SCI Библиотека

В Рязанской области с начала XXI в. зерновое хозяйство претерпело заметные изменения. Зерновые культуры традиционно занимают более половины посевных площадей региона, причем основными производителями являются сельскохозяйственные организации. На протяжении анализируемого периода урожайность зерновых в Рязанской области стабильно превышает средние показатели по России. Ключевыми положительными тенденциями стали значительное увеличение посевных площадей под зерновые культуры (в 2,3 раза с 2000 г., достигнув 146,7 тыс. га в 2023 г.) и еще более впечатляющий рост валового сбора зерна (в 3,7 раза). Однако для дальнейшего развития как крупных агрохолдингов, так и фермерских хозяйств, занятых выращиванием зерновых, необходима целенаправленная поддержка на региональном и федеральном уровнях. Особое внимание следует уделить семеноводческим хозяйствам, которые играют ключевую роль во внедрении в производство семян отечественной селекции, включая зерновые культуры. Решение существующих проблем позволит не только улучшить качество продовольственного и семенного зерна, сократить потери при уборке урожая и повысить общую эффективность отрасли, но и увеличить налоговые поступления в бюджет Рязанской области, что, в свою очередь, будет способствовать динамичному развитию региона.

Статья посвящена оценке редких событий на основе использования многоуровневых трендов, описывающих ряды урожайности сельскохозяйственных культур. Применение многоуровневого моделирования позволяет оценить вероятные потери характеристики биопродуктивности. Предложен алгоритм решения задачи определения очень неблагоприятных ситуаций или редких событий при ведении сельскохозяйственного производства. Результатом алгоритма является определение количества событий как значений низких урожайностей сельскохозяйственных культур, расположенных ниже тренда последовательности локальных минимумов исходных рядов. Кроме того, на основе сформулированных рядов разностей фактических данных и значений биопродуктивности трендов локальных минимумов оценены вероятности редких событий, представляющих собой наибольшие потери исследуемой характеристики. Для этого использовано распределение Пирсона III типа. Алгоритм реализован для трех районов Усть-Ордынского Бурятского округа, которые входят в разные агроландшафтные районы. Помимо оценки редких неблагоприятных событий с использованием значимых трендов в некоторых случаях применен статистический критерий определения событий рядов урожайности сельскохозяйственных культур, представляющих собой случайные выборки. Вначале определялись статистические параметры выборок биопродуктивности – средние значения, коэффициенты вариации, асимметрии и первый коэффициент автокорреляции. На основе этих значений построены законы распределения вероятностей. Помимо распределения Пирсона III типа использована функция трехпараметрического степенного гамма-распределения. Число событий в этом случае определялось по значениям ряда, не превысившим 0.8 от среднего значения многолетнего ряда. При использовании многоуровневого тренда наибольшие потери не всегда наблюдались в годы наименьших значений урожайности сельскохозяйственных культур. Полученные результаты применимы для управления производством продукции в условиях рисков.

