Эффективность использования элементов точного земледелия при возделывании зерновых культур в лесостепи Западной Сибири тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Альберт Максим Александрович
Альберт Максим Александрович
кандидат наук
2025
- Специальность ВАК РФ00.00.00
- Количество страниц 206
Оглавление диссертации кандидат наук Альберт Максим Александрович
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1 ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ ПРИ ВОЗДЕЛЫВАНИИ
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)
1.1 Особенности применения точного земледелия в современном растениеводстве
1.2 Инновационные аспекты использования геоинформационных технологий в разных экологических зонах
1.3 Эффективность дифференцированного внесения минеральных удобрений
ГЛАВА 2 УСЛОВИЯ И МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ
2.1 Почвенно-климатические условия места проведения исследований
2.2 Метеорологические условия в годы проведения экспериментальной работы
2.3 Схема опытов
2.4 Агротехника в опытах
2.5 Методика проведения опытов
ГЛАВА 3 ОПТИМИЗАЦИЯ ВОЗДЕЛЫВАНИЯ РАЗНЫХ СОРТОВ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ СПУТНИКОВОЙ НАВИГАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
3.1 Продуктивность зерновых культур на фоне применения геоинформационных технологий
3.2 Особенности роста и развития сортов зерновых культур
3.3 Качество продукции в связи с использованием элементов точного земледелия
3.4 Сортовая специфичность в связи с использованием элементов точного земледелия
3.5 Обобщение результатов
ГЛАВА 4 ЭФФЕКТИВНОСТЬ МИНЕРАЛЬНОГО ПИТАНИЯ ПРИ ДИФФЕРЕНЦИРОВАННОМ ВНЕСЕНИИ УДОБРЕНИЙ В СИСТЕМЕ ПРОГРАММИРОВАНИЯ УРОЖАЯ
4.1 Изменение содержания нитратного азота чернозема выщелоченного
4.2 Изменение содержания подвижного фосфора
4.3 Динамика содержания обменного калия в почве
4.4 Оправдываемость программирования урожая зерновых культур
4.5 Химический состав продукции
4.6 Обобщение результатов
ГЛАВА 5 СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ВОЗДЕЛЫВАНИЯ РАЗНЫХ СОРТОВ НА ФОНЕ ИНТЕНСИФИКАЦИИ ИХ ПРОИЗВОДСТВА
5.1 Сравнительная оценка новых сортов и гибридов
5.2 Урожайность и качество продукции сортов и гибридов разных зерновых культур
5.3 Особенности применения эффективных стимуляторов роста и органоминеральных удобрений
5.4 Обобщение результатов
ГЛАВА 6 ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ ПРИ ДИФФЕРЕНЦИРОВАННОМ ВНЕСЕНИИ УДОБРЕНИЙ
6.1 Внедрение разработок в производство
6.2 Экономическая эффективность использования дифференцированного внесения минеральных удобрений
6.3 Обобщение результатов
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
ПЕРСПЕКТИВЫ ДАЛЬНЕЙШЕЙ РАЗРАБОТКИ ТЕМЫ ДИССЕРТАЦИИ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Другие cпециальности», 00.00.00 шифр ВАК
Агробиологическое обоснование технологии возделывания ярового тритикале в условиях Приамурья2025 год, доктор наук Муратов Алексей Александрович
Экспериментально-теоретическое обоснование технологий возделывания яровых зерновых культур и кормовых бобов в юго-западной части Центрального региона России при биологизации земледелия2011 год, доктор сельскохозяйственных наук Сорокин, Александр Егорович
Эффективность основной обработки почвы и применения гербицида с использованием геоинформационных систем (ГИС) в технологии возделывания яровой пшеницы в Среднем Предуралье2025 год, кандидат наук Фомин Дмитрий Станиславович
Урожайность сортов ярового ячменя в условиях Предкамской зоны Республики Татарстан в зависимости от применения минеральных удобрений и полимерного влагосорбента (гидрогеля)2025 год, кандидат наук Сулейманов Рузаль Разяпович
Оценка эффективности применения минеральных удобрений под озимую пшеницу на типичном чернозёме Курской области2024 год, кандидат наук Пироженко Виталий Викторович
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Эффективность использования элементов точного земледелия при возделывании зерновых культур в лесостепи Западной Сибири»
Актуально сть темы
В настоящее время особую значимость приобретает проблема рационального использования земель сельскохозяйственного назначения. В условиях импортозамещения они способствуют продовольственной безопасности страны, и оптимальное их использование является фактором стабильного развития субъектов. Согласно статистическим сведениям, имеет место сокращение земель сельскохозяйственного назначения за последние 10 лет в целом по стране на 289,4 тыс. га (Структура посевных площадей..., 2024).
В данных условиях особую значимость имеют специализированные геоинформационные системы, которые необходимы для: мониторинга сельскохозяйственных земель, моделирования, планирования и прогнозирования мероприятий по мониторингу земель, территориального планирования (Зубарев Ю.Н. и др., 2023; Абрамов Н.В. в соавт., 2024; YanM. etal., 2020; Zhelezova S. etaL, 2019).
