Теоретические аспекты имитационного моделирования поведения пестицидов в агроценозе для оптимизации экотоксикологических параметров в защите растений

Семенова, Наталья Николаевна

Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему
Теоретические аспекты имитационного моделирования поведения пестицидов в агроценозе для оптимизации экотоксикологических параметров в защите растений
ВАК РФ 06.01.11, Защита растений

Автореферат диссертации по теме "Теоретические аспекты имитационного моделирования поведения пестицидов в агроценозе для оптимизации экотоксикологических параметров в защите растений"

На правах рукописи

СЕМЕНОВА НАТАЛЬЯ НИКОЛАЕВНА

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ ПЕСТИЦИДОВ В АГРОЦЕНОЗЕ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ

ЭКОТОКСИКОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ В ЗАЩИТЕ РАСТЕНИЙ

Специальность 06 01 11 - защита растений

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора биологических наук

ООЗ1Ви8а^

Санкт-Петербург, 2007

003160893

Работа выполнена на биолого-почвенном факультете Санкт-Петербургского государственного университета и во Всероссийском научно-исследовательском институте защиты растений (ГНУ ВИЗР) РАСХН

Научный доктор биологических наук, профессор

консультант Битюцкий Николай Петрович

Официальные академик РАСХН, оппоненты доктор биологических наук, профессор Спиридонов Юрий Яковлевич, доктор сельскохозяйственных наук, профессор Сухорученко Галина Ивановна, доктор физико-математических наук, профессор Пых Юрий Александрович,

Ведущая Агрофизический научно-исследовательский организация институт РАСХН

Защита состоится 1 ноября 2007 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д006 015 01 при Всероссийском научно-исследовательском институте защиты растений (ГНУ ВИЗР) РАСХН по адресу: 196608, Санкт-Петербург-Пушкин-6, ш Подбельского, 3, e-mail. vizrspb@, mai!333.com, факс (812) 470-51-10

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Всероссийского научно-исследовательского института защиты растений

Автореферат разослан " ^ " Cfyfilßfr 2007 года

Ученый секретарь диссертационного совета канд биол наук

Г А Наседкина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы Развитие агропромышленного комплекса в настоящий момент характеризуется повышенным вниманием к экологическим проблемам В равной мере это относится и к фитосанитарии, специфика которой связана с масштабным антропогенным воздействием на агроэкосистемы при широком использовании пестицидных ксенобиотиков Все это обусловливает настоятельную необходимость формирования систем фитосанитарного контроля в растениеводстве и разработки экологически менее опасных средств и методов защиты растений Мониторинг остаточных количеств пестицидов в продуктах питания, проводимый Министерством здравоохранения, и объектах окружающей среды должен быть обязательным, охватывающим все регионы интенсивного применения пестицидов

В разработанной в ВИЗР эколого-биоценотической концепции защиты растений главная роль отводится системному анализу компонентов агроэкосистемы (Новожилов и др , 1993) Этот подход к изучению процессов транслокации и трансформации пестицидов в агроценозе позволил определить взаимосвязи этих процессов с их биологической эффективностью и разработать теоретическую базу для оптимизации регламентов применения химических средств защиты растений (ХСЗР) в конкретных агроценозах

Вместе с тем системный подход применительно к анализу процессов поведения ксенобиотиков в агроэкосистемах невозможен без разработки соответствующего аппарата исследования Одним из наиболее эффективных методов системного анализа и имитации процессов, протекающих в сложных агробиологических комплексах, является компьютерное моделирование, в основе которого лежат функциональные детерминированные модели, отражающие физико-химические и биологические закономерности изучаемой системы Как показал опыт ведущих школ по имитационному моделированию продукционного процесса растений, использование эмпирико-статистических соотношений не может в полной мере реализовать системный подход для количественного описания сложных взаимодействий в системе растение - почва (Thornley, 1979, Penmg de Vries et al, 1980, Полуэктов и др , 1984, Bellman et al, 1986) Описание контролируемых управляющих воздействий на агроэкосистему, в том числе использование химического метода путем проведения обработок растений или почвы, как правило, ведется на уровне функций отклика и без учета дальнейших динамических взаимодействий с компонентами агроэкосистемы В наше время для оценки изменений показателей экологического состояния агроэкосистемы в результате прессинга ксенобиотиков наметился сдвиг в сторону функциональных детерминированных моделей

Оптимизацию экотоксикологических параметров в химическом методе защиты растений можно понимать как создание такой тактики применения пестицидов, при которой защитный эффект и побочное действие пестицидов на окружающую среду были бы сбалансированы Однако унифицированных

методов математической оценки прямого действия пестицидов и их эколо-гичности не существует Следовательно, необходимы новые подходы, позволяющие на количественном уровне осуществлять поиск оптимальных решений Такую платформу для решения задачи оптимизации регламентов применения пестицидов на основе системного анализа их поведения в агроценозе можно получить на пути развития методологии имитационного моделирования

Связь работы с государственными научными программами, планами, темами Диссертационная работа проводилась в соответствии с программами РАСХН фундаментальных и приоритетных прикладных исследований по разделам "Разработать и апробировать методологию компьютерного моделирования для решения исследовательских задач защиты растений, создать программные средства вычислительной техники, обеспечивающие интенсификацию исследований в области защиты растений и производственную реализацию их результатов" и "Разработать систему мониторинга поведения пестицидов нового поколения в растениях и объектах среды, изучить их влияние на основные компоненты агроценоза", а также в рамках проекта ГНТП "Высокоэффективные процессы производства продовольствия", подпроект "Создание программно-инструментальных средств защиты растений"

Работа частично поддерживалась грантом ФЦП "Интеграция" (№А0144, проект "Санкт-Петербургский классический университет учебно-научный центр биологии и почвоведения", 1997-2001 гг, 2002-2005 гг) и грантом РФФИ "Экспериментальное исследование агроэкологических процессов и построение динамической модели агроэкосистемы как теоретической основы рационального природопользования" (№98-01-64306, 1998-2000 гг, руководитель проф Р А Полуэктов)

Цель исследований Основной целью настоящей работы является создание методологии имитационного моделирования поведения пестицидов в агроценозе, позволяющей решать задачи оптимизации экотоксикологических параметров в защите растений и, в конечном итоге, предотвращать загрязнение сельскохозяйственной продукции и окружающей среды

Задачи исследования

• разработать методологию построения интегрированных имитационных моделей взаимодействия пестицидов с компонентами агроценоза,

• построить имитационные модели поведения пестицидов в почве и наземной части растений и интегрировать их с моделями роста и развития сельскохозяйственной культуры, а также с динамическими моделями роста популяции вредителя и развития патогена (на примере бурой ржавчины пшеницы),

• исследовать область входящих в модели параметров, в границах которых разработанные имитационные модели применимы,

• выявить особенности поведения пестицидов в агроценозе в зависимости от параметров модели, определяющих процессы их деградации и транслокации (на примере инсектицидов из классов органофосфатов, пиретроидов и неоникотиноидов, а также гербицидов из классов триазинов и динитроани-линов и фунгицидов из классов триазолов и др ),

• разработать схемы компьютерного эксперимента с использованием полевых данных и статистического моделирования для изучения особенностей поведения пестицидов различного фитосанитарного назначения в почве аг-роценозов и обосновать критерии оптимальности регламентов их применения,

• оценить возможности использования разработанных систем компьютерной имитации поведения пестицидов в агроценозе (PESTINS и PESTINL) для оценки пролонгированное™ действия и экологической опасности пестицидов,

• определить комплекс экотоксикологических и экологических параметров для построения интегральных показателей (индексов), позволяющих классифицировать пестициды по степени их экологической опасности. Научная новизна

• С использованием системного анализа сформулированы основные теоретические принципы и разработана методология построения интегрированных динамических моделей взаимодействия компонентов агроценоза с ХСЗР

• Построены детерминированные модели взаимодействия пестицидов с растением, почвой и объектом-мишенью, отражающие динамические аспекты связей соответствующих подсистем и являющиеся компонентами интегральных динамических моделей поведения пестицидов в агроценозе

• Для математического описания моделей предложена балансовая схема динамических компартментов с использованием концепции фрактальности

• Показана ведущая роль межфазных взаимодействий в динамике содержания неполярных пестицидов в растениях и почве и проведена количественная оценка связей между процессами локализации и деградации неполярных пестицидов

• На основе показателя липофильности указаны области применимости разработанных моделей поведения пестицидов в почве и в растении

• Предложен новый подход к построению токсикологических моделей взаимодействия пестицидов с вредными объектами, позволяющий использовать полученные в лабораторных условиях токсикологические параметры в полевом эксперименте

• На основе вычислительного эксперимента с разработанными компьютерными программами (системами PESTINS и PESTINL имитации поведения пестицидов в почве и в растении, программой PATWHEAT имитации обработок пшеницы фунгицидами против бурой ржавчины и др ) и привлечением методов математической статистики созданы унифицированные

подходы к решению задач прогноза поведения ХСЗР в агроценозе, оптимизации и сравнительного анализа их применения

• Сформулированы теоретические и методологические принципы мониторинга поведения пестицидов в почве и оценки побочных эффектов их действия на полезную биоту с использованием имитационных моделей и обобщенных моделей

• С привлечением теории подобия разработана система оценок экологической опасности пестицидов для загрязнений локального уровня

На защиту выносятся

• Принципы и методология построения имитационных моделей поведения пестицидов в агроценозах для оптимизации регламентов их применения

• Метод динамических компартментов с неоднородной границей для построения интегрированных имитационных моделей, описывающих динамические взаимодействия пестицидов с компонентами агроценоза

• Системы компьютерной имитации поведения пестицидов в агроценозе PESTINS и PESTINL как элементы оптимизации экотоксикологических параметров в защите растений

• Методологическое обоснование сравнительной оценки пролонгированное™ действия и локальной экологической опасности пестицидов на основе интегрированных имитационных и обобщенных аналитических моделей поведения пестицидов в агроценозе и теории подобия

Практическая значимость и реализация результатов исследований Разработанные имитационные системы могут использоваться при создании и научном обосновании регламентов эффективного и экологически безопасного применения пестицидов в сельскохозяйственном производстве с учетом региональной специфики и почвенно-климатических условий В этом случае компьютерное моделирование является инструментом для решения практических задач на тактическом уровне предложенные расчетные алгоритмы могут быть включены в практику определения оптимальных норм расхода пестицидов в конкретных агробиоценозах с учетом региональной специфики для различных сценариев складывающейся метеообстановки Компьютерная система имитации поведения пестицидов в почвах агроценозов PESTINS-3 (зарегистрирована во ВНТИЦ, № 50200401216/18 10 04) показала свою результативность при подборе ассортимента пестицидов в условиях Ленинградской области

Разработанные схемы оценки локальной экологической опасности пестицидов могут использоваться службами охраны окружающей среды для обоснования и оценки охранных и восстановительных мероприятий, а также для контроля уровня загрязнений в системе почва-растительность

Апробация работы Основные положения работы были представлены на международных и всероссийских съездах, конгрессах и конференциях (Санкт-Петербург, 1996, 1997, St Petersburg, 1993, 1997, Gaage, 1995, Wageningen, 1996, Санкт-Петербург-Пушкин, 1995, 2005, 2006, Москва, 1998,

2002, St Pb- Pushkin, 2002, Новосибирск, 2004), школах, коллоквиумах и симпозиумах (Ростов-на-Дону, 1988, Ленинград, 1990, Санкт-Петербург, 1999, Пущино, 2001), предпарламентских слушаниях по проблеме "Защита растений и экологическая безопасность", Высший экологический совет при Госдуме РФ (Москва, 1999)

Материалы диссертационной работы были использованы в лекционных курсах, читаемых автором в течение 1996-2006 гг для студентов бакалавриата и магистратуры биолого-почвенного факультета отделения почвоведения Санкт-Петербургского Государственного Университета

Публикации По теме диссертации опубликовано 50 печатных работ (25 статей, 2 научно-методических работы, 1 монография, 1 учебное пособие, 21 тезис)

Структура и объем диссертации Диссертация состоит из введения, 7 глав, выводов, списка литературы, 6 приложений, изложена на 397 стр , включает 27 таблиц и 59 рисунков Список цитированной литературы содержит 729 наименований, в том числе 440 иностранных публикаций

Работа была выполнена на кафедре агрохимии биолого-почвенного факультета СПбГУ и в лаборатории математического моделирования и электронизации ГНУ ВИЗР РАСХН

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Глава 1. Анализ подходов к математическому моделированию динамики пестицидов в компонентах агроценоза для решения задач химического метода защиты растений

В главе 1 приводится аналитический обзор основных направлений в количественном описании динамики содержания пестицидов в компонентах агроценоза и в проблеме классификации пестицидов по степени их экологической опасности с использованием ограниченного числа экотоксикологических показателей

Анализ литературы по моделированию поведения пестицидов в агроцено-зе показывает, что при построении соответствующих математических моделей эмпирический подход преобладает над функциональным Однако эмпи-рико-статистические соотношения не дают возможности унифицировать количественное описание динамики содержания пестицидов в растении и почве и служить базой для разработки алгоритмов оптимизации регламентов их применения Использование моделей, построенных по принципу "черного ящика", сужает цель исследования В результате изучается влияние совокупности факторов на характеристики процесса деградации пестицидов, а не совокупность процессов в их взаимодействии, приводящих к формированию динамики содержания пестицидов в компонентах агроценоза Тем не менее, эмпирические модели - необходимый этап, без которого невозможно осмысление закономерностей развития исследуемой системы Детерминированные функциональные модели поведения пестицидов в агроценозе, в основе кото-

рых лежит описание этих закономерностей, являются инструментом, предназначенным для изучения динамики системы пестицид-почва-растение на уровне взаимодействия процессов Однако унифицированный подход к имитационному моделированию динамики содержания пестицидов в агроценозе разработан только для почв (модели конвективно-дисперсионного переноса пестицидов) и узко ориентирован на оценку их экологической опасности для фунтовых вод Новые методы построения динамических математических моделей, основанные на концепции фрактальности и позволяющие отразить влияние гетерогенности среды на процессы, протекающие в изучаемой системе, также применялись только для изучения поведения пестицидов в почве

В классификации пестицидов по степени их экологической опасности преобладает аналог эмпирического подхода к построению соответствующих математических моделей балловые шкалы В этом случае пестициды ранжируют по отдельным экотоксикологическим показателям и в дальнейшем результаты суммируются на основе балльных шкал, что эквивалентно признанию аддитивности воздействия на систему включенных в рассмотрение факторов и не позволяет отразить нелинейный характер взаимодействия пестицидов с компонентами агроценоза Функциональному подходу построения критериев экологической опасности пестицидов с использованием динамических моделей и теории подобия уделяется гораздо меньше внимания Привлечение теории подобия для оптимизации экотоксикологических параметров заслуживает особого внимания, так как в этом случае оценка биологической эффективности и экологической опасности пестицидов происходит на единой методической основе

Глава 2. Методы и объекты исследования

Во второй главе описываются использованные для решения поставленных задач методы и объекты исследования, дается терминология методов математического и имитационного моделирования В рамках триады построения моделей предварительная аналитическая модель - имитационная модель -обобщенная модель, - привлекались стандартные методы имитационного моделирования

Уравнения динамических моделей системы агроценоз-пестициды получены с использованием структурно-функционального подхода на основе балансового метода динамических компартментов с нерегулярной границей Ба-лансово-компартментальный подход предполагает выделение в изучаемой системе пространственных и функциональных компартментов Пространственные компартменты в случаях деления почвы на слои, растительности - на ярусы отражают как специфику математического описания системы, так и особенности самой изучаемой системы Функциональными компартментами для пестицидов являются органы растений и твердая, жидкая и газообразная фазы почвы Локальный характер разрабатываемых моделей позволяет предполагать гомогенность в горизонтальной плоскости и, как следствие, преобладание вертикальных потоков пестицидов в компонентах агроценоза, что

приводит либо к моделям с распределенными параметрами по одной пространственной переменной, либо к точечным моделям с усреднением по пространственным и функциональным компартментам В результате представления параметров модели, характеризующих скорость перехода из одного функционального компартмента в другой в виде случайной величины со специальным статистическим распределением, получаем систему интегро-дифференциальных уравнений, сводящуюся к дифференциальному уравнению с дробной производной

Идентификация параметров и верификация построенных моделей проводились с использованием специально спланированных полевых экспериментов и схем прогонов модели на компьютере - компьютерных экспериментов, которые мы рассматриваем как инструмент исследования Разработана общая схема взаимодействия полевого и компьютерного эксперимента для оценки безопасности и пролонгированности действия применяемых пестицидов Кроме того, для оценки влияния погодных условий и входящих в модель параметров на поведение пестицидов в агроценозе применялся компьютерный эксперимент, основанный на использовании метода Монте-Карло (метод статистических испытаний) Этот тип эксперимента планировался по схеме рандомизированного латинского гиперкуба

Компьютерная реализация имитационных моделей выполнена на языках программирования FORTRAN IV, TURBO-PASCAL, С++ как лично автором, так и сотрудниками возглавляемой автором группы имитационного моделирования лаборатории математического моделирования ВИЗР Ряд имитационных моделей были включены в программные комплексы (имитационные системы по Полуэктову (1990)) Они состоят из следующих частей собственно расчетных модулей, в виде компьютерных программ, содержащих алгоритмическую часть модели, вспомогательных компьютерных программ, реализующих диалог с пользователем, вывод и графическое оформление результатов и баз данных, на основе которых осуществляется процесс имитации Третья версия программной реализации имитационной системы моделирования поведения химических средств защиты растений в почве для рационального их применения и анализа экологической опасности PESTINS3 разработана под операционные системы Windows 98, 2000 Она включает в себя средства ведения баз данных, выполнения соответствующих вычислений, визуализации результатов, справочный материал по работе с системой Эта версия может служить прототипом компьютерного интерфейса математических моделей для операционных и прикладных систем нового поколения

Возможности применения разработанных имитационных моделей продемонстрированы на примере пестицидов различных химических групп и фито-санитарного назначения инсектицидов из классов органофосфатов, пирет-роидов и неоникотиноидов, гербицидов из классов триазинов, динитроанили-нов и фунгицидов из классов триазолов и др Сфера применения пестицидов относится к агроценозам ряда сельскохозяйственных культур (пшеница, картофель, капуста, соя, кормовые травы) различных природно-климатических

зон Российской Федерации и включает регион бывшего СССР север и юго-восток Казахстана Рассматриваемые регионы охватывают широкий спектр изменения климатических показателей по температурному и влажностному режимам Параметры, характеризующие физико-химические свойства и стойкость пестицидов, характеристика почв исследуемых агроценозов приведены в диссертации Почвы варьировали по своему гранулометрическому составу от песчаных до тяжелосуглинистых, содержание гумуса в пахотном горизонте почв изменялось в диапазоне 0 26% - 8 4%

Компьютерная имитация на основе метода статистических испытаний проводилась для микрорайона западной части Ленинградской области, типичного для возделывания картофеля В работе использованы среднесуточные агрометеорологические показатели (температура воздуха, относительная влажность воздуха, количество осадков) за последние 30 лет

Глава 3. Эколого-токсикологическая концепция и методология построения имитационных моделей поведения пестицидов в агроценозе

В третьей главе формулируются положения эколого-токсикологической концепции рационального применения химических средств защиты растений, лежащие в основе построения имитационных моделей системы агроценоз-пестициды

• пестициды воздействуют на агроценоз как на целостную систему, и их динамика определяется взаимодействием с компонентами агроценоза,

• основными процессами, определяющими динамику пестицидов в системе почва-растение, являются процессы транслокации и деградации пестицидов,

• ход процессов транслокации и деградации пестицидов обусловливается группами иерархически организованных факторов биотической и абиотической природы,

• характер деградации и локализации пестицидов в компонентах системы почва-растение определяет как степень токсического воздействия на объекты-мишени (биологическую эффективность), гак и побочное действие (экологическую опасность)

Сформулированные положения позволяют создать унифицированный инструмент для имитации поведения пестицидов в агроценозе и использовать его для оптимизации экотоксикологических параметров При такой постановке задачи пестицид представляет собой не только управляющее воздействие, но и элемент агроценоза (рис 1) Построение формальной структуры объекта моделирования и выделение его свойств (функций системы) определялось целью моделирования - оптимизацией экотоксикологических параметров внесения пестицидов Главным отличием предлагаемых моделей от разработанных ранее является то, что система агроценоз-пестицид рассматривается в

виде динамически взаимодействующих компонент пестицид -ственная культура, пестицид - объект обработки

сельскохозяй-

Внесение пестицидов

Микроклимат

Массоперенос вещества в растениях

Абиот

ическии пок

Водно-тепловой режим почвы

з:

Массоперенос вещества в почве

Метеоусловия

Болезни и вредители наземной части растений

Наземная

часть растений

Сорные растения

Биотический

_ Болезни и вредители корневой системы

Почвенные организмы

Корневая система

Грунтовые воды

Рис 1 Схема связей в концептуальной модели поведения пестицида в агроценозе

Вертикально-ярусная организация растительного сообщества и предположение о преимущественно вертикальном перемещении пестицидов в агроценозе определяют структуру пространственных компартментов модели (наземная часть, корнеобитаемый слой почвы) и уравнения субмоделей Содержание пестицида в каждом функциональном компартменте представляет отдельную переменную системы Суммарную концентрацию пестицида С^ , измеряемую в единицах массы пестицида, содержащегося в единичном пространственном объеме, можно задать суммой вида (к — 1,2 , 1 - соответствует наземной части агроценоза, 2 -почве)

где т - обозначение функционального компартмента, С* - концентрация пестицида в соответствующим компартменте (единица массы пестицида,

приходящаяся на единицу массы субстанции), р1т - объемная плотность субстанции в компартменте Рассматривая баланс потоков пестицидов между составляющими модель компартментами и обозначив поток пестицида в 1-

тый компартмент (¿) в дискретном случае и в непрерывном, по-

лучим следующие основные соотношения интегрированной модели

дСт __ к к __

дг ~ ¿ь 1о ' ' (2)

0) = Ста(х),

(1СкТг __ з\ —

сИ \ (3)

^Гх(О) — Сгог> ^ — 1)2, г = 1, ,те,

где время (сут), х - вертикальная пространственная координата, см, г, Л,

— соответственно номер и высота пространственного компартмента, С!]Ч}{х) -начальное распределение пестицида по вертикальному профилю, (к = 1,2,); положительным направлением считается направление от поверхности почвы

- вниз по почвенному профилю, а х — 0 соответствует поверхности почвы), /р , /р - стоковые члены, описывающие соответственно элиминирование пестицида (деградация, улетучивание) и поглощение растением, а величины Су, ,Су0, , «/* , , $рг - средние значения общей концентрации, ее начального значения, потока и стоковых членов для каждого /-того компартмента

Расчет профилей концентрации пестицидов с использованием уравнения (2) и системы уравнений (3) осуществляется с учетом способов внесения пестицидов и наличия поливов на основе задания граничных условий связей между потоками пестицида и влаги на границе раздела почва - растительность, а также на границе растительность - приземный слой атмосферы и на границе выделенного объема почвы

В зависимости от предположений относительно скорости перераспределения пестицида между функциональными компартментами предлагаются следующие уравнения, связывающие концентрации пестицидов на границе раздела

С&м = - т))йт + С* (я,0)/(*), к = 1,2, (4)

где Fk(C) - функция, характеризующая массообмен между компартментами, f(t) - функция, характеризующая кинетику массообмена, т,п - обозначения двух функциональных компартментов почвенный раствор - почвенно-поглощающий комплекс для почвы (к = 2), и растение - межлистное пространство для наземной части (к = 1),С^(х.0) - задает начальный профиль распределения пестицида в компартменте т

Выбор вышеприведенного уравнения определяется следующими соображениями В теории автоматического управления методы фильтрации сигналов в случайной среде основаны на уравнениях, аналогичных уравнению (4) В нашем уравнении роль "фильтра" играет разделяющая поверхность Таким образом, описывая физический процесс (сорбция для почвы, абсорбция листовой поверхностью), мы одновременно учитываем и геометрию пространства, в котором этот процесс происходит Уравнение (4) сводится к обычному уравнению кинетики массообмена в случае "экспоненциального фильтра"

Если предположить, что кинетический параметр - неограниченная случайная величина, плотность распределения которой имеет вид степенной функции с отрицательным показателем, то ^ ^ (математическое ожидание)

решения уравнения соответствует величине , полученной из уравнений (2), (3), (4) при функции f(t) , имеющей такой же вид, как и плотность распределения Следовательно, уравнения (2), (3), дополняемые соотношением (4), представляют как статистическую (в зависимости от вида функции f(t)), так и детерминированную составляющую в поведении пестицидов, и являются обобщением уравнений миграции вещества по вертикальному профилю в неоднородной среде с учетом неравновесных процессов на границе компартментов

К достоинству предлагаемых уравнений следует отнести также и то, что результат обобщения не привел к возрастанию количества параметров модели Как правило, для более адекватного описания неоднородности пространства вводят дополнительные функциональные компартменты, что ведет к резкому увеличению информации, необходимой для работы модели

Динамический компартмент (биомасса сельскохозяйственной культуры) требует разработки второй группы моделей - моделей обрабатываемой сельскохозяйственной культуры Эта группа динамических моделей необходима и для построения интегрированной модели подсистемы сельскохозяйственная культура - объекты-мишени обработки, а также для третьей группы математических моделей, обеспечивающих связь между первыми двумя группами -токсикологических моделей Последние описывают воздействие препаратов на компоненты агроценоза

В зависимости от детализации описания взаимодействия пестицида с растением выбираются либо простые динамические модели роста биомассы (или

листовой поверхности) сельскохозяйственной культуры с выделением фаз ее развития, либо имитационные модели продукционного процесса культуры (табл 1)

Для первых трех классов моделей скорость нарастания биомассы (или листовой поверхности) - единственная связь между динамическими моделями роста и развития обрабатываемой культуры и пестицида При построении интегрированных моделей поведения пестицидов в агроценозе были использованы модели всех четырех классов, представленные в таблице 1

Таблица 1 Моделирование процесса деградации пестицидов в агроценозе с учетом роста и развития сельскохозяйственной культуры__

Типы моделей Процесс деградации

1 Эмпирические и регрессионные Деградация пестицидов в растении с учетом биоразбавления и фаз развития культуры

2 Малопараметрические аналитические модели

3 Компартментальные имитационные модели продукционного процесса в благоприятных условиях Деградация пестицидов с учетом их локализации в органах растения биоразбавления и фаз развития культуры

4 Компартментальные имитационные модели продукционного процесса в условиях недостатка влаги и минерального питания Деградация пестицидов с учетом их локализации в органах растения, биоразбавления, фаз развития культуры, а также влияния стрессовых ситуаций

Для оценки неравномерности разложения пестицидов в листьях пшеницы, в зависимости от их локализации, была разработана динамическая компар-тментальная модель пшеницы \VHEATP, относящаяся к моделям сельскохозяйственных культур, выращиваемых в условиях полного обеспечения растения влагой и минеральными веществами Модель была верифицирована для яровой пшеницы сорта Ленинградка в условиях Ленинградской области и озимой пшеницы Безостая 1 в условиях Краснодарского края

Для того чтобы оценить действие внесенных пестицидов не только в момент обработки, но и в течение времени, пока пестицид не потерял своих токсических свойств, требуется объединить динамические модели развития вредителей и пестицидов В простейшем случае роста вредного организма согласно кинетике первого порядка мы предположили, что уменьшение кинетического параметра роста вредителя (г) под влиянием обработки происходит на основе сравнения текущей концентрации пестицида (С) (принимая во внимание его локализацию в соответствующем компартменте) с полулетальной концентрацией пестицидов (СК^0), временем экспозиции (т) и учетом формы кривой доза-эффект (параметр формы - Д)

r--lll

C(t)

CK,

ft V

(5)

P( 0) = P0,

где P - плотность численности (биомассы) вредного организма, Ро - начальная плотность Модель токсикологическою воздействия пестицида на организмы, подвергшиеся обработке, основанная на уравнении (5), относится к моделям, позволяющим качественно оценить последствия обработки и сделать некоторые предварительные выводы о соотношении входящих в эти уравнения параметров, при которых можно ожидать тот или иной результат На рис 2 показан эффект последействия при изменении начальной концентрации внесенного пестицида как для случая разложения пестицида согласно кинетике первого порядка (при этом меняется период полураспада пестицида Т^о, k—ln2/T¡0, рис 2а,2с), так и согласно кинетике дробного порядка (меняется показатель степени п, рис 2Ь) Данный пример показывает, что при концентрации пестицида равной СК50 (рис 2Ь, 2с) влияние характера разложения пестицида (изменение показателя степени п) на подавление роста популяции вредителя идентично результату изменения скорости его деградации (изменение коэффициента к)

Простота уравнения (5) дает основание считать, что его использование возможно при постановке задачи управления процессами взаимодействия пестицидов с объектами обработки до момента возникновения специфических реакций организмов на действие ксенобиотика Такую теоретическую модель можно приблизить к полевым условиям, если объединить имитационные модели развития вредителя (патогена) и поведения пестицидов в агроце-нозе

В качестве примера моделирования динамики объекта химической обработки разработана модель развития патогена с полициклическим возобновлением инокулюма - возбудителя бурой ржавчины (Puccinia triticina f sp) на пшенице Компьютерная реализация интегральной модели развития бурой ржавчины на пшенице представлена в двух вариантах первый включает имитационную модель WHEATP, второй - регрессионную модель динамики площади листовой поверхности для яровой пшеницы Ленинградка

Из уравнений имитационной модели при условии объединения процессов оседания и внедрения спор, непрерывности и постоянства процесса заражения, было получено дифференциальное уравнение для доли больной ткани, обобщающее уравнения Ван-дер-Планка Основная скорость инфекции в этом уравнении представляет собой произведение параметров имитационной модели, определяющих процессы оседания и внедрения спор, а также репродуктивный потенциал пустул Следовательно, схема исследования - простая модель - усложненная модель - обобщенная модель позволяет выявить струк-

туру связей внутри системы хозяин-патоген и оценить вклад каждой стадии онтогенеза патогена в изменение основной скорости инфекции

120 100 (

(а)

Со = СК50

-- к=0 001

— к=0 01 — к=002

120 100 ■

20 40 60

(Ь)

Со= СК,„

80 1СЮ

п=1 п=0 8 п=0 5

60 40 20

80 100

120 100-

(С)

Со = СК-,0

к=0 001 к=0 01 к=0 02

60 40 20

20 40

--------I

80 100

Рис 2 Влияние последействия пестицида на подавление роста организмов а, с) при изменении относительной скорости деградации к (сут-1) в случае экспоненциального характера деградации, Ь) при изменении показателя неоднородности среды п, (к=0,01([С]"1/псут"')) в степенном случае

Таким образом, на основе сформулированных положений эколого-токсикологической концепции получены общие методы построения динамических функциональных моделей взаимодействия пестицидов с растением и объектами-мишенями, являющиеся компонентами интегральной динамической модели поведения пестицидов в агроценозе Разработанные прототипы моделей являются центральным звеном в иерархии моделей поведения пестицидов в агроэкосистеме С одной стороны, они могут быть использованы в качестве субмоделей для моделей поведения пестицидов, например, на уровне водосбора С другой - включенные в описание моделей процессы миграции, деградации и межфазных переходов пестицидов представляют собой субмодели более низкого иерархического уровня Детализация таких субмоделей позволит имитировать поведение пестицидов конкретных химических групп в заданных агроклиматических условиях

Глава 4. Имитационное моделирование поведения пестицидов в наземной части агроценоза

В четвертой главе демонстрируется построение на основе предложенной в гл 3 методологии математических моделей поведения пестицидов при поверхностной обработке посева, объединенных с моделями роста и развития самой культуры, а также их использование Компоненты агроценоза в этих моделях - динамические структуры, динамика содержания пестицидов в растении описывается дифференцированно в зависимости от детализации описания проникновения пестицидов в растение и распределения по вертикальному профилю растительности (табл 2)

В разработанной имитационной модели перераспределения пестицидов в листьях растений при опрыскивании ключевыми процессами считаются деградация и проникновение пестицидов в листья в жидкой фазе в виде бинарного раствора Процесс проникновения пестицида в растение описывается на основе гипотезы пассивного транспорта пестицида с учетом двух путей переноса через кутикулу и устьица

Возможность использования модели демонстрируется на примере сравнительного анализа проникновения пестицидов в жидкой фазе в листья ряда культур оценивается доля проникающего в мезофилл пестицида и скорость его проникновения через кутикулу В исследовании использованы пестициды различного фитосанитарного назначения (инсектициды, гербициды и фунгициды), относящиеся к разным химическим классам и применяющиеся при наземной обработке таких сельскохозяйственных культур как пшеница, картофель, капуста

Расчеты, проведенные для 25 тестовых пестицидов и трех культур, позволяют сделать вывод о наибольшем вкладе октанолового числа и параметра, являющегося мерой неоднородности кутикулярной мембраны, в вариабельность скорости переноса через кутикулу Крс

Таблица 2 Описание процессов в имитационных моделях поведения пестицидов в наземной части растений__

Процессы Типы моделей

Модель "большого листа" Модели профильного распределения пестицидов в растительности Модели перераспределения пестицидов в листьях растения

Безъярусная организация по вертикали Ярусная организация по вертикали Кутикула как гомогенный барьер Кутикула как гетерогенный барьер

Описание процессов

Наземная обработка посева Начальное распределение по листовой поверхности Начальное перераспределение по вертикальному профилю Начальное перераспределение между ярусами Перехват пестицида листовой поверхностью растения и образование поверхностного слоя

