Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Метод агрометеорологического обоснования возделывания сельскохозяйственных культур в конкретном регионе

ВАК РФ 11.00.09, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Метод агрометеорологического обоснования возделывания сельскохозяйственных культур в конкретном регионе"

МИНИСТЕРСТВО ОБЩЕГО И ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

ь.'и ОД

2 4 Н О Я ' Ч я 7 На пРавах рукописи

УДК 551.5:63

САМОХВАЛОВА Елена Владимировна

МЕТОД АГРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОГО ОБОСНОВАНИЯ ВОЗДЕЛЫВАНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР В КОНКРЕТНОМ РЕГИОНЕ

Специальность: 11.00.09 - Метеорология, климатология, агрометеорология

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

Санкт-Петербург 1997

Работа выполнена в Российском Государственном гидрометеорологическом институте, г. Санкт-Петербург.

Научный руководитель: доктор физико-математических наук,

профессор Гаврилов А.С.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Менжулин Г. В. кандидат географических наук Костко И. Г.

Ведущая организация: Агрофизический Научно-

исследовательсхий институт, г. Санкт-Петербург

Защита диссертации состоится 27 ноября 1997 г. в 15 час.

на заседании Диссертационного Совета Д 063.19.02 в Российском Государственном гидрометеорологическом институте по адресу 195196, Санкт-Петербург, Малоохтинский пр., Д.98.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке РГГМИ.

Автореферат разослан 27 октября 1997 г.

Ученый секретарь Диссертационного Совета, доктор физико-математических наук

Л.ИДивинст

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Мировой научно-технический прогресс и деятельность агропромышленного комплекса как ранее, так и в настоящее зремя нацелены на решение проблемы питания - основной проблемы человечества. Главным направлением ее решения является интенсификация производства растениеводческой продукции на основе внедрения в сельское хозяйство передовых технологий и совершенствования структуры посевных площадей.

Совершенствование структуры посевных площадей, в свою очередь, предполагает учет наряду с экономическими и организационными факторами, также и почвенно-климатических условий с целью рационального их использования. Требования к качеству агрометеорологического обеспечения сельского хозяйства возрастают, возникает необходимость в разработке новых методик оценки природных ресурсов территории с учетом комплекса факторов. При этом пространственно-распределенные количественные показатели и оценки должны давать представление как о потенциале территории с точки зрения получения определенной сельскохозяйственной продукции, так и о степени риска принятия конкретной стратегии организации агропроизводства.

Размещение сельскохозяйственных культур, как задача оптимального планирования, сводится к нахождению такой структуры посевных площадей, которая обеспечивает либо максимум валового сбора урожая той или иной культуры, либо максимальное число ассортиментных наборов продукции при заданной урожайности и общей посевной площади. Второе предполагает возделывание культур, позволяющих наиболее полно по составу (качественно) обеспечить регион необходимой растениеводческой продукцией.

Целью диссертационной работы являлось создание практического метода агрометеорологического обоснования возделывания сельскохозяйственных культур в конкретном регионе на примере возделывания весьма ценной белковой и масличной культуры соя на территории Самарской области.

Хотя проведенные ранее исследования и показывают положительные результаты вызревания скороспелых сортов сои на опытных сортоучастках области (с урожайностью до 20 ц/га на поливных площадях), для перехода к возделыванию этой культуры в производственных посевах всего региона требуется подтверждение на основе комплексного анализа ресурсов территории.

В работе решались следующие задачи:

- разработать методологию количественной агрометеорологической оценки территории на основе современных математических методов обработки информации;

- применить разработанную методологию для исследования возможности и целесообразности возделывания культуры соя в условиях Самарской области.