Почвы территории Западной Сибири характеризуются значительной неоднородностью (Бородин И.В., 1968; Гамзиков Г.П. в соавт., 2006; Гантимуров И.И., 1964). Существующие рекомендации производства носят локальный характер и предлагают агротехнические приемы для конкретной зоны и почвы и в условиях пестроты почвенного плодородия трудноосуществимы. Разработанные геоинформационные системы позволяют обработать значительный массив данных по продуктивности агроэкосистем и осветить закономерности формирования продуктивности агроэкосистем, усовершенствовать адаптивную технологию производства применительно к условиям каждого конкретного хозяйства в соответствии с условиями почвенного плодородия и биологическими особенностями возделываемых культур (Якушев В.В., 1999; Власенко А.Н., 2010; Кирюшин В.И., 2007; Афанасьев Р.А., 2010; Абрамов Н.В., 2013; Шерстобитов С.В., 2015; Юдина О.Н., 2019; Петров А.Ф., 2020; Галеев Р.Р., 2019; Чикишев,
Д.В., 2021; Каличкин В.К., 2022; Семизоров С. А., 2024). Новым технологическим прогрессом в решении данной проблемы является дифференцированное внесение удобрений с применением систем спутниковой навигации. При этом по каждому участку проводится отбор почвенных проб для определения эффективного плодородия почвы.
Зерновые культуры в мировом земледелии занимают ведущие позиции, под них отведено 54% всех посевных площадей. В Российской Федерации доля посевных площадей под зерновыми весьма высока: пшеница занимает 35%, в том числе озимая - около 22%, яровая - 11%; ячмень - 13% и овес -4,8% (Структура посевных площадей..., 2024). Для разработки и широкого внедрения адаптивных технологий в системе точного земледелия необходимо выявление биологического потенциала урожайности возделываемых сортов применительно к конкретной зоне. При разработке данных технологий необходим учет всех природных факторов, влияющих на продуктивность зерновых культур. Разработка технологий для условий Западной Сибири имеет особое значение в условиях значительной неоднородности почвенного плодородия, и необходимо реализовывать потенциал продуктивности возделываемых сортов зерновых культур при хорошем качестве их продукции в системе точного земледелия.
Степень разработанности темы
В мировом земледелии технологии точного земледелия начали успешно развиваться с конца 70-х годов XX столетия, в России -практически с начала XXI века. Изучение изменчивости почвенного плодородия представлена в работах В.П. Якушева, 2016; В.И. Кирюшина, 2007; Е.А. Дмитриева, 2010; А.Ф. Петрушина, 2015; В.Г. Сычева, 2016; Б.А. Рунова, 2009; Р.А. Афанасьева, 2016; S.Shelezcva, 2019; Н.В. Абрамова, 2024; М.Р. Курамшина, 2023. Особый вклад в разработку положений точного земледелия внесли ученые ФИЦ «Почвенного института имени В.В. Докучаева» и ФГБУН «Институт космических исследований РАН», а также ФБГНУ «Агрофизический НИИ». Значительную роль в разработке учений по
точному земледелию внесли ученые РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, где с 2008 г. проводятся комплексные исследования по точному и ресурсосберегающему земледелию (Железова С.В., 2020). В условиях Западной Сибири значительный вклад в разработку теории и практики по точному земледелию внесли А.Н. Власенко, 2010; В.К. Каличкин, 2022; Н.В. Абрамов, 2024; С.В. Шерстобитов, 2020; Д.В. Чикишев; 2021; Р.Р. Галеев, 2020; А.Ф. Петров, 2020. В работах этих ученых получили дальнейшее развитие возможности эффективного применения систем спутниковой навигации с дифференцированным внесением минеральных удобрений с учетом содержания элементов минерального питания в почве, выноса питательных веществ урожаем и их использованием из почвы и удобрений. Однако требуется уточнение параметров применения спутниковой навигации с дифференцированным внесением удобрений в системе энергоресурсосберегающей адаптивной технологии возделывания новых высокоинтенсивных сортов зерновых культур.
Цель исследований:
Разработка элементов технологии использования точного земледелия на основе оптимизации минерального питания высокоурожайных сортов зерновых культур с дифференцированным внесением удобрений и применением спутниковой навигационной системы в лесостепи Западной Сибири.
Задачи исследований:
1. Изучить закономерности формирования высокой урожайности и хорошего качества продукции зерновых культур (яровая мягкая пшеница, яровой ячмень и овес) в зависимости от внешней среды и элементов технологии в условиях применения спутниковой навигационной системы.
2. Установить эффективность программирования урожайности зерновых культур при дифференцированном внесении минеральных удобрений в режиме off-line с использованием спутниковой навигации.
3. Дать оценку биологическому потенциалу продуктивности сортов зерновых культур интенсивного типа применительно к зоне исследований.
4. Оценить эффективность внесения органоминеральных удобрений и стимуляторов роста на урожайность и качество зерна разных сортов яровой мягкой пшеницы, ярового ячменя, овса и гибридов кукурузы.
5. Определить экономическую эффективность использования дифференцированного внесения сбалансированных доз минеральных удобрений в системе спутниковой навигации.
