Главная | Обратная связь
МегаЛекции

Статистическая обработка данных





 

Динамический ряд урожайности сельскохозяйственных культур, таких как пшеница, кукуруза, овес, вика с подсевом овса, горох, по зоне лесостепи отличается значительными колебаниями по годам. Урожайность ведущей культуры – яровой пшеницы – за период с 1967 по 1998 годы на неудобренном фоне колебалась с 0,7 до 2,8 т/га, в то время как на удобренном фоне изменения урожайности были в пределах от 0,7 до 3,4 т/га. Такие колебания урожайности вызваны многими факторами (качество семян, сортосмена, применяемые технологии), но резкое снижение или повышение урожайности чаще всего обусловлено сложившимися погодными условиями. Резко континентальный климат Южного Урала характеризуется широким варьированием погодных условий по годам. По средним многолетним данным, осадки в течение вегетационного периода выпадают неравномерно, однако эта неравномерность сглаживается, создавая лучшие, по сравнению со средними многолетними, условия увлажнения вегетационного периода. В такие годы погодные условия могут обеспечить высокий урожай (Марамыгин, Сотникова, 1995).

Для установления закономерностей колебаний урожайности культур от количества осадков, нами были обработаны данные стационарного опыта КНИИСХ старшего научного сотрудника М.Н. Сметаниной, руководитель М.А.Глухих. Для характеристики устойчивости аграрного производства зоны лесостепи Южного Урала, обрабатывались данные урожайности основных возделываемых культур.

Первым шагом в обработке данных было ранжирование урожайности культур на неудобренном и удобренном фоне в порядке возрастания. После этого длинные ряды были разделены на три группы в соответствии с урожайностями культур в неблагоприятные, благоприятные и средние по увлажнению годы. Неблагоприятным считался год, когда за вегетационный период выпадало 55 мм осадков, благоприятный год – 241 мм, средний по увлажнению год предполагал выпадение 120 мм осадков. Полученная урожайность культур была занесена в таблицу 1.



 

Таблица 1 – Группировка урожайности культур (без удобрений), т/га

Благоприятность лет Пшеница Кукуруза Овес Вико-овес Горох
Неблагоприятный 1,10 5,54 0,43 1,62 0,41
Средний 1,89 17,54 1,12 2,79 1,10
Благоприятный 2,44 24,59 2,14 4,91 2,07

 

Из данных таблицы видно, что количество осадков за вегетационный период оказывает влияние на урожайность культур, так на пшенице средняя урожайность в неблагоприятные годы снизилась на 55 % по сравнению с урожайностью в благоприятные годы. Кукуруза резко снижает урожайность зеленной массы в неблагоприятный год на 77,5 % по сравнению с благоприятным годом. Резкое снижение урожайности в неблагоприятный год наблюдается у овса, вико-овсянной смеси на зеленый корм, гороха, и оно составило 80, 67 и 79,3 %.

Внесение удобрений под культуры не способствует сглаживанию неблагоприятных погодных условий. Эффективность вносимых удобрений также зависит от погодных условий каждого конкретного года (таблица 2).

 

Таблица 2 – Группировка урожайности культур (с удобрениями N40P20), т/га

Благоприятность лет Пшеница Кукуруза Овес Вико-овес Горох
Неблагоприятный 1,28 6,49 1,38 1,98 0,43
Средний 2,26 22,31 2,32 3,28 1,21
Благоприятный 2,91 33,74 3,17 6,27 2,21

 

Урожайность культур на удобренном фоне в благоприятные годы выше, чем в неблагоприятные, и в то же время видим, что внесении удобрений не способствует сглаживанию колебаний урожайности на удобренном фоне. Урожайность культур резко падает: так урожайность пшеницы снизилась на 56 % по сравнению с благоприятным годом. Урожайность остальных культур снижается с той же закономерностью, что и на фоне без удобрений, кукуруза снизила урожайность на 81 % относительно благоприятного года. Урожайность овса, вико-овсянной смеси на зеленый корм и гороха снизилась на 53, 68,5 и 81,2 % соответственно.