Методическая основа. При решении поставленных задач использовались следующие методы:

- метод математического моделирования, базирующийся на физически обоснованном описании продукционного процесса растений (ППР);

- методы математической статистики для обоснования выбора значений параметров и коэффициентов модели ППР;

- метод случайных испытаний для получения статистических характеристик состояния агроэкосистемы;

- метод эталонных урожаев, позволяющий оценить влияние отдельных экологических факторов на величину урожайности;

- геоинформационные технологии для поддержки исходных данных модели и анализа результатов расчета при исследовании ресурсов территории;

Научная новизна. В рамках данной работы впервые:

- разработанная ранее динамическая модель формирования урожая (модель ВНИИСХМ) адаптирована к описанию продукционного процесса культуры соя и модифицирована применительно к особенностям территории Самарской области (введен ряд изменений в почвенный блок модели, подобраны соответствующие параметры и коэффициенты);

- разработан и реализован метод районирования территории на основании расчетных значений процентной обеспеченности урожайности сельскохозяйственной культуры, полученной с использованием динамической модели продукционного процесса;

- применительно к решению задачи оптимизации размещения посевов сои произведена оценка почвенно-климатических ресурсов Самарской области.

Практическая значимость работы заключается :

- в использовании ее в качестве научного агрометеорологического обоснования для внедрения скороспелых сортов сои в сельскохозяйственное производство на орошаемых полях Самарской области;

- в возможности использования предлагаемой методики для оценки природных условий Самарской области применительно к возделыванию других зерновых, бобовых и прочих культур;

- в возможности использования полученных результатов и разработанных методик в программе формирования комплексной земельно-информационной кадастровой системы, ориентированной на информационное обеспечение управления земельными ресурсами Самарской области и других территорий.

- модифицированная модель продукционного процесса сои для условий Самарской области;

- метод получения расчетных вероятностных характеристик урожайности с применением модели продукционного процесса и метода случайных испытаний;

- агрометеорологическое районирование территории Самарской области на основе расчетных вероятностных характеристик урожайности сои.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на научных семинарах кафедры МКОА РГГМИ и Итоговой сессии Ученого Совета РГГМИ (1997 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликованы и сданы в печать 7 работ.

Структура и обьем диссертации, Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического указателя, включающего 128 наименований. Содержание изложено на 123 страницах машинописного текста, включая 28 рисунков и 6 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность и важность темы исследования, формулируются задачи работы, ее научная новизна и приводится краткая аннотация содержания каждой главы.

Первая глава посвящена аналитическому обзору основных исследований по проблеме оценки условий произрастания растений. В первом параграфе главы рассматриваются условия существования растений в агроэкосистеме в рамках действующих закономерностей и отмечается, что изменчивость величины урожая сельскохозяйственных культур главным образом связана с факторами теплообеслеченности и влагообеспеченности (с учетом незначительных временных колебаний содержания минеральных веществ в почве и углекислого газа в посеве, а также приспособленности культур, возделываемых в каком-либо регионе, к особенностям радиационного режима территории).

Поскольку урожайность сельскохозяйственных культур в значительной степени определяется микроклиматическими условиями (формирующимися под влиянием мезомас-штабного рельефа, ландшафтных особенностей и типов почв), то закономерно возникает необходимость наряду с общей оценкой территории конкретизировать ее, районируя по каким-либо показателям. Обсуждению существующих подходов к решению задачи оценки агрометеорологических ресурсов территории и ее районированию посвящен второй параграф главы.

В настоящее время известно большое число показателей, с помощью которых можно производить общую оценку агроклиматических ресурсов территории (безотносительно к каким-либо культурам) и частную (учитывающую потребности конкретных культур). Среди них: средние температуры воздуха за календарные сроки и межфазные периоды, суммы активных и эффективных температур, впагозапасы почвы, различные показатели увлажнения, гидротермический коэффициент и пр.

