2{ можно пренебречь. По существу, состояние энергетического баланса при равенстве приходной и расходной его частей - одна из важнейших оптимизационных функций организма в целом, направленная на максимально эффективную его работу за сутки - основную единицу биологического времени.

Интенсивный рост яровых ячменя и пшеницы и, следовательно, их активная фотосинтетическая деятельность продолжаются в основном до молочной спелости (Шульгин и др., 1978; Носатовский, 1965).

Поглощенную ФАР (<2-А) за этот период мы рассчитывали исходя из данных, что хорошо развитые посевы за период до молочной спелости имеют альбедо не более 10% и пропускают к почве не более 10% приходящей солнечной радиации, т.е. около 80% поглощается листьями (Росс, Нильсон, 1968; Росс, Тооминг, 1968; Тооминг, 1969).

Зная суммы поглощенной ФАР за период активного роста и КПД поглощенной ФАР по использованию в газообмене посева, можно рассчитать энергию £)м, запасенную в общей сухой биомассе Мрастений посева:

<2м = (М- КПД ФАР (2)

и саму сухую биомассу посева М:

М=<2м/16,8 кДж, (3)

где 16,8 кДж - средняя энергетическая емкость 1 грамма биомассы; зная /<ГХШ, можно получить и массу зерновок Л/3, т.е. урожайность:

М, = М-Ккт. (4)

По нашей модели (Тарасова, Шульгин, 2009) расчетная потенциально возможная урожайность ранних яровых зерновых культур составляет 4550 ц/га абсолютно сухого зерна, что в 2-4 раза превышает реальную среднюю областную урожайность (табл. 3).

Таблица 3.

Компоненты энергетического баланса и потенциальная урожайность ранних яровых зерновых культур.

Курск Мичуринск Каменная Степь Самара Ершов

Приходящая за период

всходы - цветение ФАР ((2), 644 592 596 656 597

МДж/м2

Поглощенная ФАР((2-А), МДж/м2 515 473 477 525 478

Используемая ФАР в

фотосинтезе и запасаемая в 26 24 24 26 24

биомассе (Ом), МДж/м2

Потенциальная урожайность, ц/га 51 48 47 46 43

Средняя областная урожайность, ц/га 22 21 21 13 11

В зависимости от погодных условий в период роста Мг может достигать

60 ц/га. Корреляция между потенциальной урожайностью и фактической

весьма высока (0,6-0,7). Следовательно, именно солнечная радиация является

15

основным фактором, определяющим конечную урожайность ранних яровых зерновых культур, хотя и другие факторы (агротехника и плодородие почв) имеют большое значение.

Следует особо подчеркнуть, что полученные нами величины потенциальной урожайности ярового ячменя хорошо согласуются с фактической урожайностью в передовых хозяйствах и на сортоучастках (Неттевич, 1979; Зерфус и др., 1987; Таланов, 2003; Мельникова, Клименков, 2007; Родина, Щенникова, 2007), что говорит о физической обоснованности модели и входящих в неё параметров. Представляется интересным, что результаты, полученные нами исходя почти исключительно из знания прихода суммарной солнечной радиации, практически полностью (урожайность, период от всходов до колошения, кустистость, озерненность колоса) совпадают с параметрами модели «идеального» сорта яровой пшеницы (Кумаков, 1985; Гончаров, Гончарова, 2009).

Далее нами рассматривается та доля энергии, которая не используется на формирование биомассы и расходуется (при оптимальной влагообеспечен-ности) на транспирацию.

В разделе 3.1.2. рассмотрена потенциальная транспирация (влагопот-ребление) посева в течение его активной физиологической деятельности, на основе чего можно рассчитать величины необходимого для получения максимально возможных урожаев количества влаги, а также его соотношения с реально доступной для растений влагой.

В условиях, когда почвенная влага не лимитирует рост растений, в суточном водном балансе посева количество поглощаемой корнями воды и количество транспирируемой и запасаемой в органах растений равно друг другу.

Допустим, что растения могут использовать всю продуктивную влагу, содержащуюся в метровом слое почвы. Примем, что осадки в полном объеме впитываются почвой, пополняя запасы продуктивной влаги. В этом случае, согласно водному балансу почвы, можно принять, что растениям на транспирацию доступно количество влаги, равное сумме весенних ЗПВ (на начало вегетации яровых зерновых культур) и суммы осадков за период активного роста.

16

Согласно принятому в модели значению КПД поглощенной ФАР (5%) следует, что в оптимальных условиях роста при нелимитирующем его количестве продуктивной влаги в почве на фототранспирацию расходуется около 94% поглощенной энергии. В табл. 4 показано, что за период до молочной спелости возможные затраты энергии QT на транспирацию посевами составляют в среднем 400-500 МДж/м2.

Для расчета транспирации Т существуют две возможности. Одна из них связана с физическими представлениями: принимается, что поглощенная ФАР, не идущая на фотосинтез, превращается внутри хлоропластов клеток листьев в тепловую, распространяется от них к наружным стенкам клеток, где и происходит фазовый переход приходящей жидкой воды в парообразную (Алехина и др., 2005) и тогда

От=КтТ, (5)

где Кт- - теплота парообразования, которая для воды при температуре 20...25° составляет 2,2-2,4 кДж/г, Т— интенсивность транспирации (г/см2).

В этом случае как бы допускается, что снижение энергии QM может вести, согласно балансу, к увеличению доли энергии, идущей на транспирацию (2т) и теплообмен со средой (Q,).