При сравнении урожайности культур на двух фонах прослеживается тесная зависимость урожайности от количества осадков за вегетационный период, но при этом урожайность культур на удобренном фоне несколько выше, чем на фоне без удобрений. Так урожайность ведущей яровой культуры – пшеницы, в благоприятный по увлажнению год на удобренном фоне составила 2,91 т/га, что на 16,3 % выше по отношению к благоприятному году неудобренного фона.

Следующим шагом в обработке данных, было определение среднего значения длинного ряда урожайности культур. Вычитая из среднего значения урожайности аналогичный показатель за определенный год, мы получали абсолютное отклонение. Проделав такие операции над изучаемым рядом, можно анализировать колебания урожайностей по отклонениям, но если судить только по стандартному отклонению, то можно сделать ошибочные выводы.

Для характеристики размаха вариаций показателей вычислялись коэффициенты вариации по формуле:

 

(7)

 

где:  - среднее значение показателя; s - стандартное отклонение, которое вычисляется по формуле:


(8)

 

здесь s2 – дисперсия; n – объем выборки;

 

(9)

 

Большинство культур предъявляют повышенные требования к экологическим условиям и реагируют на их изменчивость большим размахом колебаний урожайности. Для этого сравним значения коэффициентов вариации культур по 31-летним данным стационарного опыта отдела земледелия КНИИСХ (таблица 3).

 

Таблица 3 – Коэффициент вариации урожайности основных культур в лесостепи Южного Урала по данным стационарного опыта отдела земледелия КНИИСХ, %

Культуры

Фоны удобренности

0 N40P20
Пшеница 32,16 33,42
Кукуруза на силос 52,25 57,42
Овес 32,78 37,25
Горох 62,63 62,98
Вико-овес 47,48 53,81

 

Между осадками вегетационного периода и урожайностью культур наблюдается очень тесная связь, результатом которой являются колебания урожайности и внесением удобрений трудно изменить характер зависимости. Также здесь можно говорить и об интенсификации производства, рост которой не способствует повышению его устойчивости.

После этого нам нужно было определить степень взаимовлияния колебаний урожайностей культур. Она характеризуется коэффициентами корреляции. Близкие значения этого коэффициента (все они находятся в интервале от 0,66 до 0,99) подтверждают наличие определенного сходства в реакции культур на внешние условия. Регрессия динамики урожайности культур наиболее полно описывается уравнением прямой.

 

Таблица 4 – Коэффициенты корреляции урожайности культур в отдельные годы (без удобрений)

Культура Пшеница Вико-овес Кукуруза Овес Горох
Пшеница 1,0 0,048 0,307 0,424 0,685
Вико-овес 0,048 1,0 0,401 0,579 0,063
Кукуруза 0,307 0,401 1,0 0,596 0,253
Овес 0,424 0,579 0,569 1,0 0,491
Горох 0,685 0,063 0,253 0,491 1,0

 

При анализе данных тесные связи были обнаружены между урожайностью гороха и пшеницы, чуть менее слабые связи между овсом и пшеницей, овсом и вико-овсянной смесью, овсом и горохом, вико-овсянной смесью и кукурузой. Слабые связи наблюдаются между урожайностью гороха и вико-овсянной смесью, горохом и кукурузой, пшеницей и кукурузой. Автокорреляция между урожайностью пшеницы и пшеницы, кукурузы и кукурузы.

Регрессионный анализ был проведен для установления взаимосвязи между урожайностью культур и на удобренном фоне. Данные этого анализа занесены в таблицу 5.

 

Таблица 5 – Коэффициенты корреляции урожайности культур

Культура Пшеница Вико-овес Кукуруза Овес Горох
Пшеница 1,0 -0,001 0,456 0,399 0,642
Вико-овес -0,001 1,0 0,360 0,526 0,042
Кукуруза 0,456 0,36 1,0 0,677 0,245
Овес 0,399 0,526 0,677 1,0 0,496
Горох 0,642 0,042 0,245 0,496 1,0

Из данных таблицы видно, что сильная связь наблюдается между урожайностью кукурузы и овса. Средняя по силе связь обнаруживается между урожайностью кукурузы и пшеницы, овса и пшеницы, пшеницы и гороха, вико-овсянной смеси и кукурузы, овса и вико-овсянной смеси, гороха и овса. Слабые связи наблюдаются между урожайностью пшеницы и вико-овсянной смеси, гороха и вико-овсянной смеси, кукурузы и гороха. Автокорреляция между урожайностью пшеницы и пшеницы, кукурузы и кукурузы.

