Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЯ ЮЖНОГО ЗАУРАЛЬЯ

ВАК РФ 06.01.01, Общее земледелие

Автореферат диссертации по теме "МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЯ ЮЖНОГО ЗАУРАЛЬЯ"

я-гзнзэ

На правах рукописи

Фрумин Игорь Лазаревич

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЯ ЮЖНОГО ЗАУРАЛЬЯ

Специальность 06.01.01 - Общее земледелие

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук

Москва 2004

Работа выполнена в Курганском научно-исследовательском институте сельского хозяйства в 1991-1993 годах и вИнституте агроэкологии - филиале Челябинского государственного агрошжеиерного университета в 1998-2004 годах.

Научный консультант: доктор сельскохозяйственных наук, профессор,

академик РАСХН Кирюшин Валерий Иванович

Официальные оппоненты: доктор сельскохозяйственных наук, профессор,

член-корреспондент РАСХН 3 ах арен ко Андрей Владимирович

доктор сельскохозяйственных наук, профессор, академик РАСХН Власенко Анатолий Николаевич

доктор сельскохозяйственных наук Волощук Анатолий Тимофеевич

Ведущая организация: Тюменская государственная

сельскохозяйственная академия

Защита дне диссертационной; сельского хозяйст

/ ч

I часов на заседании Е 1ЬСКОМ институте ; ГН1ШСХ ЦРНЗ)

Адрес: 1430.-ул. "Калинина, 1

Немчиновка-1,

С диссертацие

^¡„..д ДРНЗ

Автореферат разослан " мая 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

А.С. Мерзликин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы, В последнее десятилетие ведущим направлением развития теории земледелия стал поиск путей его экологической оптимизации. В русле этого поиска находится и настоящая работа.

Современное состояние отечественного сельского хозяйства определяется как переходное к рынку. Механизмам адаптации земледелия к рыночным условиям, согласованию экономических и экологических критериев аграрного природопользования в диссертации уделено значительное внимание.

Природно-сельскохоояйстветше зоны, их провнлцин отличаются агроэколо-гическим параметрам земель, природно-ресурсному и производственно-ресурсному потенциалу. Поэтому оценка региональной специфики является одной из составных частей обоснования адаптивно-ландшафтного земледелия. В диссертации такой оценке отведено большое место.

Методика и опыт разработки экологически сбалансированных моделей земледелия имеют короткую историю. На этой стадии развития теории и ее приложений появляются новые направления, углубляющие разные аспекты. К таким направлениям относится моделирование земледелия с использованием методов прикладной математики. В представленной работе математические методы оптимизации являются основным инструментом исследований.

Цель исследований — развитие теоретических подходов к моделированию экологически и экономически сбалансированных систем земледелия сельскохозяйственных предприятий на основе адаптивно-ландшафтного принципа и математических методов.

В связи с целью исследования решались следующие задачи:

1. Оценка адаптивного потенциала культурных растений.

2. Анализ природно-ресурсного потенциала земледелия и на его основе разработка агроландшафтного районирования региона и агроэ коло ги1чес кой типизации земель,

: 3. Исследование исторических условий и экономических факторов развития земледелия.

4. Обоснование роли агротехнологий в системе земледелия.

5. Разработка программного комплекса, включающего пакет моделей: адагг-тивно-ландшафтного земледелия, кормопроизводства и кормонспользовапия, оптимизации сроков посева и уборки зерновых культур, адаптации к погодным условиям (модель устойчивого земледелия).

Объект исследований. Настоящая работа посвящена моделированию земледелия Южного Зауралья — региона, расположенного к востоку от Уральской горной области на территории Западно-Сибирских провинций лесостепной и степной зон Российской Федерации в административных границах Курганской и Челябинской областей.

Выполненное исследование позволило автору получить ряд научных результатов, обладающих новизной:

1. Обобщены и развиты принципы системного анализа земледелия, основанные на учете "-г^чу системы земле-

ЦНБЦСХА фонд^аучнОйгл^те

«е*

делия, источником информации о которых служат многолетние многофакторные стационарные опыты.

2. Обоснована роль агротехнолопш и технологических комплексов в системе земледелии,

3. Предложен алгоритмы разработки модели адаптивно-ландшафтного земледелия, учитывающий агроэкологическую разнородность земель, экологические требования культур, природпо-ресурсный и производственно-ресурсный потенциал.

На защиту выносятся:

- агроландшафтное районирование региона и агроэкологическая типизация земель Южного Зауралья;

- методика разработки программного комплекса по проектированию модели земледелия, включающего субмодели адаптивно-ландшафтного земледелия, оптимизации кормопроизводства и кормоиспользованря, сроков посева и уборки зерновых культур, повышения устойчивости земледелия;

- системы земледелия для основных агроэколотческих групп земель.

Практическая значимость и реализация работы. Разработанное агроландшафтное районирование региона и оптимизационные модели могут использоваться землеустроительными проектно-изыскательскнми предприятиями при проектировании систем земледелия. Методика разработки математической модели адаптивно-ландшафтного земледелия принята для включения в "Методическое руководство по агроэкол огической оценке земель, проектированию адаптивно-ландшафтных систем земледелия и агротехнологнй" Российской академии сельскохозяйственных наук. Результаты исследований были исполь-зовапы при обосновании систем земледелия ряда предприятий: сельскохозяйственного производственного кооператива "Толсты" {Челябинская обл.), подсобных хозяйств АО "Сибнефтепровод" "Зауральское" и "Брылинскос" (Курганская обл.). На основе полученных научных результатов создан программный комплекс "АРМ агронома", который передан для использования агроцентрам проекта Tacis FDRUS 9901 "Управление хозяйствами на Южном Урале". Результаты исследований используются в учебном процессе в Институте агроэкологии при преподавании дисциплины "Моделирование агроэкосистем", на факультете повышения квалификации специалистов сельского хозяйства при Челябинском государственном агроинженерном университете. ...

Апробация результатов исследований. Полученные результаты докладывались на научных конференциях преподавателей Института агроэкологии и Челябинского государственного arpo инженерного университета (с. Миасское, г. Челябинск, 1998-2004 годы), научной конференции преподавателей Курганской сельскохозяйственной академии им. Т,С, Мальцева (Кургаи, 1998 г.), па научно-производственных семинарах проекта Tacis FDRUS 9901 "Управление хозяйствами на Южному Урале" (Челябинская обл., 2000-2002 годы). Основные результаты были доложены на XII Байкальской международной конференции "Методы оптимизации и их приложения" (Иркутск, Байкал, 2001 г.), научной конференции "Экономика и социум на рубеже ХХ-ХХТ веков" (Челябинск, 2001 г.).

Публикация результатов исследований. Результаты исследований изложены в 43 работах и опубликованы в монографии объемом 15 печатных листов, а также в научных и научно-производственных журналах "Земледелие", "Сибирский вестник сельскохозяйственной науки", "Arpo XXI", "Уральские нивы", "Вестник ЧГАУ", в сборниках, научных трудов, материалах научных конференций, методических работах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, семи глав, выводов и списка использованной литературы (466 наименований). Объем работы 300 страниц и, кроме текста, содержит 14 рисунков, 50 таблиц и приложения.

Работа выполнялась в 1991-1993 годах в Курганском научно-исследовательском институте сельского хозяйства в соответствии с темой "Разработать типовую модель системы земледелия, обеспечивающую увеличение производство зерна и кормов, экономию ресурсов на 20-25%" (№ госрегистрации 01880086724) л в 1998-2004 годах в Институте агроэкологии - филиале Челябинского государств венного атроинженерного университета в соответствии с планом ТП1Р института по теме. 03.01 «Разработать математическую модель системы земледелия сельскохозяйственного предприятия" (Ла госрегистрации 01200312510).

Автор считает своим долгом отдать дань уважения ныне покойному старшему товарищу и коллеге, кандидату экономических наук В.И. Овсянникову, общение с которым многое дало для понимания проблем моделирования. Автор глубоко признателен доктору сельскохозяйственных наук, академику РАСХН В.И. Кирюшнну. Обсуждения с ним результатов исследований содействовали превращению их в цельный научный труд. Он благодарит кандидатов сельскохозяйственных наук А.Э. Панфилова и МА. Глухих за методическую помощь, профессора ВА. Липпа за моральную и материальную поддержку в проведении исследований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении раскрыта актуальность проблем моделирования в контексте задач экологизации земледелия и адаптации к рынку, сформулированы пели и задачи исследований, определены их основные направления.

В первой главе рассматривается земледелие как объект исследования.

В начале главы излагается эволюция понятия "система земледелия" в отечественной агрономии с конца девятнадцатого до конца двадцатого веков. Показано, что взгляды классиков российской агрономической школы до сих пор наиболее точно отражают экономическую сущность систем земледелия.

Ретроспективный анализ земледелия Южного Зауралья XX в. позволил выделить этапы в его истории: переход от патриархального земледелия к капиталистической экономике (1900-1928 годы); от коллективизации до освоения целинных земель (1928-1954 годы); от освоения целинных земель до начала интенсификации (1954-1964 годы), попытка перехода к интенсивному земледелию (1965-1990-е годы). Показано влияние инерционной исторической составляющей на преемственность и динамику развития систем земледелия.

Далее обсуждаются вопросы экологической оптимизации земледелия. Изложены взгляды представителей разных научных школ этого направления -

A.A. Жученко, A.H. Каштанова'; М.И. Лопырева, Б.М. Миркина. Особое место уделено теории адаптивно-ландшафтного земледелия, предложенной В.И. Ки-ркмЙинЫм,- которая наиболее последовательна в отношении интенсификации и экономической целенаправленности аграрного производства. Ее методологические подходы положены в основу настоящей работы.

Приведен анализ развития научной агрономии в Южной Зауралье в связи с проблемой моделирования систем земледелия. Выделены работы классиков теории зауральского земледелия - H.J1. Скалозубова, В.К. Крутиховского, Г.А, Макчандиш, Т.С. Мальцева. Рассмотрены исследования В.И. Овсянникова, создавшего: самостоятел ьное направление математического моделирования в земледелии, его коллег и единомышленников А.И. Южакова, В.И. Волынкина, М.А. Глухих, ТО.Д. Кушииреико.

> Вторая глава посвящена методологическим и методическим аспектам моделирования земледелия.

Предпосылкой для математической формализации земледелия является его системный характер. В качестве подтверждения этого обычно рассматривают декомпозицию систем земледелия на звенья, или комплексы мероприятий (севообороты, обработка почвы, удобрение культур к т.д.). Деление на элементы является важным, но не исчерпывающим признаком системного характера объекта. Еще большее значение имеет выявление прямых и обратных связей между этими элементами. Оно вытекает из закона совокупного действия факторов Митчерли-ха-Бауле-Тинемана, в котором утверждается, что взаимосвязь экологических факторов и их взаимное усиление и ослабление определяют воздействие данных факторов па организм (Демолон, 1961; Митчерлих, 1957). Изучешюсть взаимодействий между компонентами системы земледелия неодинакова. Некоторые из них давно находятся в поле зрения исследователей; другим же посвяшены лишь отдельные работы. Наиболее исследована эффективность удобрений после разных предшественников. Неодинаковая мобилизация миперальпого азота почвы в связи с предшественниками известна еще с работ Д.Н. Прянишникова. Давно и основательно исследован этот вопрос и на юге Зауралья и Западной Сибири (Ермолов, 1970; Кочергин, 1965). Способность предшественников обеспечивать культуры азотом возрастает в ряду: повторные посевы, зерновых, однолетиие кормовые, многолетние травы, зернобобовые, чистый пар. В этом же направлении растет эффективность вносимого фосфора, тогда как прибавка от азотных удобрений столь же закономерно падает (Волынкии, 1984; Кушниренко, 1993).

