Статья: Научно обоснованные параметры агроценоза яровой мягкой пшеницы в засушливых условиях Оренбургского Приуралья

10

Научно обоснованные параметры агроценоза яровой мягкой пшеницы в засушливых условиях Оренбургского Приуралья

И.Н. Бесалиев, А.Л. Панфилов, Р.Р. Абдрашитов

Аннотация

В рукописи представлены результаты расчётов связи параметров формирования агроценоза и продуктивности растений яровой мягкой пшеницы (количество всходов, количество растений к уборке, коэффициент продуктивного кущения, надземная биомасса к уборке, высота растений, число колосков в колосе, число зерна в колосе, масса зерна с колоса) с урожайностью данной культуры в засушливых условиях Оренбургского Приуралья. Актуальность. В основных регионах, возделывающих яровую пшеницу, в последние годы отмечается усиление засушливости климата. Негативное влияние засухи проявляется в сокращении продолжительности периода вегетации, снижении фотосинтеза, а также в прямом негативном воздействии на налив зерна.

В результате наблюдается снижение густоты стояния растений, их высоты, а также продуктивности отдельного растения. Объект. Объектом исследований послужили сорта яровой мягкой пшеницы различного происхождения.

Материалы и методы. В исследовании использовались данные полевых опытов по изучению сортов яровой пшеницы в Оренбургском Приуралье на фоне различных приёмов основной обработки почвы (отвальная вспашка и безотвальное рыхление зяби). Выполнена математическая обработка данных методом однофакторного нелинейного корреляционнорегрессионного анализа с использованием библиотеки из 34 алгебраических функций, включающих в себя в том числе: полиноминальные и показательные функции, а также дисперсионный анализ результатов опытов. Приводятся коэффициенты коррелятивных отношений и уравнения связей урожайности с изученными показателями.

Результаты и выводы. Получены данные о высокой коррелятивной связи урожайности яровой мягкой пшеницы с показателями продуктивности её агроценоза. Наибольшая степень связи (r= 0,901 - 0,956) получена с показателями, определяющими плотность агроценоза с начала формирования посева (число всходов), его реализацию в конечный агроценоз (коэффициент реализации всходов) и числом продуктивных стеблей, сохранившихся к концу вегетации.

Для формирования в засушливых условиях изучаемой зоны урожайности яровой мягкой пшеницы в пределах 2,00 т с 1 га необходимо получение всходов данной культуры в количестве 389 шт. на 1 кв. м., с реализацией их в конечном агроценозе на 98,9 % с получением к уборке не менее 352 шт. растений на 1 кв. м. Коэффициенты корреляционно-регрессионных связей урожайности зерна яровой пшеницы с показателями продуктивности растений выше, чем с показателями продуктивности агроценоза. Наиболее полноценный агроценоз яровой мягкой пшеницы в изучаемой зоне формируют сорта Тулайковская золотистая и Ульяновская 105 как по количеству растений на единице площади к уборке, так и по показателям продуктивности колоса. У сорта Учитель соответствующие показатели ниже. Урожайность яровой мягкой пшеницы в условиях Оренбургского Приуралья тесно связана с показателями, определяющими как густоту стеблестоя, так и продуктивность колоса. С учётом нарастания засушливости условий вегетации при формировании оптимального агроценоза яровой пшеницы возможно получение урожайности возделываемых сортов до 2,00 - 2,20 т с 1 га.

Ключевые слова: яровая мягкая пшеница, урожайность яровой мягкой пшеницы, агроценозы яровой пшеницы, показатели продуктивности яровой пшеницы.

Abstract

Scientific based parameters of spring agrocoenosis of soft wheat in drid conditions of the Orenburg Urals

I.N. Besaliev, A.L. Panfilov, R.R. Abdrashitov

Introduction. In the main regions cultivating spring wheat in recent years, there has been an increase in the aridity of the climate. The negative impact of drought is manifested through a reduction in the duration of the growing season, a decrease in photosynthesis, as well as a direct negative impact on grain filling. As a result, there is a decrease in the density of plant standing, their height, as well as the productivity of an individual plant.

Object. Varieties of spring soft wheat of various origin served as the object of research.

Materials and methods. The study used data from field experiments on the study of spring wheat varieties in the Orenburg Urals against the background of various methods of basic tillage (moldboard plowing and subsurface loosening of plowing). Mathematical data processing was performed by the method of single-factor nonlinear correlation-regression analysis using a library of 34 algebraic functions, including, among other things: polynomial and exponential functions, as well as dispersion analysis of experimental results. Coefficients of correlative relations and equations of correlations of productivity with the studied indicators are given.