Элиминирование с листовой поверхности (включая фотолиз, гидролиз и испарение) Кинетика 1-го порядка

интегральный показатель деградации учет вертикальной стратификации учет расположения яруса дифференцированное описание деградации на поверхности и в т канях растения

Разложение пестицида в растении

Перемещение пестицида в растительности перехват и снос с листовой поверхности - Непрерывный поток с использованием коэффициента фильтрации Эмпирическая функция перераспределения между ярусами - -

Взаимодействие с листовой поверхностью растений - Адсорбция листовой поверхностью согласно кинетике 1-го порядка Два пути проникновения в растение в предположении гомогенности границы Два пути проникновения в растение в предположении гетерогенности границы

Биоразбавление Динамические процессы изменения биомассы и листовой поверхности растения на основе

эмпирических, малопараметрических и компартментальных моделей роста культуры в благоприятных усчовиях компартментальных моделей роста культуры в благоприятных и стрессовых условиях

Наибольшее значение параметра Кр<_ наблюдается для пшеницы при достаточном увлажнении и инсектицидов из группы пиретроидов и некоторых фунгицидов, наименьшая - для инсектицидов из группы неоникотиноидов и хорошо растворимых фосфорорганических инсектицидов Скорости проникновения тестовых пестицидов в листья капусты и пшеницы в зависимости от октанолового числа Кок можно разделить на три группы

1 -0,1 < < 1, -1,4 < \&Крс <0,2,

2 1 < ^К0№ < 4, 0,2<1ё£рс<2,4, (6)

3 4<\ёК01Г<1, 1<\ёКрс<4

Первая и третья группа перекрываются, так как скорости переноса пестицидов через кутикулу относятся к различным культурам при контрастных условиях возделывания и определяются не только октаноловым числом, но и рядом свойств обрабатываемого растения В зависимости от физико-химических свойств пестицидов при одинаковых условиях выращивания культуры были выделены три типа их поведения в растении

1) быстрое проникновение токсикантов (от нескольких минут до нескольких часов, 1<1^рб<4), при котором последующее разложение определяется их метаболизмом в растении, что характерно для пиретроидных и плохо растворимых в воде фосфорорганических инсектицидов,

2) умеренно быстрое проникновение (порядка суток, 0,2<\еДрс<2,4), когда начальный период разложения токсикантов тесно связан с их фотолизом на поверхности листьев, характерное для среднерастворимых в воде пестицидов (в частности малатиона),

3) медленное проникновение токсикантов через кутикулу (порядка нескольких суток, -\,4<\&Крс<0,2), когда характер разложения на поверхности листьев имеет определяющее значение, что свойственно инсектицидам из класса неоникотиноидов и фосфорорганическим препаратам на основе трихлорфона и диметоата

Тестирование двух вариантов модели (табл 2 кутикула как гомогенный и гетерогенный барьер) проводилось с использованием данных по проникновению пиретроидных и фосфорорганических инсектицидов в листья капусты Вычисление содержания ряда фосфорорганических инсектицидов в листьях капусты на вторые и третьи сутки после применения по линейному варианту модели показали удовлетворительное соответствие расчетных данных экспериментальным Как и следовало ожидать, наибольший разброс демонстрируют пиретроидные инсектициды В линейную схему не укладывается также поведение фосфорорганических инсектицидов, для которых что тре-

бует дополнительных исследований

Отсюда вытекает, что наиболее простой линейный вариант модели может использоваться для пестицидов, показатель липофильности которых лежит в интервале 1<1^(?и,<4 Для пиретроидных инсектицидов удается подобрать

эмпирический параметр, характеризующий нелинейность процесса проникновения в листовую поверхность, при котором расчеты по второму варианту модели дают удовлетворительное соответствие экспериментальным данным

Имитационные модели поведения пестицидов в наземной части растений, в которых менее подробно описывается взаимодействие с листовой поверхностью растений (табл 2), показали свою пригодность при воспроизведении особенностей динамики инсектицидов из классов органофосфатов, пиретрои-дов и неоникотиноидов для разных агроклиматических зон на примере обработки озимой, яровой пшеницы, козлятника восточного и люцерны при разных режимах орошения, традиционном и комбинированном применении, в сочетании с пестицидами другого фитосанитарного назначения и удобрениями

Для изучения влияния сопутствующих агрохимикатов (минеральных удобрений и биоудобрения "Омуг") на динамику содержания инсектицидов тиаметоксама, имидаклоприда и пиримифосметила в растениях козлятника был использован наиболее простой вариант модели (модель "большого листа"), содержащий минимальное количество параметров Показано, что без учета вклада биоразбавления в скорость разложения инсектицидов истинный характер влияния удобрений на динамику их содержания в листьях козлятника может быть искажен Так, "Омуг" по сравнению с контролем действительно ускоряет процесс разложения всех инсектицидов в растении, а на фоне ЫРК скорость разложения тиаметоксама и пиримифосметила замедлялись Следовательно, при создании рациональных регламентов применения инсектицидов необходимо учитывать время проведения химических обработок, так как влияние агротехнических приемов на скорость разложения инсектицидов в растении тесно связано как с динамикой роста самого растения, так и с изменением активности ферментных систем

Интеграция моделей поведения пестицидов в наземной части растений осуществлялась также с более детализированными моделями роста и развития сельскохозяйственной культуры Первый вариант такой модели конструировался как инструмент изучения влияния водного режима возделывания культуры на характер проникновения пестицидов в листья Интеграция была проведена на основе разработанной в АФИ (лаборатория математического моделирования) имитационной модели роста кормовых трав Для имитации поведения пестицидов в растении были использованы метеоданные Саратовской области, характеризующиеся малым количеством осадков и высокой температурой воздуха Показано, что различия в содержании фосфороргани-ческих и пиретроидных инсектицидов в кутикуле и в мезофилле для богары и орошения могут быть связаны с различиями в структуре листовой поверхности (увеличением толщины кутикулы и изменением ее состава для богары) и изменениями в проводимости клеток эпидермиса Большее содержание инсектицидов в мезофилле в случае орошения заставляет предположить лучшую проводимость кутикулы Как показано выше, увеличение инфильтраци-онной способности устьиц за счет уменьшения устьичного сопротивления и

увеличения проводимости клеток эпидермиса для пиретроидных инсектицидов играет незначительную роль Расчеты по модели воспроизводят медленный, отличный от экспоненциального характер разложения, свойственный деградации пиретроидных инсектицидов

Второй вариант компьютерной реализации имитационной модели (система PESTINL имитации поведения пестицида в наземной части посева пшеницы) создавался на основе имитационной модели WHEATP продукционного процесса пшеницы первого уровня продуктивности, разработанной нами Этот вариант модели позволяет проводить компьютерные эксперименты по проверке тактики применения пестицидов внесения различных норм их расхода, изменения сроков обработки и их количества, а также дает возможность оценить влияние динамической характеристики развития культуры - скорости нарастания биомассы Система PESTINL использовалась при изучении особенностей деградации фосфорорганических инсектицидов паратионметил, фозалон, диметоат, применяемых в чистом виде и в баковых смесях с гербицидом 2,4-ДА на посевах озимой пшеницы в хозяйствах юго-восточного Казахстана Сравнение параметров модели для фосфорорганических инсектицидов паратионметил, бензофосфат, диметоат и трихлорфон, применяемых в чистом виде и в смеси с гербицидом 2,4-ДА, показало, что параметр, определяющий устьично-кутикулярное сопротивление, регулирует долю проникающих в мезофилл инсектицидов Благодаря изменению этого параметра для всех инсектицидов кроме хлорофоса их содержание в листьях значительно увеличилось Таким образом, имитационная система PESTINL можег явиться также средством для проверки изменения направленности действия применяемых в смеси пестицидов на основе лабораторно-компьютерных тестов

Разработанные имитационные модели позволили выявить особенности поведения пестицидов различных химических классов и разного фитосани-тарного назначения в зависимости от параметров, определяющих их деградацию и проникновения в листья Показано, что влияние условий выращивания и сопутствующих агрохимикатов может проявляться как непосредственно, изменяя скорость разложения в самом растении, так и косвенно, меняя параметры процесса проникновения пестицидов в листья растений Исследования такого характера открывают возможность осуществления управления процессами деградации пестицидов в агроэкосистемах, и, следовательно, позволяют оптимизировать регламенты их применения

Глава 5. Построение имитационных моделей поведения пестицидов в почве агроценозов для оптимизации их внесения

Глава 5 посвящена построению динамических моделей поведения пестицидов в почве агроценоза, предназначенных для решения проблемы, связанной с оптимизацией их применения Разработанная для этих целей в гл 3 методология в приложении к почве имеет свою специфику При моделировании поведения пестицида в наземной части агроценоза необходимо было учитывать динамику биомассы растений

Таблица 3 Описание процессов в имитационных моделях поведения пестицидов в почве

Процессы Типы моделей

КДР КДНР КДФ КДЭН

Описание процессов

Влагоперенос Конвективно-диффузионный перенос в равновесной системе Конвективно-диффузионный перенос в неравновесной системе Конвективно-диффузионный перенос при гиперболическом распределении скорости выхода на равновесие Конвективно-диффузионный перенос в псевдоравновесной системе

Массоперенос

Сорбция Линейная равновесная сорбция Линейная неравновесная сорбция Линейная неравновесная сорбция с учетом нерегулярности границы Эмпирическая зависимость коэффициента сорбции от времени

Деградация Кинетика 1-го порядка с учетом вертикальной стратификации

интегральный показатель деградации дифференцированное описание деградации в разных фазах почвы эмпирическая зависимость коэффициента деградации от времени

Переход в газообразную фазу - Закон Генри - -

Взаимодействие с корневой системой Эмпирическая модель взаимодействия с корнями Динамическая модель растения, пассивный транспорт - Динамическая модель растения, пассивный транспорт

Теплоперенос Линейное убывание температуры по вертикальному профилю

Образование продуктов распада - Последовательный переход согласно кинетике 1 -го порядка - -

В почве динамическими компонентами являются корни растений и почвенная влага, а миграция пестицидов по почвенному профилю в основном осуществляется с потоком воды Поэтому в данном случае необходимо моделировать также динамику почвенной влаги и ее вертикальный перенос В ре-

зультате мы приходим к возможности описания потоков пестицидов в уравнении (2) или системе (3) на основе конвективно-дисперсионного переноса (КДП) с потоком воды и использования унифицированной базы данных параметров системы пестицид-почва-растение В зависимости от детализации описания взаимодействия пестицидов с твердой фазой почвы разработаны модификации КДП модели (табл 3), параметры которых отражают неоднородность почвенного профиля

Адекватное описание характера локализации пестицида в почве имеет определяющее значение как для оценки его эффективности, так и безопасности Сорбированный или попавший в тупиковые поры пестицид не оказывает необходимого воздействия на объекты, против которых он применялся С другой стороны, временно изолированный пестицид может представлять потенциальную угрозу для почвенных микроорганизмов Сложные процессы сорбции-десорбции и массообмена между порами приводят к изменению характера его разложения в почве, что также необходимо иметь в виду при оценке токсического эффекта пестицида Поэтому, опираясь на свойства почвы и пестицида, были получены критерии выбора наиболее подходящей для включения в модель поведения пестицидов в почве субмодели межфазного их распределения Показана нецелесообразность включения в разрабатываемые модели изотермы Фрейндлиха

Наиболее простым с точки зрения доступности входящих в модель параметров является вариант КДР (конвективно-дисперсионной равновесной) модели Анализ зависимостей, характеризующих распределение между жидкой и твердой фазой почвы, показал, что включение в модели поведения пестицидов в почве линейной изотермы допустимо для неполярных пестицидов, коэффициент сорбции которых лежит в диапазоне с границами, зависящими от содержания органического вещества в почве foc (0,5%<foc < 10%) и от физико-химических свойств пестицида (коэффициента распределения между пестицидом и органическим углеродом Кос или связанных с ним параметров октанолового числа Kow, растворимости в воде S)

Область использования КДНР (конвективно-дисперсионной неравновесной) модели несколько шире за счет включения более сложных механизмов процесса сорбции, тем не менее, сорбция хорошо растворимых пестицидов может не соответствовать описаниям, включенным в модель Влияние на деградацию пестицидов взаимодействия с компонентами твердой фазы почвы может быть учтено с помощью представления о разложении вещества в твердой, жидкой и газообразной фазах с различной скоростью Были получены оценки скорости разложения пестицида, включающие параметры процессов межфазного переноса вещества и физико-химические характеристики почвы

Для неравновесной системы скорость разложения пестицида в жидкой фазе будет меняться со временем, причем в начальный период медленная сорбция способствует как деградации, так и миграции пестицида по почвенному профилю, и в дальнейшем является лимитирующим фактором, приводящим к более медленной деградации и задержке пестицида в верхнем горизонте поч-

вы Показано, что по прошествии длительного времени после внесения пестицида скорости его разложения в жидкой фазе для равновесной и неравновесной систем приблизительно равны, если кинетика деградации происходит менее интенсивно, чем кинетика сорбции В противном случае процесс сорбции определяющий, те более медленный процесс будет иметь решающее значение для поведения пестицида в почве на большом интервале времени

Обобщение КДНР модели - предложенная КДФ (конвективно-дисперсионная фрактальная) модель, учитывающая характер статистического распределения доступных сорбционных центров на основе представлений о фрактальности границы раздела двух фаз почвы Развивая концепцию о существовании нескольких сорбционных центров с различными скоростями реакций взаимодействия пестицидов с поверхностью почвенных частиц, мы предполагаем, что относительная скорость сорбции - случайная величина Подобная модель актуальна для оценки содержания пестицида в почве на длительном промежутке времени, когда в процессе сорбции наблюдается большой разброс значений скорости выхода на равновесное состояние

Другим обобщением моделей КДР и КДНР может служить модель КДЭН (конвективно-дисперсионная эмпирическая неравновесная), в которой воспроизводится замедление сорбции в первый момент после внесения и последующее увеличение интенсивности этого процесса на основе введения полуэмпирического коэффициента, представляющего зависимость безразмерного коэффициента сорбции от времени Показатель степени отражает нелинейный характер изменений этого коэффициента от времени, что равносильно учету неоднородности границы межфазных взаимодействий, а коэффициент пропорциональности учитывает влияние начальной концентрации пестицида За этими исключениями основа этой модели идентична модели КДР

Анализ существующих моделей миграции пестицидов в корни растений позволил проследить аналогию между проникновением неполярных пестицидов в листья через кутикулу и в корни через эндодермис И в том, и в другом случае основной вклад в процесс переноса ксенобиотиков в растение вносит их липофильность Причем, использование моделей целесообразно практически в одинаковом интервале изменения октанолового числа Кок (для корней —0,5 < \ogKow <4,5) Вне этого интервала в проникновении пестицидов в растение наблюдается большая неопределенность Это связано с тем, что гипотеза о пассивном транспорте справедлива для неполярных соединений Таким образом, увеличение липофильности пестицидов играет двоякую роль С одной стороны, лимитирует их содержание в почвенном растворе, а с другой - усиливает поглощение корнями растений

Предлагаемый нами подход к изучению процесса деградации в его взаимосвязи с процессом сорбции позволяет по-другому посмотреть на влияние факторов биологической и небиологической природы на параметры, определяющие скорость разложение пестицидов Так, влияние содержания органического вещества, кислотности почвы на скорость деградации может прояв-

ляться как непосредственно, изменяя скорость разложения в жидкой фазе, так и меняя параметры процесса сорбции При этом уменьшение коэффициента сорбции и увеличение коэффициента деградации пестицида в жидкой фазе может и не отразиться на общей скорости его разложения Поэтому вид соотношений, полученных с учетом влияния процесса сорбции на процесс деградации, дает возможность предсказать направленность влияния какого либо фактора на содержание общего количества пестицида в почве Учитывая, что зависимость общей относительной скорости деградации пестицида от параметров, характеризующих почву и пестицид, существенно не линейна, в рамках регрессионного подхода получить оценки подобного рода было бы затруднительно

Глава 6. Имитационное моделирование поведения пестицидов в почве для оптимизации их применения

В главе 6 предлагается методика исследования поведения пестицидов в агроценозе, синтезирующая полевой и вычислительный эксперимент с имитационными моделями, на основе разработанных в предыдущем разделе КДР и КДНЭ моделей и имитационной системы PESTINS Можно выделить два направления использования данной методики Первое - это исследование особенностей поведения отдельных пестицидов в конкретном полевом эксперименте, второе - оценка и сравнительная характеристика некоторого набора пестицидов, применяемых в различных почвенно-климатических условиях

В качестве примера применения первого направления данной методики представлено моделирование поведения гербицидов прометрин и трифлура-лин в каштановых почвах юга Казахстана с использованием КДР модели и пестицидов различного фитосанитарного назначения (инсектицида диазинона и гербицида метрибузина) в дерново-подзолистой почве Ленинградской области на фоне минеральных удобрений с использованием модели типа КДНЭ

На основе результатов полевых экспериментов была проведена оценка входящих в модели параметров и их верификация, показавшая удовлетворительное соответствие экспериментальных и расчетных данных Наибольшее расхождение расчетных и экспериментальных данных наблюдается для гербицида метрибузина Возможно, это связано с тем, что определение параметров модели для метрибузина проводилось только по данным, полученным за 1999 г, метеоусловия которого резко отличались от условий 2000 г К тому же, для метрибузина характерна более сложная, чем для диазинона, зависимость процессов деградации и миграции от исследуемых факторов (минеральных удобрений, сопутствующего пестицида), определить которую в результате полевого эксперимента не удалось Для диазинона расчеты по найденным параметрам воспроизводят особенности его поведения по всем вариантам компьютерного эксперимента Наибольшее расхождение экспериментальных и расчетных данных для гербицидов прометрин и трифлуралин наблюдается в нижних слоях почвы (рис 3)

Результаты полевого эксперимента по динамике содержания гербицидов прометрин и трифлуралин в почвенном профиле при разных способах их внесения можно объяснить, оценивая параметры имитационной модели При совместном внесении гербицидов значения параметров, характеризующих их сорбционные свойства, значительно уменьшаются, что может являться косвенным подтверждением гипотезы о конкуренции за адсорбционные центры

I иг/кг

Суммарное содержание в слое почвы 0-10см

30 45 60 75 90 105 дни после обработки

- расчетные данные

-экспериментальные данные

- поливы

мг/кг

0,12 0,1 ■ 0,08 -0,06 -0,04 -0,02 -О

Суммарное содержание в слое почвы 10-20см

.1С

- расчетные данные

-эксперимен тальные данные

- поливы

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 дни после обработки

Рис 3 Распределение трифлуралина по профилю каштановой почвы

Совместное применение также уменьшает относительную скорость деградации обоих гербицидов Таким образом, только дифференцированное описание динамики пестицидов по фазам (в растворе - адсорбированное состояние) с учетом взаимодействия с почвенно-поглощающим комплексом может прояснить изменения, которые происходят при разных способах их применения

При изучении процессов, определяющих миграцию и деградацию диази-нона в дерново-подзолистой почве Ленинградской области, показано, что достаточно информативным может быть и ограниченный набор наблюдений,

проводимых за сезон вегетации всего три раза в течение двух лет Проведенные исследования указывают на тесную взаимосвязь процессов сорбции и деградации диазинона и позволяют оценить воздействие минеральных удобрений и гербицида метрибузин на характеристики этих процессов Обнаруженное в ходе полевого двухфакторного эксперимента влияние сопутствующих агрохимикатов (минеральных удобрений и гербицида метрибузин) на поведение инсектицида диазинон находит отражение в оценках параметров модели и позволяет корректировать нормы расхода препарата в зависимости от использованных агротехнологий Изменения в характере деградации пестицидов под влиянием сопутствующих агрохимикатов (замедление разложения в первый период после применения) указывает на значительную долю микробиологического разложения, а отсутствие влияния на такой показатель как относительная скорость деградации пестицидов за весь исследуемый период отражает устойчивость почвенной биоты к химическому воздействию

Оба приведенных примера наглядно показывают, что дополнение традиционного дисперсионного анализа данных полевого эксперимента анализом изменений параметров процессов в имитационной модели позволяет понять механизм формирования динамики содержания пестицидов в почве

Статистический характер поведения пестицидов в рамках детерминированного подхода возможно учесть, принимая во внимание статистическую природу метеоусловий, пространственную вариабельность свойств почвы и пестицидов и используя соответствующую математическую формализацию Одним из приемов такой формализации является статистическое моделирование поведения пестицидов в почве на основе взаимодействия компьютерных и полевых экспериментов

Проведенный компьютерный эксперимент на основе метода Монте-Карло позволяет проследить некоторые тенденции в миграции диазинона при различных сочетаниях вносимых агрохимикатов (минеральных удобрений и гербицида метрибузин), а также выделить зоны риска Для случайной выборки сценариев погоды были использованы метеоданные за 30 лет (опытная станция Меньково, Ленинградская область) На рис 4 для верхнего десятисантиметрового слоя почвы приведены зависимости средних значений общего и в растворе содержания диазинона от суммы выпавших за сезон осадков В интервале значений суммы осадков 100 - 350 мм общее количество диазинона в этом слое почвы практически совпадает для вариантов без и с внесением агрохимикатов Однако при увеличении количества осадков разница между этими вариантами очевидна При сумме осадков, превышающей 400 мм (что за 30 лет составляет не более 15% случаев), в варианте без внесения агрохимикатов наблюдается наиболее опасная подвижность пестицида и в этом же диапазоне осадков может наблюдаться наименьшая его эффективность В результате мы наблюдаем две противоположные тенденции С одной стороны, сопутствующие агрохимикаты увеличивают пестицидный прессинг на

почву, а с другой - уменьшают риск проникновения в грунтовые воды при значительном выпадении осадков

В рамках второго направления оценки и сравнительной характеристики некоторого набора пестицидов, показана возможность использования компьютерной системы PESTINS для проведения вычислительного эксперимента по определению экологической опасности для дерново-подзолистых почв Ленинградской области группы инсектицидов из химических классов орга-нофосфатов, пиретроидов, неоникотиноидов и фенилпиразолов, применяющихся в агроценозе картофеля Показано, что наибольшую опасность для почвенной биоты и грунтовых вод представляют фосфорорганические инсектициды диазинон и хлорпирифос при внесении в почву в гранулированной форме Наименьшую опасность представляют препараты из группы пиретроидов (фенвалерат и циперметрин), применяемые при опрыскивании растений и попадающие в почву в незначительных количествах Промежуточное положение занимают неоникотиноиды (тиаметоксам и имидаклоприд) Их содержание в пахотном слое в конце вегетационного периода и при внесении в почву, и при опрыскивании составляет тысячные доли от ПДК, но они могут мигрировать на значительную глубину

Проведенные исследования позволили наметить общий подход к решению задачи рационального применения пестицидов на основе взаимодействия полевого и компьютерного экспериментов В связи с тем, что результаты полевого эксперимента были использованы для изучения воздействия факторов не на содержание пестицидов в почве, а на параметры процессов, определяющих их динамику и распределение по почвенному профилю, удалось оценить влияние агротехнических приемов (внесение минеральных удобрений, сопутствующего пестицида) на поведение пестицидов в почве, а также обнаружить взаимосвязь между процессами разложения пестицидов и изменениями в биологической активности почвы Таким образом, используя имитационную модель, возможно подобрать норму расхода диазинона, сбалансированную по эффективности и экологической безопасности в зависимости как от погодных условий года, так и от внесения сопутствующих агрохимикатов

Апробация разработанной системы имитации поведения пестицидов в почве PESTINS показывает, что имитационное моделирование позволяет заменить дорогостоящие, занимающие много времени полевые эксперименты экспериментами компьютерными для различных погодных условий Кроме того, заложенные в модель представления о физико-химических и биологических аспектах взаимодействия пестицидов с почвой дают возможность решать задачи исследовательского характера, в частности не только определять степень экологического риска, возникающего при применении того или иного пестицида, но и получить представление о возможных механизмах его возникновения

г. д1азининя (мг^кг')

0.3 о.ги о.26

С.24

о.гг о.г 0.18 0.16 0.14 0.12 0.1

с внесением минеральных удобрений без внесения минеральны* удобрений

100

гоо

ЗОО

Г А

400

5»

БОС

Ь) Содержание диазинокл & »ндкай фазе

АД

А ......

АЛЬ

Кэнцапрацм шкзинона (ыг/КГ'! 0.055

0.05

0.045

0.04

0.055 0.01 О.ОЖ

о.ог

0.015

с несением минеральных удобрений внесения t "^•t■^t" r■ ■'. ■ удобрений

_„ДА

_ШГ А

ыьаааа&ь а 4

Л А Д

Л А А А ¿5

Л.ЯЛ АД Д!

¿Л А д П'У

¿¡£^1 Л. Л ДА

дд ¿л АД

% &а-

¡С

& ** *** *

Ч Д . .л

Л А АА А д ¿Ь А Л ^ . Ш ДА

А А А £А А А А

' Ж*

100

200

300

500

600

700

Сумка ос-айков («)

Рис. 4. Зависимость содержания диазинона в верхнем слое дериопо-Подзо.шстой почвы (0-10см) от выпадения осадков.

Глава 7. Использование обобщенных имитационных моделей поведения пестицидов в агроценозе для оценки опасности и эффективности их применения

В главе 7 представлено использование обобщенных имитационных моделей поведения пестицидов в агроценозе для оценки опасности и эффективности их применения В полном объеме задачу определения оптимальных регламентов внесения пестицидов в почву можно поставить на основе интегрированной модели, математическая структура которой описана в гл 3 Решение такой задачи чрезвычайно сложно (если вообще реализуемо) как в математическом плане, так и в плане информационной поддержки требуется проведение большего числа полевых и лабораторных экспериментов В этом случае аналитические обобщенные модели (несмотря на то, что получены при огрублении описания изучаемой системы) могут оказаться полезными для определения принципиальной разрешимости или неразрешимости поставленной задачи, а также интерпретации и предварительного анализа результатов Полученная модель формально может быть аналогична предварительной аналитической модели Однако входящие в нее параметры в сжатой форме содержат информацию, заложенную в полную модель, и отражают связи между внутренними подсистемами

В табл 4 для обобщенных моделей указаны границы их применения и приведены эмпирические зависимости, соответствующие решениям для соответствующих уравнений Наиболее распространенная экспоненциальная зависимость (соответствие точечной модели при равновесной сорбции) может быть использована для почв, содержащих достаточное количество органического вещества (>1%), и пестицидов, характеристика липофильности которых лежит в диапазоне 1</£/С0И/<4,5 Границы применимости моделей достаточно условны, могут зависеть от всей совокупности свойств изучаемой системы

С использованием модели поршневого вытеснения построено три варианта расчета эффективных норм расхода пестицидов, два из которых основаны на использовании показателей токсичности пестицидов для почвы или почвенного раствора (например, СКй0), а третий создан по принципу сравнения с известной эффективной нормой Данные алгоритмы имеют теоретическое значение, так как позволяют проанализировать чувствительность всех входящих в расчетные формулы параметров, и, следовательно, оценить вклад различных факторов в формирование эффективной по заданному критерию нормы расхода пестицида Практическое использование формул возможно лишь для пестицидов со свойствами, соответствующими тем предположениям, при которых строилась модель (табл 4) Формулы могут давать завышенные значения норм расхода, особенно при высоких скоростях потока и значительной глубине проникновения, а также в случае образования дочерних продуктов распада пестицида, более токсичных для объектов-мишеней, чем исходный

Таблица 4 Обобщенные модели поведения пестицидов в почве

Процессы Типы моделей

Конвективного переноса (КП) Точечные

ТР ТНР ТФ

Описание процессов

Влагоперенос Стационарные влажность и водный поток Стационарная влажность, отсутствие миграции

Массоперенос Уравнение поршневого вытеснения - - -

Сорбция Линейная равновесная сорбция Линейная равновесная сорбция Линейная неравновесная сорбция Линейная неравновесная сорбция с учетом нерегулярности границы

Деградация Кинетика 1-го порядка, интегральный показатель деградации Кинетика 1 -го порядка, интегральный показатель деградации Кинетика 1-го порядка, влияние сорбции Кинетика 1-ю порядка, влияние сорбции

Переход в газообразную фазу Закон Генри Закон Генри - -

Взаимодействие с корневой системой Упрощенная модель роста корней, пассивный транспорт Упрощенная модель роста корней, пассивный транспорт - -

Условия применения

Свойства среды изотропная в горизонтальной плоскости среда однородная среда неоднородная среда с регулярной границей неоднородная среда с нерегулярной границей

Свойства пестицида 0<№»<4,5 «<№^4,5 0<%£о»<4,5 1ёКоиг> 0

Соответствующие эмпирические и предварительные модели

Предварительные математические модели - Уравнение кинетики первого порядка - Уравнение кинетики дробного порядка

Типы эмпирических зависимостей - Экспоненциальная Сумма двух экспонент Степенная

Использование обобщенных математических моделей в качестве инструмента оптимизации регламентов применения пестицидов на основе ограниченного числа параметров, представляющих характеристику пестицида, почвы, растения и метеоусловий позволило получить различные варианты показателей локальной экологической опасности и возможной эффективности пестицидов На основе аналитических решений уравнений обобщенных моделей были введены следующие безразмерные показатели (индексы) токсического воздействия на почву Во-первых, это показатель, сопоставимый с традиционным, оценивающий степень остаточной токсичности пестицида, т е отношение концентрации пестицида на максимальной глубине проникновения пестицида к ПДК Индекс РР отражает потенциальную опасность пестицида, его способность к дальнейшему загрязнению почвы Второй показатель пестицидной нагрузки на почву определяется средней концентрацией пестицида в почвенном растворе (в процентах от первоначальной концентрации) за весь вегетационный период Индекс РА оценивает непосредственное воздействие на почвенную биоту, и его можно охарактеризовать как показатель актуальной нагрузки на почву Вместе с тем, отнесенный к периоду необходимого токсического действия на вредный объект, этот индекс определяет эффективность применения пестицида

Введенные индексы позволили проанализировать экологическую опасность группы инсектицидов из классов органофосфатов, неоникотиноидов, фенилпиразолов и гербицидов рейсер и метрибузин для почв Ленинградской области и Среднего Поволжья Индекс потенциальной нагрузки пестицидов на почву при оценке всей совокупности пестицидов, с учетом вариабельности рекомендованных норм расхода пестицидов для данных регионов, показывает, что для почв района Среднего Поволжья наиболее уязвимой оказывается дерново-подзолистая почва, а различия для разных типов почв Ленинградской области статистически не значимы Выполненные расчеты показывают также, что использование индекса потенциальной нагрузки может завышать степень риска применения пиретроидов

Оценка по индексу актуальной нагрузки инсектицидов на почву показала, что наибольшее значение этот индекс (как и следовало ожидать) принимает для инсектицидов с наименьшей способностью к сорбции Наибольшую опасность в Ленинградской области представляют супесчаные почвы, а для Среднего Поволжья - дерново-подзолистая почва Индекс актуальной нагрузки может применяться для ранжировки пестицидов в сочетании с другими безразмерными комплексами, например, с коэффициентом безопасности Отношение этих индексов показывает, во сколько раз усилится или уменьшится эффект первоначального токсического действия инсектицида на почвенную биоту

Классификация, основанная на достаточно грубых обобщенных моделях, может быть недостаточна В тех случаях, когда индекс потенциальной опасности близок к единице, следует провести компьютерный эксперимент с использованием, например, имитационной системы PESTINS Разработанные

имитационные модели поведения пестицидов в почве, являясь инструментом, предназначенным для изучения динамики системы пестицид-почва-растение на уровне взаимодействия процессов, могут привлекаться для создания критериев экологической опасности пестицидов и использоваться для мониторинга пестицидных ксенобиотиков в почве агробиоценозов

В качестве примера построения интегрированной модели взаимодействия пестицидов с компонентами агроценоза разработана имитационную модель воздействия фунгицидов на процесс развития бурой ржавчины на пшенице Модель является структурой блочного типа, позволяющей имитировать с помощью компьютерных экспериментов проведение обработок пшеницы фунгицидами после появления пустул на листьях Она предназначена для определения оптимальных регламентов их применения Расчеты, проведенные для контактного фунгигида тилт, применяемого против бурой ржавчины на пшенице при начальной концентрации, вызывающей гибель 90% спор, показали, что лучший результат дает обработка, проводимая на 12 день после появления пустул Этот интервал времени равен среднему латентному периоду развития бурой ржавчины при данных метеоусловиях На фоне более высокого уровня зараженности получение аналогичного эффекта можно достигнуть при обработке, проведенной в тот же срок с соответственно увеличенной начальной концентрацией пестицида (например, вызывающей гибель 99% спор)

Таким образом, предлагаемая компьютерная модель имитации проведения химических обработок по мере наполнения ее данными о поведении фунгицидов в листьях пшеницы и его токсичности для разных стадий развития патогена может служить инструментом разработки рациональных регламентов применения фунгицидов

Представленный материал показывает возможности обобщенных имитационных моделей для построения простых процедур сравнительной оценки поведения пестицидов в течение вегетационного периода и определения границ их применения На основе теории подобия параметры обобщенных математических моделей использованы в построении безразмерных интегральных показателей Разработанные индексы актуальной и потенциальной нагрузки на почву позволяют ранжировать пестициды по степени их возможной экологической опасности для почв агроценозов, а также определять наиболее уязвимые для воздействия пестицидов почвы

ПРИЛОЖЕНИЯ

В приложениях 1-5 приведено обоснование расчетных алгоритмов моделей и описание структуры имитационных систем РЕБТПЧБ, РЕЙТШЬ и программы РАТ\УНЕАТ В приложении 6 даны характеристики физико-химических свойств и стойкости рассматриваемых в работе пестицидов