Большое разнообразие предложенных показателей позволяет характеризовать поч-венно-климатические ресурсы территории с точки зрения возможности произрастания там сельскохозяйственных культур. Для определения же целесообразности возделывания той или иной культуры в конкретном регионе необходим расчет степени благоприятности природных условий территории получению урожая требуемого уровня. Многие современные исследователи пришли к выводу, что лучшим интегральным показателем продуктивности конкретных культур является их урожайность (C.T.de Wit, А.Н.Полевой, Р.А.Полуэктов, ОДСиротенко и др.). При этом собственно урожайность культуры с определенными генетическими качествами рассматривается как функция отклика ее на показатели обеспеченности различными субстанциями.

В настоящей работе в качестве основной методологии агрометеорологического обоснования возделывания сельскохозяйственных культур предлагается использовать результаты оценки территории по распределению урожайности и ее вероятностных характеристик. Для реализации подобной методологии Х.Г.Тоомингом (1982) был предложен так называемый "метод эталонных урожаев". Метод рассматривает и сравнивает разные категории урожайности, учитывающие влияние отдельных факторов погоды и климата, плодородия почвы, физико-географических условий, определяя при этом основные факторы изменения урожайности от максимума до минимума. Из сравнения полученных урожайностей рассчитывается ряд агроклиматических оценок, которые наряду с оценками территории по гидрометеорологическим показателям используются для решения задач районирования территории применительно к возделыванию рассматриваемых культур.

Вторая глава настоящей работы посвящена анализу существующих подходов к моделированию продукционного процесса растений. Первый параграф главы содержит краткую историческую справку по этой проблеме и обоснование выбора динамико-статистического метода моделирования процесса формирования урожая, позволяющего учитывать как физические процессы энерго- и массообмена в системе'лочва - растение - атмосфера''так и основные физиологические процессы растений (фотосинтез, дыхание, рост, развитие).

Полная агрометеорологическая оценка территории - сложная многоплановая задача, требующая совместного учета большого количества факторов. Для каждой конкретной культуры (иногда даже сорта) во внимание должны приниматься как биологические особенности самой этой культуры, так и характеристики внешней среды (почвы и атмосферы), в которой растения находятся, и с которой они взаимодействуют. Среди них: статические, но меняющиеся в пространстве факторы (географическое местоположение, тип рельефа, почв и пр.), и динамические (метеорологические условия и климат, уровень применяемой агротехники). Поскольку все эти факторы не являются консервативными, то вопрос эффективности сельскохозяйственного производства и обоснованности возделывания культур должен решаться в каждом конкретном случае отдельно. С использованием современных ЭВМ решение этих задач на основе математического моделирования продукционного процесса растений (ППР) с последующей оценкой урожайности значительно упрощается.

В настоящее время в России и во всем мире известно большое число моделей типа "погода - урожай". Использование той или иной из них обусловливается постановкой задачи, объемом и подробностью исходных данных, точностью получаемых результатов и т.д. Нами за основу взята получившая широкое распространение динамическая модель формирования урожая, разработанная во ВНИИСХМ (О.Д.Сиротенко (1981), О.ДСиротенко, Е.В Абашина (1985), О.Д.Сиротенко, В.Н.Павлова (1986) и др.).

В основу модели положены важнейшие положения существующей теории продукционного процесса растений. Несомненным ее достоинством является то, что в ней детально описываются процессы влагопереноса в агроэкосистеме (важные для условий засушливого Поволжья). Расчет производится с суточным шагом интегрирования, и на каждом шаге во внимание принимаются три группы факторов: погодные условия, состояние почвы и состояние посева. Модель дает возможность на основании стандартной метеорологической информации рассчитывать ожидаемый урожай, динамику биомассы растений, площадь листьев, влагозапасы почвы и другие показатели.