Results and conclusions. Data were obtained on a high correlation between the yield of spring soft wheat and the productivity of its agrocenosis. The highest degree of connection (r = 0,901 - 0,956) was obtained with indicators that determine the density of agroce- nosis from the beginning of the formation of a crop (number of seedlings), its implementation into the final agrocenosis (coefficient of seedlings realization) and the number of productive stems formed by the end of the growing season. In order to form in arid conditions the studied zone of productivity of spring soft wheat within 2.00 tons per 1 ha, it is necessary to obtain seedlings of this crop in the amount of 389 pcs. per 1 sq. m., with their implementation in the final agrocenosis by 98.9% with the receipt of at least 352 pieces for harvesting. plants per 1 sq. m. The coefficients of correlation-regression relationships of spring wheat grain yield with plant productivity indicators are higher than with agro-cenosis productivity indicators. The most complete agrocenosis of spring soft wheat in the studied zone is formed by the varieties Tulaikovskaya golden and Ulyanovska 105 both in terms of the number of plants per unit area for harvesting and in terms of ear productivity. The Uchitel variety has the corresponding indicators below. The yield of spring soft wheat in the conditions of the Orenburg Urals is closely related to the indicators that determine both the density of the stem and the productivity of the ear. Taking into account the increase in aridity of vegetation conditions during the formation of an optimal agrocenosis of spring wheat, it is possible to obtain a yield of cultivated varieties up to 2.00 - 2.20 tons per 1 ha.

Key words: spring soft wheat, Orenburg Urals, productivity, correlation, agrocenosis, ear, productivity indicators.

Введение

В последние годы нарастание засушливости является превалирующей тенденцией климатических условий в основных зерносеющих регионах страны. В Оренбургском Приуралье за последние годы (2011-2021 гг.) число лет с гидротермическим коэффициентом (ГТК) мая от 0,02 до 0,35 ед. составило 58,3 %, с ГТК от 0,59 до 0,60 ед. 25,0% лет; в оставшиеся 17,7% лет ГТК данного месяца составлял 0,95 - 0,98 ед. В июне за рассматриваемый временной промежуток в 58,3 % лет ГТК было от 0,19 до 0,36 ед. и в 41,7% лет в пределах 0,50 - 0,66 ед. Гидротермические условия июля в 83,3 % лет характеризуются показателями ГТК от 0,04 до 0,43 ед. и 2 года (16,7% лет) 1,06 - 1,36 ед. В целом условия периода вегетации яровой пшеницы в изучаемой зоне укладываются по классификации Селянинова Г.Т. (1966) в 41,7 % лет в рамки «сухие» и в 58,3 % лет их можно рассматривать как «очень засушливые». Налицо возрастание числа лет с резко неблагоприятными условиями вегетационного периода, оказывающими подавляющее действие на формирование продуктивности посевов от появления всходов до полного формирования урожая.

Отрицательное влияние засухи проявляется в сокращении продолжительности периода вегетации [11], снижении интенсивности фотосинтеза [10], а также в прямом негативном влиянии на налив зерна [11], что свидетельствует о чувствительности зерновых культур к неблагоприятным воздействиям засушливости во время как вегетативной, так и репродуктивной фаз вегетации [9]. В результате наблюдается снижение густоты стояния растений, их высоты, а также продуктивности отдельного растения. Для культуры яровой твёрдой пшеницы в условиях Оренбургского Предуралья ранее [2] определены научно обоснованные параметры связи продуктивности яровой твёрдой пшеницы с факторами погоды за вегетационный период при посеве по различным предшественникам. Установлено, что по мере ухудшения условий, создаваемых предшествующей культурой, возрастает роль слагаемых плотности агроценозов. В этих же условиях выявлено [3], что при раннелетней засухе ведущим структурным элементом урожая зерна выступает плотность продуктивного стеблестоя, а при длительной засухе - масса 1000 зёрен главного колоса. Для условий Нижнего Поволжья [7] показана наибольшая связь элементов структуры урожая яровой пшеницы с продуктивностью при возделывании по отвально обработанной зяби.