Также был проведен регрессионный анализ для установления связей между урожайностью культур на удобренном фоне и фоне без удобрений. Данные анализа приведены в таблице 6.

 

Таблица 6 – Корреляция урожайности культур на двух фонах

Аргумент/функция Коэффициент корреляции Уравнение регрессии
Пшеница 0/Пшеница N40P20 0,96 Y=-0.387+1.247x
Кукуруза 0/Кукуруза N40P20 0,97 Y=-33.806+1.498x
Овес 0/Овес N40P20 0,91 Y=-1.247+1.317x
Вико-овес 0/Вико-овес N40P20 0,94 Y=-1.123+1.284x
Горох 0/Горох N40P20 0,99 Y=-0.327+1.112x

 

При анализе данных наблюдается сильная связь между урожайностью таких культур как: пшеница (без удобрений) и пшеница на удобренном фоне, кукуруза (без удобрений) и кукуруза на удобренном фоне, вико-овсянная смесь (без удобрений) и вико-овсянная смесь на удобренном фоне, овес (без удобрений) и овес на удобренном фоне, горох (без удобрений) и горох на удобренном фоне.

Четвертым этапом обработки данных было установление зависимости урожайности культур от осадков вегетационного периода и майских осадков.

По средним многолетним данным, осадки вегетационного периода выпадают неравномерно, однако эта неравномерность сглаживается, создавая лучшие, по сравнению со средними многолетними, условия увлажнения вегетационного периода. В такие годы погодные условия могут обеспечить высокий урожай. Недостаток или переизбыток влаги и тепла в определенные периоды произрастания растений приводит к угнетению биологических процессов в растениях. Особенно опасны такие явления в критические периоды формирования урожая.

Засуха – это иссушение корнеобитаемого слоя почвы, которое возникает при длительном отсутствии осадков, преимущественно при высокой испаряемости (Чирков, 1986). По времени наступления различают весеннюю, летнюю и осеннюю засухи. Засуха в первой и большее количество осадков во второй половине вегетации – довольно частое явление в Зауралье, это своего рода климатическая закономерность. В лесостепи огромную роль играют в основном летние осадки. При статистической обработке данных обнаружена тесная связь летних осадков с урожайностью культур. Сила связи между осадками и урожайностью культур различна в различных агроклиматических зонах Южного Урала. Сильная положительная связь существует между урожайностью яровой пшеницы и осадками июня, что подтверждают результаты проведенного корреляционно-регрессионного анализа для двух наиболее контрастных зон северной лесостепной и степной (Фрумин,1999). Результаты отображены в таблице 7.

 

Таблица 7 – Зависимость урожайности пшеницы от суммы месячных осадков вегетационного периода в некоторых агроклиматических зонах

Агроклиматическая зона Месяц Уравнение регрессии Коэффициент корреляции

Северная лесостепь

Май Y=14,08-0,068x -0,32
Июнь Y=7,22+0,093x 0,67
Июль Y=17,36-132,1/x 0,18
Август Y=1,09xe-0,028x -0,16

Степь

Май Y=11,70-24,25/x 0,04
Июнь Y=8,20+0,09x 0,52
Июль Y=0,341xe-0,01x 0,08
Август Y=17,13-0,096x -0,39

Отсюда следует, что июньские осадки играют огромную роль в формировании урожая хлебных злаков. Июньская засуха весьма частое явление на Южном Урале, она и сдерживает увеличение урожайности зерновых. Июльский дефицит влаги часто совпадает со вторым критическим периодом злаковых яровых культур особенно при ранних сроках посева (первый критический период приходится на май в период кущения яровых зерновых при ранних сроках посева) (Бараев, 1988). Июльская засуха – явление нечастое в регионе и редко играет роль лимитирующего фактора. Об этом свидетельствует высокая обеспеченность осадков свыше 30 и свыше 40 мм на всем Южном Урале (Фрумин, 1999). Слабая связь урожайности с осадками августа позволяет говорить о их бесполезности в формировании урожая текущего года.