Используемая модель формирования урожая требует задания на каждом шаге по времени совокупности метеовеличин, включающей средние значения температуры (Т), дефицита влажности воздуха (D) , продолжительность солнечного сияния (S) и суммы осадков (R). На основе известного временного ряда фактических значений этих величин за весь вегетационный период может бьпъ рассчитано соответствующее значение урожайности (Y). Для получения с применением такого рода модели статистических характеристик урожайности с последующим использованием их для решения задачи районирования территории, необходим расчет продукционного процесса во множестве всевозможных вариантов погодных условий, имеющих место на данной территории. На основании метеорологических наблюдений это возможно лишь для некоторого весьма ограниченного числа пунктов, где расположены метеостанции. По этой причине для решения поставленной задачи фактические данные метеонаблюдений для каждой точки территории заменяются на специальным образом имитируемые временные ряды метеорологических величин. Многообразие сочетаний значений вектора метеовеличин F(t) при этом создается с помощью метода случайных испытаний (метода Монте-Карло).

Третий параграф второй главы посвящен рассмотрению вопроса формирования такого вектора метеовеличин по климатическим данным.

Для построения вероятностной модели комплекса случайных величин используется, прежде всего, гипотеза близости их раслредления к нормальному. С целью подтверждения этой гипотезы нами проведены исследования распределения фактических рядов метеовеличин за периоды 1967-1971 и 1991-1996 гг. Проверка производилась по трем критериям (Стьюдента, Пирсона и Колмогорова-Смирнова) для непрерывных рядов наблюдений и для выборок, исключающих автокорреляционные связи (данных с четырех - пяти суточным

смещением). Результаты показывают достаточный уровень значимости этих критериев для принятия гипотезы о нормальности распределений исследуемых рядов наблюдений.

Далее строится динамическая система стохастических уравнений, коэффициенты ко-. торой подбираются таким образом, чтобы получаемые путем ее интегрирования временные ряды Т, О, Б и И обладали следующими свойствами:

- их одноточечные распределения были нормальными;

- их временные автоковариационные функции имели характерный временной масштаб затухания, совпадающий с продолжительностью естественного синоптического периода;

- их взаимная ковариационная матрица совпадала с известной из климатических данных.

Задавая на вход модели продукционного процесса растений вектор метеовеличин случайными значениями, имеющими распределение Р(Р(1)), в итоге получаем временное распределение величины урожайности Р(У). Это делает возможным вероятностную интерпретацию результатов и дает наглядную картину поведения системы "почва - растение -атмосфера" в рамках разнообразия погодных условий территории.

Таким образом, изложенная методика позволяет охарактеризовать природные условия в определенной географической точке на основе фактических данных конкретных лет, среднемноголетних данных, учесть климатические особенности на основе вероятностной интерпретации результатов моделирования, а также рассмотреть влияние возможных изменений климата на величину урожайности культур.

В третьей главе диссертации конкретизируется содержание отдельных блоков модели в целях описания продукционного процесса конкретной сельскохозяйственной культуры -сои - в условиях конкретного региона - Самарской области. Приводятся некоторые результаты численных экспериментов с "точечной" моделью формирования урожая.

Выбор культуры соя в настоящей работе обусловлен тем, что в России и, в частности, в Среднем Поволжье возрастает интерес к этой зернобобовой культуре, связанный с ее высокий ценностью (зерно содержит до 45% белка и 20-25% жира). Наряду с отжимом масла, использование сои в качестве питательных добавок в пищевой промышленности и кормопроизводстве позволяет сбалансировать продукцию по содержанию белка, отдельных аминокислот и пр., иными словами, решать проблему питания с качественной стороны.

Первичным очагом формирования сои считают юго-восточную Азию. Тем не менее, в последние десятилетия зона возделывания культуры расширилась вплоть до 52° с.ш., выведены приспособленные к новым условиям сорта. Общая характеристика культуры, некоторые ее биологические параметры, а также требования к среде ооитания приведены в первом параграфе главы.

Самарская область, занимающая положение между 51° и 55° с.ш., находится на северной границе зоны соесеяния. Во втором параграфе дается географическая характеристика области в целом и по сельскохозяйственным районам (в соответствии с Государственным природно-сельскохозяйственным районированием), выявляются особенности территории, требующие учета при моделировании процессов энерго- и массопереноса в агро-экосистеме. Важно отметить, что с учетом требований культуры, предъявляемых к внешней среде, термический режим территории Самарской области является Достаточным для вызревания скороспелых сортов сои ежегодно, и именно услозия влагообеспеченности, как правило, являются сдерживающим продукционный процесс фактором.