ВЫВОДЫ

1 На основе эколого-токсикологической концепции построены модели взаимодействия пестицидов с растениями, почвой и объектами-мишенями, представляющие собой не набор эмпирических соотношений, а компоненты интегральной динамической модели поведения пестицидов в агроценозе

2 Разработанная интегральная динамическая модель взаимодействия пестицидов с компонентами агроценоза представляет унифицированный инструмент воспроизведения их поведения в агроценозе Использование модели позволило выделить совокупность экотоксикологических показателей, в наибольшей степени определяющих поведение пестицидов в агроценозе и являющихся основой для количественной оценки оптимальности их применения

3 Показано значение межфазных взаимодействий как регулирующего механизма миграции пестицидов в почве и растительности и перераспределения между функциональными компартментами Построены математические и имитационные модели поведения пестицидов в растительности и почве, учитывающие тесную связь процессов деградации и локализации на основе описания проникновения пестицидов в растения, миграции по вертикальному профилю и сорбции почвой Разработана модель перераспределения пестицидов в листьях и проанализированы модели сорбции пестицидов почвой и проникновения их в корни Для неполярных пестицидов выявлена ведущая роль липофильности в процессах их локализации в растении и почве

4 Определены границы применения моделей разной степени сложности на основе коэффициента сорбции для почвы и растворимости пестицидов для растений Продемонстрировано значение гомогенности среды при использовании моделей, основанных на линейных соотношениях (линейная изотерма сорбции, кинетика первого порядка)

5 Показана перспективность представлений о дифференцированной локализации пестицидов в растении и почве с учетом фрактальной организации среды для вскрытия детерминирующей основы, на которую накладывается флуктуация факторов биотической и абиотической природы Построена модель деградации и миграции пестицидов в почве, включающая описание межфазных взаимодействий на основе концепции фрактально-сти Прослежена ее связь с характером статистического распределения параметров модели Очерчена область возможного применения моделей при загрязнении почвы

6 Метод динамических компартментов, использованный при создании интегрированной модели поведения пестицидов в агроценозе, позволяет учесть эффекты "разбавления" как для содержания пестицидов в растении, так и в почве Применение имитационной модели миграции и деградации пестицидов в растениях позволило определить вклад биоразбавления при оценке разнонаправленного влияния агротехнических приемов

на скорость разложения ряда инсектицидов в кормовой культуре козлятник восточный Имитационное моделирование поведения фосфороргани-ческого инсектицида диазинон в дерново-подзолистых почвах Ленинградской области дало возможность найти порог суммы осадков, при которой может наблюдаться наименьшая его эффективность

7 Показано значение имитационных моделей поведения пестицидов в почве как инструмента исследования при оценке влияния сопутствующих вносимых агрохимикатов на их экологическую опасность и возможную эффективность Разработанная схема проведения компьютерного эксперимента с использованием метода Монте-Карло позволила выйти за рамки детерминированной основы построенных имитационных моделей и получить статистические оценки содержания пестицидов в почве под влиянием факторов, имеющих вероятностную природу Для агроценоза картофеля (опытный полигон Меньково, Ленинградская область) с применением метода Монте-Карло проанализировано влияние локальных климатических условий на миграцию и деградацию инсектицида диазинон (использованы метеоданные за 30 лет)

8 Показаны возможности применении обобщенных и детализированных имитационных моделей На основе обобщенных имитационных моделей построены простые процедуры сравнительной оценки поведения пестицидов при заданных сценариях, типичных в определенной ситуации поч-венно-погодных условий, и получены формулы для оптимальных норм расхода пестицидов Для исследования особенностей поведения и определения пролонгированности действия пестицидов в конкретных агроклиматических условиях требуется привлечение более сложных имитационных моделей

9 С использованием теории подобия показана роль параметров обобщенных математических моделей в построении безразмерных интегральных показателей (индексов), служащих для оценки экологической опасности пестицидов и их возможной эффективности На основе выделенных параметров разработаны индексы, позволяющие ранжировать пестициды по степени их экологической опасности в зависимости от региональных условий для оценки краткосрочного (в течение вегетационного периода) воздействия пестицидов на почву Введены понятия актуальной и потенциальной нагрузки пестицидов на почву Предложенная схема сравнительной оценки экологической опасности пестицидов на основе имитационного моделирования и разработанных индексов позволила выделить в группу риска фосфорорганические инсектициды диазинон и хлорпири-фос и гербицид рейсер в случае их применения на дерново-подзолистой суглинистой почве в Саратовской области, а также дерново-подзолистой супесчаной почве в Ленинградской области

10 Возможности интегральной динамической модели взаимодействия пестицидов с компонентами агроценоза продемонстрированы на примере оптимизации проведения химических обработок против бурой ржавчины

Разработанная компьютерная программа имитации применения фунгицидов системного и контактного действия (РАТХУНЕАТ) является прототипом программ, позволяющих оценить снижение уровня развития болезни (развития бурой ржавчины на пшенице) путем корректировки сроков и норм расхода применения фунгицидов Программа РАТШНЕАТ по мере наполнения ее данными о закономерностях взаимодействия патогенов с растением-хозяином, поведении фунгицидов в листьях, их воздействия на различные стадии развития патогена может служить для разработки рациональных регламентов применения фунгицидов в зависимости от их системного или контактного действия

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

Предложенная схема сравнительной оценки пролонгированности действия и экологической опасности пестицидов на основе систем компьютерной имитации поведения пестицидов в агроценозе РЕБТШЗ и РЕБТШЬ и разработанных индексов дает возможность оптимизировать нормы внесения инсектицидов различных химических групп Верификация разработанных динамических моделей поведения пестицидов, применяемых для борьбы с вредными организмами в агробиоценозах сои, кукурузы, пшеницы, козлятника восточного и люцерны в разных почвенно-климатических зонах (юго-восточном и северном Казахстане, Среднем Поволжье, Ленинградской области) показала высокую степень совпадения расчетных и экспериментальных данных и может быть рекомендована

для описании особенностей поведения ряда фосфорорганических и пиретро-идных инсектицидов в зависимости от факторов различной природы, в том числе от таких технологических приемов, как полив, внесение удобрений и пестицидов другого фитосанитарного назначения,

для анализа миграции и деградации триазиновых гербицидов в почве в зависимости от способов применения,

для оценки эффективности фунгицидов с использованием интегрированной имитационной модели "бурая ржавчина - пшеница - фунгицид"

Построенные имитационные системы могут использоваться службами охраны окружающей среды для контроля уровня загрязнений в системе почва-растительность

• в схеме определения степени экологической опасности пестицидов различных химических групп для окружающей среды,

• для прогнозирования поведения пестицидов в почве и посеве (миграция, в том числе оценка риска проникновение в грунтовые воды, трансформация и деградация в почве, растительности и т д),

• для проведения зональной классификации пестицидов на основе разработанных критериев их экологической опасности,

• для оценки эффективности и экологической безопасности новых пестицидов при регистрационных испытаниях

СПИСОК РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

I Статьи в изданиях, в которых рекомендуется публикация результатов диссертации на соискание ученой степени доктора наук

1 Новожилов, К В Имитационное моделирование и экотоксикологические параметры в системе оценок опасности пестицидов/ К В Новожилов, H Н.Семенова, Т M Петрова//Защита растений -1999 -№12 - С 8-15

2 Семенова, H H Имитационное моделирование поведения химических средств защиты растений в почве в связи с оптимизацией их внесения/ H H Семенова, К В Новожилов, Т M Петрова и др //Агрохимия - 2003 - №4 -С 39-55

3 Семенова, H H Мониторинг пестицидов в почве агробиоценозов с использованием имитационных моделей разных классов/ H H Семенова//Защита растений -2007 -№2 - С 14-17

4 Семенова, H H Разработка индексов экологической опасности применения пестицидов для почв агроценозов/ H H Семенова// Arpo XXI -2007 №4-6 -С 29 -34

5 Семенова, H H Построение имитационных моделей поведения пестицидов в агроценозе / H H Семенова// Arpo XXI -2007 №7- 9 - С ^ -||

6 Семенова, H H Моделирование перераспределения пестицидов в листьях растений с целью оптимизации их применения/ H H Семенова// Агрохимия -2007 -№10-С 1- 12

II Статьи в аналитических сборниках и материалах конференций

7 Заславский, Б Г Определение параметров модели водно-солейого режима почвы/ Б Г Заславский, Н.Н.Семенова, В В Терлеев// Способы и средства автоматизации водо-распределения и полива сб научн статей, Мин мелиорации и водного хозяйства СССР - Фрунзе, 1988 -С 176-182

8 Заславский, Б Г Моделирование миграции ионов воднорастворимых веществ в почве/ Б Г Заславский, Н.Н Семенова, В В Терлеев// Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования тезисы докл области 12 школы- семинара, Сев Кавказский научн центр высш школы, Ростов гос университет - Ростов-на-Дону, 1988 - С 172

9 Заславский, Б Г Численный метод расчета миграции влаги и растворенного вещества в почве/ Б Г Заславский, Н.Н.Семенова, В В Терлеев// Физика и физико-химия корнеобитаемого слоя почвы сб научн тр , РАСХН, АФИ - JI, 1989-С 33-48

10 Заславский, Б Г Моделирование совместного водно-солевого переноса по профилю почвы/ Б Г Заславский, Н.Н Семенова, В В Терлеев// Мелиоративные особенности почв солончаково-солонцовых комплексов Западной Сибири и пути их интенсивного использования сб научн тр , Омский СХИ - Омск, 1990 -С 55-62

11 Петрова, Т M Математическое моделирование транслокации пестицидов в почве/ Т M Петрова, Н.Н.Семенова// Деградация пестицидов при комплексной защите с -х культур от вредных организмов тезисы докл научн симпозиума, РАСХН, ВИЗР - JI, 1990 - С 92-95

12 Петрова, Т M Моделирование разрушения пестицидов в почве/ Т M Петрова, Н.Н.Семенова// Экологические основы применения инсектоакари-цидов сб научн тр , РАСХН, ВИЗР - Л , 1991 - С 55-65

13 Zaslavsky, В G Computer system for analysis of pesticide fate in soil/ В G Zaslavsky, TMPetrova, N N Semenova// Biophysical and physical processes in agroecosystems Proceedings, Agrophysical Research Institute - St Petersburg , 1992 -V 44 -P 115-139

14 Dmitriev, A P Modification of Van-der Plank equation/ A P Dmitnev, N.N. Semenova, A P Ponomarenko// Modeling of the processes and systems in branches of agricultural complex thesis of the International Conference, Agrophysical Research Institute - St Petersburg, 1993 - Sect 2 -P 16-18

15 Petrova, T M Crop based model of pesticide degradation m plants/ T M Pet-rova, N.N.Semenova, T V Solomina et al // Modeling of the processes and systems in branches of agricultural complex thesis of the International Conference, Agrophysical Research Institute - St Petersburg, 1993 - Sect 5/4 -P 29-30

16 Novozhilov, К V Crop growth based model for foliar uptake and redistribution of pesticides/ К V Novozhilov, T M Petrova, N.N Semenova// XIII International Congress of Plant Protection summaries of Papers - Haague , 1995 - №256

17 Novozhilov, KV Modeling of foliar uptake and degradation of pesticides using crop growth model 1 Mathematical model description/ К V Novozhilov, T M Petrova, N.N.Semenova, T V Solomma// Arch Phytopathol Pflanzenschutz -1995 -Bd 30, №2 -P 165-181

18 Дмитриев, А П Материалы к построению имитационной модели развития бурой ржавчины/ А П Дмитриев, Н.Н Семенова, В Р Жаров// Защита растений в условиях реформирования агропромышленного комплекса экономика, эффективность, экологичность тезисы докл I Всероссийского съезда по защите растений, РАСХН, ВИЗР - СПб-Пушкин, 1995 - С 540-541

19 Новожилов, К В Оптимизация тактики и стратегии применения пестицидов в защите растений/ К В Новожилов, T M Петрова, Н.Н Семенова// Защита растений в условиях реформирования агропромышленного комплекса экономика, эффективность, экологичность тезисы докл I Всероссийского съезда по защите растений, РАСХН, ВИЗР - СПб-Пушкин, 1995 - С 513-514

20 Петрова, ТМ Моделирование поведения пестицидов в системе почва-растение/ T M Петрова, H Н.Семенова, В В Терлеев, К Г Крейер// Защита растений в условиях реформирования агропромышленного комплекса экономика, эффективность, экологичность тезисы докл I Всероссийского съезда по защите растений, РАСХН, ВИЗР - СПб-Пушкин, 1995 - С 552-553

21 Петрова, T M Моделирование перераспределения пестицидов в листовой поверхности/ T M Петрова, Н.Н.Семенова, Т В Соломина// Защита растений в условиях реформирования агропромышленного комплекса экономика, эффективность, экологичность тезисы докл I Всероссийского съезда по защите растений, РАСХН, ВИЗР - СПб-Пушкин, 1995 - С 551-552

22 Семенова, H H Имитационное моделирование в исследованиях проблем защиты растений/ H H Семенова// Защита растений в условиях реформирования агропромышленного комплекса экономика, эффективность, экологичность тези-

сы докл I Всероссийского съезда по защите растений, ВИЗР, РАСХН - СПб-Пушкин, 1995 - С 555-556

23 Terleev V V The plant-soil relationships modellmg/ V V Terleev, К G Kreyer, 1 V Matveev, N.N.Semenova// European Society for Agronomy 4-th Congress Book of Abstracts Veldhoven - Wageningen, 1996 - P 2

24 Семенова, H H Методология имитационного моделирования в исследовательских задачах защиты растений/ H H Семенова// Проблемы оптимизации фитосанитарного состояния растениеводства труды 1 Всероссийского съезда по защите растений, РАСХН, ВИЗР - СПб, 1997 - С 319-330

25 Семенова, H H Экологические аспекты в задачах управления фитосани-тарным состоянием агроценоза/ H H Семенова// Современные тенденции в математическом моделировании агроэкосистем тезисы докл международн семинара, РАСХН, АФИ - СПб, 1997 - С 75 -78

26 Новожилов, К В Имитационное моделирование процессов деградации и транслокации пестицидов в агроэкосистемах/ К В Новожилов, Т M Петрова, H Н.Семенова// Проблемы оптимизации фитосанитарного состояния растениеводства труды Всероссийского съезда по защите растений, РАСХН, ВИЗР -СПб-Пушкин, 1997 - С 297-307

27 Semenova, N N Modeling the influence of sorption and dégradation on pesticide movement with regard to the plant-soil relationship/ NN Semenova, T M Petrova, V V Terleev, К G Kreyer// Environmental indices index-97 thesis of the International Conférence, RAN, INENCO - St-Petersburg, 1997 - P 110

28 Семенова, H H Проблемы оптимизации применения химических средств защиты растений от вредителей/ H H Семенова, T M Петрова, О Г Гусева// Проблемы энтомологии в России сб научн тр , РАН, РЭО - СПб, 1998 - T II - С 114115

29 Семенова, H H Детерминированные модели поведения пестицидов в почве Методология построения, структура, принципы использования/ H H Семенова, К В Новожилов, T M Петрова, В В Терлеев - СПб- Пушкин РАСХН, ВИЗР 1999-92 с

30 Семенова, H H Компьютерный и полевой эксперименты в оценке эффективности и экологической безопасности химического метода защиты растений / H H Семенова, К В Новожилов, T M Петрова и др // Полевые эксперименты -для устойчивого землепользования материалы III международн коллоквиума, IAMFE - СПб, 1999-T I -С 119-121

31 Жаров, В Р Методы математического моделирования и вычислительная техника в обеспечении исследований ВИЗР/ В Р Жаров, С В Васильев, Н.Н.Семенова// 70 лет ВИЗР Ретроспектива исследований (методология, теория, практика) 1929-1999 - СПб Инновац центр защиты растений ВИЗР, 1999-С 88-98

32 Семенова, H H Влияние базудина и зенкора на биологическую активность почвы/ H H Семенова, T А Банкина, T M Петрова и др // Гумус и почвообразование сб научн тр , СПб ГАУ - СПб, 2000 - С 140-145

33 Новожилов, К В Компьютерные системы для определения экологической опасности применения пестицидных ксенобиотиков/ К В Новожилов,

H Н.Семенова, TM Петрова, ТА Банкина// II конгресс химических технологий тезисы докл - СПб, 2001 - С 67-68

34 Семенова, H H Имитационная система моделирования поведения химических средств защиты растений в почве для анализа их экологической опасности / H H Семенова// Аэрокосмические информационные системы - M , 2001 - Т 2 -С 335-342

35 Семенова, Н.Н Теоретические и прикладные математические модели взаимодействия пестицидов с почвой Особенности использования/ H H Семенова// Экология и почвы избранные лекции X Всероссийской школы, ОНТИ ПНЦ - Пущино, 2001 - Т IV - С 229-234

36 Старицина, Е И Изменение биологической активности почвы под влиянием инсектицида базудин при его совместном внесении с удобрениями/ Е И Старицина, Т А Банкина, Н.Н.Семенова// Гумус и почвообразование сб научн тр , СПбГАУ,- СПб, 2001 - С 94-100

37 Семенова, H H Принципы использования имитационного моделирования при проведении мониторинга пестицидных ксенобиотиков в почве агробио-ценозов/ H H Семенова, К В Новожилов, Т M Петрова// Грунтознавство - 2002 -Т 3, № 3/4 - С 63-74

38 Semenova, N N Approaches to the use of the simulation models and standard indices for evaluation the side effects of pesticides in soil/ N N Semenova, К V No-vozhilov, T M Petrova// Crop Protection Conference Proceedings, (St Peterburg -Pushkin, may 28-30,2002), SPb St Agr Un , AU Rus Ins of Plant Protection, Swedish Un of Agr Sciences - SPb-Pushkm, 2002 -P 127-131

39 Semenova, N N Some approaches to the simulation modeling of side effects of pesticides m soil/ N N Semenova, К V Novozhilov, T M Petrova// Crop Protection Conference Conf rep 01, (St Peterburg - Pushkin, may 28-30, 2002), Swedish Un of Agr Sciences, Department of ecology and crop production science - Uppsala, 2003 -P 251-258

40 Семенова, H H Детерминированный, статистический и мультифракталь-ный подходы в математических моделях деградации пестицидов в почве/ H H Семенова, К В Новожилов, T M Петрова, Ю А Заплетнюк// Почвы - национальное достояние России материалы IV съезда Докучаевского общества почвоведов, 9-13 августа 2004 г, РАН СО, РАСХН CO.- Новосибирск, 2004 -Кн 2 -С 621

41 Новожилов, К В Имитационное моделирование при разработке проблем экотоксикологического мониторинга/ Н.Н.Семенова, К В Новожилов, T M Петрова, В Р Жаров// Химический метод защиты растений состояние и перспективы повышения экологической безопасности материалы междунар научно-практ конф, 6-10 дек 2004 г, РАСХН, ВИЗР - СПб, 2004 - С 236-238

42 Новожилов, К В Влияние удобрений на деградацию фосфорорганиче-ского инсектицида актеллика, и неоникотиноидов - конфидора и актары в растениях козлятника восточного (Galega orientalis Lam )/ KB Новожилов, Н.Н.Семенова, Ю H Карякина, И M Смирнова// Фитосанитарное оздоровление агроэкосистем материалы II Всероссийского съезда по защите растений, РАСХН, ВИЗР - СПб- Пушкин, 2005 - Т 2 - С 250-252

43 Семенова, H H Система компьютерной имитации поведения пестицидов в почве PESTINS в среде Windows/ H H Семенова, К В Новожилов, Т M Петрова, В Р Жаров// Фитосанитарное оздоровление агроэкосистем материалы II Всероссийского съезда по защите растений, РАСХН, ВИЗР - СПб- Пушкин, 2005 - Т 2 -С 240-242

44 Семенова, H H Теория подобия и детерминированный подход к оценке степени опасности применения пестицидов для почвы агроценозов / H H Семенова, К В Новожилов, Т M Петрова, M С Эпштейн// Фитосанитарное оздоровление агроэкосистем материалы II Всероссийского съезда по защите растений, РАСХН, ВИЗР - СПб- Пушкин, 2005 - Т 2 -С 243-244

45 Семенова, H H Имитационная модель воздействия химических обработок на развитие бурой ржавчины на пшенице/ H H Семенова, А П Дмитриев, M С Эпштейн// Фитосанитарное оздоровление агроэкосистем материалы II Всероссийского съезда по защите растений, РАСХН, ВИЗР -СПб-Пушкин, 2005 -Т 2 -С 166-168

46 Семенова, H H Система компьютерной имитации динамики пестицидов в почве PESTINS3 рекламно-техническое описание/ H H Семенова, В Р Жаров// Компьютерные учебные программы и инновации [Электронный ресурс] -М , 2005 -№8 -Режим доступа http //www ofap ru/portal/innovat/n8_2005

47 Голубев, А С Изучение экотоксикологических аспектов применения гербицидов пик и фенизан с использованием системы компьютерной имитации поведения пестицидов в почве PESTINS3/ А С Голубев, Н.Н Семенова, H В Свирина// Прогрессивные технологии в аграрной науке сб научн тр, СПбГАУ - СПб , 2005 - С 25-30

III Научно-методические издания и учебные пособия

48 Семенова, H H Применение имитационной системы PESTINS для решения задач рационального использования химических средств защиты растений/ H H Семенова, К В Новожилов, Т M Петрова// Сборник методических рекомендаций по защите растений, РАСХН, ВИЗР - СПб, 1998 - С 246-262

49 Новожилов, К В Прогнозирование содержания пестицидов в почве агроценозов с использованием имитационной системы PESTINS2/ К В Новожилов, Н.Н.Семенова, Т M Петрова// Методы мониторинга и прогноза развития вредных организмов, РАСХН - M - СПб, 2002 - С 89-95

50 Полуэктов, Р А Моделирование почвенных процессов в агроэкологии/ Р А Полуэктов, И В Опарина, H H Семенова, В В Терлеев - СПб Изд-во СПбГУ, 2002 - 145 с

IV Зарегистрированный программный продукт

51 Семенова, H H Система компьютерной имитации динамики пестицидов в почве PESTINS3/ H H Семенова, В Р Жаров// ВНТИЦ, 2004 - №50200401216

Научное издание К) гО-печать

ООО "ИННОВАЦИОННЫЙ ЦЕНТР ЗАЩИТЫ РАСТЕНИЙ" ВИЗР Лицензия ПЛД №69-253 от 5 июня 1998 г Подписано к печати 12 сентября 2007 г Тираж 100 экз

Содержание диссертации, доктора биологических наук, Семенова, Наталья Николаевна

Список обозначений VI

Введение

Глава 1. Анализ подходов к математическому моделированию динамики 14 пестицидов в компонентах агроценоза для решения задач химического метода защиты растений

1.1. Эмпирический и статистический подходы к описанию динамики 14 пестицидов в растениях и почвах агроценозов

1.2. Использование теоретических физико-биологических детермини- 17 рованных моделей для описания динамики пестицидов в растениях и почвах агроценозов

1.3. Описание поведения пестицидов в агроценозе с учетом неодно- 28 родности его компонент

1.4. Методы оценки экологической опасности пестицидов

Глава 2. Методы и объекты исследования

2.1 Методы исследования

2.2. Компьютерное обеспечение исследований

2.3. Объекты исследования и условия проведения полевых и компью- 50 терных экспериментов

Глава 3. Эколого-токсикологическая концепция и методология построения 54 имитационных моделей поведения пестицидов в агроценозе

3.1. Системный подход к построению интегрированной модели пове- 55 дения пестицидов в агроценозе применительно к задачам экотоксико-логии

3.2. Использование динамических моделей обрабатываемой сельско- 63 хозяйственной культуры в качестве блока интегрированной модели поведения пестицидов в агроценозе

3.3. Эколого-токсикологические принципы построения динамических 71 токсикологических моделей воздействия пестицидов на объекты мишени

3.4. Построение интегрированных динамических моделей в рамках 77 системы «сельскохозяйственная культура - возбудители болезней -пестициды»

Глава 4. Имитационное моделирование поведения пестицидов в наземной 83 части агроценоза

4.1. Математические модели поведения пестицидов в посеве

4.2. Математическая модель взаимодействия пестицидов с листьями 91 растений

4.3. Моделирование перераспределения пестицидов в листьях расте- 116 ний с целью оптимизации их применения

4.4. Интерпретация результатов лабораторных и полевых эксперимен- 125 тов на основе имитационных моделей поведения пестицидов в наземной части агроценоза

Глава 5. Построение имитационных моделей поведения пестицидов в поч- 136 ве агроценозов для оптимизации их внесения

5.1. Основные процессы, определяющие поведение пестицидов в поч- 136 ве

5.2. Построение модели поведения пестицидов в почве в рамках моде- 140 лей конвективно-дисперсионного переноса (КДП)

5.3. Вывод соотношений, определяющих способ внесения пестицидов

5.4. Субмодели распределения пестицидов между функциональными 153 компартментами почвы

5.5. Определение параметров, характеризующих распределение пес- 164 тицидов между функциональными компартментами почвы

5.6. Определение параметров, характеризующих диффузионную со- 177 ставляющую в перемещении пестицида по почвенному профилю

5.7. Субмодель деградации пестицидов в почве с учетом межфазного 179 распределения

5.8. Параметры субмоделей деградации пестицидов в почве

5.9. Субмодели поступления пестицида в корни растения.

5.10. Имитационные модели поведения пестицидов в почве

Глава 6. Имитационное моделирование поведения пестицидов в почве с 206 целью оптимизации их применения

6.1. Взаимодействие компьютерного и полевого эксперимента при 206 изучении поведения пестицидов различного фитосанитарного назначения

6.2. Полевой и компьютерный эксперимент в изучении влияния спо- 235 соба применения гербицидов прометрин и трифлуралин на их миграцию и деградацию

6.3. Приемы статистического моделирования поведения пестицидов в 240 почве на основе организации компьютерных экспериментов

6.4. Оценка опасности пестицидов для дерново-подзолистых почв Ле- 256 нинградской области с использованием имитационной системы PES-TINS

Глава 7. Использование обобщенных имитационных моделей поведения 259 пестицидов в агроценозе для оценки опасности и эффективности их применения

7.1. Подходы к определению оптимальных норм расхода пестицидов 259 для довсходовых химических обработок

7.2. Обобщенные модели поведения пестицидов в почве

7.3. Определение оптимальной нормы расхода пестицида с использо- 270 ванием поршневой модели

7.4. Оценка эффективности применения фунгицидов против бурой 286 ржавчины пшеницы с использованием интегрированной имитационной модели

7.5. Определение индексов, оценивающих степень опасности пести- 290 цидов для почвы, на основе параметров обобщенных имитационных моделей и теории подобия

7.6. Использование имитационного моделирования при проведении 300 мониторинга пестицидных ксенобиотиков в почве агробиоценозов

Выводы

Введение Диссертация по сельскому хозяйству, на тему "Теоретические аспекты имитационного моделирования поведения пестицидов в агроценозе для оптимизации экотоксикологических параметров в защите растений"

Развитие агропромышленного комплекса и его основных отраслей в настоящий момент характеризуется повышенным вниманием к экологическим проблемам. В равной мере это относится и к фитосанитарии, специфика которой связана с масштабным антропогенным воздействием на агроэкосистемы в условиях широкого использования химических ксенобиотиков. Все это обуславливает настоятельную необходимость взвешенного подхода к формированию систем фитосанитарно-го контроля в растениеводстве и продолжения теоретических разработок, направленных на рационализацию методов защиты растений.

Экологичность систем защиты растений предполагает широкий круг мер, целью которых является сохранение окружающей среды, биологического разнообразия и повышения безопасности использования токсичных химических веществ. Эти аспекты имеют для России первостепенное значение. Несмотря на значительное уменьшение объемов применения химических средств защиты растений (ХСЗР) в России с 54.1 млн. г в 1990 г. и до 28 млн. т в 1998 г., химический метод по-прежнему играет значительную роль в общей системе защитных мероприятий. Существует радикальная точка зрения на проблемы, связанные с применением пестицидов, суть которой заключается в полном отказе от их использования (Яблоков, 1988). Однако исключить пестициды из арсенала средств защиты растений в данный момент невозможно без ущерба для продуктивности сельскохозяйственных культур (Куценогий и др., 1994; Новожилов, 1997). Все это ставит достаточно трудную задачу поиска компромисса при достижении противоположных целей: минимального экологического риска и максимальной биологической эффективности (Соколов, 1994).

В связи с этим приоритетным направлением в системе мер по защите растений должно стать ужесточение контроля, как за качеством продукции растениеводства, так и за экологическим состоянием агроэкосистем . Мониторинг остаточных количеств пестицидов не только в продуктах питания, но и в объектах окружающей среды, должен быть обязательным, охватывающим все регионы интенсивного применения пестицидов. Такой подход к мониторингу ставит проблему интерпретации его результатов, разработки методов прогноза поведения ХСЗР в окружающей среде.

Новая стратегия защиты растений - конструирование экологически устойчивых агроэкосистем - стала оформляться под воздействием идей адаптивного земледелия начиная с конца 80-гг. Ключевым моментом новой стратегии считатется разработанная во Всероссийском институте защиты растений (ВИЗР) эколого-биоценотическая концепция защиты растений, в которой главная роль отводится системному анализу компонентов агроэкосистемы (Новожилов и др., 1993; Новожилов, 1997). В новой концепции особая роль отведена обоснованию рационального использования пестицидов на уровне агроценозов (Новожилов, Петрова, 1975, 1981, 1991; Фадеев и др., 1981; Новожилов, Буров, 1988). Разработанная этими авторами эколого-токсикологическая концепция применения пестицидов дает возможность решать тактические задачи химического метода защиты растений. Системный подход к изучению процессов транслокации и трансформации пестицидов в агроценозе позволил К.В.Новожилову и Т.М.Петровой определить взаимосвязи этих процессов с биологической эффективностью пестицидов и разработать теоретическую базу для оптимизации регламентов применения ХСЗР в конкретных аг-роценозах.

Экологический риск применения пестицидов обуславливается теми же самыми процессами, что и биологическая эффективность препаратов. Поэтому оценка результатов воздействия пестицидов на окружающую среду по критериям экологической безопасности метода и его биологической эффективности должна базироваться на основе единой системы экотоксикологических параметров.

Оптимизация экотоксикологических параметров может трактоваться как создание оптимальной тактики применения пестицидов с минимальным побочным токсическим воздействием на окружающую среду и максимальным защитным эффектом. Количественный аспект оптимизации экотоксикологических параметров состоит в определении минимального набора наиболее информативных показателей, определяющих возможную степень токсического воздействия пестицидов на компоненты агроценоза, что позволяет разрабатывать оптимальные регламенты применения пестицидов и классифицировать пестициды по степени их экологической опасности.

Центром эколого-пестицидных исследований (при Госкомэкологии России) разработаны критерии и требования к экологической экспертизе пестицидов, с использованием таких широко распространенных экотоксикологических параметров, как период полураспада пестицида, концентрация пестицида, вызывающая смертность 50% особей (СК5о). Тем не менее, до сих пор не существует целостной системы, оценивающей прямое и побочное действие пестицидов и учитывающей динамику их взаимодействия с компонентами агроценоза.

Специфика использования пестицидов (в отличие от химикатов, применяемых в качестве удобрений) состоит в колоссальном разнообразии их постоянно обновляемого ассортимента. Это осложняет идентификацию пестицидов в объектах окружающей среды и учет последствий их применения. В результате необходимы новые унифицированные подходы, позволяющие достаточно полно в сжатые сроки делать заключение об эффективности и экологической опасности пестицидов, т.е. оптимизировать экотоксикологические параметры применения пестицидов. Эту задачу можно решить в рамках построения интегрированной имитационной модели, описывающей динамические взаимодействия пестицидов с компонентами агроценоза. Структура такой модели должна состоять из следующих групп взаимосвязанных между собой моделей, отражающих связи подсистем в единой системе - агро-ценозе. Первая группа - это модели миграции и деградации пестицидов в агроцено-зе. Вторая группа - динамические модели компонентов агроценоза. В эту группу входят: модель самой выращиваемой сельскохозяйственной культуры, модели объектов-мишеней для препаратов, а также модели компонентов агроценоза, наиболее существенных для развития фитосанитарной ситуации на поле. Наконец, третья группа математических моделей, осуществляющая связь между первыми двумя, -токсикологические модели, описывающие воздействие препаратов на компоненты агроценоза.

Состояние изученности проблемы. Системный подход как инструмент познания агробиологических (и любых сложноорганизованных) объектов является необходимым атрибутом каждого серьезного исследования (Гиммельфарб и др., 1974; Ляпунов, Багриновская, 1975; Джефферс, 1981; Каменской, 1984; Литвак, 1990). Однако, примеры его конструктивного применения достаточны редки. Плодотворность системного подхода при изучении деградации пестицидов в растении и почве была продемонстрирована в работах (Новожилов, 1977; Петрова, Новожилов, 1980; Спиридонов и др., 1979; Соколов, 1984; Лунев, 1984).

