Авторизация

Логин:
Пароль:
Восстановить пароль
Регистрация
  • Форум
  • Блоги
  • Контакты
  • Новости
  • Продукты
  • Отрасли
  • Обучение
  • Поддержка
  • События
  • О компании
  • 1 (64) | 2013 Оптимизация размещения посевов сельскохозяйственных культур с использованием ArcGIS

    Иванов Д.А. Всероссийский НИИ сельскохозяйственного использования мелиорированных земель (ВНИИМЗ), г. Тверь, e-mail: volok123@gmail.com


    Optimization of agricultural crops spatial placement with ArcGIS


    Предложен и апробирован на практике метод выбора оптимальных мест для размещения посевов многолетних трав в пределах агроландшафта. Описаны правила использования архивных данных, результатов научных исследований и информационных технологий при прогнозировании урожайности и устойчивости посевов сельскохозяйственных культур.

    Процесс оптимизации размещения посевов в агроландшафтах на основе прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур является важнейшей процедурой при адаптации сельскохозяйственного производства к различным природным условиям [2, 3]. Особенно это актуально при разработке адаптивно-ландшафтных и прецизионных систем земледелия. В данной работе показаны принципы прогнозирования урожайности культур в условиях реального хозяйства, основанные на использовании мониторинговых наблюдений, результаты которых анализировались с помощью информационных технологий.

    Предлагаемый метод основан на расчете значений урожайности культуры для условий хозяйства с помощью регрессионных уравнений функциональных зависимостей урожая от условий природной среды, полученных по результатам ландшафтно-полевого опыта. Мультирегрессионные уравнения зависимости урожая культуры от условий природной среды получают в ходе трансектных исследований на агроэкологическом полигоне [1]. Эти уравнения позволяют выявить факторы, достоверно влияющие на продуктивность культуры, а также ранжировать их по силе воздействия на урожай. Применение математических моделей, разработанных на основе данных ландшафтно-полевого опыта, возможно только в хозяйстве, территория которого в ландшафтном отношении генетически однотипна с территорией агроэкологического стационара.

    Основными этапами прогнозирования урожайности являются:

    1. Создание банка данных, описывающего условия природной среды изучаемого хозяйства.
    2. Создание электронных карт свойств природной среды хозяйства.
    3. Определение, на основе мониторинговых наблюдений в пределах агроэкологического стационара, функциональных зависимостей урожайности культуры от факторов, отображенных в банке данных хозяйства, для различных погодных условий.
    4. Расчет значений прогнозной урожайности на территорию хозяйства для различных погодных условий.
    5. Создание прогнозных карт урожайности культуры для различных погодных условий.
    6. Создание карт устойчивости урожая культуры.
    7. Анализ карт урожайности и устойчивости культур.

    Практическое применение методов прогнозирования урожайности покажем на примере модельного хозяйства, расположенного в окрестностях Всероссийского научно-исследовательского института сельскохозяйственного использования мелиорированных земель (Земли ВНИИМЗ).

    Первым этапом работы является создание карты точек опробования (опорных точек) – мест на территории хозяйства, для которых известны параметры окружающей среды (рис. 1).

    Формирование банка данных на это хозяйство осуществлялось на основе изучения архивных агрохимических картограмм, фондовых материалов и проектов мелиоративного строительства. Использование топографической основы позволило создать достаточно подробную цифровую модель рельефа (ЦМР).

    С помощью ГИС-технологий на основе программного продукта ArcGIS ArcView и ЦМР были созданы карты крутизны склонов, кривизны поверхности, солнечной радиации, которые совмещали с картой точек опробования.

    Банк данных на это модельное хозяйство содержит сведения по следующим показателям:

    • кислотность пахотных горизонтов почв (единицы рН);
    • содержание обменного калия в пахотных горизонтах почв (мг/100 гр.);
    • содержание подвижного фосфора в пахотных горизонтах почв (мг/100 гр.);
    • содержание гумуса в пахотных горизонтах почв (%);
    • значение радиационного баланса на единицу площади (ватт/кв.см);
    • высота местности, м;
    • уклон местности (%);
    • кривизна поверхности.

    Следующим этапом работы является расчет функциональных зависимостей урожайности культур (клеверотимофеечных травостоев 1 и 2 г.п.) от вышеприведенных параметров природной среды агроэкологического стационара ВНИИМЗ. Для этого из банка данных стационара, на котором изучалось влияние ландшафтных условий на урожайность растений, выбираются эти параметры, а также данные по урожайности травостоев для экстремально влажных и оптимально увлажненных лет.

    Расчет уравнений регрессии может производиться с помощью многих статистических программ, в данном случае мы использовали STATGRAPHIICS Plus.

