Главная | Обратная связь
МегаЛекции

Природно-климатические условия южной лесостепи Челябинской области





 

Челябинская область расположена на Южном Урале. Географическое положение территории определяется координатами 52°00´ и 56°23´ с.ш., 57°08´ и 63°21´ в.д. (от Гринвича). Общая площадь составляет 88,3 тыс.км2. В силу географического расположения вдоль Уральского хребта она обладает резко выраженными природными особенностями. При этом более ¾ территории расположено в лесостепном и степном Зауралье и около ¼ в горном Урале.

Южная лесостепь – это Еткульский, Октябрьский, Троицкий, Увельский, Агаповский районы, города и территории, прилегающие к городам Еманжелинску, Южноуральску, Пласту и Троицку. В южную лесостепь включают значительную часть Курганской области, за исключением наиболее южных районов (Целинный, Куртамышский, Звериноголовский), а также часть территории относимой северной лесостепи (Шадринский, Катайский, Далматовский, Каргапольский). Разнообразие климатических условий Челябинской области обусловлено большой протяженностью территории в широтном и меридиональном направлении. Расположенная на западной границе области Уральская горная система и общий подъем территории в западном направлении создают условия для вертикальной зональности. Она является дополнительным фактором пространственной изменчивости климата. К тому же Уральские горы являются преградой для проникновения на восток атлантических воздушных масс.

Челябинская область принадлежит к умеренному климатическому поясу. Суровость и засушливость климата возрастают с северо-запада на юго-восток (Справочник по климату СССР, 1968). Атлантические массы воздуха приносят на территорию осадки, а зимой – тепло. Прогретый воздух, проникающий из средней Азии, - главная причина установления жаркой сухой погоды в первой половине лета. В зимний сезон формирования в глубине азиатского континента мощных антициклонов обусловливает холодную солнечную безветренную погоду. Реже причиной резких похолоданий воздуха являются воздушные массы, поступающие со стороны Карского моря. Южная лесостепная почвенно-климатическая подзона характеризуется относительно большим количеством тепла и явным дефицитом влаги.



Общая влагообеспеченность в Челябинской области характеризуется как недостаточная. В южной лесостепи за вегетационный период выпадает осадков 200-230 мм. Почти ¾ осадков приходится на теплый период. Максимум осадков чаще всего наблюдается в июле. В мае-июне почти ежегодно отмечаются засухи. Вероятность засух и их интенсивность возрастают в южном и юго-восточном направлении. В этом же направлении снижается и влагообеспеченность культур.

Количество осадков сильно варьирует по годам. Соотношение осадков холодного и теплого периодов, а также твердых, жидких и смешанных осадков позволяет судить о соотношении эрозионных процессов, вызываемых талыми водами и ливнями. Удельный вес твердых осадков от их годовой суммы составляет в Челябинской области 21-24 %, смешанные осадки в виде дождя со снегом не превышают 9-11 % от суммы годовых. Основная часть осадков выпадает в виде дождей (Справочник по климату СССР, 1968).

Запасы воды в снеге перед началом снеготаяния составляют в среднем 115-135 мм в метровом слое, но и бывает недостаточно. Высокие запасы продуктивной влаги по времени посева яровых культур - важный фактор гарантированного получения всходов. За счет этих запасов сельскохозяйственные культуры переносят воздушную засуху мая и июня.

Температурный режим мая-сентября определяет теплообеспеченность сельскохозяйственных культур. В зимний период от него зависит перезимовка озимых культур и многолетних насаждений.

Самый теплый месяц – июль. Его средняя температура колеблется от 17,2 до 19,5°С. Иногда температурный максимум смещается на июнь или август. Нередки сравнительно продолжительные периоды со среднесуточными температурами воздуха до 30°С и абсолютным максимумом до 40°С. Такие высокие температуры сочетаются с интенсивной засухой.