В рамках системного подхода в качестве основы построения рациональных систем применения пестицидов изучалась транслокация и трансформация инсектицидов и гербицидов в сельскохозяйственных культурах и почве. Впервые в нашей стране эти вопросы были рассмотрены в работах К.В. Новожилова, Т.М. Петровой с соавторами (1975, 1979, 1980, 1981, 1987, 1991), Ю.Я. Спиридонова с соавторами (1979, 1982, 1984а,б, 1987, 1995), М.С. Соколова (1975, 1984). Изучение связи динамики пестицидов и их токсического действия для обоснования эффективного и безопасного применения инсектицидов и гербицидов было предпринято в работах К.В. Новожилова, Т.М. Петровой, Ю.Б. Андреева (1980, 1982, 1984), Ю .Я.Спиридонова и др., (1984а, 1985, 1998). На основе изучения воздействия пестицидов на энтомофагов в лабораторных и полевых условиях были разработаны интегральные шкалы опасности инсектицидов (Сухорученко, Толстова, 1981, 1990; Новожилов, Сухорученко, 1995). Однако количественного описания динамики поведения пестицидов в агроценозах с целью разработки регламентов их применения, создано не было.

Системный подход применительно к сложным агробиологическим объектам невозможно реализовать без разработки соответствующего аппарата исследования, содержащего приемы формализации и перевода на язык математики. Одним из наиболее эффективных методов системного анализа и имитации процессов, протекающих в сложных агробиологических комплексах, является компьютерное моделирование, в основе которого лежат функциональные детерминированные модели, отражающие физико-химические и биологические закономерности изучаемой системы. Как показал опыт ведущих школ по имитационному моделированию продукционного процесса растений, использование эмпирико-статистических соотношений не может в полной мере реализовать системный подход для количественного описания сложных взаимодействий в системе растение - почва (Торнли, 1982; Pening de Vries et al., 1989; Полуэктов и др., 1984; Bellman et al., 1986). Некоторые аспекты функционального подхода были отражены в работах, посвященных построению тактических и стратегических моделей, призванных решать задачи контроля над вредными и болезнетворными организмами в агроэкосистемах (Поляков, 1968; Huffaker et al, 1976; Ruesink, 1976; Танский, Васильев, 1981; Pest and Pathogen Control: .models, 1984; Поляков и др., 1995; Rabbinge et al., 1999). Привлечение для решения этой задачи компьютерных моделей развития вредоносных объектов получило широкое распространение (Васильев и др., 1973; Поляков и др.,1978; Поляков и др.,1980; Rijsdijk et al., 1981; Zadoks, Rabbinge, 1985; Rouse, 1988; Simulation.protection, 1989). Созданная в ВИЗР концептуальная агроклиматическая модель фазовой динамики численности вредных видов, базирующаяся на идеях И .Я. Полякова об определяющем влиянии на их развитие условий питания и погодных факторов, позволила учесть региональные особенности проводимых защитных мероприятий.

Описание динамического взаимодействия компонентов агроценоза на уровне процессов дает возможность для тактических целей защиты растений на единой методической основе разработать ряд интегрированных моделей продуктивности сельскохозяйственных культур, развития вредителей, сорняков и болезнетворных организмов разного уровня детализации (Pest and pathogen control: .models, 1984; Zadoks et al., 1984; Computer-aided modelling and simulation . for integrated pest management, 1986; Моделирование роста.культур, 1986; Simulation . protection, 1989; Rabbinge et al., 1999). Назначение полученных моделей: прогноз развития фи-тосанитарной ситуации в агроценозе при различных сценариях погодных условий и агротехнических приемах, оценка возможного уровня вредоносности.

В вышеупомянутых исследованиях моделирование взаимосвязей компонентов агроценоза осуществляется на основе функционального подхода, в то время как моделирование управляющих воздействий (в том числе и защитных мероприятий) -с использованием кибернетического. При функциональном подходе модель воспроизводит развитие агроценоза под воздействием внешних факторов с учетом динамических взаимодействий между подсистемами, а при кибернетическом - описывает закономерности ее реакций на те или иные внешние стимулы. Общепринятая методология оптимизации внесения ХСЗР основана на втором подходе. При этом критерием оптимальности является экономическая эффективность обработок, а задачи решаются с использованием техники динамического программирования (Беллман, Калаба, 1968; Shoemaker, 1981, 1984). В тоже время необходимость согласования условий максимальной биологической эффективности препарата с условием его минимальной экологической опасности требует использования функционального подхода, описывающего динамические взаимодействия ХСЗР в агро-ценозе, и учитывающего превращения пестицида в компонентах агроценоза.

Развитие этих идей, применительно к описанию поведения ХСЗР в агроценозе показало, что наиболее адекватны в этом случае динамические модели детерминированного типа, базирующиеся на описании процессов, происходящих в системе почва-растение-пестицид, а не модели, основанные на эмпирических зависимостях (Leistra, 1973; Lassey, 1982; Спиридонов и др., 1984а; Соколов, 1984; Carsel et al, 1984; Hutson and Wagenet, 1987; McCall, 1988; Борзилов и др., 1989; Петрова, Семенова, 1990, 1991). Распространенные эмпирические и полуэмпирические модели в основном описывают процесс деградации пестицидов (Лунев и др., 1985; Gutsche et al., 1986; Wauchope, Street, 1987; Choi et al., 1988; Shaaban, Elprince, 1989; Колу-паева, Горбатов, 1995). Они дают возможность систематизировать наблюдения за поведением пестицидов в агроценозе и в какой то мере оценить степень их опасности.

Сравнение прогностических возможностей детерминированных процессных и эмпирических моделей не дает однозначного ответа на вопрос о преимуществе одних перед другими (Спиридонов, Ларина, 1999; Спиридонов и др., 2000). В ряде случаев эмпирические модели могут быть по некоторым критериям гораздо точнее, чем процессные модели. Тем не менее, в силу привязанности эмпирических моделей к определенным почвенно-климатическим условиям их применение ограничено. Еще более затруднительно использовать эмпирические модели, не включающие описание взаимосвязей внесенных препаратов с компонентами агроценоза, для анализа процессов в системе почва-растение-пестицид и на этой основе искать пути рационализации защитных мероприятий. Математическая постановка задач этого типа возможна в классе детерминированных моделей (Туйкина, 1985; Марчук и др., 1986; Агошков, Мишнёва, 1998). Однако, их решение встречает значительные сложности вследствие дефицита экспериментального материала, позволяющего идентифицировать параметры моделей и проводить верификацию на независимом материале.

К достоинству моделей на основе миграции и деградации пестицидов в агроценозе следует отнести возможность их развития в соответствии с новыми знаниями о характере протекания этих процессов. В последнее десятилетие XX века известные модели детерминированного типа, большей частью основанные на представлении о конвективно-дисперсионном перемещении пестицида в почве (КДП модели), пополнились новыми разработками и версиями ранее созданных моделей (Ahuja and Hebson, 1992; Grochulska, Kladivko, 1994; Denkler, 1995; Jarvis, 1994, 1997; Mullins et al.,1993; Hutson and Wagenet, 1995; Lesikar et al., 1997; Семенова и др., 1998a; Ma et al., 2000a). Одновременно много внимания уделяется их сравнительному анализу и экспериментальной проверке (Борзилов и др., 1991; Khakural et al., 1995; Maet al., 1996; Brown et al., 1996; Сметник, Губер, 1997; Elliott et al., 1998; Ларина, Спиридонов, 1999; Семенова и др., 19996; Soutter, Musy, 1999; Boesten, 2000; Businelli et al., 2000, Zabkiewicz, 2000; Bakhsh et al., 2004; Malone et al., 2004; Saseendran et al., 2005), а также использованию статистических процедур для выявления вероятностных характеристик воздействия пестицидов на агроценоз (Carsel et al., 1988; de Coursey et al, 1989; Ellebroek et al., 1998; Li et al., 1998; Dubus et al., 2000, 2002, Семенова и др. 2003). Фундаментальное исследование возможностей КПД моделей и обеспечение их работы экспериментальной базой для оценки миграции пестицидов в почве проведено в работах (Dubus et al., 2000; Сметник и др. 2005).

Процесс определения входящих в имитационные модели новых параметров требует значительного объема экспериментальных данных, не всегда доступных и однородных. В последнее время был разработан новый подход, позволяющий более адекватно описывать воздействие неоднородности среды (как в геометрическом, так и в функциональном ее проявлении) на процессы сорбции и деградации пестицидов. Предпосылками для создания новых теоретических моделей, отражающих наиболее общие закономерности взаимодействия пестицидов с почвенно-поглощающим комплексом, явились, представления о почве как о гетерогенной среде, обладающей свойствами мультифракталов (мультифракталы - неоднородные фрактальные объекты, обладающие некоторыми статистическими свойствами, поэтому для их полного описания, в отличие от регулярных фракталов, недостаточно введения всего лишь одной фрактальной размерности объекта, а необходим целый спектр таких размерностей, число которых, вообще говоря, бесконечно). Были определены мультифрактальные характеристики конкретных почв (Rieu, Sposito, 1991; Perfect et al., 1993; Young et al., 1997; Baveye, Boast, 1998; Kravchenko et al.,

1999), показано, что свойства почвы как мультифрактала связаны как с геометрической неоднородностью порового пространства, так и с функциональными свойствами почвенно-поглощающего комплекса (Perfect et al., 1996; Fractals in Soil Science, 1998, 2000; Posadas et al., 2001). Описание процессов диффузии-дисперсии и сорбции на фракталах приводит к фрактальной модели конвективно-дисперсионного переноса (ФКДП), основанной на уравнении содержащем вместо обычных производных производные дробного порядка (Benson et al., 2000; Shumer et al., 2001). Параметры, характеризующие дробный порядок производных (по пространству и по времени), могут быть показателями неоднородности порового пространства (Pachepsky, et al., 2000).

Несмотря на математические сложности при реализации алгоритмов решения таких уравнений, ФКДП модели имеют ряд преимуществ перед КДП моделями. Во первых не возникает проблемы «шкалирования», т.е. такие параметры, как коэффициенты диффузии и дисперсии, постоянны по пространству и времени. Во вторых, появляется возможность получения простых асимптотических формул, более адекватно оценивающих содержание пестицида в почве (Семенова и др., 2004).

Отметим, что за редким исключением, математические модели поведения ХСЗР в почве предназначены для оценки их экологической безопасности и прямо не связаны с проблематикой защиты растений - определением эффективности пестицидов. Необходимым звеном, позволяющим оценить прямое и побочное действие пестицидов на компоненты агроценоза, являются токсикологические модели. Существующие в настоящий момент модели оценивают пестицидную активность препаратов, основываясь либо на зависимости «доза - эффект», используемой в пробит-анализе, не отражая динамику поведения пестицидов в агроценозе, либо на проявлении остаточной токсичности, упрощенно трактуя характер взаимодействия пестицидов с объектом мишенью (Свирежев, Тимофеев, 1981; Isaev et al., 1984; Алексеев, 1984).

Для лабораторных токсикологических исследований разработаны динамические компартментальные модели, описывающие проникновение, распределение и деградацию пестицидов в объектах - мишенях (Rutherford, 1979; Clark et al., 1987; Hassan et al., 1988). Очевидно, перенесение оценок токсичности пестицида, полученных в лаборатории, в полевые условия не дает положительных результатов

Larson, 1983; Lohneck, Collins, 1987; Николенко, Амирханов, 1992). Следовательно, необходимы модели поведения пестицидов в агроценозе для определения реальной токсичности препарата, которая может проявиться в конкретных почвенно-климатических условиях. Однако, и при таком подходе или не учитывается остаточная токсичность пестицида, или остаточная токсичность учитывается на основе эмпирической модели его деградации (Gutsche et al., 1986; Patterson, Nokes, 2000). Поэтому при разработке комплексной модели поведения пестицидов в агроценозе особое значение имеет построение экотоксикологических моделей.

Основной целью настоящей работы является создание методологии имитационного моделирования поведения пестицидов в агроценозе, позволяющей применить динамический подход к задачам оптимизации экотоксикологических параметров в защите растений и, в конечном итоге, предотвратить загрязнение сельскохозяйственной продукции и окружающей среды.

Таким образом, для выполнения цели работы необходимо было решить следующие задачи:

•разработать методологию построения интегрированных имитационных моделей взаимодействия пестицидов с компонентами агроценоза;

•разработать динамические модели распространения пестицидов в почве и надземной части растений, объединенные с моделями роста и развития сельскохозяйственной культуры, а также с моделью развития патогена (на примере бурой ржавчины пшеницы);

•разработать динамические токсикологические модели взаимодействия пестицидов с объектами-мишенями с учетом пролонгированносги их действия; •разработать и исследовать алгоритмы для численного моделирования и идентификации параметров моделей;

• исследовать область входящих в модель экотоксикологических параметров, в границах которых разработанные имитационные модели применимы;

• создать унифицированные методы построения имитационных систем моделирования поведения ХСЗР в агроценозе;

•разработать схему компьютерного эксперимента для сравнительной оценки эффективности и экологической опасности пестицидов с использованием статистического моделирования и обосновать оптимальные регламенты применения пестицидов;

• определить комплекс экотоксикологических и экологических параметров, позволяющих классифицировать пестициды по степени экологической опасности и разработать критерии их классификации.

Научная новизна. Разработана новая методология построения интегрированных динамических моделей взаимодействия пестицидов с компонентами агроцено-за с привлечением концепции фрактальности. В рамках разработанной методологии реализована классическая схема системного подхода: грубая функциональная модель - детализированная имитационная модель - обобщенная математическая модель, к которой применимы качественные или аналитические методы исследования. Предложен новый подход к построению токсикологических моделей взаимодействия пестицидов с вредными объектами, позволяющий использовать полученные в лабораторных условиях токсикологические параметры в полевом эксперименте. Выявлена ведущая роль межфазных взаимодействий в оценке динамики содержания пестицидов в растениях и почве. На основе показателя липофильности пестицидов даны критерии применимости линейных и нелинейных моделей и проведена количественная оценка связей между процессами локализации и деградации пестицидов в почве и растении.

Для одновременной оценки биологической эффективности и экологической опасности при внесении пестицидов в почву введена единая система экотоксикологических параметров. С использованием обобщенных моделей получены алгоритмы оптимизации регламентов применения пестицидов, включающие ограниченный набор таких параметров. Показана связь между обобщенными моделями и наиболее распространенными эмпирическими моделями деградации пестицидов в почве. Разработаны способы оценки эффективных норм расхода пестицидов по косвенным показателям с использованием имитационных моделей их поведения в системе почва - растение. Введены индексы, определяющие степень проявления токсичности препарата в зависимости от его физико-химических свойств и условий применения. На основе данных показателей и моделей поведения пестицидов разного уровня построены схемы классификации пестицидов по степени их экологической опасности.

Практическая значимость и реализация результатов исследования.

На основе разработанной методологии построены системы компьютерной имитации динамики пестицидов в почве (PESTINS, версии 01, 02, 03) и надземной части агроценозов (PESTINL), а также интегрированная имитационная модель динамики пестицидов и развития бурой ржавчины пшеницы (PATWHEAT). Разработанные программные продукты предназначены для создания и научного обоснования регламентов эффективного и экологически безопасного применения пестицидов в сельскохозяйственном производстве с учетом региональной специфики и почвенно-климатических условий. Построенные компьютерные модели могут стать инструментом для решения практических задач на тактическом уровне:

• создание методической базы для определения эффективности и комплексной оценки экологических последствий применения агрохимикатов в агроценозах основных сельскохозяйственных культур с учетом зональных особенностей;

• включение предложенных расчетных алгоритмов в практику определения оптимальных норм расхода пестицидов в конкретных агробиоценозах с учетом региональной специфики для различных сценариев складывающейся метеообстановки.

В качестве составной части имитационных моделей более высокого иерархического уровня, предназначенных для оценки долгосрочного воздействия на биоту воздушной, водной и почвенной среды с учетом пространственного перемещения и трансформации пестицидов, разработанные программные продукты могут также использоваться службами охраны окружающей среды для обоснования и оценки охранных и восстановительных мероприятий, а также для контроля уровня загрязнений в системе почва-растительность.

В рамках этого направления, построенные имитационные системы могут применяться:

• в схеме определения степени экологической опасности ХСЗР для окружающей среды;

• для прогнозирования поведения ХСЗР в почве и надземной части агроценоза (миграция, в том числе проникновение в грунтовые воды, трансформация и деградация в почве, растительности и т.д.);

• для проведения зональной классификации ХСЗР на основе разработанных критериев их экологической опасности;

• для оценки эффективности и экологической безопасности новых ХСЗР при регистрационных испытаниях.

• для изучения процессов деградации, транслокации и метаболизма ХСЗР в растениях и почве, влияния ХСЗР и удобрений на вредных и полезных членистоногих, биологическую активность почвы.

Прогностические возможности имитационной модели поведения пестицидов в почве PESTINS проверены для регионов с различными почвенно-климатическими условиями. В результате выявлено влияние использованных агро-технологий (поливы, внесение удобрений, внесение пестицидов другого фитосани-тарного назначения) на поведение фосфорорганических инсектицидов и гербицидов группы триазинов и динитроанилинов в почве и определены оптимальные регламенты внесения фосфорорганических инсектицидов против обитающих в почве вредителей.

С помощью имитационной системы поведения пестицидов в надземной части агроценоза PESTINL оценен вклад биотических и абиотических факторов в процесс перераспределения неоникотиноидов и пиретроидных инсектицидов в листьях растений при разных режимах орошения; изучены особенности деградации фосфорорганических инсектицидов применяемых на фоне использования других химических средств и пестицидов другого фитосанитарного назначения;

На основе интегрированной модели развития болезни и деградации и перераспределения пестицидов в растении разработана компьютерная программа, позволяющая определять регламенты применения фунгицидов в борьбе против бурой ржавчины пшеницы.

Апробация работы.

Основные положения работы были представлены на XII школе-семинаре Северо-Кавказского научного центра "Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования" (Ростов-на-Дону, 1988), Всероссийском научном симпозиуме "Деградация пестицидов при комплексной защите сельскохозяйственных культур от вредных организмов" (Ленинград, 1990), Межд. конференции "Моделирование процессов и систем в отраслях АПК" (Санкт-Петербург,

1993), Всероссийских съездах по защите растений (Санкт-Петербург-Пушкин, 1995, 2005), XIII Межд. конгрессе по защите растений (Гаага, Голландия, 1995), И, IY съезде Общества почвоведов России (Санкт-Петербург, 1996, Новосибирск, 2004) , Межд. семинаре, (ХХХлет лаборатории математического моделирования АФИ, Санкт-Петербург, 1997), Межд. конференции "Environmental indices (index-97)" (Санкт-Петербург, 1997), Всероссийском съезде энтомологов (Санкт-Петербург, 1997), XX научно-технической конференции "Новые технологии создания и испытаний глобальных информационно - управляющих систем" (Москва, 1998), предпарламентских слушаниях по проблеме "Защита растений и экологическая безопасность", Высший экологический совет при Госдуме РФ (Москва, 1999), Межд. Санкт-Петербургском коллоквиуме IAMFE: "Полевые эксперименты и исследования для формирования устойчивого и экологизированного землепользования", (Санкт-Петербург, 1999), Юой школе "Экология и почвы" (Пущино, 2001), II конгрессе химических технологий, (Санкт-Петербург, 2001), Crop Protection Conference, (St.Pb- Pushkin, 2002), Всероссийской конференции, "Устойчивость почв к естественным и антропогенным воздействиям" (Москва, 2002).

Работа частично поддерживалась грантом РФФИ «Экспериментальное исследование агроэкологических процессов и построение динамической модели агро-экосистемы как теоретической основы рационального природопользования» (№ 9801-64306, 1998-2000, руководитель проф. Р.А.Полуэктов) и грантом ФЦП «Интеграция» (№ АО 144, проект "Санкт-Петербургский классический университет: учебно-научный центр биологии и почвоведения", 1997-2001, 2002-2005).

Исследования выполнялись в течение 1988-2005 гг. в лаборатории математического моделирования ВИЗР, руководимой к.б.н. В.Р.Жаровым (1990-2000 гг.), в сотрудничестве с лабораторией динамики и метаболизма пестицидов ВИЗР, руководимой акад. РАСХН К.В.Новожиловым, а также на кафедре агрохимии СПБГУ (1997-2000 гг.), руководимой проф. Н.П.Битюцким. Автор выражает глубокую благодарность научному консультанту проф. Н.П.Битюцкому, акад. РАСХН К.В.Новожилову, проф. Р.А.Полуэктову и всем коллегам, принимавшим участие в совместных исследованиях: проф. Т.М.Петровой, к.б.н. В.Р.Жарову, д.ф.-м.н. Б.Г.Заславскому, д.с.-х.н. В.В.Терлееву, к.б.н. И.М.Смирновой, к.б.н. Т.А.Банкиной, д.б.н. М.П.Банкину, д.б.н. А.П.Дмитриеву.

Заключение Диссертация по теме "Защита растений", Семенова, Наталья Николаевна

ВЫВОДЫ

1. На основе эколого-токснкологической концепции построены модели взаимодействия пестицидов с растениями, почвой и объектами-мишенями, представляющие собой не набор эмпирических соотношений, а компоненты интегральной динамической модели поведения пестицидов в агроценозе.

2. Разработанная интегральная динамическая модель взаимодействия пестицидов с компонентами агроценоза представляет унифицированный инструмент воспроизведения их поведения в агроценозе. Использование модели позволило выделить совокупность экотоксикологических показателей, в наибольшей степени определяющих поведение пестицидов в агроценозе и являющихся основой для количественной оценки оптимальности их применения.

3. Показано значение межфазных взаимодействий как регулирующего механизма миграции пестицидов в почве и растительности и перераспределения между функциональными компартментами. Построены математические и имитационные модели поведения пестицидов в растительности и почве, учитывающие тесную связь процессов деградации и локализации на основе описания проникновения пестицидов в растения, миграции по вертикальному профилю и сорбции почвой. Разработана модель перераспределения пестицидов в листьях и проанализированы модели сорбции пестицидов почвой и проникновения их в корни. Для неполярных пестицидов выявлена ведущая роль липофильности в процессах их локализации в растении и почве.

4. Определены границы применения моделей разной степени сложности на основе коэффициента сорбции для почвы и растворимости пестицидов для растений. Продемонстрировано значение гомогенности среды при использовании моделей, основанных на линейных соотношениях (линейная изотерма сорбции, кинетика первого порядка).

5. Показана перспективность представлений о дифференцированной локализации пестицидов в растении и почве с учетом фрактальной организации среды для вскрытия детерминирующей основы, на которую накладывается флуктуация факторов биотической и абиотической природы. Построена модель деградации и миграции пестицидов в почве, включающая описание межфазных взаимодействий на основе концепции фрактальности. Прослежена ее связь с характером статистического распределения параметров модели. Очерчена область возможного применения моделей при загрязнении почвы.

6. Метод динамических компартментов, использованный при создании интегрированной модели поведения пестицидов в агроценозе, позволяет учесть эффекты "разбавления" как для содержания пестицидов в растении, так и в почве. Применение имитационной модели миграции и деградации пестицидов в растениях позволило определить вклад биоразбавления при оценке разнонаправленного влияния агротехнических приемов на скорость разложения ряда инсектицидов в кормовой культуре козлятник восточный. Имитационное моделирование поведения фосфорорганического инсектицида диазинон в дерново-подзолистых почвах Ленинградской области дало возможность найти порог суммы осадков, при которой может наблюдаться наименьшая его эффективность.

7. Показано значение имитационных моделей поведения пестицидов в почве как инструмента исследования при оценке влияния сопутствующих вносимых агрохимикатов на их экологическую опасность и возможную эффективность. Разработанная схема проведения компьютерного эксперимента с использованием метода Монте-Карло позволила выйти за рамки детерминированной основы построенных имитационных моделей и получить статистические оценки содержания пестицидов в почве под влиянием факторов, имеющих вероятностную природу. Для агроценоза картофеля (опытный полигон Меньково, Ленинградская область) с применением метода Монте-Карло проанализировано влияние локальных климатических условий на миграцию и деградацию инсектицида диазинон (использованы метеоданные за 30 лет).

8. Показаны возможности применении обобщенных и детализированных имитационных моделей. На основе обобщенных имитационных моделей построены простые процедуры сравнительной оценки поведения пестицидов при заданных сценариях, типичных в определенной ситуации почвенно-погодных условий, и получены формулы для оптимальных норм расхода пестицидов. Для исследования особенностей поведения и определения пролонгированности действия пестицидов в конкретных агроклиматических условиях требуется привлечение более сложных имитационных моделей.

9. С использованием теории подобия показана роль параметров обобщенных математических моделей в построении безразмерных интегральных показателей (индексов), служащих для оценки экологической опасности пестицидов и их возможной эффективности. На основе выделенных параметров разработаны индексы, позволяющие ранжировать пестициды по степени их экологической опасности в зависимости от региональных условий для оценки краткосрочного (в течение вегетационного периода) воздействия пестицидов на почву. Введены понятия актуальной и потенциальной нагрузки пестицидов на почву. Предложенная схема сравнительной оценки экологической опасности пестицидов на основе имитационного моделирования и разработанных индексов позволила выделить в группу риска фосфорорганические инсектициды диазинон и хлор-пирифос и гербицид рейсер в случае их применения на дерново-подзолистой суглинистой почве в Саратовской области, а также дерново-подзолистой супесчаной почве в Ленинградской области.

10. Возможности интегральной динамической модели взаимодействия пестицидов с компонентами агроценоза продемонстрированы на примере оптимизации проведения химических обработок против бурой ржавчины. Разработанная компьютерная программа имитации применения фунгицидов системного и контактного действия (PATWHEAT) может служить прототипом программ, позволяющих оценить снижение уровня развития болезни (развития бурой ржавчины на пшенице) путем корректировки сроков и норм расхода фунгицидов. Программа PATWHEAT по мере наполнения ее данными о закономерностях взаимодействия патогенов с растением-хозяином, поведения фунгицидов в листьях, их воздействия на различные стадии развития патогена может служить для разработки рациональных регламентов применения фунгицидов в зависимости от их системного или контактного действия.

Библиография Диссертация по сельскому хозяйству, доктора биологических наук, Семенова, Наталья Николаевна, Санкт-Петербург

1. Агошков, В.И. О нахождении коэффициента дисперсии в нелинейном параболическом уравнении/ Агошков В.И., Мишнёва А.П.- Препринт ОВМ АН СССР.- М, 1998.-20с.

2. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Исследование зависимостей/ Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. М.: Финансы и статистика., 1985. - 488 с.

3. Алексеев, В.В. Математическая модель влияния пестицидов на водные экосистемы/ Алексеев В.В.// Прогнозирование поведения пестицидов в окружающей среде: труды II советско-американс. симпоз.- Л.: Гидрометеоиздат, 1984. -С.296-303.

4. Алиев, П.Г. Моделирование роста и развития корневой системы растений в рамках комплексной модели продукционного процесса/ Алиев П.Г., Полуэктов Р.А.// Вестн. с.х. науки. -1988. -№11. -С.10-15.

5. Ананьева, Н.Д. Комплексный подход к изучению поведения пестицидов в почве/ Ананьева Н.Д., Демкина Т.С., Благодатская Е.В.// Почвоведение. 1997,-№ 6. - С. 763-769.

6. Андреев, Ю.Б. Динамика базудина и дурсбана в почвах среднего Поволжья при защите сельскохозяйственных культур от повреждений проволочниками: автореф. дисс. на соискание уч. степени канд. с.х. наук. 06.01.11./ Андреев Юрий Борисович,- Л.,1982.-25с.

7. Антоненко, B.C. Ростовые функции вегетативного и репродуктивного периодов развития озимой пшеницы / Антоненко B.C., Гойса Н.И. // Труды Украинского НИИ. Киев.- 1986.-Вып. 208.

8. Банкина, Т.А. Хроматография в агроэкологии/ Банкина Т.А., Петров М.Ю., Петрова Т.М., Банкин М.П. СПб.: НИИ Химии СПбГУ, 2002. -580 с.

9. Банкин, М.П. Автоматизированная система определения влагопроводности почв / Банкин М.П., Заславский Б.Г., Терлеев В.В. // Науч.-техн. бюл. по агр. физике.-Л.: АФИ, 1988.- №72.- С.33-36.

10. Барбер, С.А. Биологическая доступность питательных веществ в почве / Барбер С.А. М.: Агропромиздат, 1988.-376 с.

11. Беллман, Р. Квазилинеаризация и нелинейные краевые задачи / Беллман Р., Калаба Р. М.: Мир, 1968. - 215 с.

12. Белова, Т.П. Решение задачи влаго-солепереноса в ненасыщенной пористой среде / Белова Г.П., Клыков В.Е., Шульгин Д.Ф.// Гидравлика и инж. гидрология. -Калинин, 1981.-С. 150-158.

13. Бернштейн, Г.А. Информационное обеспечение расчета динамики почвенной влаги/ Бернштейн Г.А., Заславский Б.Г., Сариев А.Л., Терлеев В.В.// Почвенные условия и эффективность применения удобрений в Западной Сибири; Омский СХИ,- Омск, 1988. С. 101-107.

14. Бихеле, И.Г. Математическое моделирование транспирации и фотосинтеза растений при недостатке почвенной влаги / Бихеле И.Г., Молдау Х.А., Росс Ю.К.-Л.: Гидрометеоиздат, 1980.- 224 с.

15. Бондарев, B.C. Математическое моделирование детоксикации пиклорама в почве в отсутствии массопереноса/ Бондарев B.C., Спиридонов Ю.А., Шестаков В .Г., Шабанов А.К. //Агрохимия.- 1984.- № 8,- С. 114 119.

16. Борзилов, В.А. Модель поведения химикатов в верхнем слое почвы/ Борзилов В.А., Драголюбова И.В. //Миграция загрязняющих веществ в почвах и сопредельных средах: труды VBcec. сов. Обнинск, 1987- Д., 1989.-С. 5-13.

17. Бреслер, Е. Солонцы и солончаки. Принципы. Динамика. Моделирование/ Бреслер Е., Макнил Б.Л., Картер Д.Л. -Л.: Гидрометеоиздат, 1987.- 296 с.

18. Буров, В.Н. Методы оценки экологической безопасности пестицидов при использовании их в интегрированной защите растений: методические указания/ Буров В.Н., Тютерев С.Л., Сухорученко Г.И., Петрова Т.М. СПб.: ВИЗР, РАСХН, 1995. - 14с.

19. Васильев, С.В. Теория и методы использования моделирования и ЭВМ в защите растений/ Васильев С.В., Поляков И.Я., Сергеев Т.Е.// Труды/ ВИЗР. Л.-1973.- Т.39,- С.61-106.

20. Васильев, С.В. Алгоритм решения задач прогнозирования многофакторного процесса динамики численности популяций// Васильев С.В., Поляков И.Я., Саулич М.И., Сергеев Г.Е.// Труды/ ВИЗР. Л.- 1976.-Т. 50.- С.139-164

21. Вол, И.А. Моделирование динамики процесса накопления биомассы сельскохозяйственного посева/ Вол И.А., Коваль Г.М., Михайлов Н.М.// Теоретические основы и количественные методы программирования урожаеы: труды АФИ.- Л.: 1979.-С.83-93

22. Вольвач, В.В. Моделирование влияния агрометеорологических условий на развитие колорадского жука/ Вольвач В.В.- Л.: Гидрометеоиздат, 1987.- 239 с.

23. Вольтера, В. Математическая теория борьбы за существование/ Вольтерра В.-М.: Наука, 1976.- 246 с.

24. Воронин, А.Д. Основы физики почв/ Воронин А.Д. М.: МГУ, 1986.- 244 с.

25. Воронин, А.Д. Структурно-функциональная гидрофизика почв/ Воронин А.Д.-М.: Изд-во МГУ, 1984,- 204 с.

26. Галиулин, Р.В. Оценка поведения гербицида 2,4Д, пропамида и их метаболитов в жидкой фазе почв и донных отложений/ Галиулин Р.В. // Агрохимия.- 1999.-№ 7.- С. 23-26

27. Гербициды и почва,- М.: МГУ, 1990.- 87с.

28. Герман, Дж. Солнце, погода и климат/ Герман Дж., Голдберг Р.П.- Л.: Гидрометеоиздат, 1981.- 320 с.

29. Герцберг, В.А. О двух математических моделях водно-солевых процессов в зонах полного и неполного насыщения/ Герцберг В.А., Нерпин С.В., Янгарбер В.А. //Сб. науч. тр./ АФИ.- 1971.- № 32.- С. 68-75.

30. Герш, Н.Б. Разложение базудина в почве и ризосфере растений// Миграция загрязняющих веществ в почвах и сопредельных средах: тр. III Всесоюз. совещания. Обнинск. 1981/Герш Н.Б., Гаврилова Е.А., Круглов Ю.А., Гаранькина Н.Г.- Л., 1985.-С. 78-82

31. Гиммельфарб, А.А. Динамическая теория биологических популяций/ Гимельфарб А.А., Гинзбург JI.P., Полуэктов Р.А. и др.- М.: Наука, 1974.- 455 с.

32. Глобус, A.M. Почвенно-гидрофизическое обеспечение агроэкологических математических моделей/ Глобус A.M. JI.: Гидрометеоиздат, 1987.- 427 с.

33. Горбачев, В.А. О расчете водно-физических характеристик различных типов почв/ Горбачев В.А., Прозоровская Л.В. //Сб. тр./ ВНИИСХМ. Л.- 1983.-№ 8,- С. 94-106.

34. Горкун, Г.А. Остаточные количества дилора в почве и растениях/ Горкун Г.А., Ипатова Т.Н.// Пути внедрения прогрессивных методов защиты растений в сельскохозяйственное производство: тез. докл. научно-практической конф.- Рига, 1976. -С. 158-159.

35. Грин, Р.Э. Предсказание подвижности пестицидов в почвах (эффекты дисперсии и сорбции).// Прогнозирование поведения пестицидов в окружающей среде: труды II советско-американ. симпозиума.- Л.: Гидрометеоиздат, 1984.-С. 4272.