Вторая возможность основана на физиологическом обосновании процессов транспирации, в соответствии с которым (при наличии влаги) поглощенная ФАР не переходит в хлоропластах в тепловую энергию, а преобразованная в фотосистемах направляется особым образом (не нагревая ткани и не нарушая их изотермичность) к многочисленным аквапоринам клеток, где и расходуется на парообразование в межклеточном пространстве (Шульгин, Мурей, 1980; Шульгин, 2004). В этом случае транспирация функционально связана с фотосинтезом и пропорциональна ему. Снижение одного из этих процессов влияет на снижение другого, что соответствует экспериментальным данным. В обоих случаях энергия QT (и сама транспирация) пропорциональна общей биомассе посева; отличия составляют не более 4%.

Лишь в том случае, если снижена и транспирация и газообмен, энергия поглощенной ФАР идет на теплообмен, нагревая ткани листьев.

Итак, зная теплоту парообразования и плотность воды, а также величину расхода энергии на <2т, можно перейти к значениям транспирации Т, а от них к миллиметрам водного слоя, что удобнее для сопоставления с количеством осадков и запасами продуктивной влаги в почве (табл. 4).

Таблица 4.

Компоненты энергетического баланса и

потенциальная транспирация посевов яровых зерновых культур.

Курск Мичуринск Каменная Степь Самара Ершов

Энергия на возможную транспирацию <2т> МДж/м2 489 450 418 499 454

Потенциальная транспирация Т, в мм 219 201 203 223 203

Возможная доступная для растений влага, мм 313 315 294 186 167

Сумма осадков, мм 101 118 81 61 51

Запасы продуктивной влаги в 0-100 см в фазу «всходы», мм 212 197 213 125 116

Запасы продуктивной влаги в 0-100 см в фазу «цветение», мм 155 152 138 74 58

В нашем случае при условии, что Кхоз равен 30% от общей биомассы М, значение транспирационного коэффициента (ТК) равно 130 г воды/г сух. в-ва; величина продуктивности транспирации (ПТ) равна 7,75 г сух. в-ва/кг воды.

В учебном пособии для ВУЗов И.Г. Грингофа и А.Д. Клещенко (2011) отмечено, что ТК у растений в условиях умеренного климата варьирует от 125 до 1500. При этом в зависимости от условий роста посевов ПТ снижается от максимальной, равной 8, почти до 1.

Приводимые в литературе (Максимов, 1952; Hocking et al., 1997, Johnston et al., 2000, цит. по Кошкину, 2010; Zhang, Oweis, 1999) величины ТК (100-150) и ПТ (5-10) практически сходны с полученными нами (130 и 7,75) для среднего значения максимально возможного урожая пшеницы в данных климатических условиях. Естественно, что близки к нашим модельным данным о потенциаль-

ной урожайности (45-55 ц/га) и приводимые величины реальной максимальной урожайности этих культур в условиях орошения (48-55 ц/га).

Таким образом, можно утверждать, что расчетные значения миними-мально возможной транспирации вполне реальны и что между урожайностью и транспирацией действительно существует тесная зависимость.

3.2. Погодообусловленная урожайность зерновых культур

Следующей задачей была оценка урожайности, которую можно получить в условиях современного сельскохозяйственного производства. Понятно, что при существующем уровне агротехники, а также в условиях лимита влаги в почве в засушливые годы КПД поглощенной ФАР по использованию в газообмене посева за период роста будут менее 5%. Соответственно с уменьшением влагопотребления растений снижается их транспирация, КПД ФАР (с 3-4 до 1%); при этом уменьшается и доля массы зерновок в общей биомассе. Уровень агротехники здесь не определен - при максимальных значениях КПД он высокий, но если КПД всего лишь 1-2%, то возможны как погодные причины снижения урожая (засуха, недостаток тепла и др.), так и агротехнические (например, недостаток минерального питания, засоренность посевов и т.п.).

Из агротелеграмм нам известны ЗПВ в метровом слое почвы весной (на конец декады, когда появились всходы ранних яровых культур) и летом (период колошения-цветения), а также сумма осадков за этот период. На основе уравнения водного баланса можно рассчитать фактическое влагопотребление растений за период роста. В течение этого периода в конкретный момент времени эта влага идет в ткани и органы растений и на транспирацию, однако, в конечном итоге, в период формирования урожая, когда растение засыхает, она испаряется, поэтому для краткости и удобства расчетов далее термин «транспирация» мы употребляем как синоним «влагопотребления».

За период от всходов до молочной спелости возможная транспирация яровой пшеницы и ячменя должна была составлять, по нашим расчетам, в среднем около 200-220 мм, а фактическая обычно не превышала 100-160 мм (табл. 5).

Влагообеспеченность посевов ранних яровых зерновых культур.

Область Сумма осадков за период Запасы продуктивной влаги в метровом слое почвы в период, мм Фактическая Потенциальная транспирация, в мм

«всходы -цветение», мм всходов цветения -начала налива зерна в мм

Курская 102 50... 159 214 154...278 158 101...272 158 79...216 219

Тамбовская 121 51...247 197 120...303 138 58...198 180 98...322 201

Воронежская 87 24.. .159 212 181...259 145 87...225 154 94...252 203

Самарская 55 13...136 126 91...179 76 17...125 105 47...182 223

Саратовская 47 3...114 110 64...162 53 0...116 104 45...175 203

В верхней строке - среднее за период; в нижней — наименьшая.. .наибольшая величина.