Анализ взаимодействия предшественников, удобрений и гербицидов в Зауралье впервые провел В.И. Овсянников (1971). Он показал, что в экстенсивном земледелии, специализирующемся на производство зерна, фактором, определяющим эффективность системы земледелия, является чистый пар. Депрессия урожайности зерновых после пепаровых предшественников в сравнении с чистым паром ослабляется совместным применением азотных удобрений и гербицидов. При этом технологически и экономически предпочтительными становятся пе только севообороты из зерновых и кормовых культур, но и со стопроцентным насыщением зерновыми п даже бессменная культура. По мнению

В.И. Овсянников, в зауральском земледелии именно азотные удобрения и гербициды играют роль системоопре деляющнх факторов. Высказанные сначала в форме гипотезы, эти положения были подтверждены экспериментально (Овсянников и др., 1984). На основе полученных данных были построены математические модели, вскрывшие связь между исследованными факторами (Овсянников и др., 1983; Овсянников, Рапопорт, 1994).

Широко известна связь между севооборотами и обработкой почвы. В степных районах Сибири и Северного Казахстана условием перехода на мульчирующую обработку является высокий (12-17 %) удельный вес чистого пара. Этот вывод, сформулированный в 1960-е годы работах сотрудников Всесоюзного НИИ зернового хозяйства (Бараев, 1988), сейчас представляется аксиоматическим.

Исследования связи между средствами химизации земледелия и способами обработки почвы, проведены М.А. Глухих с сотрудниками (2001). Ими установлено, что на большей части Зауралья при экстенсивном земледелии замена вспашки обработкой плоскорезом или тяжелой дисковой бороной, тем более отказ от основной обработки приводит к снижению урожайности зерновых. Азотные удобрения и гербициды уменьшают разрыв между способами обработки и делают возможной минимализацию. Доказательства взаимодействия обработки почвы и химических средств интенсификации в Новосибирском Приобье получены в опытах Сибирского НИИ земледелия и химизации (Ки-рюшин и др., 1991). Формализация вскрытых зависимостей была осуществлена в математических моделях земледелия (Кирюшин, Власенко и др., 1990). Эти исследования дополнили вывод Bil. Овсянникова о системоолределяюшей роли факторов химизации в земледелии.

Взаимодействие между минеральными удобрениями и средствами защиты растений в Зауралье установлено в Курганском НИИСХ В.И. Волынкиным и Л.Ф. Даниловой (2001). При сильной засоренности на безгербицидном фоне питательные вещества удобрений расходуются преимущественно сорняками. При дефиците минерального питания гербициды успешно контролируют засоренность, однако прибавки урожая культуры при этом низки, либо отсутствует. Фунгициды на бедном агрофоне также оказались неэффективными. При взаимодействии удобрений н пестицидов проявляется синершческий эффект; если при раздельном применении N4^30, гербицида 2,4-ДА и фунгицида Тияг сумма прибавок зерна пшеницы в опыте составила 0,31 т/га, то при совместном — 0,69 т/га.

Исследуя в северной лесостепи взаимодействие предшественников, удобрений, сроков посева и сортов пшеницы, Ю.Д. Кушниренко (1970) установил, что после пара позднеспелых сортов, хорошо обеспеченные влагой, нитратным азотом и имеющие невысокую засоренность, дают наибольший урожай при раннем посеве. При повторных посевах зерновых на засоренном, бедном минеральным азотом фоне лучшие результаты дает поздний посев скороспелых сортов. Повторные посевы любых сортов зерновых в ранние сроки целесообразны лишь на фойе азотных удобрений.

Смещение оптимального срока посева яровой пшеницы с третьей декады мая на первую при последовательном увеличении дозы азота (0, М», N®, N120) под-

тверадшо и в исследованиях В.Н. Овсянникова, Ю.Г. Холмова и Р.И. Токаревой в северной лссостепи левобережья Тобола. Еще более тесной оказалась связь между сроками посева и прогивоовсюжным гербицидом Триаллат. При этом роль предшественника и сорта элиминируется (Глухих, 2003; Глухих и др., 2001).

Таким образом, изменение любого значимого элемента системы земледелия делает необходимым изменение других элементов, а заданной характеристике одного элемента оптимальными соответствуют определенные параметры других. Это дает основание рассматривать систему земледелия как некоторую целостность взаимосвязанных элементов, которая может быть однозначно идентифицирована.

Основным источником информации для рассмотренных исследований системных связей между элементами земледелия служили унифицированные длительные многофакторные стационарные опыты в разных агроклиматических зонах региона. В Курганском .НИИ сельского хозяйства такие опыты были начаты в конце 1960-х годов по инициативе В.И, Овсянникова, Программа исследований постепенно расширялась и концу 1970-х годов охватывала практически все значимые аспекты теории земледелия. Наличие стыковых вариантов, принцип многофакторности, градация факторов позволяют эффективно использовать данные стационаров КНИИСХ для разработки формальных (математических) моделей. Весьма ценные данные по оптимизации питания растений в севооборотах получены и в стационарах Челябинского НИИСХ (автор - Ю.Д. Кушкирскко),

В диссертации рассмотрены математические методы, используемые в исследованиях по агрономии. Оптимизационные методы, разработанные в рамках прикладной математики, применяются в основном в экономико-математическом моделировании. В 1960-1980-е годы были предложены частные модели оптимизации кормопроизводства, распределения удобрешт, машинно-тракторного парка и рад других. При обосновании зональных систем земледелия Южного Зауралья и Западной Сибири математические методы были применены в исследованиях, проведенных под руководством В.И. Овсянникова (1983) и В.И. Кирюшина (1990),

В отличие от зональных систем земледелия, в адаптивно-ландшафтных необходим более детальный учет экологических условий и их взаимодействий на уровне элементарных объектов. Использование для этого лишь вербальных (словесных) методов, хотя бы и с элементами статистики, создает предпосылки для неопределенности и субъективизма. Математическое моделирование является эффективным инструментом формализации проблемы.

Выбор отдельных технологий является посильной задачей для подготовленного агронома. Иное дело - взаимная увязка всех технологических элементов в рамках единой системы земледелия предприятия. Здесь рас четно-конструктивный метод, позволяющий оценить небольшое число вариантов, малопригоден, необходимо привлечение приемов математического моделирования.

Вербальные модели обладают ограниченными прогностическими возможностями. С того момента, как модель земледелия, изложенная на бумаге в виде свода рекомендаций, передается заказчику, она начинает устаревать.

Резкие колебания экономической ситуации неизбежны в период становле-

ния рынка. Эго еще более обесценивает вербальные модели, т. к. в них практически невозможно учесть все комбинации цен на продукцию и материально-технические ресурсы. Быстрый и адекватный учет разнообразных внешних условий возможен лишь в математических моделях, связанных с базами данных.

Математическое моделирование земледелия представляет и методологический интерес; оно является инструментом синтеза новые знания из знаний, накопленных другими науками - агрономией, агроэкологией, экономикой.

Успех применения математического моделирования в теории земледелия во многом предопределен бурным прогрессом вычислительной техники и информационных технологий.

В работе рассмотрены типы математических моделей - детерминированный и стохастический, статический и динамический. Обсуждаются достоинства, недостатки и области применения наиболее известных инструментов - кор-реляцион но-регрессионного анализа, производственных функций, линейного и параметрического программирования и других. Применение отдельных методов моделирования в агрономии и экологии проиллюстрировано на примере работ Н.В. Войтовича (1997), Е.М.Гусева и О.Н.Насоновой (1996),

A.Н. Деревянко (1989), А.Н. Полевого и Т.Н. Хохлеико (1995),

B.Н.Разжевайкипа и др., (1994), О.А.Соколова и др. (1995), Дж. Франса и Дж.Х.М. Торнли (1987), В.Е. Явтушенко и др. (1995), B.Babcock et al., 1984, В. Fokkens, М. Puylaert (1981), D.P. Godden, K.R. Helvar (1980), J.O.S. Kennedy (1973), R.V. Morey et al. (1972), J. Nix (1979), R. Olsen,K. Frank (1976).

Таким образом, методологические к методические заделы, накошенные за последние десятилетия в научной агрономии, создали необходимую теоретическую и информационную основу для математического моделирования адаптивно-ландшафтного'земледелия региона.

Третья глава посвящена прнродно-ресурсному потенциалу земледелия.

Рассмотрены природные условия региона - геологическое и литологиче-ское строение, рельеф, гидрогеологические и климатические особенности, растительный покров, почвы.

Классификация ландшафтов и уточнение физико-географического райониро-ваш!Я восточной части Южного Зауралья (в пределах Западно-Сибирской равнины) выполнены сотрудниками Курганской ГСХА под руководством В.П. Егорова и И.И. Мамай (Егоров, 1995; Егоров, Кривонос, 1995). Их работа была основана на подходах, сложившихся в физико-географическом ландшафтоведении. В отличие от упомянутых авторов, мы при районировании агроландшафтов и агроэколошче-ской классификации земель Южного Зауралья руководствовались методическими принципами адаптивно-ландшафтного земледелия. При этом рассматривалась вся территория региона, включая лесостепь и степь предгорий Южного Урала. Выделено 26 групп земель по ведущим агроэкологическнм факторам, определяющим их сельскохозяйственное использование, а в группах - 50 агроэкологических типов. В таблице 1 для иллюстрации приведены агроэкологнческие группы и тины земель северной лесостепи предгорий Южного Урала.

Путем сопоставления контуров с устойчивыми комбинациями агроэкологических типов земель и границ природно-сельскохозяйственных зон, крупных

геоморфологических структур, изолиниями климатических показателей (суммы активных температур, атмосферных осадков, годового речного стока) проведена идентификация агроландшафтных районов. Обоснованность выделения аг-роландшафтных районов подтверждена математическими методами. Принадлежность участков территории (первичных территориальных единиц) к тому или иному агроландшафтиому району определялась с помощью метода "взвешенных баллов", однородность агроландшафтных районов - по критерию Д. А, Родионова и "хи-квадрату".

Таблица 1 - Агроэкологические группы и типы земель северной лесостепи предгорий Южного Урала

Агроэкологическая группа земель А гроэко л отческий тип земель

1. Северолесостепные плякорные земли. Плоские и плоско-волнистые слабодрени-рованные равнины на делювиальных и элювиальных глинах с тяжелосуглинистыми черноземами выщелоченными, оподзоленными, темно-серыми к серыми лесными, лугово-черноземнымп и луговыми почвами на плоских равнинах, плато и склонах до 1°. 1а. Черноземы выщелоченные тучные в сочетшшях с лугово-черноземнымн почвами. 16, Черноземы выщелоченные и оподзолеиные срсднегумусиые в сочетаниях с лугово-черноземными почвами. 1 в. Темно-серые лесные, серые лесные оподзолеиные, чернозем но-луговые, луговые почвы мезенонижений.

2, Северолесостепные слабоэрозлонные земли. Волнистые всхолмленные дренированные равнины на делювиальных и элювиальных глинах с черноземами выщелоченными, оподзоленными, темно-серыми и серыми лесными, лугово-черноземными И луговыми почвами на склонах 1-3°. 2а. Черноземы выщелоченные и оподзолеиные па склонах 1 -3°. 26. Темно-серые лесные, серые лесные оподзолеиные, черно земно-луговые и луговые почвы днищ логов и балок.

3. Северолесостепные эрозионные земли. Волнисто-холмистые и волнисто-увалистые щебенистые дренированные равнины на делювиальных и элювиальных глинах, с выходами на вершинах коренных пород, с черноземами выщелоченными, оподзоленными, неполноразвитымн, темно-серыми и серыми лесными, лугово-чериоземпыми и луговыми почвами на склонах 3-5°. За. Черноземы выщелоченные, оподзолеиные в сочетаниях с неполноразвитымн затчебненными почвами на склонах 3-5°. 36. Тсмно-серые лесные, серые лесные оподзолеиные, черноземно-луто-вые и луговые почвы днищ логов и балок.

