Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Агроклиматические ресурсы и продуктивность агроландшафтов 9
1.1. Концепция уровней продуктивности агроландшафтов 9
1.2. Методы оценки продуктивности агроландшафтов 15
1.2.1. Потенциальная продуктивность 17
1.2.2. Климатически обеспеченная продуктивность 18
1.2.3. Действительно возможная продуктивность 21
ГЛАВА 2. Состав и структура комплекса компьютерных программ 22
2.1. Обоснование комплекса программ 22
2.2. Цели, возможности и состав системы 26
2.2.1. Возможности комплекса программ 26
2.2.2. Состав системы , 27
2.2.3. Форматы файлов данных и результатов 27
ГЛАВА 3. Работа с архивами метеорологических и климатических данных 30
3.1. Работа с архивом месячных данных (программа Dikt) 30
3.1.1. Общая схема работы с архивами 30
3.1.2. Данные архива месячной информации 30
3.1.3. Схема работы программы Dikt , 32
3.1.4. Интерфейс пользователя и работа с программой 34
3.2. Работа с архивом срочных данных (программа Lisb) 44
3.2.1. Данные архива срочной метеорологической информации 44
3.2.2. Схема работы программы Lisb 47
3.2.3. Работа с оглавлением архива и срочными данными 49
3.2.4. Суточное осреднение данных 51
3.2.5. Декадное и месячное осреднение данных 52
3.2.6. Показатели агроклиматических ресурсов и продуктивности 59
3.3. Работа с программой Phaeton 64
ГЛАВА 4. Оценка динамики продуктивности территорий при прогнозируемых изменениях глобального климата 67
4.1. Актуальность и современное состояние вопроса 67
4.1.1. О проблеме изменений климата 67
4.1.2. О проблеме влияния изменений климата на сельское хозяйство 70
4.2. Методика оценки влияния изменений климата на агроклиматические ресурсы и продуктивность территорий 74
4.2.1. Особенности методики 74
4.2.2. Статистический имитатор погоды 76
4.2.3. О сценариях изменения климата 81
4.3. Генерирование рядов погодных реализаций имитатором погоды (программа AgroPot3) 82
4.3.1. Назначение и формат файлов с расширением
4.3.2. Генерирование погодных реализаций для современного и прогнозируемого климата 83
4.4. Расчет рядов показателей агроклиматических ресурсов и продуктивности (программа Вогеу) 88
4.4.1. Назначение и схема работы 88
4.4.2. Интерфейс пользователя и работа с программой 90
4.5. Оценка динамики статистических характеристик рядов показателей продуктивности (программа Nout) 92
4.5.1. Назначение и схема работы 92
4.5.2. Интерфейс пользователя и работа с программой 93
ГЛАВА 5. Оценка микроклиматической продуктивности агроландшафтов и построение компьютерных карт 104
5.1. Актуальность оценки микроклиматической продуктивности 106
5.1.1. Требования, вытекающие из современных концепций земледелия.. 106
5.1.2. Требования, вытекающие из физической природы явлений 108
5.1.3. Представление информации о микроклимате ПО
5.1.4. О получении микроклиматической информации 112
5.2. Методика компьютерного микроклиматического картирования термического режима склоновых земель 113
5.2.1. Микроклиматические факторы термического режима склоновых земель 113
5.2.2. Макроклиматический фон территории 114
5.2.3. Трансформация термических характеристик на элементах рельефа 120
5.2.4. Компьютерное картирование экспозиций и углов склоновых земель123
5.2.5. Построение компьютерной карты термического режима склоновых земель 125
5.3. Построение компьютерных карт продуктивности агроландшафтов
(программа DemetraGIS) 126
5.3.1. Требования к геоииформационной системе построений карт агроклиматических ресурсов и продуктивности 126
5.3.2. Структура и взаимодействие модулей программы DemetraGIS 127
5.3.3. Интерфейс пользователя и возможности программы DemetraGIS .137
Выводы 144
Литература
- Методы оценки продуктивности агроландшафтов
- Возможности комплекса программ
- Интерфейс пользователя и работа с программой
- О проблеме влияния изменений климата на сельское хозяйство
Введение к работе
В настоящее время при планировании различных сельскохозяйственных мероприятий все больше внимание уделяется не только биологической продуктивности и экономической эффективности земледелия, но и его экологической безопасности. При таком подходе увеличение продуктивности и обеспечение устойчивости земледелия должно достигаться не столько за счет всякого рода техногенных воздействий, сколько за счет более глубокого использования естественного потенциала агроланд-шафтов. Для реализации такого подхода, получившего название ландшафтного земледелия, необходимо более точно и с большей степенью дифференциации знать распределение природных ресурсов каждого отдельного хозяйства, в том числе климатически обусловленных ресурсов света, тепла и влаги.