Продолжительность периода с температурой воздуха выше 10°С колеблется от 120-125 до 135-145 дней. Сумма эффективных температур более 10 ° составляет 2400-2500 °С. Этот уровень теплообеспеченности наступает 5-8 мая, заканчивается 19 сентября, но во второй, а часто и в третьей декадах мая нередки возвраты холодов. Эти явления в сочетании с ранними осенними заморозками ограничивают продолжительность безморозного периода 100-120 днями.

Осенний переход среднесуточной температуры воздуха через ноль градусов по средним многолетним данным происходит в Челябинской области в третьей декаде октября. К середине ноября здесь обычно устанавливаются устойчивые морозы. Толщина снежного покрова в это время не превышает 6-9 см, что приводит к быстрому промерзанию почвы.

Зимы весьма суровы. Устойчивые морозы в регионе удерживаются в среднем 145-150 дней. Наиболее холодный месяц зимы - январь. Средняя температура воздуха в январе колеблется от минус 17,6 ºС (Справочник по климату СССР, 1965).

Глубокое промерзание почвы, накопление в ней большого «запаса холода» в Западной Сибири считается одной из причин низкой водопроницаемости мерзлой почвы. Глубина промерзания почвы в Челябинской области весьма значительна и колеблется от 92 см в северной лесостепи (с. Бродокалмак) до 135 см в степной зоне (г. Карталы).

Устойчивые морозы в Челябинской области прекращаются с среднем 15-25 марта, а переход средней суточной температуры через ноль градусов-5-10 апреля. В период между этими датами в дневные часы устанавливаются положительные температуры, ночью температура опускается ниже нулевой отметки. Поэтому на обнаженных от снега участках в верхнем слое почвы многократно происходят фазовые переходы воды. Они ослабляют связь между почвенными частицами, что снижает устойчивость почвы к эрозии.

В почвенном покрове преобладают черноземы выщелоченные, на долю которых приходится 49,25 % общей площади, 46 % пашни и 45,9 % сельхозугодий. Второе место занимают черноземы обыкновенные, распространение которых характеризуется соответственно такими показателями: 26,12,30,7 и 26,7 %. Большие площади занимают солонцы – 8,3 % общей площади, 12,2 % пахотных земель и 19.5 % сельхозугодий. Более 3 % от площади почвенного покрова, 2,2 % и 2.4 % естественных сельхозугодий приходится на серые лесные осолоделые почвы.

Черноземы выщелоченные в этой подзоне являются лучшими пахотными почвами. Они характеризуются сравнительно мощным перегнойным горизонтом (30-50 см), содержанием 6-9 % гумуса, благоприятной для большинства сельскохозяйственных культур слабокислой реакцией среды почвенного раствора (Козаченко, 1999). Значительная часть черноземов имеет среднесуглинистый гранулометрический состав. В южной лесостепи преобладают среднегумусные черноземы, но встречаются и тучные (Бахарева, Терпугов, 1969). Содержание доступного растениям фосфора в черноземах выщелоченных бывает, как правило, недостаточным для получения высоких урожаев. Обеспеченность растений азотом зависит от процессов минерализации азотистых соединений почв. На парах они активны, поэтому в почве накапливается много доступного растениям минерального, преимущественно нитратного азота. После других предшественников запас этого элемента в черноземах выщелоченных к посеву сельскохозяйственных культур бывает достаточным.

Черноземы обыкновенные в отличие от выщелоченных характеризуются содержанием карбонатов кальция в нижней части гумусового горизонта и нередко повышенным содержанием CaCo3 в горизонте B2. Карбонаты кальция консервируют питательные вещества почвы и делают их труднодоступными для растений. Обменный натрий у черноземов обыкновенных солонцеватых ухудшает водно-физические свойства. По запасу гумуса и питательных веществ черноземы обыкновенные не уступают черноземам выщелоченным. Содержание гумуса в горизонте А при его мощности 30-40 см колеблется в пределах 4,9-9,8 % (Козаченко, 1999). Изложенное выше позволяет утверждать, что пахотные почвы южной лесостепи обладают высоким потенциальным плодородием.