    Для условий стационара ВНИИМЗ урожайность трав 1 г.п. во влажные годы описывается следующим уравнением:

    Урожайность = 189,8 – 1,0Высота + 5,9Гумус – 28,3Кривизна – 8,8Крутизна                            (1)

    R2 = 52,3%, Fфакт = 6,85>Fтеор = 2,0, Р = 0,0007

    Максимальное влияние на урожайность в этих условиях оказывает крутизна склонов (определяет 27,1% ее вариабельности). С увеличением крутизны склона урожайность сена снижается вследствие активизации эрозионных процессов. Кривизна поверхности определяет 11,0% изменчивости урожая. На выпуклых участках, вследствие эрозионного смыва, происходит снижение урожая. Изменение высоты местоположения определяет 7,5% вариабельности урожая – увеличение высоты активизирует эрозию, что негативно сказывается на урожае. Увеличение содержания гумуса в почве способствует росту урожайности сена до 6,8%.

    Урожайность сена трав 1 г.п. для условий оптимального увлажнения достоверно зависит только от солнечной радиации:

    Урожайность = 727,2 - 0,002Радиация                                                                                              (2)

    R2 = 25,5%, Fфакт = 9,61>Fтеор = 2,0, Р = 0,004

    Увеличение радиации на южном склоне приводит к угнетению трав и снижению урожайности сена здесь на 25,5%.

    Урожайность трав 2 г.п. для влажных лет описывается следующим уравнением:

    Урожайность = 802,9 – 14,9Крутизна – 8,9рН – 0.002Радиация                                                  (3)

    R2 = 46,7%, Fфакт = 7,60>Fтеор = 2,0, Р = 0,0008

    Максимальное влияние на урожайность оказывает крутизна склонов (определяет 19,6% вариабельности выхода сена с гектара), изменение интенсивности радиации определяет 14,2% изменчивости урожая, подкисление почвы способствует увеличению урожая до 12,9% вследствие лучшего развития злаков.

    Урожайность трав 2 г.п. при оптимальном увлажнении зависит от следующих факторов:

    Урожайность = 1126,8 – 2,3Высота – 0,002Радиация                                                                     (4)

    R2 = 43,1%, Fфакт = 10,22>Fтеор = 2,0, Р = 0,0005

    В данном случае высота определяет 25,7% вариабельности урожайности сена, а радиация – 17,4%.

    На основе полученных уравнений производится прогнозирование урожайности трав для модельного хозяйства. Для этого в атрибутивной таблице ГИС-проекта, которая является банком данных для модельного хозяйства, открываются новые поля, которые будут содержать информацию о прогнозной урожайности (рис. 2). Расчет прогнозной урожайности осуществляется с помощью инструмента ГИС – «Калькулятор поля» (рис. 3).

    В ходе прогнозирования рассчитывается урожайность трав 1 и 2 г.п. для периодов экстремального и оптимального увлажнения. Далее, с помощью этого же инструмента, вычисляются модули размаха урожайности, средняя урожайность, коэффициенты устойчивости (средняя урожайность/размах), коэффициенты оптимальности (коэффициент устойчивости*средняя урожайность). И затем создаются изолинейные карты этих параметров, которые совмещаются в определенном порядке с помощью инструментов ArcGIS «калькулятор растра» и «комбинирование», что позволяет выявить места на территории модельного хозяйства, оптимальные для произрастания трав.

    Основным результатом работы является карта местонахождения ареалов, наиболее оптимальных для произрастания трав в пределах Земель ВНИИМЗ (рис. 4). Совмещение этой карты с картой микроландшафтного устройства хозяйства наглядно демонстрирует, что ареалы оптимального размещения посевов находятся только в пределах моренно-ледниковой равнины, тогда как территории удовлетворительные и неудовлетворительные для размещения травостоев располагаются также и на зандровой равнине и в долине р Волги. Ареалы неудовлетворительного размещения посевов располагаются в основном на северных склонах холмов, а оптимального – на южных, они тяготеют к транзитно-аккумулятивным и аккумулятивным ландшафтам. В ареалах оптимального размещения травостоев актуальны мероприятия по двойному регулированию водно-воздушного режима почв, а также внесение поддерживающих доз извести.

    Литература

    1. Иванов Д.А. Агрогеография. Учебное пособие – Тверь, «АгросферА» Тверской ГСХА, 2010, – 244с.
    2. Полуэктов Р.А., Смоляр Э.И., Терлеев В.В., Топаж А.Г. Модели продукционного процесса сельскохозяйственных культур. СПбГУ, 2006, – 396 с.
    3. Шатилов И.С., Бондаренко Н.Ф., Жуковский Е.Е. и др. Схема организации научных исследований по программированию урожая. // Доклады ВАСХНИЛ, 1976, №2, с. 2-4.


    1-ivanov_s.jpgРис. 1. Расположение точек опробования в пределах модельного хозяйства.
    2-ivanov_s.jpg
    Рис. 2. Работа с банком данных модельного хозяйства.
    3-ivanov_s.jpg
    Рис. 3. Расчет прогнозной урожайности культуры для условий модельного хозяйства.
    4-ivanov_s.jpg
    Рис. 4. Зонирование территории модельного хозяйства по степени пригодности для выращивания многолетних трав.





    Версия для печати