Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Состояние изученности темы 7
1.1. История развития исследования культуры Triticum Durum Dest. К обоснованию агроэкотипа сорта в Поволжье и на Южном Урале 7
1.2. Устойчивость яровой пшеницы к абиотическим и биотическим факторам внешней среды 10
1.3. Условия внешней среды и качество зерна яровой твердой пшеницы 19
1.4. Системный подход и моделирование продуктивности посевов 23
ГЛАВА 2. Природно-климатические условия и методика исследоний 30
2.1. Место и условия проведения исследований 30
2.2. Агроклиматическое районирование 34
2.3. Методика исследований 36
ГЛАВА 3. Природнаресурсньш потенциал формирования урожайности яровой твердой пшеницы в степи и южной лесостепи оренбургского приуралья 38
3.1. Этапы формирования агроэкотипа сорта яровой твердой пшеницы 38
3.2. Соотношения многолетнего хода урожайности яровой пшеницы и осадков в степной зоне Урала 45
3.3. Влияние агроклиматических факторов среды на урожайность яровой твердой пшеницы 48
3.4. Формирование продуктивности яровой твердой пшеницы и роль селектируемых признаков 53
ГЛАВА 4. Влияние абиотических факторов на качество зерна яровой твердой пшеницы и готовых макаронных изделий 58
4.1. Влияние агроэкологических условий на качество зерна яровой твердой пшеницы 58
4.2. Влияние качества зерна яровой твердой пшеницы на макаронные свойства... 67
ГЛАВА 5. Влияние биотических факторов поражения на урожайность и качество зерна в степи и южной лесостепи оренбургского приуралья 76
5.1. Устойчивость яровой твердой пшеницы к биотическим факторам поражения 76
5.2. Влияние погодных условий на развитие вредных организмов 84
5.3. Влияние болезней и вредителей на качество зерна яровой твердой пшеницы. 87 ГЛАВА 6. Параметры модели сорта яровой твердой пшеницы для степи и южной лесостепи оренбургского приуралья 90
ГЛАВА 7. Экономическая эффективность возделывания яровой твердой пшеницы в степи и южной лесостепи оренбургского приуралья 104
Выводы 107
Предложения производству и селекционной практике... 108
Литература 109
Приложения 127
- Устойчивость яровой пшеницы к абиотическим и биотическим факторам внешней среды
- Агроклиматическое районирование
- Влияние агроклиматических факторов среды на урожайность яровой твердой пшеницы
- Влияние погодных условий на развитие вредных организмов
Введение к работе
Актуальность темы. Твердая пшеница имеет большое производственное значение, занимает второе, после мягкой пшеницы, место по посевным площадям - около 17 млн. га, или 8% от всех посевов пшеницы. В России посевы твердой пшеницы сконцентрированы в степных и лесостепных районах Поволжья, Южного Урала, Западной Сибири и Алтайского края. В засушливой зоне яровая твердая пшеница является важной продовольственной культурой и служит незаменимым сырьем для производства высококачественных макаронных и кондитерских изделий, крупы и продуктов питания. Однако за последние годы ее посевы в России резко сократились (Н.С. Васильчук, 2001).
Одна из главных причин сокращения посевов твердой пшеницы в Оренбургской области - низкая урожайность, обусловленная более высокой, чем у мягкой пшеницы, требовательностью к условиям выращивания. Кроме того, трудности получения качественного зерна предопределяют невысокие цены на него.
Положительное решение обозначенной проблемы в значительной степени базируется на повышении уровня адаптивности агроэкосистем и агроландшаф-тов. Адаптивное макро-, мезо- и микрорайонирование сельскохозяйственных культур позволяет избежать действия абиотических и биотических стрессов, а также обеспечить наиболее эффективное использование благоприятных факторов окружающей среды (А.А. Жученко, 1994). Одной из приоритетных задач в этом плане является разработка подходов к созданию оптимального агроэкоти-па сорта той или иной культуры для конкретных экологических и производственных условий (П.Н. Константинов, 1952).
Для различных подзон степной и лесостепной зоны Оренбургского При-уралья эта проблема для культуры твердой пшеницы остается нерешенной.