Таким образом, зная соотношение фактической и потенциальной транс-пирации можно соответственно уменьшить и суммы <2м и саму биомассу М, откуда легко найти и урожайность. Эту величину мы назвали погодообуслов-ленной урожайностью, т.е. зависящей не только от ФАР, но и от запасов влаги в почве и количества осадков за период активного роста (табл. 6).

Погодообусловленная урожайность ранних яровых зерновых культур в центральных черноземных областях составляет 30-35 ц/га, в Среднем Поволжье - 20-25 ц/га (Тарасова и др., 2011), и лишь в отдельные годы - 30-32 ц/га.

В тоже время средняя за период 1996-2010 гг. урожайность яровых ячменя и пшеницы в указанных регионах составляет соответственно 20-22 ц/га и 1011 ц/га. Рассчитанная по элементам продуктивности урожайность яровой пшеницы (по примерно 50 участкам выбранных станций за 15 лет) несколько выше 25-35 ц/га, т.е. равна погодообусловленной (!) (табл. 6). Укажем, что значительная часть наблюдательных участков метеорологических станций расположена на полях с высоким уровнем агротехники - в передовых хозяйствах или на производственных площадях научных учреждений Россельхозакадемии.

Потенциальная, погодообусловленная, расчетная по элементам продуктивности колоса н средняя по области урожайность ранних яровых зерновых культур в среднем за период 1996-2010 гг.

Потенциальная Погодообусловленная Расчетная но Средняя по

урожайность, урожайность, ц/га элементам про- области урожай-

Область ц/га дуктивности ность, ц/га

урожайность,

ц/га

Курская 51 35 37 22

Тамбовская 48 34 35 21

Воронежская 47 35 36 21

Самарская 46 24 23 13

Саратовская 43 21 20 11

Разницу между погодообусловленной урожайностью и среднеобластной мы назвали агротехнологической компонентой. Интересно отметить, что она в среднем за период одинакова во всех пяти областях и составляет около 10 ц/га. В годы с засухой эта компонента мала (около 5 ц/га), зато в благоприятные годы она достигает 15 ц/га и более. Такое распределение объясняется нивелирующим действием засухи на формирование урожайности зерновых культур. В напряженных агрометеорологических условиях страдают как хорошо развитые, ухоженные, так и слабые, испытывающие дефицит минерального питания, посевы.

Из сказанного следует также, что достаточно низкий уровень получаемых урожаев связан не с суммами ФАР и запасами продуктивной влаги, а, по-видимому, с невысоким уровнем агротехники (включая минеральное питание растений). Разумеется, наряду с этим свою роль в величинах конечной продуктивности может играть и неравномерность, апериодичность прихода и действия многих факторов (суточных сумм ФАР, осадков, дневных температур воздуха, интенсивности поглощения минеральных веществ из почвы и т.д.).

Далее была показана роль экстремальных погодных условий в формировании урожайности ранних яровых зерновых культур (3.3), для чего с точки зрения изучения компонент энергетического баланса посева были про-

анализированы агрометеорологические условия отдельных лет с наиболее низкими урожаями (1998, 1999, 2004,2010).

В подразделе (3.3.1) было проанализировано влияние на продуктивность засух (за период 1996-2010 гг.), а в подразделе (3.3.2) - весенних заморозков (Тарасова, Шульгин, 2010, 2011). Показано, что экстремальные условия (засухи и низкие температуры воздуха, сниженный приход ФАР в период всходов) обуславливают снижение урожая зерна на 15-30%.

Таким образом, энергобалансовая оценка потенциальной и погодообу-словленной урожайности чрезвычайно важна и необходима, но она не исчерпывает многообразие действия погодно-климатических факторов среды на растение, особенно при экстремальности их параметров по интенсивности и длительности в один и тот же период, что требует их учета при прогнозе урожайности посевов.

В итоге, нами показана главенствующая роль используемых ресурсов среды (ФАР и доступная влага в почве) и модулирующая роль фоновых (температура воздуха и почвы, влажность воздуха, и т.д.), лимитирующих и ингиби-рующих физиологические процессы. Причем ресурсы ФАР определяют максимально возможную продуктивность с.-х. культур, которая, в свою очередь, лимитируется количеством доступной влаги в почве.

Поэтому, а также исходя из сложившихся представлений о глобальном изменении климата, можно предполагать, что в дальнейшем вариации урожайности будут в первую очередь связаны с изменением режима осадков и соответственно почвенной влаги (Белолюбцев, 2011; Вильфанд, Страшная, 2011; Якушев, Иванов, 2011, Эколого-географические последствия ..., 2011).

В главе 4 представлена оценка ресурсов почвенной влаги в центральных черноземных областях и Среднем Поволжье. В ней рассматриваются статистическая структура ЗПВ, влияние на неё изменений климата, а также насколько правильно влагосодержание почв воспроизводится современными климатическими моделями.

В параграфе 4.1 рассматривается пространственно-временная структура запасов продуктивной влаги в почве, что чрезвычайно важно для понимания продукционного процесса.

В качестве исходной информации использовали массивы данных о запасов продуктивной влаги в пахотном (0-20 см) и метровом слоях почвы под ранними яровыми зерновыми культурами (ячмень и пшеница) по 70 станциям черноземной зоны европейской части России.