Необходимость получения оценок естественного природного потенциала агро-ландшафтов и территорий вытекает из требований рационального, научно обоснованного управления процессом сельскохозяйственного производства. Такое управление на современном этапе мирового развития должно обеспечивать не только получение высоких урожаев конечной продукции, но и удовлетворять требованиям экологической безопасности - обеспечивать восстановление естественного потенциала территорий (плодородия почвы, чистоты водоемов и т. д.). В рамках парадигмы ландшафтного земледелия поставленные задачи управления решаются не только за счет применения более высокого уровня агротехники, но и за счет более глубокого использования скрытых возможностей самих агроэкосистем, для чего необходимо эти скрытые возможности, прежде всего знать.
Одну из таких скрытых возможностей предоставляет более высокая степень дифференциации и достоверности наших знаний об агроклиматических и почвенных ресурсах каждой конкретной территории. Фактические данные неопровержимо свидетельствуют, что мезоклиматические различия ландшафтов в рамках отдельного региона могут превышать, и иногда значительно, макроклиматические различия соседних климатических зон и регионов. И точно так же микроклиматические различия в конкретном ландшафте могут превышать мезоклиматические различия между ланд-шафтами региона. По этой причине традиционная ориентация на средние показатели обеспеченности светом, теплом и влагой оказывается все менее соответствующей требованиям сельского хозяйства XXI века.
В отношении агроклиматических ресурсов необходимость более детального их изучения диктуется также проходящими на наших глазах изменениями глобального климата, в результате чего не только осреднение по территории оказывается малоэффективным, но и осреднения за длительные периоды времени теряют смысл. В условиях предполагаемого быстрого потепления нашей планеты оказывается необходимым не только отслеживать динамику, уточнять наши знания о распределении агроклиматических ресурсов за каждый прошедший отрезок времени, но и давать прогнозы изменения показателей агроклимата на основе сценариев глобальных климатических изменений.
Оценки климатической продуктивности необходимы также для планирования сельскохозяйственного производства как в отдельных хозяйствах, так и в масштабах регионов и страны в целом. Как известно, основными факторам управления агроэко-логической системой являются: прогноз (прогнозирование), план (планирование) и технология (программирование). В рамках подхода программирования урожаев, развивавшегося в нашей стране с 60-х годов прошлого века и сегодня трансформированного в концепцию «точного земледелия» /95/, первым важнейшим этапом составления технологии является задание уровня планируемого урожая, так как это один из отправных моментов для всех последующих расчетов. Рациональное научно обоснованное задание уровня программируемого урожая невозможно без предварительной оценки потенциальной, в том числе климатически обусловленной продуктивности. На уровне регионов и страны в целом оценки продуктивности позволяют планировать производство в масштабе всей страны, определять финансирование, предполагаемые объемы импорта или, наоборот, экспорта той или иной сельскохозяйственной продукции и т. д.