Цель исследований. Разработать параметры продуктивного с высоким качеством зерна, устойчивого к биотическим и абиотическим стрессам агроэко-типа сорта твердой пшеницы, способствующего формированию агроценозов
4 данной культуры, адаптированных к природно-климатическим условиям степной и лесостепной зоны Оренбургского Приуралья. В задачи исследований входило: изучить влияние погодных факторов на продуктивность и качество зерна яровой твердой пшеницы на базе длительных рядов наблюдений (зависимости в системах «погода - урожай», «урожай - качество зерна», «погода - качество зерна»); выявить потенциал качества зерна яровой твердой пшеницы в изучаемом регионе; изучить устойчивость яровой твердой пшеницы к биотическим факторам поражения (зависимости в системах «болезни и вредители - урожай и качество зерна», «погода - болезни и вредители»); определить на базе полученных оценок параметры оптимального агро-экотипа (модели) сорта изучаемой культуры для соответствующих условий производства товарного зерна; разработать рекомендации для ускорения работ по реализации модели оптимального агроэкотипа сорта яровой твердой пшеницы; дать экономическую оценку эффективности возделывания (расчетной прибыли) идиотипа (модели) сорта яровой твердой пшеницы для различных природных зон Оренбургского Приуралья.
Научная новизна. Впервые разработаны многомерные регрессионные модели зависимости продуктивности яровой твердой пшеницы, а также модели развития вредных организмов от факторов погоды за длительный период наблюдений в различных природно-климатических зонах степного Приуралья. Выявлено влияние комплекса вредных организмов на урожайность зерна. Установлена роль косвенных показателей в оценке качества макаронных изделий из зерна твердой пшеницы. Разработаны параметры модели оптимального агроэкотипа сорта яровой твердой пшеницы для изучаемой территории.
Практическая значимость исследований. Научно обоснованы параметры моделей сортов яровой твердой пшеницы для степи и южной лесостепи
5 Оренбургского Приуралья на современном этапе. Определены пути реализации этих параметров в селекционном процессе на основе целенаправленного использования вклада индексов селектируемых признаков в повышение эффективности отборов на продуктивность.
Основные положения, выносимые на защиту.
Факторы среды и продуктивность яровой твердой пшеницы: многофакторные регрессионные модели зависимости урожайности зерна от абиотических факторов в изучаемом регионе; построенные на 60-летних рядах наблюдений они имеют на входе значительное количество переменных, что предопределяет исключительные трудности в реализации селекционных и технологических задач.
В условиях Оренбургского Приуралья прибавка урожайности в селекционном процессе яровой твердой пшеницы определяется долей влияния (в рамках модели множественной регрессии) так называемого индекса селектируемого признака (отношение элемента структуры более урожайного сорта к тому же элементу менее урожайного сорта).
Для совершенствования агроэкотипа сорта яровой твердой пшеницы в условиях изучаемого региона необходимо использовать индексы селектируемых признаков всех элементов структуры урожайности.
Факторы среды и качество заготовляемого зерна и готовой продукции яровой твердой пшеницы: в различных природно-климатических зонах изучаемой территории установлено влияние различных компонентов погоды, включая погоду осенне-зимних месяцев предшествующего года, на формирование качества зерна и готовых макарон.
Биотические факторы в биоценозе яровой твердой пшеницы, их влияние на продуктивность и качество зерна: патогены, объединенные в консортные патологические системы, характеризуются значениями вредоносности, отличными от вредоносности отдельных патогенов; основные вредные организмы для яровой твердой пшеницы, из числа изученных, гессенская и шведская мухи; в совокупности они определяют около 40% варьирования величины урожайности зерна изучавшейся культуры (за 40 лет наблюдений).
Основные параметры оптимального агроэкотипа сорта яровой твердой пшеницы для степи и южной лесостепи Оренбургского Приуралья.
Апробация работы. Основные положения работы докладывались на Международной конференции, посвященной 50-летию начала освоения целинных и залежных земель (Оренбург, 2004), научно-практических конференциях молодых ученых и специалистов (Оренбург, 2003, 2004), а также на заседаниях методической комиссии и Ученых Советов Оренбургского НИИСХ (2002, 2003, 2004).
Работа выполнена в соответствии с планом НИР ГНУ «Оренбургский научно-исследовательский институт сельского хозяйства РАСХН» по теме «Разработать агроэкологическое обоснование адаптивного направления селекции яровой пшеницы на Южном Урале», № госрегистрации 01.960.0.10121.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ.