Проведенный анализ позволяет утверждать, что средние за апрель, май, июнь и июль запасы продуктивной влаги в метровом слое почвы, рассчитанные по станциям и средние по области запасы влаги, рассчитанные за 1950-1977 гг. (Мещерская и др., 1982), хорошо согласуются. В то же время точечные запасы более изменчивы во времени, чем запасы влаги, осредненные по областям.

Анализируя запасы влаги под зерновыми культурами в июле, прослеживаются две основные географические закономерности. Во-первых, на всей рассматриваемой территории в течение лета запасы продуктивной влаги убывают (растения расходуют влагу для роста), а их изменчивость из-за неравномерного выпадения осадков возрастает. В работе A.B. Кислова (1991) на основе стохастической модели влажности почвы показано, что в июле дисперсия запасов продуктивной влаги в метровом слое почвы на 85-95% определяется «текущими» флуктуациями осадков, а остальные 5-15% связаны с аномалиями исходного состояния.

Во-вторых, увлажнение почвы в центральных черноземных областях лучше, чем в Поволжье, так как на западе черноземной зоны суммы летних осадков существенно (на 30%) выше, чем на востоке. Для Самарской и Саратовской областей, особенно для заволжских районов, характерно неустойчивое увлажнение, со значительными колебаниями запасов влаги по годам (Кельчевская, 1983; Тарасова, 2008).

4.2. Структура корреляционных связей

Для характеристики пространственно-временной изменчивости были построены пространственные корреляционные функции ЗПВ в метровом слое

23

почвы. Они позволяют судить о закономерностях связности флуктуаций ЗПВ на разных расстояниях (Гандин, Каган, 1976; Исаев, 1988).

Полученная пространственная корреляционная функция хорошо аппроксимируется экспоненциальной функцией; при этом достоверность аппроксимации равна 0,7. Вместе с тем, разброс точек достаточно велик и это объясняется, прежде всего, «пестрым» характером распределения летних осадков (Исаев, 2001) и, во вторую очередь, - особенностями почв и агротехники, которые нарушают изотропность поля. Отметим, что до расстояния 200 км полученная корреляционная функция ЗПВ хорошо согласуется с корреляционной функцией декадных сумм летних осадков (Сиротенко, 1970; Исаев, 2001).

4.3. Оценка качества воспроизведения почвенной влаги современными климатическими моделями

Для оценки возможных последствий глобального потепления на продуктивность в основных земледельческих регионах, в том числе и России, все чаще используются методы численного моделирования климата (Золотокрылин, 2003, 2011; Менжулин, 2011; Грингоф, Клещенко, 2011; Кислов, Барабанова, 2011).

Как было показано ранее, важную роль в формировании продуктивности посевов играет солнечная радиация и продуктивная влага.

Оценка качества воспроизведения суммарной солнечной радиации, выполненная Н.Е. Чубаровой (2011), показывает, что большинство моделей климата практически не воспроизводят её межгодовую изменчивость, поэтому моделирование процессов фотосинтеза и транспирации в растительном покрове главным образом осуществляется методом параметризации с учетом прежде всего термического режима (воспроизведение которого наиболее близко к адекватному) (Hanks, Ritchie, 1991; Pope, Gallani, Rowntree, Stratton, 2000; Bonan, Levis, Kergoat, Oleson, 2001, 2002; Kondratyev, Krapivin, Phillips, 2002).

Влагосодержание почвы является одним из ключевых природно-ресурс-ных агроклиматических показателей. Представляется важным оценить, насколько правильно оно воспроизводится при моделировании климата.

24

Для этой цели в качестве исходной информации использовали массивы выходных данных 6 климатических моделей: ИСАК_СС8МЗ (США), СОСМ3.1 (Канада), МЖОС3.2 и МЯ1-СССМ2.3.2а (Япония), иКМО_НАОСМЗ и UKMO_HADgeml (Великобритания) (http://www-pcmdi.llnl.gov/).

В современных моделях тепло- и влагоперенос в системе растительность -почва описывается через уравнения тепло- и влагопроводности, с учетом таяния и замерзания, стока, поступления влаги на верхнюю границу почвы, испарения и всасывания корнями. В разных моделях эти процессы описываются с разной степенью детализации (Володин, Лыкосов, 1998; Мочалов, 1999; Вопап, 2001; Володин, 2007).

Для верификации выходных данных этих моделей нами использованы средние областные значения ЗПВ в пахотном слое почвы под ранними яровыми зерновыми культурами за период 1970-1999 г.

Оказалось, к сожалению, что ни одна моделей не воспроизвела сильнейшие и обширные засухи этого периода, наблюдавшиеся в 1972, 1975, 1979, 1981, 1984, 1991, 1995, 1998, 1999 годы (Страшная, Богомолова, 2005). Более того, большинство моделей существенно завышает количество влаги в почве. Вместе с тем, все климатические модели «в первом приближении» правильно показывают основные закономерности поля почвенной влаги: уменьшение количества влаги с севера на юг и главные особенности годового хода, т.е. в июле влагоза-пасы меньше, чем в апреле.

Особенно важна оценка межгодовой изменчивости воспроизводимых моделями запасов почвенной влаги, т.к. именно эта характеристика дает возможность понять правильность работы модели.