Проведённый эксперимент предопределил направление поиска новых технологических приёмов возделывания твёрдой пшеницы, суть которых сводится к сохранению и воспроизводству естественного плодородия чернозёма южного. Ранее разработанные постулаты применения минерального питания влекли за собой внесение с минеральными удобрениями большое количество шлаков (более 505), которые являются наполнителями минеральных удобрений. Не секрет, что в их состав входит множество тяжёлых металлов, которые негативно влияют на почвенное плодородие. Нами была предложена предпосевная обработка семян биоудобрениями нового поколения. Программа исследований была сведена к тому, чтобы попытаться найти альтернативу традиционному минеральному питанию среди биоудобрений. Корневая масса твёрдой пшеницы обладает специфической микоризой, которая более активно взаимодействует с почвенными микроорганизмами. Применение биоудобрений совместно с расчетным количеством минерального питания предопределяют более комфортабельные условия для жизнедеятельности почвенных микроорганизмов. Параллельно с районированными сортами высевались перспективные сорта пшеницы, которые обладали большей пластичностью и адаптивностью к засушливым условиям. В результате эксперимента было обнаружено, что биоудобрения оказывали положительное влияние на протекание почвенных микробиологических процессов. Установлено положительное взаимодействие корневой системы твёрдой пшеницы с биоудобреними нового поколения. Эксперимент был проведён в 2020-2023 гг. в Михайловском районе Волгоградского региона, на полях КХ «Елисеев А. Н», находящегося в зоне чернозёма южного. В агробиологическом сортоиспытании были взяты сорта твёрдой пшеницы: яровые формы сортов Донская элегия и Краснокутка 13, озимые формы - Агат донской и Аксинит. Обрабатывали семенной материал биоудобреними и вносили минеральное питание под заданную урожайность. Четырёхлетний эксперимент позволяет сделать заключение, что биоудобрения («Благо+», «Гуми 20») вполне могут составить конкуренцию обычному минеральному питанию. Применение биоудобрений поможет довести урожайность яровой пшеницы на варианте «Гуми 20 + N147Р55К90» до 4,72 т/га (сорт Донская элегия), а у озимой твёрдой пшеницы Аксинит до 5,47 т/га. В то время на контрольных вариантах этих сортов урожайность составляла, соответственно, 2,53 и 3,18 т/га.

В исследовании изучено влияние сроков и норм внесения листовых подкормок озимой мягкой пшеницы на технологическое качество зерна. Отмечено положительное влияние листовые подкормки различными биостимуляторами на массу 1000 зерен, содержание общего белка и сырой клейковины. Практические результаты работы заключаются в том, что в условиях светло-серых почв при вносении удобрений под озимую пшеницу в количестве 50% (NPK 90:45:30 кг/га) от количества традиционных норм (NPK 180:90:60 кг/га), а так же при использовании жидких суспензионных препаратов, обогащенных макро- и микроэлементы различных компонентов был определен эффект экономии минеральных удобрений, повышения урожайности и качества зерна. Подкормка озимой пшеницы суспензиями различных компонентов в фазу осеннего кущения, в период образования флагового листа и после колошения положительно повлияла на натурный вес зерна (42,9; 43,7; 36,8 г/л) и количество белка в зерне (1,2; 1,2; 1,1%) в сравнении с контролем.

Освоение смешанных посевов в сельском хозяйстве является одним из эффективных путей управления количеством и качеством продукции, повышением степени полезного использования растениями тепла, света, осадков, питательных веществ почвы и агротехнических приемов, что связано с относительно высокой устойчивостью их к стрессам и более полной реализацией биопотенциала компонентов.

Анализ гиперспектральных изображений представляет большой интерес при изучении растений. В настоящее время такой анализ используется все более широко, поэтому создание методов обработки гиперспектральных изображений является актуальной задачей. В статье представлен конвейер для работы с гиперспектральными изображениями, который включает: предварительную обработку, базовый статистический анализ, визуализацию многоканального гиперспектрального изображения, а также решение задач классификации и кластеризации с применением методов машинного обучения. В текущей версии пакета программ реализованы следующие методы: построение доверительного интервала произвольного уровня для разницы выборочных средних; проверка сходства распределений интенсивности линий спектра для двух наборов гиперспектральных изображений на основе U-критерия Манна–Уитни и критерия согласия Пирсона; визуализация в двухмерном пространстве с применением методов понижения размерности PCA, ISOMAP и UMAP; классификация с использованием линейной или гребневой регрессии, случайного леса и градиентного бустинга; кластеризация образцов с помощью EM-алгоритма. Программный конвейер реализован на языке Python с использованием библиотек Pandas, NumPy, OpenCV, SciPy, Sklearn, Umap, CatBoost и Plotly. Исходный код доступен по адресу: https://github.com/igor2704/Hyperspectral_images. Данный конвейер был применен для идентификации пигмента меланина в оболочке зерен ячменя на базе гиперспектральных данных. Визуализация на основе методов PCA, UMAP и ISOMAP, а также использование алгоритмов кластеризации показали, что на базе гиперспектральных данных с высокой точностью можно провести линейное разделение образцов зерен с пигментацией и без нее. Анализ выявил статистически значимые различия в распределении медиан интенсивности для выборок изображений зерен с пигментом и без него. Таким образом, продемонстрировано, что с помощью гиперспектральных изображений с большой точностью можно определить наличие или отсутствие меланина в зернах ячменя. Созданный в данной работе гибкий и удобный инструмент позволит существенно повысить эффективность анализа гиперспектральных изображений.