Для условий Северного Казахстана адаптивность сортов яровой пшеницы определяется озернённостью колоса (г = 0,86±0,13), массой 1000 зерен (г = 0,76±0,12) [8]. В лесостепи Самарской области изучение корреляционных связей урожайности сортообразцов яровой мягкой пшеницы показало наличие положительной, но менее значительной связи с некоторыми элементами продуктивности: коэффициентом продуктивного кущения (r = 0,22), числом зёрен в колосе (r = 0,24), массой 1000 зёрен (r = 0,42) [6]. В условиях Тюменской области [4] в различные по благоприятности годы исследований значительной вариации (коэффициент вариации (СУ) 20-22 %), были подвержены такие показатели продуктивности, как масса зерна с колоса, масса 1000 зёрен, длина стебля, и практически не изменялись - число зёрен в колосе и длина колоса (СУ = 2-3 %). Изучение влияния элементов структуры урожая яровой твёрдой пшеницы на её продуктивность при выращивании в Ростовской области показало наличие тесных корреляционных связей урожайности с массой зерна с колоса (г = 0,92-0,96) и числом зёрен в колосе (г = 0,85-0,96) [5].

Целью исследований было изучение зависимости урожайности яровой мягкой пшеницы от показателей продуктивности агроценоза (количество всходов, количество растений к уборке, коэффициент кущения), а также продуктивности растения (высота растения, число колосков в колосе, число зёрен в колосе и др.) в условиях нарастания засушливости климата.

Материалы и методы

Материалом для анализа служили данные полевых опытов по изучению сортов яровой мягкой пшеницы в Оренбургском Приуралье на фоне различных приёмов основной обработки почвы (вспашка и безотвальное рыхление зяби). Закладка полевых опытов и проведение анализов выполнено в соответствии с методиками Б. А. Доспехова и Государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур.

В 2017 году погодные условия проведения опытов отличались благоприятностью, когда средняя температура воздуха периода вегетации была в пределах нормы (19,0 ^оС при норме 19,5 ^оС) при снижении в мае на 1 ^оС, а в июне на 2,3 ^оС и практическом соответствии норме в июле (выше на 0,6 ^оС) на фоне достаточного количества осадков в мае - июне (соответственно 97% и 98% от нормы). Гидротермические коэффициенты первых двух месяцев вегетации в 2017 году составили соответственно 0,59 ед. и 0,66 ед., что оказалось достаточным для формирования урожая.

В последующие годы (2018, 2019 и 2020) условия периода вегетации отличались неблагоприятностью как по температурному режиму воздуха, так и по количеству и режиму выпадения осадков. В эти годы отмечался резкий рост температуры воздуха с началом вегетации яровой пшеницы: в мае 2018 г. на 1,4^оС, в 2019 г - на 2,5 ^оС, в 2020 г - на 1,7 ^оС с колебаниями их параметров в июне и значительным возрастанием в июле: в 2018 г - на 5,2 ^оС в первой декаде, в 2020 году - на 8,4 ^оС во второй декаде. В итоге ГТК мая составил в 2018 году 0,60 ед., в 2019 году 0,18 ед., в 2020 0,60 ед.; ГТК июня соответственно - 0,19 ед. - 0,50 ед. - 0,34 ед. Таким образом, условия вегетации в годы исследований отличались набором самых различных сочетаний температурного режима воздуха и режима выпадения осадков.

Для математического анализа были взяты данные по урожайности сортов яровой мягкой пшеницы, высевавшиеся в опыте в годы исследований: Учитель, Оренбургская 23, Тулайковская золотистая, Ульяновская 105, и результаты по учёту количества всходов, изучения структуры урожая и продуктивности растений.

Математическая обработка данных проводилась методом однофакторного нелинейного корреляционно-регрессионного анализа по методике Фёрстер Э., Рёнц Б. с использованием библиотеки из 34 алгебраических функций, включающих в себя в том числе: полиномиальные и показательные функции. Регрессионный анализ включает в себя метод отыскания параметров регрессионной модели и статистическую обработку данных. агроценоз засушливый пшеница урожайность

Основным методом отыскания параметров регрессионной модели является метод наименьших квадратов. Суть этого метода заключается в минимизации суммы квадратов отклонений между найденными в опыте значениями параметров оптимизации и предсказываемыми данной моделью.

Если вид математической зависимости между параметрами оптимизации и варьируемым фактором apriori (от латинского «до опыта») неизвестен, то часто в качестве регрессионной модели используют полиномы некоторого порядка:

У= а₀ + а₁х + а₂х² + ... a_kx^k,

где k - порядок полинома.

Результаты и обсуждение

Результаты математического анализа по связям урожайности яровой мягкой пшеницы с показателями посевов, определяющими плотность агроценоза, представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Связь урожайности яровой мягкой пшеницы с показателями продуктивности агроценоза