По данным наблюдений, наибольшая дисперсия запасов влаги в верхнем слое почвы закономерно имеет место в регионах с достаточным увлажнением в летние месяцы, т.к. здесь возможны как периоды бездождья, когда верхний слой почвы практически пересыхает, так и периоды с обильными осадками. В засушливых регионах дисперсия запасов влаги в летние месяцы тоже больше, чем весной, но по величине мала, т.к. сумма летних осадков здесь мала, а вла-

25

гопотребление растениями велико. Тенденцию к увеличению изменчивости влажности почвы летом можно увидеть в результатах модели MIROC3.2, CGCM3.1, UKMO_HADCM3, но вместе с тем, к примеру, UKMO_HADCM3 показывает большую изменчивость в южных областях, а не в северных. В других моделях эта закономерность не прослеживается: весенние запасы влаги более изменчивы, чем летние, а не наоборот (Тарасова, 2011).

Выводы.

Для анализа и количественной оценки урожайности ранних яровых зерновых культур был применен комплексный метеорологический, агрометеорологический и физиологический подход.

Разработана энергобалансовая модель, позволившая оценивать урожайность зерновых культур.

На основе модели и её реализации с использованием созданной уникальной базы агрометеорологических и актинометрических данных для центральных черноземных областей и Среднего Поволжья оценена потенциальная (максимально возможная) урожайность ранних яровых зерновых культур (4555 ц/га) в современных климатических условиях при максимально высоком уровне агротехники.

На основе энергобалансовой модели оценено минимальное количество влаги за период активной деятельности посева (200-220 мм водного слоя), необходимое для транспирации за счет поглощенной лучистой энергии для получения максимально возможных урожаев.

На основе этой же базы данных, с учетом влагопотребления посевов, оценена фактическая биологическая и хозяйственная урожайность яровой пшеницы и ячменя (30-35 ц/га) в условиях сложившейся системы земледелия.

Сравнительно низкая среднеобластная урожайность яровых злаков (2022 ц/га) обусловлена, по-видимому, как низким уровнем агротехники, так и влиянием неблагоприятных агрометеорологических условий (весенних заморозков, засух и др.). Только заморозки в первый критический период «всходы -

1-2 лист» снижают конечную озерненность колоса яровой пшеницы и ячменя на 15-20%.

Оценены изменения климата по влагообеспеченности посевов в конце XX - начале XXI веков, т.е. пространственно-временная структура поля запасов продуктивной влаги в почве и показано, что существенного изменения запасов продуктивной влаги в метровом слое почвы под зерновыми культурами по сравнению с серединой XX в. не наблюдается.

Построены корреляционные функции точечных запасов продуктивной влаги в метровом слое почвы для черноземной зоны европейской части России и установлено, что пространственная связность запасов продуктивной влаги существует и прослеживается на значительном расстоянии (до 800 км).

Проведена оценка качества воспроизведения влагосодержания типичных почв Европейской части России современными климатическими моделями. Показано, что модели климата не улавливают межгодовые, а также пространственные изменения запасов влаги в почве, а лишь воспроизводят общие закономерности годового хода и пространственного распределения.

Публикации.

1. Тарасова Л.Л. Пространственно-временная структура поля запасов продуктивной влаги в почвах черноземной зоны европейской части России -Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. география. 2008, №2, с. 56-71.

2. Тарасова JI.JI. Оценка качества воспроизведения почвенной влаги современными климатическими моделями // Сб. науч. тр. «Погода и климат: новые методы и технологии исследований» Под ред. Калинина H.A. - Пермь, ПГУ, 2010, с. 38-45.

3. Тарасова JI.JI. Оценка качества воспроизведения почвенной влаги современными климатическими моделями. // Тр. ФБГУ "ВНИИСХМ", вып. 37, 2010, с. 274-285.

4. Тарасова ЛЛ. Оценка качества воспроизведения почвенной влаги климатическими моделями // Гл. 3.4 в кн. «Эколого-географические последст-

вия глобального потепления климата XXI века на Восточно-европейской равнине и в Западной Сибири» // под ред. Н.С. Касимова и A.B. Кислова - М„ МАКС Пресс, 2011, с. 87-94.

5. Тарасова ЛЛ., Шульгин И.А. Гидро-радиационный режим и урожайность яровых зерновых культур в центральных черноземных областях и Среднем Поволжье - Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5, география, 2010, №4, с. 30-33.

6. Тарасова ЛЛ., Шульгин И.А. К вопросу об агроклиматической оценке урожайности зерновых культур в условиях изменения климата. // Материалы всероссийской научной конференции «Методы оценки сельскохозяйственных рисков и технологии смягчения последствий изменения климата в земледелии» -СПб, АФИ, 2011, с.78-81.

7. Тарасова ЛЛ., Шульгин И.А. О физиологической и фитометеорологи-ческой оценке урожаев яровых зерновых культур // Материалы докладов VII Съезда Общества физиологов растений России «Физиология растений -фундаментальная основа экологии и инновационных технологий» - Нижний Новгород, 2011, с. 686-688.

8. Тарасова Л.Л., Шульгин И.А. О первом критическом термо-радиацион-ном периоде регуляции продуктивности яровых злаков // Материалы докладов VII Съезда Общества физиологов растений России «Физиология растений -фундаментальная основа экологии и инновационных технологий» - Нижний Новгород, 2011, с. 688-689.

9. Шульгин И.А., Тарасова ЛЛ. Агрометеорологические аспекты энергетического баланса растений и агрофитоценозов. // Агрометеорология XXI века. Материалы Международ, научн. конф. - М., РГАУ-МСХА, 2009,

10. Шульгин И.А., Тарасова ЛЛ., Сенников В.А. Агрометеорологические аспекты оценки урожаев в условиях климатических изменений. // Адаптация сельского хозяйства России к меняющимся погодно-климатическим условиям -1, с. 90-99.