Научная новизна
Впервые в лесостепи Западной Сибири на примере Новосибирского Приобья проведена оптимизация минерального питания зерновых культур: яровая пшеница, ячмень и овес, в системе дифференцированного внесения удобрений в режиме off-line с целью получения высокой продуктивности и повышения качества зерна. Усовершенствованы методические основы формирования электронных карт полей при дифференцированном внесении удобрений в режиме off-line. Оптимизировано использование комплексной системы GPS, ГЛОНАСС с целью дифференцированного внесения минеральных удобрений. Установлены зависимости между урожайностью и факторами внешней среды для основных зерновых культур (яровая мягкая пшеница, ячмень и овес). Показаны особенности формирования фотосинтетического потенциала, урожайности и ее структуры для новых высокоинтенсивных сортов зерновых культур в условиях экстремального климата зоны рискованного земледелия Западной Сибири. Изучены особенности использования стимуляторов роста и органоминеральных удобрений как основа стрессоустойчивости к неблагоприятным условиям внешней среды и вредным организмам.
Теоретическая значимость
Обобщение комплексных данных в системе агрофитоценозов основных зерновых культур с применением инновационных адаптивных энергоресурсосберегающих технологий создает основу для оптимизации
программирования их урожайности при использовании точного земледелия. Дано обоснование срокам и способам применения стимуляторов роста и органоминеральных удобрений для ускорения ростовых процессов и основных фаз развития, урожайности и качества продукции сортов зерновых культур.
Практическая значимость результатов исследований
Дифференцированное внесение минеральных и жидких азотных удобрений КАС-32 по элементарным участкам в системе современной спутниковой навигации на программированную урожайность зерновых культур 4, 5, 6 т/га обеспечило повышение урожайности зерна при хорошем качестве продукции. На фоне оптимизации минерального питания и использования современных стимуляторов роста, высокопродуктивных сортов и гибридов зерновых культур формировалась урожайность на уровне 5 -7 т/га. Дифференцированное внесение удобрений в режиме off-line с применением спутниковой навигационной системы экономически эффективно в сравнении с традиционным способом внесения удобрений.
Методология и методы исследований
Основные опыты осуществлены в опытно-производственных условиях. Поля под зерновые культуры подразделялись на элементарные участки, и разрабатывалась электронная карта. До начала посева брали образцы почвы с отдельного элементарного участка с целью установления степени плодородия (содержания гумуса, азота, фосфора и калия) базовыми методами анализа. Осуществлялся расчет доз минеральных удобрений на программированный уровень пшеницы, ячменя и овса 4, 5, 6 т/га.
Перед посевом этих культур дифференцированно внесли азофоску и суперфосфат двойной гранулированный и калий сернокислый. Одновременно с посевом проводилось дифференцированное внесение аммиачной селитры. На основе полученных данных проведена оценка экономической эффективности агротехнических приемов.
Реализация результатов исследования
Результаты комплексных исследований успешно прошли производственную проверку и внедрение в производство в 2023 - 2024 гг. в ЗАО племзавод «Ирмень» Ордынского района, ООО КФХ «Русское поле» Каргатского района и ИП «Мирошник» Краснозерского района Новосибирской области, ООО СПК «Береговой» Кемеровской области и ООО «Алтайская продовольственная компания» Алтайского края на общей площади 47592 га с экономическим эффектом 6274 руб./га и с суммарным экономическим эффектом 298 млн. руб.
Основные материалы диссертационной работы широко используются в учебном процессе ФГБОУ «Новосибирский ГАУ» при обучении студентов по направлению подготовки 35.03.04 и 35.04.04 «Агрономия» и аспирантов 35.06.01 «Сельское хозяйство», а также используются на курсах повышения квалификации руководителей и специалистов сельскохозяйственного производства.
Степень достоверности результатов исследований подтверждается суммарным объемом опытной работы, данными анализов, их статистической обработки и результатами внедрения разработок в производство.
Положения, выносимые на защиту:
1. Влияние дифференцированного внесения минеральных удобрений при посеве яровой мягкой пшеницы, ярового ячменя и овса по элементарным участкам поля в режиме off-line на процессы роста и развития зерновых культур, показатели урожайности и качества продукции в сравнении с традиционной технологией применения удобрений.
2. Рациональное использование азотного питания при посеве зерновых культур в режиме off-line в условиях спутниковой навигационной системы относительно традиционной технологии.
3. Особенности формирования высокой урожайности на уровне 7 т/га и хорошего качества продукции сортов яровой мягкой пшеницы, ярового
ячменя, овса и гибридов кукурузы в экстремальных условиях лесостепи Западной Сибири.
4. Влияние стимуляторов роста и органоминеральных удобрений на рост и развитие, урожайность и качество продукции основных зерновых культур.