Знание климатической продуктивности агроландшафтов позволяет более эффективно оценивать результаты и успешность работы отдельных хозяйств и регионов с учетом неравенства их базовых природных условий. Действительно, если у одного хозяйства урожайность конкретной культуры выше, чем у другого, это еще не значит, что оно лучше использует производственные факторы и управляет процессом формирования урожая. Вполне возможно, что различие уровней урожайности связано с лучшими во втором хозяйстве почвенно-климатическими условиями. При этом не исключена ситуация, когда именно первое, менее успешное при поверхностном взгляде, хозяйство за счет оптимального управления производственными факторами достигает максимально возможной в его почвенно-климатических условиях продуктивности, в то время как второе, на первый взгляд более успешное, фактически разбазаривает большую часть своего природного потенциала именно по причине неэффективного управления производственным процессом. Только научно обоснованный количественный расчет естественного природного почвенно-климатического потенциала агро-ландшафтов позволяет выйти из описанной ситуации, поскольку дает возможность сравнивать хозяйства не по абсолютным величинам урожая, а по степени использования ими своего природного потенциала /32,33/.
С учетом сказанного выше, становится понятным важность учета климатической продуктивности агроландшафтов для проведения эффективной налоговой, кредитной и страховой политики. Налогообложение земель должно соотносится не с продукцией, получаемой на этой земле конкретным пользователем, но с максимальной продукцией, которую можно получить на данной земле при оптимальном использовании ее природного потенциала. Кредитная политика должна учитывать успешность работы отдельных хозяйств и потенциальную возможность возврата кредита, что, как показано выше, невозможно без учета их природного почвенно-климатического потенциала. Страховая политика интересуется отдельными случаями крупных хозяйственных потерь, но и для нее уровень потенциально достижимой продуктивности ландшафтов представляет интерес, поскольку она фактически определяет объем страхуемого урожая и значит возможные потери и связанные с ними выплаты при наступлении страхового случая.
В рамках отдельных хозяйств умение определять климатическую продуктивность позволяет перейти к учету микроклиматических особенностей конкретных полей. Зная микроклиматические особенности ландшафтов хозяйства, можно давать оценки потенциальной микроклиматической продуктивности отдельных полей, что позволяет производить обоснованную дифференциацию агромелиоративных мероприятий и технологических процессов, в частности при реализации концепции точного земледелия /95/.
Наконец, оценки климатической продуктивности агроландшафтов необходимы для изучения и прогнозирования последствий для сельского хозяйства ожидаемых изменений глобального климата. Большинство ученых мира признает неизбежность в XXI веке развития процесса глобального потепления нашей планеты. Вопросы количественных показателей интенсивности такого потепления, а так же проблемы его распределения по природным зонам и регионам сегодня далеки от требуемых точности и адекватности. Тем не менее очевидно, что в каких бы формах оно не проявлялось, изменение климата затронет многие, если не все стороны человеческой деятельности. И одной из самых климатозависимых сфер производственной деятельности людей является сельскохозяйственное производство. Поэтому совершенствование методик оценки воздействий климатических изменений на сельское хозяйство является одним из важнейших направлений сельскохозяйственной науки, в рамках которого исследование динамики климатически обусловленной продуктивности оказывается очень важным.
Подводя итог сказанному, можно констатировать, что получение оценок климатической продуктивности агроландшафтов необходимо во многих случаях научной и практической деятельности и является актуальным направлением научных исследований. Современные подходы к реализации методик оценки агроклиматических ресурсов и продуктивности по территориям предусматривают использование информационных технологий в виде комплексов компьютерных программ. Комплекс программ должен позволять пользователю быстро и эффективно получать необходимую информацию в удобной форме: текстовой, табличной, картографической.
Оценки климатически обусловленной продуктивности необходимы для планирования сельскохозяйственного производства на территориях регионов и отдельных хозяйств. Мезо- и микроклиматические оценки продуктивности позволяют дифференцированно учитывать распределение природных ресурсов агроэкологических систем при проектировании адаптивно-ландшафтных систем земледелия, обоснованно выбирать агромелиоративные мероприятия и синтезировать компьютерные варианты технологических программ выращивания урожаев по концепции точного земледелия, реализуемой на основе использования современных информационных технологий.