36. Гуламов, М.И. Имитационная модель паразит-хозяин (паразит озимая совка)/ Гуламов М.И., Пасеков В.П.// Препринт ВЦ АН СССР.- М., 1985.- 46с.

37. Деева, Н.Ф. Методические проблемы экологического картографирования/ Деева Н.Ф., Керженцев А.С.// Почвоведение. -1998, №9. -С. 1112-1118.

38. Денисов, A.M. О приближенном решении одной обратной задачи динамики сорбции. Вычислительная математика и кибернетика/Денисов A.M., Туйкина С.Р.// Вестн. МГУ. Сер.: 15.- 1983.-№ 3.- С. 27-31.

39. Джефферс Дж. Введение в системный анализ: применение в экологии/ Джефферс Дж. М.: Мир, 1981.-256 с.

40. Дмитриев, Е.А. Математическая статистика в почвоведении/ Дмитриев Е.А. -М.: Изд.-во МГУ, 1995. 325с.

41. Доспехов, Б.А. Методика полевого опыта/ Доспехов Б.А.- М.: Агропромиздат, 1985.- 350 с.

42. Дрейпер, М. Прикладной регрессионный анализ/ Дрейпер М., Смит Г.- М.: Финансы и статистика, 1987.- Кн. 2.- 352 с.

43. Дымников, В.П. Вычислительные методы в геофизической гидродинамике/ Дымников В.П. -М.: Изд-во ОВМ АН СССР, 1984.- 185с.

44. Дыханин, Ю .С. Пространственное распределение остаточных количеств пестицидов в пахотном слое почвы/ Дыханин Ю.С., Бабкина Э.И.// Агрохимия.-1989.-№ 10.-С. 105-108.

45. Емельянов С. В. Методологические вопросы построения имитационных систем/ Емельянов С. В., Калашников В.В., Лутков В.И., Немчинов Б.В. -М.: Изд-во ВНИИСИ, 1978.- 87 с.

46. Ермаков В.В. Газохроматографические методы определения пестицидов в биологических объектах/ Ермаков В.В. М.: Наука, 1972 - 168 с.

47. Заплетнюк, Ю.А. Ферментно-микробиальный комплекс как показатель устойчивости почв к пестицидам/ Заплетнюк Ю.А., Банкина Т.А., Семенова Н.Н.// Устойчивость почв к естественным и антропогенным воздействиям: тез. докл. Веер, конф.- М., 2002.- С.58-59.

48. Заславский, Б.Г. Управление экологическими системами/ Заславский Б.Г., Полуэктов Р.А. М.: Наука, 1988,- 296 с.

49. Заславский, Б.Г. Моделирование гидрофизических характеристик почв/ Заславский Б.Г., Терлеев В.В.// Автоматизация научных исследований и проектирование АСУ ТП в мелиорации: тезисы докл. Всесоюз. школы-семинара.-Фрунзе., 1988.- С.82

50. Заславский, Б.Г. Диалоговая система формирования банка гидрофизических характеристик почв/ Заславский Б.Г., Опарина И.В., Терлеев В.В.// Доклады/ВАСХНИЛ.- 1988.-№ 11.-С.40-43.

51. Заславский, Б.Г. Моделирование влагообеспеченности посевов для задач управления/ Заславский Б.Г., Опарина И.В., Терлеев В.В.// Математические методы и ЭВМ на службе почвенных прогнозов; Почвенный институт им. Докучаева В.В.-М., 1988.- С. 43-48.

52. Заславский, Б.Г. Определение параметров модели водно-солевого режима почвы/ Заславский Б.Г., Семенова Н.Н., Терлеев В.В.// Способы и средства автоматизации водо-распределения и полива.- Фрунзе, 1988.-С. 23-31.

53. Заславский, Б.Г. Моделирование миграции ионов воднорастворимых веществ в почве/ Заславский Б.Г., Семенова Н.Н. Терлеев В.В// Тезисы докладов облает. 12 школы- семинара,- Ростов- на- Дону, 1988.- С. 76.

54. Заславский, Б.Г. Численный метод расчета миграции влаги и растворенного вещества в почве/ Заславский Б.Г., Семенова Н.Н., Терлеев В.В.// Физика и физико-химия корнеобитаемого слоя почвы: тр. АФИ.- Л., 1989.- С.33-48.

55. Захарова, Е.Т. СИАМ база агрометеорологических данных для идентификации моделей агроэкосистем/ Захарова Е.Т., Полуэктов Р.А., Смысловский А.И.// ВНИИТЭИ Агропром депонирована под N 155 ВС-95, 1995-М., 1995.- 12 с.

56. Золотарёв, П.П. О математическом моделировании процессов динамики сорбции/ Золотарёв П.П., Лукшин А.В., Рютин А.А.// Вестн. МГУ. Сер. 15.: Вычисл. матем. и киберн. 1981.-№ 3 - С. 56-64.

57. Ивахненко, А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами/ Ивахненко А.Г.- Киев: Техника, 1975.- 312 с.

58. Калиничев, А.И. Продольная диффузия и нелинейность изотерм в элютивной и фронтальной хромотографии/ Калиничев А.И., Золотарёв П.П.// Кинетика и динамика физической адсорбции. -М. 1973.- С. 189-195.

59. Калмакбаев, Т.Ж. Поведение пестицидов различного фитосанитарного назначения в почве в условиях орошения/ Калмакбаев Т.Ж. //Агрохимия.- 1992а.-№7.-С. 117-121.

60. Калмакбаев, Т.Ж. Деградация пестицидов в растениях и в почве при комплексном их применении на посевах сои в условиях Казахстана: автореф. дисс. на соискание уч. степени канд. биол. наук. 06.01.11./ Калмакбаев Турсынкожа Жумабаевич,- СПб, 19926.-20 с.

61. Каменской, А. С. Методология системных исследований в сельском хозяйстве/ Каменской А.С.- М.: Агропромиздат, 1984.- 69с.

62. Камке, Э. Справочник по обыкновенным дифференциальным уравнениям/ Камке.Э. -М.: Наука, 1965. 704с.

63. Клейнен, Дж. Статистические методы в имитационном моделировании/ Клейнен Дж. М.: Статистика, 1978. -218 с.

64. Клисенко, М.А. Методы определения микроколичеств пестицидов в продуктах питания, кормах и внешней среде/ Клисенко М.А.- М.: Колос, 1977.- 368 с.

65. Клыков, В.Е. Математическое моделирование и экспериментальное исследование процессов миграции воднорастворимых веществ в почве/ Клыков В.Е. М.: Гидрометеоиздат, 1989.- 325 с.

66. Клыков, В.Е. Метод определения гидрохимических параметров переноса солей по данным опытной промывки монолитов почвы/ Клыков В.Е., Шульгин Д.Ф.// Гидравлика сооружений и русловые процессы.- Калинин.: Изд. КГУ, 1979.-С. 115-120.

67. Колесников, JI.E. Построение прогностических зависимостей динамики эпифитотийного процесса бурой ржавчины пшеницы на линиях Thatcher/ Колесников JI.E., Власова Э.А. // Защита растений от вредителей, болезней и сорняков.-СПб, 1997.-С. 164-168.

68. Колесников, JI.E. Динамика развития бурой ржавчины пшеницы на линиях Thatcher./ Колесников JI.E., Власова Э.А.// Микология и фитопатология,- 2003.-Т.37, №1.- С.87-91.

69. Колупаева, В.Н. Математическое описание разложения пестицидов в почве/ Колупаева В.Н., Горбатов B.C. //1 Всерос. Съезд по защите растений : тезисы докл.; ВИЗР.- СПб-Пушкин, 1995.- С. 545.

70. Круглов Ю.В. Микрофлора почвы и гербициды/ Круглов Ю.В.// Агрохимическая микробиология.- JL, 1979,- С. 49—62.

71. Круглов, Ю.В. Микрофлора почвы и пестициды/ Круглов Ю.В.- М.: Колос, 1991.- 129 с.

72. Круглов, Ю.В .Микробиологические аспекты экологической безопасности применения пестицидов/ Круглов Ю.В.// Проблемы оптимизации фитосанитарного состояния растениеводства: труды Всероссийского съезда по защите растений; ВИЗР.- СПб, 1997.- С.287-291.

73. Кумаков, В .А. Продукционный процесс в посевах пшеницы/ Кумаков В.А., Березин Б.В., Евдокимова О.А. и др.; Саратов. НИИСХ Юго-Востока РАСХН.-Саратов, 1994.- 204 с.

74. Куценогий, К.П. Пестициды в экосистемах: проблемы и перспективы: Аналитический обзор./ Куценогий К.П., Киров Е.И., Кнор И.Б. и др.: СО РАН. ГПНТБ. Ин-т хим. кинетики и горения. Ин-т биологии. Новосибирск, 1994.-142с.

75. Ладонин, В.Ф. Рациональное сочетание гербицидов и удобрений в посевах сельскохозяйственных культур/ Ладонин В.Ф., Алиев A.M.- М.: Изд-во ВИУА, 1991а. -196с.

76. Ладонин, В.Ф. Комплексное применение гербицидов и удобрений в интенсивном земледелии/ Ладонин В.Ф., Алиев A.M. -М.: Агропромиздат, 19916. -271с.

77. Ладонин, В.Ф. Взаимодействие комплекса средств химизации в технологии возделывания зерновых культур/ Ладонин В.Ф., Цимбалист Н.И., Алиев A.M. и др.//1 Всерос. съезда по защите растений: тезисы докл.; ВИЗР. СПб -Пушкин, 1995.-С. 128-129.

78. Ларина, Г.Е. Математическое моделирование персистентности пестицидов в дерново-подзолистой почве и в черноземе выщелоченном/ Ларина Г.Е., Спиридонов Ю.Я // Агрохимия.- 1999.- №8.- С.57-67.

79. Литвак, Ш.И. Системный подход к агрохимическим исследованиям/ Литвак Ш.И.- М.: Агропром, 1990.- 220 с.

80. Литгл Т. Сельскохозяйственное опытное дело (планирование и анализ)/ Литгл Т., Хиллз Ф,- М.: Колос, 1981.- 318 с.

81. Лунев, М.И. Сравнительный критерий персистентности ксенобиотиков в почве/ Лунев М.И.// Химия в сел. хоз-ве.- 1987.- № 2.- С. 66-70.

82. Лунев, М.И. Моделирование и прогнозирование поведения пестицидов в окружающей среде: обзорная информац. / Лунев М.И.- М.: ВАСХНИЛ, 1988.- 58 с.-(Сер.: Земледелие, растениеводство и защита растений)

83. Лунев, М.И. Методические указания по контролю уровней и изучению динамики содержания пестицидов в почве и растениях/ Лунев М.И., Ладонин В.Ф.; ЦИНАО.- М.: Агропромиздат, 1985.- 58с.

84. Ляпунов, А.А. О методологических вопросах математической биологии/ Ляпунов А.А., Багриновская Г.П.// Математическое моделирование в биологии. -М.: Наука, 1975.- С. 5-18.

85. Максимов, В.Н. Многофакторный эксперимент в биологии/ Максимов В.Н.-М.: Изд-во МГУ, 1980.- 279 с.

86. Максюта, Л.А. Изучение персистентности фастака в почве/ Максюта Л.А.// Деградация пестицидов при защите сельскохозяйственных культур от комплекса вредных организмов: тезисы докл. симпоз,- Л., 1990 С. 103.

87. Малинина, В.Г. Имитационная модель агроэкосистемы вредитель колорадский жук растение - среда обитания/ Малинина В.Г.// Теоретические основы и количественные методы программирования урожаев.- Л., 1979.- С.45-56.

88. Малик, А.А. Расчёт водоудерживающей способности почвы с использованием агрогидрологических констант/Малик А. А., Банкин М.П., Терлеев В .В.// ВНИИТЭИагропром.- М., 1994,-ВС-94, №2, 19.01.94.-10с.

89. Малкина-Пых, И.Г. Моделирование динамики пестицидов в элементарных экосистемах различных географических зон на основе метода функций отклика/ Малкина-Пых И.Г. //Агрохимия.- 1995.- № 8.- С. 87-113.

90. Малкина-Пых, И.Г. "POLMOD. PEST"- модель миграции пестицидов в элементарной экосистеме/ Малкина-Пых И.Г., Пых Ю.А.// Препринт. М.: ИНЭНКО, 1992,- 88 с.

91. Марчук, Г.И. Некоторые математические проблемы охраны окружающей среды: Комплексный анализ и его приложения/Марчук Г.И. -М.: Наука. 1981 .-350с.

92. Марчук, Г.И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды/ Марчук Г.И.- М.: Наука, 1982.- 370с.

93. Марчук, Г.И. Сопряжённые уравнения и алгоритмы возмущений в прикладных задачах //Вычислительные процессы и системы/ Марчук Г.И., Агошков В.И., Шутяев В.П. М.: Наука, 1986.- ТА, № 5. - 62 с.

94. Матвеев, Ю.М. Диффузия пестицидов в почвах: экспериментальное обеспечение прогнозирования моделей/Матвеев Ю.М. //Агрохимия.- 1994.-№ 6.-С.75-85.

95. Мельников, Н.Н. Пестициды и регуляторы роста растений: справочник / Мельников Н.Н., Новожилов К.В., Белан С.Р.- М.: Химия.- 1995.- 575 с.

96. Мельников, Н.Н. Сравнительная опасность загрязнения гербицидами -производными симм триазинов и некоторых других шестичленных гетероциклических соединений/ Мельников Н.Н., Белан С.Р. //Агрохимия. -1997.-№ 2. - С. 66-67.

97. Мигунова, Г.И. Перенос влаги и солей в почвогрунтах зоны аэрации с учетом поглощения их корнями растений/ Мигунова Г.И. // Вопросы методологии изыскания, проектирования и управления гидромелиоративными системами; ВНИИГИМ.-М. 1981.-С. 99-104.

98. Микроорганизмы и охрана почв/ Ред. Звягинцев Д.Г. М.: Изд-во МГУ, 1989.206 с.

99. Мироненко, Е.В. Математическое описание динамической сорбции пестицида/ Мироненко Е.В.// Методы и проблемы экотоксикологического моделирования и прогнозирования: материалы II Всесоюз. рабочего совещания.-Пущино, 1979.-С.138 144.

100. Мироненко, Е.В. Опыт применения методов интегральных преобразований для определения коэффициентов в уравнениях переноса/ Мироненко Е.В., Пачепский ЯЛ.// Применение математических методов и ЭВМ в почвоведении.-М., 1976.-С.118-119.

101. Мироненко, Е.В. Водная миграция ионов и химических соединений в почвах: Линейные модели/ Мироненко Е.В., Пачепский Я.А. Пущино: НЦБИ АН СССР, 1980.- 64 с.

102. Моделирование роста и продуктивности сельскохозяйственных культур/ Под ред.: Ф.П. Пеннинга де Фриза, Х.Х.Ван Лаара.- Л.: Гидрометеоиздат, 1986.- 320 с.

103. Молчан, А.П. Уплыу дэцысу на б1ялапчную актыунасць дзярнова-подзолютай Глебы/ Молчан А.П.// Весщ АН БССР. Сер.: Сельскагаспад. Н. 1986,- № 1.- С. 7477.

104. Молчан, А.П. Оценка токсичности пиретроидных пестицидов для микрофлоры и биохимических процессов дерново-подзолистой почвы/ Молчан А.П. // Защита растений и охрана природы.- Вильнюс, 1989. С. 28-29.

105. Моргун, Л.В. Биохимические показатели почв, как показатели загрязненности их пестицидами/ Моргун Л.В. М.: Изд-во ВНИИТЭИ Агропром, 1990. - 47 с.

106. Мостеллер, Ф. Анализ данных и регрессия. В. 1./ Мостеллер Ф., Тьюки Дж. -М.: Финансы и статистика, 1982а.- 320 с.

107. Мостеллер, Ф. Анализ данных и регрессия. В. 2./ Мостеллер Ф., Тьюки Дж. -М.: Финансы и статистика, 19826.- 240 с.

108. Най, П.Х. Движение растворов в системе почва растение // Най П.Х., Тинкер П.Б.- М.: Колос, 1980,- 368. с.

109. Нерпин, С.В. Энерго- и массообмен в системе растение-почва-воздух/ Нерпин С.В., Чудновский А.Ф.- JL: Гидрометеоиздат, 1975.- 358 с.

110. Нигрей, З.М. Обоснование применения инсектицидов в боьбе с колорадским жуком на картофеле в условиях Северо-Западной зоны Росси: автореф. дисс. на соискание уч. степени канд. биол. наук, 1989.

111. Николенко, А.Г. Сравнительная оценка опасности пестицидов из разных классов химических веществ для коллембол/ Николенко А.Г., Амирханов Д.В.// Агрохимия,- 1992.-№ 8.-С.117-124.

112. Николис, Т. Самоорганизация в неравновесных системах/ Николис Т., Пригожин И,- М., 1979.- 512 с.

113. Новожилов, К.В. Проблемы динамики и метаболизма инсектицидов в связи с их рациональным использованием/ Новожилов К.В. // Труды / ВИЗР.-1977.- № 55.-С. 5-17.

114. Новожилов, К.В. Защита растений фитосанитарная оптимизация растениеводства/ Новожилов К.В.// Всероссийск. съезд по защите растений: сб. тр. -СПб, 1997.- С. 35-45.

115. Новожилов, К.В. Изучение поведения фосфорорганических инсектицидов в растениях/ Новожилов К.В., Петрова Т.М.- VIII Международ, конгресс по защите растений: тез. докладов,- М., 1975.- Т.2.- С.124- 129.

116. Новожилов, К.В. Трансформация инсектицидных ксенобиотиков в растениях различных видов и сортов/ Новожилов К.В., Петрова Т.М.// Проблемы фигогигиены и охрана окружающей среды.- JI., 1981.- С.137-142.

117. Новожилов, К.В. Проблемы химической коммуникации в биологических системах в связи с охраной окружающей среды/ Новожилов К.В., Буров В.Н. //Сельхоз. биология. 1988.- № 3.- С. 106-111.

118. Новожилов, К.В. Деградация пестицидов при их применении в условиях интенсивного земледелия/ Новожилов К.В., Петрова Т.М. //Агрохимия.- 1991.- № 3.-С.100-106.

119. Новожилов, К.В. Эколого-биоценотическая концепция защиты растений в адаптивном земледелии/ Новожилов К.В., Захаренко В.А., Вилкова Н.А., Воронин К.Е.// Сельско-хозяйственная биология. 1993.- № 5.- С. 52-54.

120. Новожилов, К.В. Экологические принципы использования инсектоакарицидов в сельском хозяйстве/ Новожилов К.В., Сухорученко Г.И. //Агрохимия. -1995.-№ 3.- С.119-123.

121. Новожилов, К.В. Имитационное моделирование и экотоксикологические параметры в системе оценок опасности пестицидов/ Новожилов К.В., Семенова Н.Н., Петрова Т.М. // Защита и карантин растений.- 1999.- № 12.- № 8-15.

122. Новожилов, К.В. Компьютерные системы для определения экологической опасности применения пестицидных ксенобиотиков/ Новожилов К.В., Семенова Н.Н., Петрова Т.М., Банкина Т.А. // II конгресс химических технологий: тезисы докл.- СПб, 2001.- С.67-68.

123. Овчинникова, М.Ф. Взаимодействие гербицидов с почвами/ Овчинникова М.Ф. //Агрохимия,- 1987.-№ 5.- С. 118-139.

124. Павлова, К.К. Обобщение зависимости потенциала почвенной влаги и влагопроводности почв от влажности / Павлова К.К., Калюжный И.Л. // Сб. тр./ ГГИ.- 1980. -т. 268. С. 51-57.

125. Панафидин, К.А. Динамика пестицидов на картофельном растении после обработки/ Панафидин К.А.// Труды/ ВИЗР.- 1967.- Вып. 27. -С.147-158.

126. Пачепский, Л.А. Статистические модели динамики содержания пестицидов и их метаболитов в почвах/ Пачепский Я.А., Мироненко Е.В., Галиулин Р.В., Соколов М.С. Пущино, 1983.- 62 с.

127. Пачепский, Л .А. Математические модели физико-химических процессов в почвах./ Пачепский Я.А. М.: Наука, 1990.- 188 с.

128. Петрова, Т.М. Экстракция пестицидов из различных растений и почв/ Петрова Т.М. //Агрохимия. -1985а.- С. 107-111

129. Петрова, Т.М. Гидролитическое разрушение инсектицидов/ Петрова Т.М. // Агрохимия. 19856.- №8,- С.93-99.

130. Петрова, Т.М. Транслокация и трансформация пестицидов при их применении в растениеводстве: автореф. дисс. на соискание уч. степени д.б.н. 06.01.11./ Петрова Тамара Михайловна.-Л., 1987.-48 с.

131. Петрова,Т.М. Деградация инсектицидов в обработанных растениях и почвах и их токсичность для вредных видов агробиоценоза/ Петрова Т.М. // Экологические основы применения инсектоакарицидов: труды ВИЗР.- Л., 1991.- С.37-45.

132. Петрова, Т.М. Методы определения остаточных количеств пестицидов в пище, кормах и окружающей среде/ Петрова Т.М. М.: Колос. 1992.- Т.1.- С. 9194, 235-241, 296-307, 316-328, 420-426, 460-468, 487-490, 511-512, 545-547.- Т.2.-С.5-7.

133. Петрова, Т.М. Изучение поведения фосфорорганических инсектицидов в почве и в системе почва-растение/ Петрова Т.М., Новожилов К.В., Евстигнеева Т.А., Копытова Ф.И.// Миграция и превращение пестицидов в окружающей среде.-М., 1979.- С. 94-100.

134. Петрова, Т.М. Поведение инсектицидов в системе почва-растение/ Петрова Т.М., Новожилов К.В. //Миграция загрязняющих веществ в почвах и сопредельных средах: труды II Всес. сов. Обнинск., 1978 .- Л., 1980.- С. 64-71.

135. Петрова, Т.М. Деградация инсектицидов в растениях в присутствии различных химических соединений/ Петрова Т.М., Блинова Т.Ф. // Агрохимия .-1987.-№1.- С. 105-110.

136. Петрова, Т.М. Методы определения пестицидов в сельскохозяйственных растениях, почве, воде/ Петрова Т.М., Блинова Т.Ф.- СПб: РАСХН, ВИЗР, 1989.120 с.

137. Петрова, Т.М. Математическое моделирование транслокации пестицидов в почве/ Петрова Т.М., Семенова Н.Н.// Деградация пестицидов при комплексной защите с.-х. культур от вредных организмов: труды симпозиума.- Л., 1990.- С. 9295.

138. Петрова, Т.М. Моделирование разрушения пестицидов в почве/ Петрова Т.М., Семенова Н.Н. // Экологические основы применения инсектоакарицидов: труды РАСХН, ВИЗР.-Л, 1991.- С.55-65.

139. Планк, Я. ван дер. Устойчивость растений к болезням/ ван дер Планк Я. М. -М.:Колос, 1972.-243с.

140. Полевой А.Н. Прикладное моделирование и прогнозирование продуктивности посевов/ Полевой А.Н. Л.: Наука, 1988.- 320 с.

141. Полуэктов Р.А. Динамические модели агроэкосистем/ Полуэктов Р.А. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. - 312 с.

142. Полуэктов Р.А. Имитационная модель развития агроценоза/ Полуэктов Р.А., Вол И.А., Заславский Б.Г. и др. М.: ВНИИСИ, 1984.- 83 с.

143. Полуэктов Р.А. Динамические модели экологических систем/ Полуэктов Р.А., ПыхЮ.А., Швытов И.А. -Л.: Гидрометеоиздат, 1980.- 268 с.

144. Полуэктов Р.А. Компьютерная система поддержки решений при управлении атроэкологическими системами/ Полуэктов Р.А., Василенко Г.В., Финтушал С.М. // Информатика и вычислительная техника.- 1993.- № 1-2. С. 99 -103.

145. Полуэктов Р.А. Моделирование почвенных процессов в агроэкологии/ Полуэктов Р.А., Опарина И.В., Семенова Н.Н., Терлеев В.В. СПб: Изд-во СПбГУ, 2002,- 145 с.

146. Полуэктов Р.А. Основные принципы планирования полевого и компьютерного экспериментов. Методические рекомендации/ Полуэктов Р.А., Якушев В.П. СПб : Изд-во АФИ, 2002.- 23 с.

147. Поляков, И.Я. Применение математических методов и ЭВМ в защите растений от вредителей/ Поляков И.Я., Саулич М.И., Сергеев Т.Е. М.: Изд-во ВНИИТИЭСХ, 1978.- 54 с.

148. Поляков, И.Я. Фитосанитарная диагностика в интегрированной защите растений./ Поляков И.Я., Левитин М.М., Танский В.И. М.: Колос. 1995.- 208 с.

149. Почвы Ленинградской области.-Л.: Лениздат, 1973.-344 с.

150. Пригожин И. Введение в термодинамику необратимых процессов/ Пригожин И. -М.: Изд-во иностр. лит-ры, 1960. -127 с.

151. Проведение полевых и производственных опытов по разработке и совершенствованию систем комплексного применения средств химизации в интенсивных технологиях возделывания зерновых культур: методические указания. М.: Изд. ВИУА, 1985.- 87 с.

152. Прохоров В.М. Количественные закономерности диффузии ионов в почве как пористой адсорбирующей среде/ Прохоров В.М., Фрид А.С. // Сб. науч. тр./ АФИ. Л.- 1971.- Т. 32.-С. 80-89.

153. Пых Ю.А. Равновесие и устойчивость в моделях популяционной динамики/ Пых Ю.А. -М.: Наука, 1983.-184 с.

154. Пых Ю.А. Метод функций отклика/ Пых Ю.А., Малкина-Пых И.Г. // Экология,- 1997.-№3. С.168-174

155. Рачинский В.В. Основные математические модели переноса пестицидов по почвенному профилю/ Рачинский В.В. //Миграция и превращение пестицидов в окружающей среде.- М., 1979.- С. 137-141.

156. Росс Ю.К. К математическому описанию роста растений/ Росс Ю.К. // Докл./ АН СССР.- 1966- Т.171, № 2- С. 481-483.

157. Рубин Б.А. Биохимия и физиология иммунитета растений/ Рубин Б.А., Арциховская Е.В., АксеноваВ.А. М.: Высшая шк., 1975. -416 с.

158. Савин, И.Ю. Компьютерная модель роста растений WOFOST и её использование для анализа земельных ресурсов/ Савин И.Ю., Овечкин С.В., Александрова Е.А. //Почвоведение.- 1997. -№7- С. 857-865.

159. Сазонов, П.В. Факторы эффективности гранулированных инсектицидов / Сазонов П.В. // Бюлл./ ВИЗР.- 1972 .- № 35.- С.23-42.

160. Самарский, А.А. Пакеты прикладных программ. Функциональное наполнение/ Самарский А.А. -М.: Наука, 1986.- 144 с.

161. Самарский, А. А. Теория разностных схем / Самарский А.А. М.: 1971,- 552 с.

162. Самко, С.Г. Интегралы и производные дробных порядков и некоторые их приложения / Самко С.Г., Килбас А.А., Маричев О.И. Минск: Наука и техника, 1987.- 688 с.

163. Санин, С.С. Эпифититоология ржавчины зерновых культур: моделирование, мониторинг, контроль: диссертация в виде науч. доклада на соиск. учен. степ. докт. биолог, наук. 06.01.11./ Санин Сергей Степанович.- М.,1998.-95 с.

164. Свирежев, Ю.М. Динамика систем хищник-жертва в условиях случайных возмущений/ Свирежев Ю.М., Сидорин А.П. // Изв. АН СССР. сер. биол.- 1980. -С.573-579.

165. Семенова, Н.Н. Имитационная система моделирования поведения химических средств защиты растений в почве для анализа их экологической опасности / Семенова Н.Н. //Аэрокосмические информационные системы.- М.: Наука. 2001а.-Т.2 С.335-342.

166. Семенова, Н.Н. Теоретические и прикладные математические модели взаимодействия пестицидов с почвой. Особенности использования/ Семенова Н.Н. // Экология и почвы: Избранные лекции X школы. Пущино: ОНТИ ПНЦ, 20016.Т. IV.- С. 229-23

167. Семенова, Н.Н. Мониторинг пестицидов в почве агробиоценозов с использованием имитационных моделей разных классов / Семенова Н.Н. //Защита растений. -2007а. №2. - С. 14 - 17.

168. Семенова, Н.Н. Разработка индексов экологической опасности применения пестицидов для почв агроценозов / Семенова Н.Н. // Агро XXI. -20076. №4-6.- С.29 34.

169. Семенова, Н.Н. Построение имитационных моделей поведения пестицидов в агроценозе/ Семенова Н.Н. // Агро XXI. -2007в. № 7-9.- С.9 11 .

170. Семенова, Н.Н. Моделирование перераспределения пестицидов в листьях растений с целью оптимизации их применения //Агрохимия. 2007г. - №10,- С.1 -12.

171. Семенова, Н.Н. Методология обеспечения экологической безопасности при проведении работ по уничтожению токсичного оружия и утилизации отходов/ Семенова Н.Н., Кочешков Н.А. // Мониторинг.- 1997.- №2,- С.28-30.

172. Семенова, Н.Н. Проблемы оптимизации применения химических средств защиты растений от вредителей/ Семенова Н.Н., Петрова Т.М., Гусева О.Г. // Проблемы энтомологии в России: сб. научн. тр.- СПб, 19986.- Т. II. С.114-115.

173. Семенова, Н.Н. Детерминированные модели поведения пестицидов в почве. Методология построения, структура, принципы, использования/ Семенова Н.Н., Новожилов К.В., Петрова Т.М., Терлеев В.В.- СПб- Пушкин: ВИЗР РАСХН, 1999а.- 92с.

174. Семенова, Н.Н. Влияние базудина и зенкора на биологическую активность почвы / Семенова Н.Н., Банкина Т.А., Петрова Т.М. и др. // Гумус и почвообразование: труды СПб ГАУ .- СПб, 2000. С. 140-145.

175. Семенова, Н.Н. Принципы использования имитационного моделирования при проведении мониторинга пестицидных ксенобиотиков в почве агробиоценозов/ Семенова Н.Н., Новожилов К.В., Петрова Т.М.// Грунтознавство 2002.- Т.З, № 34.- С.63-74.

176. Семенова, Н.Н. Имитационное моделирование поведения химических средств защиты растений в почве в связи с оптимизацией их внесения/ Семенова Н.Н., Новожилов К.В., Петрова Т.М. и др.// Агрохимия. -2003.- № 4. С.39-55.

177. Семенова, Н.Н. Система компьютерной имитации поведения пестицидов в почве PESTINS в среде Windows./ Семенова Н.Н., Новожилов К.В., Петрова Т.М.,

178. Жаров В.Р.// Фитосанитарное оздоровление агроэкосистем: тезисы докл.И Всес. съезда по защите растений; ВИЗР, РАСХН.- СПб- Пушкин, 2005.- Т.2. -С.240-242.

179. Семихненко, П.Г. Особенности движения влаги в выщелоченном черноземе Кубани/ Семихненко П.Г., Кондратьев В.И.// Теоретические вопросы обработки почв. -JL: Гидрометеоиздат, 1972. -С. 162-168.

180. Сизов, А.П. Прогнозирование персистентности пестицидов в почве при помощи факторного анализа / Сизов А.П., Лунев М.И.// Агрохимия.- 1992.- № 8.-С.112-116.

181. Сиротенко, О.Д. Математическое моделирование водно-теплового режима и продуктивности агроэкосистем/ Сиротенко О.Д. Л.: Гидрометеоиздат, 1981.- 167 с.

182. Сиротенко, О.Д. Двухфондовая феноменологическая модель морфогенеза и продуктивности яровой пшеницы/ Сиротенко О.Д., Абашина Е.В., Добрачев Ю.П. // Труды /ВНИИСХМ.- 1985,- Т. 10,- С.26-42.

183. Слейчер, Р. Водный режим растений/ Слейчер Р. -М.: Мир, 1970.- 366 с.

184. Сметник, А.А. Использование балансовой модели для описания миграции пестицидов в оструктуренных почвах/ Сметник А.А., Губер А.К. // Вестник МГУ.: Серия 17.// Почвоведение,- 1996.- № 4.- С.46-52.

185. Сметник, А.А. Проверка достоверности математической модели миграции пестицидов в черноземе типичном / Сметник А.А., Губер А.К. //Почвоведение,-1997.-№ 10.- С.260-264.

186. Сметник, А.А. Прогнозирование миграции пестицидов в почвах: автореф. дисс. на соискание уч. степени д.б.н. 06.01.11.-03.00.27/ Сметник Александр Анатольевич. М., 2000. - 52с.

187. Сметник, А.А. Миграция пестицидов в почве/ Сметник А.А., Спиридонов Ю.Я., Шеин Е.В. -М.: Изд-во «Алсико-Агропром», 2005. -327с.

188. Соколов, М.С. Последовательность и некоторые принципы нормирования пестицидов в почве/ Соколов М.С., Стрекозов Б.П.// Химия в сел. хоз-ве.- 1975.-Т.13, № 7.- С.63-66.

189. Соколов, М.С. О возможности прогнозирования поведения пестицидов в почве/ Соколов М.С.// Прогнозирование поведения пестицидов в окружающей среде: труды сов.- амер. симпоз. -Л: Гидрометеоиздат, 1984. -С.34-41

190. Соколов, М.С. Система мониторинга загрязнения почв агросферы/ Соколов М.С., Терехов В.И.// Агрохимия.- 1994,- № 6.- С.86-96.

