Системный подход и моделирование в теории управления процессом формирования урожая

Швытов, Игорь Алексеевич

Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему
Системный подход и моделирование в теории управления процессом формирования урожая
ВАК РФ 06.01.09, Растениеводство

Автореферат диссертации по теме "Системный подход и моделирование в теории управления процессом формирования урожая"

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ Г0СЗДАРСТ6ЕНННИ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ВСЕРОССИИСКЙЯ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТЯТНТ РАСТЕНИЕВОДСТВА ин.К.И.ВШЛОВА

На правах рукописи

ЗВНТЯВ ИГОРЬ АЛЕКСЕЕВИЧ кандидат физико-катекатических наук, доцент по кафедре растениеводства

СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД И МОДЕЛИРОВАНИЕ

В ТЕОРИИ ВПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ФОРМИРОВАНИЯ Ш>ОШ (на примере зерновых культур)

Специальность 06.01.09 - растениеводство

ДИССЕРТАЦИЯ на соискание учёной степени доктора сельскохозяйственных надк в форме научного доклада

Сакнт - Петербург, Пувнин, 1995

Основная часть диссертационной работы выполнена в Санкт-Петербургском государственном аграрном университете в период 1981 -193? гг. В диссертации частично использованы результаты автора полученные ик в период работы в Невднароднок институте прикладного системного анализа и во Всероссийском научно-исследовательском институте растениеводства им. Н.И.Вавилова.

Научный консультант: Заслуженный деятель науки Российской Федерации, доктор сельскохозяйственных наук, профессор Л.А.СШКОВЙ

Официальные оппонента: академик РйСХН, доктор сельскохозяйствен- • них наук, профессор СШН0& В.6. : доктор биологических наук, профессор БНРЕНЬ В.М. ; доктор сельскохозяйственных наук, профессор ВОРОБЕИКОВ Г,А.

Ведцаая организация: Агрофизический научно-исследовательский институт.

Защита диссертации состоится - - 995 г.

в 14 часов 30 мин. на заседании диссертационного совета Д 120.3?.08 по защите диссертаций в Санкт-Петербургской государственном аграрном университете по адресу:183620, Санкт-Петербург, Пувкин, Петербургское шоссе, д. 2, корпус 1, ауд. 50?.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного аграрного университета.

Диссертация в форме научного доклада разослана

"С-/ —--------1995 г.

¿К ( р

Учёный секретарь диссертационного совета,

профессор ' В.Т.ВЙСЬКО

ОБЩЙЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТ«

Актуальность проблемы. Многолетний опыт развития науки и практическое внедрение её результатов убедительно доказывают, что наиболее значительна успехи достигаются тан, где активна используется математические методы. Б сельскохозяйственную науку математика наиболее вироко вояла посредство« применения методов статистики, теории планирования экспериментов и математического моделирования. За три предыдущих десятилетия усилия уч8ных и практиков ао внедрению в растениеводство математич.;ких моделей реализовались в появлении нового научного направления в растеяиевоястзе - программирование урояаев (А.Й.Ничипорович, Г.П.Ь'стенко, Й.С.Ватилов, А.й.Иванов, Г.Е. Листопад, Н.Ф.Бондаренко, В.й.Семёнов, И.Б.Усков, Н.К. Каюмов, Л.А. Синякова, И.Й.Ивытоз, Ф.Ф.Ганусевич и др.).

С развитием этого направления современное растениеводство выходит из узких технологических ранок и впитывая в себя новейиче дос-тиаения различных областей биологической и сельскохозяйственной наукиСагрохимия, физиология растений, сельскохозяйственная микробиология, экология я т.д.) превращается в комплексную, интегрированную систему управления процесом формирования урогая сельскохозяйственных культур. Физиология растений и её достигения, работа ботаников и генетиков заловили прочный фундамент в теория управления процессами формирования урогая.

Своё практическое воплощение теория находит в разработке отдельных агроприёмов и комплексных технологий для возделывания сельскохозяйственных культур в различных эколого- географических а погодных условиях. Яри атом продукционный процесс у растений традиционно является для растениеводов основный объектом изучения и управления. Дальнейшее развитие теория управления продукционным процессом сельскохозяйственных культур наело своё воплощение в работах голландских учёных Де Вита и Пенинга Де Фриза, эстонских - И.К.Росса и Х.Г.Тооминга, а такзе отечественных учёных Р.Й. Па-лузктова, А.Д.Сиротенко, А.Н. Полевого и-др. Отдавая должное достигнутым в этой области огромным теоретическим и практическим результатам отметим, что до настоящего времени программирование уро-яаев не смогло полностьв впитать в себя и использовать все современные идеи и достижения математического моделирования. Настоящая диссертация дополняет этот пробел применением системного подхода, комплексного моделирования и методологии математической теории оптимального управления в теории управления процессом Формирования урожая.

Предметом данной работы является разработка методологических вопросов использования динамического моделирования в теории управления комплексным процессом формирования урояая, с учётом последствий воздействий этого управления на окрузаюпую среду. Ревение методологических вопросов обосновано разработкой и применением конкретных математических моделей ряда пелуяих процессов фпрмирора-

ния урогая (продукционный процесс, формирование морозостойкости и процесс перезимовки, азотфиксация) и процессов воздействия на окр-ужавдо среда (динамика органического вещества почек, почвенная водная эрозия, трансформация в почве азотных и фосфорных удобрений). Практическое внедрение выполнено посредствен использования созданных автором моделей в практике научных исследований, при научном обосновании агроприёмов и з учебной процессе (студенты агрономических специальностей, аспиранты, докторанты, слуиатели Факультетов яовмекия квалификации, в кола научных работников).

Цель и задачи исследований. Цельв является разработка методологических основ системного использования математического нодели-рованиа в теории «правления процессом формирования урояая (на примере зерновых культур). Процесс формирования урожая рассматривается как составная часть агроэкосистемы. При выполнении работы ставились следившие задачи:

-системный анализ и формализация процесса формирования урояая как составной части агроэкосистемы,

-разработка методологии постановки и анализа задачи оптимального управления процессом Формирования дроаая с учётом требований охраны окрщавдей среды,

-математическое моделирование процесса формирования урсвая, технологических »правлявких воздействий и связанных с ниии процессов в агроэкосисгеме,

-системный анализ негативных последствий для окрджавщей среды.

-разработка методологических основ использования математических моделей в ревснии теоретических вопросов управления процессом формирования урокая.

Научная новизна. Б работе впервые (на примере конкретных моделей) разработана методология системного (комплексного) построения и использования математических моделей ориентированных на выявление взаимодействий, определение причин и следствий в агрозкосисте-ме при управлении процессом формирования урокаа. Это впервые достигается сочетанием в одной работе таких основных моментов как:

-разнообразие Форкализцемых и моделируемых процессов (продукционный процесс, формирование морозостойкости, ассоциативная азотфиксация, микробиологическая активность почвы, трансформация органического вечэстга в почве, биогенная нагрузка на окру*авчув средд);

-глубина теоретического обоснования больвинства разработанных в диссертации концепций и иоделзй;

-системное!ь (комплексность) рассмотрения процесса формирования урояая с учётом воздействий (в том числе и негативных) агроприёмов ка окру1а«вдя среду;

-использование математической теорик оптимального управления при разработке методологии.

На защиту выносятся следущие. впервые полученные результаты:

-комплексный системный подход в теории «правления формированием уроная с учётом требований охраны окруяаитей среды; -компьютерная модель продукционного процесса зерновых культур, созданная автором для её использования в научных исследований и учебном процессе при решении агрономических проблем; -компьвтерная модель процесса ассоциативной азотфиксации в ризосфере небобовых культур в процессе формирования их ypoias; -основы количественной теор!« формирования морозостойкости ози мых культур как составной части процесса оорцировааил уровая; -модельный метод теоретического анализа процессов накопления к распада органического вещества почвы при Формировании gposaa; -методологиические основы использования системного подхода и математического моделирования при решении теоретических вопро сов управления процессом формирования урожая с учётом требова ний охраны округащей среды (выявление, понимание, прогноз и анализ взаимодействий, причин и следствий). Практическая значимость. Разработанные модели и методология их применения в решении теоретических вопросов управления формированием уроаая использованы в научных исследованиях и в учебном процессе:

-внедрена в учебный процесс модель продукционного процесса зер новых культур, йодель реализована на современном IBM совмести иом персональной компьвтере PC - 286. Результаты расчётов выводятся, как на принтер в форме таблиц,так и на экран дисплея в виде цветных графиков.

-по результатам работа подготовлены, опубликованы и использованы в учебном процессе методические материалы (лекция, учебные пособия) по методологии использования математического моделирования (компьвтерная имитация) при выявлении взаимосвязей, анализе причин и прогнозировании последствий при формировании уровая;

-компьвтерная модель ассоциативной азатфиксации исрльзована в научных исследованиях Всероссийского НИИ сельскохозяйственной микробиологии при теоретическом анализе способов и эффективном применения микробиологических удобрений; -основы количественной теории Формирования морозостойкости ози мых культур использованы в научных исследованиях Всероссийско го НИИ растениеводства имени Н.И.Вавилова при анализе сортов озимой пшеницы на их морозоустойчивость; Апробация работа. Результаты работы неоднократно докладывались на Меядународнах, всесоюзных и Республиканских научных конференциях и совещаниях, а такме на институтских и университетких семинарах. В союзе: III Всесовзное соввцание по управляеному биосинтезу, Красноярск, 1973. Ulli Всесовзное совещание по круговороту веществ

Киев, 1974.11 Всесоазнзя школа по моделирований в биологии, Пуиино 19?5. Бсесоазное совецанке по «правления комплексом факторов гизни растений, Фрунзе, 197?. 10 Всесовзная конференция по теоретической кибернетике, Новосибирск, 1377. Всесоюзная икола по программировании урогая, Минск.1333. III Всесовзная конференция по иикрорганиз-мак в сельской хозяйстве, Еосква, 1986. Всесоюзная конференция по агропочвоведенищ к плодородие почв. Ленинград, 1986. Всесоюзная конференция по электронизации отраслей АПК, Краснодар, 1989. Иел-дународкаа конференция по моделировании процессов и систем в отрас лях АПК, Саккт-Петербдрг, 1933. Надчнае сеиинары АФИ, ВНЙЙСХМ, ЯСХЙ, ВНИПТИК, ВИР, За рдбелец: Биометрический конгресс, СВй, Бостон, 1976. Международное совещание ФйО, Италия, Рим, 1977. Иенду-народная конференция по землепользование, Польша. Варвааа, 1978. Кевдународное совещание по эвтрофированио озера Балатон, Венгрия, Вевпрем, 1379. Кевдународное совещание по азоту в системе почва-растэнив, Голландия, Вагенанген, 1980. Институтские и университетские сеиинары (Австрия, Вена, 1974, 1977, 1978 - 1900. Голландия, Вагенинген, 1979, 1980, 1930, 1992. Германия, Гётинген, 1879, Дрез деи, 1980. Венгрия, 1988. Болгария, 1988. Чехословакия. Прага-Ру-зыне, 1991. СШЙ, Айова. 1990.

Пйбликация результатов. По итога« исследований опубликовано 82 печатных работы в том числе непосредственно по теме диссертации опубликовано 50 работ, из них 9 в зарубегных изданиях на английском языке, монография и тематический сборник материалов межауна-родного созевзнияСпод редакцией,на английском). Сбвий объём печатнях работ по теме диссертации составляет 60 печатных листов. Доля участия автора в основных'совместная работах составляет 60 - 90 V.. Диссертация в форме научного доклада изловена на .г->'страницах, состоит кз ? глав, выводов и предлояений, вклвчает 6 таблиц, 14 рисунков и список опубликованных работ непосредственно по теме диссертации.

2. Условия и методика проведения исследований.

Исследования по теме диссертации проводились в 1973—1*394 гг. В качестве основного кетода исследований использовались матеыатичес-кое моделирование и системный анализ. Основным объектом изучения был процесс формирования уроная сельскохозяйственных культур как составной части агроэкосистекы и связанные с ним процессы в агро-экоеистеке, В методической плане, теория управления предполагает наблюдения над объектом управления, моделирование поведения объекта, идентификации параметров модели, прогнозирование поведения объекта управления, планирование его поведения и только после этого разработку оптимальной технологии управления этим объектом, обес-печиваюцей запланированное поведение объекта. Системный анализ и математическое моделирование испольэоваллсь в качестве основных ие тодов исслодлвания. При разработке математических моделей в основ-

но* использован аппарат обыкновенных дифференциальных дразнений и случайных марковских процессов.

Численное расчёты по моделям проводились перзоначально на ЭВМ СМ -4. а позднее на 1ВМ совместимой РС - 286. В качестве языков программирования использовались: КОНТШ, Т1ШВ0-8А51С и С1. Математические модели, разработанные в диссертации, являются предметом научной работы, поскольку синтезируют в себе творческий процесс анализа, структуризации и Формализации процессов в агрозкосистеме. При разработке этих моделей рев^.. ряд теоретических вопросов количественного описания, понимания и формализации моделируемих процессов. Моделирование и системный анализ базируются на литературных данных, опубликованных в открытой печати. Модель продуктивности в основном разработана и идентифицирована по литературным данным о многочисленных полевых наблвдениях за ячменём сорта Московский 121 в Ленинградской, Орловской и Брянской областях России. Основы коли чественной теории формирования морозостойкости разработаны как результат системного анализа опубликованных данных опитов по промораживании! озимых культур (сорта озимой пиеницы: Мироновская Юбилей ная 50, Лютесценс 32Э, Колхозница, Горицкая, Аврора, Кавказ, Улья-новка. Боровичская, Безостая 1) в условиях Ленинградской области (1967-1373 гг.) и климатических камерах. Методология Формирования модельных природоохранных ограничений в основном разработана на примере водной почвенной эрозии в природно-климатических условиях Тульской области. Модели почвенных процессов идентифицировались для суглинистых и дерново-подзолистых почв Ленинградской области.

3. Постановка задачи управления процессом формирования урояая

Первоначальная формулировка задачи управления процессом формирования урожая по праву принадлеаит учёным Волгоградской научной «коли - Йстенко ГЛ.. Листопаду Г.Е., Иванову й.Ф. и др. Современное развитие задачи управления формированием урояая выполнено академиком И.С.Затнловнм, Он предлошл рассматривать программирование уроааев как разработку комплекса взаимосвязанных мероприятий, выполнение которых обеспечивает получение урояая высокого качества на заданном уровне. В терминах математической теории управления комплекс мероприятий следует рассматривать как искомое управляв?е8 воздействие, уровень и качество урояая как целевое задание на управление, а выращиваемую сельскохозяйственную культуру как объект управления. По мере развития теории программирования урояаев ставя внеся перед ним задачи расширялись и совершенствовались (И.СЛати-лов, А.Г.Замараев, Н.К.Кавмов, Н.Ф.Бондаренко, й.5.Зеков, Р.А.Полу актов. И.й.Сватов, Л.А.Синякова, Ф.Ф.Ганусевич и др.).