В результате на территории региона выделено семь агроландшафтных районов: северолесостепной предгорий Южного Урала, северолесостепной левобережья Тобола, южнолесостеппой предгорий Южного Урала, южнолесостепной левобережья Тобола, южнолесостепной Тобол-Ишимского междуречья, степной предгорші -Южного Урала п степной низменности. На северо-западе располагается гарно-лесной агроландшафтный район Южного Урала. Он не входит в состав лесостепи и степи Южного Зауралья и потому в настоящей работе не рассматривается, Нами также выделено два интразонапышх агроэкологических типа земель: с аллювиальными дерновыми, луговыми, лугово-болотными и болотными почвами на поймах и с серыми лесными оподзоленными супесчаными и песчаными дефляциогшоопаснымн почвами под сосновыми борами. Картосхема а гро ландшафтного районирования Южного Зауралья приведено на рисунке 1.

ez ітгаIJi-i, fK I №

штшШж

ш

шш

Зоврпиаюаовиаэв

Агроландшафтные районы

I. Северолесостепной предгорий Южного Урала ■,

II. Северолесостепной низменности левобережья Тобола II!. Южнопесосгелной предгорий Южного Урала (V. Южнолесостепной низменности левобережья Тобола

V. Южнопесостепной низменности Тобол-Ишимского междуречья f^MM^ VI. Степной предгорий Южного Урала | | VII, Степной низменности

Рисунок 1- Аїролаїїдшафглос районирование Южною Зауралья

Четвертая агава посвящша оценке связи экологических свойств культур с их технологическими требованиями и средообразующим влиянием.

Путем сопоставления потребностей культур к тепло-, влагообеспеченносги со свойствами почв и климатическими ресурсами региона обосновано размещение культур по аіро ландшафтііьім районам.

На основании экспериментов н наблюдений, проведенных автором в 19701980-е годы рассмотрено стокорегулирующее и почвозащитное значение сельскохозяйственных культур и агрофонов. В наиболее эроз ион неопасном северолесостепном агроландшафном районе предгорий Южного Урала значительная угроза смыва почвы при стоке талых вод имеет место на чистых парах (таблица 2). Уплотненная почва под многолетними травами и необработанной стерней не подвергается сильной эрозии. Но сток с таких культур и агрофонов способствует увеличению смыва на рыхлой пашне, расположенной в пределах того же водосбора на нижних частях затяжных склонов, в тальвегах балок и лощин. Расчет по методу Г.П. Сурмача (1976) возможных потерь почвы в результате воздействия транзитного стока показал, что на отвальной зяби они могут достигать 3,5-5 т/га, на парах 10-25 т/га. Исключение размещения культур по элементам рельефа, при котором смыв почвы усиливается за счет транзитного стока, позволяет отказаться от специальных противоэрозионных мероприятий либо сократить их до минимума, а проблему эрозии решать предупредительными мерами в рамках адаптивно-ландшафтного земледелия, :

Таблица 2 - Влияние культур и агрофонов на поверх постный сток и смыв почвы в период снеготаяния (Фрумин, 1985)

Культура, агрофон Северо-восточный склон Юго-запад ныйсклон

Сток, мм Смыв, т/га Сток, мм Смыв, т/га

Отвальная зябь 6,9 0,40 10.9 0,58

Плоскорезная зябь 11,6 0,25 10,6 0,36

Чистый пар — — 15.8 V' ' '2,14

Стерня 49,4 0,34 ,57,8 0,45

Озимая рожь 33,0 0.51 И;1- — -

Многолетние травы 51.8 0,13 ■V - —

Пятая глава посвящена экономически^ факторам развития земледелия Южного Зауралья. ^ 1

В первом разделе рассмотрены перспективы аграрного сектора в связи с возможными направлениями структурной реконструкции экономики России.

Второй раздел посвящен экономической дифференциации сельхозпредприятий и се последствиям. Сделан вывод, что в современных условиях, когда многие аграрные предприятия не имеют средств для модернизации производственно-ресурсного потенциала, весьма вероятен их окончательный переход на экстенсивные технологии, что нежелательно и но социально-экономическим, и по экологическим критериям. Если признать, что экстенсивное развитие земледелия в течение некоторого времени все же неизбежно, то необходимо разрабатывать соответствующие варианты земледелия, позволяющие свести к минимуму экологические риски.

Третий раздел главы посвящен специализации сельскохозяйственных предприятий региона. Показано, что определенная группа хозяйств, практически свернувшая товарное животноводство, уже вернулась к зернопаровой системе земледелия, существовавшей в регионе в первые десятилетия двадцатого века. На основании анализа сложившихся тенденций сформулирован прогноз дифференциации систем земледелия по агроклиматическим зонам.

. Рассмотрено место товарного зернопроюводства Южного Зауралья в региональном разделении труда Уральского экономического района.

Последний раздел посвящен экономической оценке культур по агроклиматическим зонам.

В шестой главе рассмотрено место технологий возделывания сельскохозяйственных культур в системах земледелия.

На вопрос о соотношении систем земледелия и агротехнологнй существует две точки зрения. Один из них, традиционный ддя отечественной аграрной пауки, признает системы земледелия самодостаточными; технологиям возделывания при этом отводится подчиненная роль. Второй, основывающийся на зарубежных научных и производственных достижениях, отдает безусловный приоритет технологиям, а необходимость систем земледелия фактически отрицается.

Каждый из этих подходов имеет недостатки. Первый плохо согласуется с принципами адаптивно-ландшафтного земледелия, согласно которым объектом планирования в агрономии рассматриваются не земли сельскохозяйственного предприятия в целом, а их отдельные агроэкологическис типы. Попытка детализировать систему земледелия, сформированную из отдельных "звеньев-мероприятий", приводит к распаду на подсистемы, которые трудно идентифицировать как нечто целостное. Фактически это означает возврат от системного принципа к устаревшему, по Ю. Шрейдеру к А.Шарову (1982), теоретико-множественному. Второй подход представляется допустимым для небольших сельскохозяйственных предприятий, в которых не велико разнообразие природных условий и ограничен набор возделываемых культур. При его реализации в крупных хозяйствах вновь неизбежно возникают проблемы экологической и экономической взаимоувязки элементов.

Рациональное разрешение этой дилеммы заключается в пересмотре места агротехнологий в системе земледелия. При этом отдельные мероприятия (обработка почвы, удобрение и т. д.) объединяются в технологию культуры; на уровне севооборота агротехнологии интегрируются в технологический комплекс. Севообороты с соответствующими им технологическими комплексами становятся элементарными блоками, из которых формируется система земледелия. Такой подход хорошо вписывается в процедуры линейного программирования.

Анализ экспериментальных данных стационарных опытов свидетельствует, что системный характер земледелия имеет место не только на уровне системы земледелия в целом, но и ее подсистем - элементарных блоков. Композиция системы земледелия осуществляется через экономические связи, главным образом через конкуренцию за ресурсы, а также через общий для отдельных блоков функционал, (максимальный чистый доход, либо минимальные затраты и т.п.).

Изложены принципы формирования и классификация агротехнологиЙ и технологических комплексов. В качестве классификационных признаков предложены способы основной обработки почвы и категории интенсификации; последние характеризуются уровнем использования минеральных удобрений н пестицидов. .

Рассмотрена зависимость агротехнологиЙ от экологических факторов и сортов.

Заключительная часть главы посвящена экономической оценке агротехнологиЙ. Констатируется, что наиболее адекватная и всесторонняя оценка возможна лишь на основе сравнения технологий культур при сопряженном учете экологических ограничений, ресурсной обеспеченности предприятия, специализации, востребованности продукции рынком. Это возможно лишь в рамках целостной модели земледелия.

В седьмой главе изложены результаты процедуры и результаты математического моделирования земледелия Южного Зауралья.

Первый раздел посвящен модели адаптивно-ландшафтного земледелия. Главное требование к ней - учет агроэкологической разнородности земель - реализовано на уровне агроэкологических типов. Это требование определило блочную компоновку модели. Число блоков соответствует выделенным агроэкологи-ческим типам земель.

В качестве переменных в модели приняты звенья севооборотов. Звенья дифференцируются в соответствии с разработанными для них технологическими комплексами с заданными экологическими, агротехническими и экономическими характеристиками, конкретизированными для отдельных агроэкологических типов земель. Число переменных в блоке плакорных земель максимальное. Обоснование переменных для остальных блоков сводилось к исключению недопустимых по агроэкологическим и природоохранным критериям вариантов из набора, разработанного для плакорных земель. Так, на солонцовых землях были исключены севообороты с соей и кукурузой, на эрозионных и дефляционных ограничена доля технологических комплексов со вспашкой.

Ограничения по наличию земли введены в модель отдельно для каждого агроэкологического типа:

(П

где Хрь — площадь пашни на землях /-то агроэкологического типа под г-м звеном севооборота прп использовании к-го агроэкологического комплекса, га; 5/- общая площадь нашни в блоке.

Ограничения по прочим видам ресурсов (материально-техническим, трудовым, финансовым) приняты общими для всех переменных. Они образуют дополнительный (связующий) блок, объединяющий подсистемы для отдельных агроэкологических типов земель в единую модель земледелия предприятия.

Предусмотрена оптимизация пропорций между растениеводством и скотоводством. При этом мы исходили из представления о том, что соотношение между видами угодий, нагрузка животных на единицу площади угодий и другие показатели, отражающие отраслевую структуру, относятся к основным эко-

логическим характеристикам аграрного природопользования. Связь между отраслями формализуется через ограничения по производству и использованию кормов (2) и навоза (3), а также через стоимостные и натуральные показатели, характеризующие технологии. Это позволяет учесть взаимовлияние отраслей, конкуренцию за производственные ресурсы.

tiíí^M-t^^ №

/-1 1-І

£ÍÍ¿***(3) ¿-і ».і «-і

где a^- производство на пахотных землях ^го агроэкологического типа «-го вида продукции в í-m звене севооборота при £-м технологическом комплексе (в данном виде — определенного вида корма), т/га; dqn - расход «-го вида продукции растениеводства на q-ю половозрастную группу КРС, т/(гол.-год); dj¡k - внесение навоза tía землях /-го агроэколошческого типа в 1-м звене севооборота при использовании £-го технолошческого комплекса, т/га; хч - численность КРС q-ñ группы.

В качестве целевой функции в модели принят максимальный чистый доход, определяемый как сумма чистого дохода, полученного от отдельных видов хозяйственной деятельности, включая и животноводство:

S h j g' г

F= ZZZo*A> + Ew + Sv^™- (4)

/=W=1*=1 /'=1 v-l

где Cfit - чистый доход на землях f-го атроэкологаческого типа в г-м звене севооборота при использовании Jt-ro технологического комплекса, руб./га, с/ — чистый доход на естественных кормовых угодьях, расположенных землях f-то агро-экологического типа, рубУга; ся - чистый доход от q-ií половозрастной группы КРС, рубДгол.^год). Чистый доход на естественных угодьях и кормовых культурах на пашне определяется с использованием цены, учитывающей затраты и маржинальный доход, средний для товарных культур (Понамаренко, 2001).

Общая схема разработки модели приведена на рисунке 2.Основные этапы • создания модели адаптивно-ландшафтного земледелия рассмотрены на примере сельскохозяйственного производственного кооператива (СХПК) "Толсты".

Нормативная база включает агроэкологическую типизацию земель предприятия. Основой для ее обоснования являются топографические и почвенные карты (масштаб 1 ; 10000), материалы аэрофотосъемки (Кирюштш, 1995), агро-ландшафтное районирование региона. Информация для построения модели представляется в форме экспликации агроэкологичсских типов земель хозяйства. В СХПК "Толсты" выделены пять агроэкологии еск их типов земель: степные плакорные на слабоволнистых слабодренированных равнинах на аллювиальных глипах; степные солонцовые на плоских ігедреїшрованньїх водоразделах на соленосних глинах; степные дефляционноопасные на слабоволнистых равнинах на песчаном и песчано-глинистом аллювии; степные эрозионные на приречных равнинах на карбонизированных глинах; пойменные на дренированной глинн-сто-песчаной пойме реки Тогузак. Сведения из экспликации позволяют ввести ограничения по земельным ресурсам в отдельных блоках модели.