191. Соколов, М.С. Экологизация защиты растений/ Соколов М.С., Монастырский О.А., Пикушова Э.А. Пущино, 1994.- 462с.

192. Составление сезонных и краткосрочных прогнозов стеблевой ржавчины ржи. -М.: Агропромиздат, 1986.^48 с.

193. Спиридонов, Ю.Я. Основные кинетические характеристики суммарного разложения пиклорама в почве/ Спиридонов Ю.Я., Макеева-Гурьянова JI.T., Шестаков В.Г., Шабанов Ю.К., Бондарев B.C.// Агрохимия.- 1979.-№ 3. -С. 112-116.

194. Спиридонов, Ю.Я. Влияние удобрений на уровень гербицидной активности пиклорама и его устойчивость в почве/ Спиридонов Ю.Я., Шестаков В.Г., Матвеев Ю.М. и др.//Агрохимия,- 1982.-№ 2. -С. 100-105.

195. Спиридонов, Ю.Я. Сорбция гербицидов основными компонентами почвы/ Спиридонов Ю.Я., Шестаков В.Г., Матвеев Ю.М., Спиридонова С.Г.// Агрохимия.-1984б.-№ 3. -С. 83-86.

196. Спиридонов, Ю.Я. О возможности прогнозирования активности гербицидов при их почвенном применении/ Спиридонов Ю.Я., Шабанов Ю.К., Бондарев B.C., Матвеев Ю.М.//Агрохимия,- 1985.-№ 7. -С.92-96.

197. Спиридонов, Ю.Я. О количественной оценке вклада основных биологических и физико-химических процессов в суммарную детоксикацию пиклорама в почве/ Спиридонов Ю.Я., Шабанов Ю.К., Матвеев Ю.М. и др // Агрохимия.- 1987.-№ 3. -С.87-90.

198. Спиридонов, Ю.Я. Эффективность и уровень остаточных количеств имазетапира в почвах регионов России/ Спиридонов Ю.Я., Шестаков В.Г., Федосенков М.А. и др.//Агрохимия.- 1998.-М» 2. -С.65-70.

199. Спиридонов, Ю.Я. Вопросы мониторинга пестицидов в окружающей среде/ Спиридонов Ю.Я., Ларина Г.Е.// Агрохимия.- 1999.- № 11.- С.70-77.

200. Спиридонов, Ю.Я. Гербициды и окружающая среда/ Спиридонов Ю.Я., Шестаков В.Г. //Агрохимия.- 2000.- № 1.- С.38-42.

201. Спыну, Е.И. Математическое прогнозирование остаточных количеств пестицидов в продукции плодоводства/ Спыну Е.И.// VIII Международ, конгресс по защите растений: тез. докладов.- М., 1975.- Т.2.- С.181- 183.

202. Спыну, Е.И. Математическое моделирование и управление радикальный путь охраны среды от загрязнения пестицидами/ Спыну Е.И. // Миграция и превращение пестицидов в окружающей среде.- М., 1979.- С. 128-133.

203. Спыну, Е.И. Математическое прогнозирование и профилактика загрязнения окружающей среды пестицидами/ Спыну Е.И., Иванова J1.H.- М.: Медицина, 1977.168 с.

204. Спыну, Е.И. Кибернетическая модель разложения пестицидов в почве/ Спыну Е.И., Моложанова Е.Г., Кикоть B.C. // Охрана почв и растений в условиях интенсивного применения пестицидов и др. средств химизации в сельском хозяйстве.- М., 1984.-С. 115-130.

205. Спыну, Е.И. Принципы и пути оценки профессионального риска комплексного действия пестицидов/ Спыну Е.И.// Мед. труда и промышл. экол.-1999.-№8,- С. 16-20.

206. Старицина, Е.И. Изменение биологической активности почвы под влиянием инсектицида базудин при его совместном внесении с удобрениями/ Старицина Е.И., Банкина Т.А., Семенова Н.Н.// Гумус и почвообразование: труды СПбГАУ,-СПб, 2001.- С. 94-100.

207. Судницын, И.И. Движение почвенной влаги и водопотребление растений/ Судницын И.И. М.: МГУ. 1979. -253 с.

208. Судницын, И.И. Новые методы оценки водно-физических свойств почв и влагообеспеченности леса/ Судницын И.И. -М.: Наука, 1973. -93 с.

209. Сухопарова, В.П. Поведение ксенобиотиков и тяжелых металлов при их комплексном введении в овощной севооборот/ Сухопарова В.П., Стрекозов Б.П., Соколов О.А., Перфилова Н.В.//Агрохимия,- 1999.- №11.- С.72-79.

210. Сухопарова, В.П. Взаимодействие ксенобиотиков с почвой как показатель их поведения в ландшафте/ Сухопарова В.П., Стрекозов Б.П., Перфилова Н.В. // Почвоведение,- 1999.-№12,- С. 1470-1473.

211. Сухорученко, Г.И. Современные инсектоакарициды и ресурсы их избирательности для полезных членистоногих/ Сухорученко Г.И., Толстова Ю.С. // Энтмологическое обозрение.- 1981.- Т.60.-№4.- С.745-753.

212. Сухорученко, Г.И. Влияние современных инсектицидов на вредную и полезную энтомофауну хлопчатника/ Сухорученко Г.И., Недиров Д. // Бюлл./ ВНИИЗР. -1985.- № 60. С.7-12.

213. Сухорученко, Г.И. Методические рекомендации по селективности действия современных инсектоакарицидов на членистоногих / Сухорученко Г.И., Толстова Ю.С. Л.: ВИЗР РАСХН 1990.- 24 с.

214. Танский, В.И. Метод системного подхода к решению энтомологических проблем/ Танский В.И., Васильев С.В.// Новейшие достижения сельскохозяйственной энтомологии.- Вильнюс.- 1981.- С. 176-180.

215. Тарр, С. Основы патологии растений/ Тарр С. М., 1975.- 588 с.

216. Терехов, В.Н. Математические методы в прогнозе болезней сельскохозяйственных культур/ Терехов В.Н., Афонин С.П. М.: ВАСХНИЛ, 1982.- 72 с.

217. Терлеев, В.В. Информационная поддержка модели влагопереноса в почве/ Терлеев В.В. -Депонировано в ВНИИТЭИагропром 700 ВС 88.; Омский СХИ. 1988.-11 с.

218. Терлеев В.В. Моделирование водоудерживающей способности почв как капиллярно-пористых тел/ Терлеев В.В.; НИИ химии.,СПбГУ СПб., 2000.- 71с.

219. Терлеев В.В. Моделирование почвенного питания сельскохозяйственных культур / Терлеев В.В, Крейер К.Г., Матвеев И.В., Семёнова Н.Н. // II Съездаобщества почвоведов России РАН: тез. докл. М.: ВНИИЦлесресурс, 1996.- Кн.1.-С. 409-410.

220. Тооминг Х.Г. Экологические принципы максимальной продуктивности посевов/ Тооминг Х.Г. -JL: Гидрометеоиздат, 1984.- 320 с.

221. Топаж А.Г. Моделирование суточных метеоданных как входного сигнала модели продукционного процесса/ Топаж А.Г.// Почва и растение- процессы и модели: труды АФИ.- 1992.- С. 79-86.

222. Торнли, Дж.Г.М. Математические модели в физиологии растений /Наукова думка. Киев, 1982,310 с.

223. Туйкина, С.Р. Численное решение некоторых обратных задач динамики сорбции/ Туйкина С.Р.//Вестн. МГУ.Сер. 15.: Вычислительная математика и кибернетика,- 1985,- № 1.- С. 31-35.

224. Тьюки, Дж. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ/ Тьюки Дж. -М.: Мир, 1981.- 696 с.

225. Фадеев, Ю.Н. Принципы интегрированной защиты растений/ Фадеев Ю.Н., Новожилов К.В., Байку Т. М.: Колос. - 1981.- С. 19-49.

226. Фёдоров, В.В. Активные регрессионные эксперименты/ Фёдоров В.В.// Математические методы планирования эксперимента.- Новосибирск, 1981,- С. 1973.

227. Филов, В.А. Определение ядохимикатов в растительных субстратах/ Филов В.А.-М.: Наука, 1964. -251с.

228. Форрестер, Дж. Основы кибернетики предприятий: индустриальная динамика/ Форрестер Дж.-М.: Прогресс, 1971.- 186с.

229. Франс, Дж. Математические модели в сельском хозяйстве/ Франс Дж., Торнли Дж.Х.М М.: Агропромиздат, 1987,- 400с.

230. Фреар, Д.С. Перенос и превращение пестицидов в растениях// Миграция и превращение пестицидов в окружающей среде/ Фреар Д.С., Менн Д.Д. М.: Гидрометеоиздат, 1979.- С.77-87.

231. Цвиркун, А.Д. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем/ Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Филиппов В.А. М.: Наука, 1985.176 с.

232. Цукерман, В.Г. Прогноз разложения и накопления пестицидов в почве/ Цукерман В.Г., Чавар Э.Я.// Миграция загрязняющих веществ в почвах и сопредельных средах.- Д.: Гидрометеоиздат, 1989.- С.39-47.

233. Шабанов, А.К. Математическая модель разложения пиклорама в дерново-подзолистой почве/ Шабанов А.К., Спиридонов Ю.Я., Бондарев B.C. // Почвоведение.- 1982.-№3.-С. 112-118.

234. Шеин, Е.В. Создание банка моделей поведения загрязняющих веществ и удобрений в агроэкосистемах : Отчет по теме ЭБР № 9.4.1/ Шеин Е.В., Губер А.К.-М.: Изд-во МГУ, 1994,- 58с.371

235. Шеннон, Р. Имитационное моделирование. Искусство и наука/ Шеннон Р. -М.: Мир, 1978.-418 с.

236. Шредер, М. Фракталы, хаос, степенные законы/ Шредер М. -Ижевск: НИЦ РХД, 2005. -528 с.

237. Шульгин, Д.Ф. Гидрохимические параметры математических моделей переноса веществ в торфяных и дерново-подзолистых почвах/ Шульгин Д.Ф., Иванов В .И., Клыков В.Е. //Почвоведение.- 1987.- С. 27-34.

238. Шутяев, В.П. Квазилинейные дифференциальные уравнения в частных производных и их приложения в задачах математической физики/ Шутяев В.П., Селезнёв С.Г.// Препринт ОВМ АН СССР.- М., 1990.- № 258.-56с.

239. Эпифитотии болезней растений/ Под ред. Кранц Дж,- М.: Колос, 1979.- 208 с.

240. Юрченко, А.И. Роль сорбции в процессе миграции пестицидов в почвогрунтах орошаемых угодий/ Юрченко А.И.// III Всесозное совещание по исследованию миграции загрязняющих веществ в почвах и сопредельных средах: труды,- JL: Гидрометеоиздат, 1985.-С.52-57.

241. Юсупова, Г.М. Динамика поведения пестицидов, применяемых для комплексной защиты пшеницы от вредных организмов в Казахской ССР: автореф. дисс. на соискание уч. степ. канд. биол. наук, 1989.

242. Яблоков, А.В. О недооценке отрицательных последствий применения пестицидов и о важности разработки иных путей развития сельского хозяйства: доклад для Президиума АН СССР/ Яблоков А.В. Пущино, 1988. - 45с.

243. Afridi, I.A. Stability of organophosphate and pyrethroid pesticides on wheat store/ Afridi I.A., Parveen Z. Masud S.Z.// J. Stored Prod. Res.- 2001.- V.37.- № 2,- P.199-204.

244. Ahmad, R. Sorption of ametryn and imazethapyr in twenty-five soils from Pakistan and Australia/Ahmad R., Kookana R.S., Alston A.M. // J. Environ. Sci. Health B. 2001 .-V.36, N2.-P.143-160.

245. Ahuja, L.R. Root Zone Water Quality Model. Version 1/ Ahuja L.R., Hebson C.ll Support documentation. GSPR. Tech. Rep.2. Chapter 1. USDA ARS. Fort Collins, CO. 1992.

246. Al-Jaff, D.M. Further studies on bracken morphology in relation to herbicide uptake/ Al-Jaff D.M., Cook G.T., Cerr K.E., Duncan H.J.// Plant Cuticle.- London, 1982. -P. 293-301

247. Alexander, M. How toxic are toxic chemicals in soil?/ Alexander, M. // Environ. Sci. and Technol.- 1995.- V.29.- P.2713-2717.

248. Allen, R. Effects of microbial inhibitions on the degradation rates of metamitrolol, rnetradilol and metribuzin in soil/ Allen R., Walker A. // Pest. Sci.- 1988.- V. 22, N4. -P. 297-302.

249. Anderson, J.R. Pesticide effects on non-target soil microorganisms/ Anderson J.R. // Pesticide microbiology.-London, 1978. -P.247- 533.

250. Bakhsh, A. Using RZWQM to predict herbicide leaching losses in subsurface drainage water/ Bakhsh A., Ma L., Ahuja L.R. et al.// Agricultural Systems.- 2004.- V. 47. -P.1415-1426.

251. Baker, E.A. Chemistry and morphology of plant epicuticular wax/ Baker E.A.// Plant Cuticle.-London 1982. -P. 139-168

252. Bannayan, M. Applying the CERES-Wheat model for real-time forecasting of winter wheat/ Bannayan M., N.M.J. Crout, G. Hoogenboom //Agronomy J. -2003. -V.95, N.l.-P. 114-125.

253. Barkai, E. From continious time random walks to the fractional Fokker-Planck equation/ Barkai, E, Klafter M.R., Klafter J.//Phys. Rev. E. 2000. - V.61. - P.l32-138.

254. Barriuso, E. Incorporating nonextractable atrazine residues into soil size fractions as a function of time / Barriuso E., Koskinen W. II Soil Science Society of America Journal.- 1996.- V.60. -P. 150-157.

255. Basham, G. Imazaquin persistence and mobility in three Arkansas soils/ Basham G., Lavy T.L., Oliver L.R., Scott H.D. II Weed Sci.- 1987.- V.35. -P.576- 582.

256. Baur, P. Lognormal distribution of water permeability and organic solute mobility in plant cuticles/ Baur P. // Plant, Cell Environ.- 1997.- V. 20- P. 167-173.

257. Baur, P. Diffusion in plant cuticles as affected by temperature and size of organic solutes: similarity and diversity among species/ Baur P., Buchholz A., Schonherr J. // Plant, Cell Environ.- 1997.- V.20.- P. 982-987.

258. Baur, P. Partition coefficients of active ingredients between plant cuticle and adjuvants as related to rates of foliar uptake/ Baur P., Marzouk H., Schonherr J., Grayson B.T.// J. Agric. Food Chem.- 1997.- V.45.- P. 3659-3665.

259. Baveye, P. Concepts of "fractals" in soil science: Demixing apples and oranges/ Baveye P., Boast C.W.// Soil Sci. Soc. Am. J.- 1998.- V.62. -P. 1469-1470.

260. Behrendt, H. Modelling the fate of organic chemicals in the soil plant environment: model study of root uptake of pesticides/ Behrendt H., Bruggemann R. //Chemosphere.- 1993- V.27, N12. -P.2325-2332.

261. Behrendt, H. Numerical and analytical model of pesticide root uptake: model comparison and sensitivities/ Behrendt H., Bruggemann R., Morgenstern M. // Chemosphere.- 1995.- V.30,N10. -P.1905-1920

262. Bellman, K. Agroecosystem modelling and simulation / Bellman K., Ebert W., Freier B. et al . //The winter wheat agroecosystem model AGROSIM-W. Berlin, 1986.-V. 242. -P. 5-28.

263. Bellmans, C. Simulation model of the water balance of a cropped soil: SWATRE./ Bellmans C., Wesseling J.G., Feddes R.A. // J. Hydrol.- 1983.- V.63. -P. 271-85.

264. Benson, D.A. Application of fractional advection-dispersion equation/ Benson D.A., Wheatcraft S.W., Meerschaert M.M.// Water Resour. Res.- 2000.- V.36. -P. 14031412.

265. Bercowitz, B. On characterization of anomalous dispersion in porous and fractured media/ Bercowitz В., Scher H.// Water Resour. Res. 1995. - V.31, N6. - P. 1461-1466.

266. Berger, R.D. A general model for desease progress with functions for variable latency and lesions expansion on growing host plants/ Berger R.D., Jones J.W.// Phytopathol.- 1985. -V.75. -p.792-797.

267. Beulke, S. Simulation of pesticide persistence in the field on the basis of laboratory data a review/ Beulke S., Dubus I.G., Brown C.D., Gottesbiiren В.// J. Environ. Qual.- 2000.- V.29. -P. 1371-1379.

268. Biggar, J.W. Pesticide movement in soil water/ Biggar J.W.// Pesticides in the soil: ecology, degradation, and movement: proceedings of the symposium at Michigan State University.-1970. -P. 107-119.

269. Biggar, J.W. Mechanisms of chemical movement in soils/ Biggar J.W., Nielsen D.R. // Agrochemicals in soils. -London, 1980. P.l84-205.

270. Blumhorst, M.R. Quality control procedures in herbicide field dissipation/ Blumhorst M.R., Mueller T.C.// Weed Tehnol.- 1997- V. 11, N4. -P. 832-837.

271. Bliime, H.P. Prognose des verhaltens von Pflanzenbehandlungsmitten in Boden mittels einfacher Feldmethoden/ Bliime H.P., Brummer G. //Landw. Forsch.- 1988.- Bd. 40, N1. -S. 41-50.

272. Boast, C.W. Modelling the movement of chemicals in soil by water/ Boast C.W. // Soil Sci.- 1973.- V.115, N3.- P. 224-230.

273. Boesten, J.J.T.I. Modelling pesticide transport with a three-site sorption submodel/Boesten J.J.T.I.//Nether. J. Agric. Sci.- 1987.- V.35. -P.329-337.

274. Boesten, J.J.T.I. From laboratory to field: uses and limitations of pesticide behavior models for the soil/plant system/ Boesten J.J.T.I// Weed Res.- 2000.- V.40. -P.123-138.

275. Boesten, J.J.T.I. Influence of dispersion length on leaching calculated with PEARL, PELMO and PRZM for FOCUS groundwater scenarios/ Boesten J.J.T.I.// Pest Manag. Sci.- 2004.- V.60. -P. 971-980.

276. Boesten, J.J.T.I. Modelling adsorption/desorption kinetics of pesticides in a soil suspension/ Boesten J.J.T.I., van der Pas L.J.T.// Soil Sci.- 1988.- V.146, N 4. -P. 221231.

277. Boesten, J.J.T.I. Modelling the influence of sorption and transformation of pesticide leaching and persistence/ Boesten J.J.T.I., van der Linden A.M.A. // J. Environ. Qual. 1991.- V.20, N2. P. 425-435.

278. Boesten, J. Leaching models and EU registration // Boesten J., Businelli M., Delmas A. et al. // The final report of the work group of the Regulatory Modelling Work Group of FOCUS. European Commision.1995. (http://www.trentu.ca/envmodel).

279. Brain, P. An equation to describe dose responses where there is simulation of growth at low doses/ Brain P., Housens R.// Weed Res. -1989. V.29. - P.93-96.

280. Bresler, E.A. Simultaneous transport of solute and water under transient unsaturated flow conditions/ Bresler E.A.// Water Resour. Res.- 1973.- V.9. -P. 975-986.

281. Bresler, E.A. Numerical method for estimating simultaneous flow of water and salt in unsaturated soils/ Bresler E.A., Hance R.J. // Soil Sci. Soc. Am. J.- 1969.- V.33. -P. 827-837.

282. Briggs, G.G. Degradation in soils/ Briggs G.G. // Persistence of insecticides and herbicides : Proc. BCPS Symposium.- England, Nottingham, 1976. -P.41-54.

283. Briggs, G.G. Theoretical and experimental relationships between soil adsorption, octanol-water partition coefficients, water solubilities, bioconcentration factors and parachor / Briggs G.G. // J. Agr. Food Chem.- 1981. -V.29. -P.1050-1059.

284. Briggs, G.G. Relationships between lipophilicity and root uptake and translocation of nonionised chemicals by barley / Briggs G.G., Bromilow R.H., Evans A.A. // Pest. Sci.- 1982,- V. 13, N6. -P.495-504.

285. Bromilow, R.H. Principles governing uptake and transport of chemicals./ Bromilow R.H., Chamberlain K.// Plant Contamination. Modelling and Simulation of Organic Chemical Processes. -Boca Raton, USA ,1995. -P.37-68.

286. Brown, C.D. Ring test with the models LEACHP, PRZM-2 and VARLEACH: variability between model uses in prediction of pesticide leaching using a standard data set / Brown C.D., Baer U., Gunther P. et al.// Pest. Sci.-1996.- V.47, N3. -P.249-258.

287. Brown, C.D. Leaching of pesticides and a bromide tracer through lysimeters from five contrasting soils/ Brown C.D., Hollis J.M., Bettinson R.J., Walker A.// Pest Manag. Sci.- 2000,- V. 56, N1. -P. 83-93.

288. Bruhn, R.L. A mathematical model of the spatial and temporal dynamics of chlorothalonil residues in a potato canopy/ Bruhn R.L., Fry A.D. // Phytopathology.-1982,-V.72.- P.1306-1312.

289. Brusseau, M.L. The influence of sorbate-organic matter interactions on sorption nonequilibrium / Brusseau M.L., Rao P.S.C. // Chemosphere.- 1989.- V.18. -P. 16911706.

290. Brusseau, M.L. Nonequilibrium sorption of organic chemicals: Elucidation of rate-limiting processes / Brusseau M.L., Jessup R.E., Rao P.S.C. // Environ. Sci. Technol.-1991.- V.25.-P. 134-142.

291. Buchan, G.D.Improved models of particle-size distribution: An illustration of model comparison techniques / Buchan G.D., Grewal K.S., Robson A.B. //Soil Sci. Soc. Am. J.- 1993,- V.57. -P.901-908.

292. Buchholz, A. Differences among plant species in cuticular permeabilities and solute mobilities are not caused by differential size selectivities / Buchholz, A., Baur, P., Schonherr, J. // Planta.- 1998.- V.206.- P.322-328.

293. Buchholz, A. Translocation and translaminar bioavailability of two neonicotinoid insecticides after foliar application to cabbage and cotton / Buchholz A., Nauen R.// Pest Manag. Sci.- 2001.- V. 58, N1. -P.10-16.

294. Bucovac, M.J. Sorption of organic compounds by plant cuticles / Bucovac M.J., Petracek P.D., Fader R.G., Morse R.D. // Weed Sci.- 1990.- V. 38. -P.289-298

295. Burghardt, M. Modelling the effects of alcohol ethoxylates on diffusion of pesticides in the cuticular wax of Chenopodium album leaves/ Burghardt M, Friedmann A, Schreiber L, Riederer M.// Pest. Manag Sci.- 2006.- V.62, N2. -P. 137-147.

296. Burken, J.G. Predictive relationships for uptake of organic contaminants by hybrid poplar trees/ Burken J.G., Schnoor J.L.// Environ. Sci. Technol. -1998. -V.32. -P.3379-3385.

297. Businelli, M. Transport to ground-water of six commonly used herbicides: a predictions for two Italian scenarios/ Businelli M., Marini M., Businelli D., Gigliotti G.// Pest. Manag. Sci.- 2000.- V. 56, N2. -P.181-188.

298. Calderbank A. The occurrence and significance of bound pesticide residues in soil/ Calderbank A.// Rev. Environ. Contamin. Toxicol.- 1989,- V.108, N1. -P. 71-103.

299. Cameron, D.A. Convective-dispersive solute transport with a combined equilibrium and kinetic adsorption model/ Cameron D.A., Klute A. //Water Resour. Res.-1977.- V. 13. -P.197-199.

300. Campbell, G. A simple method for determining unsaturated conductivity from moisture retention data / Campbell G.// Soil Sci.- 1974.- V. 117. P. 311 -314.

301. Carreto, L. Thermotropic mesomorphism of a model system for the plant epicuticular wax layer/ Carreto L., Almeida A.R., Fernandes A.C., Vaz W.L.C.// Biophys. J.- 2002,- V.82. -P. 530-540.

302. Carsel, R.F. User's manual for the pesticide root zone model: Release 1/ Carsel R.F., Mulkey L.A., Lorber M.H. U.S.// Environmental Protection Agency.-1984,- EPA-600/3-84-109.

303. Carsel, R.F .The pesticide root zone model (PRZM): a procedure for evaluating pesticide leaching threats to groundwater / Carsel R.F., Mulkey L.A., Lorber M.N., Baskin L.B. // Ecolog. Model.- 1985.- V.30. -P. 49-69.

304. Carsel, R.F. Characterizing the uncertainty of pesticide leaching in agricultural soils/ Carsel R.F., Parrish R.S., Jones R.Z. et al.// Journ. Contam. Hydrol.- 1988.- V.2. -P. 111-124.

305. Carter, A.D. Herbicide movement in soils: principles, pathways and processes/ Carter A.D.// Weed Res.- 2000.- V. 40. -P.l 13-122.

306. Casida, J.E. Metabolism of organic pesticide chemicals in higher plants/ Casida J.E., Lykken L. //Ann. Rev. Plant Physiol.- 1969.- V.17. -P.86-90

307. Celis, R. Sorption and desorption of triadimefon by soils and model soil colloids/ Celis R., Koskinen W.C., Hermosin M.C., Cornejo J. // J. Agric. Food Chem.- 1999.-V.47. -P.776-781.

308. Cimen, F. Adsorption of linuron herbicide by sub-sequentally removed soil organic matter fractions/ Cimen, F., Sozudogru O.S.// International Conference on Sustainable Land Use and Management. 2002.10-13 Haziran.- (^anakkale. Sayfa. -2002. -P.68-72

309. Chadwick, R.C. Field loss of radionuclides from grass/ Chadwick R.C., Chamberlain A.C. // Atmospheric Environ.-1970.- V.4. -P.57-78

310. Chamberlain, A.C. Interception and retention of radioactive aerosols by vegetation // Atmospheric Environ.- 1970.- V.4. -P.51-56.

311. Charles, R. Pesticides and pollutants fate in agricultural plants/ Charles R., Margni M., Jolliet O. // Proceeding of the 13th meeting of SETAC-Europe.- Hamburg, Germany.- 2003.http://abstracts.co.allenpress.com/pweb/setaceu2003/document/?ID=23030

312. Charles-Edwards, D.A. The mathematics of photosynthesis and productiviti/ Charles-Edwards D.A. -London: Acad. Press., 1981. -127 p.

313. Cheng, H.H. Characterization of herbicide degradation under field conditions / Cheng H.H., Lehmann R.G. // Weed Sci.- 1985.- V. 33. -P. 7-10.

314. Choi, J.S. Effect of temperature, moisture, soil texture on DCPA degradation/ Choi J.S., Fermaman Т., Wehner D.J., Spomer L. //Agron. J.- 1988.- V.80, N1. -P. 108115.

315. Clark, T.P. Dynamics of organochlorine compounds in herring gulls (larus argentatus). II A two compartment model for ten compounds/ Clark T.P., Norstrom R.J., Fox G.A., Won H.T.// Environ. Toxicol. Chem.- 1987.- У.6. -P. 547-59.

316. Clay, S.A. Desorption of atrazine and cyanazine from soil/ Clay S.A., Allmaras R.R., Koskinen W.C., Wyse D.L. //J. Environ. Qual.- 1988.- V.17, N3. -P.719-723.

317. Coats, K.H. Dead-end pore volume and dispersion in porous media /Coats K.H., Smith B.D.// Soc. Pet. Ing. J.- 1964.- № 4. -P.73-84.

318. Cogger, C.G. Transport and persistence of pesticides in alluvial soils: I. Simazine/ Cogger C.G., Stark J.D., Coats K.H. et al.// J. Environ. Qual.- 1998a.- V. 27, N3. -P. 543551.

319. Cogger, C.G. Transport and persistence of pesticides in alluvial soils: II. Carboforan/ Cogger C.G., Stark J.D., Bristow P.R. et al. // J. Environ. Qual.- 1998b.- V. 27, N6. -P. 551-556.

320. Cohen, D.B. Water quality and pesticides: California user assessment program. / Cohen D.B., Bowes G.W.; Cal. State Water Res. Contr. Board.- 1984. 213p.

321. Computer-aided modelling and simulation of the winter wheat agroecosystem (AGROSYM-W) for integrated pest management/ Proc. symposium «Plant protection problems in high-intensity cereal growing», Halle, 26-30 September, 1984.- 1-127p.

322. Cousins, I. T. Strategies for including vegetation compartments in multimedia models/ Cousins I. Т., Mackay D. //Chemosphere.- 2001a.- V.44. -P.643-654.

323. Cox, L. Influence of soil properties on sorption-desorption of imidacloprid/ Cox, L., Koskinen, W. C., Yen, P. Y.// J. Environ. Sci. and Health. В.- 1998,- V. 33, N2. -P. 123-134.

324. Crawford, N.H. Pesticide transport and runoff model for agricultural lands/ Crawford N.H., Donigian A.S. //U.S. Environmental Protection Agency. Report EPA 660/2-74-013.- 1973.-21 lp.

325. Crawford, J.W. Integrating processes in soils using fractal models/ Crawford, J.W., Pachepsky Ya. A., Rawls W. J. //Geoderma.-1999.- V.88. -P. 103-109.

326. Curry, R.R. Dynamic simulation of plant growth. Part II. Incorporation of actual daily weather and partitioning of net photosynthate/ Curry R.R., Chen L.H. //Trans. ASAE.- 1971 .-V. 14, N6. -P. 1170-1174

327. Davidson, J.M. Transport of picloram in relation to soil physical conditions and pore-water velocity/ Davidson J.M., Chang R.K.// Soil Sci. Soc. Amer. Proc.- 1972.-V.36.-P. 257-261.

328. Davis, G.B. A Laplace transform technique for the analytical solution of a diffusion convection equation over a finite domain/ Davis G.B. // Appl. Math. Modeling.- 1985,- V. 9, N2.- P.69-71.

329. Dearden, J.C. The prediction of biodegradability by the use of quantitative structure-activity relationships: correlation of biological oxygen demand with atomic difference / Dearden J.C, Nicholson R.M.// Pest. Sci.- 1986.- V.17. -P. 305-310.

330. Diepen, C.A. van. Crop growth simulation model WOFOST. Documentation version 4.1./ Diepen C.A. van, Rappold C, Wolf J., Keulen H. van// The Netherlands: Centre for world food studies. Wageningen, 1988. -299p.

331. Decision-making scheme for the environmental risk assessment of plant protection products. // EPPO Bulletin.- 1993.- V. 23. P.27-49.

332. Domsch K. P. An ecological concept for the assessment of side-effects of agrochemicals on soil microorganisms/ Domsch К. P, Jagnow G., Anderson Т.Н.// Residue Reviews.- 1983,-V.96. -P.65-105.

333. Donigian A.S.User's Manual for agricultural Runoff Management (ARM) Model/ Donigian A.S., Davis H.H.// Environmental Research Laboratory: Report EPA. 600/3-78080. Athens, 1976. — 163p.

334. Dubus I.G. Sensitivity analyses for leaching models used for pesticide registration in Europe/ Dubus I.G., Brown C.D, Beulke S. -SSLRC research report for DEFRA PL0532, 2000. -407p.

335. Dubus I.G. Sensitivity and first-step uncertainty analyses for the preferential flow model MACRO/ Dubus I.G., Brown C.D. //J. Environ. Qual.- 2002,- V.31, N1. -P.227-240.

336. Dubus I.G. Inverse modelling for estimating sorption and degradation parameters for pesticides/ Dubus I.G, Beulke S, Brown C.D. et al.// Pest Manag Sci.- 2004.- V.60, N9. -P. 859-874.

337. Duffy M.J. Predicting sulfonylurea herbicide behavior under field conditions/ Duffy M.J., Hanafey M.K, Linn D.M.et al. // British Crop Protection Conference.Weeds.- 1987.- Vol.2.- P. 541-547.

338. Dyson J.S. Adsorption and degradation of the weak acid mesotrione in soil and environmental fate implications/ Dyson J.S., Beulke S., Brown C.D., Lane M.C.G. // Journal of Environmental Quality.- 2002.- V.31.- P.613-618.

339. Ebert W. Use of the agroecosystem model winter wheat (Agrosim-s) for assessment of complex infestation situation/ Ebert W., Matthauc E., Schults A. // Tag-Ber. Akad. Landwirt. Wiss.- Berlin, 1986. -P. 113-127.

340. Ehler W. Lindane diffusion in soils: I. Theoretical considerations and mechanisms of movement/ Ehler W., Letley, J., Spencer, W.F., Farmer, W.J. // Soil Sci. Soc. Am. Proc.- 1969.- V.33.-P.501-504.

341. Ehler, W. Lindane diffusion in soils: II. Water content, bulk density, and temperature effects/ Ehler, W., Letley, J., Spencer, W.F., Farmer, W.J. // Soil Sci. Soc. Am. Proc.- 1969.-V.33. -P.505-508.

342. Ellebroek D.A. Modeling pesticide transport in an irrigated field with variable water application and hydraulic conductivity/ Ellebroek D.A., Durnford D.S.,Loftis J.C.// J. Environ. Qual.- 1998.- V.27, N2.- P. 495-504.

343. Elliott J.A. Leaching and preferential flow of clopyralid under irrigation: field observations and simulations modelling/ Elliott J.A., Cessna A.J., Best K.B., Tollefson L.C. // J. Environ. Qual.- 1998.- V.27, N1.- P.124-131.

344. Enfield C.G. Approximating pollutant to groundwater/ Enfield C.G., Carsel K.F., Cohen S.Z. et al. // Groundwater.- 1997,- V.20, N6. -P.711-722.