Апробация результатов
Материалы диссертации докладывались и получили одобрение на международных, всероссийских (национальных) и региональных научно -практических конференциях: «Роль аграрной науки в устойчивом развитии сельских территорий» и «Теория и практика современной аграрной науки» (Новосибирск, 2021, 2022, 2023, 2024, 2025); «Модернизация аграрного образования» (Томск, 2021, 2022); Международная научно-практическая конференция (Красноярск, 2021, 2022, 2023); научно-практических конференциях преподавателей, аспирантов, магистрантов и студентов ФГБОУ «Новосибирский ГАУ» (Новосибирск, 2021, 2022, 2023, 2024), а также на курсах повышения квалификации руководителей и специалистов агропромышленного комплекса Западной Сибири (Новосибирск, 2022, 2023, 2024, 2025).
Личный вклад автора
Автором диссертационной работы при участии научного руководителя выбрана тема исследований, поставлена цель и задачи, разработана методика исследований. Самостоятельно проведен комплекс опытных и внедренческих работ, дана оценка экономической эффективности разработок, написана диссертационная работа, сделаны выводы и предложения производству. Личный вклад составляет более 80%.
Публикации
По результатам исследований опубликовано 27 печатных работ, в том числе 5 статей в журналах, входящих в перечень рецензируемых научных изданий, рекомендованных ВАК Минобрнауки Российской Федерации, и 6
статей в изданиях, индексируемых международными наукометрическими базами Web of Science и Scopus.
Структура и объем диссертации
Диссертационная работа состоит из введения, 6 глав, заключения, практических рекомендаций. Изложена на 206 страницах, содержит 39 таблиц, 14 рисунков и 26 приложений. Список использованной литературы включает 203 наименования, в том числе 54 наименования на иностранных языках.
Автор выражает благодарность руководству университета, сотрудникам Института фундаментальных и прикладных агробиотехнологий и лабораториям исследовательского лабораторного корпуса Новосибирского ГАУ, а также ФГБУ «Центр агрохимической службы Новосибирский» и ООО «Центр передового земледелия» за помощь в проведении учетов и наблюдений, анализа полученной продукции, а также особую благодарность научному руководителю, доктору сельскохозяйственных наук, профессору, Заслуженному работнику высшей школы РФ, Почетному работнику АПК РФ, эксперту РАН Ринату Раифовичу Галееву за ценные научные консультации и обсуждение результатов опытной работы.
ГЛАВА 1 ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ
ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ ПРИ ВОЗДЕЛЫВАНИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)
1.1Особенности применения точного земледелия в современном растениеводстве
В условиях современного мира, где сельское хозяйство оказывается под давлением растущего спроса на продовольствие и ограниченности земельных ресурсов, внедрение цифровых технологий становится необходимым шагом к обеспечению устойчивого и эффективного развития этой отрасли. С учетом прогнозируемого увеличения мирового населения, а также роста потребления сельскохозяйственной продукции, чрезвычайно важно использовать все доступные инструменты для оптимизации процессов в агропромышленном комплексе (Абрамов Н.В. в соавт., 2015; Абугалиева А.И. и др., 2019; Алабушев А.В. и др., 2020; Алтухов А.И., 2018; Альт В. В. и др., 2018; Афанасьев Р.А., 2010; Афанасьев Р.А. и др., 2011; Березовский Е.В. в соавт., 2013; PovllF.P. etal., 2014; StamatiadisS. etal., 2018). Цифровая трансформация сельского хозяйства включает в себя интеграцию различных технологий и систем, позволяющих более эффективно управлять процессами на всех уровнях. Это включает в себя системы управления предприятием, которые могут использовать данные с различных датчиков и метеостанций для мониторинга полевых работ. Такие системы становятся важным инструментом для согласования и координации разнообразных операций, проводимых на фермах. Включение современных технологий позволяет собирать информацию о климатических условиях, качествах почвы и состоянии растений в реальном времени, что способствует более обоснованному принятию решений (Артемьев А.А., 2014; Асеева Т.А. и др., 2020; Афанасьев Р.А. в соавт., 2010; Балабанов В.И. и др., 2013; Бойцова Л.В. в соавт., 2012; Шпаар Д. и др., 2003; РоПег^ еМ, 2012; SбkefeldM. е1аИ,
2012; Suchowilska E. etal., 2012; Svecnjak Z. etal., 2013; Yan M. etal., 2020; Zhang X. etal., 2016).
Современное растениеводство претерпевает значительные изменения благодаря внедрению цифровых технологий, которые становятся неотъемлемой частью эффективного управления агропромышленным комплексом. В числе основных тенденций, выделяемых в этой области, следует особо отметить развитые системы управления предприятиями, которые обеспечивают мониторинг полевых работ и синхронизацию с различными встроенными средствами (Езиев М.И. в соавт., 2016; Елсаков В.В. в соавт., 2013; Железова С.В., 2018; Железова С.В., 2017; Rango A. etal., 2006; Raun W.R. etal., 2010; Ritz C. etal., 2015; ShiY. etal., 2020; Soane B. etal., 2012). Одна из ключевых задач, стоящих перед цифровыми системами управления, — это оптимизация производственного процесса. Это достигается за счет анализа собранных данных и предоставления рекомендаций для повышения эффективности производства. Например, такие системы могут указать на оптимальное время для посева или уборки урожая, помочь в рациональном применении удобрений и средств защиты растений, а также в правильной организации работы сельскохозяйственной техники и рабочей силы. Это особенно важно в условиях дефицита ресурсов, поскольку каждая ошибка в управлении может привести к значительным экономическим потерям (Афанасьев Р.А. в соавт., 2016; Каличкин В.К. и др., 2022; Guowai W. etal., 2015).