Рисунок 2 - Схема разработки математической модели адаптивно-ландшафтного земледелия сельхозпредприятия

На основании стохастической оценки многолетних данных но урожайности в хозяйстве разрабатываются се нормативы. Затем они дифференцируются по агроэкологи ч еским типам земель, предшественникам, системам обработки и категориям интенсификации, т.е. по всему спектру вариантов модели. Основными источниками информации для этого служат результаты длительных стационарных опытов. Для СХПК "Толсты" в качестве таковых приняты расположенные в том же агроландшафтном районе стационары в ОПХ "Южное" Кур-: ганского НИИСХ.

Нормативы урожайности затем использованы при разработке технологических карт для каждой культуры с учетом технологий. Для этого нами была! применена специально разработанная компьютерная программа, в выходной форме которой содержатся нормативы, включенные в модель. По числу переменных при обосновании модели адаптивно-ландшафтного земледелия СХПК "Толсты" было разработано 597 вариантов нормативов.

Анализ модели сводится к сравнению вариантов с разным производственно-ресурсным потенциалом. Для СХПК 'Толсты" были рассмотрены четыре варианта, отличающиеся эксплуатационными затратами, инвестициями из обновление основных фондов, наличием тракторов, почвообрабатывающих н уборочных машин .(таблица 3).

Таблица 3 - Изменяемые параметры в исследованных вариантах модели адаптивно-ландшафтного земледелия СХПК "Толсты"

Параметр Вариант модели

1 2 3 4

Эксплуатационные затраты, тыс. руб. 25000 12500 25СОО 25000

Инвестиции на обновление основных фондов, тыс. руб. 7000 3500 7000 7000 1000

Ресурс рабочего времени агрегатов для основной обработки почвы, мото-ч 1500 1500 750

Ресурс рабочего времени зерновых комбайнов, мото-ч 7000 7000 7000 3500

Сопоставляя способы использования пашни, относящейся к разным агроэко-логическнм типам, отмстим, что во всех вариантах шакорные земли используется достаточно интенсивно. Здесь сосредоточиваются цепные зерновые и кормовые культуры, применяется основная часть удобрений в нормальных и интенсивных технологиях (таблицы 4 и 5). Типичным является 4-польный севооборот с чередованием; пар - озимые и яровые зерновые - горох (соя) - яровая пшеница; производство объемистых кормов концентрируется в прифермских севооборотах с полем удобряемых навозом кукурузы и однолетних трав, а также полем зерновых.

Хорошая обеспеченность нитратным азотом и влагой слабосолонцовых земель гарантирует на них высокие урожаи озимых, что предопределяет размещение здесь 3-полыюго зернопарового севооборота с рожыо, возделываемой по ин-. тенсивной или нормальной (в зависимости от наличия средств) технологии.

Дефляционные земли во всех вариантах используются наиболее экстенсивно в зернопаровых и зернопаротравяных севооборотах, а при дефиците тех или иных видов ресурсов первыми выводятся из активной эксплуатации.

- Таблица 4 - Площади культур на землях разных агрошкол о гнческих типов в исследованных вариантах модели адаптивно-ландшафтного земледелия, га

Культура Вариант модели

__ 1 2 3 4

Плакорные земли

Пар 837 1120 904 1153

Пшеница 2893 3172 2974 . 1987

Озимая рожь 265 0 904 739

Овес, ячмень 0 0 0 800

Горох 837 1120 561 33

Соя 834 834 301 417

Кукуруза на силос 429 34 397 38$

Однолетние травы 208 66 243 305

Кострец на сено 0 0 0 475

Люцерна на сено L 53 10 68 68

Слабосолонцовые земли

Пар 95 57 95 95

Пшенина 95 114 95 95

Озимая рожь 95 0 95 95

Горох 0 57 0 0

Подсолнечник на маслосемена 0 57 0 0

Дефляционные земли

Пар 614 0 0 0

Пшеница 674 16 1229 0

Овес, ячмень 715 0 1347 0

Однолетние травы 0 0 0 0

Житняк па ceno 596 80 422 0

Таблица 5 - Площади применения технологий на землях разных агроэкологических типов, га

Категория интенсивности Вариант модели

технологий 1 2 з 4

Плакорные земли

Интенсивная 1166 864 933 1517

Нормальная 4339 2129 4499 3228

Экстенсивная L __ 13 2242 17 466

Слабосолонцовые земли

Интенсивная ! 95 114 95 95

Нормальная 95 114 95 95

Экстенсивная L 0 0 0 0

Дефляционные земли

Интенсивная 0 0 0 0

Нормальная 1229 0 422 0

Экстенсивная 756 96 2576 0

Главное отличие вариантов модели с разной обеспеченностью финансовыми ресурсами - неодинаковая роль скотоводства. При достаточном нашчии оборотных средств животноводство успешно конкурирует с товарным зерно-производством; по мере сокращения финансовых ресурсов происходит умень-

шение поголовья и удельного веса кормовых культур. Ухудшение финансового положения хозяйства не отражается на площади возделывания сои. Средства, необходимые для возделывания этой выгодной культуры, изыскиваются даже за счет- сокращешгя использования дефляциош1ЫХ земель. Такая стратегия вполне соответствует реальной хозяйственной практике, когда хозяйства при нехватке оборотных средств выводят из пашни наименее плодородные земли.

Ведущей в условиях данного хозяйства является нулевая обработка, а также ее сочетание со вспашкой в севообороте. Последняя применяется под пропашные культуры й для обработки пласта многолетних трав, в том числе и на дефляционных землях. Сокращение парка тракторов и почвообрабатывающих орудий компенсируется теми же средствами, что и в практике хозяйств региона - переходом на нулевую обработку под зерновые по пепаровым предшественникам (таблица б).

Таблица 6 - Обработка почвы на землях разных агроэкологических типов, га

Обработка почвы Вариант модели

112 13 14

Плакорные земли

Нулевая 3151 3140 3527 2403

Мульчирующая 837 1150 904 1153

Отвальная 1477 935 950 1113

Слабосолонцовые земли

Нулевая 0 114 0 0

Мульчирующая 191 57 191 191

Отвальная 0 57 0 0

рефляционные земли

Нулевая 715 8 2534 0

Мульчирующая 614 0 0 0

Отвальная 60 8 42 0

Уменьшение парка комбайнов приводит к сокращению посева культур, убираемых па зерно, общему спаду производства зерна и площади используемой пашни (таблица 7). Изменяется и структура зерновых: в ней снижается доля зернобобовых, зато возрастает удельный вес злаковых культур и паров.

Использование естественных кормовых угодий, имеющих в степной зоне невысокую продуктивность, функционально связано с размером животноводческой отрасли. При сокращении поголовья, обусловленном дефицитом финансовых ресурсов, часть естественных угодий не используется.

Таблица 7 - Основные экономические показатели по вариантом модели адаптивно-ландшафтного земледелия СХГТК "Толсты"

Показатель Вариант модели

1 2 3 4

Производство зерна, т 8710 6312 9353 7128

Производство молока, т 2980 465 2993 2993

Прирост живой массы КРС на откорме, т 247 38 248 248

Товарная продукция, тыс. руб. 58202 34352 54416 45940

Прибыль, тыс. руб. 28932 20392 26428 22394

Таким образом, решения, получаемые при изменении значимых параметров модели, обычно полностью соответствуют принципам и методологии адап-тивно-ландшафного подхода, логике квалифицированных агроэкон омических управленческих решений, В некоторых случаях оптимальные решения с точки зрения агронома-практика представляются нетривиальными. Но в ходе анализа рациональное объяснение таким решениям всегда отыскивается.

По мнению В.А. Платонова и А.Ф. Чудновского (1984), попытка разработки единой универсальной модели, в которой учитывались бы все связи и процессы, существующие в сложных сельскохозяйственных системах, нереальна и ошибочна по сути. В таких моделях, построенных на разной по точности информации точность и практическая польза - взаимно исключающие категории. За некоторым порогом сложности модели практически необозримы для эксперта. Вместе с этим, опасна и противоположная крайность - попытка описания сельскохозяйственного предприятия как конгломерата моделей разной природы, описывающих тот или иной аспект сельскохозяйственного производства независимо от других элементов единой системы. Способ разрешения этой дилеммы был предложен Р.Г. Кравченко (1973). Он заключается в создании комплекса взаимосвязанных моделей, Приняв за основу изложенные положения, нами разработано несколько частных моделей, дополняющих основную модель адаптивно-ландшафтного земледелия. Все они объединены общими методическими подходами и нормативной базой.

Модель кормопроизводства и кормоиспользования позволяет исследовать прямые и обратные связи, существующие в системе "скотоводство - растениеводство". На вербальном уровне связи в модели кормпопрозводства и кормоиспользования очевидны. Их можно представить в виде следующей схемы (рисунок 3).

Роль системоо предел я юн tero фактора в данной модели принадлежит связи, обозначенной па схеме как "рационы". С одной стороны, от рационов в определяющей степенн зависит продуктивность скота, с которой связана эффективность отрасли. С другой стороны, потребностью в кормах, являющейся функцией рационов, обусловливается структура посева кормовых культур,

В Южном Зауралье системные связи между полевым кормопроизводством и зерновым хозяйством впервые были исследованы в 1970 г. В.И, Овсянниковым. Он сосредоточился на оптимизации использования земельных ресурсов, т. к. в директивно регулируемой экономике анализ стоимостных критериев оптимизации не имел смысла. В.И, Овсянников доказал, что размер компенсации недобора зерна дополнительным сбором кормов в результате замещения кормовыми культурами чистого пара превышает компенсацию, имеющую место при прямой замене зерновых культур кормовыми.

При разработке алгоритма модели нами ставилась задача обоснования метода поиска оптимальных параметров кормопроизводства на основе совместной оптимизации рационов и севооборотов и стоимостной целевой функции.

Рисунок 3 - Связи в модели кормопроизводства и кормоиспользоватгая

Средствами прикладной математики оптимизационная задача о рационе (диете) была решена в 1950-е года. Дальнейшее ее совершенствование было связано с углублением представлений о физиологии кормления животных. Не останавливаясь на проблематике этой самостоятельной области знании, отметим, что нами отдано предпочтение методике единой энергетической оценки кормов (Биологическая полноценность кормов, 1989). Ее достоинствами является полнота и компактность представления информации, необходимой для расчета рационов.

Модель кормопроизводства и кормоиспользования унифицирована с моде-' лью адаптивно-ландшафтного земледелия. Процедура оптимизации звеньев севооборотов и технологических систем реализуется в блоке "Звенья севооборотов". Это освобождает от необходимости вновь приводить перечень переменных и офаничений, Особенности рассматриваемой задачи заключаются в ее большей дифференциации по направлениям использования продукции кормовых культур и, наоборот, в уменьшении числа рассматриваемых технологий. Но главное отличие состоит в способе определения баланса кормов. В модели кормопроизводства баланс определяется путем решения неравенства

(5)

I П 4

где означает площадь 1-го звена севооборота; Д* - сбор ш-го вида корма в этом звепе; хч - чиеленпость д~й половозрастной группой КРС; Н^ — годовой расход /и-го вида корма этой группой.