Конкретизация модели формирования урожая применительно к условиям Самарской области и возделыванию культуры соя - содержание третьего параграфа главы.

Одним из наиболее важных моментов в описании процессов почвенного блока модели является учет глубокого залегания грунтовых вод. В этом случае, при незначительных величинах капиллярного подпитывания, влагозапасы определяются только наименьшей

влагоемкостью (НВ), и схема усвоения почвой осадков может быть рассчитана без учета переувлажнения. При превышении расчетных запасов влаги в каком-либо слое почвы над НВ излишек усваивается нижележащим слоем; излишек нижнего слоя почвы усваивается "внешней" средой, т.е. фактически исключается из рассмотрения.

В связи с засушливостью климата Средневолжского региона и высоким температурным режимом в течение теплого периода года величина испаряемости почвы, а тайке и испарения оказываются весьма значительными. Это обстоятельство и факт глубокого залегания грунтовых вод предопределяют большие градиенты потенциала почвенной влаги и, соответственно, потоков влаги между слоями. Для учета высоких скоростей влагоперето-ка в почве в работе использована имитационная процедура Ван Кейлена, основанная на экспоненциально убывающей с глубиной функции затрат влаги на испарение, взвешенной значением влажности отдельных почвенных слоев.

Задача подготовки метеорологической информации к расчету случайной реализации продукционного процесса связана с имитационным моделированием погодных условий. Поскольку вычисление количества осадков связано с необходимостью предварительного определения их наличия или отсутствия, то процедура получения случайных значений метеовеличин разделена на две части. В первой части осуществляется моделирование вектора Р(1)=(Т,0,3), во второй часто - применен специальный алгоритм для расчета суточных сумм осадков И.

При моделировании вектора метеовеличин Р(Ц задача заключается в представлении его в виде суммы вектора климатического тренда Я и вектора случайных составляющих (Р ), т.е. Р = Р + Р . Вектор' Р рассчитывается с помощью аппроксимации годового хода метеовеличин среднемесячными значениями, вектор Р моделируется на основе конечно-разностного решения упомянутой выше системы стохастических уравнений. Выделение периодов с осадками производится в настоящей работе с использованием некоторого отношения правдоподобия, играющего роль дискриминационной функции. На основе регрессионного анализа определена функциональная зависимость суточной суммы осадков от величины отношения правдоподобия.

В этом же разделе диссертации приводятся данные подбора ряда внутренних параметров модели продукционного процесса растений для условий Самарской области. Расчетные значения алагозапасов почвы, суммарного испарения, биомассы растения по фазам вегетации приводились в соответствие с экспериментальными данными 1991-1996 гг. с помощью метода наименьших квадратов. Параметры имитационной схемы расчета значений метеовеличин определялись с использованием справочных материалов, а также данных метеорологических наблюдений 1967-1971 и 1991-1996 гг.

Четвертый параграф главы посвящен описанию полученных результатов численных экспериментов с описанной "точечной" моделью формирования урожая. Точность расчетов согласуется с соответствующими оценками авторов модели и является удовлетворительной с учетом погрешностей измерений и ошибок других расчетных методик.

Результатом работы модели продукционного процесса с использованием алгоритма имитации вектора метеовеличин является некоторое распределение урожайности. На рисунке 1 представлена функция распределения фактического ряда урожайности сои (по данным с опытных орошаемых сортоучастков Самарской ГСХА 1971-1979 и 1991-1996 гг.) и функция распределения расчетного ряда урожайности (порядка 1000 значений). Как видно из этого рисунка, рассматриваемая модель обеспечивает достаточно хорошее согласование расчетных и реальных данных. Процентная обеспеченность средних значений этих рядов (около 14 ц/га) в соответствии с графиком составляет 45-50%.