В Формулировку задачи управления формированием уроааев были до йавлены следующие пояснения:

-прогнозирование возможного урояая на основе учёта биологичес-

ких. почвенно-кликатических и экономических условий возделывания культуры:

-оптинизация процесса Формирования урояая, т.е. получение заданного уромая с минимумом затрат;

-оперативное управление процессом Формирования уромая с учётом складывающихся погодных условий.

Математическая теория оптимального управления обязана своим во зникновением и дальнейшим развитиеи академику Л.С.Понтрягину. Суве ственный вклад в развитие этой теории внесли также отечественные уч8ные Б.Г.Болтянский, Н.Н.Красовский и зарубевные - Р.Беллман, Я.Нейатад. Эта теория использует четыре фундаментальных понятия: объект управления; управляющее воздействие; цель и критерий управ ления; ограничения на управлявшие воздействия. Рассмотрим краткую формализация атих четырёх Фундаментальных понятий применительно к управлении процессом формирования уровая.

Объект управления. В качестве объекта управления выступает воздели ваекзя сельскохозяйственная культура.В диссертации рассмотрены при «еры Формирования уровая ярового ячменя и озимей р«и. По математической теории объект управления описывается через математические переменные состояния объекта управления. Набор таких переменных состояния объекта ХИШ; Х2(Ь: ХЗСО; ... : ХпШ будем называть векторов состояния объекта, где I - время, а в - число переменных. Для зерновых колосовых культур такими переменными могут быть биомасса, листовая поверхность, элементы структуры уровая (число колосьев. число зерен, масса 1000 зерен ),а также показатели качества урогая (например, содержание белка, клейковины в зерне). Перечень переменных состояния объекта моает видоизменяться и дополнят ься без каких либо теоретических ограничений. Свда могет быть добавлено содержание в растении подвикных Сахаров,крахмала, некоторых специфических веществ и т.д.

В конечном итоге набор математических переменных состояния кам-дый раз определяется в зависимости от степени детализации моделируемых процессов и типа моделей. Использование математических моделей необходимо для описания изменения во времени состояния объекта управления. Распространённым способом модельного описания слумат многомерные системы разностных уравнений, в которых ход вре иени измеряется количеством дискретных временных "магов" размером <Н, где (И произвольно заданный фиксированный промежуток времени. В частности промежуток (11 может быть равен году, месяцу, декаде, суткам, часу и тд,, в зависимости от типа моделируемого процесса и точности моделирования. Обозначив для краткости написания через Шк - вектор переменных состояния объекта на к-ом временном яаге процесса формирования уромая, для Шк+1 - вектора переменных состояния на следувцем кН временном ваге иьееи

ШкИ = Фк1 Шк ; Пк : ] . (1)

где Пк - набор переменных описывавших состояние внеиней среды на к-ом ваге, a Uk - набор параметров управления, описывавших управляйте воздействие на этом ге sare. Здесь ©к - некоторая функциональная зависимость, раскрываемая через конкретны® математические модели процесса Формирования ypoiaa.

Набор параметров управления на каздом временном ваге 01к ; U2k ; U3k; ... ; Пик определяется применяемыми технологическими воздействиями на процесс формирования урогая. Б конкретной численной Форме это чаде всего сроки .доведения мероприятий и их интенсивность (например, срок и интенсивность полива или сроки и количество вносимых на поле удобрений).

Набор переменных Г.1к ; П2к ; ПЗк : ... ; Пгк, описывавтих состояние внешней среды, определяется видом показателей погодных уело вий, параметрами состояния почзы и характеристиками компонентов агрозкосистемы. Одна часть этих переменных (например, характеризуют погодные условия) не зависит от хода развития процесса Формирования yposaa и является набором независимых внеиних показателей. Другая часть переменных состояния внавней среды (например, показатели состояния почвы, качества повгрхкостных и грунтовых вод, степени-засорённости сорняками и численности сельскохозяйственных врв дитеяей.и т.д.) изменяется во времени в зависимости от хода развития процесса формирования урожая и применяемых технологических воз действий. В математических терминах всё это мовно выразить таи

Шк+i = FkC £ПЗ; UK; [XI 3, (2)

где Fk - некоторая Функциональная зависимость такве раскрываемая через конкретные математические модели знвайроментальных воздействий (environaental impacts), т.е. через модели воздействий на ок-руяавдуа среду. В настоящей диссертации зто сделано на примере моделей водной почвенной зрозии и трасформации удобрений.

Цели и критерии оптимальности при управлении процессом Формирования урояая могут бить весьма различны. Всё многообразие целей нокно условно разделить на три группа. & первуи группу входят задачи формирования урожая связанные с конкретными сроками его получения (например, организация зеленого коявеера)". Во вторую группу входят задачи Формирования урогая определённой структуры (в частности урояая заданного уровня). В третьи группу можно объединить все задачи относящиеся к получения уроаая заданного качества (например, достижение определ8нного содержания белка,крахмала в зерне) Следуя методологии математической теории управления сформулируем подходы к формировании критериев оптимальности управления:

-оптимизация непосредственно самой целевой функции управления т.е. получение уромая в наиболее короткие сроки, получение на ибольвего урожая или црояая наивысшего качества. При исполь-

зовании таких критериев оптимальности когно ояидать, что оптимальное решение будет достигаться на границе пределов технологических или ресурсных (затратных) возмегностей того, кто управляет формированием урожая,

-составление специального критерия,максимум или минимум числен кого значения которого стреиятск достигнуть в процессе формирования цронал. В воаплвксикА критерий могут входить экономические показатели (например, затратная стоимость единицы пслу ченной продукции), ресурсные возможности, технологические ограничения и требован:« охраны округаяагвй средн.

Искомый оптимальный набор ИЛк(опт) управлявших воздействий ищется в пределах некоторых ограничений, ймсят место ограничения двух типов. Первая группа ограничений связана непосредственно с ис пользуемыми агропркёкаки и способами их реализации. Это естествен-ные(связанные с конструкцией) ограничения на сроки и интенсивность проведения агроприёка. Математически это «окно выразить системой ограничительных неравенств типа

[Ц]к(а1п) < Шк < Ш)к(вах), (3)

где ПЛк(в1п) и [1Лк(сах) - предельковозмоанае значения параметров управления Шк на кагдоа временном «таге процесса формирования уро гая. Вторая группа ограничений связана с ограничениями на качество округаащей среды. Требования охраны окрухагцвй среды, контроль за её состоянием, санитарные нормы в свою счередь приводят к дополнительным ограничениям на интенсивность обработки почвы, на дозы вно симых удобрений и пестицидов, на выбор и размещение севооборотов. Конкретные функциональные зависимости и связи меадч ограничениями на качество окрузаакей среды и ограничениями на управлвззаа воздей ствия раскрываится в диссертации через конкретные математические модели. Например, модель водной почвенной эрозии позволяет теорети чески определить ограничения на размещение севооборота в тех или иных природно-климатических условиях.Иодели динамики органических, азотных и фосфорных соединений почвы позволяет рассчитать ограничения на сроки к дозы внесения удобрений. То есть, математические модели отдельных составных элементов процесса формирования урожая являются мойным инструментом количественного описания математических переменнхх его состояния как объекта управления. На рис.1 схематически представлен "каркас" объекта управления,который рассматривается в диссертации.

Центральным звеном рассмотрения является сезонный цикл процесса роста и развития возделываемой сельскохозяйственной культуры (или последовательности чередуемых культур в севообороте). Рост и развитие происходят в конкретных погодных условиях, оказываниях огромное влияние на процесс формирования урожая. Б течении всего

Чередование культур в севообороте

Зима

Сезонный ц;«л возделывания культуры

Осень

под

Весна

воздействием погоды и

агротехники

Лето

Негативные воздействия на окружаввдв среду: 1 -водная почвенная эрозия: -вымывание почвенных нитратоь; -снижение почвенного плодородия; -эвтрофикация аодоЗмов;

Рис Л

Схематическое представление объекта -моделирования и управления I, 2. 3, 4 и т.д. - временная последовательность годоа

годового цикла (последовательности годовых циклов) происходят различные агротехнические воздействия на объект управления.

Это мероприятия по уходу за растениям Спосевааи), обработка почвы, внесение удобрений, оровение, борьба с сорняками и сельскохозяйственными вредителями, выбор сорта и подготовка семенного на-

териала и т.д. , а такие различного рода природоохранные мероприятия.

Применяемые на практике мероприятия оказывает прямые воздействия и опосредованные (например через почву) воздействия на растения. Кро ме воздействия на сельскохозяйственную культуру, агротехника оказывает тавае очень интенсивное воздействие на окруяагщую среду нередко вызывая очень негативные последствия. Негативные воздействия агротехники на окруааодую среду передавтся через процессы в агро-экосистеме и через компоненты этой агрозкосистема. На рис.2 приведена блок-схема моделируемых в диссертации процессов, в связи с анализом этих негативных воздействий и проявлением их последствий.

Технологические приёмы

Орокекие Внесение удобрений Обработка почвы Применение пестицидов

Почвенная арозия

Рис.2

Блок - схема анализирдемой цепн взаимосвязанных процессов в агроэкосистеме, йялвстрируяцая системность подхода к задаче управления процессом формирования урожая

Продукционный процесс

Рассматриваемая цепь процессов иллюстрирует многообразие и вза иыосвязанность процессов в природе, а в частности-в агрозкосистеме Блок - схема иллвстрирует, что последствия от лрименаеких при формировании урожая агротехнических воздействий могут проявляться в весьма отдаленных от непосредственного объекта управления (возделываемой культуры) областях. Так интенсивная обработка почвы в сочетании с интенсивными ливневыми осадками может вызвать эрозии почва, что само по себе ухе является негативным явлением. Однако имеат место и более отдалённые ьфоектн. Интенсивная водная почвенная эрозия ведёт к смнву почва в близлегачие водоема (водные системы) вызывая их интенсивное заиление,Это токе негативное явление,

Содерващиеся в почве элемента минерального питания растений (азот и фосфор) попадая в поверхностные или грунтовые веды ухудшают их качество. Просачивание нитратов в грунтовые и подземные вода ведёт к их загрязнению нитратами и невозкоаности использования этих вод в качестве источников питьевой вода. Попадание фосфора вместе со смываемой почзой в оз?ра и водохранилища вызывает их ускореннуп эвтрофикацив (зарастание водорослями и заболачивание). Осознание этого негативного эффекта как следствия агротехно-яогического управления процессом формирования урохая (как следствие интенсивной обработки почвм и интенсивного применения удобрений) не простая задача. Ея8 более трудно встановить количественную связь между интенсивностями негативных эффектов и агротехноло-гических воздействий. В общем виде динамика изменеия состояния ок-рувапцей среды описывается системой функциональных зависимостей типа (2).

Система санитарных и природоохранных нормативных ограничений на показатели состояния окрунзвцей среды в обвеа виде записывается

Ш(и1а) < 1П1к < ШКаах), (4)

что по внеянеЯ форме вполне аналогично (3). Возникает наислоаней-вая задача по установлении функциональных количественных связей иевд природоохранными нормативными ограничениями 1!Ша1п) и (ПКвах) с одной стороны и системой ограничений на параметра управляющих воздействий (3) с другой. В диссертации ка конкретных примерах отрабатывается методологический подход к ревенив этой задачи.

4. Коделя в теории управления продукционным процессом растений.

4.1. Агрометеорологические модели в теория управления продукционна« процессом зерновых колсовях культур.

Все этапы процесса формирования урокая зерновых культур так или иначе связана с климатическими и погодными условиями. Уч8том влияния этих условий на ревенив теоретических н практических вопро

сов управления продукция ним процессом занимаются агрометеорологи к растениеводы ( й.П.Федосеев, й.К.Коровин, А.Я.Грудеза, Е.Е.Нуков ский, Н.С,Кулик, В.М.Йичикаки, В.Д.Недекец, Б.Т.Васько, В.й.йоисей чик, Й.Д.Пасечкак, fl.fi.Разумова. £.С.Уланова, Д.И.Иавко, Н.Н.Яковлев и кн.др.). Основное направление их работ - это разработка мето доа количественного прогнозирования отдельных составных процессов Формирования уровая и дача рекоиендаций по проведении тех или иных агротехнических мероприятий -по срокам и нормам высева,по уходу за посевами, по уборке и по эффективному применении удобрений и пести цидов. С учётом физиологической специфики развития зерновых колосо внх культур (описанной Ф.М.Куперыан. Ф.Й.Прууковым, П.К.Ивановым, И.И,Гарус, Г.В.Кореневым и мн. др.) агрометеорологические прогнозы связана с расчетом продолжительности фенологических фаз и этапов органогенеза, величин уровайности и показателей структуры урояая. Па отдельным агрометеорологическим формулам прогнозируют урожайность, число продуктивных стеблей, массу 1000 зерен, продуктивна«! кустистость, полноту всходов, влажность убираемого зерна,а также полегание, сроки сева - уборки и мероприятий по уходу. При этом, например, рассчитываштся оптимальные сроки прикатывания почвы и боронования посевов, дозы и сроки внесения удобрений и применения пестицидов (например, для предотвравенив полегания посевов). Эффек тивность внесения удобрений оценивается величиной будущей урожайности или величиной её ожидаемой прибавки. Оптимальное ревение по внесении удобрений находят через максимизацию функциональной зависимости урожайности (или её прибавки) от сооков, способов и доз внесения дарений. В математической форме это может быть выражено следувцим образом

Уп = и Ш1;...:Шп: Еи31; — :Ш1п 1. (5)

где Уп - ожидаемая (прогнозируемая) урожайность,г - функциональная зависимость, £011...ПИп - наборы параметров характеризуете виеш-иие условия (в том числе и погодные) на каждом временном лаге,11111 ИЗп -набор параметров характеризцнщих проводимые агротехнические мероприятия (вправление). Эта формула является частным случаем обвей формулы (1), когда Шк+1 = Уп, а фдашия 2 нз зависит от Шк . При оптимизации функции I в Формуле (5) варьируется управление 10] и ицегся такое Шопт, при котором функция I принимает максимальное значение. На рис.3 в качестве примера приведен обобщенный вид зависимости урожайности пгеннцк (У) от величины дозы внесения азотных удобрений [В] при трёх различных вариантах погодных условий Ш- влавкый, умеренный н засушливый годы.