Солонцы – почвы, в поглощающем комплексе которых содержится более 20 % от суммы поглощенных оснований обменного натрия. Гумуса в верхнем горизонте бывает 6,4-8,2 %, содержание доступных растениям азота и фосфора незначительное, калия – высокое.

Солонцы на пашне и сельскохозяйственных угодьях встречаются, как в виде однородных контуров, так и в комплексе (от 5 до 50 процентов) с черноземами обыкновенными, выщелоченными и лугово-черноземными почвами. Низкое плодородие солонцовых почв и их расположение небольшими участками среди зональных почв приводит к резкому снижению продуктивности всех сельскохозяйственных угодий.

Залегание на глубине 10-18 см горизонта, в поглощающем комплексе которого содержится более 20 % обменного натрия от суммы оснований, является первостепенной причиной низкого плодородия солонцов. Солонцы характеризуются плохими физическими свойствами ореховатого горизонта В, что затрудняет нормальное развитие корневой системы, ухудшает режим минерального питания растений – главная причина снижения урожайности культур на солонцах. К пахотному использованию пригодны лишь глубокостолбчатые солонцы.

Серые лесные осолоделые почвы в условиях южной лесостепи развиваются в ближайшем окружении солонцеватых черноземов и солонцов при промывном водном режиме. Они характеризуются кислой реакцией почвенного раствора, небольшим содержанием гумуса и питательных веществ, неудовлетворительными агрофизическими свойствами.

Солончаки распространены незначительно. Они приурочены к выходам на поверхность древних засоленных пород, занимают пониженные элементы рельефа непосредственно вокруг озер, болот, а также долины рек. Особенностью почв этого типа является высокое содержание в почвенном растворе легкорастворимых солей. На территории области выделяются солончаки луговые (карбонатные) и обыкновенные (смешанные) (Козаченко, 1999). Наиболее плодородны луговые солончаки с довольно высоким содержанием гумуса в верхнем горизонте, слабощелочной реакцией и мелкозернистой структурой. На них формируются естественные кормовые угодья. Обыкновенные солончаки сильно засолены натрием, бесструктурные, имеют слабо гумусированный профиль (Кушниренко, 1968). В настоящее время обыкновенные солончаки выводятся из активного сельскохозяйственного использования.

Растительность лесостепи представлена большим разнообразием. Отдельные луговые и ковыльно-разнотравные степные участки чередуются с березовыми колками. Травяной покров представлен лугово-степной и степной растительностью. В травостое преобладают тимофеевка степная и луговая, мятлик луговой, типчак, овсяница луговая, тонконог, пырей ползучий, ковыли, полыни.

Таким образом, почвенный фонд Челябинской области представлен преимущественно плодородными почвами, нуждающимися, однако, в дифференцированных технологических подходах. Пахотные почвы имеют довольно высокое противоэрозионное качество. Наиболее плодородны и устойчивы к эрозии выщелоченные черноземы. Наибольшая опасность дефляции имеет место в южной лесостепной и степной зонах Челябинской и Курганской области на почвах легкого гранулометрического состава.

 


МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ

Цели и задачи

 

Целью наших исследований является обоснование оптимальных параметров сельскохозяйственного предприятия (животноводство и земледелие) южной лесостепи Южного Урала с учетом погодных условий.

Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести анализ статистических данных стационарного опыта Курганского НИИ сельского хозяйства, для выявления нормативов модели.

2. Разработать нормативную базу, затраты в натуральном и стоимостном выражении, стоимость продукции, прибыль.

3. Разработать модель устойчивого земледелия.

4. Провести анализ полученных решений.

 

Методы исследований

 

Систематическое изложение методов агроэкономических исследований приведено И. В. Поповичем (1973).

Метод – это совокупность приемов изучения внутреннего содержания и законов развития явления, процесса.

Экономические науки при изучении сельского хозяйства как отрасли общественного производства используют разные методы исследования. В данной работе использованы: статистический, экономико-математический, математическое моделирование и двухэтапная модель И.Ф.Полунина.