ФО 100 ™ 80 60 40 20 О

-Y факт. Y расчет.

Рис. 1. Расчетная и фактическая процентные обеспеченности урожайности сои в Самарской области в условиях орошения.

В четвертой главе излагается метод пространственной реализации модели формирования урожая и обсуждаются полученные результаты районирования территории и оценку агрометеорологических ресурсов Самарской области.

В настоящей работе на основе специализированной геоинформационной системь "ZONE", разработанной на кафедре МКОА РГГМИ, создана Агрометеорологическая Информационная Система Территории (АИСТ). Эта программная разработка предназначена для математического моделирования на персональном компьютере процесса формирование урожая различных сельскохозяйственных культур. В ее основе лежит методика пошагового расчета сухого веса растений и отдельных его частей, суть которой заключается в одновременном применении взаимосогласованных динамической модели продукционного процессе растений, гидродинамической модели влажности почвы и стохастической модели погодных условий.

Территория выбранной для расчета области охватывается регулярной пространственной сеткой, в узлах которой последовательно определяется требующаяся информация и наносится на карту для просмотра и анализа. Технологическая схема работы "АИСТ' е каждой точке территории приведена на рисунке 2.

Модель продукционного процесса растений - основной рабочий блок информационной системы. Результатом реализации в узлах пространственной сетки являются поля урожайности и ее вероятностных характеристик, по которым производится районирование территории и оценка агрометеорологических ресурсов. В зависимости от решаемой задачи расчет может быть произведен на основе данных фактической метеорологии, климатической информации или в комбинированном варианте. Кроме того, предоставляется возможность включать в расчет почвенный блок модели или не включать его, считая влагозапась почвы оптимальными.

"АИСТ' дает возможность для различных целей использовать три вида оценки природных ресурсов - элементарную оценку (пространственное распределение исследуемой величины - урожайности), интервальную (распределение вероятности получения урожайности в определенных интервалах) и экспертную (качественный анализ поля урожайности ориентируясь на урожайность в эталонных условиях). Информационная система рассчитана для поддержания оперативных и плановых решений по управлению сельскохозяйственным производством в том или ином регионе с учетом пространственного распределения почвенных и климатических условий, а также решения задачи программирования урожая.

Метеоролога

ГРАФИЧЕСКАЯ БАЗА Д АННЫХ

Кгомат

АТГРИБУТУВНАЯ БАЗА ДАННЫХ

Сегааззхох культуры

ЗАДАНИЕ НА РАСЧЕТ

НАБОР ГИРМЮРОВ РАСЧЁТА _

МОДЕЛЬ расчета влажности почвы I

МОДЕЛЬ продукционного процесса растений

Стохастическая

МОДЕЛЬ погодны* условий |

Элементарная интервальная Экспертная

Рис. 2. Технологическая схема "АИСТ'.

С использованием описанной выше агрометеорологической информационной системы проведен в рамках настоящего исследования ряд расчетов для Самарской спасти. Результаты представлены и проанализированы в четвертом параграфе гля»^ Агрометеорологическая оценка территории в данном случае дается по степевд благоприятствования ее условий для роста и развития культуры соя. В соответствии с методом эталонных урожаев рассчитаны в узлах пространственной сетки средние климатические значения урожайности сои в двух вариантах условий увлажнения почвы: оптимальном и реально возможном.

В первом случае, считая влагозапасы почвы оптимальными для продукционного процесса растений (70-100% наименьшей впагоемкости), имеем урожайность, формирующуюся под воздействием определенного для данного места радиационного и термического режимов. Эту величину можно принять за потенциальный урожай культуры (ПУ) при исследовании фактора влагообеспеченности посевов. В распределении потенциального урожая по территории (рис. 3) ясно прослеживается зональность, обусловленная изменением радиационного и температурного факторов климата по широте.