На первый взгляд, неравенство (5) является упрощенным вариантом неравенства (2) модели адшпивнскпа1 щшафгиого земледелия. На самом деле между способами определения кормового баланса в модели адаптивно-ландшафтного зем-

леделия и модели кормопроизводства и кормоиспользования более существенны: в первом случае величина расхода кормов отыскивается с помощью расчетно-конструктивкого метода и потому в математическом смысле не является оптимальной; во втором случае показатель находится из оптимального суточного рациона. Последний определяется путем решения системы неравенств

(6)

где есть содержание от-го вида корма в суточном рационе г-го периода для

д-й половозрастной группы; ¿^ь 4^2, (¡^ - содержание в единице ти-го вида корма сухого вещества, обменной энергии, сырого протеина соответственно; ]1Г\Ч, ЬГ2Ч, - содержание в рационе группы сухого вещества, обменной энергии, переваримого протеина соответственно; йщ - содержание сухого вещества в объешсстых кормах рациона.

Для перехода от суточных рационов к годовому расходу служит формула

(7)

(-1

где Т, - продолжительность г-го физиологического периода, суток. Для коров выделяются периоды: сухостойный, начала, середины и спада лактации, для ремонтного молодняка и животных на откорме принято шесть физиологических периодов. Для стойлового и пастбищного содержания расчет ведется отдельно.

Расчет питательных ингредиентов в суточном рационе осуществляется на основании уравнений регрессии. Например, максимальное содержание сухого вещества в суточном рационе коров рассчитывается по уравнению

¡гГ1 = 0,025 А/ - 0,1С/, (8)

где М- средняя масса коров, кг; £/- суточный удой, кг.

Минимальное содержание обменной энергии находится по формуле

\ = ^ + + „ (9)

где Ер £„,;> Ея - обменная энергия, расходуемая для поддержания основных жизненных функции животного, на образование молока, на стельность соответственно, МДж. Параметры формулы (9) отыскиваются по уравнениям регрессии

Е} =15312+0,08Ш-0,775К, (10)

Е„! = (- 0,09++53,531/К)и> (11)

£„ = 0,922-Л3**', (12)

где е - основание натурального логарифма, средний взвешенный срок стельности коров в данной половозрастной группе, месяцев, К - концентрация обменной энергии в сухом веществе корма, МДж/кг.

Уравнения (8, 10-12) разработаны путем регрессионного анализа данных из работы "Биологическая полноценность кормов" (1989). Получены уравнения для расчета содержания иных питательных ингредиентов, используемых в сис-

теме неравенств {6), а также для других половозрастных групп: молодняка и взрослых животных на откорме, ремонтного молодняка.

В модели предусмотрен білок "Сельскохозяйственные животные", ПОЗВОЛЯЮЩИЙ сформировать структуру стада при помощи коэффициентов пропорциональности между половозрастными группами.

Источниками исходной информации для обоснования нормативной базы блока "Корма" служат результаты анализа кормов хозяйства за разные годы и справочники. Предусмотрена дифференциация кормов на классы качества.

Технико-экономические коэффициенты при переменных ,v„ разработаны путем анализа данных по группе сельскохозяйственных предприятий региона за 2001-2003 годы и корректировки их с использованием экспертных оценок.

Путем варьирования технико-экономическими коэффициентами и ограничениями рассмотрено несколько теоретически важных и практически значимых вариантов развития кормопроизводства и кормоиспользования. Некоторые из них рассмотрим на примере модельного сельскохозяйственного предприятия.

В первом варианте модели предусмотрено, что общая площадь пашни в хозяйстве составляет не более 7100 га, пастбищ - до 1750 га. Молочная продуктивность коров равна 4000 кг в год. Цены на продукцию и затраты на ее производство соответствуют уровню 2003 г. Второй и третий варианты отличаются от первого величиной годового удоя коров - соответственно 3000 и 2000 кг в год. Их сравнение позволяет оценить влияние на параметры модели уровня продуктивности дойного стдда.

Анализ результатов моделирования показал, что при снижении продуктивности коров оптимальная численность КРС сокращается (таблица 8). Уменьшаются и оптимальные размеры кормопроизводства (таблица 9), В структуре посевных площадей кормовых культур сокращается доля наиболее ценных из них -многолетних бобовых трав, кукурузы. В составе концентратов снижается удельный вес бобового компонента и возрастает доля злакового. Главную роль в рационах играют зерноотходы и злаковое сено при незначительном удельном весе других объемистых кормов. Таким образом, экстенсивному скотоводству соответствует столь же экстенсивное кормопроизводство. Специализация хозяйства приобретает характер товарного зерпопроизводства, а скотоводспю становится вспомогательной отраслью. В настоящее время это характерно многим предприятиям! Южного Зауралья. Таким образом, сопоставление первого, второго и третьего вариантов реконструирует эволюцию отраслевой структуры аграрного сектора региона в последнее десятилетие XX в.

Одной из причин спада в животноводстве в 1990-е годы было изменение ценовых пропорций на мясо и молоко по сравнению с зерном. Четвертый вариант позволяет смоделировать эти процессы. При снижении цен на молоко до уровня конца 1990-х годов скотоводство становится низкорентабельным, В условиях рынка сокращение убыточных отраслей - естественная реакция хозяйствующего субъекта. Вывод о возможности такого процесса нами был сделан на основе математического моделирования еще в начале прошедшего десятилетия, когда контуры новых экономических условий только намечались (Фру мин, Сотинкова, 1993).

Таблица 8 -Основные экономические показатели вариантов модели кормопроизводства и кормоиспользования

Показатель Вариант модели

1 2 3 4 5

КРС на откорме, голов 979 835 180 138 1800

Молодняк КРС ремонтный, голов 413 352 76 58 760

Коровы, голов 783 668 144 110 1440

Производство молока, т 3132 2003 288 441 5760

Прирост КРС на откорме, т 260 221 48 36 478

Используемая пашня, га 7100 7100 7075 6978 7100

Естественные кормовые угодья, га 3750 1750 369 289 1750

Затраты, тыс. руб.; на содержание КРС на возделывание зерновых на возделывание кормовых 10476 11836 2688 8936 12120 2206 1929 13600 334 1475 13657 259 19269 9319 5908

Прибыль, тыс. руб. 17922 14130 12348 12268 31403

Тенденция относительного роста цен па продукцию животноводства, сложившаяся после 1999 г., сохраняется и в настоящее время. Поэтому важно оценить перспективы изменения отраслевых пропорций с учетом цен, которые могут сформироваться в ближайшие годы. .Для этого сопоставим первый вариант с пятым. Последний предусматривает 30-процентный рост цен на молоко и мясо по сравнению с современными; цены на зерно, уже сейчас достигшие уровня мирового рынка, оставлены без изменений. Как видно из приведенных результатов численного эксперимента, в этой ситуации скотоводство становится ведущей отраслью. На содержание скота и возделывание фуражных, культур расходуется 70 % денежных средств хозяйства. Меняется и структура растениеводства - в нем возрастает доля однолетних трав, увеличивается удельный вес фуражного зерна.

Таблица 9 - Площадь культур в модели кормопроизводства и кормоиспользования, га

Культура Вариант модели

1 2 3 4 5

Кукуруза 300 300 21 " 15 300

Кострец 0 74 296 213 0

Люцерна 600 526 49 28 600

Однолетние травы 134 0 0 1 1114

Пшеница 2610 3223 4500 4500 464

Ячмень и овес 1483 936 0 0 3772

Горох 407 341 0 0 0

Пар 1566 1700 2210 2221 464

Рассмотрим место в структуре кормопроизводства отдельных культур.

Кукуруза и однолетние травы устойчиво занимают типу сырья для основных видов объемистых кормов - силоса и сенажа. Доля этих культур в структуре посевных площадей резко снижается лишь в третьем и четвертом вариантах, где скотоводство наименее экономически выгодно, а потому сохраняется лишь как способ реутилизации побочной продукции зерногтроизводства.

Многолетние бобовые травы конкурируют в структуре посевов с однолет-

ними травами, В вариантах с невысоким удельным весом сенажа площадь люцерны несколько расширяется, когда бобовое сено выполняет (наряду с концентратами) функцию основного источника белка. Многолетние злаковые ус-; пешно конкурируют с бобовыми лишь в вариантах экстенсивного животноводства и кормопроизводства. Нишу злакового сена частично занимает кормовая солома, себестоимость которой ниже. Невысокие кормовые достоинства соломы компенсируются за счет концентратов.

С помощью модели исследованы и другие актуальные вопросы кормопроизводства и кормоиспользования, в частности, рать качества кормов, типов кормления. Путем предусмотренного в алгоритме задачи введения дополнительных переменных и ограничений и варьирования значениями техникб-экономнчсских коэффициентов можно еще более расширить круг вопросов, на которые можно ответить с помощью разработашюй модели. Это позволяет рас-, сматривать ее как достаточно универсальной инструмент для обоснования технологий и планирования производства.

В условиях дефицита тепла и короткого безморозного периода в Южном Зауралье рациональные сроки посева и уборки зерновых культур является одной из ключевых проблем экологической адаптации земледелия. Они давно привлекают внимание ученых и агрономов-практиков. - ■

Основными достоинствами ранних сроков являются гарантия получения качественных всходов, более благоприятные условия для прохождения первого критического периода к дефициту влаги (образование колосковых бугорков), возможность уборки в более ранние, сроки. Преимущества посева во вто-рой половине мая - синхронизация второго критического периода злаков с июльским максимумом осадков, лучшее обеспечение посевов нитратным азотом, возможность для успешного контроля овсюга и некоторых других малолетних сорняков. Эффективность сроков посева зависит от погодных условий вегетационного периода. Преимущество ранних посевов в Зауралье бывает при высоких весенних почвенных влагозапасах и значительных осадках в июне, Обильные дожди в июле и августе обеспечивают превосходство поздних сроков посева. Равномерное выпадение осадков в течение вегетации нивелирует влияние сроков посева на урожай: Позднеспелые сорта пшеницы после хороших предшественников (пары, кукуруза, однолетние травы, зерпобобвые) при позднем посеве снижают урожай. Раннеспелые сорта па низких агрофонах (зябь после зерновых), посеянные в поздние сроки, дают прибавку. Неблагоприятные погодные условия при поздней уборке, обусловленной поздним посевом, приводо к снижению дневной производительности комбайнового парка, Запаздывание с уборкой приводит к увеличению потерь зерна (осыпание, прорастание в валках, "стекание" и т. п.), ухудшению семенных и хлебопекарных качеств. Потери, обусловленные несвоевременной уборкой, часто обесценивают все издержки и усилия, предпринимаемые для получения урожая. Не-, ли посевы на многих полях одновременно достигнут фазы восковой спелости, то неизбежно часть из них будет убрана с опозданием. Очевидно, сроки посева должны быть таковы, чтобы потоку уборочных работ соответствовало син-

хронное созревание культур на отдельных полях.

В реальных условиях, когда посев длится 3 недели и более, попытка определить узкий (хотя бы 10-дневный) оптимальный временной интервал бесполезна.

Проблема распределения производственных ресурсов в напряженные периоды в растениеводстве не является новой. Уже многие десятилетия разрабатываются графики полевых работ. Но их одноварнантиость, безальтернатив-ность дает основание усомниться, что они действительно являются оптимальными. Другим недостатком таких графиков является то, что площади отдельных культур рассматривается в них как заранее заданная характеристика.

Процедуру оптимизации сроков посева и уборки можно рассматривать как построение оптимального графика посева по полям, занимаемым разными культурами и сортами, который учитывает их биологию, в том числе реакцию на предшественники, а также агроклиматические условия зоны, экономические и организационные показатели: доходность того или иного вида продукции, наличие уборочной и посевной техники.

Вербальная модель оптимизации сроков посева зерновых, изложенная выше, была формализована в виде задачи линейного программирования.

Сформулируем модель математически.

Необходимо найти значения максимизирующие целевую функцию:

в I с * /

^=X £ £ 1! X п™, (13)

где Лун™ — переменная, обозначающая площадь посева (*-й культуры, размещенной по у-му предшественнику, засеянную в &-ю декаду посевного периода и убранную в /-то календарную 5-дневку уборочного периода и т-ю 5-дневку уборочных работ с наступления восковой спелости на данной площади; с^ы -прибыль на 1 га.