Структура и объем диссертации. Диссертация написана на 150 страницах компьютерного текста, включает введение, 7 глав, выводы, предложения производству, 26 таблицы, 7 рисунков и 13 приложений. Список литературы содержит 222 источника, в том числе 13 на иностранных языках.
Устойчивость яровой пшеницы к абиотическим и биотическим факторам внешней среды
Каждая сельскохозяйственная зона характеризуется определенным комплексом природных условий, в том числе спецификой проявления благоприят 11
ных и экстремальных экологических факторов. Поэтому селекционные программы должны быть агроэкологически адресными, т.е. ориентированными на максимальное использование благоприятных факторов внешней среды и устойчивость лишь к тем экологическим стрессорам, которые в наибольшей степени ограничивают величину и качество урожая в данной почвенно-климатической зоне.
В засушливых условиях степной и лесостепной зон Южного Урала селекционер должен четко представлять себе модель будущего сорта. К настоящему времени учеными разработаны сортовые модели пшеницы и их элементы, применительно к различным зонам (П.П. Лукьяненко, 1932; N.E. Borlaug, 1954; C.M.Donald, 1968; В.А. Савицкая, 1977; В.А. Кумаков, 1977; А.Г. Крючков, Г.Н. Сандакова, 1989; Н.Д. Логачев, М.П. Долгалев, 1996; В.Г. Кривобочек, 1998; Р.Х. Абдрашитов, 2001 и др.). В них описываются требования к уровню продуктивности и составляющих ее элементов, однако, последние не всегда четко выражены. В этом сказались недостаточные исследования в области физиолого-генетических основ повышения продуктивности пшеницы, что отмечено рядом авторов (В.А. Кумаков, 1978, 1985; А.А. Ничипорович, 1975; В.Ф. Дорофеев и др., 1976). При создании сорта достичь всего желаемого практически невозможно, так как максимальная выраженность приводит к пониженной приспособленности. В связи с этим, главное внимание при выведении сортов должно уделяться широкой гомеостатичности признаков, ответственных за урожай (В.А. Зыкин, И.А. Белан, 1993).
Многочисленные факторы внешней среды, влияющие на продуктивность пшеничного растения, в свою очередь, вызывают многообразие его ответных реакций. В большинстве случаев такие взаимосвязи отличаются сложностью (В.ф. Дорофеев и др., 1976). Изучение этих взаимосвязей между важнейшими хозяйственными и биологическими признаками, определяющими продуктивность пшеницы, имеет большое значение (А.И. Стебут, 1915; П.П. Лукъяненко, 1932, 1973; В.П. Кузьмин, 1965; В.А. Кумаков, 1975; I. Smocek, 1969). Гидротермический коэффициент, осадки, среднесуточная температура воздуха являются составной частью комплекса факторов, обозначающих понятие "внешняя среда" для растений пшеницы (А.А. Жученко, 1988):.
Действие фактора характеризуется величиной, амплитудой изменчивости и продолжительностью. Каждый вид и сорт растений способен расти и развиваться в определенном диапазоне значений факторов внешней среды. Различают оптимальные, лимитирующие и стрессовые значения факторов.
Оптимум фактора определяется максимальной урожайностью одновидо-вого посева (Г.В. Удовенко, Э.А. Гончарова, 1982). Л.Б. Заугольнова предлагает выделять для растения идеальный, потенциальный и реальный оптимумы произрастания, а для популяции - потенциальный и реальный. Потенциальный оптимум отражает экологические возможности организма или одновидовой популяции. Реальный оптимум учитывает действие всех факторов среды - как абиотических, так и биотических. В реальной среде обитания растения вынуждены приспосабливаться к сочетанию минимумов, максимумов и оптимума различных факторов.
Лимитирующие факторы внешней среды- это факторы, недостаток или избыток которых оказывает наибольшее влияние на выживаемость растений в естественных ценозах и их продуктивность в агроценозах.
Термин "стресс", предложенный Selye (1936), обозначает фактор напряжения (стресса) и реакции, возникающих в организме в ответ на действие холода, голодания, обезвоживания и других неблагоприятных факторов.
Устойчивость растений к стрессам характеризует способность растительных организмов полноценно осуществлять свои основные жизненные функции в неблагоприятных условиях внешней среды, а мера устойчивости отражает количественную сторону этой способности.