Пространственное распределение урожайности сои, рассчитанной в режиме реально возможного в Самарской области увлажнения почвы (действительно возможного урожая -ДВУ) характеризуется большей зависимостью от местных хлиматообразующих факторов. Некоторая волнообразность изолиний ПУ и очаговость - ДВУ в центральной и северной частях территории связана, по всей видимости, с микроклиматическими особенностями территории, а также с распределением почв.

Как показывает опыт сельскохозяйственного производства, выращивание культур является экономически оправданным в случае 75-80% обеспеченности получения урожая требуемого уровня. В связи с этим, определив величину желаемого урожая, необходимо рассчитать вероятность его получения на основе интервальной оценки территории. С помощью "АИСТ" для Самарской области получены карты процентной обеспеченности урожайности сои различных уроеней.Результаты свидетельствуют о возможности получения в условиях оптимального увлажнения стабильных (с вероятностью, большей 75%) урожаев сои не ниже 9 ц/га по всей области; не ниже 12 ц/га - в центральной и южной зонах; больших 15 и/га - на крайнем юге области.

Результаты расчетов в режиме реального увлажнения почвы (рис. 4) показывают низкую а целом по области процентную обеспеченность урожая выше 12 ц/га с выделением небольших участков территории с обеспеченностью до 40-60%. Исследования показывают, что лишь снизив уровень планируемого урожая до 9 ц/га можно ожидать его получения в отдельных частях области с достаточной вероятностью (более 75%).

Экономическая эффективность производства сои на орошаемых полях Самарской области нами не оценивалась. Вместе с тем, "АИСТ предусматривает возможность подготовки агрометеорологической информации для этой цели. Производится экспертная агрометеорологическая оценка территории на основе сравнения различных категорий урожайности и расчета из их соотношений тех или иных показателей. Одним из таких показателей является коэффициент степени неблагоприятности условий влагообеспечен-ности. Особенностью его пространственного распределения является наличие высоких градиентов, свидетельствующих о резких различиях отдельных районов и участков территории по условиям влагообеспеченности. Это говорит о том, что при решении задачи оптимизации посевных площадей необходимо детальное рассмотрение территории Самарской области с целью выявления более и менее благоприятных районов для возделывания влаголюбивых культур, к которым относится и соя.

Анализируя результаты районирования с точки зрения эффективности мелиоративных мероприятий, следует отметить, что наилучшие результаты орошение земель может дать в южной природно-зкономической зоне Самарской области (коэффициент эффективности превышает 70%); малоэффективно орошение северной зоны (значение коэффициен-

Рис. 3. Пространственное распределение средней урожайности сои [Ц/га]. Расчет в режиме оптимального увлажнения почвы.

Рис. 4. Процентная обеспеченность урожайности сои выше 12 ц/га. Расчет в режиме реального увлажнения почвы.

та эффективности менее 30%). В центральной части области преобладает очаговый характер изолиний, указывающий на необходимость детализации этой зоны на отдельные участки территории.

В результате, проведенное нами районирование Самарской области по величине урожайности сои с использованием метода эталонных урожаев оказалось, с одной стороны, близким к Государственному делению территории на природно-экономические зоны, а с другой стороны, конкретизирующим его применительно к возделыванию рассматриваемой сельскохозяйственной культуры. При этом агрометеорологическая оценка территории осуществлялась с использованием разных подходов, что способствует формированию общей картины имеющихся ресурсов территории области и определению степени их соответствия потребностям сои. В связи с этим можно сделать следующие выводы:

- радиационный и температурный режимы Самарской области позволяют получать высокие урожаи сои (в среднем 11-19 ц/га). Вместе с тем, в задачах сельскохозяйственного планирования следует ориентироваться на получение урожая от 12 ц/га для центральной и южной зон и от 9 ц/га - для северной зоны.

- фактор влагообеспеченности посевов сильно ограничивает возможность выращивания сои в Самарской области. При величине планируемого урожая 9 ц/га лишь на отдельных участках территории вероятность его получения достигает 75%.