Для рано созревающих яровых культур (горох, вико-овсяная смесь) величина данного коэффициента корреляции еще ниже и колеблется от минус 0,36 до минус 0,45.

Подведем итог. Количество осадков за вегетационный период сильно влияет на изменение урожайности сельскохозяйственных культур. Корреляционный анализ показал зависимость урожайности от количества июльских осадков. Выделение из длинного ряда влажных и засушливых лет позволило разработать модель устойчивого земледелия для стабильного функционирования предприятия независимо от сложившихся погодных условий года. По результатам статистических данных можно сделать следующие выводы:

1.Одним из основных факторов неустойчивости сельскохозяйственного предприятия является колебания урожайности, которые в свою очередь зависят от количества выпадающих за вегетационный период осадков и поступающего на земную поверхность тепла.

2. Анализ 31-летнего ряда данных показал, что на Южном Урале в среднем 1 раз за десятилетие бывает избыточно увлажненный (220-337), на каждые 15 лет приходится один год с засухой, за вегетационный период выпадает не более 81 мм. При этом майская засуха наблюдается каждые 4 года, количество выпавших осадков за этот месяц колеблется от 8 до 30 мм.

3. В целях уменьшения колебаний урожайности сельскохозяйственных культур, сельскохозяйственные предприятия должны предусмотреть возможность уменьшения зависимости урожайности от погодных условий.

 

Описание модели

 

Целью математического моделирования устойчивого земледелия является нахождение таких количественных параметров системы земледелия, при которых обеспечивается экономически эффективное функционирование предприятия при определенных агроэкологических характеристиках земель и культур, заданном природно-ресурсном и производственно-ресурсном потенциале, соблюдении требований по охране окружающей среды.

Модель устойчивого земледелия разработана руководителем дипломного проекта Фруминым Игорем Лазаревичем. Модель состоит из блоков. Первый блок содержит переменные по данным культурам и технологии их возделывания. Также в состав первого блока входят основные ограничения по ресурсам и вспомогательные по формированию севооборотов и половозрастной структуры стада. Число остальных блоков определяется количеством исходов ода в модели. В реализации этой модели было задействовано три погодных сценария, причем вероятность каждого принята одинаковой. По составу переменных и ограничений второй и все последующие блоки приведены к единому виду. Переменные включают тот же набор культур, что и первый блок, но каждая из них различается по способам использования. Например, переменная первого блока ″Овес, размещаемый после зерновых третьей культурой 4-польного зернопарового севооборота″, различается по использованию – на товарное зерно, на фуражное зерно, на зерносенаж. Переменные по животноводству делятся по типам кормления, определяемым в соответствии с принятыми рационами. Ограничения второго и остальных блоков определяется использованием машинно-тракторного парка и других ресурсов. Дополнительные переменные и вспомогательные ограничения этих блоков позволяют произвести связь между накоплением (при благоприятном и среднем сценарии года) и расходованием (при неблагоприятном исходе) переходящего запаса кормов.

Необходимо формализовать задачу, для этого нужно найти значения xijkl и xiqr, максимизирующие целевую функцию:

 

(10)

 

i Î I; j Î J; k Î K; l Î L; q Î Q; r Î R.

здесь xijkl есть переменная обозначающая площадь посева в год с i-м сценарием погодных условий j-й культуры, размещенной по k-му предшественнику, используемую для получения l-го вида продукции; cijkl – прибыль, получаемая с 1 га; xiqr – переменная, обозначающая численность сельскохозяйственных животных, относящихся к q-й половозрастной группе при r-м типе кормления; ciqr – прибыль, получаемая от одной головы КРС; I – множество индексов исходов по степени благоприятности погодных условий; J – множество индексов видов сельскохозяйственных культур; K – множество индексов видов предшественников; L – множество индексов вида продукции растениеводства; Q – множество индексов половозрастных групп сельскохозяйственных животных; R – множество индексов типов кормления КРС.

После того как мы формализовали задачу, необходимо ввести ограничения.