По мнению Levitt (1972), действие экологического фактора является стрессовым, если отклонение его от оптимальной величины приводит к гибели 50% растений. По предложению A.M. Силаевой (1978) диапазон изменения экологических факторов делится на пять зон: 1) комфорта или оптимума; 2) то 13 лерантности; 3) адаптации; 4) сублетальную; 5) летальную. Начиная с 4-ой зоны действие фактора относится к стрессовому: гибнет 50% растений. В летальной зоне действие фактора гибнет 100% растений. Вторая и третья зоны характеризуются нарастанием лимитирующего воздействия фактора на рост и развитие растений. В зоне толерантности снижается продуктивность растений и часть их гибнет в посеве. В зоне адаптации наблюдается рост гибели растений и снижение урожайности посева за счет изреженности и пониженной продуктивности растений.
Каждый регион и место обитания характеризуются основными лимитирующими факторами среды и характером стрессовых воздействий на растения.
Главным фактором, по мнению В.А. Кумакова, лимитирующим урожайность яровой пшеницы в засушливой черноземной степи Поволжья, выступает влагообеспеченность посевов. В большинстве районов Среднего Поволжья, по выражению В.Р. Вильямса, "не азот, не фосфор, не калий, не микроэлементы находятся в минимуме, а вода" (А.И. Носатовский, 1950).
В селекции на урожайность интерес представляет выяснение того, в каких экологических условиях и какие именно элементы урожая является определяющими его уровень. Большинство исследователей (В.А. Зыкин, Л.Д. Таран, 1971; A.M. Бурдун, А.Н. Гуйда, 1977; Л.П. Каратаева, 1979; В.Г. Кривобочек, 1998) отмечают необходимость работы по установлению корреляционной зависимости между отдельными элементами структуры урожая у пшеницы, которые могут быть рассмотрены как целенаправленные исследования, облегчающие селекционную работу, а также увеличивающие надежность отбора и браковки по тем или иным признакам.
В понимании П.Н. Константинова, агроэкотип должен обладать следующими характерными чертами (1940, 1952):
а) наибольшей приспособленностью к экологическим и производственным условиям;
б) максимально эффективным при оптимальном агрокомплексе и наи меньшей изменчивостью. Отмеченные особенности растения агроэкотипа, по П.Н. Константинову
(1952), должны вырабатываться в основном в процессе селекции при участии большого количества различных специалистов. Поэтому агроэкотип для определенного уровня сельскохозяйственного производства создается, проходя определенные этапы в подборе и изучении сортов через селекционные питомники, станционное и государственное сортоиспытание.
Продуктивность агрофитоценоза определяется продуктивностью растения и количеством растений на единице площади. Влияние внешней среды модифицирует их проявление и обусловливает изменчивость по годам. Знание закономерностей проявления и изменчивости элементов структуры урожая необходимо для разработки эффективных методов адаптивной селекции (А.П. Голо-воченко, 2001).
Агроклиматическое районирование
В основу агроклиматического районирования положена влагообеспе-ченность вегетационного периода по ГТК (рис. 1), который представляет собой отношение суммы осадков к сумме температур воздуха выше 10 за тот же период, уменьшенной в 10 раз (Г.Т. Селянинов, 1966):
Сумма осадков
Сумма температур 10
Используя этот показатель, территорию области можно разделить на три агроклиматических района (Агроклиматические ресурсы Оренбургской области, 1971):
I - незначительно засушливый, ГТК равен 0,8 и более;
II - засушливый, ГТК равен 0,6 - 0,8;
III - очень засушливый, ГТК равен 0,6 и менее Как известно, испаряемость зависит в основном от прихода солнечной
радиации и обусловленного этим температурным режима. На юге испаряемость выше, чем на севере. В агрометеорологии для оценки условий увлажнения территории используется отношения количества осадков к испаряемости.
Согласно Г.Т. Селянинову и С.А. Сапожниковой, величина ГТК за июнь -август больше 1,6 характеризует избыточную влажную зону, 1,3-1,0 -лесостепь (засушлива зона), 0,7-0,4 - сухую степь (очень засушливая зона), 0,4 и меньше -полупустыню и пустыню (Ю.И. Чирков, 1988, с. 179).