Важным аспектом цифровых систем управления растениеводством является учет всех ключевых элементов агропромышленного цикла. Собранные в процессе детального анализа посевных площадей данные должны быть интегрированы в технологические карты, что позволит контролировать выполнение всех операций согласно установленным стандартам и технологическим требованиям (Коробов В.А. в соавт., 2012; Корчагин В.И. и др., 2016; Кравцов С. Л. и др., 2015; Кузьмич М.А. и др., 2020; Курамшин М.Р. в соавт., 2023).
Точное земледелие, как концепция, основывается на интеграции современных технологий и данных для оптимизации всех этапов сельскохозяйственного производства. Основная цель этой концепции заключается в повышении эффективности и устойчивости сельского хозяйства (Ермохин Ю.И. в соавт., 2016; Железова С.В. в соавт., 2018).
Современное точное земледелие активно использует новейшие технологии, такие как спутниковые системы, беспилотные летательные аппараты и сенсоры, для повышения эффективности и урожайности. Эти технологии позволяют собирать и анализировать данные о состоянии почвы, климате и растениях, что помогает оптимально планировать севооборот и выбирать лучшее время для посадки и сбора урожая. Интеграция аналитических систем, мобильной связи, вычислительной техники, методов моделирования и информационных технологий (ГИС, OLAP, WEB) позволяет фермерам оперативно реагировать на изменения на полях и более полно учитывать такие показатели, как - разнообразие почвенных, мезо- и микроклиматических особенностей каждого участка обрабатываемых земель, ресурсный потенциал хозяйства, делая аграрную систему более гибкой и устойчивой к изменениям внешних условий. Так, точное земледелие способствует не только повышению продуктивности, но и созданию устойчивого сельскохозяйственного будущего через внедрение инноваций и развитие профессиональных навыков (Барталев С.А. и др., 2015; Бекецкая Т.В. и др., 2009; Беленков А.И. в соавт., 2019; Борисов Е.А. в соавт., 2019; Буре В.М., 2007; Вышегуров С.Х. в соавт., 2012; Poulton P.R., 2013; Sapkota T.B. etal., 2012; Zhelezova S. etal., 2019).
В современном мире точное земледелие служит основой для внедрения энергосберегающих технологий в растениеводстве. Оно способствует повышению производительности и снижению затрат путем более эффективного использования ключевых ресурсов, таких как труд, моторесурсы, топливо, удобрения и средства защиты. Благодаря этому достигается увеличение урожайности и улучшение управляемости
сельскохозяйственных процессов, что делает аграрный сектор более эффективным и экономичным (Абрамов Н.В. и др., 2019; Абрамов Н.В. в соавт., 2024; Беляев В.И. в соавт., 2016; Васин К.В. в соавт., 2015; Ермохин Ю.И. в соавт., 2016; Жеруков Т.Б., 2016; Зубарев Ю.Н. и др., 2023).
Системы точного земледелия представляют собой важный шаг вперед в агрономии, приносящие множество преимуществ (Зейлигер А.М. и др., 2019; Лебедева В.М. в соавт., 2012; Лекомцев П.В., 2015; Ломоносов Д.А., 2020), благодаря которым фермеры могут существенно улучшить свою деятельность и добиться более устойчивых результатов. Основные достоинства этих систем включают в себя оптимизацию затрат на сырье и материалы. Благодаря современным технологиям, таким как GP S и датчики, возможно точно рассчитывать необходимые объемы ресурсов, таких как топливо, семена, удобрения и вода. Это позволяет не только минимизировать затраты, но и максимизировать эффективность их использования, что в свою очередь ведет к повышению урожайности на единицу площади.
Кроме того, системы точного земледелия уменьшают зависимость агроэкосистем от изменчивости погодных факторов. За счет более точного контроля и мониторинга условий роста растений, а также учета специфики микрорайонов полей, можно лучше адаптироваться к неблагоприятным климатическим условиям и существенно снизить риск потерь. Применение таких технологий способствует полной реализации генетического потенциала новых сортов и гибридов, что, в свою очередь, ведет к улучшению качественных характеристик почвы и повышению устойчивости экосистем. Это особенно важно в условиях глобальных изменений климата и утраты биоразнообразия.
Несмотря на указанные преимущества, существует и ряд негативных моментов, связанных с внедрением технологий точного земледелия. Во-первых, высокая стоимость таких систем может оказаться существенным барьером для многих фермеров, особенно в странах с низким уровнем развития сельского хозяйства. Инвестиции в оборудование, программное
обеспечение и обучение специалистов требуют значительных финансовых ресурсов, которые не всегда доступны.