В статье представлены результаты научных исследований за 1991–2021 гг. Северо– Западного научно–исследовательского института молочного и лугопастбищного хозяйства – обособленного подразделения ФГБУН ВолНЦ РАН по вопросам создания высокоурожайных бобовозлаковых травосмесей для агроклиматических условий Европейского Севера России. По результатам исследований разработаны технологии выращивания перспективных культур (козлятник восточный, люцерна изменчивая, фестулолиум, овсяница тростниковая) в одновидовых и смешанных посевах. Беспокровные посевы козлятника и травосмеси за два укоса обеспечили получение 7,2–7,9 т/га сухого вещества. По продуктивности одновидовые посевы достоверно превосходили смешанные посевы. Из травосмесей выделились посевы с овсяницей луговой, ежой сборной и кострецом безостым. Урожайность люцерны изменчивой и травосмесей с ее участием за два укоса составила от 7,8 до 9,5 т/га сухого вещества. Существенно уступали люцерне на 0,86–1,04 т/га сухого вещества травосмеси с тимофеевкой. Одновидовые посевы фестулолиума при двухукосном использовании достоверно уступали по урожайности травосмесям с бобовыми видами трав на 0,9–4,0 т/га СВ. Бобовозлаковые травосмеси отличались повышенным содержанием протеина (в 1,7–2,1 раза), жира (в 1,1–1,2 раза), пониженным содержанием клетчатки (в 1,2–1,3 раза). Уборка первого укоса в фазу бутонизации бобовых, начала колошения фестулолиума достоверно снижала выход сухого вещества на 20 % в сравнении с уборкой в фазу цветения. При этом в растительной массе раннего скашивания возрастало содержание протеина на 12 % у фестулолиума, на 21–36 % у фестулолиума с клевером и лядвенцем и на 3–11 % у травостоев с люцерной. Эффективно для трехукосного использования включать в бобово-злаковые травосмеси овсяницу тростниковую. Травосмеси с ее участием за три укоса обеспечивают урожайность на уровне контроля (два укоса), а по выходу протеина с гектара превосходят его на 26–31%.

Установлено, что содержание легкодоступного фосфора в почве мелкоделяночного опыта после трёх лет применения удобрений оставалось средним во всех вариантах, удобрения компенсировали его вынос зерновыми культурами. В полевом опыте содержание этой формы фосфора в пахотном слое почвы достоверно увеличивалось только при рядковом внесении удобрений, при остальных способах внесения оно уменьшалось до низкого. Удобрения в обоих опытах при всех способах внесения не только компенсировали вынос подвижного фосфора зерновыми культурами, но и создавали высокую и повышенную обеспеченность им растений. Они увеличивали содержание минеральных фосфатов и не влияли на соотношение их групп в почве. На долю активных фракций приходилось 22–25 %, фосфаты Са – Р3 составляли 68–72 %, доля фосфатов Al – P и Fe – P была наименьшей и практически не изменялась, что свидетельствует об отсутствии перегруппировки и закреплении фосфатов в менее доступные и недоступные для растений формы. Фосфор удобрений поглощался не только растениями, но и микроорганизмами. Больше всего микробного фосфора в слое 0–20 см чернозёма выщелоченного в мелкоделяночном опыте обнаружено при локальном внесении удобрений – 22 кг/га, а в чернозёме полевого опыта – при рядковом внесении – 31 кг/га, он может быть использован растениями в последействии. В слое почвы 0–40 см мелкоделяночного опыта запасы микробного фосфора в зависимости от способа внесения удобрений возрастали в ряду: рядковый – разбросной – локальный, а полевого: разбросной – локальный – рядковый. Только при внесении в рядки при посеве с семенами удобрения достоверно повышали урожайность яровой пшеницы, прибавка от них в мелкоделяночном и полевом опытах составила в среднем 42 и 26 % соответственно. Наибольшая урожайность овса в условиях достаточной влагообеспеченности почвы получена при разбросном внесении удобрений в действии и при рядковом – в последействии, прибавка урожайности составила 12 и 20 % соответственно. Баланс легкодоступного фосфора в чернозёме полевого опыта положительный при всех способах внесения удобрений, при его дефиците в контроле – 26 кг/га, а подвижного – положительный во всех вариантах.