Статистико-экономический метод, который используется при изучении массовых явлений и процессов общественной жизни. Этот метод включает массовое наблюдение, экономические группировки с использованием обобщающих и аналитических показателей, статистико-экономический анализ взаимосвязей между показателями с использованием корреляционного анализа.

В настоящее время наиболее эффективными методами изучения объектов, как сложных систем. Являются математические методы, представляющие собой развитие идеи многофакторного анализа. Эти методы достаточно эффективны, причем, чем сложнее система, тем они эффективнее.

Главное достоинство математических методов состоит в том, что при решении задач исследователь находит достаточно простую математическую модель, с помощью которой он может управлять и прогнозировать поведение этого объекта.

Математические методы весьма разнообразны, они используются для поиска оптимальных условий и оптимизации параметров, для получения математических моделей, отражающих взаимодействие факторов, объясняющих механизм явлений, а также для проверки гипотез и уточнения констант математических моделей. Математический метод включает методы математической статистики и математическое моделирование (Гринин, 2003).

Одним из важнейших методов накопления материалов при экономических исследованиях является статистическое наблюдение. Статистическое наблюдение – организованное получение сведений об изучаемом явлении.

В процессе статистических наблюдений используются отчеты сельскохозяйственных предприятий, сводные отчеты районных управлений сельского хозяйства, области.

В зависимости от задач анализа статистического материала применяют типологические, структурные и аналитические (причинно-следственные группировки). С помощью типологических группировок дается характеристика социально-экономических и производственных типов хозяйств, совокупного продукта, населения. В нашей работе мы использовали общепринятые классификации. Аналитические группировки дают возможность определить взаимосвязь между признаками изучаемого явления. Принципы их построения использовались в ходе наших исследований.

По характеру признаков, принятых в основу расчленения совокупности, различают качественные и количественные группировки. По построению выделяют группировки простые, когда совокупность расчленяют на группы по одному признаку, и комбинированные.

В аналитических группировках взаимосвязанные признаки делят на факториальные, обуславливающие изменения явления, и результативные, изменяющиеся под воздействием определенных причин. Изучаемым результативным признаком были изменения урожайности основных культур возделываемых в зоне лесостепи Южного Урала.

Взаимосвязи признаков экономических явлений, как правило, носят корреляционный характер. При корреляционных взаимосвязях одному значению изучаемого признака может соответствовать много значений другого или других признаков. Причем с изменением одного признака изменения других признаков варьируют в различных направлениях.

Прогностические возможности корреляционно-регрессионного анализа не велики, так как в области экстраполяции характер зависимостей может быть принципиально иным, чем в исследованной (Яно, 1972). Всегда существует угроза ошибочных суждений о причинно-следственных связях на основе корреляционной зависимости, опасность автокорреляции (Ланге, Банасиньский, 1972). Устойчивость зависимостей в регрессионных моделях ниже, чем, например, в производственных функциях, довольно широко используемых для статистической имитации продуктивности сельскохозяйственных культур (Образцов, 1990). Вместе с этим, корреляционно-регрессионный анализ дает ясное понимание общего характера зависимостей и с учетом этого является незаменимым этапом подготовки к более глубокому факторному анализу.

Простая корреляция отображает связи между двумя признаками (осадками и урожайностью).

Коэффициент линейной корреляции – показатель, отражающий направление и меру тесноты связи между признаками при прямолинейных (или близких к ним) взаимозависимостях.

При малых выборках коэффициент линейной корреляции исчисляют по следующим формулам:

 

,(1)

,(2)

,(3)

 

где r – коэффициент корреляции; x, y – значение изучаемых признаков;  - средние величины по каждому признаку; n – численность ряда (И.В.Попович, 1973).