Техническая сложность систем внедрения новых технологий может привести к снижению их надежности. Для эффективной работы таких систем важно не только большое количество данных, но и умение правильно интерпретировать их, что требует высокой квалификации специалистов. На многих территориях, где концепция точного земледелия только начинает развиваться, очень ограниченное число профессионалов, способных разрабатывать и поддерживать такие системы.
Срок окупаемости инвестиций в системы точного земледелия также может быть затянутым. Время, необходимое для того, чтобы система начала приносить ощутимую прибыль, может варьироваться в зависимости от размеров обрабатываемых площадей и выбранных культур. Для некоторых фермеров это может означать, что они не увидят немедленных выгод от своих вложений.
Таким образом, несмотря на значительные преимущества, с которыми связано внедрение технологий точного земледелия, необходимо учитывать и существующие риски и ограничения, что требует взвешенного подхода к планированию и реализации инвестиционных проектов в этой области.
Точное земледелие в настоящее время представляет инновационные достижения современной агрономии, растениеводства и земледелия и имеет большие перспективы развития (Лупян Е.А. и др., 2018; Мальчиков П.Н. и др., 2017; Медведев И.Ф. и др., 2014; Петрова Г.В. и др., 2014; Петрушин А.Ф. в соавт., 2015; Поляков М.В. в соавт., 2020; Рунов Б.А. в соавт., 2009; BrillanteL. etal., 2015; Dammer K-H. etal., 2009; Guerrero J.M. etal., 2012). Стратегией современного точного земледелия является значительный рост эффективности воспроизводства продукции растениеводства за счет интенсификации, энергоресурсосбережения и экологической безопасности производства продуктов растениеводства, снижения затрат и себестоимости продукции (Железова С.В. и др., 2016; Железова С.В., 2018; Железова С.В. в
соавт., 2000; Железова С.В. в соавт., 2019; Павлова А.И. в соавт., 2019; Пахотина И.В. и др., 2018; Сидорова В.А., 2011; Симаков А.В. и др., 2022; Федулов Ю.П. и др., 2016; Цыбулько Н.Н. в соавт., 2015; Юдина О.Н. в соавт., 2019; Якушев B.B. и др., 2011; Якушев В.В., 2016; Argento F. etal., 2019; Balean M-F. etal., 2014; Basso B. etal., 2013). Современные аналитические и технические блоки точного земледелия становятся мощным рычагом ускорения научно-технологического процесса в области современного растениеводства и земледелия, регулирования процессами управления ростом и развитием сельскохозяйственных культур (Абрамов Н.В., 2017; Вышегуров С.Х. в соавт., 2012; Железова С.В. в соавт., 2018; Кирюшин В.И., 2007; Коновалова Л.К. в соавт., 2020; Любчич В.А. и др., 2012; Марченко А.Н. в соавт., 2014; Опыт и перспективы применения..., 2016; Пивченко Д.В., 2019; Полин В.Д. в соавт., 2013; Политыко П.М. и др., 2019; Романов В.Н. в соавт., 2014; Савин И.Ю. в соавт., 2013; Савин И.Ю., 2015; AmareT. etal., 2016; BalikJ. etal., 2020; BaudetJ. etal., 1985; NoureldinN.A. etal., 2013; OkamotoH. etal., 2007).
Точное земледелие произвело революцию в аграрном секторе, в том числе благодаря быстрому развитию технологий, связанных с датчиками и считывающими устройствами. Эти устройства обеспечивают получение оперативной и высокоточной информации о различных аспектах сельскохозяйственного производства. Они позволяют не только измерять физические и химические свойства почвы, но и отслеживать состояние посевов и уровень урожайности, формируя при этом пространственные карты, которые иллюстрируют распределение этих характеристик на полях.
Создание почвенных картограмм стало важной составляющей точного земледелия. Эти картограммы представляют собой визуальные модели данных, которые помогают агрономам и фермерам лучше понимать вариативность почвенных ресурсов на их землях. С их помощью можно одновременно учитывать множество факторов — от структуры и состава почвы до её плодородия и водообеспеченности. На основе таких карт
формируются рекомендации по максимально эффективному использованию почвы с учётом её уникальных свойств.
Похожие диссертационные работы по специальности «Другие cпециальности», 00.00.00 шифр ВАК
Оптимизация системы управления питанием зерновых культур на основе комплексной диагностики в лесостепи юга Западной Сибири2024 год, доктор наук Гоман Наталья Викторовна
Совершенствование технологии возделывания вико-пшеничной смеси на зерно в зависимости от нормы высева, соотношения компонента и цифровой коррекции агротехнических приёмов в Среднем Предуралье2024 год, кандидат наук Новикова Татьяна Владиславовна
Формирование агрофитоценозов озимой, яровой пшеницы и ячменя в системе применения жидких минеральных препаратов МЕГАМИКС в лесостепи Среднего Поволжья2024 год, кандидат наук Стрижаков Анатолий Олегович
Влияние предшественников и минеральных удобрений на урожайность и качество зерна ярового ячменя в условиях Центрально-Черноземного региона2024 год, кандидат наук Ермолаев Семён Николаевич
Урожайность и качество яровой пшеницы при применении минеральных удобрений и регулятора роста растений в условиях Афганистана2025 год, кандидат наук Джахиш Фрайдун
Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Альберт Максим Александрович, 2025 год
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Абрамов Н.В. Воспроизводство плодородия почв УрФО / Н.В. Абрамов // АПК России. - 2017. №№ 5. - С. 1055-1065.