с. 32-43.

Подписано в печать 17.04.2012 г.

Печ. л. 58,25 Тираж 150 экз. Заказ МА-12-056.

Метеоагентство Росгидромета, 123242, г. Москва, Нововаганьковский пер., д. 7/12

Текст научной работыДиссертация по наукам о земле, кандидата географических наук, Тарасова, Лидия Львовна, Москва

61 12-11/136

московский государственный университет имени М.В. ломоносова

географический факультет

кафедра метеорологии и климатологии

На правах рукописи удк 631:551.5

Тарасова Лидия Львовна

Агрометеорологическая энергобалансовая оценка

потенциальной урожайности яровой пшеницы и ячменя

25.00.30 - метеорология, климатология, агрометеорология

Диссертация на соискание ученой степени кандидата географических наук

Научный руководитель Шульгин Игорь Александрович

доктор биологических наук, профессор

Москва-2012

Содержание

Введение 4

Глава 1 агроресурсы и продуктивность посевов

сельскохозяйственных культур 11

1.1. Количественная оценка агроресурсов и продуктивности сельскохозяйственных культур 11

1.2. Солнечная радиация и энергетический баланс растений и посевов яровых культур 19

1.3. Приход лучистой энергии к посевам 26

1.4. Поглощение ФАР посевами 29

1.5. Эффективность использования ФАР на запасание в конечной сухой биомассе 32

1.6. Общая биомасса растений и запасаемая в ней энергия 35

1.7. Транспирация посевов и режим почвенной влаги 43

Глава 2 Объект исследования и исходная информация 58

2.1. Краткая характеристика ранних яровых зерновых культур 58

2.2. Исходная информация 63

2.3. Оценка точности представляемых величин 74

Глава 3 Оценка максимальной и фактически реализуемой в

современных условиях продуктивности посевов 76

3.1. Потенциальная урожайность зерновых культур 76

3.1.1. Энергобалансовая модель потенциальной урожайности 76

3.1.2. Потенциальная транспирация 87

3.2. Погодообусловленная урожайность зерновых культур 94

3.3. Роль экстремальных погодных условий в формировании урожайности ранних яровых зерновых культур 100

3.3.1. Влияние засух (за период 1996-2010 гг.) на зерновую

продуктивность 101

3.3.2. Влияние весенних заморозков на продуктивность ранних

яровых зерновых культур 105

Глава 4 Оценка ресурсов почвенной влаги в центральных

черноземных областях и среднем поволжье 114

4.1. Пространственно-временная структура поля запасов продуктивной влаги в почве 115

4.2. Структура корреляционных связей U^

4.3. Оценка качества воспроизведения почвенной влаги современными климатическими моделями 122

Выводы 132

Литература 134

«... предел плодородия данной площади земли определяется не количеством удобрения, которое мы могли бы ей доставить, не количеством влаги, которой мы её оросим, а количеством световой энергии, которую посылает на данную поверхность солнце.»

К.А. Тимирязев

Введение

В настоящее время одной из актуальных проблем, стоящих перед агрометеорологией, является решение задачи обеспечения устойчивого развития растениеводства в условиях изменения климата и оценка возникающих в связи с ними сельскохозяйственных рисков. Важную роль при этом играет пространственная детализация результатов, т.е. рассмотрение ситуаций в конкретных физико-географических районах на базе наблюдательной сети. Особенно ярко проблемы, возникающие при решении подобных задач, проявляются при изучении основных зерносеющих регионов, обеспечивающих продовольственную безопасность страны.

В сельском хозяйстве самой важной задачей было, есть и будет

формирование высокой урожайности возделываемых культур. Безусловно,

продуктивность сельскохозяйственных культур и качество

растениеводческой продукции подвержены значительным временным

колебаниям, которые связаны как с природными аномалиями, так и с

экономическими. Принято считать, что величина урожайности зависит в

4

основном от двух факторов: объема и эффективности вкладываемых средств и погодных условий.

Также большое внимание уделяется сорту - одному из важнейших средств сельскохозяйственного производства. В современном земледелии сорт выступает как самостоятельный фактор повышения урожайности и наряду с технологией выращивания имеет большое, а в ряде случаев решающее значение для получения высоких и устойчивых урожаев.

Повышение урожайности не в последнюю очередь связывают и с разработкой и внедрением современных интенсивных технологий, которые в отличие от агротехники, исключают рецептурный шаблонный подход к выращиванию культур. Они требуют применения необходимых приемов на основе анализа состояния посевов на каждом участке во все периоды роста и развития растений. Иногда интенсивную технологию называют биологической, подчеркивая этим, что применение каждого его элемента должно строго согласовываться с биологией культур.

Понятно, что бесконечного роста продуктивности сельскохозяйственных культур нет и быть не может, и необходимо знать о тех максимальных величинах урожаев. какие возможно получить в наиболее благоприятных условиях роста.

Проблемы зависимости урожайности с.-х. культур от факторов среды разрабатываются учеными ВНИИСХМ, Гидрометцентра России и других НИИ Росгидромета и РАН. В большинстве агрометеорологических и агроклиматических исследований для оценки возможной продуктивности основное внимание уделяется гидротермическим параметрам почвы и воздуха. Вместе с тем роли солнечной радиации в формировании конечной продуктивности уделялось недостаточное внимание.