«Научное исследование, т.е. изучение и объяснение закономерностей развития явлений в любой области науки, может быть теоретическим или экспериментальным. ...многие исследования в области агрономии комплексные и трудно провести грань между теоретическим и экспериментальным исследованием. Первоосновой, источником теоретических исследований служит наблюдение, опыт, а обобщение экспериментальных данных развивает теорию» (Б.А. Доспехов, 1979, с. 4-5).
В наших исследованиях моделирование является основным методом такого обобщения экспериментальных данных; оно составляет сущность системного подхода к изучению сложных систем, в том числе и таких, какими являются степные агроценозы. Под моделированием понимается материальное или идеальное (мысленное) имитирование поведения какой-либо реально существующей системы, схематическое или математическое воспроизведение принципов ее организации и функционирования (А.С. Образцов, 1981).
Разработка моделей и схем зависимостей в биоценозе яровой твердой пшеницы в значительной степени базировалась на анализе:
- материалов Оренбургского областного центра по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, опубликованных в климатических справочниках и ежегодниках;
- научных отчетов инспектуры госкомиссии Российской Федерации по испытанию и охране селекционных достижений по Оренбургской области за 1940-2000 гг. следующих ГСУ: Аксаковский, Пономаревский, Тоцкий, Бузу-лукский, Переволоцкий, Первомайский, Соль-Илецкий, Адамовский;
- бюллетеней "Валовые сборы и урожайность сельскохозяйственных культур" Оренбургского областного комитета государственной статистики с 1951 по 2003 гг.
Фенологические наблюдения проводились по методике Госкомиссии Российской Федерации по испытанию и охране селекционных достижений (1971); оценка технологических качеств зерна - по методике Центральной лаборатории Госкомиссии по сортоиспытанию; метеорологические наблюдения - по методике Федеральной службы России по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (формула ТСХ - 8, агрометеорологические бюллетени Оренбургского областного центра по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды).
Агроклиматическая обработка метеоданных проводилась методами, описанными в работах Н.В. Гулиновой (1974); моделирование связей - с помощью пакета прикладных программ «111111 Статграфик»; расчеты трендов - методом гармонических весов (А.Н. Полевой, 1988); интерпретация полученных результатов моделирования - с использованием методических пособий по математической статистике Дж. Снедекора (1961), Б.А. Доспехова (1979), Г.Ф. Лакина (1980), Г.Н. Зайцева (1984) и др.
Регрессионные модели представлены в основном в табличной форме, которая в информационном плане имеет ряд преимуществ.
Доля влияния фактора рассчитывалась как отношение суммы квадратов отклонений, обусловленной соответствующим фактором, к итоговой сумме квадратов отклонений, относящейся к регрессии.
Уровень полезности (работоспособности) многомерных регрессионных моделей обусловлен следующими предъявляемыми требованиями: 1) ошибка уравнения не должна превышать 20% среднего значения по ряду У; 2) коэффи-циент множественной детерминации (R ) должен приближаться к 0,8 и выше; 3) отношение Рфакт: FTa6jI. должно превышать табличное значение в 4 раза и более; 4) число членов ряда (объем выборки) должно превышать число переменных в 5...6 раз и более.
Объем выборки, используемой для построения модели, обозначен в виде продолжительности периода наблюдений (например, 1956 - 1974 гг.) или количеством учтенных наблюдений (лет, сортов). Общий период наблюдений за продуктивностью яровой твердой пшеницы включает период 1940 - 2000 гг.; за комплексом вредных организмов 1956 - 2000 гг.; за оценкой качества зерна с 1971 по 2000 гг.
Место в севообороте, основная и предпосевная обработка почвы, норма высева семян, систем удобрений, сроки проведения агротехнических работ для изучаемой культуры - принятые на соответствующих госсортоучастках.
Влияние агроклиматических факторов среды на урожайность яровой твердой пшеницы
Урожайность сортов твердой пшеницы определяется, прежде всего, параметрами агроценоза. Они обусловлены взаимодействием растений в посеве с условиями внешней среды. Агроклиматические факторы составляют часть условий вегетации растений пшеницы.
В степных засушливых районах Оренбургской области для получения высоких и устойчивых урожаев яровой твердой пшеницы важнейшее значение имеет эффективное использование ограниченных естественных осадков. Известно, что здесь влага в почве накапливается главным образом в осенне-зимний период и количество ее зависит от погодных условий, способов обработки почвы и предшественников (В.Е. Тихонов, 2002).