Для каждого из трёх случаев ( рис.3 ) функциональным зависимое тям «ожно определить ту дизу внесения азсткых удобрений при которой ожидается максимальный урожай, т. е. фактически найти элемент

оптн мального управления - С1Лопт

У т/га 3.0 -2.5 -2.0 1.3 1.0

(2)

(1)

30 Рис.

100 10) кг/га

0бобщ8нная зависимость влияние дозы азотных удобрений на урсшйность пшеница в случаях засуяливого (1), умеренного (2) и влаяного (3) годов.

При вс5м свойи поло*ительном значении для реиения вопроса упра вления процессом формировавния уромая такой агрометеорологический подход не учитывает временной динамики продукционного процесса, ые ханизмов взаимосвязи отдельннв составлявших процессов и очень мало чего да8т для понимания механизмов управления процессом Формирования уровая в изиенявцихся погодных условиях. Более широкие перепек тивы в управлении формированием урожая давт разработка и применение динамических имитационных моделей продукционного процесса сель скохозяйственных культур.

4.2. Математическая модель продукционного процесса зерновых колосовых культур.

Процесс разработки динамических моделей продукционного процесса растений неразрывно связан с математической формализацией ва»-нейвих физиологических, физических и химических механизмов, лешачих в основе их «изнедеятельности. Наиболее подробно разработывавт ся такие обвие для всех растений механизмы, как фотосинтез, дыхание, трэнспирациия, минеральное питание, распределение и перерас-

пределение ассимилятов. Большое внимание уделяется моделированию . механизмов влияния внешних факторов на динамику продукционного про цесса (свет, тепло, влага, питание).Значительные достияения в этой области принадлежат Галянину Е.П., Де Виту, Пенингу де Фризу, Поле вому Й.Н., Полузктозу Р.Й., Россу З.К., Сиротенко О,Д., Тоомингу Х,Г. и др. учёным.

Разработанная нами модель использует обдепркзнашше полояения, подходы к математические Формулы при формализации механизмов проду кционного процесса зерновых колосовых культур.

В наибольшей степени при разработке модели использовались подходы, формула и алгоритм», рекомендуемые Полевым Й.Н., как.наибо-лее соответствуйте реваеним задачам. Модель разработана и реализо вана на современной 1ВМ совместимой персональной ЗВК РС - 236.

Основная цель построения модели состояла в том, чтобы получить инструмент для наглядной теоретической оценки хода развития продук ционного процесса ряда культур ( ячкень, ровь, пвеница, овёс) в за висикости от складывавшихся погодных условий(свет, тепло, влага), с учётом агротехнических мероприятий. Оформление модели таково, что на первых се этапах работы с моделью пользователь модели делает выбор культуры (из предлагаемого списка), рассчётами по которой он собирается заниматься.В пределах этого ввбора и происходит весь дальнейший процесс иактацин продукционного процесса. Процесс имита ции начинается с вмчислекия теоретического Фотосинтеза при оптимальных условиям т. е. продуктивность Фотосинтеза при оптимальной тепло и влаго-обеспеченности), (в г,/ем2) за период времени равный продолжительности одного нага модели. 5 данной модели ваг равен продолгителькости одной календарной декады. Теоретический фотосинтез при оптимальных цсловиях Фт(опт) вычисляется на каклом ваге модели (т. е. за кахддю календарнув декаду) но формуле световых кривых продуктивности Фотосинтеза

Фт(опт) = ( й * ФЬР)/(В + ФЙР), (6)

где ФЙР - ниток фотосинтетически активной радиации внутри посева, а й и Э - константы. определяемые при настройке модели на конкретный сорт вкравиваекый в конкретных условиях. Фотосинтез в реальных условиях Фт определяется в модели через теоретический с учетом спе циалышх поправочных коэффициентов, вычисляемых в модели по особым формулам, в зависимости от скдадаэавцихся на какдом ваге модели ус лсвий тепло и вяагеобвспеченности и агротехники*й.И.Полевой,1983).

Фт * ФКопт) * К1 * КЗ * КЗ * К4, (7)

где К1, К2, КЗ и К4 - соответствуйте рассчёгнне поправочные коэффициенты. Калднй из этих коэффициентов момет изменяться в пределах

от 0 до 1, приникая своё максимальное знамение в оптимальных условиях. Поправочные коэффициенты отражают условия по тепло и влагоо-беспеченности и характеризуй? агротехнику.

На каидом ваге модель вычисляет расход биомассы (г./см2) в связи с её распадом в процессе дыхания. Интенсивность днхения вычисляется как сумка расхода на поддержаннэ структуры ( пропорционально биомассе растений) и расхода на поддержанеие Фотосинтеза (пропорционально интенсивности фотосинтеза). Баланс биомассы на каядом «are модели рассчитывается по формуле (накопление биомасса)

М(к+1) г М(к) + (Фт(к) - R(k> - D(k)), (8)

где М(к) - биомасса на к-ом ваге модели, М(к+1)~ биомасса на еле дующем иаге, Фт(к) -продуктивность фотосинтеза (прирост биомассы) на к-ом чаге, ¡¡(к) - убыль биомассы в связи с её расходом на дыхание, D(k) - убыль биомассы за счёт её отмирания (опада). Используя совместно уравнения (6-8) можно рассчитывать поваговуя динами ку изменения растительной биомассы в ходе продукционного процесса. Кроме этого, модель прецдсматривает процесс распределения продуцируемых ассимилятов между отдельными частями растения на каждом отдельном расчётном паге. Вся биомасса условно представлена как сч>< на биомасс листьев, корней, стеблей и колосьев. Прирост Оночлсг» всего растения за к - ый ear i)Mk распределяется в »одели на метре части (dHl, dH2, dH3, dK4), соотьетствуюиие приросту биомэссч листьев, корней, стеблей и колосьев. Приросты биомасс отдельны* го ставных частей вычисляются посредством умножения величины суммарна го пророста <Мк на значения специальных "ростовых" функций <11, (!.?. A3, А4. Численние значения этих функций рассчитываются на чон?,"« ваге по достаточно сложным математическим зависимостям на основании вволимых в модель данных о складывавшихся погодных услориях (Я.Н.Полевой, 1983). Математически это можно выразить еяедугтих образом

dMlK = й!к * dKR. (9)

й£2к = Й2к * dKK,-йМЗк = ЙЗк * dU»', • Шк = Й4к * dMK.

й1к = Функция!'([ТЗ; Г И J ], 1 = ) .2.3.4.

Здесь СТ] - вневние температуры, а Ш - влажность поч'вн. Зто не одно значение, а набора значений, характеризуйте пожаговув динамику изменения значений температуры и впажипсти от декацн к декдие На рис.4 изображена Функциональная схема модели.

8 процессе выполнения расечйтов в модели прелусмотренн такие механизмы, как стэречич 1готосг»нтетичеснога аппарата листьев и пере

распределение старых ассимилятов меяду отдельными органами растений. Результаты вычислений по модели выводятся на экран дисплея или на принтер в табличной форме. В таблице 1 дан пример расчётов по модели для ярового ячменя сорта Московский 121 при условиях его вырашивания в погодных условиях, зарегистрированных в г. Пуакиие

Рис. 4

Схема модели Формирования продуктивности зерновых культур

в 1980 г. В настояв«» модели закесены фактические данные о погоде в различных районах Ленинградской области за период с 1950 по

1982 гг. Модель допускает распирение банка данных по лвбнм географическим пунктам, а также просчёт по лшбнм (да$е знаняленннм) данным о погоде. На основании данных о числе часов солнечного сияния и географической широте места по специальным формулам рассчитывается поток ФАР на верхней границе посева. По формуле Я.И.Буда-говского вычисляется осреднёнкое значение потока ФАР внутри посева а затем по световым кривым определяется потенциальный Фотосинтез. В качестве эневней температуры (по которой вычисляется поправка к фотосинтезу, определявтея продолжительности фенологических фзз и значения "ростовых" функций) используется значения тенперзтури воздуха на уровне метеобудки. Метеорологические данные по влагоза-пасу в полуметровом слое почвы в модели пересчитывавтся в проценты от наихеньвей влагоёмкости почвы,При пересчёте используются данные о наиненьпгей влаго8мкостк почвы.

Приведённые в таблице 1 рассчётнне значения коэффициентов ли--митирования продуктивности по влагозапасу, теплу и возрасту хогут изменяться в пределах от 0 до 1, Значение 1 соответствует оптималь ным условиям. Если 5е, например, температурный коэффициент в течении пятой декады был равен 0.781 , то зто указывает на то, что в эту декаду реализовалось лиаь 78.1%от потенциальной продуктивности фотосинтеза в связи с недостаточной теплообеспеченностьи. Если коэффициент влааности э нестой декаде был равен 0.871, м зто означает, что било реализовано только 8?.1% от потенциала продуктивное ти фотосинтеза по причине недостаточной влагообеспеченности. Характер изменения со временем значений физиологического коэффициента имеет тенденция

возрастания, достиюния максимума и убивания до нуля. Эти изменения отраааит процессы развития, старения и распада ©отосинтезнруи-чих систем. Приведённые в таблице численные значения "ростовых" Функций для листьев, корней, стеблей и колосьев показываит процент обдего прироста биокассы за соответствующую декаду, идуций на прирост биомассы соответствуицего органа. Из приведённого рзссчЭтного примера следует, что во второй декаде от обаего пророста биомасся на прирост листьев пошло 49.55% , корней - 12.517. , стеблей - 37. 83% и колосьев - 0.00% . Совсем другая ситуация ииеет место в седьмая декаду: листья - 0,027. , корни - 0.16% , стебли - 0,43% и ко лосья 93.322 . Практически весь прирост биомассы за седькув декаду ид8т на прирост биомассы колосьев. РассчЕты выполнены для ярового ячменя сорта Московский 121 в погодных условиях Пуккина(1980)

Данные этой таблицы рассчитывавтся моделью и распечатываются в следующих единицах измерения:

биомасса (г/м2): плочадь листьев Сы2/н2); продуктивность фотосинтеза, дыхание (г/м2*сут,); температура (град.): влагозапас (мм): радиация (кал/см2* сут.): ФАР (кал/см2*мин,); росовые функции, переток (%); коэффициенты (безразмерные).

I4 Номер декады 1 2 3 1 5 ( 7 $

; Начало декады 26.05 1.05 П.05 21.16 1.07 11.07 21.07 1.0$ £=3

( Конец.декады 31.05 10.0« 20.06 30.06 10.07 20,0? 31.07 3.05 X К

1 Биомасса листьеЕ { 27 59 64 61 56 50 45 (С п

! Биомасса стеблей 21 35 85 134 127 115 97 53 •о

5 Биомасса корней 9 14 30 46 44 40 14 12 О* о

; Биомасса колосьев 0 0 0 26 19 124 150 165 л

Ьисмасса надземной части 27 (3 144 224 277 295 305 106

• Илошадь живых листьев 0.7 1.3 1.4 1.2 0.9 0.5 0.4 к ш

1 Максимальная температура 15.5 25.7 23.7 20,4 17.7 18.9 27.5 22.8 С11

1 Среднесуточная температура М И.5 17.1 15.7 и.7 14.7 !!Л 18.2 а

) Дневная температура 12.7 21.! 20.0 17.1 15.1 16.1 23.1 19.1 •с

| Сумма эффективных температур 2! 173 301 40! 4)5 592 751 7» а

| Температурный коэффициент 0.658 1.000 о.т (.076 0.701 0.830 0.952 0.954

« Злагозапас в слое 0-50 см 88.0 73.0 46.0 106.0 75.0 95.0 77.0 73.0 Л &

1 Коэффициент влажности 0.92! 0.983 0.326 0.831 0.97! 0.871 0.972 0.913 В> к

1 ■ — ! Число часов солн. сияния 5.5 13.1 13.6 8.8 6.3 5.8 13.0 5.3 я р;

; Радиация 320.3 564.4 564.6 415.4 339.1 310.3 545.4 281.0

' ФАР 0.140 0.237 0.154 0.116 0.052 0.055 О.Ш 0.11! я =>

Фотосинтез 1.7 <.0 14.7 13.! 6.9 2.0 0.4 0.0 я &

[ Дыхание 0.5 1.5 5.« 4.0 1.1 0.6 0.1 0.0 О) 01

[ Физиологический коэффициент 0.55! М<! 0.540 0.615 0.303 0.113 0.020 0.002 н №

; Дневной прирост биомассы 1.2 4.1 9.8 5.6 5.1 1.4 0.3 0.0 а> —3 з> а

1 Ростовая функция листьев <1.11 4).55 33.11 10.51 1.05 0.10 0.01 0.01 съ а ь= ■та ж

; Ростовая функция стеблей <!.!2 31.13 45.74 51.04 10.63 1.50 0.49 0.35 о с

{ Ростовая функция корней К.57 (2.(1 16.5$ 17.01 3.54 0.50 0.16 0.12 се

! Ростовая функция колосьев (.00 0.00 0.50 21.43 84.73 97.91 99.32 99.52 р: —

1 Функция перетока из листьев 0.00 0,00 0.00 0.74 0.6! 0.7! 1.24 1.02 к

| Функция перетока из стеблей 0.00 0.00 0.00 0.00 0.51 1.07 1.72 1.37 x

^Ф>'ккиия перетока из корней 0.00 0.00 0.00 0.00 0.51 1,0' 1.72 1.37 о

Данный эгой таблицы наглядно демонстрирует, что величина суточного прироста суммарной биомасса к этому времени значительно снизилась по сравнению с ей наибольшим значением в течении третьей - четвертой декад (дневной прирост биомассы был 9.0 - 9.6 г/м2*сутки, а стал - 0.3). Зтот пример хорою иллвс-тоирует противоречивость одной из известных дилемм процесса Формирования уроззя зерновых колосовых культур:

к току времени когда растение начинает активно формировать (наливать) колосья продуктивность фотосинтеза уме падает. Одна из вамкейвих задач управления и состоит в том. чтобы агротехническими приёмами с одной стороны ускорить процесс начала интенсивного потока ассимилятоз в колосья, а с другой - замедлить процесс старения и разрувения фото синтетического аппарата, связанное с этим уменьшение фотосинтетической продуктивности растений. Неблагоприятное сочетание погодных и агротехнических условий возделывания культуры может замедлить нг чало процесса усиления потока первичных ассимилятов в колосья и вместе с этим ускорить процессы возрастного снижения продуктивности фотосинтеза.