1) Ограничение по площади пашни S


,(11)

 

где xjk – площадь посева j-й культуры по k-му предшественнику

2) ограничение по прямым затратам

 

,(12)

 

где bijkl – прямые затраты в год с i-м сценарием на 1 га j-й культуры, размещенной по k-му предшественнику и используемую для получения l-го вида продукции; bq – прямые затраты на содержание одной головы КРС q-й половозрастной группы, xq – численность сельскохозяйственных животных, относящихся к q-й половозрастной группе; B – наличие средств на прямые затраты.

3) По ресурсам времени на выполнение механизированных работ

 

(13)

 

Здесь tijklu обозначает объем u-го вида механизированных работ в год с i-м исходом погодных условий на 1 га j-й культуры, размещаемой по k-му предшественнику и используемую для получения l-го вида продукции; Tiu – общий ресурс рабочего времени, который рассчитывают по формуле:

 

,(14)

 

где αiu – погодный коэффициент в год с i-м сценарием, численно равный доле дней с погодой, позволяющей вести полевые работы, τu – нормативная сезонная производительность всех агрегатов в хозяйстве на u-м виде полевых работ при их выполнении в оптимальные сроки, этот показатель варьирует т 0,5 до 0,8.

4) Ограничение по размещению культур по предшественникам

 

(15)

 

Здесь xjk – площадь j-й культуры, размещаемой по k-му предшественнику; xkj – площадь k-го предшественника после j-й культуры.

5) Зависимость урожайности от предшественников и сценария года

 

,(16)

 

где uijkl – коэффициент, обозначающий производство l-го вида продукции в год с i-м сценарием на 1 га j-й культуры, размещаемой по k-му предшественнику; Uil – вспомогательная переменная, обозначающая валовой сбор l-го вида продукции в год с i-м сценарием.

6) По балансу кормов

 

,(17)

 

Здесь ωl´ - коэффициент выхода готового корма l´-го вида из l-го вида продукции растениеводства,mqrl´ - годовой расход корма l´-го вида животным q-й половозрастной группы по r-му типу кормления.

7) Введем дополнительные ограничения по соблюдению пропорциональности между половозрастными группами КРС.

 


(18)

 

В этой формуле  обозначает коэффициент пропорциональности между группами КРС;  - численность сельскохозяйственных животных относимой к первой или второй q-й половозрастной группе.

8) Условие стабильности посевных площадей

 

(19)

 

где  и xajk – обозначают площадь посева j-й культуры, размещаемой по k-му предшественнику в разные годы – соответственно с (а-1)-м с а-м сценарием погодных условий.

8) Условие стабильности поголовья

 

(20)

 

где  и xaq – являются переменными, которые обозначают численность животных q-й половозрастной группы в годы с разными сценариями погодных условий.

9) Условие стабильности доходности растениеводства

 

(21)

 

В этой формуле коэффициент ρ обозначает допустимое соотношение доходности растениеводства в годы с разными сценариями погодных условий – (а-1)-м и а-м. Разность между максимальным и минимальным значением доходности не должна превышать 40 процентов.

11) Условие неотрицательности переменных

 

(22)

 

Информационная и нормативная база устойчивого земледелия схожа с другими моделями, такими как модель адаптивно-ландшафтного земледелия, модель кормопроизводства и кормоиспользования.

Наиболее сложной проблемой в построении модели является определение исходов погодных условий и разработки связанных с ним нормативов урожайности.

Культуры не одинаково реагируют на разные погодные условия. Так например, для формирования урожая пшеницы ей необходимо в первую очередь достаточно влаги, а затем теплообеспеченность, в то время как для кукурузы главным является обеспеченность теплом. Это и создает трудности для формализации их сценариев как схожего признака нормативной базы модели. При решении данной проблемы используют два подхода. При первом подходе, в качестве идентификационного признака, принимается обобщенная характеристика погодны условий, при втором – изменение урожайности культур.

Для выявления связи между урожайностью культур и погодными условиями используются длинные ряды не менее 20-25 лет. Изначально в качестве исходной информации использовались данные сельскохозяйственных предприятий за несколько последних десятилетий. Экстенсивные технологии, к которым в 1990-е годы переходили сельхозпроизводители, не привели к резкому повышению урожайности, а наоборот. Попытка разложения ряда урожайности на составляющие – тренд, связанный с изменением технологий, и случайную составляющую, связанную с колебаниями погодных условий, - не дала удовлетворительного результата. Причина этого – изменение технологий разных культур – высокозатратных (кукурузы, подсолнечника) и экстенсивных (сенокосы, пастбища) - оказалось неодинаковым. Это ограничило использование данных сельскохозяйственных предприятий и их группам в качестве исходной информации для анализа.