Методы оценки продуктивности агроландшафтов
Для оценки продуктивности агроландшафтов и территорий были предложены различные методы, модели и расчетные формулы. Все предложенные методы можно разбить на три больших группы:
1) Оценка продуктивности по уровню обеспеченности лимитирующими факторами формирования урожая /40,93,94/;
2) Оценка продуктивности по простейшим эмпирическим моделям типа «фактор -урожай»/88,89,102,103/;
3) Оценка продуктивности по результатам расчетов на динамических моделях продукционного процесса /62,67,68,77,84/.
Возможность получения оценок продуктивности территорий по показателям обеспеченности растений факторами роста и развития, в частности такими климатически обусловленными факторами как свет, тепло и влага, основана на следующих теоретических соображениях.
Из известного агрономического закона лимитирующего фактора (закон Либиха) следует теоретический вывод: если, например, в данном ландшафте в данное время лимитирующим фактором продуктивности выступает недостаток тепла, то на крити 16 ческом участке кривой роста и развития растений должна наблюдаться прямая (но не обязательно линейная!) корреляция между продуктивностью и теплообеспеченно-стью. При этом конкретные значения продуктивности, коэффициенты регрессии и корреляции для разных культур будут различны, но общая тенденция будет одинаковой /65/. Та же качественная картина будет наблюдаться в случае, когда лимитирующим фактором выступает свет или влага, или любой другой фактор, на данный момент выступающий в качестве лимитирующего для роста и развития растений. Заметим, что речь в данном случае идет именно и только о критическом участке соответствующих кривых, поскольку при больших дефицитах лимитирующего ресурса растения просто погибнут и продуктивность обратится в нуль, а при перемещении в более благоприятную сторону наступит момент, когда данный фактор перестанет быть дефицитным и стало быть лимитирующим.
Таким образом, можно сделать вывод, что на территориях и в ландшафтах, для которых фактор, лимитирующий рост и развитие растений, известен, соответствующие характеристики тепло- и влагообеспеченности могут непосредственно выступать в качестве оценок климатически обеспеченной продуктивности (КОП).
Оценка продуктивности по простейшим эмпирическим моделям типа «фактор -урожай» основывается на теоретическом выводе, рассмотренном выше. При таком подходе, на базе многолетних наблюдений на полях сортоиспытательных участков или хозяйств, обладающих высоким уровнем агротехники, находятся эмпирические зависимости между получаемым урожаем и конкретными показателями, характеризующими уровень свето-, тепло- или влагообеспеченности посевов. Очевидно, что такие зависимости имеет смысл получать для каждой культуры в отдельности, поскольку потребности культур в факторах и ресурсах существенно различны. Наличие большого количества культур и сортов выращиваемых растений с одной стороны, и показателей свето-, тепло- и влагообеспеченности посевов с другой, определяют великое множество предложенных зависимостей и расчетных формул. Ниже мы рассмотрим некоторые из них.
Наконец, третьим и, теоретически рассуждая, наиболее точным и обоснованным способом оценки продуктивности посевов, ландшафтов и территорий является оценка продуктивности по результатам расчетов на динамических моделях продукционного процесса. Такие модели разрабатываются и совершенствуются уже несколько десятилетий /77,84/, в том числе и в Агрофизическом институте /67,68/.
Преимущество такого подхода состоит в высоком уровне теоретических знаний, заложенных в модель. Если эмпирические модели основаны по сути лишь на количественном описании установленной причинной взаимосвязи между теми или иными факторами и продуктивностью и не имеют физического смысла (отчего, как известно, и размерность величин в описывающих такую модель формулах не соблюдается), то в динамических моделях продукционного процесса все блоки модели включают в себя расчетные формулы, имеющие не только эмпирическое, но и теоретическое обоснование, не только практический, но и физический смысл. .