Такое сочетание условий губительно для будущего урояая. На прчн тике имеют место случаи, когда вся биомасса уходит в листья и стеб ли, а урояай зерна очень низкий. Настоящая модель как раз и предназначена для анализа и речения вопросов управления процессом Формирования уромая в изменявшихся погодных условиях. Предварительна? теоретические расчёты, например, можно выполнить для больного наб" ра погодных реализаций за предыдущие годы. Такая возможность преду смотрена конструкцией модели (реаим "многолетняя статистика" глепного меню модели). Нани введена в модель информация о погодных дач них в Ленинградской области по 10 пунктам метеорологических наблг дений за период 1950-1982 годы (Белогорка, Винница, Волосово, Волхов.Ефииовская, Кингисепп, Никольское, Пувкин, Сосново, Волхов). Анализ расч5тных значений урожайности ярового ячменя Московский 121 в погодных условиях этих пунктов показал, что уро!айность варьирует по годам в широких пределах, формируя гистограмму одномо-дального (а в ряде случаев двуаодального) её частотного распределения. Изменение значений агротехнологического параметра модели позволяет уменьяать дисперсии многолетнего распределения урпяяй-ности и давать рекомендации по стабилизации процесса формирование урокая.

4.3. Использование модели в теории управления формированием урохая.

Начало использования модели предполагает е5 предварительную на стройку на конкретный сорт, почвенно-клинатические условия и при*"

няеиуи агротехнику. Процедура настройки модели требует наличия фак тических экспериментальных наблюдений над сортом в течении нескаль ких лет. Для грубой настройки модели достаточно наличие даннмх о сроках наступления Фенологических фаз развития и урожайности.

По осреднённым значениям сумм эффективных температур эа годы экспериментальных наблидений по межфазным периодам и урожайности можно достаточно легко добиться близких к экспериментальным расчётных значений динамики переменных состояния объекта управления (15 - 20) процентов совпадения). Удобны для использования данные ГС9 . т.к. они как правило многолетние и достаточно разнообразны по природно-географическим и климатическим условиям. Данные о погоде за годы изучения сорта на ГСУ как правило имеется непосредственно на сортоучастках, но могут быть получены из публикуемых гид-рометслужбой бюллетеней. В настоящей диссертации выполнена настрой ка модели для сорта ярового ячменя Московский 121 для условий его выраиивания в различных районах Ленинградской области, для условий кохоза "Ленинский путь" Брянской области и для условий Орловской области. Ка рисунках 5-7 показаны примеры сравнения фактических и расчётных данных для урожайности ячменя Московский 121 в период 1973-1984 гг.

¥(т/га) - урожайность по ГСУ.

урожайность по модели

6.0

5.0

4.0

3.0

2.0

1.0

?$ ?Г?Г 7Г7Г ?А в4 в! е^ в! год>

Рис.5

Фактические И расчётные значения урояайности ячменя по одному из ГСЯ Ленинградской области.

У(т/га) 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0

уромайность по ГСЗ. уро»айнос7Ь по модели

7-1 7$ вй в! 8$ 8$ в! Годы

Рис .8

Фактические и расчётные значения урожайности ячменя по одному из ГСЧ Брянской области.

У( т/га) 5.0 Р.О 4.0 3.0 2.0 1.0

-----урожайность колхоза,

--- урожайность по модели

7$ 71 Л 1) 7Й 7$ б4 8| й 1Г

Годи

Рис.7

Фактические и расчетное значения урожайности ячменя по одному из колхозов Брянской области в период 137-4-1384гг.

Приведенные данные демонстрируют удовлетворитеельное совпадение расчётных значений уромайности с фактическим, что свидетельствует о способности модели "подстраиваться" под конкретные условия. Сам по себе факт возможности настройки модели продукционного процесса на условия конкретного поля, хозяйства, области и т,д, демонстрировался многими (Полузктов P.A., Полевой Й.Н., Тооминг Х.Г., Сиро-теико O.Ü., Брежнев Я,И.), Принципиально новым в нашем случае явля ется то, что мы выполняли настройку модели для её применения на другом поле, в другом хозяйстве или в другой области изменяя значения линь одного параметра. Оригинальным является ориентация напей модели на анализ и решение именно растениеводческих задач, в отличии от традиционной задачи агрометеорологического прогнозирования.Сщестаенкым отличием напей модели от других является то, что в неё введены специальные агротехнические параиетря, позволя-шне связывать динамику продукционного процесса с агротехникой. Установление конкретных соотношений меяду технологиями и численными значениями параметров модели - больная самостоятельная задача, требуяцая для своего решения значительных усилий. Разработанная на ми модель и методология её применения в теории управления формированием урояая помет служить отправной точкой дальнейших теоретичес них разработок в растениеводстве.

5. Основы колличественной теории формирования морозостойкости озимых культур.

Поврендение и гибель озимых растений в процессе их перезимовки происходит по разным причинам. К основным относятся: вымерзание, выпревание. вымокание и механические повреждения (например, ледяной коркой ). Так по данным Белоусова Е.8. и др. гибель озимых по России в процентах от их посевных плоцадей в 70-ые годы составлю для ячменя - 19.8%, для пиеници - 18%, а для р»и лишь - 9 ЛИ. Способность растений озиаых культур вявивать в условиях перезимовки и возйбновлать вегетацию весной определяют!называв?) как их зимостой кость.Моделирование и прогнозирование формирования у растений одно го из валнейиих показателей зимостойкости - их морозостойкости, иг рьет вааней1уд роль в теории управления процессом формирования ури пая озимых культур. Нами разработаны теоретические основы колличвс гвенного описания, моделирования, идентификации и прогнозирования морозостойкости по изменадиыся температурам почвы на глубине узла кущения.

5.1. Теоретические основы Формирования морозостойкости и математическая Формализация.

lio ьнрьдсленик Личикаки D.H. морозостойкость - это способность растений противостоять отрицательным внешним температурам (пике О гран.) и сохранять при это« иизиаспосойкость. Морозостойкость рас-

теиий - это динамическая характеристика растений, которая изменяется в процессе их жизнедеятельности и при изменении внешних условий. Основы теории Формирования морозостойкости у растений раэрабо тана Тумановым И.И. и в дальнейшем развит Труновой Т.й..Ноисейчнк В.Й., Самыгиным Г.Л.. Барашковой З.й. и »¡т. др. По этой теории ози мые растения проходят два основных этапа связанных с Формированием их морозостойкости. Первый этап, называемый первой Фазой закаливания. проходит у растений осеньа при низких положительных температурах * основном в период их понижения от +5 до 0 град. Этот этап связан с накоплением в растениях специальных запасных вецеств обес печивавщих в'дальнейшем энергитические и протекторные потребности растений. Результат накопления этих веществ (их композиционный con тав и количество) существенно зависит от досигнутого растениями этапа онтогенеза (к началу прекращения активной вегетации), их кус тистости.от интенсивности процесса торможения роста растений низки ми положительными температурами, от степени уменьяения фотосинтеза и т. д. Вей это определяет достигаема® к окончание первой Фазн закаливания величину морозостойкости и потенциал (в пределах генотипа) той последушией морозостойкости, которая может быть достигнута после оптимального прохождения второго этапа закаливания. Численно величина морозостойкости растения в любой момент времени равна знэ ченип той минимальной внешней температуры, которой оно в состоянии противостоять. На практике морозостойкость оценивается через быстрое промораживание растений в наборе убывающих отрицательных темпе ратур промораживания. Значение той пограничной температуры, до которой растение выживает, а после которой гибнет и принимают за величину морозостойкости растения. В силу того, что на практике всегда приходится итметь дело с гетерогенной популяцией растений (деже один и тот же сорт содержит растения с разными генотипами) для оценки величины морозостойкости популяции используется понятие ирч тической температуры. Промораживая однотипные выборки растений из популяции при наборе отрицательных температур находят ту температуру, при которой 507. растений гибиет, а 507. - выживает. Значение такой температуры называет - критическим и приникаят его за велики ну морозостойкости. Так по данным Ноисейчик В.ft. после прохождения первой фазы закаливания озимые злаки могут достигать морозостойг!<\ тн -12 -И град., а по данным Коровина й.й. в зависимости от скиа-днвагщихся погодных условий она может различаться у одного и тпго же сорта на 8 - 7 град. Второй этап закаливания у озимых растений (вторая фаза закаливания) проходит при небольших отрицательных пературах.

Возможности второй фазн ограничены результатами прохождения первой Фазы закаливания. В исследованиях Басаргиной Н.Л. и Виноградовой В В. отмечается, что пшеница сорта Мироновская 808 после второй фазы закаливания увеличивает свою морозостойкость на 5 - 8 град. Зтм же

авторы указывают на то, что длительное пребывание озимых растений при постоянной положительной или отрицательной температуре приводит к потере морозостойкости, что свясано с расходом запасных веществ на дыхание. К снижению морозостойкости приводят и оттепели, при наступлении которых происходит раззакаливание. которое связано с распадом защитной структуры растения и активным расходованием за пасных веществ на репарацию повреждений и возобновление заторможен них ранее ростовых процессов.

Таким образом, отмечается некая общая тенденция изменения вели чины морозостойкости озимых растений в пределах их общей толерантности ко внсвней температуре, Лод внеиней температурой в работе по ниыается температура почвы на глубине узла кущения.Связь мехду зна чениями этой температуры и погодными условиями (температурой возду ха, влажностью почвы, толщиной снежного покрова и т. д.) хорово из учена и промоделирована в классических работах Чудновского А.Ф., Палагина З.Г., Личикаки В.К., Коисейчик В.Й. и др.

По отношению к изменениям температуры почвы на глубине узла ку щения морозостойкость растений изменяется в тех же направлениях, что и внежняя температура, Зти изменения происходят с больиим или меньяим запаздыванием по отношению к изменениям внешней температуры.

По мере истощении знергитических запасов растения его способность к температурной адаптации снижается. В результате многократных оттепелей в зимний период растение постепенно теряет адаптационный потенциал морозостойкости. На основе детального системного разбора описанных в литературе фактов изменения озимыми растениями своей морозостойкости в различных условиях (полевые и лабораторные опыты) нами были сформулированы и Формализованы основные положения количественного описания динамики морозостойкости, которые затем использованы при построении математической модели. Основные положения количественной формализации: -в каждый момент времени растение характеризуется интервалом ьыживания по отношению к внеиней температуре, при быстром изменении внежней температуры и её выходе за пределы интервала растение гибнет;

-в пределах предельной толерантности растения к внемнии температурам оно может адаптироваться к изменявшимся вневннм условиям и сдвигать свой интервал выживания в сторону более высоких или низких температур; -в процессе адаптации растение стремится "установить" свой интервал такин образом, чтобы его середина соответствовала вне» ней температуре в данный момент времени; -жирина интервала выживания растения монет иуййняться (увеличь вагься или ун«иы«лтьс9) в связи с накопленном или распадом эд иаснич и зааитчих чещвст.

На основе этих положений нами разработаны и исследованы оригинальные модели динамики и формирования морозостойкости озимых зерновых колосовых культур.

5.2, Математическое моделирование динамики морозостойкости.

При моделировании динамики морозостойкости рассмотрен« два основных процесса: 1) вызываемое менявшейся внежней температурой перемещение температурного интервала вшивания и 2) связанное с динамикой содержания в растении запасных веществ и протекторных стру ктур, изменение вирины интервала вшивания. Процесс адаптационного перемещения интервала выживания по икале вневних температур промоделирован с помощь® дискретной цепи Маркова. На рис.8 представлено наглядное состнояение между процессом температурной адаптации и ис пользуемой при моделировании цепьв Маркова.

В соответствии с модельв в лвбой момент времени растение находится в одном из ( п ) жизнеспособных состояниях. Каждому из состо яний соответствует своё расположение интервала выживания, а следовательно и своя морозостойкость. Предполагается, что в процессе адоптации к изменяющейся внетей температуре растение изменяет рас положение своего интервала выживания, что в модели соответствует перехода в цепи Маркова из одного состояния в другое. В модели лре дположено, что за один ваг (за фиксированный интервл времени) пере ходи происходят только между соседними состояниями, При понижении внеиней температуры есть вероятность лерейти в состояние с бпльвие номером (с больней морозостойкостьв). при повыженин - в состояние с меньшим номером (с меньвей морозостойкостью). Вероятности переходов задаются специальной матрицей |P|j (к) на каждом к-о* временном шаге модели. Элементы матрицы знчислявтся(1внтов И.А..Багэч кова Э.ft.,1991) в зависимости от номера состояния, вневней темпера туры на этом ваге и констант удельных скоростей перехода. Эта модель была использована для описания и прогнозирования состояния морозостойкости популяции растений различиях сортов. Разработан нр-тод определения параметров этой модели по результата» полевых опн топ. Модель реализована на IBM совместимой персональной ЭВМ тнпч PC - 286. По опубликованным данным били определена параметры скоростей закаливания и раззакаливания для различных сортов озимой пвеницы (непосредственные вычисления параметров модели выполнен» аспиранткой Л.Я.Новиковой поя научннм руководством автора диссертации). Находились численные значения лвцх основных параметров д и р (1/град.).

Параметр q - характеризует удельнув скорость адаптации рапений н повниавщойся внешней температуре, а р - к понижавшейся. Оказалось, что сорта сильно различартпя по значением эгих показателей. В таблице 2 приведены определённые с помочь* мидели значения этих параметров для .9 гор юр озимой п»енииы.

Т(гр)

15 10 5 0

-5 -10 -15

Рис.е

Схема соответствий мевду интервалами выживания и состояниями цепи Каркова.

1 - состояние соответствующее наименьшей морозостойкости, п - состояние соответствуйте наибольшей морозостойкости, 2,3,... - состояния с промеауточной морозостойкосгьв, п+1 - поглояащее состояние, соответствдкщве гибели. Т(гр) - внежняя температура в град.

Таблица 2.

Вычисленнве по модели значения параметров морозостойкости

Показа!ель Сорт

1 2 3 4 5 6 П ( 1! 9

Адант.к 1Ш|( лети р ) 1.2 0 а 1.0 0.8 0.9 0.5 1 ? 0.5 0.3

Адапт .к 11>!б. тринг II) 0.8 П 5 0.4 о.я 2.4 2.1 0 ? П.?

1 - Мироновская Юбилейная 50, 2 - Лптеснекс 329, 3 - Колхозница, 4 - Горицкая, 5 - Аврора, 6 - Кавказ, 7 - Яльяновка, в - Борович-ская. 9 - Безостая 1.

При расчбтах использовались опубликованные в печати даннин Ба-раиковой З.А., Алексеевой Е.И. и Виноградовой В.В.

Р 2.0

1.5

1.0

0.5-

0.01— 0.0

сорта с высокой и вышесредней морозостойкостью

сорта с нимесредней морозостойкость»

.6 .9

ТсГ

ИоГ

2:0

Рис.9

Располовение сортов озимой пиеницн разной степени зимостойкости на координатной плоскости значений параметров р и ч .