Для разработки нормативов за основу нами были приняты длинные ряды стационарных опытов отдела земледелия Курганского НИИ сельского хозяйства. Экспериментальные данные характеризуются высокой надежностью. Данные по урожайности культур были любезно предоставлены заведующим отделом земледелия КНИИСХ М.А.Глухих.

В качестве источника информации были использованы данные за 1967-1998 годы по стационарному опыту, посвященному исследованию севооборотов, исполнитель – старший научный сотрудник М.Н. Сметанина.

Для того чтобы сгруппировать данные по урожайности сельскохозяйственных культур, необходимо знать степень согласованности их изменений. Она характеризуется коэффициентами парной корреляции. Близкие значения этого коэффициента (все они находятся в интервале от 0,6 до 0,8), что подтверждает сходство в реакции культур на внешние условия (таблица 8).

Уравнение регрессии описывается уравнением прямой и модифицированной экспоненциальной кривой.

 

Таблица 8 – Уравнении регрессии, отписывающие сопряженную динамику урожайности культур по данным стационарного опыта КНИИСХ

Аргумент/функция Уравнение регрессии Коэффициент корреляции
Пшеница/Кукуруза Y=84,95+7,62x 0,63
Пшеница/Однолетние травы Y=1/(0,118-0,03ex) 0,60
Кукуруза/Однолетние травы Y=1/(0,204-0,03ex) 0,78
Пшеница/Горох Y=-2,026+0,5852x 0,65
Пшеница/Овес Y=1/(0,241-0,06ex) 0,72

Такие коэффициенты корреляции позволяют при обоснованном выборе критерия группировки, в данном случае это урожайность культур, определить значения нормативов.

Выбор культуры зависит от задач поставленных перед моделью устойчивого земледелия. Если задачей является поиск путей стабилизации животноводства, то критерием группировки должна быть урожайность кормовых культур (кукуруза, однолетние травы в степи и южной лесостепи Южного Урала; многолетние травы в северной лесостепи). Если задача направлена на стабилизацию зернового производства, то критерием группировки являются зерновые культуры, либо ведущая культура – яровая пшеница. В качестве критерия группировки может быть не только урожайность культур, но и сумма осадков за июнь и июль.

Выбор критерия группировки значительно изменяет соотношение между значениями урожайности для разных лет по степени благоприятности (таблица 9).

 

Таблица 9 – Значение нормативов урожайности культур при разных критериях группировки по данным стационарного опыта КНИИСХ в южнолесостепном агроландшафтном районе левобережья Тобола, т/га

Культуры

Характеристика группы лет

Неблагоприятные

Средние

Благоприятные

0 N40P20 0 N40P20 0

N40P20

1 2 3 4 5 6

7

Критерий – сумма осадков за июнь и июль

Кукуруза 8,80 0,87 19,41 24,61 24,36

32,89

Вико-овес 0,84 1,24 3,58 4,75 4,37

4,88

Пшеница 0,69 0,74 1,83 2,20 2,01

2,69

Горох 0,15 0,21 1,15 1,26 0,44

0,38

Овес 0,49 0,62 1,96 2,46 1,99

3,20

Критерий – урожайность кормовых культур

Кукуруза 11,28 13,46 18,42 23,57 25,07

33,69

Вико-овес 2,35 3,04 3,41 4,12 4,01

4,98

Пшеница 1,35 1,55 1,92 2,32 1,88

2,48

Горох 0,70 0,73 1,24 1,34 1,05

1,12

Овес 1,22 1,42 1,86 2,38 2,21

3,07

1 2 3 4 5 6 7  

Критерий – урожайность пшеницы

 
Кукуруза 14,52 18,19 20,34 25,88 19,94 26,64  
Вико-овес 2,75 3,66 3,55 4,19 3,47 4,28  
Пшеница 1,09 1,27 1,75 2,19 2,31 2,88  
Горох 0,56 0,54 0,87 0,90 1,56 1,75  
Овес 1,38 1,74 1,79 2,45 2,12 2,67  

 

Полученные нормативы урожайности могут быть изменены в соответствии с некоторыми факторами, а именно уровнем интенсификации, качеством выполнения механизированных работ.

