По прогнозам экспертов, дальнейшее развитие производства зерна в наибольшей мере будет связано с повышением стабильности урожаев возделываемых сортов. Например, в Канаде фунгициды на посевах пшеницы практически не используются, поскольку возделываемые сорта устойчивы к наиболее вредоносным грибам (различные виды ржавчины, головня). Селекция здесь в большей степени ориентирована на болезнеустойчивость, чем на урожайность (Касаева, Ковалев, 1989). В Белоруссии вклад сорта в увеличение производства зерна неуклонно возрастает. Если в настоящее время прибавка урожая от селекции и семеноводства оценивается в 15— 20%, то в перспективе, по прогнозам ученых, она достигнет 50—80% (Гриб, 1998). Академик H.И. Вавилов (1987) отмечал, что новые проблемы будут ставить перед селекцией и новые цели
МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ В СЕЛЕКЦИИ НА ПРОДУКТИВНОСТЬ
Необходимость учета влияния на продуктивность растений множества сильно варьирующих факторов в динамике (биологических особенностей растений, почвенных, климатических, агротехнических, экономических и других факторов) обуславливает развитие системного подхода к управлению формированием урожая на основе моделирования. Точный расчет с применением математических моделей и вычислительной техники обеспечивает наиболее эффективное использование ресурсов с учетом роста плодородия полей и охраны окружающей среды. Это повышает объективность, точность решения задач оптимизации по сравнению с традиционными методами принятия решений на основе практического опыта и интуиции.
В зарубежных странах с развитым сельским хозяйством моделирование находит все большее значение для прогнозирования урожайности и управления формированием урожая сельскохозяйственных культур в целях достижения максимальной эффективности в земледелии. Потребность в разработке и совершенствовании математических моделей обусловлена непрерывным усложнением задач, возникающих во всех отраслях сельского хозяйства, имеющих системный характер, ужесточение требований к корректности и обоснованности принятия решений. Все это ведет к повышению удельного веса математических моделей в ряду средств современной информационной технологии.
В селекционных программах с помощью моделирования ведутся исследования для выявления оптимального сочетания признаков при проектировании новых сортов с заданными параметрами. По-видимому, в будущем значительная часть работы в этих программах будет состоять из разработки целесообразных моделей и сбора материала для математического моделирования.
Все многообразие разрабатываемых и применяемых математических моделей формирования урожая объединяется в три основных типа: балансовые, математико-статистические и динамические имитационные модели. В практике прогнозирования и программирования урожая наибольшее применение получили первые два типа. Комплексные динамические модели используются пока преимущественно для исследовательских целей — изучения особенностей механизмов, определяющих важнейшие физиологические процессы растений, возможность их адаптации и т.д. Для решения практических задач разрабатываются прикладные динамические модели продуктивности посевов сельскохозяйственных культур.
Методы планирования и организации фундаментальных и прикладных исследований, направленные на разработку моделей продукционного процесса растений, отличаются от традиционных. Это, прежде всего комплексные исследования, для которых характерен системный подход, позволяющий связать совокупность различных экспериментов физиологов, селекционеров, агрометеорологов, агрохимиков, растениеводов, математиков и инженеров в единую систему взаимосвязанных теоретических и экспериментальных работ, сориентированных на достижение единой цели. В зависимости от цели модели и ее структуры соотношение проводимых полевых, вегетационных, лабораторных опытов, исследований в фитотроне и на ЭВМ может быть различным. В связи с необходимостью проведения многофакторных опытов для определения параметров модели в этих исследованиях одним из наиболее рациональных является метод математического планирования эксперимента, базирующийся на основе математической статистики.
По мере накопления количественных данных о биологических процессах в растениях, а также о процессах, протекающих в системе почва – погода - растительный покров, совершенствования математических методов роль моделирования в программировании урожайности и селекции растений будет возрастать. Вместе с тем разработанные в ряде научных учреждений (Волгоградский СХИ, ЮжНИИГиМ, АФИ, MCXA, ВНИИ риса, ВНИИ кормов и др.) модели и системы программно-целевого управления урожаем отдельных культур и продуктивностью севооборотов в целом уже сейчас позволяют более эффективно использовать имеющиеся ресурсы, значительно снижать затраты труда на возделывание культур и получать запланированные урожаи.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Селекция и интенсификация технологий в ряде экономически развитых стран определили современный высокий уровень урожайности зерновых (44—63 ц/га) и других культур. Есть основание считать, что дальнейшее нарастание производства сельскохозяйственной продукции в мире будет осуществляться на основе тех же факторов, прежде всего, за счет повышения уровня интенсификации земледелия в развивающихся странах. Но поскольку интенсификация земледелия на определенном этапе сопряжена с экономическими и экологическими издержками, важнейшее значение приобретают биологические и биофизические исследования, направленные на селекционное улучшение растений, стабильность производства сельскохозяйственной продукции и повышение ее качества.
Роль селекции в повышении фотосинтетической продуктивности растений современных сортов проявилась, главным образом, в изменении морфогенеза, т.е. генетическом улучшении структуры растений. Для значительного увеличения зерновой продуктивности новых сортов без изменения продолжительности вегетационного периода требуется повышение активности фотосинтетического аппарата на основе генетической перестройки его структуры и функций, детального изучения всех глубинных сторон процесса фотосинтеза, начиная с его первичных реакций. Рост продуктивности новых сортов кормовых культур, у которых общая надземная биомасса является хозяйственной частью урожая, также находится в прямой зависимости от активности фотосинтеза. Но при современном уровне знаний физиологии и генетики фотосинтеза и дыхания задача повышения активности фотосинтетического аппарата селекционными методами пока еще не имеет четкого решения.
Наряду с фотосинтезом, рост является важнейшей функцией продукционного процесса растений. Образовавшиеся в процессе фотосинтеза пластические вещества, а также синтезируемые при его участии стимуляторы и ингибиторы обеспечивают реализацию генетической программы роста и развития.
Кардинальным путем повышения урожайности сельскохозяйственных культур и ее стабильности, по мнению ряда исследователей, является создание генетически модифицированных растений (ГМР). Сдерживающими причинами широкомасштабного перевода растениеводства на этот путь развития являются: высокая стоимость работ по созданию ГМР и биобезопасность. Последнее обстоятельство вызывает обеспокоенность людей в различных странах мира и их протест против производства продуктов питания из ГМР. Теоретически не исключается, что в результате взаимодействия чужеродных и собственных генов генетически модифицируемого организма, а также воздействия мутагенных факторов среды могут возникать наследственные изменения, приводящие к образованию опасных для здоровья людей и окружающей среды, токсичных белков и других органических соединений. Следует отметить, что эти вопросы находятся под контролем специальных комиссий по биобезопасности, созданных во многих странах занимающихся генно-инженерными работами, в т.ч. и в России. Другой путь управления продукционным процессом растений в целях повышения их устойчивости к стрессам и продуктивности — применение природных и синтетических фиторегуляторов путем обработки этими препаратами семян и посевов сельскохозяйственных культур. Недостатком этого способа является наличие генетической и экологической безопасности, особенно при использовании химических аналогов фитогормонов. В связи с вышеизложенным поиск новых приемов управления продукционным процессом растений является актуальным (Балашова и др., 2001).