Однако этот подход обладает и известными недостатками. Прежде всего, это сложность модели, для решения многих практических задач не необходимая. Правда, от конечного пользователя эта сложность может быть скрыта, тем не менее громоздкая система отнимает ресурсы компьютера и выдвигает высокие требования к его производительности, потому должна использоваться только там, где это действительно необходимо. Возникают проблемы и с верификацией и интерпретацией результатов - модель необходимо «адаптировать» к конкретным условиям поля, сорта, культуры, погодных условий и т. д. Еще одна проблема динамических моделей - высокая требовательность к исходным данным (суточные ряды погоды и т. п.). Все это приводит к тому, что менее сложные, «примитивные», «грубые» эмпирические модели зачастую дают достаточно адекватные результаты с почти той же точностью, что и сложные динамические модели продукционного процесса. По указанным причинам в настоящей работе третий подход не рассматривается - предметом рассмотрения оказываются первые два подхода.
Возможности комплекса программ
При построении компьютерной системы оценки продуктивности агроландшафтов преследовалась цель дать потенциальному пользователю - исследователю, научному сотруднику, студенту, хозяйственнику, удобный инструмент для обработки первичной климатической информации, вычисления различных показателей агроклиматических ресурсов и продуктивности ландшафтов и территорий, анализа микроклиматической изменчивости продуктивности на структурных элементах ландшафта, исследования пространственного распределения и временной динамики показателей продуктивности. Комплекс программ Деметра предоставляет следующие возможности.
Работа с данными архива месячной климатической информации: чтение, просмотр и осреднение данных, запись файлов осредненных данных, запись файлов специального формата для их последующего использования имитатором погоды.
Работа с данными архива срочной метеорологической информации: чтение, просмотр, различные осреднения (суточные, декадные, месячные), запись файлов с рядами соответствующих величин. Расчет показателей агроклиматических ресурсов, Расчет климатически обеспеченной продуктивности агроландшафтов по эмпирическим моделям и формулам. ,, Расчет рисков и обеспеченностей. Анализ динамики показателей агроклиматических ресурсов и климатически обеспеченной продуктивности для различных сценариев изменения климата. Построение компьютерных карт продуктивности ландшафтов и территорий.
Состав системы, назначение отдельных программ и взаимодействие между ними приведены на рис.3. В систему Деметра входят следующие программы. Архив месячных данных Dikate и программа работы с ним Dikt. Архив срочных данных Lisboa и программа работы с ним Lisb. Программа Faeton для расчета характеристик освещенности. Имитатор погоды, программа AgroPot3 (разработчик Г. Г. Бельченко). Программа Вогеу - расчет рядов показателей продуктивности по сгенерированным рядам погодных реализаций ИП. Программа Nout - анализ динамики показателей продуктивности при прогнозируемых климатических изменениях. Программа DemetraGIS - построение компьютерных карт агроклиматических ресурсов и показателей продуктивности агроландшафтов.
Первые две программы (Dikt и Lisb) предназначены для организации удобного доступа и работы с архивами климатической и метеорологической информации; они описаны в главе 3. Программа Phaeton предназначена для расчета характеристик освещенности; она также описана в главе 3.
Программы AgroPot3, Вогеу и Nout предназначены для анализа влияния изменений глобального климата на агроклиматические ресурсы и продуктивность сельскохозяйственных территорий. Им посвящена глава 4.
Программа DemetraGIS предназначена для построения компьютерных микроклиматических карт; она рассматривается в главе 5.
Кроме программ к системе Деметра принадлежит также разработанная методика компьютерного микроклиматического картирования термического режима склоновых земель; она представлена в главе 5.
В системе Деметра для решения различных задач и для различных наборов данных используются файлы различных форматов, как стандартных для Windows и Delphi, так и специфических для системы Деметра. Форматы файлов, используемых системой Деметра, представлены в табл.3.