2. Абрамов Н.В. Дифференцированное внесение удобрений с использованием спутниковой навигации / Н.В. Абрамов, С.В. Шерстобитов // Агрохимия. - 2018. №№ 9. - С. 40-49.
3. Абрамов Н.В. Земледелие с использованием космических систем / Н.В. Абрамов, С.А. Семизоров, С.В. Шерстобитов // Земледелие. - 2015. № 6.
- С. 13-18.
4. Абрамов Н.В. Система адаптивно-ландшафтного земледелия в природно-климатических зонах Тюменской области / Н.В. Абрамов, Ю.А. Акимова, Л.Г. Бакшеев [и др.]. -Тюмень: Тюменский издательский дом, 2019.
- 470 с.
5. Абрамов Н.В. Формирование зерна яровой пшеницы высшего качества при дифференцированном внесении азотных удобрений / Н.В. Абрамов, С.В. Шерстобитов // Земледелие. - 2024. - N° 3. - С. 33-39.
6. Абугалиева А.И. Генетический потенциал качества сортов яровой мягкой пшеницы селекции Курганского НИИСХ / А.И. Абугалиева, Л.Т. Мальцева, Е.А. Филиппова, А.И. Моргунов, Ю.И. Зеленский, Х. Пенья // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. - 2019. N° 1. - С. 24-32.
7. Агроклиматический вестник Новосибирской области. -Новосибирск: Наука, 2003. - 262 с.
8. Алабушев А.В. Влияние сроков посева по различным предшественникам на урожайность и качество зерна мягкой озимой пшеницы сорта Краса Дона в южной зоне Ростовской области / А.В. Алабушев, А.С. Попов, Г.В. Овсянникова, А.А. Сухарев // Зерновое хозяйство России. - 2020. №2 1 (67), С. 4-10.
9. Алтухов А.И. Стратегия развития зернопродуктового подкомплекса - основа разработки схемы размещения и специализации
зернового производства в стране / А.И. Алтухов // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. - 2018. №2 5, С. 146-152.
10. Альт В.В. Автоматизированное обнаружение сорняков и оценка качества всходов сельскохозяйственных культур по ЯОБ-изображениям / В.В. Альт, и др. // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. - 2018. -Т. 48(5). - С. 52-60. Б01: 10.26898/0370-8799-2018-5-7
11. Артемьев А.А. Влияние дифференцированного применения минеральных удобрений на продуктивность культур полевого севооборота и плодородие чернозёма выщелоченного / А.А. Артемьев // Достижения науки и техники АПК. - 2010. №№ 3. - С. 5-7.
12. Артемьев А.А. Влияние технологий применения минеральных удобрений на продуктивность полевого севооборота и изменение агрохимических показателей почвы / А.А. Артемьев // Достижения науки и техники АПК. - 2014. №№ 6. - С. 39-41.
13. Асеева Т.А. Технологические и хлебопекарные свойства зерна яровой мягкой пшеницы / Т.А. Асеева, К.В. Зенкина, И.В. Ломакина, З.С. Рубан // Вестник Дальневосточного отделения Российской академии наук. -2020. №№ 4 (212), С. 14-19.
14. Афанасьев Р.А. Агрохимические аспекты точного земледелия / Р.А. Афанасьев // Проблемы агрохимии и экологии. -2010. - №2 2.- С. 38-43.
15. Афанасьев Р.А. Внутрипольная вариабельность плодородия почв, состояния посевов и урожайности полевых культур в точном земледелии / Р.А. Афанасьев, А.И. Беленков // Фермер. Поволжье. - 2016. № 4 (46), С. 3640.
16. Афанасьев Р.А. Программа расчёта доз минеральных удобрений на запланированную урожайность сельскохозяйственных культур / Р.А. Афанасьев, А.К. Поляков, М.С. Эминов // Плодородие. - 2010. - №2 3. - С. 44.
17. Афанасьев Р.А. Способ ускоренного выделения устойчивых внутрипольных контуров почвенного плодородия на сельскохозяйственных полях // Патент на изобретение Яи82455660 / Р.А. Афанасьев и др. - 2011.
18. Балабанов В.И. Навигационные технологии в сельском хозяйстве. Координатное земледелие: учебное пособие / В.И. Балабанов, С.В. Железова, и др. М.: РГАУ-МСХА, 2013. - 148 с.
19. Барталев С.А. Опыт и перспективы разработки автоматизированных методов обработки спутниковых данных дистанционного зондирования для решения задач мониторинга сельского хозяйства / С.А. Барталев, Е.А. Лупян и др. // М-лы Всеросс. научн. конф. «Применение средств дистанционного зондирования Земли в сельском хозяйстве». - С.-Пб.: ФГБНУ АФИ, 2015. -С. 15-19.