Расположив псе эти сорта.па плоскости в координатах р и д (рис.9) нзглядно видно, что морозостойкие сорта характеризуются высокими значениями удельной скорости их закаливания, при низких значениях скорости закаливания морозостойкость сорта определяется величиной его удельной скорости раззакаливания.Низкие значения ско ростей раззакалннания характер«« для сортов повышенной морозостойкости, а внеокие - пониженной. Проводилось сравнение расчЗтних и Фактических (опубликованные данные полевых опнтов Бараиковой З.А., Алексеевой Е.И. и Виноградовой В.В.) значений критической температур" внмерзания сортов озимой пшеницы в различные моменты времени ь течении зимнего периода. Результаты сравнения представлены б таб лице 3. Сравниваемые расчётные и фактические значения даны во вре-чеишй динамике, с указанием значений температуры почвы на глубине чзла кцпения (Ленинградская область, г.Пушкин).

Таблица 3

Расчётные и фактические значения критической температуры вымерзания в зимние периоды 1367-1969 и 1971-1973 гг.

Зима 1971 - 1972 гг. Кавказ Мирон.вбил.50 Колхозница

Время Темп. Факт Расчёт Факт Расчёт Факт Расчёт

Начало октября +5 -8 -7 -11 -9 -8 -8

Серед, ноября -4 -17 -15 -20 -18 -21 -18

Начало декабря -2 -17 -16 -21 -18.5 -20.5 -19

Начало января -7 -18.5 -17 -20 -20 -20 -20.5

Начало февраля -3 -17 -20 -19.5 -20.5 -22 -21

Середина марта -4 -17 -19 -19 -20 -22 -21

Серед, апреля 41 -12 -15 -15 -18 -18 -19

Примерно такая ке степень совпадения получается в расчётах по уело виям зимы 1972 - 1973 гг. Аналогичные сравнительные расчеты были выполнены для сортов Ульяновка и Боровичская в условиях зим 1967 -1969 гг. Обяим для всех случаев являлось то. что модель вела себя более инертно, чем динамика морозостойкости реальных сортов. Ио-дель не улавливала второстепенных колебаний критической температуры, однако удовлетворительно описывала основную тенденцию увеличения морозостойкости к середине зимы и еЗ сниаение весной.Упрощение формализации в рассмотренной стохастической модели заключается в том. что она не принимает во внимание протекамие в растениях физи ологические и биохимические процессы, влиявкие на размеры температурного интервала викцвакия, например, расход запасных, веществ на дыхание.

Огромное значение для формирования соответствующего высокой морозо стойкости растения температурного интервала его вымивания имевт пе рвая и вторая фазы закаливания. Нами били сформулированы концептуа льные подходы к колличественному описании динамики процессов накоп ления запасных веществ в течении первой фазы закаливания, формирования ыорозозаяитной структуры во второй фаае и расхода запасных веявств в течении периода перезимовки. Основные, сформулированные нами подходи к колличественному описании зтих процессов заключаются в следуюквм:

-накопление запасных вецеств происходит за счёт различия в ско ростях накопления первичных ассимилятов и их расхода на росто вне процессы, вызываемого разной степенью торкоаения фотосинтеза и ростовых процессов низкими полояительними температурами;

-формирование морозоэа«итной структуры происходит за счёт раскола запасных вецеств, при разруиении защитной структуры

вновь синтезируются запаснне вецества;

-в процессе перезимовки и таких превращений часть энергии рассеивается, а содержание запасных веществ уменьшается.

Такие дополнительные положения позволяют учитывать динамику изменения размеров температурного интервала выживания растений в процессе их закаливания и перезимовки.

5.3. Кетодологические основы управления Формированием морозостойкости озимых культур.

Формирование зимостойкости озимых зерновых колосовых культур начинается уже при обосновании срока их сева. Для каждых конкретных погодных условий года срок сева, норма высева и качество семян в сочетании с применяемыми агроприбмами определяют то физиологичес кое состояние растений в котором они войдут в первую фазу закалива ния.

Начало этой фазы определяется складывающимися погодными условиями (при начале торможения роста и фотосинтеза низкими положительными температурами). Эффективность закаливания и дальнейяая перезимовка озимых в больной степени зависят от состояния растений к моменту начала закаливания (достигнутая Фаза онтогенеза, степень кустистости, биомасса растений и т.д.). По Моисейчик В.А., например, в по-годно-клинатических условиях восточной части Ленинградской области оптимальный срок сева озимой ржи, обеспечивающий хорошее состояние посевов с кустистостью около 4 побегов к началу первой фазы закали вания приходится на 10 августа. При более поздних сроках сева озимая рожь уходит в зиму ослабленной и менее зимостойкой. При ранних сроках сева растения проходят первую фазу переросжими и имеют пони женную зимостойкость. К началу первой фазы закаливания у растений происходит ряд сложных Физиологических и биохимических процессов (прекращение активного прироста биокассы, начинается обезвоживание клеток, изменяется направленность биохимических процессов). По разработанной Труновой Т.Н. с соавт. теории донорно - акцепторных отношений в этот период у озимых растений ид5т активная перестройка клеточных мембран, меняется биохимический состав клеток (т.е. идбт процесс формирования корозозадитнпй структуры расте ния) и активный синтез запасных веществ (в частности, Сахаров), ко торне впоследствии обеспечивают энергитическиа потпребности растений. Мы постулировали, что по мере понижения вневней температуры ростовые процессы растения тормозятся сильнее, чем фотосинтез, что приводит к избыточному накоплению первичных ассимилятов. То, что раныее расходовалось на прирост новой биомасса теперь расходуется на перестройку структуры и синтез запасннх(энергитическич) веществ К началу второй фазы закаливания, т.е. при устойчивом опускании внешней температуры ниже 0 град, мн предлагаем количественное описание состояния морозостойкости оэикыых растений тремя яинамичес-

кики переменными-размерами собственной биомассы, запасных веяеств и мороэозавитной структуры (в гр.сух.вещ./м2). Три этих переменных используются в качестве переменных состояния объекта управления. Они определяет величину морозостойкости растений к началу второй фаза закаливания и размер знергитического запаса на период перезимовки.

Наш теоретические расчёты по модели показали, что оптимальная стратегия Формирования высокой морозостойкости в период первой фазы закаливания состоят в том, чтобы увеличивать тормоаение роста и ноцлпряипать Фотосинтез. Например, применение ретордантов на этом этапе времени вполне оправдано, т.к. быстрый рост растений ослабля ет их закаливание и снияает морозостойкость.Это согласуется с тем, как Мухин Н.Д. и Пугачёва Е.И.объясняет пониеннув морозостойкость тетраплоидной ряиС Белта) слипком быстрым ростом этих сортов осенью

В период прохождения второй фазы закаливания (при небольших от рицателькнх температурах) происходит обезвонивание растительных клеток, образование льда в меяклеточниках, конфориационные перестройки третичной и четвертичной структуры макромолекул, образование геля и связывание свободной воды. После оптимального прохождения второй фазы закаливания растения форкирувт свой максимальный потен циал морозостойкости (ограниченный генотипически и условиями прохо кдения первой Фазы). Haia модель проявляет аналогичный эффект, про гнозируя различный потенциал морозостойкости в зависимости от уело внй прохождения первой Фазы закаливания.

При дальнейшем понияении вневней температуры в процессе адапта иии растения могут вывести ниянвю границу своего температурного ин тервала внзнвания к потенциальному значению, т.е. достигнуть потен ииальной морозостойкости. Разработанная нами модель позволяет рассчитывать временную динамику такой адаптации озимых растений в зависимости от вневней температур«. Технологическое управление этим процессом возмояно через воздействие на условия формирования темпе ратурн на глубине узла куцения.

Лостиаетга потенциала и его длительному сохранению растением поепятствяет расход им запасных вецеств на дыхание (включая расход на адаптацию и на перестройку структуры). По опубликованным Петуни нын U.M. данным расход Сахаров на дыхание озимой пвеницн н р»и в зимний период под снегом тем болые, чем вмяе значения температуры почвы.

Расход нп дыхание уменьшает размеры температурного интервала выживания растений, что приводит к повышении критической температуры и снименип морозостойкости.

Разработанные нами модели позволягат рассчитывать динамику критической температуры и делать теоретический анализ причин её изменения. Иодольнне расч8ти позволят глубке понять механизм вымерзания оэинвх вастечяй и различить мемду собой такие причины гибели

от вымерзания. как:

-температура почвы опустилась ьиже потенциально-воэможновного значения критической температуры вымерзания: -критическая температура повысилась из-за расхода запасных веществ на дыхание; -неоднократные оттепели и связанный с зтнм повышенный расход запасных веществ на адаптация энергитически истомили растения и они потеряли способность сохранять свою жизнеспособность да ме при сравнительно небольших отрицательных температурах. Технологическое управление, направленное на уменьыение эффекта гибели растений, например, по третьей причине,может состоять в соз дании растениям условий для более эффективного накопления запасных вецеств в период первой фазы закаливания. При выявлении докшшрова ния первой причины гибели озимых, модель может быть использована при разработке системы мероприятий по уходу за посевами озимых непосредственно в период перезимовки. Снегозадержание - это один из немногочисленных эффективных приёмов по уходу за посевами озимых. Можно упомянуть ещё разработанное в Агрофизическом институте эффек тивное теплозащитное укрытие для почвы в форме жидких пен, которые после их нанесения на почву в зимнее время быстро замерзапт, Такое укрытие стабилизирует вызываемые погодой килебания температуры поч вн. Эти колебания вредны, т.к. на адаптационные перестройки растения затрачивают энергии (расходуют запасныо вещества), запас которой в растении моает преждевременно истодиться до возобновления ими весенней вегетации. По многим литературным данным к началу ухо да в зиму озиные растения накапливаит 102 - 20У. Сахаров от их обпей биомассы. При средних нормах высева для зерновых колосовых об-Хий запас накопленных Сахаров по этим данным составит 40 - 80 гр/ м2. Учитывая расход Сахаров на дыхание, можно предположить, что всего лниь один несяц пребывания растений в условиях, когда температура почвы на глубине узла куцения находится в пределах от 0 до -2 град, может полностью истощить осенний запас Сахаров и вызвать их гибель. Приведённые принеры иллвстрирувт исполь зование разработанных основ количественной теории формирования морозостойкости (моделирование, прогнозирование, понимание причин и следствий) в теоретических вопросах Формирования урожая озимых культур.

6. Модели микробиологической активности почвы в теории

управления элементами её плодородия. В процессе управления формированием урожая подавлявшее число управляющих воздействий приходится на почву. Обработка почвы, внесение в неё органических и минеральных удобрений, ороиение и мелиорация и т.д. - все эти действия направлены на создание соответст-вупдих условии для роста и развития возделываемых растений. Основная масса агрщехнических мероприятий направлена на управление во-

дно - воэдуянкм и тепловых режимами почвы, её химическим составом и биологической активностьв.

Вопросы физики почвы и управления её тепловым и водными реяииа ии детально исследонаны Чудновским Л.Ф., Нерпиным C.B., Нсковым И. Б. и мн. другими. Нами рассмотрены вопросы микробиологической активности почва, динамика её органического вещества и трансформация азотноых и фосфорных соединений.

fi.i. Формирование урожая и управление микробиологической активностью почвы.

При формировании урожая и управлявших воздействиях на почву ре «аптся две основных задачи - оперативное управление состоянием поч вы (направленное на удовлетворение текучих потребностей растений и долговременное (стратегическое) Формирование почвенного плодородия В реиентг обеих этих задач огромную роль имеет микробиологическая активность почвн.Основоположник научного почвоведения В.й.Докучаев неоднократно указывал на ваянейяуп роль микроорганизмов в формировании почвы и её плодородия. Подавляющее большинство микробиологических процессов в почве связано с разделением, превращением к на коплениеи органического вещества. Классическим примером стратегической задачи управления почвенным плодородием служит задача поддержания и накопления гумуса почвн. Такая задача решается в течении многих лет посредством рациональной обработки почвы, внесением органических удобрений и растительных остатков, выбором и раз-кипением севооборотов. Теоретические основы превращений органического вещества почвы изложен» в Фундаментальных трудах Кононовой М. К., Ичвеиицкого Й.А., Александровой Л.Н. и др. Однако, вплоть до настоящего времени ощущается острая потребность в дальнейвем разви гии и соверженствовании теоретических представлений и количественных методов в вопросах влияния различных агроприёмов на органическое вещество почвы, на Формирование и потерю почвенного гумуса и WHvmosaMie почвенного плодородия. До сих пор, например, продолжа ются споры по способам основной обработки почвы (учение В.Р.Вильям еа с культурной вспавке, предложения П.А.Костнчева и Н.М.Тулайкова по мелкой BcnaïKe, идеи Е.И.Овсинского о безотвальной вспавке, работы Т.С.Мальцева по углублённой безотвальной вспавке, плоскорез-нэч обработка fi.И.Бараева и т.д.). Фундаментальный вклад в разрабо тку теории '{»кробиологичепкой активности почвы внёс вндапвийся учё ннй акадямик Е.И.Ничуглин. В его трудах и работах его учеников сформированы научные представления о роли и значении почвенных мик роорганизмов в продуктивности растениеводства.

Б частности, ими исследована роль микроорганизмов в превращении органического вещества почвы, трансформации азотных соеди нений (аммонификация, нитрификация, денитрификация. иммобилизация и азотфкксаиия) « превращений соединений фосфора. Нави усилия бняи

направлены на разработку количественных методов описания згих процессов. Нами разработаны методы модельного описания, прогноза и анализа динамики сообщества гетеротрофных микроорганизмов почвы и связанных с его деятельностью процессов. Построенные нами матама тические модели использованы для анализа теоретических воприсов уп равления элементами почвенного плодородия при формировании уромая.

6.2, Моделирование микробиологической активности почвы.

Из огромного числа обитающих в почве микроорганизмов момно выделить группу гетеротрофных микроорганизмов, использующих в качест ве источника энергии и углерода различные органические соединения. Набор этих веществ в почве весьма иирок и варьирует в пределах от простых Сахаров до полисахаров, целлюлозы, гемицеллюлоз, лигнина и слоиных гумусовых соединений. Источником поступления этих веществ слу»ат растительные остатки и органические удобрения. Все гетеротрофные микроорганизмы мояно сгруппировать ко способности утилизировать (использовать) одинаковый набор органических веществ. Эта способность микроорганизмов использовать пирокий набор различных органических соединений издавна привлекала внимание исследователей В работах приводятся противоречивые сведения о последовательной, параллельной (одновременной) и смеаанной утилизации многокомпонент него (смесь веществ) органического субстрата гетеротрофными микроорганизмами. В диссертации разработана обобщённая модель разлоиения микробным сообществом смененного гетерогенного органического субст рата (Центов И.П., 19?4). Основные положения модели состоят в следующем:

-все органические вещества почвы упорядочиваются по убыванию степени предпочтительности их потребления микроорганизмам;

-все микроорганизмы в сообществе упорядочиваются по возрастании набора утилизируемых ими веществ:

-в пределах своего утилизируемого ими набора органических веществ микроорганизмы потребляют эти вещества строго последовательно, переходя к потреблению следующего по мере истощения предыдущего вецествэ;

-наличие в почве предыдущего вещества ингибирует потребление последующих веществ, по мере его утилизации ингибирование постепенно снимается и начинается процесс потребления следующего по порядку предпочтительности вещества. Два первых половения модели близки к ранее опубликованным йбросо-внм Н. С., а два последних сформулированы автором диссертации. В соответствии с этими полошениямк модель реализована в виде системы обыкновенных нелинейных дифференциальных уравнений первого порядка. Число уравнений в системе определяется моделируемы« набором органических еэцеств.

dX/dt = Х*Ж SI. S2.....Sn ).

dSl/dt = -X*Bit Si ).

dS2/dt = -X*B2C SI. S2 ), (10)

dS3/dt = -X*B3( SI, S2, S3 ),

¿Sn/dt'= -X*Bn('si! S2. S3.'. ! . . Sn ).