- результаты расчетов показывают высокую эффективность (более 50%) применения мелиоративных мероприятий на юге и юго-востоке области, а также в районе вдоль левого берега Волжской излучины.

Заключение диссертации содержит выводы из проведенной работы и предложения по практическому использованию полученных результатов. К числу основных результатов работы могут быть отнесены нижеследующие.

1. Исследована проблема агрометеорологического обоснования возделывания сельскохозяйственных культур в конкретном регионе на основе оценки природных условий территории.

2. Проанализированы существующие методы районирования территории; сделан вывод о том, что урожайность культур - наиболее информативный агрометеорологический показатель.

3. Рассмотрены различные подходы к моделированию продукционного процесса растений. Обоснован выбор динамической модели формирования урожая для решения поставленных задач.

4. Проанализированы условия роста и развития культуры соя в Самарской области. Выявлены особенности территории, требующие учета при моделировании отдельных процессов в системе "почва ■ растение - атмосфера".

5. Модифицирована динамическая модель формирования урожая применительно к возделыванию сои в Самарской области. Подобраны соответствующие параметры и коэффициенты.

6. Реализована имитационная схема моделирования погодных условий для получения вероятностных характеристик климатически обеспеченной урожайности. На основе статистических методов обработки информации установлены вероятностные характеристики рядов метеовеличин. При моделировании осадков использованы методы дискрими-нантного и регрессионного анализа.

7. Создан программный комплекс - Агрометеорологическая Информационная Система Территории, - обеспечивающий пространственную реализацию разработанной методологии оценки агрометеорологических условий формирования урожая.

8. Произведено районирование территории Самарской области применительно к возделыванию сои по средней величине урожайности культуры и процентной обеспеченности урожая в различных интервалах значений.

9. Применен метод эталонных урожаев для оценки условий влагообеслеченности посевов.

10. На основе элементарной, интервальной и экспертной оценок агроклиматических ресурсов Самарской области определены: возможность возделывания сои, вероятность получения урожаев различных уровней, целесообразность проведения мелиоративных мероприятий. Выделены наиболее благоприятные для внедрения сои в агропроизвод-ство районы.

Список печатных работ по теме диссертации:

1. 1997. Имитационное моделирование в прогнозе урожайности сельскохозяйственных культур. // Итоговая Сессия ученого совета РГГМИ. Тезисы докладов. - СПб: Изд. РГГМИ, с. 24-25. Соавтор Гаврилов A.C.

2. 1997. Использование ГИС-технологии для оценки агроклиматических ресурсов. // Итоговая Сессия ученого совета РГГМИ. Тезисы докладов. - СПб: Изд. РГГМИ, с.24. Соавтор Скворцов М.Ю.

3. 1997. Имитационное моделирование погодных услозий в задачах расчета урожайности сельскохозяйственных культур. // Вопросы прогноза погоды, климата, циркуляции и охраны атмосферы. Межвузовский сб. научных тр. - Пермь: Изд. ПГУ (в печати). Соавтор Гаврилов A.C.

4. 1996. Математическое моделирование влагообеслеченности ячменя в Среднем Поволжье. // Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. Межвузовский тематич. сб. тр. - СПб: Изд. ГАСУ, с.97-102. Соавтор Скворцов М.Ю.

5. 1996. Информационная агрометеорологическая система применительно к Среднему Поволжью. // Сб. тр. Самарской ГСХА. - Самара (в печати). Соавтор Скворцов М.Ю.

6. 1995. Агроклиматическая оценка условий Самарской области при возделывании сои. II Сб. тр. Самарского СХИ. - Самара (в печати). Соавторы: Самохвалов В.А., Самохва-лова Г.М.

7. 1994. Аномалии температуры воздуха и осадков за 1982 - 1993 сельскохозяйственные годы. II Сб. тр. Самарского СХИ. - Самара: Книжное изд., с. 19-23. Соавтор Подско-чий И.И.

Подписано к печати 22.10.97 г. Тир.70 экз. Бесплатно.