345. EPA (Environmental Protection Agency) US. -2007. -http://www.epa.gov/pesticides/

346. EXTOXNET (Extension Toxicology Network). 2007. -http://pmep.cce.cornell.edu/proflles/extoxnet/

347. Esser H.O. A review of the correlation between physicochemical properties of pesticide and bioaccumulation/ Esser H.O. // Pestic. Sci.- 1986.- V.7. -P. 265-278.

348. Evaluation of TRIM.FaTE: Technical Support Document. Volume II: Approach and Initial Findings; U.S. EPA (Environmental Protection Agency). Office of Air Quality Planning and Standards. -NC, 2002. -EPA-453/R-02-0012. September.

349. Farenhorst A. Competitive sorption of atrazine and metolachlor in soil/ Farenhorst A., Bowman B.T.// J. Environ. Sci. and Health.- 1998.- V.33, N6. -P. 671- 682.

350. Farrel D.A. Modeling the pore structure of porous media/ Farrel D.A., Larson W.E. // Water Res. Res.- 1972,- V. 8, N3. -P. 699-706

351. Feddes R.A. Field test of a modified numerical model for water uptake by root systems/ Feddes R.A., Bresler E., Neuman S.P. //Water Resour. Res.- 1974,- V.10 P. 1199-1206.

352. Fernandes K.N. Color, Organic matter and pesticide adsorption relationships in soil landscape/ Fernandes K.N., Schulzc D.G., Coffin D.L., Van Scoyoc G.E. // Soil Sc. Soc. of Am. J.- 1988.- V.42, N4. -P.1013-1019.

353. Fernandez-Perez M. Controlled release of imidacloprid from a lignin matrix: water release kinetics and soil mobility study/ Fernandez-Perez M., Gonzalez-Pradas E., Urena-Amate M.D. et al. //J. Agr. and Food Chem.- 1998.- V.46, N9. -P.3 828-3 834.

354. Ferreira V.A. Opus, an integrated simulation model for transport of nonpoint source pollutants at the field scale/ Ferreira V.A., Smith R.E. -Washington: USDA Agricultural Research Service. -1992,- Volume II, User Manual. ARS-98. -200 p.

355. Field R.J. Promotion of stomatal infiltration of glyphosate by an organosilicone surfactant reduces the critical rainfall period/ Field R.J., Bishop N.G. // Pestic. Sci.-1988,-V.24. -P. 55-63.

356. Filgueira, R.R. Comparison of fractal dimensions estimated from aggregate mass-size distribution and water retention scaling/ Filgueira, R.R., Pachepsky Ya., Fournier L.L.// Soil Science.- 1999.-V.164. -P. 217- 226.

357. Finizio, A. Determination ofN octanol/water partition coefficient (K0w) of pesticide critical review and comparison of methods/ Finizio A., Vighi M., Sandroni D. //Chemosphere.- V.34, N1,- 199. -P. 131- 161.

358. Fomsgaard, I.S. The influence of sorption on the degradation of pesticides and other chemicals in soil/ Fomsgaard I.S.- Environmental Project/ Danish Institute of Agricultural Sciences.- 2004.-No. 902.-78 p.

359. Fractals in Soil Science (Advances in Soil Science)/ Ed: P. Baveye , J.Y Parlange , B. A. Stewart.-Berlin: Springer Verlag, 1998. -432p.

360. Fractals in Soil Science/ Ed: Y. Pachepsky, J. C. Crawford, J. W. Crawford, W.J. Rawls. -New York: Elsevier Health Sciences, 2000.- 302 p.

361. Fraisse, C.W. Calibration of the CERES-maize model for simulating site-specific crop development and yield on claypan soils/ Fraisse C.W., Sudduth K.A., Kitchen N.R.// Appl. Eng. Agric.- 2001. V.17. -P.547-556.

362. Fredickson D. R. Effect of soil pH on degradation, movement and plant uptake of chlorsulfuron/ Fredickson D. R., Shea P. J.// Weed Sci.- 1986.- Vol. 34.- P. 328-332.

363. Fuesler T.P. Effect of moisture on chlorimuron degradation in soil/ Fuesler T.P., Hanafey M.K.//Weed Sci.- 1990.- V. 38. -P. 256-261.

364. Gaber, H.M. Nonequilibrium transport of atrazine through large intact soil cores/ Gaber H.M., Inskeep W.P., Comfort S.D., Wraith J.M. // Soil Sc. Soc. of Am. J.- 1995.-V. 59,- P. 60-67.

365. Garcia-Cazorla, J. Monitoring degradation of dicarboximidic fungicide residues in soils/ Garcia-Cazorla, J., Xirau-Vayreda, M. //J. Agr. and Food Chem.- 1998.- V. 46,N7. -P. 2845-2850.

366. Gardner, W.R. A descriptive theory of leaching/ Gardner W.R., Brooks R.N.// Soil Science.- 1957.-V.83 -P. 295-304.

367. Garrison, M.V. Evaluation of the CERES-Maize water and nitrogen balances under tile-drained conditions/ Garrison M.V., Batchelor W.D., Kanwar R.S., Ritchie J.T.// Agric. Syst.- 1999.-V.62. -P.189-200.

368. Genuchten, M.Th. van. Nonequilibrium transport parameters from miscible displacement experiments: Research Report; Salinity Laboratory/ Genuchten van M. Th. -U.S.Riverside. -1981.- V.l 18. -88 p.

369. Genuchten van M.Th. An evaluation of kinetic and equilibrium equations for the prediction of pesticide movement in porous media/ Genuchten van M.Th., Davidson J.M., WierengaPJ. //Soil Sc. Soc. of Am. J.- 1974.- V. 38,N 1. -P. 29-35.

370. Genuchten van M.Th. Mass transfer studies in sorbing porous media. 1. Analitical solutions/ Genuchten van M.Th., WierengaP.J. //Soil Sc. Soc. of Am. J.- 1976.-V.40,N2. -P. 473-480.

371. Ghodrati, M. A field study of the effects of soil structure and irrigation method on preferential flow of pesticides in unsaturated soil/ Ghodrati, M., Jury W.A. //J. Contam. Hydrol.- 1992.- V.ll. -P. 101-125.

372. Globus A.M. On fractal character of soil solid phase surface as revealed by retentivity function/ Globus A.M. // Ann. Geophys.- 1998.- Y.16, Suppl. IV, -P. 1072.

373. Green R.E. Herbicide equilibrium in soils in relations to soil water content/ Green R.E., Obien S.K. //Weed. Sci.- 1969.- V.17. -P. 514-519.

374. Green R.E. Pesticide adsorption measurement by flow equilibration and subsequent displacement/ Green R.E., Corey J.C. //Soil Sci. Soc. of Am. J.-1971.- V.35. -P. 561-565.

375. Green R.E. Sorption estimation for modelling/ Green R.E., Karickhoff S.W. // Pesticides in the Soil Environment: processes, Impacts, and Modelling. Soil Sience Society of America.- 1991. -P.79-101.

376. Greenland D.J. Sorption of organic compounds by clays and soils/ Greenland D.J. // Soc. Chem. Ind. Monograph.- 1970.-N37. -P.79-88.

377. Griffiths D. Structural identifiability for compartmental models/ Griffiths D. //Technometrics.- 1978.- V.20. -P.257-259.

378. Grochulska J. A two region model of preferential flow of chemicals using a transfer function approach/ Grochulska J., Kladivko E.J.// J. Environ. Qual.- 1994.- V.23, N3.-P.498-507.

379. Groenevelt R.H. Non-equilibrium thermodynamics of soil-water system/ Groenevelt R.H., Bolt G.H. //J. Hydrology.- 1969.- V.7. -P. 358-388.

380. Gumbel E.J. Statistics of extreme/ Gumbel E.J. //Columb. Univ. Press NY.- 1958. -P.400.

381. Guo L. Adsorption effects on kinetics of aldicarb degradation/ Guo L., Jury W.A., Wagenet R.J.// Soil Science Society of America Journal.- 1999.- V.63. -P. 1637-1644.

382. Guo L. Dependence of pesticide degradation on sorption: nonequilibrium model and application to soil reactors/ Guo L., Jury W.A., Wagenet R.J., Flury M. //Journal of Contaminant Hydrology.- 2000,- V.43.-P.45-62.

383. Gupta S.P. Estimating soil water retention characteristics from particle size distribution, organic matter percent and bulk density/ Gupta S.P., Larson W.E. // Water Res. Res.- 1979,-V. 15.-P.1633-1636

384. Gupta S.P. Determination of dispersion and nonlinear adsorption parameters for flow in porous media/ Gupta S.P., Greencorn R.A. //Water Resour. Res.- 1974.- V.10, N4. -P.839-846.

385. Gustafson, D.I. Groundwater ubiquity score: A simple method for assessing pesticide leachability/ Gustafson, D.I. //Environ. Toxicol. Chem.- 1989.- V.8.-P. 339357.

386. Gustafson D.J. Nonlinear pesticide dissipation in soil: a new model based on spatial variability/ Gustafson D.J., Holden L.R. // Environ Sci. Technol.- 1990.- V. 24.-P. 10321038.

387. Guth J.A. Experimental approaches to studying the fate of pesticides in soil/ Guth J.A. // Progress in pesticide biochemistry.- 1981.- V.l. -P. 85-114.

388. Gutsche V. A combined laboratory- computer-test for the valuation of the efficiency of fungicides against potato late blight disease/ Gutsche V., Kluge E., Stachewicz H.// Arch. Phytopathol. Pflanzenschutz, Berlin.- 1986.-V. 22, N1. -P.79-82.

389. Haggerty R. Multiple-rate mass transfer for modeling diffusion and surface reactions in media with pore-scale heterogenity/ Haggerty R., Gorelick S.M. //Water Resour. Res.- 1995.-V.31. -P. 2383-2400.

390. Haley S.D. About winter wheat data/ Haley S.D. Quick J.S. -2000. http://wheat.pw.usda.gov/.

391. Hamaker J.W. Adsorption// Organic chemicals in the soil environment/ Hamaker J.W, Thompson J.M.; eds. Goring C.A.I., Hamaker J.W. -New York.- 1972,- V.I.- ch. 2.

392. Hamaker J.W. The application of the mathematical modeling to the soil persistence and accumulation of pesticides/ Hamaker J.W.// Persistence of insecticides and herbicides: proc. BCPS Symposium.- England, Nottingham, 1976. -P. 181-199.

393. Hamilton R.J. Foliar uptake of the wild oat herbicide flamprop-methyl by wheat/ Hamilton R.J, McCann A.W, Sewell P.A.// Plant Cuticle.- London, 1982. -P. 303-313.

394. Hance R.J. The adsorption of urea and some of its derivations by a variety of soils/ Hance R.J. //Weed Res.- 1965.- V5. -P. 98-107.

395. Hance R.J. Influence of sorption on the decomposition of pesticides/ Hance R.J. //Soc. Chem. Ind. Monograph.- 1970.- N37. -P. 92-104.

396. Hance R.J. Soil organic matter and the adsorption and decomposition of the herbicides atrazine and linuron/ Hance R.J. //Soil Biology and Biochemistry.- 1974.- V.6, N1. -P.39-42.

397. Hansen O.C. Quantitative structure-activity relationships (QSAR) and pesticides/ Hansen O.C. //The Danish Environmental Protection Agency: Pesticides Research .2004,- No.94. -134p.

398. Hassan, S.A. Results of the fourth joint pesticide testing programme carried out by the JOBS/WPRS -Working Group "Pesticides and Beneficial Organisms/Hassan, S.A, Bigler, F, Bogenschutz, H. et al.//J. of Appl. Entom.- 1988.- V. 105. -P.321-329.

399. Havercamp, R. A comparison of numerical simulation models for one-dimensional infiltration/ Havercamp R, Vanclin M, Touma J. // Soil Sci. Soc. of Am. J.- 1977.- V. 41,N2 P. 285-294.

400. Helweg, A. Degradation and adsorption of C14-MCPA in soil. Influence of concentration, temperature and moisture content on degradation/ Helweg A. //Weed Res.-1987.-V 27. -P.287-296.

401. Hollowayz, P.J. Structure and histochemestry of plant cuticular membranes: an overview/ Holloway P.J.// Plant Cuticle . London.- 1982. -P. 1-32.

402. Howard, P.H. Biodegradation and evaluated for structure/biodegradability relations/ Howard P.H, Hueber A.E, Boethling R.S. //Env. Toxicol. Chem.- 1987.- V6. -P.l-10.

403. Hsu, F.C. Phloem mobility of xenobiotics III. Sensitivity of unified model to plant parameters and application to patented chemical hybridizing agents/ Hsu F.C, Kleier D.A.// Weed Sci. 1990. - V.38. -P.315-323.

404. Huffaker, C.B. The need for system analyses and its use in the US/IBP integrated pest management project/ Huffaker C.B, Smith R.F, Gutierrez A.P.// Modeling for pest management; Mich. State Univ. East Lansing Michigan.- 1976. -P. 209-215.

405. Huffaker, C.B. Rationale organization and development of national integrated pest management project/ Huffaker C.B, Smith R.F.// New technology of pest control.- 1980. -P. 1-24.

406. Hulscher, Th.E.M. Effect of temperature on sorption equilibrum and sorption kinetics of organic micropollutants a review/ Hulscher Th.E.M., Cornelissen G.// Chemosphere.- 1996,- V.32. -P.609-626.

407. Hunt, A.G. Water-retention of fractal soil models using continuum percolation theory: tests of Hanford Site Soils/ Hunt A.G., Gee G.W. // Vadose Zone J.- 2002.- V. 1 .P. 252-260.

408. Hutson, J.L. LEACHMP: A model for similarity the leaching and chemistry of solutes in the plant root zone/ Hutson J.L., Wagenet R.J.; New-York State Agric. Exp. Stn. Search Series.- New-York, 1987.- 117 p.

409. Hutson, J.L. A multiregion model describing water flow and solute transport in heterogeneous soils/ Hutson J.L., Wagenet R.J. // Soil Sci. Soc. Am.J.- 1995.- V.59.- P. 743-751.

410. Hwang, S.I. Using particle-size distribution models to estimate soil hydraulic properties/ Hwang S.I., Powers S.E.// Soil Sci. Soc. Am. J.- 2003.- V.67. -P.1103 1112.

411. Ingram, K.T. Simulation of potato crop growth and development/ Ingram K.T., McCloud D.E. //Crop science.- 1984.- V.24. -P. 21-27.

412. Isaev, A.S. The boomerang effect in models of pest population control/ Isaev A.S., Nedorezov L.V., Khlebopros R.G.// Pest and pathogen control: strategic, tactical and policy models.- London., 1984. -P. 29-39.

413. Jamieson, P.D. A comparison of the models AFRC WHEAT2, CERES-Wheat, Sirius, SUCROS2 and SWHEAT with measurements from wheat grown under drought/ Jamieson P.D., Porter J.R., Goudriaan J. et al.//Field Crops Res. 1998. - V.55. - P.23-44.

414. Jansson, P.E. SOIL: simulation model for soil water movement and heat conditions/ Jansson P.E.; Swedish University of Agricultural Science; Department of Soil Science.-Uppsala, 1991.- Rep. 165.- 73 p.

415. Jarvis, N.J. Modelling water and solute transport in macroporous soil. I. Model description and sensitivity analysis/ Jarvis N.J., Jansson P.E., Dik P.E., Messing I. //Soil Sci.- 1991a.-V.42. -P. 59-70.

416. Jarvis, N.J. Modelling water and solute transport in macroporous soil. II. Chloride breakthrough under non-steady flow/ Jarvis N.J., Jansson P.E., Dik P.E., Messing I.// Soil Sci.- 1991b.-V.42.-P.71-81.

417. Jarvis, N.J. The Macro model. Version 3.1. Tehnical description and sample simulation/ Jarvis N.J.; Dep. of Soil Siences, Swedish Univ. of Agricultural.- 1994. -51p.

418. Jarvis, N.J. MACRO-DB: a decision-support tool for assessing pesticide fate and mobility in soils/Jarvis N.J.//Environ. Model. Softw. -1997.-V.12, N2-3.-P.251-265.

419. Jarvis, N. J. The MACRO model (Version 4.2). Technical description: ftp://www.mv.slu.se/macro/doc/MACR042.doc/ N. J. Jarvis; Department of Soil Sciences, Swedish University of Agricultural Sciences. Uppsala, Sweden, 2000.

420. Jensen P.H. Sorption-controlled degradation kinetics of MCPA in soil /Jensen P.H, Hansen H.C, Rasmussen J, Jacobsen O.S.// Environ Sci Technol.- 2004. V.38, N 24. -P. 6662-6668.

421. Jeger, M.J. Relation between rate parameters and latent and infection periods during a plant disease epidemics/ Jeger M.J. //Phytopathology.- 1984.- V.74. -P.l 148-1152.

422. Johanson, R.C. Users manual for hydrological simulation program Fortran HSPF/ Johanson R.C., Imhoff J.C., Davis H.H. // Environmental Research Laboratory Athens. EPA 600/9-80-015, 1980. -678 p.

423. Johnson, A.W. Effect of simulated rainfall on efficacy and leaching of two formulations of fenamiphos/ Johnson A.W., Wauchope R.D., Sumner D.R.// J. Nematology.- 1996,- V.28. -P.374-388.

424. Jones, J.W. Development of a nitrogen balance for cotton growth models: a first approximation//Jones, J.W., Hes Reth J.D.// Crop. Sci. 1974. -V.14, N.4. - P.541-546.

425. Jones, C.A. CERES-maize: a simulation model of maize growth and development / Jones C.A., Kiniry J.R.; Texas University Press .- Texas, 1986. -194 p.

426. Jones, R.L. Field, laboratory and modeling studies on the degradation and transport of aldicarb residues in soil and groundwater/ Jones R.L.// Evaluation of Pesticides in Groundwater: ACS Symp.- 1986.- Scr. 315. -P. 197-218.

427. Jones, R.L. Use of modeling in developing label restriction for agricultural chemicals/ Jones R.L.// Weed. Technol.- 1992-. V. 6. -P. 683-687.

428. Jury, W. Behaviour assessment model for trace organics in soil: I. Model descriptions / Jury W., Farmer W.J., Spencer W.F. //J. Envir.Qual.- 1983.-V.12, N4. -P.558-564.

429. Jury, W. Behaviour assessment model for trace organics in soil: II. Chemical classifications and parameter sensitivity/ Jury W., Farmer W.J., Spencer W.F. // J. Envir.Qual.- 1984a.- V.13, N4. -P.573-579.

430. Jury, W. Behaviour assessment model for trace organics in soil: III. Application of screening model/ Jury W., Farmer W.J., Spencer W.F. // J. Envir.Qual.- 1984b.- V.13, N4.-P.580-586.

431. Jury, W. Behaviour assessment model for trace organics in soil: IV. Review of experimental evidence/ Jury W., Fanner W.J., Spencer W.F.// J. Envir.Qual.- 1984c.-V.13, N4.- P.586-593.

432. Jury, W.A. Spatial variability of soil physical parameters in solute migration; a critical literature review/ Jury W.A.// Elec. Power Res; Ins. Palo Alto. SA.- 1985. -Rep.EA-4228.

433. Jury, W.A. Evaluation of pest groundwater pollution potential from standard indices of soil chemical adsorption and biodegradation/ Jury W.A., Dennis D.F., Fanner W.J. //J. Envir. Qual.- 1987.- V.16, N 4.- P. 422-428.

434. Kamiya, M. Photochemical effects of humic substances on the degradation of organophosphorus pesticides/ Kamiya M., Kameyama K. // Chemosphere.- 1998.- V. 36, N 10.- P.2337-2344.

435. Karickoff, S.W. Semi-empirical estimation of sorption of hydrofobic pollutants on natural sediments and soils/ Karickoff S.W. // Chemosphere.- 1981.-N 8.- P.833-346.

436. Karickoff, S.W. Sorption of hydrophobic pollutants on natural sediments/ Karickoff S.W., Brown D.S., Scott T.A. //Water Resource Research.- 1979.- V.15. -P.241-248.

437. Karickoff, S.W. Sorption dynamics of hydrophobic pollutants in sediment suspensions / Karickoff S.W., Morris K.R. // Environ. Toxicol. Chem.- 1985.- V.4. -P.469-479.

438. Kenimer, A.L. A computer simulation model for predicting pesticide losses from agricultural lands/ Kenimer A.L., Mostaghimi S., Dillahe T.A.// P.A.S. of Ag. Eng.-1987,- N87-2067.- 18 p.

439. Keskes, M. Decomposition of diazinon in different soil types/ Keskes M., Hargitai L., Farkas A.// Soil biology and conservation of biosphere. Budapesht.- 1977. -P.59-71.

440. Keulen, H. van . Modelling the interaction of water and nitrogen/ van Keulen, H.// Plant Soil. -1981. -V.58, N1-2. -P. 205-229.

441. Khakural, B.R. Test of the LEACHP model for predicting atrazine movement in three Minnesota soils/ Khakural B.R., Robert P.C., Koskinen W.C. // J. Environ. Qual.-1995,- V. 24, N3. -P. 644-655.

442. Kirkwood, R.C. Recent developments in our understanding of the plant cuticle as a barrier to the foliar uptake of pesticides/ Kirkwood R.C. //Pesticide Science.- 1999.1. V.55. -P.69-77

443. Knisel, W.G. (ed.). CREAMS: a field scale model for chemical runoff, and erosion from agricultural management systems// Conservation Research Report/ U.S. Department of Agriculture. Washington 1980.- No.26.- 640 p.

444. Knisel, W.G. GLEAMS User's manual / Knisel W.G., Leonard R.A., Davis F.M.// Southeast Watershed Laboratory. -Tifton.- 1989.

445. Knoche, M. Finite dose diffusion studies: I. Characterizing cuticular penetration in a model system using NAA and isolated tomato fruit cuticles/ Knoche M., Petracek P. D., Bukovac M. J. //PestManag. Science.- 2000.-V. 56, N12,- P. 1005-1015.

446. Knoche, M. Finite dose diffusion studies: II. Effect of concentration and pH on NAA penetration through isolated tomato fruit cuticles/ Knoche M., Bukovac M.J.// Pest Manag. Science.- 2000.-V.56, N12.-P.1016-1022.

447. Kravchenko, A.N. Multifractal analysis of soil spatial variability/ Kravchenko A. N., Boast C.W., Bullock D.G.// Agronomy Journal.- 1999.- V.91. -P.1033-1041.

448. Kurth, H. Simulation models as a basis for pest management in the DDR/ Kurth H., Lutze G., Ebert W. // J. Appl. Entomol.- 1986.-V.101,N4. -P.360-369.

449. LaFleur, K.S. Sorption of pesticide by model soils and agronomic soils: rates and equilibria/ LaFleur K.S. // Soil Sci. 1979.- V.127. -P. 94-101.

450. Lapidus, L. A descriptive theory of leaching. Mathematics of adsorption in beds.

451. VI. The effect of longitudinal diffusion in ion-exchange and chromatographic columns/ Lapidus L., Amundson N.R. // J. Phys. Chem.- 1952.- V. 56. -P. 984-988.

452. Larsbo, M. MACRO 5.0. A model of water flow and solute transport in macroporous soil. Technical description/ Larsbo, M., Jarvis N.J.; Swedish University of Agricultural Sciences.-Uppsaala, 2003. -47p.

453. Larson, R.J. Comparison of biodegradation rates in laboratory screening with rates in natural waters/ Larson R.J.//Res. Rev. 1983.- V.85.- P. 159-171.

454. Larsson, M.H. Evaluation of a dual-porosity model to predict field-scale solute transport in a macroporous soil/ Larsson M.H., Jarvis N.J.// J. Hydrol. 1999. - V.215. -P.153-171.

455. Lassey, K.R. The interception and retention of aerosols by vegetation. l.The formulation of a filtration model/ Lassey K.R. //Atmospheric Envir.- 1982.- V.16. -P. 1324.

456. Lehmann, R.G. Degradation of a sulfonamide herbicide as a function of soil sorption/ Lehmann R.G., Miller J.R., Fontaine D.D. et al. //Weed Res.- 1992.- V.32. -P. 197-205.

457. Leistra, M. Computation models for the transport of pesticides in soil/ Liestra M. //Residue Rev. 1973.- V.49. -P.87-130.

458. Leistra, M. Some models for the adsorption kinetics of pesticides in soil/ Liestra M., Dekkers W.A. //J. Environ. Sci. Health. B. 1977.- V.122, N12. -P. 85-103.

459. Leistra, M. PEARL model for pesticide behaviour and emissions in soil-plant systems. Description of processes/ Leistra M., A.M.A. van der Linden, J.J.T.I.Boesten et al.; Alterra report 13, RIVM report 711401009. -Alterra, Wageningen. -2000. 107 p.

460. Leonard, R.A. GLEAMS: groundwater loading effects of agricultural management systems/ Leonard R.A., Knisel W.G., Still D.A.// Trans, of the ASAE. 1987. - V.30. -P. 1403-1418.

461. Lesikar, B. J. Modeling alahlor movement under spill conditions using LEACHM/ Lesikar B. J., Turner G. A., Fipps G.// Trans. ASAE, St.Joseph Mich.- 1997.-V.40, N4.-P. 953-959.

462. Leslie, P.H. Some further notes on the use of matrices in population mathematics/ Leslie P.H. //Biometrika.- 1948.- V.35. -P. 213-245.

463. Letey, J. Movement of pesticides in soil // Letey J., Farmer W.J.// Pesticides in soil and water; Soil Sci. Soc. Am. Madison.- Madison, 1974.- Ch.4.

464. Li, Z.C. Incorporating uncertainty in chemical leaching assessment/ Li Z.C., Yost K.S., Green R.E. // J. Contam. Hydrol.- 1998.- V.29. -P. 285-299.

465. Linders, J. Foliar interception and retention values after pesticide application. A proposal for standardised values for environmental risk assessment/ Linders, J., Mensik, H., Stepehson, G. et al.//Pure Appl. Chem.- 2000.- V.72.- P. 2199-2218.

466. Lindstrom, F.I. Theory of chemical transport with simultaneous in a water saturated porous medium / Lindstrom F.I., Boersma L. // Soil Science.- 1970.- V.l 10,N1. -P. 1-9.

467. Lohneck, T.W. Determination of uptake rate constants for six organochlorines in midge larvae (Chironomus reparius)/ Lohneck T.W., Collins W.J. // Environ. Toxicol. Chem.- 1987,- V. 6. -P. 137-46.

468. Love, S. L. Relationship of foliar injury, plant height and vine maturity to yield of potato clones following metribuzin application/ Love S.L., Haderlie L.C. //Am. Potato J. 1989. -V.66. -P.83-92.

469. Loux, M.M. Adsorption of imazaquin and imazethapyr on soils, sediments and selected adsorbents/Loux M.M., Liebl R.A., Slife F.W. //Weed Sci.- 1989.- V.37. -P.712-718.

470. Loux, M.M. Availability and persistence of imazaquin, imazethapyr and chlomazone in soil/ Loux M.M., Liebl R.A., Slife F.W. //Weed Sci.- 1989.- V.37. -P. 259-267.

471. Ma, L. Comparison of instantaneous equilibrium and equilibrium-kinetic sorption models for simulating simultaneous leaching and runoff of pesticides/ Ma L., Ahuja L. R., Wauchope R, D. et al.//Soil Sci.- 1996,- V. 161. -P.646-655.

472. Ma, Q. Persistence and leaching of the herbicides acetochlor and terbuthilazine in an allophanic soil: comparisons of field results with PRZM-3 predictions/ Ma L., Holland P.T., James Т.К. et al. //Pest. Manag. Sci.- 2000a.- V.56, N2. -P. 159-167.

473. Ma, Q. GLEAMS, Opus, PRZM2 beta, and PRZM3 simulations compared with measured atrazine runoff/ Ma L., Hook J.E., Wauchope R.D. et al.// Soil Sci. Soc. Am. J.- 2000b. V.64. - P.2070-2079.

474. Ma, Q. Root Zone Water Quality Model sensitivity analysis using Monte Carlo simulation/ Ma Q., Ascough J.C., Ahuja L.R. et al.// Trans, of the ASAE. -2000c. V.43.- P.883-895.

475. Malterre, F. Trifluralin transfer from top soil / Malterre F., Pierre J.G., Schiavon M. //Ecotoxicol. Environ. Saf.- 1998.- V.39, N2. -P. 98-103.

476. Malone, R.W. Modeling hydrology, metribuzin degradation and metribuzin transport in macroporous tilled and no-till silt loam soil using RZWQM/ Malone R.W, Ma L., Wauchope R.D. et al.// Pest Manag Sci.- 2004,- V.60. -P.253-266.

477. Mandelbrot B.B. The fractal geometry of nature/ Mandelbrot B.B. -San Francisco: Freeman and Co, 1982.-460 p.

478. Marczewski, A.W. A practical guide to isotherms of adsorption on heterogeneous surfaces/ Marczewski A.W. -http://adsorption.org/awm/ads/mGIE.htm .

479. Marzouk H. Relative solubilities of bifenox and 1-naphthylacetic acid (NAA) in plant cuticles and in selected pure or aqueous glycol additives/ Marzouk H., Baur P., Schonherr J.//Pesticide Science.-1998.- V. 53, N4,- P. 278-284.

480. Maud, J. Comparative evaluation of pesticide risk indices for policy development and assessment in the United Kingdom/ Maud J., Edwards-Jones G., Quin F.// Agriculture, Ecosystems and Environment.- 2001.- V. 86, N1. -P. 59-73.

481. McCall, P.J. Effect of chemical structure, temperature, crop oil concentrate, and bentazon on the behavior of haloxyfop in yellow foxtail a quantitative modeling approach/ McCall P.J.// Weed Sci.- 1988.- V. 36. -P. 424-435.

482. McFarlane, C. The uptake distribution and metabolism of four organic compounds by soybean plants and barley roots/ McFarlane C., Nolt C., Wickliff C. et al. //Env. Tox. and Chem.- 1987.- V. 6. -P. 847-56.

483. Meerschaert, M.M. Governing equations and solutions of anomalous random walk limits/ Meerschaert M.M., Benson D.A., Becker-Kern P., Sheffler H.-P.// Phys. Rev. E. -2002. V.66, N6. - P.060102-060104.

484. Mersie, W. Phytotoxicity and adsorption of chlorsulfuron as affected by soil properties/ Mersie W., Foy C.L. // Weed Sci.- 1985,- V.33. -P.564-568.

485. Meyer, J.S. Estimating uncertainty in population growth rates: Jackhnife vs. Bootstrap techniques/ Meyer J.S., Ingersoll C.G., McDonald L.L.// Ecology.- 1986.- V. 67. -P. 1156-66.

486. Middletone, L.J. Comparison of the retention of various nuclides on cabbages/ Middletone L.J., Squire H.M. /flnt. J. Rad. Biol.- 1961.- Y.4. P.387-402.

487. Miller, C.W. Validation of a model to predict aerosol interception by vegetation/ Miller C.W.// Biological Implications of Radionuclides: Proceedings of the Symposium.-Vienna,1980.- V.II.- P.351-361

488. Miyamoto, J. Risk assessment of pesticide in the use for agriculture: current state of the art and future research needs/ Miyamoto J.; Sumitomo Chemical Co., Ltd. Takarazuka, Japan. 1990. -271 p.

489. Modeling plant and soil systems/ Edit.: J. Hanks, J.T. Ritchie. -Madison, Wisconsin (USA), 1991. -545 p.

490. Moffitt, L.J. Thresholds for chemical control of agricultural pests in a dynamic ecosystem/ Moffitt L.J., Farnsworth R.L. //Can. Journ. Agric. Econ.- 1987.- V. 35.- P. 627-637.

491. Monsi, M. Uber den Lihtfactor in der Pflanzengesellschaften und seine Bedeutung fur din Stoffproduktion/ Monsi M, Saeki T. // Jap. J. Bot.- 1953,- V.14. -P.22-52.

492. Mualem, Y. A new model for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated porous media/ Mualem Y.// Water Resour. Res.- 1976.- V.12. -P. 513-522.

493. Mueller, T.C. Effect of concentration, sorption, and microbial biomass on degradation of the herbicide fluometuron in surface and subsurface soils/ Mueller T.C, Moorman T.B, Snipes C.E. //J. Agric. Food Chem.- 1992.- V.40,N 12. -P. 2517-2522.

494. Mukherjee, I. Environmental behaviour and translocation of imidacloprid in eggplant, cabbage and mustard/ Mukherjee I, Gopal M.// Pest Manag. Science.- 2000.-V.56, N10. -P. 932-936.

495. Mullins, J.A. PRZM-2, a model for predicting pesticide fate in the crop root and unsaturated zones: Release 2.0./ Mullins J.A, Carsel R.F, Scarborough J.E, Fuery A.M.; U.S. Protection Agency.- Athens, GA,1993.

496. Murray, G.M. Effect of stripe rust on the wheat plant/ Murray, G.M, Ellison, P.J, Watson A. //Australasian Plant Pathology.- 1995.- У.24. -P.261-270.

497. Muller, K. Prediction of field atrazine persistence in an allophanic soil with: Opus2/ Mtiller K, Smith R.E, James T.K.et al.// Pest Management Science. 2004.- V.60.- P. 447-458.

498. Nicholls, P.H. Measured and simulated behaviour of fluometuron, aldoxycarb and chloride ion in a fallow structured soil/Nicholls, P.H, Bromilow, R.H, Addiscott, T.M. //Pesticide Science.- 1982.-V.13, N4. -P.375-383.