Здесь X - биомасса микроорганизмов, SI - количество органического вещества типа 1. а И и В - функции.

По разработанной модели в микробной популяции размножавшейся на многокомпонентном органическом субстрате происходит дифференциация клеток по типу потребляемого ими органического вещества.Относитель ные доли микробных клеток почвы, утилизирующих определённое органи ческое вещество зависят от содеркания в почве органических веществ и мвняытоя по мере утилизации этих веществ.Анализ поведения модели показал, что в обеднёных органическим веществом почвах преобладает процессы одновременной(параллельной) его утилизации, а в обогааён-ннх(например, в подстилке) - последовательной утилизации. Получено удовлетворительное совпадение расчётных данннхСпо модели) с опубликованными экспериментами Стендинга С.Н. по утилизации микроорганизмами Е. coll смеси органических вецеств(глюкоза+галактоза) (Ивы тов И.Й.,1974). В диссертации зта модель использована при моделиро вании процессов накопления и распада органического вещества почвы (Ввытов И.ft.,1987).

6.3. Иетодология моделирования динамики органического вещества почвы.

Содераание в почве гумуса является ващнейшим показателем е§ плодородия. Поступающее в почву свеяее органическое вещество распа дается и трансформируется в ней под действием почвенных микроорганизмов и простейших. В процессе его распада с одной стороны идёт обогащение почвы азотом, а с другой -накопление почвенного гумуса. В диссертации систематизирована и формализована схема превращений органического вещества почвы. Особое внимание сконцентрировано на Формализации процесса накопления и распада почвенного гумуса. Разработанные ранее Гильмановым Т.Г., Куравлёвым О.С. и др. модели динаники почвенного гумуса не учитывали наличия у него ядерно-пери ферийной структуры. На рис.11 приведена разработанная и используемая, при моделировании схема. Разработанная схема отракает совреыен ные научнве представления о процессах формирования и распада гумуса почвы (Туев H.A.). Гумус почвы определяется двумя ведущими компонентами (ядро и периферия), динамика камдой из которых подчиняв! ся своим механизмам. Периферийная часть гумуса в свою очередь состоит из двух вэаимопревращаемых частей - связанной и свободной. Из

схемы видно, что формирование ядра гумуса определяется наличием в почве специальных органических веществ ароматической природы, обра зование которых связано с диструкцией микроорганизмов(и ферментов) и разлояением "сломкой "части поступающего в почва органического вещества.

Поступление органического вещества

Свежее

Сложные соединения

органическое вещество Г

Простыв орг. вещества

Йроматич.

вещества

Гумус

Ядро Связанная

периферия н

Свободная периферия

Микроорганизмы Экзоферменты Продукты диструкции микроорганизмов и экзоферментоа

Рис.И

Формализованная схема превращений органического вещества почьы

Накопление "периферийной компоненты" гумуса происходит по поверхности ядра в процессе диструкции микроорганизмов и Ферментов.

"Простые" органические вещества выполняют роль снабжения микроорганизмов органическим углеродом и анергией.Они же "отвлекают" микроорганизмы от утилизации гумуса(свободной периферии),По описан ной в предыдущим параграфе модели достаточное содержание в почве простых органических веществ ингибирует утилизацию микроорганизмам периферийной части гумусаСсохраняет гумус от разруиения). Формируя состав поступающего в почву органического вещества можно управлять

процессам накопления и распада гумуса. формировать его ядерную и периферийные части.Формирование ядерной части гумуса-это долговременная стратегическая задача. Формирование периферийной компоненты гуиуса-ато задача оперативного управления, решаемая непосредственно в связи с получением урожая конкретного года.То есть можно целе направленно накопить периферийную часть с тек,чтобы затем она обес печивала высокую микробиологическую активность почвы в нужные периоды времени. Разработанная методология использована нами, например,при модельном анализе разложения в почве различных видов лигни иных удобренийСИванова Р.Г.,Ввытов И,Й.,1939),С её помощью были проанализированы органо-кинеральнне удобрения (ОМУ) и уобрения на основе лигннио-шшбтного компоста. Эти виды удобрений различаются содержанием, в них лигнина, веществ гумусовой природы, липидов, ге-мицеллюлоз Св нашей терминологии-'сложные органические вещества"), белков и углеводов. Проведённый анализ не только объяснил причину различия скоростей утилизации этих удобрений почвой, но и позволил прогнозировать эффект их последействия.

6.4. Модели превращений азотных соединений в почее.

8 зависимости от содержания в органическом веществе азота в про цессе его разложения в почве может происходить либо выделение мине рального азота,либо иммобилизация подвижных соединений азота почвы микроорганизмами.Эти процессы регулируются величиной соотношения в органической веществе углерода и азота.Если, например, соотношение С:Н меньве 20,то преобладает процесс выделения амокийного азота, а при С:М больше 20- иммобилизация азота микроорганизмами. Различные вида органических удобрений,сидератов и растительных остатков отли чаются друг от друга составом и содержанием белков, углеводов,липи дов, геыицеллюлоз, лигнина, т.д. и соотношением в них С:К.

Так процесс утилизации почвой соломы,свежего навоза и полупере преввего идёт по разному, с различной эффективностью выделениЖили иммобилизации) азота.Для использования при конструировании комплек сных органических удобрений с запланированной кинетикой выделения азота в почву и его микробиологической консервацией разработана мо дель для прогноза кинетики азота в разных вариантах состава компле ксного удобрения.Модель организована в виде набора последовательно решаемых систем дифференциальных уравнений. Теоретические расчёты по модели нами выполнены для набора гипотетических трёхкомпонент-ных комплексных органических удобрений. Каждая из трёх компонент имеет своё соотношение С:К - 10 в первой компоненте, 20 - во второй и 40 - в третьей. Первая компонента имитирует легкоусвояемщо Фракцию комплексного органического удобрения (например, свежий навоз), вторая - среднеусвояемув (например, перепревший навоз), а третья - плохоусвояемую (например, солома). На рис.12 представлены расчёты для двух смешанных удобрений с соотношением компонент 1:3: в и 3:4:3 соответственно.

Биомасса микроорганизмов (мг/смЗ почвы)

0.4

Бремя (сутки)

Рис.12

Динамика биомассы почвенных микроорганизмов при минерализации трЕхкомпонентного органического вещества (модельная имитация).

I - период выделения азота в почву(обогащение азотом).

II - период относительного баланса, III - период иммобилизации азота(обеднение азотом). Накопленная биомасса микроорганизмов при своём последующем распаде выделит в почЕу азот, что проявится как последействие. Для практического использования модели необходимы конкретные представления о химическом составе органического вещества и характеристики биологи ческой активности почвы.

Б процессе естественного обогащения почвы в природе огромкув роль играет аэотфиксация. Она хорошо известна и изучена на бобовых культурах, разработаны приёмы управления этим процессом в полевых условиях (Посыпанов Г.С. и др.) посредством внесения в почву специ альных микробиологических препаратов. При этом в основном решается задача инфецирования корней растений эффективными втаммаки азотфик сирующих микроорганизмов.После инфецнрования азотфиксаторы Функцио кирувт внутри клдбеньков растения,т.е. в защищённых от внемней сре ды условиях.

Совершенно другая задача возникает при попытках управления ассо циативной азотфиксацией в ризосфере небобовых культур, где процесс азотфиксации осуществляется микрорганизмами непосредственно в почве. в условиях интенсивных внешних воздействий. Источником энергии

для этого процесса так»е(как и у бобовых) слумат органические вече стга растений,однако а небобовых культур эти ве*ества выделяются в почву через корни. В отличии гт процесса азотфиксации в зачикбнных клубеньках, процесс в ризосфере зависит от конкурируешь микроорга низмов почвы(неазотфиксирутцке,ко утилизирупцие корневые выделения микроорганизмы).от содержания в почве кислорода и других факторов. Наши разработана и исследована модель ассоциативной азотфиксации, реализованная на IBM совместимой персональной ЭВМ типа РС-28В (ис-мч.льяован программный язык СИ). Блок-схема приведена на рис.13.

Рис.13

Функциональная схема модели азотфиксации

Модель Формализована нами в виде системы четырёх нелинейных обыкно венны); дифференциальных уравнений, решаемых численным методом.

ЙХ^ЛН, = Хе*(«а(Я, Р) - йа),

|!Хк/(11 = Хк*(»к(5, Р) - бк), (И)

= - (!г(Ха, Хк. ва, вк.) + . ¿РАН г -вр(Ха, Хк, «а, »к,) + «р.

Здесь Ха - биомасса азотфиксирувиих микроорганизмов, Хк - биомасса конкурирующих микрорганиэмов, $ - концентрация специфического орга нического субстрата (выделяемого корнями), Р - концентрация растро рённого кислорода, ва и вк - удельные скорости роста. <1а и йк — ко эффициенты гибели, Уз и Ср-скорости потоков субстрата и кислорода. Расчёты по модели показали,что при средних скоростях выделения кор няни паекицы субстрата!например, органические кислоты) 100-200 мг/ сут*г Функционирующих корней эффзкт ассоциативной азотфиксации име ет место линь в непосредственной близости к экссудирувцей корневой поверхностиСна расстоянии нескольких десятков ииирон). Е этой зоне уровень азотфиксации может увеличиваться в сотни и тысячи раз. Модель показала, что при низком содержании минерального азота в этой зоне азотфиксация в ней протекает устойчивое не прекращается со вре менем).

При высоком содержании минерального азота процесс азотфиксации пос тепенно подавляется и прекращается совсех. Причиной этого,как пока зали расчЗты. может бить размноаение конкурирующих микрорганиэмов, биомасса которых возрастает и они начинают утилизировать значитель нув долю корневых выделений. Кроме этого модель показала, что прн сочетании ряда условий, влияющих на скорость диффузии кислорода и содержание минерального азота размеры зоны азотфиксации возрастаит Модель была использована нами при определении факторов лимитирования и стимулирования ассоциативной азотфиксации, при определении её оптимальных режимов и разработке способов управления ими (раэра ботка микробиологических препаратов и способов их применения).

7. Методологические оснозы учёта требований охраны окружавшей среды при управлении процессом формирования урожая.

Возрастание антропогенные нагрузки сельского хозяйства!растениеводства и земледелия в частности) на природу заставляет по ново му пересматривать традиционные методы хозяйствования с учётом требований природы вообще и окружающей среды в частности. Вндавщиеса экологи Коммонер Б., Одуи В., Харпер Д.Л.,Ксх 8.В., Лткинс М.Д., Будыко М.И. и ан. др. неоднократно высказывали огромную тревогу по поводу будущего окружающей нас среды обитания.

Нами разработаны методологические подходы к режеяив проблемы учёта требований охраны окружающей среды в процессе формирования урожая. Разработанные методологические основы продемонстрированы на ряде конкретных примеров.

7.1. Системный анализ негативных технологических воздействий на окрумавщуп среду.

В результате проведённого в диссертации системного анализа тех возможных негативных эффектов,которые могут сопутствовать процессу формирования урожая составлена комплексная блок-схема(таблица 4).

Таблица 4

Систематизация водно-зависимых воздействий на окружаицув среду.

Эффект йгроприём Ухудиение качества поверхностных вод Изменения почвенного плодородия Ихудиение качества подземных и грунтовых вод

Обработка почвы

седиментац. - — 9р03ИЯ

1 измен.физич. свойств

I Применение I удобрений и В пестицидов загрязнение )-нитратами | - изменение -содерж. азота - загрязнение нитратами

загрязнение -фосфором изменение содерж. фосф.

загрязнение -орг.углерод. изменение содерж.гумуса

загрязнение -пестицидами накопление пестицидов

Орошение1

изменение -конц. солей ■ изменение ■ содерж. солей ■ изменение конц. солей

засоление изменение уровн.гр.вод

■ заболачивание

Разработанная нами методология предусматривает два основных способа формулирования ограничений на допустимые изменения состояния о-кружавщей средн. Первый способ заключается в использовании санитар ных и нормативных стандартов (на уровень содеряания нитратов в питьевой воде, на присутствие в воде и почве пестицидов и продуктов их распада.на процент почвенного гумуса). Второй способ состоит в оценке эконо мического ущерба от изменения состояния окружавшей среды. В этом случае ограничения в неявной Форме присутствуют в критерии оптимизации.

Нами проанализированы,математически формализованы,смоделированы колличественные зависимости между технологическими приёмами и негативными последствиями от их применения,

7.2. Методологические подходы к прогнозу, оценке и учёту загряз нения окружавшей среды биогенными элементами азот и фосфор).

При вироком использовании азотных минеральных удобрений поеывэ ется опасность(при несвоевременных сроках или чрезмерных дозах) вы мнвания большого количества азотных соединений и загрязнения нитра тами подземных и грунтовых вод.Интенсивность вымывания нитратов за висит от типа почвы, вида посеЕов,метеорологических условий и ряда других Факторов.Для прогноза вымывания нитратов мы использовали фо рмулу Бурнса, которая имеет следувзий вид

(1Н = Кп*Ш(Кп + Ш. (12)

где <Ш-количество нитратного азота вымываемое из корневой зоны за рассматриваемый промежуток времени(кг/га), Нп - осреднённое за рас сматриваеыый промежуток времени содераание нитратного азота в корневой зоне пооева(кг/га), 6И - количество воды просочиввейся через корневую зону за этот промежуток времени(мм), Кп - численная константа,значение которой в основном зависит от механического состава почва и глубины корневой зоны(мм).

Ориентировачное значение этой константа можно оценить по формуле

Кп = ЫНВ, (13)

где И - глубина корневой зоны(мм), а НВ-значание наименьвей влаго-Емкости почвы в относительных единицах(объём воды / объём почвы). В таблице 5 приведены полученные нами расчётные значения Кп для посевов ячменя (в сравнении с посевами картофеля) на почвах резлич ного гранулометрического состава.