Несмотря на кажущуюся простоту и логичность балансовых методов расчета возможного урожая по уровню продуктивной влаги (прямые показатели) или по различным коэффициентам увлажнения (косвенные показатели), они не позволяют получать устойчивых решений, а главное, не отвечают на вопрос: осадки каких месяцев оказывают решающее значение на формирование урожая. От ясного понимания этого вопроса складывается осознанный подход к совершенствованию не только элементов зональных систем земледелия, но и селекционных программ и реализации их результатов (В.Е. Тихонов, 2002).
Наиболее эффективное использование ресурсов влаги возможно только на основе точного расчета с применением математического моделирования и вычислительной техники. При этом усиливается элемент объективности, повышается точность решения задач оптимизации по сравнению с традиционными методами принятия решений на основе практического опыта и интуиции (А.С. Образцов, 1981).
Зависимость продукционного процесса агроценоза всегда многофакторная. Однако в засушливых зонах области одной из основных причин снижения потенциального урожая является недостаток влаги.
В каждом пункте (т. е. в каждой микрозоне) существует только ему присущая цикличность погодных факторов, обусловленная структурой подстилающей поверхности, геомагнитного поля, рельефа местности и др. (В.А. Понько, 1983; В.Е. Тихонов, 1999). Поэтому вклад какого-либо метеорологического фактора в процесс формирования урожая сельскохозяйственной культуры на протяжении длительного временного ряда (так называемая доля влияния фактора) будет специфичен для каждой микрозоны.
В таблице 6 показаны регрессионные уравнения для зависимой переменной, которая определяется как отклонения урожайности от тренда. В связи с тем, что на уровень урожайности влияет не только погода, но и постоянно действующий антропогенный фактор, обусловленный культурой земледелия, принято этот фактор представлять в виде тренда. Тогда отклонения урожайности от тренда будут характеризовать влияние погоды. Отклонения от тренда, выражены в процентах.
В описании приводимых ниже (табл. 6) регрессионных моделей применены следующие сокращения для обозначения независимых переменных: О -сумма осадков, мм; к - коэффициент атмосферного увлажнения, представляющий собой отношение суммы осадков за определенный период к испаряемости (потенциальному испарению) за тот же период; t - средняя месячная температура воздуха, С; d - средний месячный дефицит влажности воздуха, мб; Ln -натуральный логарифм; V - корень квадратный.
Индексы при переменных означают номер месяца в году, а буква „w" при них - номер месяца предшествующего года.
Исследованиями по моделированию связей урожайности с погодными условиями установлено, что комплекс метеорологических показателей, описы 52 вающих дисперсию урожайности зерна, в значительной степени отличается специфичностью для каждого сортоучастка. И эта специфичность характеризуется не только различным набором погодных элементов, но и долей влияния каждого из них на результирующий признак. Важно также подчеркнуть: количество влияющих эффектов (на выходе модели) довольно велико. При этом удается детерминировать не более 70...90% разброса значений урожайности зерна. Оставшаяся часть дисперсии приходится на не выявленные факторы и ошибки измерения. Все это говорит о сложности и многогранности связей между экологическими условиями и продуктивностью яровой твердой пшеницы.
Приведенные в табл. 6 результаты по своей информативности значительно богаче интуиции земледельца, поскольку показывают влияние не только очевидных факторов. Так, например, на Аксаковском ГСУ осадки зимнего периода, то есть твердые осадки в данной микрозоне - (0_11и+12«+1) и 0_12п -детерминируют всего 10,9% дисперсии урожайности зерна, т.е. примерно один раз в 10 лет. Температура зимнего периода также была выявлена в 10% случаев. И это выявлено за 61 год наблюдений (1940 - 2000 гг.). Между тем, современные технологии возделывания зерновых культур рекомендуют ежегодное проведение снежных мелиорации. Вряд ли это оправдано.
На летние факторы (не только осадки), согласно данным таблицы 6.1, приходится 43,1% объясненной дисперсии зерновой продуктивности яровой твердой пшеницы в этом регионе. Управление этими факторами включает приемы, начиная от предпосевной обработки почвы, сроков и способов посева до сортовой структуры посевов и сортосмены. Однако значительная часть влияющих на урожай летних эффектов регулированию и управлению пока не поддается.
На Переволоцком ГСУ (табл. 6.2) доля влияния зимних осадков составляет 6,0%, но коэффициент детерминации недостаточно высок. Летние факторы в сумме объясняют 51,4% разброса значений временного ряда урожайности.