Введем ограничения:

1) по срокам посева

0. (14)

(=] к-1

где - площадь нй культуры, посеянная в декаду посевного периода; р<"> _ техниш-эконош1чесюш коэффициент, обозначающий время, необходимое доя посева 1 га одним посевным агрегатом; Т^ ~ продолжительность работы посевных агрегатов в к-ю декаду посевного периода; вычисляется по формуле

(15)

где соя — коэффициент, учитывающий использование рабочего времени на посеве. Он зависит от технической надежности посевных агрегатов и организации работы; рк - погодный коэффициент; г* - средняя продолжительность рабочего дня; ц, - число а1регатов в данном сельхозпредприятии. Коэффициент 10 или 11 обозначает продолжительность соответствующей декады посевного периода;

2) по срокам уборки

М М fel

где - площадь j'-ii культуры, убранная в 1-ю пятидневку уборочного периода; ■ рР'- технико-экономический коэффициент, обозначающий время, необходимое. для уборки 1 га посева i-й культуры; т[у> - продолжительность работы комбайнов ■ в J-ю пятидневку уборочного периода; вычисляется по формуле

г/'> = 5(6)^^, (17)

где (ду — коэффициент, учитывающий использование рабочего времени на уборке Hi зависящий от технической надежности комбайнов и организации работы; fjj- критерий использования сезонного времени уборки; zt - средняя продолжительность рабочего дня на уборке; fiv число комбайнов в данном сельхозпредприятии. Коэффициент 5(6) означает продолжительность учитываемого отрезка уборочного периода;

3) зависимость урожайности культур от предшественников и сроков посева

(18)'

где Ui - вспомогательная переменная, обозначающая валовой сбор зерна j-й культуры; - коэффициент, характеризующий зависимость урожайности от предшественников и сроков посева;

4) зависимость, характеризующая потери урожая и ухудшения его качества в связи с несвоевременностью уборки

(19)

i-lj-lt-U-lm-1

где Zi — вспомогательная переменная, обозначающая стоимость урожая зерна i-й культуры, w'^in и v<R>tm — коэффициенты, характеризующие потери урожая и ухудшение его качества. Переменные и коэффициенты, входящие в выражение (19), учтены и при расчете прибыли в целевой строке задачи.

Кроме этого, в задачу введены ограничения по площади пашни, по размещению культур по предшественникам, по затратам на возделывание культур.

Для информационного обеспечения модели использовались экспериментальные данные научных учреждений, сведения государственной и ведомственной статистики, экспертные оценки.

При обосновании параметра определяющего зависимость урожайности культур от предшественников и сроков посева, использовались 10-летние результаты исследований сортоучастков ГЬскомиссии по сортоиспытанию.

Значения коэффициента i/^,,, позволяющего учесть потери урожая в зависимости от срока уборки {точнее, от продолжительности периода между оптимальной и фактической датой уборки), рассчитаны на основании уравнений регрессии, которые были найдены путем статистической обработки данных А.Н. Пугачева (1980), А.П. Федосеева (1979), П.Н. Федосеева (1969) (таблица 11).

Дата наступления оптимального срока для раздельной уборки также определена путем обобщения многолетних данных госсортсети.

Культура Благоприятные условия Неблагоприятные условия

Озимая рожь У = -0,337 + 0,4351 У = -1,686 +2,175/

Яровая пшеница Г = -0,756 +0,760/ У = -3,780 + 3,698/

Ячмень У =0,768 +0,134/ У = 0,865-/.<?°'05<"

Овес У = 0,974-/.е"0,019' У =3,400 +3,423/

Зернобобовые У = -1,591 + 1,099( У =1,112*/1'41'

При оценке продолжительности работы уборочных агрегатов использован алгоритм, предложенный П.Н. Федосеевым (1969), Он позволяет учесть погодные условия уборки. Значения критерия использования времени уборки для северной лесостепи и степи приведены в таблице 12.

Таблица 12 - Значения критерия использования сезонного времени уборки зерновых в некоторых зонах Южного Зауралья

Агроклиматическая зона Месяц Погодные условия уборки

неблагоприятные благоприятные средние

Северная лесостепь Август 0,37 0,84 0,65

Сентябрь 0,45 0,72 0,64

Степь Август 0,54 0,87 0,76

Сентябрь 0,64 0,85 0,75

Анализ модели был проведен путем изменения ее параметров по обеспеченности посевными и уборочными агрегатами для трех сценариев погодных условий вегетационного периода (нормальный, засушливый, увлажненный) и двух сценариев погодных условий уборки (нормальные, неблагоприятные) по полнофакторной схеме. Результаты решения некоторых из них на примере модельного хозяйства, расположенного в южной лесостепи левобережья Тобола, приведены в таблице 13.

Первый вариант наиболее "благополучен" как по погодным условиям, так и по обеспеченности уборочной техникой. Она принята равной 10 комбайнам на 1000 га зерновых, что соответствует нормативу, принятому в регионе в 1980-е годы. Главной культурой в этом варианте является пшеница: она занимает 56 % от площади пашни и 87 % от посевов зерновых. Посев большей части среднепоздней яровой пшеницы проводится в первую декаду мая. Пшеница среднеранних сортов высевается во вторую декаду мая - именно этот срок обеспечивает высокий действительно возможный урожай. На третью декаду мая перенесен посев на 17 % площади пшеницы и всей площади ячменя. Благодаря маневрированию сроками посева культур и оптимальному соотношению пшеницы и ячменя посевные работы более или менее равномерно распределены на все декады мая. Значительная часть уборочных работ выполняется в августе, полное завершение - к середине сентября. Включение в структуру посевных площадей ячменя позволяет наиболее рационально использовать уборочные машины. Данный вариант обеспечивает наилучшие экономические показатели: полное использование материальных и денежных ресурсов, максимальную прибыль. Рентабельность производства составляет 96 %,

Таблица 13 - Результаты моделирования оптимизации сроков посева и уборки зерновых культур

Параметр Вариант модели

1 2 3

Площадь пашни, га 10000 10000 7061

Площадь пара, га 1500 1328 727

Площадь кормовых культур, га 2000 2000 2000

Плошадь озимой ржи всего, га - 635 381

Площадь пшеницы всего, га 5647 2996 2362

Площадь ячменя всего, га 853 1170 864

Площадь овса всего, га - 1182 576

Площадь гороха всего, га - 689 151

Посевная площадь 1-10 мая, га 2193 2000 1073

Посевная площадь 11-20 мая, га 2498 1109 576

Посевная площадь 21-31 мая, га 1809 1746 1152

Посевная площадь 1-10 июня, га - И 82 1152

Уборочная площадь в толе, га 635 346

Уборочная площадь 1-15 августа, га 1004 1265 762

Уборочная площадь 16-31 августа, га 3688 1844 922

Уборочная площадь 1-15 сентября, га 1808 1727 864

Уборочная площадь 16-30 сентября, га - 1200 864

Уборочная площадь в октябре, га - — 576

Стоимость продукции, тыс. руб. . - 1455 872

Производственные затраты, тыс. руб. 9356 5031 633

Прибыль, тыс. руб. 1887 2567 1880

Второй вариант отличается от первого снижением вдвое обеспеченности зерноуборочными комбайнами. Возникающие проблемы с уборкой зерновых решаются путем почти двукратного сокращения площади пшеницы н увеличения за счет этого посева ячменя, включения овса, гороха и озимой ржи. Благодаря указанным мерам, а также маневру сортовой структурой пшеницы (соотношением среднераннсго и сред непозднего сортов) и сроками посева зерноуборочные комбайны обеспечены работой с конца июля по сентябрь включительно, Удельный вес как ранних, так и поздних посевов возрастает, тогда как доля посевов пшеницы второй декады мая уменьшается. Снижение обеспеченности уборочной техникой ниже нормативов, смоделированное в этом варианте, приводит к ухудшению экономических показателей.

Снижение обеспеченности до 3,3 комбайна на 1000 га зерновых (третий вариант) приводит к сокращению площади пашни. Средства, позволяющие добиться максимальной сезонной выработки на уборочный агрегат, использованные во втором варианте, применены и здесь. Пшеница высевается не только в мае, но в первой декаде нюня. Таким образом, введен в действие последний резерв - максимально возможная продолжительность осенних полевых работ. Уборка длится с конца июля до середины октября. Заметим, что в условиях реального хозяйствования эта вынужденный прием также находит применение. Низкая обеспеченность уборочной техникой не позволяет в полной мере реализовать биологические возможности культур и потенциал продуктивности, обес-

обеспечиваемый лучшими сроками посева. Закономерпое следствие этого -существенное снижение объема производства и прибыли.

Таким образом, главным фактором, определяющим оптимальные сроки1 посева, оказалось не их влияние на биологический урожай, а величина потерь, обусловленная сдвигом сроков скашивания и обмолота за оптимальные границы. Традиционные подходы к определению сроков посева (в ранние сроки -позднеспелые сорта, в поздние - раннеспелые) имеют ограниченную область применения.

Основными требованиями к модели устойчивого земледелия являются минимальные колебания параметров системы от линии тренда, быстрый ее возврат после неблагоприятного года к оптимальному состоянию, характерному для лет с нормальными погодными условиями,

В качестве прототипа была выбрана стохастическая двухэтапная модель (Полунин, 1972), Алгоритм ее функционирования заключается в том, что полученное на первом этапе априорное (предварительное) решение для усредненных параметров уточняется на втором этане в апостериорном решении. Предварительное решение получается на основании средних климатических показателей. Оно содержит данные о структуре посевных площадей и размещении культур по предшественникам, агротехнологиях, численности и половозрастной структуре стада. В апостериорном решении оптимизируются способы использования продукции растениеводства и состав рационов. Основное достоинство двухэтапной стохастической модели состоит в невысоких требованиях к заблаговременное™ метеопрогноза.

Модель имеет блочную структуру. В первом блоке реализуется априорное решение. Он включает переменные по культурам и агротехнологням, основные ограничения по ресурсам, а также вспомогательные по формированию севооборотов и половозрастной структуры стада. В остальных блоках реализуются апостериорные решения. Их число определяется числом сценариев погоды. Намн принято три сценария (благоприятный, средний, неблагоприятный). Приведем математическую формулировку задачи. Необходимо найти значения х^ц и максимизирующие целевую функцию:

л 3? €■ с/ и к V

^=£ X £ £^^+2 2 XV т;к > (20)

где х^у есть переменная, обозначающая площадь посева в год с /*-м сценарием погодных условий7-й культуры, размещенной по А-му предшественнику, используемую для получеты /-го вида продукции; Сцц - прибыль с 1 га; д^ - переменная, обозначающая численность животных, относящихся к д-й половозрастной группе при г-м типе кормления; - прибыль от одной головы КРС Приведем основные ограничения:

1) по размещению культур по предшественникам

12^-11^=0' (21)

где - ¿-й предшественник после 7-й культуры;

2) по стабильности посевных площадей

где и л'од - площадь /-й культуры по £-му предшественнику в годы с

(я-1)-м с а-н сценарием погодных условий;

3) по стабильности поголовья

* »

= (23)

где.^а-о? и -ЧЦ - переменные, обозначающие численность животных q-й половозрастной группы в годы с разными сценариями погодных условий;

4) по стабильности доходности растениеводства

Я с 4 А с 4

Г - Р' 5 0• (24)

где р - коэффициент, обозначающий допустимое соотношение доходности растениеводства в годы с разными сценариями условий - (а-1 )-м и а-м;

5) зависимость урожайности от предшественников и сценария года

ИЬ^-о^о, (25)

где щи - коэффициент, обозначающая производство /-го вида продукции в год с 1-м сценарием на 1 га _/-п культуры по £-му предшественнику; 60- вспомогательная переменная, обозначающая валовой сбор /-го вида продукции в год с 1-м сценарием.:

Прочие ограничения (по наличию пашни, средств механизации, денежных ресурсов) введены так же, как и в модели адаптивно-ландшафтного земледелия. Унифицирована и часть информационной и нормативной базы.