Математическое программирование – это особый раздел науки математики, который разрабатывает теорию и методы решения экстремальных задач с ограничениями. При выборе средств математического моделирования следует учитывать, что значительная их часть предназначено для построения информационных моделей, но мало пригодна для конструирования управляющих, к каким относят модель земледелия сельскохозяйственного предприятия (Хомяков, 1996). В нашей работе использовался метод линейного программирования, так как методика его проведения наиболее разработана и позволяет получить удовлетворительные результаты, данный метод использовался для разработки отдельных моделей, соответствующих разным погодным условиям.

Как метод решения прикладных проблем модель линейного программирования была сформулирована советскими и американскими учеными, среди которых следует особо выделить Л.В.Канторовича, Дж.Б.Данцига, Т.Купманса. Изложение теории и приложений линейного программирования можно найти в ряде капитальных руководств (Горчакова, Орлова, 1995; Федосеев, 1996).

Для описания динамических процессов в сельском хозяйстве используется множество алгоритмов моделирования. В нашей работе для построения модели устойчивого земледелия мы использовали параметрическое моделирование И.Ф.Полунина. Это моделирование происходит в два этапа, на первом составляется предварительный вариант решения модели для усредненных значений, например, изменение урожайности, определение площади пашни, поголовье скота. Второй этап – окончательный, где полно рассматривается первичный вариант, а затем он утверждается (например, оценивается показатель товарного производства). Достоинством данного моделирования является то, что при ее использовании не требуются долгосрочные метеопрогнозы.

Математическое моделирование представляет собой сложный процесс, состоящий из ряда этапов.

В ходе подготовительного этапа уточняется цель моделирования. Основой для этого служат результаты, полученные на предыдущих этапах системного анализа. Цель, преследуемая при системном анализе и при построении математической модели, не обязательно совпадает – в последнем случае она, как правило, уже. Сформулированная цель конкретизируется в перечне задач, которые необходимо решить для ее достижения. Каждой из задач будет соответствовать свой вариант модели, т. к. очевидно, что в рамках одной модели решение всех задач невозможно.

Второй этап моделирования заключается в выявлении взаимосвязей между сформулированными на предварительном этапе задачами, определении последовательности их решения. Часто в ходе второго этапа обнаруживается, что некоторые из задач не представляют самостоятельной ценности. В этом случае они могут быть исключены, либо объединены с другими.

Третий этап моделирования состоит в построении математических моделей для решения каждой из поставленных задач. Он представляет собой ряд подэтапов: а) выбор типа модели; б) модификация типа модели; в) математическая формулировка модели; г) систематизация информации, а при необходимости сбор и систематизация дополнительной информации; д) собственно построение модели; е) решение задачи; ж) анализ результатов, их агроэкономическая интерпретация.

Третий этап реализуется в режиме итераций. Если результаты какого либо подэтапа не удовлетворяют разработчика по тем или иным критериям, то необходим возврат к более ранним.

Выбор типа модели обусловливается, с одной стороны, результатами предыдущих этапов системного анализа, с другой – исходной информацией. Необходимость дополнительных итераций может обнаружиться и на заключительном подэтапе, когда проводится оценка и проверка полученных результатов. Анализ результатов позволяет выявить устойчивость получаемых решений, агроэкономическая интерпретация – их рациональность, соответствие здравому смыслу и профессиональному опыту. Не всякое несоответствие здравому смыслу и профессиональному опыту является свидетельством неудовлетворительного качества моделирования – возможно, что здесь обнаружено нетривиальное решение.

Изложенная логическая схема полностью не раскрывает всех проблем, возникающих в ходе построения модели. Зачастую элементарные ошибки, допущенные при расчете технических коэффициентов, ставят разработчика в крайне затруднительное положение, а поиск таких ошибок занимает длительное время (Фрумин, 1998).

Погодные условия очень динамичны, что не возможно описать их в полной мере статическими моделями. Следовательно, очень важно разработать конкретную модель для сельскохозяйственного предприятия лесостепи Южного Урала, при которой оно будет стабильно получать максимальную прибыль, независимо от сложившихся погодных условий.

 


ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ





Рекомендуемые страницы:

Воспользуйтесь поиском по сайту:
©2015- 2021 megalektsii.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.