Вымывание нитратов в таблице 5 дано в процентах от внесённых в поч ву подвижных нитратов. Расчётные данные в таблице имеют методологи ческо-иллвстративный характер. Такие ориентировачные расчёты могут быть полезны при предварительном анализе технологических схем воз-

Таблица 5.

Расчётные значения численной константы Кп.

Почва HB отн. Ячмень Картофель

Кп dü Кп dfl

Песчаная Супесчаная Суглинистая 0.15 0.20 0.30 105 140 210 322 19Z 45 60 90 507. ах 352

делывания культур и размещения севооборотов.

Потери .фосфора непосредственно связаны с проблемой водной почз енной зрозии. В отличии от азота, фосфор быстро сорбируется почвой и в основном теряется с полей только вместе с ней. Зная площадь во досборного бассейна, интенсивность почвенной эрозии на водосборе и содержание фосфора в пахотном горизонте мовно вычислить интегральную величину dP С кг/год) - суммарную величину годового смыва фосфо ра на водосборной бассейне. Значение этой величины зависит от стру ктуры посевных площадей,севооборотов и применяемой технологии,т.е. в конечном итоге от управления процессом формирования урожая. Степень опасности этого явления для окружающей среды (например, для водоёма) зависит не столько непосредственно от величины dP сколько от биогенной нагрузки на водоём - БН, вычисляемой по формуле

БК = dP / U. (14)

где U - объём водоёма(мЗ). Для большинства водоёмов критическими являются значения биогенной нагрузки порядка 0.001 кг/мЗ*год. при таких и больжих значениях нагрузки водоёмы быстро подвергаются эв-трофированию. Автор принимал участие в комплексной работе международного коллектива по анализу, оценке и прогнозированию биогенной нагрузки на венгерское озеро Балаюн( 1978 -1980 гг). Работы этого коллектива продемонстрировали принципиальную возможность снижения величины биогенной нагрузки (а, следовательно, и процесса заболачи ванна озера) путём изменения характера сельскохозяйственного земле пользования и технологий в бассейне озера Балатон (Shvytov I.A.. 1980).

7.3. Природоохранное управление чередованием возделываемых культур.

Нмелое маневрирование структурой посевных площадей, севооборотами и их рациональное размещение с учётом природно-климатических условий по мнению Федосеева А.П., Нолоскова П.И.. Яолобова fl.fl., КаНаноЕа П.Г. и др. позволяет повысить устойчивость валового сбора

зерна и рекомендуются как способ управления формированием уроная. 0 связи с этим нами исследозано возмоаное негативное влияние этого приёма управления на окруяавцул среду. В качестве возмоаного негативного эооекта была выбрана еоднэя почвенная зрозия.

Теоретическое исследование выполнено на конкретном примере Тульской области, в которой водная зрозия почвы наносит огромный вред природе. Нами разработана методология модельной оценки, прогноза интенсивности водной почвенной эрозии и учёта нормативных тре бований охрана окрукашдей ср.':ди при маневрировании размещением севооборотов.

Суть разработанной методики состоит в том. что модельное рассмотре ние явления делается на уровне отдельного поля, а затем результаты переносятся на весь административный район (с учётом осреднённых данных по типам почв, рельефу местности, по выпадении осадков и т. д.). Для прогноза почвенных потерь на полевом уровне испольэувтся разработанные в СЕЙ методы количественной оценки интенсивности эро зии почвы по универсальному ураЕненив почвенных потерь.

Первоначально Цингом P.S. был разработан способ вычисления раз меров почвенных потерь в зависимости от градиента уклона поля и его протягённости. Позднее Смифом Л.Д. и Виомаерон В.Х. были пред-логены формула по расчёту почвенных потерь в зависимости от параме тров возделываемой культуры и применяемой агротехники. В послздув-чие года методика вычислений совершенствовалась в ранках научных исследований, проводиваихся при поддержке министерства сельского хозяйства СОЙ.

В наших расчётах по Тульской области использовались пять групп основных факторов влияющих на интенсивность почвенной эрозии в течении промежутка времени dt:

-количество осадков, их интенсивность и продол»ительность: -тип почвы, её состав (содержание песка, ила и гумуса),водопро ницземость почвы:

-протяженность склона и его крутизна;

-возделываемые культуры.фазы их развития,листовая поверхность, степень перехвата дождевых капель, высота перехвата; -технологические приёмы, почвозащитные технологии. В соответствии с навей методологией годовой (многолетний) цикл для камдой из чередуацихся в севообороте культур разбивается на такие промежуточные интервалы времени, в течении которых значения всех вышеперечисленных факторов остаются постоянными (или могут условно считаться постоянными). На рис.14 дана схема используемых намг интервалов, хотя они могут быть и более дробными. На рисунке отмечены основные этапа менявшие состояние системы и численные значения её параметров. Количество осадков и характер их выпадения, типы почв, холмистость местности и градиенты уклонов определялись по многолетним метеорологическим данный для кавдого временного

44 .

степень развития культуры(вХ)

послепосевная обработка почвы

всходы

посев

уборка

лущение стерни

зяблевая вспаика

предпосевная культивация

Рис.14

Схема деления годового цикла на временные интервалы

интервала по всем районам Тульской области.Рассчёты и их сравнение с опубликованными в печати экспериментальными данными Сурмач Г.П. по эрозии на стоковых плочадках убедили нас в том, что методика вполне работоспособна и может использоваться для прогноза и управления.

Для 23 административных районов на основе тщательного учёта их индивидуальных особенностей по рельефу местности,типам почв и выпа дающим осадкам рассчитаны годовые потери почвы (в т/га*год).

Рассчётн выполнены по 7 севооборотам системы земледелия Тульской области.

Севооборот Н1 (зерно-травяной)

1. Яровне зерновые+ травы, .

2. Травы,

3. Травы,

4. Травы.

5. Озимые зерновые.

Севооборот Н2 (зарно-картофелышй)

1. Яровые зерновые* травы,

2. Травы,

3. Озимые зерновые,

4. Картофель, 3. Картофель.

Севооборот N3 Севооборот N4

(зерно-паро-пропашной) (зерновой)

1. Чистый пар,

2. Озимые зерновые,

3. Сахарная свекла,

4. Яровые зерновые,

5. Кукуруза на силос.

1. Занятый пар,

2. Озимке зерновые,

3. Яровые зерновые,

4. Гречиха,

5. Яровые зерновые* травм,

6. Травы,

7. Яровые зерновые.

Севооборот N5 (зерно-травяной)

1. Горох,

2. Озимая рожь,

3. Ячкень+тразы,

4. Травы.

5. Травы,

6. Озимая пшеница.

7. Яровые зерновые.

Севооборот !17 (зерно-наро-пропапной)

1. Чистый пар,

2. Озимая пшеница,

3. Сахарная свекла.

4. Яровая пшеница.

Севооборот Н6 (зерно-паровой)

1. Чистый пар,

2. Озикые зерновые,

3. Картсоель,

4. Яровые зерновые+ тразы,

5. Травы,

5. Озимые зерновые,

7. Яровые зерновые.

Полученные расчётные значения по интенсивности почвенной эрозии располовились в пределах от 0.840 до Э.119 т/га*год (всего 23*7 =161 значений).

Самый низкий уровень почвенной эрозии соответствовал размещении севооборота N1 в условиях Нуркинского района, а самый высокий - се вооборота N3 в условиях Огарёвского района. После расчётов оказалось что все 7 севооборотов и 23 района можно упорядочить по возрастанию уровня эрозии. Окончательные расчётные данные приведены в таблице 7. Список административных районов в таблице 6 упорядгчен нами по степени наростания их зррозионной предрасположенности на основании результатов модельных рассчётов величины эрозии. Проанализируем теперь характер изменения природно-клилагических условий в этих районах на примерз Нуркинского, Дубенского и Огарёвского районов (в соответствии с движением по списку сверху вниз). В таб

Таблийа 6

0средн5кные прогнозные значения интенсивности водной почвенной зрозии по районам Тульской области (т/га*год).

Номер севооборота

Название района 1 5 4 2 6 7 3

Куркинский 0.640 0.928 1.120 1.216 1.375 1.536 1.568

Новомосковский 0.790 1.146 1.383 1.501 1.699 1.896 1.936

Каменский 1.085 1.574 1.901 2.053 2.335 2.506 2.661

Кимовский 1.152 1.670 2.016 2.188 2.477 2.765 2.820

Плавский 1.174 1.702 2.055 2.231 2.524 2.818 2.876

Богородицкий 1.185 1.719 2.076 2.253 2.549 2.846 2.905

Веневский 1.244 1.804 2.177 2.364 2.675 2.896 3.048

Заокский 1.260 1.827 2.205 2.394 2.709 3.024 3.087

Язловский 1.320 1.908 2.303 2.500 2.829 3.158 3.224

Пекинский 1.340 1.948 2.348 2.549 2.885 3.221 3.288

йлексинский 1.494 2.166 2.615 2.840 3.212 3.586 3.660

Ефремовский 1.578 2.288 2.762 2.938 3.393 3.787 3.868

йрсеньевский 1.624 2.355 2.842 3.085 3.492 3.898 3.979

Ясногорский 1.640 2.375 2.857 3.112 3.522 3.931 4.013

Киреевский 1.720 2.494 3.012 3.268 3.698 4.128 4.214

Дубенский 1.922 2.787 3.361 3.652 4.132 4.613 4.709

Белевский 2.112 3.062 3.695 4.013 4.541 5.069 5.174

Одоевский 2.264 3.263 3.962 4.302 4.868 5.434 5.547

Ленинский 2.266 3.285 3.965 4.305 4.872 5.438 5.552

Чернений 2.330 3.373 4.071 4.419 5.001 5.582 5.693

Суворовский 2.730 3.956 4.774 5.183 5.863 6.547 6.684

Воловский 2.е78 4.173 5.037 5.468 6.187 6.907 7.051

0гар5вский 3.720 5.337 6.514 7.072 8.002 8.933 9.113

Таблица 7

Процентное распределение посевных площадей по градиентам уклонов, заданным в градусах.

Районы Доля посевных площадей с различными уклонами С в У.)

< 1 1- 2 2-3 3-5 5-7 7-10 10-15 >15

Куркинский Дубенский 0г?р?вский 26* 30* 712 282 92 и 282 8Х 1*/£ 27 г 17% 92 10% 102 12% 32

лице 7 указано процентное распределение посевных площадей этих рай лги по значениям градиентов уклона.

Приведённые таблице 8 цифры «называют на тенденции возрастания сте пени холмистости местности в упорядоченном списке районов. По другим природно-кикатическим характеристикам такой явной тенденции не наблводается. В таблице 8 приведены сведения о типах почв, осадках и продолнительности безморозного периода.

Таблица 8

Почвенно-кликатические характеристики районов Тульской области

Районы Доля типов 110че (у.) Годоеое колич. осадков (мм) Продоля. безморозн. периода/дни

Серые лесные Дерн.позол.

Куркинский 100Х _ 600 146

Дубенский 15* 75 г 650 136

Огарёвский 100Х - 550 155

йнализ данных таблиц 7 и 3 даёт основание предположить,что ведущий вклад в интенсивность водной почвенной эрозии при разыедении рассматриваемых севооборотов в Тульской области даёт степень холмистости местности. По таблице б можно прогнозировать потенциальнуп эрозию. Если, например, нормативное ограничение на интенсивность почвенной эрозии - 3 т./га*год, то отметив границу этого уровня эрозии в таблице можно получить систему ограничений на управление, т.е. ограничение на размещение ряда севооборотов в конкретных районах Тульскэй области, йнализ данных таблицы 6 показывает, что наи менее опасен севооборот N1, его можно размещать во всех районах (кроме Огарёвского) без нарушения нормативного ограничения. Наиболее опасен севооборот N3, не наружая ограничение его можно размещать только в 6 районах. Аналогичным образом может быть проанализи ровано и другое нормативное ограничение на интенсивность почвенной эрозии.

7.4. Нетодология формирования модельных природоохранных ограничений в теории управления формированием урожая.

В терминологии математической теории оптимального управления процесс формирования урожая (как это описано в гл.З) можно иредста вить как управление некой динамической системой, поведение которой описывается уравнением(системой уравнений) (1). В каждый момент времени (на каждом временном ваге) последующее поведение системы определяется её состоянием, применяемым управлением и состояние* внеикей среды, которое характеризуется набором(вектором) переменных (показателей). Временная динамика этого набора показателей (П1 описывается уравнением?системой уравнений) (2). Во временном разрезе состояние окружающей среды будет характеризоваться последовательностью наборов [ПН, [П12, ШЗ, ... ДП1п, которые находятся

в процессе последовательного решения уравнений (2) или в результа те выполнения расчётов по модели. Как видно из уравнения (2) последовательное изменение состояния окружающей среды зависит от применяемого на каждом шаге управления (1Пк. Следовательно, методология учёта требований охраны среды заключается в том, чтобы на каа-дом временном ваге проверять находится ли [111 в допустимых пределах или нет, как того требует условнее4).

В случае нарушения требований условия С 4) необходим пересмотр упра вления Ш. Естественно, что удобнее всего делать такой анализ заблаговременно, используя для этого модельные прогнозы и имитации на ЭВМ.

При модельной имитации погодные условия задаются зараннее во многих мыслимых(и отвечающих характеру многолетних данных о погоде в данной местности) вариантах. Например,в случае внесения под ячмень азотных подкормок в количестве 20 кг/га, определяется ожидаемое ко личество нитратов в корнеобитаемом слое (с учётом вида подкормки и способа внесения). Пусть это составляет 202, т.е. 4 кг/га. Затем под различные варианты ожидаемых в этот период осадков просчитыва ется количество замываемых нитратов. Например, на суглинистых поч вах для суммы осадков 10, 50 и 100 мм. Перед расчётами по формуле (13) делаются предполокения о количестве просачивающейся влаги. Это будет зависить от степени увлажнения почвы, ожидаемого водопо требления культурой и водоудерживаюцей способности почвы. Пусть эти количества равны 2, 25 и 75 мм соответственно. Тогда по форму ле (13) находим количество вымытых нитратов 0.08, 0.77 и 1.65 кг/ га. Поделив эти числа на количество просочившейся воды, найдём те пиковые значения для концентрации нитратов в грунтовой воде. В пер вом случае - 4 ыг/л, во втором - 3 мг/л, а в третьем - 2.3 мг/л. Все эти случаи укладывайся в рамки существующего санитарно-норыа-тнвного ограничения 8 мг/л. В тех случаях когда это нарушается еле дует пересматривать дозы, способы внесения и вид подкормок, аналогичным образом рекомендует поступать при анализе других агроприё мов, что позволит повысить эффективность их применения, обеспечить выполнение нормативных требований охраны окружающей среды и, в конечном итоге, иметь продуктивный агроэкосистеиу.