Китай - крупная аграрная страна с многолетней историей сельскохозяйственного производства и культуры земледелия, в то же время для удовлетворения потребностей населения ей необходимо постоянно увеличивать производство продуктов питания. В производстве пропашных культур однородность и качество всходов является определяющим фактором для получения высокой урожайности. В статье систематически анализируются факторы, влияющие на однородность всходов, а также предлагаются методы и средства решения проблемы неоднородности. Основная концепция повышения урожайности пропашных культур подразумевает использование качественного семенного материала, оптимальных агротехнических методов, оптимальной системы машин и посевных комплексов. Приводятся способы увеличения однородности всходов путем создания адаптивных систем поддержания необходимой глубины высева в зависимости от параметров почвы в режиме реального времени.

Кемеровская область является регионом экстремального земледелия, в связи с чем нуждается в разработке эффективных биологических методов повышения продуктивности культурных растений, адаптированных к данным условиям. Целью настоящей работы являлся поиск стимулирующих рост растений микроорганизмов, ассоциированных с яровым ячменем, а также формирование на их основе микробного консорциума и проведение полевой апробации. В качестве объектов исследования выступали семена ярового ячменя, отобранные на территории Кемеровской области, выделенные из них ростостимулирующие микроорганизмы и консорциумы, составленные на их основе. В ходе исследования выделили 9 бактериальных изолятов, которые проверили на способность синтезировать ростостимулирующие вещества (кинетин и индолил-3-уксусную кислоту). Три штамма с лучшими показателями SHv-2, SHv-5, SHv-6 отобрали для дальнейших исследований. Установлено, что штаммы способны фиксировать азот (SHv-2 - 800 мкг/мл; SHv-5 - 210 мкг/мл; SHv-6 - 840 мкг/мл). Также наблюдалась способность к солюбилизации фосфатов (SHv-2 - 2,53; SHv-5 - 1,25; SHv-6 - 3,33). Изучение культурально-морфологических и биохимических свойств позволило идентифицировать штаммы: SHv-2 - Pantoea allii; SHv-5 - Raoultella ornithinolytica; SHv-6 - Pantoea ananatis. На основании данных микроорганизмов составлены различные варианты микробных консорциумов, которые также оценены на способность продуцировать ростостимулирующие вещества и фиксировать азот. Консорциум MC-7 состава Pantoea allii, Raoultella ornithinolytica, Pantoea ananatis в соотношении 1:1:3 соответственно проявлял максимальную активность по исследуемым параметрам. Полевые испытания данного консорциума показали, что он успешно повышает продуктивность ячменя ярового. Несмотря на аномальные погодные условия (отсутствие продуктивных дождей), наблюдалось усиление роста культур, обработанных консорциумом, в сравнении с контрольными вариантами. Установлены также наиболее перспективные варианты обработки ярового ячменя - вариант 3 и 4.