В последние десятилетия агрометеорологи, вслед за биологами, стали

обращать внимание на «солнечные лучи», как на важнейший источник

продуктивности посевов, но лишь некоторые (Молдау, Росс и др., 1963;

Ефимова, 1966) обратили серьезное внимание на конкретные суммы

5

фотосинтетически активной радиации (ФАР), поступающей в конкретных районах возделывания хлебов в России, которые и определяют потолок потенциальной продуктивности. В значительном же числе физиологических и агрометеорологических работ, по-прежнему оценка продуктивности посевов строится главным образом на учете режимов температур и осадков.

Необходимость сочетания метеорологических и физиологических подходов к исследованию продукционного процесса акцентирована в новейшем учебном пособии по с.-х. метеорологии И.Г. Грингофа и А.Д. Клещенко (2011): «Развитие исследований в области влияния складывающихся погодных (и климатических) условий на состояние, рост, развитие на формирование продуктивности посевов ..., а также практическая реализация их результатов в с.-х. производстве немыслимы без знания физиологических основ жизнедеятельности растений» (с. 129).

В связи с этим и была сформулирована основная цель работы -обоснование возможного биологического и хозяйственного урожая, который можно получить в современных климатических условиях. Принимается, что посевы в достаточной мере адаптированы к условиям среды как чисто физиологически, так и подбором сортов и агротехникой.

Вопрос о потенциальной урожайности следует рассматривать с позиции агрометеорологии, т.е. с комплексного рассмотрения основных агрометеорологических ресурсов - фотосинтетически активной солнечной радиации (ФАР), режимов осадков, влажности почвы, температур воздуха и почвы. Для этого нами на основе уравнения энергетического баланса была создана энергобалансовая модель урожайности ранних яровых зерновых культур на примере черноземных областей европейской части России. Мы ограничились именно яровыми культурами, для того, чтобы не учитывать сложнейший комплекс условий перезимовки растений.

В соответствии с этой целью были поставлены следующие задачи исследования:

1) разработать энергобалансовую модель урожайности зерновых культур и

реализовать её для центральных черноземных областей и Среднего Поволжья;

2) создать, для обеспечения модели необходимой информацией,

специализированную базу данных, содержащую результаты агрометеорологических и актинометрических наблюдений, проводимых на сети станций Росгидромета для Черноземной зоны России;

3) оценить, на основе энергобалансовой модели, включающей радиационный

режим посевов, потенциальную урожайность ранних яровых зерновых культур;

4) оценить на основе модели минимальный расход воды на транспирацию

посевов, отвечающий максимальной урожайности, и возможность обеспечения такой транспирации имеющимися в период вегетации запасами продуктивной влаги в почве;

5) оценить пространственно-временную структуру запасов продуктивной

влаги в почве и показать изменение влагообеспеченности посевов при изменении климата в конце XX - начале XXI веков,

6) оценить правильность воспроизведения влагосодержания почв

климатическими моделями. При решении поставленных задач использовались методы математической статистики и программирования на ЭВМ.

В настоящей работе под термином «потенциальная урожайность» мы понимаем урожайность, обусловленную только тремя факторами - приходом к посеву ФАР, её поглощением и эффективностью её использования на создание биомассы. Принимается, что состояние посевов отличное и в целом оптимальное - они имеют оптимальную для вида (сорта) оптико-физиологическую плотность поглощающих ФАР фитоэлементов (Ничипорович, Шульгин, 1975; Шульгин, 1973, 1978, 1984, 1988; Шульгин,

Климов, Ничипорович, 1975; Тооминг, 1975, 1984; Росс, 1975). Она обусловлена определенной нормой высева семян, количеством растений и их побегов на единице площади земли, количеством и площадью листьев с характерной для них азимутальной и наклонной ориентацией. В таком посеве оптимальный листовой индекс LAI (Leaf area index, м2 площади листьев на м2 площади земли) позволяет посеву в течение дня работать наиболее эффективно при разных интенсивностях ФАР. При этом посевы не испытывают недостатка ни во влаге, ни в элементах минерального питания, не угнетены сорняками, а все агротехнические мероприятия производятся своевременно и с должным качеством.

Погодообусловленная урожайность учитывает, наряду с радиацией, суммы осадков, запасы продуктивной влаги после стаивания снежного покрова и в период налива зерна; она меньше потенциальной урожайности, т.к. в черноземных областях в годы с засухами рост зерновых культур в первую очередь лимитирует недостаток почвенной влаги.

Фактическая урожайность оценивается как по данным Министерства сельского хозяйства Российской Федерации (Минсельхоз России), так и рассчитывается нами по элементам продуктивности культур, известных нам из декадных агротелеграмм гидрометстанций. В целом она не превышает погодообусловленной.

Анализировались урожаи только яровых пшеницы и ячменя, т.к. это наиболее важные продовольственные культуры и именно на них приходится более половины посевных площадей нашей страны. Следует указать, что и в мировом хозяйстве наибольшие посевные площади заняты именно пшеницей. Следует отметить, что яровая пшеница и ячмень сходны как по срокам сева, высоте растений и озерненности колоса, так и по требовательности к свету, теплу и влаге.

