Модель устойчивого земледелия сельскохозяйственного предприятия лесостепи Южного Урала (стр. 6 из 11)
Регрессионный анализ был проведен для установления взаимосвязи между урожайностью культур и на удобренном фоне. Данные этого анализа занесены в таблицу 5.
Таблица 5 – Коэффициенты корреляции урожайности культур
| Культура | Пшеница | Вико-овес | Кукуруза | Овес | Горох |
| Пшеница | 1,0 | -0,001 | 0,456 | 0,399 | 0,642 |
| Вико-овес | -0,001 | 1,0 | 0,360 | 0,526 | 0,042 |
| Кукуруза | 0,456 | 0,36 | 1,0 | 0,677 | 0,245 |
| Овес | 0,399 | 0,526 | 0,677 | 1,0 | 0,496 |
| Горох | 0,642 | 0,042 | 0,245 | 0,496 | 1,0 |
Из данных таблицы видно, что сильная связь наблюдается между урожайностью кукурузы и овса. Средняя по силе связь обнаруживается между урожайностью кукурузы и пшеницы, овса и пшеницы, пшеницы и гороха, вико-овсянной смеси и кукурузы, овса и вико-овсянной смеси, гороха и овса. Слабые связи наблюдаются между урожайностью пшеницы и вико-овсянной смеси, гороха и вико-овсянной смеси, кукурузы и гороха. Автокорреляция между урожайностью пшеницы и пшеницы, кукурузы и кукурузы.
Также был проведен регрессионный анализ для установления связей между урожайностью культур на удобренном фоне и фоне без удобрений. Данные анализа приведены в таблице 6.
Таблица 6 – Корреляция урожайности культур на двух фонах
| Аргумент/функция | Коэффициент корреляции | Уравнение регрессии |
| Пшеница 0/Пшеница N40P20 | 0,96 | Y=-0.387+1.247x |
| Кукуруза 0/Кукуруза N40P20 | 0,97 | Y=-33.806+1.498x |
| Овес 0/Овес N40P20 | 0,91 | Y=-1.247+1.317x |
| Вико-овес 0/Вико-овес N40P20 | 0,94 | Y=-1.123+1.284x |
| Горох 0/Горох N40P20 | 0,99 | Y=-0.327+1.112x |
При анализе данных наблюдается сильная связь между урожайностью таких культур как: пшеница (без удобрений) и пшеница на удобренном фоне, кукуруза (без удобрений) и кукуруза на удобренном фоне, вико-овсянная смесь (без удобрений) и вико-овсянная смесь на удобренном фоне, овес (без удобрений) и овес на удобренном фоне, горох (без удобрений) и горох на удобренном фоне.
Четвертым этапом обработки данных было установление зависимости урожайности культур от осадков вегетационного периода и майских осадков.
По средним многолетним данным, осадки вегетационного периода выпадают неравномерно, однако эта неравномерность сглаживается, создавая лучшие, по сравнению со средними многолетними, условия увлажнения вегетационного периода. В такие годы погодные условия могут обеспечить высокий урожай. Недостаток или переизбыток влаги и тепла в определенные периоды произрастания растений приводит к угнетению биологических процессов в растениях. Особенно опасны такие явления в критические периоды формирования урожая.
Засуха – это иссушение корнеобитаемого слоя почвы, которое возникает при длительном отсутствии осадков, преимущественно при высокой испаряемости (Чирков, 1986). По времени наступления различают весеннюю, летнюю и осеннюю засухи. Засуха в первой и большее количество осадков во второй половине вегетации – довольно частое явление в Зауралье, это своего рода климатическая закономерность. В лесостепи огромную роль играют в основном летние осадки. При статистической обработке данных обнаружена тесная связь летних осадков с урожайностью культур. Сила связи между осадками и урожайностью культур различна в различных агроклиматических зонах Южного Урала. Сильная положительная связь существует между урожайностью яровой пшеницы и осадками июня, что подтверждают результаты проведенного корреляционно-регрессионного анализа для двух наиболее контрастных зон северной лесостепной и степной (Фрумин,1999). Результаты отображены в таблице 7.