Для разработки нормативе» урожайности для дет с разными сценариями погоды нами были использованы многолетние данные стационарных опытов Курганского НИИ сельского хозяйства (Глухих и др., 2001). Корреляпионно-регрес-сионный и вариационный анализ данных по разным культурам и технологиям позволил выбрать критерии группировки. Неодинаковыми для разных лег приняты И производительность агрегатов, величина прямых затрат, цены на некоторые виды продукции. Расход кормов в модели рассчитан на основании рационов, обеспечивающих одинаковую продуктивность, но контрастных по структуре кормов. Такие рационы позволяют адаптировать скотоводство к изменениям условий кормления, связанным с неодинаковой урожайностью кормовых культур в разные годы.

Анализ решения задачи продемонстрируем на условном прпмере типичного сельскохозяйственного предприятия южной лесостепи. В нем предусмотрен средний уровень интенсификации растениеводства и животноводства.

Рассмотрим три варианта задачи. В первом варианте введено жесткое ограничение - сохранение неизменных посевных площадей культур и поголовья скота при любом сценарии погодных условий. Второй и третий варианты в отличие от первого предусматривают возможность создания переходящего запаса кормов. Переходящий запас злаковых и бобовых концентратов, а также силоса для неблагоприятного года формируется за счет кормов, не используемых в благоприятные и средние годы. Кроме тою, третий вариант включает ограничение по амплитуде колебаний объемов производства товарного зерна. По этому показателю прсдсль-

но допустимое соотношение между благоприятным Ц Средним годом, а также между средним и неблагоприятным годами принято равным 1,4: 1,

Сравним решения задачи для рассмотренных вариантов (таблица 14 и 15).

В первом варианте в структуре товарной продукции преобладает зерно, но и продукция скотоводства играет заметную роль. В благоприятный год производить необходимое количество кормов удается при минимальном отвлечении ресурсов от основной товарной отрасли. По мере ухудшения погодных условий на эти цели приходится использовать все большую часть пашни и материально-технических средств. В неблагоприятный год для заготовки зерносенажа используется уже половина общей площади овса. Весь горох, выращиваемый в хозяйстве в неблагоприятный год, также расходуется на фуражные цели.

Таблица 14 - Основные результаты моделирования устойчивого земледелия сельхозпредприятия южной лесостепи (априорное решение)

Параметр Вариант модели

1 2 4

Среднегодовая прибыль, тыс. руб. 22927 23841 17346

Площадь, га: пара 2466 2378 2326

озимой ржи 1693 1994 0

пшешгцы 2443 2066 3045

овса 2001 2379 1957

гороха 340 147 825

однолетних трав 456 405 615

кукурузы 200 144 167

многолетних трав 600* 487 1065

Производство, и: молока 8192 9418 11351

товарных приростов 1253 1248 1504

Поголовье крупного рогатого скота 911 1047 1262

Создание в благоприятные годы страхового запаса кормов (второй вариант) позволяет при тех же ресурсах за счет более рационального использования земли увеличить прибыль почти на 1 миллион рублей. Прирост товарной продукции достигается в основном за счет животноводства. Увеличение производства товарного зерна имеет место лишь в неблагоприятные годы. Очевидно, это стало возможным благодаря перераспределению через страховой фонд кормовых ресурсов.

Третий вариант важен с точки зрения оценки внутренних резервов земледелия по стабилизации производства, Основной вывод, сделанный при анализе полученного решения, сводится к констатации: такие резервы не велики. Стабилизация приводит не столько к росту производства в неблагоприятные годы, сколько к падению его в средние и благоприятные, общему снижению экономической эффективности. Тем не менее, во многих сельхозпредприятиях Южного Зауралья 3-польные зернопаровые севообороты, являющиеся отличительным признаком этого способа стабилизации, в последнее десятилетие превратились в системоопредсляющий фактор земледелия. Таким образом, одни лишь технологические меры не способны полностью решить эту сложную проблему.

Таблица 15-Результаты моделирования устойчивого земледелия сельхозпредприятия южной лесостепи для ногодных сценариев (апостериорное решение)

Параметр Вариант модели

1 Г 2 1 3

Благоприятный год

Овес: на товарное зерно ■ 2001 2131 0

на фуражное зерно 0 0 1234

на зсрносенаж 0 0 556 •■

Горох: на товарное зерно 286 0 679

на фуражное зерно 54 147 146

Олнолетниетравы: на сенаж 289 230 0

на зеленый корм 167 175 615

Многолетние травы: на сено 600 487 600

на зеленый корм 0 0 466 •

Пастбища 536 6)6 643

Переходящий запас, т: концентратов — 279 3967

силоса - 962 102$

Производство товарного зерна, т 14399 14472 7858

Средний год

Овес: на товарное зерно 1952 1973 929

на фуражное зерно 49 405 1026

на зсрносенаж 0 0 0

Горох: па товарное зерно 138 0 683

1 на фуражное зерно 202 147 0

Однолетние травы: на сенаж 78 329 396

на зеленый корм 0 76 219

Многолетние травы: на сено 600 487 600

на зеленый корм 0 0 466

Пастбища 832 957 1154

Переходящий запас, т: концентратов - 351 877

силоса - 1324 1445

Производство товарного зерна, т. 10218 10266 6286

Неблагоприятный год

Овес: на товарное зерно 977 2064 1894

на фуражное зерно 530 0 0

на зсрносенаж 493 314 62

Горох: на товарное зерно 0 40 826

на фуражное зерно 340 106 0

Однолетние травы: на сенаж 0 0 389

на зеленый корм 256 405 227-

Многолетние травы: на сено 0 0 600

на зеленый корм 600 487 1066

Улучшенные сенокосы 473 600 0

Пастбища 1080 1241 1496

Производство товарного зерна, т 4711 5593 5029

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. Система земледелия представляет собой сложный объект, который может быть представлен большим количеством структурных и функциональных инвариантов, отражающих почвенно-климатические, экономические, техшгее-ские, технологические, социальные, культурно-исторические аспекты аграрного природопользования, Сложность, неоднозначность, многоаспектность и динамизм земледелия проявляется в прямых и обратных связях между его элементами. Эти связи в совокупности обусловливают ее функционирование как целостной системы, Основной теоретической и практической проблемой моделирования земледелия является выбор наиболее целесообразных инвариантов.

2. Ключевая задача современного земледелия состоит в его экологизации, Современным выражением экологизации является теория адаптивно-ландшафтного земледелия. Перспективное направление развития этой теории -ее дополнение методами математического моделирования, позволяющими детально учитывать экологические условия и их взаимодействия, осуществлять увязку отдельных технологий в рамках единого комплекса, оценивать необходимый спектр экономических факторов производства.

3. Значительная протяженность территории, влияние на климат расположенной на западной границе региона горной системы, сложная геологическая история и другие природные факторы обусловливают большое разнообразие агроландшафтов Южного Зауралья. На основании анализа статистических данных и картографических материалов с привлечением методов математической географии ("взвешенных баллов", критерия Родионова и др.) разработано агро-ландшафтное районирование региона. Выделено семь агроландшафтпых районов - северолесостепной предгорий Южного Урала, северолесостепной левобережья Тобола, южнолесостепной предгорий Южного Урала, южнолесостепной левобережья Тобола, южнолесостепной Тобол-Ишимского междуречья, предгорий Южного Урала, степной низменности. А гроэкол отческая группировка включает 26 групп и 47 типов земель.

4. Оценка культур и аэрофонов выявила разную направленность их сто-корегулирующих и противоэрозионных свойств. Рыхлые агрофоны, в частности отвальная зябь, обладают высокой водопоглощающей способностью, но низкой противоэрозионной устойчивостью; плотные агрофоны (многолетние травы, необработанная стерня) обеспечивают надежную защиту почвы от смыва и размыва, но способны формировать повышенный поверхностный сток. Интенсивность эрозии обусловлена способом размещения культур и агрофонов по элементам рельефа. Исключение вариантов, усиливающих эрозионный процесс на зяби и парах за счет транзитного стока с плотных агрофонов, позволяет сократить до необходимого минимума специальные противоэрозионные мероприятия, а проблему предотвращения эрозии решать предупредительными мерами в рамках адаптивно-ландшафтного земледелия,

5. Анализ экономических факторов показывает, что земледелие Южного Зауралья в перспективе в основном сохранит специализацию на производстве продовольственного зерна яровой пшеницы как для удовлетворения потребно-

стей населения Курганской и Челябинской'областей, так и соседних территорий Уральского экономического района. В северной лесостепи будет возрастать роль животноводства, что вызовет расширение площади возделывания кормовых и зернофуражных культур.

6. Агротехнологни являются интегрированными элементами-земледелия, в прямых и обратных связях между которыми проявляется ею системный характер. Они вдентнфнцируются по приемам обработки почвы, категориям шггенснфнтса-ции и реализуется в технологических системах севооборота®.1 В совокупности с набором возделываемых культур, организованных в севообороты, технологические комплексы образуют систему переменных математической модели земледелия,

7, Снстемоопрсделяющим фактором современного земледелия Южного Зауралья является его химизация. Ее уровень определяет, в частности, интенсивность агротехнологий, а в общем случае (через обратные связи) - способ обработки почвы, набор культур и сортов, структуру использования пашни. В конечном счете этими факторами обусловлено соотношение между растениеводством и животноводством и система ведения хозяйства в целом.

Источником достоверной информации для выявления прямых и обратных связей, действующих в системе земледелия, являются длительные многофакторные стационарные опыты, приуроченные к типичным агролапдшафтам. Инструментом для формализованного обобщения этой информации служат математические модели, объединенные в комплекс общими методическими подходами и единой нормативной базой.

8, Разработана статическая детерминированная модель адаптнвно-лаидшафтпого земледелия сельскохозяйственного предприятия Южного Зауралья. Решения, получаемые при измене жш значимых параметров модели, соответствуют принципам и методологии адаптивно-ландшафтного подхода, логике квалифицированных а неэкономических управленческих решений, ■

9, На основе энергетической оценки кормов разработана оптимизационная модель кормопроизводства и кормоиспользования в сельскохозяйственном предприятии зерноскоговодческой специализации. Использование модели позволяет находить оптимальное соотношение между ведущими отраслями, выбирать рациональные технологии выращивания кормовых культур и заготовки кормов.

10. Разработана линейная оптимизационная модель, учитывающая связи в системе "зерновая культура - предшественник - срок посева - срок уборки -погодные условия вегетационного и уборочного периодов". Выходными параметрами модели является структура посевных площадей и график проведения посевных и уборочных работ, ■ . ■

11. На основе двухэтапной задачи стохастического программирования разработана модель устойчивого земледелия сельхозпредприятия для разных сценариев погоды. Она позволяет осуществлять поиск вариантов структуры посевных площадей, обеспечивающих стабильную кормовую базу (и, следовательно, устойчивое скотоводство) при максимально возможном производстве товарного зерна. В результате решения модели выявлены два взаимодополняющих способа стаби-

лизации кормопроизводства - создание переходящих запасов фуража и использование части посевных площадей зерновых культур для заготовки объемистых кормов. Стабилизация зернопроизводства за счет оптимизации структуры посевных площадей и технологий не способствует росту общей эффективности производства. Обеспечиваемое этими мерами незначительное увеличение производства зерна на фоне засухи оплачивается неэффективным использованием гидротермических ресурсов в благоприятные годы.

12. Предложенные модели образуют единый комплекс, ядром которого является модель адаптивно-ландшафтного земледелия. Этот комплекс обеспечивает адекватность прогнозных и плановых расчетов, объективность принятия управленческих технологических решений в качестве основного блока эксперт-но-советуюшей системы агронома.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Фру мин И.Л. Влияние способов основной обработки на эффективность минеральных удобрений // Тез. докл. per. совещ "Итоги работы географической сети опытов с удобрениями и пути повышения эффективности применения удобрений в зоне Урала, Сибири, Дальнего Востока / МСХ СССР, ВАСХНИЛ, ВИУА, ЮжУралНИЩ. - М, 1977. - С 120-122.