На основе нормативов урожайности разрабатываются технологические карты. Нами была составлена технологическая карта возделывания яровой пшеницы в южной лесостепи (приложение А). В технологических картах, в зависимости от благоприятности года, принимается разная производительность агрегатов: наибольшая для неблагоприятного года, минимальная для благоприятного. Это связано с различными значениями погодного коэффициента и производительности комплекса машин на уборке, которая связана с уровнем урожайности. Неодинаковые нормативы производительности учтены в величинах прямых затрат и потребности в сельскохозяйственных агрегатах.

Непаровые предшественники оказывают практически одинаковое значение на урожайность культур, только урожайность по пару несколько выше. Вместе с этим структуру посевных площадей можно изменять в соответствии с погодными условиями, что во многом зависит т разнообразия севооборотов. В данной модели с помощью ограничения по размещению культур по предшественникам формируется следующий набор севооборотов: 1) пар – пшеница; 2) пар – пшеница – пшеница; 3) пар – пшеница – пшеница – пшеница; 4) пар – пшеница – овес; 5) пар – пшеница – пшеница – овес; 6) пар – пшеница – однолетние травы – пшеница; 7) пар – пшеница – кукуруза – пшеница; 8) пар – пшеница – горох – пшеница; 9) пар – пшеница – однолетние травы – овес; 10) пар – пшеница – кукуруза – овес; 11) пар – пшеница – горох – овес; 12) пар – озимая рожь – пшеница; 13) пар – озимая рожь – пшеница

– пшеница; 14) пар – озимая рожь – овес; 15) пар – озимая рожь – пшеница – овес; 16) пар – озимая рожь –однолетние травы – пшеница; 17) пар – озимая рожь – кукуруза – пшеница; 18) пар – озимая рожь – горох – пшеница; 19) пар –– озимая рожь – однолетние травы – овес; 20) пар – озимая рожь – кукуруза – овес.

Таким образом, в модели представлен весь спектр предшественников, за исключением многолетних трав, которые не возделываются в степной и южной лесостепной зоне.

При расчете прибыли цены на пшеницу были приняты различными для лет с разными погодными условиями. В благоприятные годы качество пшеницы соответствует только 4-му классу, а остальное – 3-му классу ГОСТ 9353-90.

Наглядно это можно отобразить на рисунке 1, подтверждающим сведения о качестве зерна по зонам Челябинской области (по данным Челябинского управления Росгосхлебинспекции).

 

 

Рисунок 1 – Удельный вес зерна яровой пшеницы 3-го класса в Челябинской области, в процентах от массы обследованных партий


Характерно, что во влажные и прохладные годы, благоприятные для формирования высокого урожая (например, 2001), Характеризуются наименьшим удельным весом качественного продовольственного зерна, а засушливые и жаркие – максимальным (1998, 1999 годы).

В данной модели расход кормов рассчитывается на основании рационов, которые обеспечивают одинаковую продуктивность, но контрастных по структуре кормов (таблица 10). Рационы разработаны в УралНИИ сельского хозяйства.

 

Таблица 10 – Годовая потребность животных в кормах, ц на 1 голову

Группы животных

Виды кормов

Силос Сенаж Сено Концентраты

Рационы с высокой долей силоса

Коровы, удой 4000 л 55,0 5,0 14,0 11,5
Ремонтный молодняк КРС 22,0 9,0 4,5 6,4
Молодняк КРС на откорме 47,0 0,7 7,5

Рационы с высокой долей сенажа

Коровы, удой 4000 л 30,0 25,0 6,0 13,0
Ремонтный молодняк КРС 14,5 11,0 6,5 5,4
Молодняк КРС на откорме 30,0 0,3 7,5

 

Контрастные варианты по структуре рационов – сенажный и силосный, дают возможность перехода от одного типа кормления к другому, из-за неодинаковой продуктивности кормовых культур в разные годы, а также создания переходящего запаса кормов, предусмотренных по некоторым и них, а именно концентратам и силосу.

 





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.