Научная новизна работы заключается в том, что: ❖ для анализа урожайности был использован комплексный

метеорологический, агрометеорологический и физиологический подход,

8

на основе которого впервые для полевой культуры - посева - был применен энергобалансовый метод оценки урожаев с учетом потоков приходящей и поглощенной ФАР, запасов почвенной влаги, а также биологических особенностей зерновых культур;

❖ на основе энергобалансовой модели оценена потенциальная урожайность ранних яровых зерновых культур в центральных черноземных областях и в Среднем Поволжье (45-55 ц зерна с 1 га); оценена погодообусловленная урожайность этих культур в современных климатических условиях (25-35 ц/га) и показано, что в этих регионах возможно повышение урожайности этих культур на 20-30 ц/га;

♦♦♦ на основе энергобалансовой модели впервые оценено количество влаги, необходимое для получения максимальных урожаев, и сопоставлено с реальным значением влагопотребления посева, полученным на основе водного баланса;

❖ проведен статистический анализ декадных и месячных полей запасов продуктивной влаги в почве в Черноземной зоне европейской части России, а также впервые дана оценка качества воспроизведения влаги в почве современными моделями климата.

Практическая ценность данной работы состоит в том, что дает возможность оценить основные продуктивные ресурсы (приход солнечной радиации и почвенную влагу за период активного роста с.-х. культур), количество получаемой продукции и возможные потери урожая в неблагоприятные годы, а также качество работы сельхозпроизводителей такого важного сельскохозяйственного региона как Черноземье. Важной особенностью разработанного метода является его робастность, т.е. независимость получаемых результатов от длины начальной выборки.

Разработанный нами подход к оценке урожайности ранних яровых

зерновых культур позволяет использовать его для различных регионов

России, а также для поздних яровых зерновых культур (кукуруза, гречиха,

9

просо, рис), если известен радиационный и водный режим территории и особенности формирования посевов этих культур.

Разработанный подход к оценке урожайности рассматривается в лекционной работе, а расчеты урожайности на практических занятиях по курсу «Агрометеорология и Агроклиматология» в МГУ.

По теме диссертации опубликовано 15 работ (3 статьи в рецензируемых журналах, 6 статей в сборниках, глава в книге «Эколого-географические последствия глобального потепления климата» (2011) и 5 тезисов докладов).

Автор благодарен своему научному руководителю, профессору Игорю Александровичу Шульгину за ценные советы и помощь при выполнении данной работы, а также доброжелательно критическое обсуждение полученных материалов.

Автор выражает признательность сотрудникам кафедры метеорологии и климатологии за внимание к моей работе, а также начальнику Актино-метрического отдела ГГО имени А.И. Воейкова Людмиле Васильевне Луцко и ведущему научному сотруднику отдела Агрометеорологических прогнозов ФБГУ «Гидрометцентр России» Надежде Анатольевне Богомоловой за предоставленную информацию.

Глава 1.

Агроресурсы и продуктивность посевов сельскохозяйственных культур

1.1. Количественная оценка агроресурсов и продуктивности сельскохозяйственных культур

Исследуя пространственно-временные закономерности формирования урожайности сельскохозяйственных культур, авторы, как правило, придерживаются мнения о статистической случайности этой величины, т.е. ряды считаются статистически однородными (Уланова, 1959, 1975; Пасов, 1988; Жуков, 1998; Уланова, Забелин, 1990; и др.).

Большое число работ было выполнено по картированию условий увлажнения, для чего применялись различные индексы, представляющие собой обычно сочетания температуры и количества осадков (Шульгин A.M., 1978; Грингоф, Попова, Страшный, 1987; Чирков, 1988; Грингоф, Пасечнюк, 2005; Грингоф, Клещенко, 2011; и др.). Иногда также учитывается дефицит влажности воздуха, запасы почвенной влаги и др.

Наибольшее распространение нашел достаточно простой и информативный гидротермический коэффициент Г.Т. Селянинова (1928), представляющий собой отношение суммы осадков за период не менее месяца (ХД), к сумме температур за этот же период &Т), уменьшенной в 10 раз (ГТК=£7?/0,1 YX)- Было показано (Страшная, 2000), что показателем очень сильных засух может служить ГТК, равный 0,3 и менее, сильных засух - ГТК от 0,31 до 0,60. Показано влияние засушливых условий в период вегетации на конечную урожайность культур (Уланова, 1975, Страшная, Коренкова, 2005 и

ДР-)-

Выполненные исследования дали возможность оценить

агроклиматические условия, дать комплексную характеристику зон

возделывания с.-х. культур. В работе Е.С.Улановой (1975) проведено

районирование агроклиматических условий, для чего были детально проанализированы условия увлажнения на европейской части СССР для каждой фазы развития озимой пшеницы. На основе анализа пространственного распределения ГТК было показано, что в целом в центральных черноземных областях условия для возделывания озимой пшеницы удовлетворительные, в то время как в Среднем Поволжье они уже недостаточно благоприятные.

Необходимо понимать, что любые индексы засушливости характеризуют либо весь период вегетации в целом (не выделяя критических по влаге или теплу периодов (Броунов, 1957)), либо достаточно продолжительные периоды, обычно календарные месяцы, никак не связанные с жизнью растений.

В то же время чрезвычайно важно дать биологически и физиологически обусловленную оценку влагозапасов под той или иной культурой в том или ином регионе, а не просто указать сколько влаги содержится в почве, и сколько осадков выпало за период вегетации. Чтобы оценить степень благоприятствования региона для роста и развития с.-х. культур необходимо рассчитать требуемое для формирования максимальных урожаев количество влаги, затрачиваемой на транспирацию и сопоставить её с фактической транспирацией.

* * *

В современном агрометеорологическом обеспечении сельского хозяйства России существует два основных подхо