2. Фрумин ИЛ. Исследование стока и смыва методом искусственного дождевания / Резервы увеличения производства зерна на Южном Урале: Сб. науч. трудов.// ВАСХНИЛ. Сиб. отд. - Новосибирск, 1980. - С. 47-51.

3. Фрумин И.Л. Поверхностный сток и смыв почвы с основных сельскохозяйственных культур и агрофонов в лесостепи южного Урала /Повышение производства продукции в сельском хозяйстве: Сб. тр. // ЮжУралНИИЗ. - Челябинск! 1980.-С. 43-44.

4. Фрумин ИЛ. К оценке почвозащитных свойств аэрофонов / Закономерности проявления эрозионных и русловых процессов: Тез. докл Ш Всес. науч. конф. // МГУ. - М„ 1981.-С. 180-181.

5. Фрумин И.Л., Шумских К.И. Методические рекомендации по защите почв от водной эрозии и дефляции в Челябинской области //Обл. правление НТО сельск. хоз-ва. Южно-Уральский НИИ земледелия. - Челябинск, 1981, - 32 с.

6. Фрумин ИЛ. Почвозащитная и влагонакопительная роль отвальной зяби и необработанной стерни на склоновых землях /Повышение эффективности и устойчивости земледелия в степной и засушливой зоне Сибири: Сб. науч. тр. //ВАСХНИЛ. Сиб. отд. - Новосибирск, 1981. -С. 119-124.

7. Фрумин И.Л. Влагоооборот почвы на склоновых землях лесостепной зоны Южного Зауралья//0 мерах по дальнейшему увеличению производства зерна на Южном Урале; (Тез. докл.) / УДНТП об-ва "Знание". ЮжУралНИИЗ. - Челябинск, 1982. -С. 22-23.

8. Фрумин ИЛ. Почвозащитные свойства сельскохозяйственных культур и агрофонов на склоновых землях предгорий Южного Урала /Вопросы теории и практики защиты почв от эрозии и охраны окружающей среды: Сб. науч. тр. -М., 1982.-С. 17-18.

9. Фрумин И.Л, Эрозия почв, вызываемая дождевыми осадками и методы ее предупреждения на склоновых землях предгорий лесостепи Зауралья /Науч,-

техн. бюл. //ВАСХНИЛ. Сиб, отд. - Новосибирск, 19S4. - Вып. 48. - С. 48-55.

10. Фрумии И.Л., Вражнов A.B., Топчиенко В.Д.. Радышевский Е.С. Агротехническая оценка рабочих органов для безотвальной обработки почвы // Науч,-техн. бюлл. / Сиб. отд. ВАСХНИЛ. - Вып. 48.-1984. - С. 48-55.

И. Фрумии ИЛ. Размещение посевов на склоках //Уральские нивы, - 1984. - № 11.-С.28-29.

12. Фрумин ИЛ. Вынос гумуса и питательных веществ при стоке и смыве почвы в лесостепи Челябинской области /Агротехника возделывания зерновых и кормовых культур в Южном Зауралье: Сб. науч. тр. //ВАСХНИЛ. Сиб. отд. - Новосибирск, 1986.-С. 4045.

13. Фрумин И.Л., Гумеров Б.Б., Крамаренко В,Я. Рациональные технологические решения в кормопроизводстве: рекоменд. в помощь специалистам, лекторам, Челябинск, 1987 / Общ-во "Знание", Уральский дом науч.-техн. инф. - 16 с.

14. Фрумии И.Л., Кушниренко Ю.Д., Шумских К.В. и др. Интенсивная технология возделывания яровой пшеницы, озимой ржи, гороха и гречихи в вопросах и ответах: Методич. рском. / ВРО ВАСХНИЛ, ЮжУралНИИЗ, Челяб. обл. правд. НТО СХ, 1987.-48 с.

15. Фрумии ИЛ„ Кушниренко Ю.Д., Вражнов A.B. и др. Рекомендации по системам земледелия Челябинской области: Степная зона //ВАХНШ1. Всеросс. отд. ЮжУралНИИЗ. Агропром. комитет Челябинской обл. Челябинское обл. правл. науч.-техн. об-ва сельск. хоз-ва. Уральск, дом науч.-техн. пропаг, Челябинск, 1987. - 221 с.

16. Фрумин И.Л., Кушниренко Ю.Д., Вражнов A.B. и др. Рекомендации по системам земледелия Челябинской области: Северная лесостепь //ВАХНИЛ. Всеросс. отд. ЮжУралНИИЗ. Агропром. комитет Челябинской обл. Челябинское обл. правл, науч.-техн, об-ва сельск, хоз-ва. Уральск, дом пауч.-техн. пропаг. Челябинск, 1987.-293 с.

17. Фрумин И.Л., Кушниренко Ю.Д., Вражнов A.B. и др. Рекомендации по системам земледелия Челябинской области: Южная лесостепь //ВАХНИЛ. Всеросс. отд. ЮжУралНИИЗ. Агропром, комитет Челябинской обл. Челябинское обл. правл, науч.-техн. об-ва сельск, хоз-ва. Уральск, дом пауч.-техн. пропаг. Челябинск, 1987.-289 с.

18. Фрумин ПЛ., Овсянников В.И., Сикорский И. А. и др. Система земледелия Курганской области / ВАСХНИЛ. Сиб, отд-ние. Курганский НИИЗХ. - Новосибирск, 1988,-216 с.

19. Фрумин И.Л., Черепанов М.Ю. Как организовать труд подрядной растениеводческой бригады: Практическое руководство// КНИИЗХ. - Курган, 1989. -50с.

20. Фрумин ИЛ., Степных Т.В. Стимулы к труду// Уральские нивы. - 1990. -ЛЬ И.-С. 36-38.

21. Фрумин ИЛ., Горин Н.И., Черепанов М.Ю. Третий путь //Уральские нивы.- 1990.-№8.-С, 19-22. ■ ■ ■■ ;

22. Фрумин И.Л., Сотникова А.Т. Моделирование системы земледелия в условиях резко меняющихся цен // Сиб. вест, с.-х. науки, — 1993. — № 4. - С. 69-73.

23. Фрумин И.Л., Сотникова А.Т. ЭВМ рассчитывает вариа1гт // Уральские нивы.-1994,- № 4-6.

24. Фрумин И.Л, Использование метода линейного моделирования в обосновании элементов системы земледелия сельхозпредприятия / Пути повышения эффективности сельскохозяйственного производства: Сб, науч. тр./ ЧГАУ. — Челябинск: ЧГАУ, 1998. - С. 88-92.

25. Фрумин И.Л. Зерновое производство Челябинской области: пути адаптации к рынку // Пути повышения эффективности сельскохозяйственного производства: Сб. науч. работ / ЧГАУ. - Челябинск: ЧГАУ, 1998. - С. 104-110.

26. Фрумин ИЛ. Исторический опыт и современные проблемы аграрного сектора /Проблемы аграрного сектора Южного Урала и пути их решения: Сб. науч. тр. - Вып. I. - Челябинск: ЧГАУ, 1999. - С. 30-34.

27. Фрумин ИЛ., Корыстин Е.С. Экономнко-математическая модель структуры зерно производства сельскохозяйственного предприятия лесостепи Зауралья / Проблемы аграрного сектора Южного Урала и пути их решения: Сб. науч. тр. -Вып. 1 / ЧГАУ. - Челябинск: ЧГАУ, 1999. - С. 35-38.:

28. Фрунпш И.Л. Урожайность и продолжительность вегетационного периода зерновых культур в связи с гидротермическими условиями // Проблемы аграрного сектора Южного Урала и пути их решения: Сб, науч. тр, - Вып. 2 / ЧГАУ. -2000,-С. 70-75.

29. Фрумин И.Л., Шумских К.И. Сроки посева яровых зерновых на Южном Урале // Проблемы аграрного сектора Южного Урала и пути их решения: Сб, науч. тр. Вып. 21 ЧГАУ. - Челябинск: ЧГАУ, 2000. - С. 40-55.

30. Фрушт И.Л. Линейная модель оптимизации сроков посева яровых зерновых // Челябинскому государственному агроинженерному университету - 70 лет: Тезисы докладов на XI. научно-технической конференции, - Челябинск: ЧГАУ, 2001.-392-394.

31. Фрумин И.Л., Панфилов А.Э. Технологические и экономические аспекты минимальной обработки почвы на Южном Урале /Проект Таснс П)1ШЗ 9901 "Управление хозяйствами на Южном Урале". 2001.-55 с.

32. Фрумин ИЛ. Исторический опыт и проблемы аграрного сектора // Экономика и социум на рубеже XX - XXI веков: Тез, участников науч. конф., по-свящ. 40-летию Челябинского инст-та (филиала) Моск. гос. университета коммерции.-Челябинск, 2001.-С. 145-147.

33. Фрумин И.Л. Использование линейного программирования в обосновании системы земледелия сельскохозяйственного предприятия //Экономика и социум на рубеже XX - XXI веков: Тез, участников науч. конф., посвящ. 40-летию Челябинского инс-та (филиала) Московского гос. университета коммерции. -Челябинск, 2001. - С. 123-125.

34. Фрумин И.Л. Линейная модель оптимизации сроков посева зерновых //Математическое моделирование в сельскохозяйственном производстве: Труды XII Байкальской международной конференции " Методы оптимизации и их приложения". - Том 8. - Иркутск: ИрГСХА, 2001. - С. 113-116.

35. Фрумин ИЛ, Некоторые методологические аспекты системных исследований в агрономии /Я1роблемы аграрного сектора Южного Урала и пути их решения: Сб. науч. тр. Вып. 3/ ЧГАУ. - Челябинск: ЧГАУ, 2002. - С. 61-65.

36. Фрумин И.Л. Математические модели в агрономии //Проблемы аграрного сектора Южного Урала и пути их решения: Сб. науч. тр. Вып. 3/ ЧГАУ. - Че-

лябинск: ЧГАУ, 2002. - С. 66-71.

37, Фрумин И.Л. Линейная оптимизационная модель сроков посева зерновых//Сибирский вестник сельскохоз. науки. -2003, -ífe 4, - С, 46-52.

38, Фрумин И.Л. Гербициды и прямой посев в степной зоне Челябинской области // Мат-лы XLII науч.-техн. конф. Челябинского гос. агроинж. ун-та. / ЧГАУ. -Челябинск: ЧГАУ, 2003. - Ч. 3. - С. 96-104.

39, Фрумин И.Л. Гербициды в посевах сои//Вестник ЧГАУ.-2003,-Том 38. -С.-161-163.

40, Фрумин И.Л. Урожайность и продолжительность вегетационного периода зерновых культур как функция гидротермических условий // Сибирский вестник сельскохоз. науки. - 2004. - № 1. - С. 35-38.

41, Фрумин И.Л., Ваулин А.Ю. Гербициды в посевах сои в лесостепи Челябинской области // Arpo XXI. - 2004. - № 1. - С, 48.

42, Фрумин И.Л. Моделирование адаптивно-ландшафтного земледелия Зауралья // Земледелие. - 2004. ~№3,~С 22.

43, Фрумин И.Л. Моделирование земледелия Южного Зауралья: Монография / Под науч. ред. В.И. Кирюшина. - Челябинск: ЧГАУ, 2004. - 286 с.

ЛР Ns 065446, подписано в печать 15.05.2004г. отпечатано в типографии Челябинского Государственного Университета Примято в печать 15.05.2004 г. Объем 2 п,л. Гарнитура" Times". Печать «RISO». Бумага офсетная, 65 мг/м2. Тираж 100 экз. Заказ 249.