Общая схема работы с архивами данных программ Dikt и Lisb представлена на рис.4.
Из соответствующего архива программа получает по запросу данные для заданной станции за запрошенный год. На основании полученных данных и используя соответствующие методы и алгоритмы, программа рассчитывает заданный интегральный показатель-характеристику агроклиматических ресурсов или показатель продуктивности. Повторяя описанную схему для ряда лет программа формирует ряд показателя продуктивности для заданной станции за несколько лет. После этого пользователь может просмотреть на экране монитора полученный ряд, записать его в текстовый файл для последующего включения в отчет, статью и т. п., наконец, записать ряд на диск в формате .fct (см, табл.3) для последующей обработки и использования другими программами системы Деметра.
Данные архива месячной информации
Архив месячной климатической информации создавался в начале 1990-х годов в лаборатории Агрофизического института под руководством Е, Е. Жуковского на основе данных, предоставленных ГГО им. А. И. Воейкова. В середине 1990-х годов в той же лаборатории Дмитрием Насоновым и Екатериной Курзепевой была создана первая компьютерная версия этого архива для использования его в системе программирования Pascal 7.0. При проектировании и построении комплекса программ системы Деметра автором была создана новая версия этого архива, предназначенная для работы в системе визуального программирования Delphi 6.0.
В архиве Dikate содержится информация о средних месячных температурах и месячных суммах осадков по 163 станциям бывшего СССР за период с 1949 по 1982 годы. Этот период был выбран в связи с рекомендацией Всемирной Метеорологической Организации (ВМО) для характеристики современного климата использовать период наблюдений 1951-1980 годов. Два года «запаса» в обе стороны от рекомендованного интервала были взяты с целью компенсировать отсутствие данных по некоторым станциям для отдельных лет.
Интерфейс пользователя и работа с программой
После запуска программы Dikt пользователь оказывается в главном окне программы (рис.6). Центральное место в этом окне занимает список станций - оглавление архива. О каждой станции в списке приводится информация: архивный номер станции, название станции, имя файла с данными по этой станции, географические широта и долгота (градусы-минуты), высота станции (в метрах над уровнем моря). В верхнем правом углу окна располагается комбинированный список, дающий возможность сортировать список станций по заданному полю.
Данные о широте и долготе станции включены в список не только из соображений общего характера, требующих по возможности более полного представления информации об изучаемых объектах. Во-первых, сама по себе информация о пространственной локализации станций позволяет пользователю выбирать для работы те станции, которые попадают в изучаемую им в настоящий момент область или регион -этому способствует и возможность сортировки станций по широте или долготе. Во-вторых, данные о широте могут быть использованы для расчета потенциальной продуктивности, поскольку сумма приходящей ФАР во многом определяется широтой места; строго широтой места определяются суммы солнечной радиации, приходящей на верхнюю границу атмосферы, однако существуют приближенные формулы, позволяющие пересчитывать эти суммы в ФАР. В-третьих, данные о широте и долготе могут быть использованы для выполнения вариантных расчетов при исследовании влияния агрометеорологических показателей на продуктивность или на процесс роста и развития посевов. В-четвертых, учет местоположения станции важен при анализе районирования культур, то есть при обобщении данных государственных сортоиспытательных участков, районирующих сорта и культуры.
В-пятых, географические координаты необходимы для оценки колебаний климата и соответствующих колебаний продуктивности и других показателей. В-шестых, пространственная локализация станций необходима для анализа пространственной структуры полей различных климатических показателей, в том числе для изучения пространственных корреляционных связей между станциями и регионами, выделения однородных по тем или иным показателям зон, агроклиматического районирования. Наконец, в-седьмых, географическая привязка данных просто необходима для построения компьютерных карт распределения показателей продуктивности.
В нижней части главного окна программы Dikt расположены кнопки доступа к различным функциям работы с данными. Кнопки Температура и Осадки позволяют посмотреть данные для выбранной в списке станции по соответствующей метеовеличине. При нажатии одной из этих кнопок открывается окно просмотра первичных данных, пример которого приведен на рис.7. Почти все пространство окна занимает таблица с данными для выбранной станции (в конкретном случае на рис.7 это данные по температуре для станции Курск). Внизу окна расположена единственная кнопка, позволяющая записать таблицу в текстовый файл, что открывает широкие возможности для анализа данных с использованием общеизвестных пакетов их обработки, таких как Excel, SPSS и др., поскольку все эти пакеты «понимают» текстовый формат данных.
Кнопка Показатели открывает окно расчета различных показателей агроклиматических ресурсов и продуктивности. Вид окна представлен на рис.8.
В верхней части окна расположен комбинированный список выбора интересующего пользователя показателя агроклиматических ресурсов или продуктивности. В настоящий момент в этот список включено четырнадцать показателей, представляющих интерес для агроклиматолога или агронома и могущих быть вычисленными по месячным данным /24,85/. Список является открытым и может расширяться по требованиям пользователей. В список включены следующие показатели.
Средняя годовая температура. Характеризует термические условия всего года. Полезна как интегральный показатель для сравнения климатических условий различных районов или анализа колебаний погоды от года к году.
Максимальная температура из среднемесячных. Это температура самого теплого месяца года. Как правило, это июль, хотя в районах морского климата может смещаться на август или даже (в отдельные годы) на сентябрь. Хорошо характеризует термические условия лета.
Минимальная температура из среднемесячных. Это температура самого холодного месяца года. Как правило, это январь, но в районах морского климата может быть и февраль. Характеризует условия перезимовки озимых или многолетних садовых культур.
Годовая амплитуда температуры. Разность между максимальной и минимальной температурами, характеризует степень континенталыюсти климата.
Сумма осадков за год. Интегральный показатель увлажнения. Полезен для сравнения климатических условий различных районов или анализа колебаний погоды от года к году. Используется при расчетах радиационного индекса сухости Григорьева-Будыко.
Максимальная месячная сумма осадков. Характеризует условия самого влажного месяца года. Наряду с минимальной суммой осадков характеризует равномерность выпадения осадков и увлажнения территории.
Минимальная месячная сумма осадков. Характеризует условия самого сухого месяца года. Наряду с максимальной суммой осадков характеризует равномерность выпадения осадков и увлажнения территории.
Дата устойчивого перехода через заданный температурный порог весной. Характеризует начало периода вегетации сельскохозяйственных культур. В зависимости от конкретной культуры вегетация может начинаться при переходе температуры через 5С (растения умеренного пояса), 10С (теплолюбивые) и 15С (субтропические и тропические культуры). Необходима для определения оптимальных сроков сева. Устойчивый переход через 0С характеризует момент оттаивания почвы и примерные сроки начала весеннего цикла сельскохозяйственных работ.
О проблеме влияния изменений климата на сельское хозяйство
О проблеме влияния изменений климата на сельское хозяйство При постановке проблемы влияния изменений климата на сельскохозяйственное производство, прежде всего нужно выделить два главных направления исследований. Первое направление связано с вопросом о собственно влиянии изменений климата на продуктивность сельскохозяйственного производства. Задачей второго направления является изучение вопроса о приспособлении сельского хозяйства к этим изменениям. Кроме того, выделяют еще два подчиненных перечисленным выше по цели, но самостоятельных по методам направления: агроэкологический мониторинг и поддерживающие фундаментальные исследования.
Вопрос об адаптации сельского хозяйства к предстоящим климатическим изменениям тесно связан с более общим вопросом коррекции технологий с целью приспособления их к конкретным почвенно-климатическим условиям /69/. Такая коррекция необходима не только при учете последствий глобального потепления, но и в не меньшей степени вызвана необходимостью учета микроклиматических, агрохимических и агрофизических условий отдельных полей с целью повышения продуктивности и экологической устойчивости земледелия. В последнее время этой проблеме уделяется много внимания, особенно в связи с развитием направления «точного земледелия», развиваются методики микроклиматической коррекции технологий, создаются так называемые климатические адаптеры технологий возделывания полевых культур.
В настоящей работе рассматривается исключительно первая из перечисленных задач, а именно проблема собственно влияния прогнозируемых изменений глобального климата на агроклиматический потенциал и продуктивность сельскохозяйственных территорий.
Проблема влияния предстоящих изменений климата на продуктивность агроланд-шафтов и территорий изучается с 70-х годов XX века. Выделяется два основных направления исследований: одно направление изучает так называемый отклик продуктивности посевов культур на возможные изменения факторов продуктивности. Другое направление занимается собственно анализом возможных изменений продуктивности территорий при предстоящих изменения климата.
Из факторов продуктивности сельскохозяйственных культур, подверженных предстоящим изменениям климата, выделяют три главных: повышение концентрации СОг, повышение температуры, изменение количества и режима выпадения осадков. Статистические связи продуктивности культур с температурой и осадками (часто в связи с влажностью почвы и испаряемостью) изучаются на протяжении практически всей столетней истории агроклиматологии. Различные показатели тепло- и влаго-обеспеченности посевов, а так же эмпирические модели климатически обеспеченной продуктивности, рассмотренные в главе 1., преследуют именно эту цель. В связи с этим особый интерес в последние десятилетия привлекли исследования связей продуктивности сельскохозяйственных культур с уровнем концентрации углекислого газа в атмосфере.
Углекислый газ входит в качестве реагента в реакцию фотосинтеза - основу роста и развития растений, поэтому в соответствии с принципами химической кинетики повышение его концентрации должно приводить к увеличению скорости фотосинтеза, и значит, в конечном счете, к повышению продуктивности культур. В рамках изучения прямого влияние роста концентрации СОг на продуктивность растений были выделены две группы культур, отклик которых на увеличение концентрации углекислоты принципиально различен. Для так называемых Сз-растений, к которым принадлежит большинство распространенных сельскохозяйственных культур (пшеница, рис, картофель, хлопчатник и др.), характерно то, что скорость их фотосинтеза существенно растет при повышении концентрации С02, причем особенно значительно для хлебных злаков. Растения типа С4 (кукуруза, сахарный тростник, сорго) отличаются тем, что при увеличении концентрации С02 выше современной нормы скорость их фотосинтеза повышается довольно мало. Поскольку наиболее распространенные культуры относятся к первой группе можно сделать вывод о благоприятном влиянии повышения концентрации С02 на биологическую продуктивность и перспективы земледелия. К неблагоприятным последствиям повышения концентрации С02 относят отмечаемое в экспериментах удлинение фазы созревания зерновых культур. Однако этот нежелательный эффект предположительно может быть скомпенсирован ожидаемым ростом температуры и соответственно удлинением периода, благоприятного для вегетации /35/.
Приведенные результаты были получены при оптимальных условиях тепло- и вла-гообеспеченности, что, как известно, в реальных условиях наблюдается далеко не всегда. В связи с этим особый интерес представляют многофакторные исследования, в которых изучается отклик растений на повышение концентрации 0( в условиях дефицита других факторов продуктивности, таких как влагозапасы в почве или температура. Опыты показывают, что чувствительность растений пшеницы, выращиваемых при повышенном фоне С02, к недостатку влаги снижается /99/. Исходя из этого, многие авторы делают вывод о том, что при прочих равных условиях обогащение воздуха углекислым газом приведет к повышению средней урожайности и может понизить ее межгодовую изменчивость в регионах, подверженных засухам /З/. В других опытах было установлено, что высокие концентрации С02 в ряде случаев понижают критическое значение температуры, при которой растение может нормально развиваться /106/, что должно сказаться на сроках сева и потенциально благоприятно отразиться на продуктивности культур.