Влияние погодных условий на развитие вредных организмов
В табл. 17 в рамках множественной регрессии приведены попытки смоделировать влияние погодных условий на развитие вредоносного комплекса, включённого в таблицу 15. Следует подчеркнуть, что количество влияющих эффектов на входе модели довольно велико. В связи с этим количество предикторов, включаемых в регрессионную модель, ограничивалось. Таким образом, разработанные модели представляют собой некоторый компромисс между стремлением как можно больше получить коэффициент множественной детерминации (R), характеризующий степень адекватности модели описываемой реальности, и количеством переменных, влияющих на величину ошибки модели и, следовательно, на работоспособность последней. В модель подбирались только значимо влияющие предикторы. Ради экономии места коэффициенты регрессии в таблице 17 не приводятся. Но приводятся коэффициенты корреляции, основное назначение которых в данном случае -показать направление связи между компонентами погоды и развитием вредных связи между компонентами погоды и развитием вредных организмов. Во всех случаях эта связь носила линейный характер.
В описании независимых переменных использовались те же сокращения, что и в предыдущих разделах. Но в данной таблице индексы арабского начертания при переменных означают порядковый номер декады, начиная с декады всходов изучаемой культуры. Индексы римского начертания означают номер месяца, а буква "и " при них - месяц предшествующего года. Для обозначения сложения значений переменных использовался символ +, для перемножения -символ точки.
Как видно из указанной таблицы, развитие шведской мухи на сорте Харьковская 46 в большей степени определяется температурой воздуха и осадками за осенне-зимний период предшествующего года; развитие же гессенской мухи удовлетворительно удаётся описать влиянием осадков и дефицитом влажности воздуха за вегетационный период.
Следует обратить внимание на отрицательную корреляцию между развитием поражающего воздействия вредоносных организмов и многими предикторами, входящими в данные регрессионные модели. В этом случае отрицатель 86 ный знак у коэффициента корреляции указывает на сдерживающее влияние данных погодных факторов на развитие вредителя или болезни.
Для дальнейшего прогресса в селекции твердой пшеницы, совершенствования и подбора агроэкотипа сорта следует посмотреть, от каких факторов внешней среды зависит урожайность этой культуры в зоне деятельности Акса-ковского ГСУ (табл. 18).
В этой таблице показаны регрессионные модели для зависимой переменной, которая определяется как отклонения урожайности от тренда, выраженные в процентах.
Для обозначения независимых переменных применены те же сокращения, что и в предыдущих разделах. Индексы римского начертания в круглых скобках означают номер декады данного месяца.
Как видно из данных этой таблицы, влияющих на урожайность факторов довольно много. Поэтому-то и трудно построить теорию и вести практическую селекцию в условиях, когда доля влияния отдельного фактора невелика, а самих факторов на входе модели более десяти. Даже при таком количестве влияющих факторов можно лишь с большой осторожностью утверждать о достаточной степени адекватности полученной модели.
В представленных моделях кроме погодных факторов исследовалось влияние болезней и вредителей, получивших отражение в научных отчётах ГСУ за указанный период; в том числе: головня, мучнистая роса, бурая ржавчина, шведская, гессенская, яровая мухи, пилильщик, клоп-черепашка.
Для твёрдой пшеницы выявлено влияние головни и ржавчины (доля = 4,99 + 3,10 = 8,09%). По другим перечисленным вредным организмам отсутствие влияния можно объяснить как незначительным их поражающим воздействием, так и перекрыванием их информации информацией от погодных факторов. Последнее представляется более вероятным (В.Е. Тихонов, Н.А. Зенкова, О.А. Кондрашова, 2003).
На сегодняшний день вопрос влияния болезней и вредителей на качество зерна и свойства готовых макарон в литературе освещен недостаточно. Например, в литературе не встречается многофакторный анализ влияния биотического комплекса поражения на формирование качества зерна яровой твердой пшеницы. Такой анализ для южной лесостепи Предуральской провинции представлен в таблице 19.
Как видно из данных этой таблицы, дисперсия объемной массы (натуры), стекловидности и белковости зерна удовлетворительно описывается довольно сложным комплексом болезней и вредителей.
При этом комплекс предикторов в многомерной модели включает не только перечень фитофагов, но и их совместное сочетание.