499. Nicholls, P.H. Factors influencing entry of pesticides into soil water/ Nicholls P.H. //Pestic. Sci.- 1988,- V.22, N2. -P.123-137.

500. Nielsen, D.R. Spatial variability of field measured soil-water properties/ Nielsen D.R, Biggar J.W., Erh K.T. //Hilgardia.- 1973,- Y.42. -P.215-260.

501. Niemi, G.J. Structure features associated with degradable and persistence chemicals/ Niemi G.J, Veith G.D, Regel R.R, Vaishnav D.D. // Env. Tox. and Chem.-1987.- V.6. -P. 515-27.

502. Nimah, M.N. Model for estimating soil water plant atmospheric interrelations: description and sensivity/ Nimah M.N, Hanks R.J. // Soil Sci. Soc. of Am.- 1973.- V.37. -P. 522-527.

503. Njoroge, K.B.N. Sorption of 1, 2, 4-trichloro benzene and tetrachlorolthene within and authigenic soil profile changes in КОС with soil depth/ Njoroge K.B.N, Ball W.D, Cherry R.S. //Journal of Contamination Hydrology.- 1998.- V.29. -P. 347-377.

504. Ng, E. Simulation of growth and yield of the potato crop. Simulation Monographs/ Ng E, Loomis R.S.- Wageningen: Pudoc, 1984. -147p.

505. Nkedy-Kizza, P. On the equivalence of two conceptual models for describing ion exchange during transport through an aggregated oxisol/ Nkedy-Kizza P, Biggar J.W, Selim H.M. et al.// Water Resourc. Research- 1984.- V.20, N8. P. 1123-1130.

506. Nofziger, D.L. A microcomputer-based management tool for chemical movement in soil/ Nofziger D.L, Hornsby A.G. fl Appl. Agric. Res.- 1986.-V. 1,N1. -P. 50-56.

507. Nofziger, D.L. Chemical movement in layered soil / Nofziger D.L, Hornsby A.L.-User's manual. Inst, of Food and Agr. sci. University of Florida, FLA- 1987. -44 p.

508. Nofziger, D.L. Evaluating the chemical movement in layered soil model as a tool for assessing risk of pesticide leaching to groundwater/ Nofziger, D.L, Chen, J.S, Haan, C.T. //J. Environ. Sci. Health A.- 1994,- V.29, N6. -P. 1133-1155.

509. Norris, R.F. Structure of the pear leaf cuticle with special reference to cutucular penetration/ Norris, R.F, Bucovac, M.J.// Amer.J. of Bot.- 1968.- V.55. -P. 975-983.

510. Norris, R.F. Effect of pH on penetration of naphthaleneacetic acid and naphthaleneacetamide through isolated pear leaf cuticle/Norris, R.F., Bucovac, M.J. // Plant Physiology.- 1972.- V.49. -P. 615-618

511. Nose, K. Some problems on dispersion coefficient and simulation for pesticide leaching through soil/Nose K. // J. Pest. Scien.- 1984.- V. 9,N1. -P. 1-6.

512. Novak, J. M. Soil factors influencing atrazine sorption: implications on fate/ Novak, J. M.//Environ. Toxicol. Chem.- 1999.- V.18. -P.1663-1667.

513. Novozhilov, K.V. On some modification of organophosphorous insecticides on the plant treated/ Novozhilov K.V., Petrova T.M.// Vllth International Congress of Plant Protection: Summaries of Papers Paris, 1970. -P. 760-761.

514. Novozhilov, K.V. Studies of the fate and conversions of insecticides in the agricultural crops/ Novozhilov, K.V., Petrova Т.М.// IV th International Congress of Pestic. Chem.: Summaries of Papers. Zurich, 1978.- Abstr. V-625.

515. Novozhilov, K.V. Degradation of insecticides of different chemical groups in plant and soils/ Novozhilov, K.V., Petrova Т.М.// V th International Congress of Pestic. Chem.: Summaries of Papers .- Kyoto, 1982.- Abstr. Vd-12.

516. Novoshilov, K.V. Abbau von Pflanzenschutzmitteln unterschiedlicher Wirkungsrichtung in Pflanzen / Novoshilov K.V., T.M.Petrova. // Nachrichtenblatt fur den Pflanzenschutz in der DDR.- 1986.- Bd. 40, N7. -S. 142-144.

517. Novozhilov, K.V. Crop growth based model for foliar uptake and redistribution of pesticides/ Novozhilov K.V., Petrova T.M., Semenova N.N.// XHIth International Congress of Plant Protection: Summaries of Papers .- Haague , 1995a.- №256.

518. Ogram, A.V. Effects of sorption on biological degradation rates of 2,4-dichlorophenoxy acetic acid in soils/ Ogram A.V., Jessup P.O., Ou L.T., Rao P.S.C. // Appl. Environ. Microbiol.- 1985.- V.49. -P.582-587.

519. Oliveira, R.S. Sorption and leaching potential of herbicides on Brazilian soils/ Oliveira, R.S., Koskinen, W.C., Ferreira, F.A. //Weed Res.- 2001.- V.41,N2.- P.97-110.

520. Otter-Nacke, S. A. User's guide to CERES Barley—V2.10./ Otter-Nacke S., Ritchie J.T., Godwin D.C., Singh U.// International Fertilizer Development Center Simulation Manual, IFDC-SM-3. -1991.- 87 p.

521. Pacenka, S. Users guide for the Mouse computer program/ Pacenka S., Steenhuis T. -Cornell University.- Ithaca, New York, 1984.- 116 p.

522. Pachepsky, Ya. A. Water transport in soils as in fractal media/ Pachepsky, Ya. A., Timlin D. //Journal of Hydrology.- 1998.- V.204.- P.98-107.

523. Pachepsky, Ya. A. Use of soil penetration resistance and group method of data handling to improve soil water retention estimates/ Pachepsky Ya. A., Rawls W., Gimenez D. et al.//Soil Tillage Research.- 1998.- V.49.- P.l 17-128.

524. Pachepsky, Ya. A.Simulating scale-dependent solute transport in soils with the fractional advective-dispersive equation/ Pachepsky, Ya. A., Benson D., Rawls W. //Soil Sci. Soc. Am. J.- 2000,- V.65.- P.1234-1243.

525. PAN Pesticides Database Chemicals. - 2007. -http://www.pesticideinfo.org/SearchChemicals.jsp.

526. Park, J.-H. Kinetic modeling of bioavailability for sorbed-phase 2,4-dichlorophenoxyacetic acid / Park J.-H., Kay D., Zhaoa X. et al.// J. Environ. Qual.-2001,- V.30, N6. -P.1523 -1527.

527. Park, J-H. Assessment of bioavailability of soil-sorbed atrazine/ Park J-H, Feng Y., Ji P., Voice T.C., Boyd S.A. // Appl. and Env. Microbiology.- 2003,- V.69. -P. 32883298.

528. Parlange, J. Water movement in a finite layer. Absorption for constant water content and the surfaces/ Parlange J., Hogarth W.L. //Soil Sci. Soc. of Am. J.- 1987.- V. 51, N3,-P. 557-561.

529. Partition coefficient. Determination and estimation/ Ed. Dunn W.J., Block J.H., Pearlman R.S.- Heidelberg: Perg. Press., 1986.- 154 p.

530. Patterson, J.M. Incorporation of chlorothalonil persistence on processing tomato into TOM-CAST/ Patterson J.M., Nokes S.E. //Agricultural Systems.- 2000.- V. 64, N 3.-P. 171-187

531. Pening de Vries, F.W.T. Simulation of ecophysiological processes of growth of several annual crops/ Pening de Vries, F.W.T., Jensen D.M., ten Berge H.F.M., Baketa

532. A.H. -Wageningen: Pudoc, 1989.- 271 p.

533. Peter, C.J. Adsorption, mobility, and efficacy of metribuzin as influenced by soil properties/ Peter C.J., Weber J.B. // Weed Sci.- 1985.- V.33. -P.868-873.

534. Perez, L.R. Modelling pesticide adsorption and diffusion in organic media/ Perez L.R., Drune D.E., Mummi R.O.// Internat. Summer Meeting of Am. Soc. Ag. Eng.- 1988. -P. 12.

535. Perfect, E. Fractal theory applied to soil aggregation/ Perfect E., Kay B. D.// Soil Sci. Soc. Am. J.- 1991.- V.55. -P.1552-1558.

536. Perfect, E. Multifractal model for soil aggregate fragmentation/ Perfect E., Kay

537. B.D., Rasiah V.// Soil Sci. Soc. Am. J.- 1993.- V.57. -P.896-900.

538. Perfect, E. An improved fractal equation for soil water retention curve/ Perfect E., McLaughlin N.B., Kay B.D. et al.// Water Resources Research.- 1996.- V.32. -P.281-7.

539. Persaud, N. Monte-Carlo simulation for non-interacting solute transport in spatially heterogeneous soil/ Persaud N., Giraldez, J.V., Chang, A.C.// Soil Sci. Soc. Am.J.- 1985.-V.49. -P. 562-568.

540. Pest and pathogen control: strategic, tactical and policy models/ Editor: Conway, G.R. -Chichester: A Wiley Interscience publication, 1984.- 488 p.

541. Pesticide leaching modelling validation: special issue. A European experience// Agr.Water Manag.- 2000.- V.44. -P. 1-409.

542. Pesticide manual 9/ Ed. Worthing Ch. S. -London: Brit. Crop Prot. Council, 1995.

543. Pimentel, D. Pesticides: Amounts applied and amounts reaching pests/ Pimentel D., Levitan, L.//Bioscience.- 1986,- V.36,N1. -P.86-91.

544. Pol, R.M. van der. Solute movement in field soil/ Pol R.M. van der, Wierenge P.J., Nielsen D.K. //Soil Sci. Soc. of Am. J.- 1977.- V.41, N1. -P. 10-13.

545. Poluektov, R.A. Long-time field research: towards to using dynamic models/ Poluektov R.A. //Aspects of Applied Biology.- 2000,- V.61, N1. -P.29-33.

546. Poluektov, R.A. The universal water stress index in cultivation of agricultural crops/ Poluektov R.A., Vasilenko G.V.// Int. Agrophysics.- 1993.-N 7. -P. 15-20.

547. Poluektov, R.A. Two approaches to the description of distribution keys in crop simulation models/ Poluektov R.A., Zakharova E.T.// Int. Agrophysics.- 2000.- N 1. -P.99-104.

548. Poluektov, R.A. AGROTOOL -a system for crop simulation/ Poluektov R.A., Fintushal S.M, Oparina I.,V. et al.// Arch. Acker Pfl. Boden.- 2002.- V. 48. -P.609-635.

549. Posadas, A.N.D. Multifractal characterization of soil particle-size distributions/ Posadas A.N.D., Gimenez D., Bittelli M., et al.// Soil Sci. Soc. Am. J.- 2001.- V.65. -P.1361-1367.

550. Price, C.E. A review of the factors influencing the penetration of the pesticides through plant leaves/ Price C.E.// Plant Cuticle. -London.- 1982. -P. 237-252.

551. Rankov, V. Interaction of metribuzin herbicide with soil microorganisms at different levels of mineral fertilization/ Rankov V., Velev B.// Soil biology and conservation of biosphere. Budapesht.- 1977. -P. 73-78.

552. Rao, P.S.C. Evaluation of conceptual models for describing nonequilibrium adsorption desorption of the pesticides during steady-state flow in soils/ Rao P.S.C., Davidson J.M., Jessup R.E., Selim H.M.// Soil Sci. Soc. Am. J. -1979.- V.4, N1. -p. 2228.

553. Rao, P.S.C. Indices for ranging the potential for pesticide contamination of groundwater/ Rao P.S.C., Hornsby A.G., Jessup J.E. // Soil Crop Sci. Soc. FLA Proc.-1985.-V.44.-P. 1-8.

554. Reed, D.W. Permeability of Brussels sprouts and carnation cuticles from leaves developed in different temperature and light intensities/ Reed D. W., Tukey H.B.// Plant Cuticle.- London.- 1982. -P. 267-278

555. Rieu, M. Fractal fragmentation, soil porosity, and soil water properties. I. Theory/ RieuM, Sposito G. //Soil Sci. Soc. Am. J.- 1991.- V.51. -P.1231-1238.

556. Review of chlorpyrifos// National Registration Authority for Agricultural and Veterinary Chemicals. Canberra. Australia.- 2000.- Section 6. -P. 167-308. http://www.apvma.gov.au/chemrev/chlor.shtml

557. Review of diazinon// National Registration Authority for Agricultural and Veterinary Chemicals. Canberra. Australia.- 2002.- V. 1. -P.l-103. http://www.apvma.gov.au/chemrev/diazinonsummary.pdf

558. Rijsdijk F.H. A system approach to supervised control of pests and diseases of wheat in the Netherlande/ Rijsdijk F.H., Rabbinge R, Zadoks J.C. // Proc. lX-th Congr. of plant patology.- 1979.- 1981. -P .78-79.

559. Rose D.A. The analysis of experiments on hydrodynamic dispersion/ Rose D.A., Passioura J.B. // Soil Science.- 1971.- V.4. -P.78-79.

560. Rossing W.A.H. A decision model for chemical control of aphids in winter wheat with quantification of risk/ Rossing W.A.H. //Kwantitatieve Methoden.- 1988.- V.27. -P.95-114.

561. Rouse D.I. Use of crop growth-models to predict the effects of disease/ Rouse D.I. //Ann. Rev. Phytopathol.- 1988.- V. 26. -P. 183-201.

562. Ruesink W.G. Status of the system approach to pest management/ Ruesink W.G. // Ann.Rev. Entomol.- 1976,- V.21 -P.27-44

563. Rutherford D. The development of screening method to estimate contact toxicity of pyrethroides against wood-foring marine crusta cea (lemnoria spp)l Rutherford D.// Pest Sci.- 1979.- V.10. -P. 527-530.

564. Sabljic A. QSAR modelling of soil sorption. Improvements and systematics of log Кос vs. log Kow correlations/ Sabljic A., Giisten H., Verhaar H., Hermens J.// Chemosphere.- 1995.- V.31. -P.4489- 4515.

565. Saichev A.I. Fractional kinetic equations: solutions and applications/ Saichev A.I., Zaslavsky G.M.// Chaos.- 1997,- V.7. -P.753-764.

566. Saseendran, S.A. Simulating planting date effects on corn production using RZWQM and CERES-maize/ Saseendran, S.A., Ma, L., Nielsen, D.C. et al. //Agronomy Journal.-. 2005.- V.97.-P.58-71.

567. Schieferstein R. H. Development of the cuticular layers in angiosperm leaves/ Schieferstein R. H., Loomis W. E.// American Journal of Botany.- 1959.- Vol. 46.- P. 625-635.

568. Scholtz M.T. A pesticide emission model (РЕМ) Part II: model evaluation/ Scholtz M.T., Voldnerb E., Van HeystaB.J. et al.// Atmospheric Envir.- 2002,- V. 36. -P.5015-24.

569. Schonherr J. Penetration of stomata by liquids/ Schonherr J., Bucovac M.J.// Plant Physiology.- 1972.- V.49. -P. 813-819.

570. Schonherr J. Modelling penetration of plant cuticles by crop protection agents and effects of adjuvants on their rates of penetration/ Schonherr J., Baur P.// Pestic. Sci.-1994,- V.42.-P. 185-208.

571. Schonherr J. Modelling foliar penetration: its role in optimising pesticide delivery/ Schonherr J., Baur P., Buchholz A.// Pesticide Chemistry and Bioscience: The Food-Environment Challenge; Royal Society of Chemistry.- London, 1999.- P.l 34-151.

572. Schwab A.P. Adsorption of naphtalen onto plant roots/ Schwab A.P., Al-Assi A.A., Banks M.K.// J. Environ. Qual.- 1998,- V. 27, N1,- P. 220-224.

573. Scow K. Effect of diffusion and sorption on the kinetics of biodegradation: theoretical considerations/ Scow K., Hutson J.// Soil Science Society of American Journal.- 1992.- V.56. -P.l 19-127.

574. Selim H. M. Retention and runoff losses of atrazine and metribuzin in soil/ Selim H. M.// J. of Environ. Qual.- 2003.- V.32. -P.1058-1071.

575. Selim H. M. Transport of reactve solute in soils: a modified two-region approach/ Selim H. M., Ma L.// Soil Science Society of America Journal.- 1995,- V.59. -P.75-83.

576. Selim H.M. Evaluation of a two site adsorption-desorption model for describing solute transport in soil/ Selim H.M, Davidson J.M., Mansell R.S.// Proc. Summer Сотр. Simul. Conf. Washington DC, 12-14 July 1976.- Washington, 1976.- P.444-448.

577. Semenova N.N. Modeling the influence of sorption and degradation on pesticide movement with regard to the plant-soil relationship/ Semenova N.N. Petrova T.M., Kreyer K.G.// INENCO RAN. Environmental indices index-97.- St.-Petersburg, 1997. -P.110.

578. Shaaban Z. A simulation model for the pesticide residues in the field soil/ Shaaban Z., Elprince A.M. //Plant and Soil.- 1989.- V.114. -P.187-195.

579. Shelton D.R. A model describing pesticide bioavailability and biodegradation in soil/ Shelton D.R., Doherty M.A.// Soil Science Society American Journal.- 1997.- V.61. -P. 1078-1084.

580. Shea P.J. Chlorsulfuron dissociation and adsorption on selected adsorbents and soils/ Shea P.J. //Weed Sci.- 1986,- V.34. -P.474^178.

581. Shoemaker C.A. Optimal timing of multiple applications of pesticides with residual toxicity/ Shoemaker C.A.// Biometrics. 1979.- V. 35.- P.803-812.

582. Shoemaker C.A. Applications of dynamic programming to pest management/ Shoemaker C.A. //J. IEEE Automatic control. -1981,- Y.26. -P. 1125-1132.

583. Shoemaker C.A. Optimal integrated control of pest populations with aged structure/ Shoemaker C.A.// Operations Res.- 1982.- V.30. -P.40-61.

584. Shoemaker C.A. Optimal timing of multiple applications of residual pesticides: deterministic and stochastic analyses/ Shoemaker C.A.// Pest and pathogen control: strategic, tactical and policy models.- London, 1984,- P. 290-308.

585. Shumer R. Eulerian derivation for the fractional advection-dispersion equation/ Shumer R., Benson D.A., Meerchaert M.M., Wheatcraft S.W.// J. of Contamin. Hydr.-2001,- V.48. -P.69-88.

586. Simulation and systems management in crop protection/ Editors: Rabbinge R., Ward S.A., van Laar H.H. Wageningen, 1989. -420 p.

587. Sklarew D.S. Contamination and toxicology of polychlorinated biphenyls in soils/ Sklarew D.S., Cirvin D.C.// Reviews of Environmental Contamination and Toxicology.-1987.- V.98. -P. 1-41

588. Smiles D.E. Hydrodynamic dispersion during unsteady, unsaturated flow in a clay soil/ Smiles D.E., Gardiner B.N.// Soil Sci. Soc. of Am. J.- 1982.-V. 46,N1. -P. 9 -14.

589. Smith C.N. Foliar washoff of pesticides model: development and evaluation/ Smith C.N., Carsel R.F.// Jorn. of Env. Scien. and Health. Part В.- 1984.- У. 19, N3. -P. 407.

590. Smith S.C. Effect of sorption on the biodegradation of quinoline/ Smith S.C., Ainsworth C.C., Traina S.J., Hicks R.J.// Soil Sci. Soc. Am. J.- 1992.- V.56. -P.737-746.

591. Smith, T.M. Effects of synthetic pyrethroid insecticides on nontarget organisms/ Smith T.M., Stratton. G.W.// Residue Reviews. 1986. -V.97. -P.93-120.

592. Somerville I. Perspectives on side-effects testing/ Somerville I.// Pesticide effects on soil microflora. London, 1987. - P.5-13.

593. Southworth G.R Comparison of models that describe the transport of organic compounds in macropore soils/ Southworth G.R., Watson K.W., Keller J.L.// Env. Tox. and Chem.- 1987,- V.6. -P. 551-557.

594. Soutter M. Global sensitivity analyses of three pesticide leaching models using a Monte-Carlo approach/ Soutter M., Musy A.// J. Environ. Qual.- 1999.- Y. 28, N5. -P.1290-1297.

595. Spencer W.F. Distribution of pesticides between soil, water and air/ Spencer W.F.// Pesticides in the Soil: ecololgy, degradation and movement; Michigan State University. -1970.- P. 120-128.

596. Spencer W.F. Volatilizations of organic chemicals from soil as related to their Henry's law constant/ Spencer W.F., Cliath M.M., Jury W., Zhang L.Z.// J. Environ. Qual.- 1988- V.17, N4.- P.504-509.

597. Spiridonov Y. Y. Movement of pikcloram, dicamba and chlorsulfuron in structured soil/ Spiridonov Y.Y., Smetnik A.A., Gorbatov V.S., Kolupaeva V.N.// Proc. of the Second Intern. Weed Control Congr.- Copengahen, 1996. -P.305-309.

598. Steenhuis T.S. A simple equation for predicting preferential flow solute concentration/ Steenhuis T.S., Boll J., Shalit G. et al.// J. Environ. Qual.- 1994b.- V. 23, N5.-P. 1058-1064.

599. Stewart I.T. A type transfer function approach for regional-scale pesticide leaching assessments/ Stewart I.T., Loague K.// J. Environ. Qual.-1999.-V. 28, N2,- P. 378-387

600. Stevens P.J.G. Factors affecting the foliar absorption and redistribution of pesticides. 1.Properties of leaf surfaces and their interactions with spray droplets/ Stevens P.J.G., Baker E.A.//Pestic. Sci.- 1987.- V.19. -P. 265-281.

601. Stevens P.J.G. Factors affecting the foliar absorption and redistribution of pesticides: 2. Physicocemical properties of the active ingredient and the role ofsurfactant/ Stevens P.J.G., Baker E.A., AndersonN.H.// Pestic. Sci.- 1988.- V.24. -P. 3153.

602. Suntio L.R. A critical review of Henry's law constants for pesticides/ Suntio L.R., Shiu W.Y., Mackay D. et al. //Rev. Env. Contain. Toxic.- 1988,- V.103. -P.l-59.

603. Taylor S.A. Linear equation for the simultaneous flow of matter and energy in a continuous soil system/ Taylor S.A., Cary J.W.// Soil Sci. Soc. of Am. Pr.- 1964.- V.28.-P. 167-172.

604. Terleev V.V. The plant-soil relationships modelling/ Terleev V.V., Kreyer K.G., Matveev I.V. Semenova N.N.// European Society for Agronomy 4-th Congress: Book of Abstracts. Veldhoven. 1996. Wageningen, 1996.- P. 2.

605. Thornley, J.H. Mathematical models in plant physiology/ Thornley J.H. -London: Acad. Press., 1979,-218 p.

606. Tiktak, A. Pesticide Emission Assessment at Regional and Local Scales: User Manual of Pearl version 1.1./ Tiktak A., F. van den Berg, J.J.T.I. Boesten et al.; RIVM Report 711401008, Alterra Report 28. Bilthoven, 2000. - 142p.

607. Tiktak, A. Modelling the leaching and drainage of pesticides in the Netherlands: the GeoPEARL model/ Tiktak A., de Nie D., van der Linden Т., Kruijne RII Agronomie. -2002. -V.22. -P.373-387.

608. Tillotson, P.M. The use of the pesticide leaching model in a regulatory setting: an industrial perspective/ Tillotson P.M.// J. Environ. Science and Health. A.- 1994.- V.29. -P.1105-1116.

609. Torrents, A. The sorption of nonionic pesticides onto clays and the influence of natural organic carbon/ Torrents A., Jayasundera S.// Chemosphere.- 1997.- V.35. -P. 1549-1565.

610. Trapp, S. Model calculations and measurements of uptake and translocation of carbamates by bean plants/ Trapp S., Pussemier L.// Chemosphere.- 1991.- N22 P. 327339.

611. Trapp, S. Model for uptake of xenobiotics into plants/ Trapp S.// Plant Contamination: Modeling and Simulation of Organic Chemical Processes: Lewis Publishers.- Boca Raton, 1995,- P.107-151.

612. Trapp, S. Model for uptake of xenobiotics into plants: validation with bromacil experiments/ Trapp S., McFarlane, C., Matthies, M. // Environmental Toxicology and Chemistry.- 1994,- V.13. -P.413-422.

613. Trapp, S. Generic one-compartment model for uptake of organic chemicals by foliar vegetation/ Trapp S., Matthies MM Environ. Sci. Technol.- 1995,- V.29. -P.2333-2338.

614. Trapp, S. Modeling uptake into roots and subsequent translocation of neutral and ionisable organic compounds/ Trapp S. // Pest Manag. Sci.- 2000.- V.56. -P.767-778.

615. TRIM.FaTE: Technical Support Document. Volume I: Description of Module; U.S. EPA (Environmental Protection Agency). Office of Air Quality Planning and Standards.-NC, 2002.- EPA-453/R-02-01 la. September.

616. Tyler, S.W. Application of fractal mathematics to soil water retention estimation/ Tyler S.W, Wheatcraft S.W.// Soil Sci. Soc. Am. J.- 1989.- V.53. -P.987-996.

617. Uchaikin, V.V. Anomalous transport equations and their application to fractal walking/ Uchaikin V.V. // Physica A.- 1998.- V. 255,- P. 65-92.

618. Vault, D. de. The theory of chromatograthy/ de Vault, D.// J. Am. Chem. Soc. -N 65.-P. 534-540.

619. Wagenet, R.J. Simulating the fate of volatile pesticide in unsaturated soil: A case study with DP CP/ Wagenet R.J, Hutson J.L, Biggar J.W.// J. Envir. Quality.- 1989.-V.18,N1.- P. 78-84.

620. Walker, A. A simulative model for prediction of herbicide persistence/ Walker A.// J. Envir. Qaulity.- 1974.- V.4.- P. 396-401.

621. Walker, A. Simulation of herbicide persistence in soil: a revised computer model/ Walker A, Barnes A.// Pesticide Sci.-1981.- V.12. -P. 123-132.

622. Walker, A. Measurement and simulation of the degradation of atrazin and metribuzin in a fallow soil/ Walker A., Baker R.J.// Pestic. Sci.- 1982,- V.12. -P. 484494.

623. Walker, A. Prediction of herbicide residues in soil for advisory purposes/ Walker A, Baker R.J. //Aspects Appl. Biol.- 1983.- V.4.- P. 503-509.

624. Walker, A. Persistence and phytotoxicity of napropamide residues in soil/ Walker A, Brown P.A, Mathews P.R.//Ann. Appl. Biol.- 1985.- V.106. -P.323-333.

625. Walker, A. The relative movement and persistence in soil of chlorsulfuron, metsufuron- methyl and triasufuron/ Walker A, Welch S.J. II Weed Res.- 1989.- V.29. -P. 375-383.

626. Walker, A. Adsorption and degradation of chlorsulfuron and metsulfuron-methyl in soils from different depth/ Walker A, Cotterill E.G., Welch S.J.// Weed Res.- 1989.-V.29. -P.281-287.

627. Warrick, A.W. Simultaneous solute and water transfer from an unsaturated soil/ Warrick A.W, Biggar J.W, Nielsen D.R. //Water Resour. Res.- 1971.- V.7. -P. 12161225.

628. Wauchope, R.D. Maximum pesticides concentrations in agricultural runoff: a semiempirical prediction formula/ Wauchope R.D, Leonard R.A. // J. Environ. Qual.-1980.-V. 9, N5.- -P. 665-672.

629. Wauchope, R.D. Fate of water-soluble herbicide spray on foliage. II. Absorption and dissipation of foliar MSMA deposits: mathematical modeling/ Wauchope R.D, Street J.E.// Pest. Sci.- 1987.- V.19.- P. 253-263.

630. Wauchope, R.D. The SCS/ARS/CES pesticide properties database for environmental decision making/ Wauchope R.D, Buttler T.M, Hornsby A.G.// Reviews of Environ. Contamin. Toxicol.- 1992.- V.23. -P. 1-155.

631. Wauchope, R.D. Pesticide soil sorption parameters: theory, measurement, uses, limitations and reliability/ Wauchope R.D, Yeh S, binders J.B. et al. // Pest Manag Sci.-2002.- V.58, N5.- P.419-445.

632. Weber, J.B. Adsorption, bioactivity and evaluation of soils tests for alachlor, acetolachlor, metolachlor/ Weber J.B., Peter C.T. // Weed. Sci.- 1982.- V.30. -P. 14-20.

633. Weber, J.B. Calculating pesticide sorption coefficients (Kd) using selected soil properties/ Weber J.B, Wilkerson G.G, Reinhardt C.F.// Chemosphere.- 2004.-V. 55, N2.-P. 157-66.

634. Wehtje, G. Sorption and mobility of sulfometuron and imazethapyr in five Alabama soils/ Wehtje G., Dickens R., Wilcut J.W., HajekB.F. //Weed Sci.- 1987.- V.35. -P.858-864.

635. Werf Hayo, M. G. van. der. An indicator of pesticide environmental impact based on a fuzzy expert system/ van der Werf Hayo M. G., Zimmer C.// Chemosphere.- 1998.-V. 36. -P. 2225-2249.

636. Wheeler, W. Trifluralin degradation and binding in soil/ Wheeler, W. Straton G., Twilley R. et al. //Journal of Agricultural and Food Chemistry.- 1979.- V.27. -P. 702705.

637. Willis, G.H. Pesticide persistence on foliage/ Willis G.H., McDowell L. //Reviews of Environ. Contamin. Toxicol.- 1987.- V.100. -P. 23-73.

638. Windust, A. Waterwise house and garden: a guide for sustainable living/ Windust A.- Landlinks, Collingwood, 2003.- 192 p.

639. Wit, C.T. de. Uber ein dynamisches Modell des vegetativen Wachstums von Pflanzenbestanden/ de Wit C.T., Brouder R.// Angew Bot.- 1968.- V.42, N1/2. -P.1-12.

640. Wit ,C.T. de. Simulation of transport processes in soils/ Wit C.T. de, Keulen H. van.- Wageningen: Pudoc, 1972. 109 p.

641. Wu, Q.J. Stochastic simulation of pesticide transport in heterogeneous unsaturated fields/ Wu Q.J., Workman S.R. //J. Environ. Qual.- 1999.-V. 28, N2. -P. 498-512.

642. Xia, J.Y. Multistage functional responses in a ladybeetle-aphid system: Scaling up from the laboratory to the field/ Xia J.Y., Rabbinge R., van der Wer W.// Environ. Entomol.- 2003.- V. 32. -P. 151-162.

643. Xue, S.K. Modeling adsorption-desorption kinetics of alachlor in soils/ Xue S.K., Selim H.M.// J. Environ. Qual.- 1995.- V.24, N5. -P.896-903.

644. Yamako, X. Adsorption and desorption of DTP, the herbicide entity of Pyrozolate by soils and vertical mobility of Pyrozolate and DTP in paddy fields/ Yamako X., Tohjigamori M., Tsujimo J. et al //J. Pest. Sci.- 1988.- V13, N2. -P. 261-268.

645. Young, I.M. Comment on number-size distributions, soil structure, and fractals/ Young I.M., Crawford J.W., Anderson A. et al.// Soil Sci. Soc. Am. J.- 1997.- V.61. -P. 1799-1800.

646. Zabkiewicz, J.A. Adjuvants and herbicidal efficacy present status and future prospects/ Zabkiewicz LA.// Weed Res.- 2000.-V.40. -P.139-149.

647. Zabkiewicz, J.A. Foliar interactions and uptake of agrichemical formulations -Present limits and future potential/ Zabkiewicz, J.A.// Chemistry of crop protection. Progress and prospects in science and regulation. Wiley-VCH- Weinheim, 2003. -P.237-251

648. Zacharias, S. Stochastic simulation of field-scale pesticide transport using Opus and GLEAMS/ Zacharias S., Heatwole C.D., Persaud N. et al // J. Environ. Qual.- 1999.-V.28,N2.-P. 411-423.397

649. Zadoks, J.C. System analysis and the dynamics of epidemics/ Zadoks J.C. //Phytopathology.- 1971.- V.61. -P.600-610.

650. Zadoks, J.C. Epidemiology and plant disease management/ Zadoks J.C., Schein R.D. -Oxford: Oxford Univercity Press, 1979. -247p.

651. Zadoks, J.C. EPIPRE: A system approach to supervised control of pests and diseases of weat in the Netherlands/ Zadoks J.C., Rijsdijk F.H., Rabbinge R.// Pest and pathogen control: strategic, tactical and policy models.- London, 1984. -P. 344-351.

652. Zadoks, J.C. Modelling to a purpose/ Zadoks J.C., Rabbinge R. //Advances in plant pathology. Mathematical models of crop deseas. London.- 1985.- V.3 .- P. 231-244.

653. Zaslavsky, B.G. Computer system for analysis of pesticide fate in soil/ B.G. Zaslavsky, Petrova T.M., Semenova N.N.// Biophysical and physical processes in agroecosystems; Agrophysical Research Institute SPb.,1992. -V.44. -P. 115-139.

654. Zhou, L. A conceptual fractal model for describing time-dependent dispersivity/ Zhou L., SelimH. M. //Soil Sci.- 2002,- V.167. -P.173-183.

Информация о работе

Семенова, Наталья Николаевна
доктора биологических наук
Санкт-Петербург, 2007
ВАК 06.01.11

Диссертация

Теоретические аспекты имитационного моделирования поведения пестицидов в агроценозе для оптимизации экотоксикологических параметров в защите растений - тема диссертации по сельскому хозяйству, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы