Оценка пригодности заброшенных земель к возделыванию овса на основе прогнозирования его урожайности по данным долговременного мониторинга (на примере конкретного хозяйства)

   В работе приведены результаты прогнозирования урожайности овса для условий заброшенных земель бывшего опытно-производственного хозяйства (ОПХ) Всероссийского научно-исследовательского института мелиорированных земель, находящегося в центре Тверской области. Для этого использовали данные долговременного (1997-2020 гг.) мониторинга урожайности этой культуры в чистых и покровных (с подсевом трав) посевах на агро-экологической трансекте агроэкополигона «Губино», расположенного в пределах ОПХ. С помощью статистико-математического моделирования выявлены закономерности формирования урожайности овса в пределах трансекты. На основе этих формул рассчитывали прогнозные урожайности овса для всей территории заброшенных земель, а также создавали карты ее изменчивости в условиях ОПХ и мероприятий по интенсификации производства зерна. Установлено, что овес в чистых посевах сильнее всего реагирует на содержание в почвах обменного калия, их водообеспеченность и гумусированность, тогда как в покровных посевах его урожай во многом зависит от содержания подвижного фосфора в почве, степени освещенности и заболоченности территории. Более 92 % площади ОПХ потенциально способны обеспечить урожайность овса в чистых посевах от 2,7 до 3,1 т/га, а повышенная (3,0-3,3 т/га) урожайность овса в покровных посевах может быть получена только на ≈ 44 % площади хозяйства. Основными приемами повышения урожайности овса в чистых посевах являются внесение калийных и органических удобрений, а также сохранение влаги в почвах, тогда как расширение площади покровных посевов предполагает использование сортов овса, слабо реагирующих на избыток фосфора в почве. Интенсификация производства овса в чистых посевах возможна на площади 6026 га, а в покровных – только на 790 га, так как на остальной территории хозяйства его продуктивность ограничивается недостаточной освещенностью и заболоченностью почв.

1. Щерба В. Н., Долматова О. Н. Оценка состояния и перспективы развития системы землепользования южной лесостепи Омской области. Московский экономический журнал. 2022;7(5):107-122. Режим доступа: https://qje.su/wp-content/uploads/2022/06/SHHerba-Dolmatova.pdf EDN: DRDGAD

2. Иванов Д. А., Ковалев Н. Г. Ландшафтно-мелиоративные системы земледелия (прикладная агрогеография) : монография. Тверь: Кондратьев А. Н., 2017. 310 с. Режим доступа: https://search.rsl.ru/ru/record/01009621352

3. Усанова З. И., Васильев А. С. Теория и практика создания высокопродуктивных посевов овса посевного в условиях Центрального Нечерноземья. Тверь: Тверская ГСХА, 2014. 325 с.

4. Долгова Т. В., Надежина Н. В., Чухнин Ю. А. Влияние ландшафтных условий на эффективность возделывания гороха полевого и овса. Плодородие. 2012;(1(64)):21-22. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=17416464 EDN: ORDFZZ

5. Trifuntova I. B. Ecological variability of the quality of oats varieties depending on vegetation conditions. IOP Conference Series Earth and Environmental Science. 2020:547(1):012041. doi: 10.1088/1755-1315/547/1/012041

6. Сорокина А. В., Комарова Г. Н. Влияние климатических факторов на развитие и формирование хозяйственно ценных признаков овса. Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2014;(6):55-61. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=22805010 EDN: TFBCFR

7. Анкудович Ю. Н. Влияние климатических и агрохимических факторов на урожайность овса в условиях севера Томской области. Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2015;(5):40-47. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=24790821 EDN: UWMYDD

8. Canales F. J, Montilla-Bascón G., Gallego-Sánchez L. M., Flores F., Rispail N., Prats E. Deciphering Main Climate and Edaphic Components Driving Oat Adaptation to Mediterranean Environments. Frontiers in Plant Science. 2021;12:780562. doi: 10.3389/fpls.2021.780562

9. Canales F. J., Montilla-Bascón G., Bekele W. A., Howarth C., Langdon T., Rispail N., Tinker N. A., Prats E. Population genomics of mediterranean oat (A. sativa) reveals high genetic diversity and three loci for heading date. Theoretical and Applied Genetics. 2021;134:2063-2077. doi: 10.1007/s00122-021-03805-2

10. Иванов Д. А., Рубцова Н. Е. Адаптивные реакции сельскохозяйственных растений на ландшафтные условия Нечерноземья. Киров: ГНУ Зональный научно-исследовательский институт сельского хозяйства Северо-Востока имени Н. В. Рудницкого, 2007. 356 с.

11. Ivanov A., Ivanova Z. Efficiency of Precision Fertilization System in Grain-Grass Crop Rotation. Agriculture. 2022;12(9):1381. doi: 10.3390/agriculture12091381

12. Мансапова А. И., Пыко Т. Ю., Берендеева Л. О. Возделывание новых сортов овса в условиях подтайги Омской области. Омск: Изд-во ИП Макшеевой Е. А., 2020. 24 с.

13. Мансапова А. И., Берендеева Л. О. Продуктивность полевых севооборотов в условиях равнинных ландшафтов подтайги Западной Сибири. Земледелие. 2018;(1):16-19.

14. Рачков М. В., Надежина Н. В., Чухнин Ю. А. Совместное возделывание вики и овса на зернофураж в различных ландшафтах. Плодородие. 2010;(3(54)):20-21. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=14866461 EDN: MNIKBP

15. Иванов Д. А., Карасева О. В., Рублюк М. В. Влияние компонентов ландшафта на продуктивность культур. Плодородие. 2021;(4(121)):39-43. doi: 10.25680/S19948603.2021.121.12 EDN: IYVWDT

16. Zhao H., Li J., Guo L., Wang K. Crop Diversity at the Landscape Level Affects the Composition and Structure of the Vegetation-Dwelling Arthropod Communities in Naked Oat (Avena Chinensis) Fields. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021;18(1):30. doi: 10.3390/ijerph18010030

17. Карманов И. И., Булгаков Д. С. Методика почвенно-агроклиматической оценки пахотных земель для кадастра. М.: ГНУ Почвенный ин-т им В. В. Докучаева Россельхозакадемии, 2012. 119 с.

18. Шашко Д. И. Агроклиматическое районирование СССР. М.: Колос, 1967. 336 с.

19. Каюмов М. К. Программирование урожаев сельскохозяйственных культур. М.: Агропромиздат, 1989. 317 с.

20. Coleman K., Muhammed S. E., Milne A. E., Todman L. C., Dailey A. G., Glendining M. J., Whitmore A. P. The landscape model: A model for exploring trade-offs between agricultural production and the environment. Science of the Total Environment. 2017;609:1483-1499. doi: 10.1016/j.scitotenv.2017.07.193

21. Иванов Д. А. Мониторинг как научная основа современного кормопроизводства. Биосфера. 2022;14(3):151-155. doi: 10.24855/biosfera.v14i3.688 EDN: PJBDYA

22. Иванов Д. А., Карасева О. В., Рублюк М. В., Анциферова О. Н. Исследование динамики урожайности трав в пределах агроландшафта на основе долговременного мониторинга. Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2022;23(2):221-229. doi: 10.30766/2072-9081.2022.23.2.221-229 EDN: FYQZIJ

23. Иванов Д. А. Влияние почв и рельефа на продуктивность разновозрастных травостоев. Международный сельскохозяйственный журнал. 2021;(4(382)):73-76. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46491245&ysclid=llxie6zuuw584786710 EDN: WQYYGX

24. Иванов Д. А., Корнеева Е. М., Салихов Р. А., Петрова Л. И., Пугачева Л. В., Рублюк М. В. Создание ландшафтного полигона нового поколения. Земледелие. 1999;(6):15-16.

25. Бурлакова Л. М., Кудрявцев А. Е., Совриков А. Б. Влияние содержания в почве подвижных элементов питания на урожайность овса в Уймонской долине Республики Алтай. Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2003;(2):32-35. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=18025629 EDN: PELVIF

26. Юдович Я. Э., Кетрис М. П., Рыбина Н. В. Геохимия фосфора. Сыктывкар: ИГ Коми НЦ УрО РАН, 2020. 512 с.