ВЫВОДЫ

1. Комплекс разработанных моделей является весомым вкладом в математизации растениеводства в части теоретического обоснования повышения эффективности агроприёмов на отдельных технологических этапах процесса формирования урожая.

2. Теоретическое обоснование эффективности агроприёмоз производится по результатам многовариантной модельной имитации процессов в агроякосистеые, посредством прогноза, поиска закономерностей, ■чн\1ц-м НОГ.ЛГДГТВИЙ и выявления причин. Модель продукционного

процесса позволяет обосновывать сроки сева, нормы высева и мероприятия по уходи за посевами яровых культур: модель морозостойкости - озимых культур; модели микробиологической активности почвы - сроки и дозы внесения удобрений.

3. Разработаная мидель продукционного процесса может быть составной частью учебного процесса при обучении приёмам формирования урожая, раскрывая обучаемону скрытые механизмы и причинно-следственные связи (динамику оотосинтетическоД продуктивности, распределение и перераспределение ассикилятов между органами растения, динаиикд смени лимитирующих факторов) в зависимости от складывавшихся погодных условий, сроков сева, норм высева и мероприятий по уходу за посевами.

4. Разработанные теоретичемкие основы количественного описания формирования морозостойкости у озимых культур позволяй программировать динамику морозостойкости, эффективно реализуя ге-нотипический потенциал морозостойкости в различных погодно-кли-матических условиях.

5. Зоруз^изованная концепция оптимального управления процессом формирования урожая объединяет все разработанные модели единой методологией их использования, определяя место и роль каздой

из этих моделей в теоретическом обосновании эффективности всего технологического процесса Формирования урожая с учётом выполнения требований охраны округасцей среды (нормативные ограничения на загрязнение нитратами поверхностных и грунтовых вод, на интенсивность почвенной эрозии, на звтрофикация водоёмов).

6. Разработанные модели и методология их использования применены при речении теоретических задач программирования урожая зерновых культур (ячмень в Ленинградской, Брянской и Орловской областях: севообороты Тульской области; обучение приёмам программирования урожая в СПГйЭ; обеспечение научных исследований по разработке способов эффективного применения микробиологических препоратов).

ПРЕДЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ПРАКТИЧЕСКОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

1. Использовать предлагаемый комплекс моделей и методологи® их применения для повышения эффективности разрабатываемых агропри-ёмов в академических и отраслевых НИИ и проектных организациях.

2. Использовать разработанную модель продукционного процесса зерновых культур в практике обучения основам программирования урожая, используя опыт СПГАН.

3. Использовать результаты выполненого этапа комплексной математизации растениеводства для расширения и углубления теоретической базы программирования высоких урожаев.

СПИСОК РАБОТ

1ВНТ0ВА ИГОРЯ АЛЕКСЕЕВИЧИ (всего опубликовано 82 печатных

работы). Непосредственно по теме диссертации опубликованы

следующие работы:

I. МОНОГРАФИИ

1. Динамические модели экологических систем (монография) //Л.: Гидрометеоиздат. 1980. 288 с.(соавт. Полуэктов P.A.. Пых В.А.).

2. Model inj Asrlcultural-envlronsental processes In crop production (Editor) // Proceedings of task force leetlng (CP-82-S5). - Laxenburs. Austria, 1982. 2Б9 p. (со. Golubev G.N.).

II. УЧЕБНИЕ И МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОСОБИЯ

3. Основы программирования урояаев сельскохозяйственных культур (лекция) /У П.: ЛСХИ. 1983. 1? с.

4. Программирование урожаев сельскохозяйственных культур как Фактор интенсификации и стабилизации растениеводства (лекция) // Л. : ЛСХИ, 1S87. 20с. (соавт. Бондаренко И.О.).

5. Использование ЭВМ и математических моделей в процессе обучения программировании урояаев (учебное пособие) // Л.: ЛСХИ, кафедра растениеводства, 1988, 35 с. (соавт. Бондаренко Н.Ф.).

6. Моделирование процесса Формирования урожая озимой ржи (учебное пособие) I/ Л.: ЛСХИ, ка®. растениеводства, 1987. 15 с. (соавт. Бондаренко H.Q.).

7. Использование математических моделей и ЭВМ при управлении почвенным плодородием (учебное пособие) // Л.: ЛСХИ. 1986. 32 с. (соавт. Бондаренко Н.Ф.).

8. Зчёт водной почвенной эрозии при обосновании прогнозов развития сельскохозяйственного производства в регионе (методические рекомендации) // Труды Всероссийского НИИ экономики, труда и управления в сельском хозяйстве, Косино, 1984. 51 с. (соавт. Максимов А.Д.).

III. ШШЧННЕ СТАТЬИ

9. Исследование общих закономерностей развития бактериальных биоценозов на гетерогенных субстратах // Тез. докл. III Всесошз. совещ. по управляемому биосинтезу и биофизике популяций.Экспериыен тальное и математическое моделирование искуственных и природных экосистем. - Красноярск, 1973. - с.88.(соавт. Евилевич М.Й.).

10. Изучение кинетических характеристик процесса биоокисления сложных субстратов гетерогенными микробными популяциями // Тез. докл. Ill всесовз.совещ. по управляемому биосинтезу и биофизике популяций. Экспериментальное и математическое моделирование искуст венных и природных экосистем. - Красноярск, 1973, - с.86.(соавт. Енилевич М.А.. Наумов A.B.).

11. Математические модели биологических сообществ и задачи управления // Математическое моделирование в биологии, И.,: Наука,

.12-!'2 'соавт.lipi^rnnp ft.И..Гинзбург Л.Р..Полуэктов P.A.).

12. Некоторые принципы математического моделирования динамики микробных популяций // Журнал обпей биологии. 1374. Нб.-с.904-910.

13. О математическом моделировании микробных экосистем // Тез. докл. Всесоиз. сов. по катематичзским моделям морских экологических систем. - Севастополь,i974. -с.42 (соавт. Полузктсв P.ft.).

14. Общие принципы математического моделирования микробных . зкосистем // Мат. Всесоиз. сов. по вопросам круговорота вецсств

в эамкнутой системе на основе жизнедеятельности низвих организмов, - Киев. : Паукова думка, 1974. -с.138.

15. Блок-схема интегрированной имитационной модели плодородия почвы //Сб. Энерго и массообмен в среде обитания растений. Л.:АФИ. 1977. -с.3-10 (соавт.Бондаренко Н.Ф.).

16. Имитационная модель динамики оргапнических веществ в почве // Тез. Всесоюз. сов. по управления комплексом факторов аизни растений на келио рируеикх землях. - Фрунзе, 19?7. -с.32.(ссавт. Журавл&з 0.С..Третьякова О.А.).

17. Randoa process theory In ecological and environaental sodelllnd // Laxenburg, Austria,: International institut for applied systeas analysis, HP-75-41, 1S75. 23 p.Ceo. Sazonov B.I.)

18. Environmental Probleas of Agriculture 1: Hater-related environsental ¡«pacts of agriculture at the field level // Laxenburg, Austria.: International Institute for applied systens analysis, RH-78-32, 1S7S. 24 p. (со. Golubev S.N.. OaslHev O.F.).

19. A conceptual scheue to study uater-related environiental probless of agriculture //Proceedings of the International ueetlng of Land use lapacts on lake and reservoir ecosystcos. - Harsai«, Poland, 1978. -p.235-255. (со. Golubev 6.N..UaslHev Q.F.).

20. Блок сх-ема коделей плодородия почвы // Доклады ВАСХНйЛ. N2, 1979. -с.12- (соавт.Бондаренко Н.Ф.).

21. Cropland nitrogen leaching eodels // Laxenburg. Austria,: International Institute for applied systems analysis, WP-7S-89, 1979. 19 p.(со. Uasiliev O.F.).

22. Cropland phosphorus transforation and loss aodels // Proceedings of the Second Joint MTA/tlASA Task Force Meeting on Lake Balaton Modeling. -Ueszprem, Hungary, 1980.p.185- 203.

23. Modeling of agrlcultural-envlronneatal processes related to crop production // Smary report of the task force Meeting (CP-80-32).-Laxenburg, Austria,:ГIflSfi.i960.10 p.(со.Golubev S.H.).

24. Dynauic aodel of the leaf-eating insects density if Ecological sodellng, HB. 1980. -p.39- (со. Rubzbov V.ft.).

25. Моделирование трансформации органических вгяеетв в почвах // Сб. Моделирование биологических процессов, М.: Наука, 1981. -с.136-141. (соавт.Бондаренко Н.Ф., ¡¡уравлйв О.С.).

26. Systesftlc cosparison of the Models described // In book // Sisulatlon of nitrogen behaviour of soil-plant syste«s, Hage-

nineen, Pudoc, 1881. -p.3-30.(со. Frlssel Н.Э., Kolenbrander 6.3., Uaslllev Q.F.).

27. Проблемы качества окружавшей среды при программированном возделывании сельскохозяйственных культур // Тез. докл. Всесовз. «кола по актуальным проблемам программирования уроваев сельскохозяйственных культур. - Иинск, 1983. -с,29

28. Проблемы охраны окружавцей среды в земледелии и растениеводстве // Сб. научных трудов ЛСХИ // Интенсивное кормопроизводство на Северо-Западе Нечернозёмной зоны. П.,1384, -с.31-37.

23. Имитационное моделирование влияния погодных условий на формирование урожайности ячменя// Сб. научных трудов ЛСХИ // Научные основы и приёмы получения заданных урожаев кормовых культур. Л., 138S. -с.22-23. (соавт. Семёнов В.И., Гусаров Д.О.).

30. Нодельное исследование конкурентных отношений в микробном сообществе почвы в зависимости от продукционного процесса ячменя II Сб. тр. Всасоиг. коиф. И Иикробиояогические процесса в почвах и урожайность сельскохозяйственных культур.-Вильнюс, 1986.-с.333

31. Ев§ одна забота агронома // Сб.Человек и стихия, 1Я85, -с.60-82.

32. Имитационная модель продукционного процесса озимой ржи//Сб. научных трудов ДСХИ,Л.,1986.-е.(соавт.Бондаренко Н.Ф..Семёнов В.И.

33. Имитационное моделирование ассоциативной азотфиксации в ризосфере небобовых культур // Доклады БАСХНИЛ, Н7, 1986. -с.6-7. (соавт.Берестецкий 0, , Кравченко Л.В.).

34. Прогнозирование урожая зерновых культур в условиях Орловск. области // Сб.// Интенсивные и индустриальные технологии - на поля колхозов а совхозов. - Орёл, 1986. -с.22-28.(соавт. Блинова Е.Е.).

35. Математическое моделирование конкуренции микроорганизмов в почве // Тез. докл. III Всесовз. конф. микроорганизмы в сельском хозяйстве. - Москва, 1986. -с.50.

36. Теория прогноза интенсивности водной почвенной эрозии в севооборотах // Тез. докл. Всесовз. н. конф. агропочвоведение и плодородие почв. - Ленинград, 1386. -с.84.

37. Натематическое моделирование и оптимизация режимов ассоциативной азотфиксации в ризосфере // Тез.докл, Всесовз. н. конф. агропочвэзедение и плодородие почв. - Ленинград, 1S86. -с.48. (соэвт. Кравченко Л.В.),

38. Математическое моделирование и управление микробными популяциями почвы в режимах антропогенных воздействий //Тез. докл. Всесовз. научно-техн. сов. проблемы внедрения кибернетики в сельскохозяйственном производстве. -Москва, 1986. -с.186-187.

39. Биофизические основы управления процессом азотфиксации на корнях злаков // Тез. докл. Всесовз. научно-техн. сор. проблемы внедрения кибернетики в сельскохозяйственном производстве.

- Ичсиа. 1556. -t.73.(соавт. Кравченко Л.В.).

, 40. Использование имитационной динамической модели для прогнозирования урожая ячменя // Сб. // Итоги научных исследований и внедрения методов программирования урожайности// М., 1987. -с.4-6. (соавт. Блинова Е.Е.)

41. Опыт разработки и использования математических моделей продукционного процесса зерновых колосовых культур // Сб. // Итоги научных исследований и внедрения методов// программирования урожайности. М., 1387. -с.10-12.(соавт.Бондаренко И.О.).

42. Математическая модель процесса минерализации органического вещества микроорганизмами почвы // Сб. научных трудов ЛСХК // Гумус и азот в земледелии нечернозёмной зоны РСФСР.Л..1987.-с.В-13

43. Нчёт требований охраны окружающей среды при программировании урожаев // В кн. // Программирование урожаев сельскохозяйствен ных культур на Северо-Западе РСФСР, Л.:СЗНЙИСХ, 1388. -с.105-110.

44. Использование динамических моделей урожайности при выращивании сельскохозяйственных кцкльтур // Тез. докл. н. конФ. пути дальнейвего внедрения интенсивных технологий в сельскохозяйственное производство,- Орёл, 1988.-с.55-55,(соавт. Блинова Е.Е., Семёнов В.И,).

45. Математические модели сельскохозяйственных культур и их использование в растениеводстве и селекции // Тез. докл.Всесовз. н, конф. проблемы электронизации отраслей агропромышленного комплекса. -Краснодар, 1389, -с.44.

46. Модельный анализ разложения в почве различных видов лигнинных удобрений // Сб. // Проблемы интенсификации полевого кормопроизводства на северо-западе НЧ зоны РСФСР, П.: ЛСХИ, 1989. -с.27-33. (соавт. Иванова Р.Г.).

47. Математическая модель морозостойкости озимой пиеницы // Доклады ВАСХНИЛ, N1. 1991. -с.5-7,(соавт. Баравкова З.А.).

48. Модельная параметризация количественных признаков зерновых колосовых культур // Тез. докл. Всесоюз. н. конф. математическое обеспечение и компьютерный сервис в селекции растеиий. -Тверь, 1991. -с.23 (соавт, Изотова Т.В,).

49. Математическая модель морозостойкости озимых культур // Тез. докл. Межд. н. конф. моделирование процессов и систем п отраслях АПК. - С.Петербург, 1993. -с.32-33.(соавт.Новикова Л.Ю.)

50. Теоретические основы метода модельного прогнозирования потенциальной морозостойкости озимых культур // Сб. научн. тр. по прикл. бот., ген. и сел. 1993. Т.143. -с.166-168.(соавт. Баравкова Э.Й.. Новикова Л,Я.).

Информация о работе

Швытов, Игорь Алексеевич
доктора сельскохозяйственных наук
Санкт-Петербург, 1995
ВАК 06.01.09

Автореферат

Похожие работы