Таблица 7 – Зависимость урожайности пшеницы от суммы месячных осадков вегетационного периода в некоторых агроклиматических зонах
| Агроклиматическая зона | Месяц | Уравнение регрессии | Коэффициент корреляции |
| Северная лесостепь | Май | Y=14,08-0,068x | -0,32 |
| Июнь | Y=7,22+0,093x | 0,67 | |
| Июль | Y=17,36-132,1/x | 0,18 | |
| Август | Y=1,09xe-0,028x | -0,16 | |
| Степь | Май | Y=11,70-24,25/x | 0,04 |
| Июнь | Y=8,20+0,09x | 0,52 | |
| Июль | Y=0,341xe-0,01x | 0,08 | |
| Август | Y=17,13-0,096x | -0,39 |
Отсюда следует, что июньские осадки играют огромную роль в формировании урожая хлебных злаков. Июньская засуха весьма частое явление на Южном Урале, она и сдерживает увеличение урожайности зерновых. Июльский дефицит влаги часто совпадает со вторым критическим периодом злаковых яровых культур особенно при ранних сроках посева (первый критический период приходится на май в период кущения яровых зерновых при ранних сроках посева) (Бараев, 1988). Июльская засуха – явление нечастое в регионе и редко играет роль лимитирующего фактора. Об этом свидетельствует высокая обеспеченность осадков свыше 30 и свыше 40 мм на всем Южном Урале (Фрумин, 1999). Слабая связь урожайности с осадками августа позволяет говорить о их бесполезности в формировании урожая текущего года.
Для рано созревающих яровых культур (горох, вико-овсяная смесь) величина данного коэффициента корреляции еще ниже и колеблется от минус 0,36 до минус 0,45.
Подведем итог. Количество осадков за вегетационный период сильно влияет на изменение урожайности сельскохозяйственных культур. Корреляционный анализ показал зависимость урожайности от количества июльских осадков. Выделение из длинного ряда влажных и засушливых лет позволило разработать модель устойчивого земледелия для стабильного функционирования предприятия независимо от сложившихся погодных условий года. По результатам статистических данных можно сделать следующие выводы:
1.Одним из основных факторов неустойчивости сельскохозяйственного предприятия является колебания урожайности, которые в свою очередь зависят от количества выпадающих за вегетационный период осадков и поступающего на земную поверхность тепла.
2. Анализ 31-летнего ряда данных показал, что на Южном Урале в среднем 1 раз за десятилетие бывает избыточно увлажненный (220-337), на каждые 15 лет приходится один год с засухой, за вегетационный период выпадает не более 81 мм. При этом майская засуха наблюдается каждые 4 года, количество выпавших осадков за этот месяц колеблется от 8 до 30 мм.
3. В целях уменьшения колебаний урожайности сельскохозяйственных культур, сельскохозяйственные предприятия должны предусмотреть возможность уменьшения зависимости урожайности от погодных условий.
3.2 Описание модели
Целью математического моделирования устойчивого земледелия является нахождение таких количественных параметров системы земледелия, при которых обеспечивается экономически эффективное функционирование предприятия при определенных агроэкологических характеристиках земель и культур, заданном природно-ресурсном и производственно-ресурсном потенциале, соблюдении требований по охране окружающей среды.
Модель устойчивого земледелия разработана руководителем дипломного проекта Фруминым Игорем Лазаревичем. Модель состоит из блоков. Первый блок содержит переменные по данным культурам и технологии их возделывания. Также в состав первого блока входят основные ограничения по ресурсам и вспомогательные по формированию севооборотов и половозрастной структуры стада. Число остальных блоков определяется количеством исходов ода в модели. В реализации этой модели было задействовано три погодных сценария, причем вероятность каждого принята одинаковой. По составу переменных и ограничений второй и все последующие блоки приведены к единому виду. Переменные включают тот же набор культур, что и первый блок, но каждая из них различается по способам использования. Например, переменная первого блока ″Овес, размещаемый после зерновых третьей культурой 4-польного зернопарового севооборота″, различается по использованию – на товарное зерно, на фуражное зерно, на зерносенаж. Переменные по животноводству делятся по типам кормления, определяемым в соответствии с принятыми рационами. Ограничения второго и остальных блоков определяется использованием машинно-тракторного парка и других ресурсов. Дополнительные переменные и вспомогательные ограничения этих блоков позволяют произвести связь между накоплением (при благоприятном и среднем сценарии года) и расходованием (при неблагоприятном исходе) переходящего запаса кормов.
Необходимо формализовать задачу, для этого нужно найти значения xijkl и xiqr, максимизирующие целевую функцию:
(10)i Î I; j Î J; k Î K; l Î L; q Î Q; r Î R.
здесь xijkl есть переменная обозначающая площадь посева в год с i-м сценарием погодных условий j-й культуры, размещенной по k-му предшественнику, используемую для получения l-го вида продукции; cijkl – прибыль, получаемая с 1 га; xiqr– переменная, обозначающая численность сельскохозяйственных животных, относящихся к q-й половозрастной группе при r-м типе кормления; ciqr – прибыль, получаемая от одной головы КРС; I– множество индексов исходов по степени благоприятности погодных условий; J– множество индексов видов сельскохозяйственных культур; K– множество индексов видов предшественников; L– множество индексов вида продукции растениеводства; Q– множество индексов половозрастных групп сельскохозяйственных животных; R– множество индексов типов кормления КРС.
После того как мы формализовали задачу, необходимо ввести ограничения.
1) Ограничение по площади пашни S