20. Бекецкая Т.В. Исследования почвенного покрова территории «Заокские Питомники» в целях выращивания декоративных древесных растений / Т.В. Бекецкая, А.Б. Умарова, С.В. Железова и др. // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. - 2009. - № 10 (60), С. 54-58.
21. Беленков А.И. Совершенствование технологии возделывания картофеля в системе точного земледелия / А.И. Беленков, Е.В. Березовский, С.В. Железова // Картофель и овощи. - 2019. - № 6. - С. 30-34. Б01:10.25630/РАУ.2019.39.30.007
22. Беляев В.И. Вариабельность урожайности сортов яровой мягкой пшеницы в Приобской зоне Алтайского края / В.И. Беляев, Л.В. Соколова // Материалы XI Межд. науч.-практ. конф. Аграрная наука - сельскому хозяйству. Сб. статей. Книга 2. - Барнаул: Алтайский ГАУ, 2016. - С. 32-34.
23. Березовский Е.В. Использование оптических сенсоров для управления продукционным процессом озимой пшеницы / Е.В. Березовский, С.В. Железова, Д.В. Гусев // Сб.: Геоинформационные технологии в сельском хозяйстве. - Оренбург: ОГАУ. - 2013. - С. 171-176.
24. Бойцова Л.В. Точная система удобрения в различных ландшафтно -экологических условиях / Л.В. Бойцова, Е.Г. Маглыш // Плодородие. - 2012. -№ 5. - С. 4-5.
25. Борисов Е.А. Геоинформационные системы в земледелии / Е.А. Борисов, Е.И. Миронов // Евразийское Научное Объединение. - 2019. - № 9-3(55),С. 263-266.
26. Бородин И.В. Почвы Западно-Сибирской низменности / И.В. Бородин - Новосибирск: изд-во НСХИ, 1968. - 116 с.
27. Власенко А.Н. Адаптивно-ландшафтные системы земледелия в Западной Сибири/А. Н. Власенко - Краснообск: РПО СО РАСХН, 2010-276с.
28. Васин К.В. Перспективы использования беспилотной аэрофотосъёмки в точном земледелии / К.В. Васин, С.В. Железова // М-лы X Межд. науч.-практ. конф. Аграрная наука - сельскому хозяйству. Сборник статей. Книга 2. - Барнаул: РИО АГАУ, 2015. - С. 41-43.
29. Вышегуров С.Х. Урожайность яровой пшеницы Новосибирская 22 в северной лесостепи Приобья / С.Х. Вышегуров, Е.В. Дымина // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. - 2012. № 2 (225), С. 18-23.
30. Галеев Р.Р. Возделывание сельскохозяйственных культур на основе элементов точного земледелия: Методические рекомендации / Р.Р. Галеев -Новосибирск: ИЦ «Агрос», 2020. - 78 с.
31. Галеев Р.Р. Гис-технологии в растениеводстве Западной Сибири / Р.Р. Галеев - Новосибирск: Агро-Сибирь, 2019. - 115 с.
32. Галеева Л.П. Особенности питания и урожайность пшеницы при разных способах внесения удобрений / Л.П. Галеева // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. - 2011. № 9-10 (222), С. 18-25.
33. Гамзиков Г.П. Проблемы азота в земледелии России / Г.П. Гамзиков, А.А. Завалин // Плодородие. - 2006. № 5 (32), С. 31-33.
34. Гантимуров И.И. Почвы Новосибирской области / И.И. Гантимуров - Новосибирск: изд-во НСХИ, 1964. - 129 с.
35. Гопп Н.В. Использование спутниковых, наземных и аналитических данных в картографии почв / Н.В. Гопп // Интерэкспо Гео-Сибирь. - 2010. - Т. 4. - № 1. - С. 149-153.
36. ГОСТ 16265-89. Земледелие. Термины и определения / М.: Изд-во стандартов, 1990. - 23 с. http://docs.cntd.ru/document/1200022975
37. ГОСТ 26204-91 Почвы. Определение подвижных соединений фосфора и калия по методу Чирикова в модификации ЦИНАО. - М.: Издательство стандартов, 1992.
38. ГОСТ Р58595-2019 Почвы. Отбор проб. - М.: Издательство стандартов, 2019.
39. ГОСТ 28268-89 Методы определения влажности почвы. - М.: Издательство стандартов, 1989.
40. ГОСТ 26208-91 Почвы. Определение подвижных соединений фосфора и калия по методу Эгнера-Рима-Доминго (АЛ-метод). - М.: Издательство стандартов, 1992.
41. ГОСТ 26210-91 Почвы. Определение обменного калия по методу Масловой. - М.: Издательство стандартов, 1992.
42. ГОСТ 26211-91 Почвы. Определение подвижных соединений фосфора по методу Аррениуса в модификации ВИУА. - М.: Издательство стандартов, 1992.
43. ГОСТ 26423-85. Почвы. Методы определения удельной электрической проводимости, рН и плотного остатка водной вытяжки / М.: Стандартинформ, 2011 - 7 с. http://docs.cntd.ru/document/1200023484
44. ГОСТ 26483-85 Почвы. Приготовление солевой вытяжки и определение ее рН по методу ЦИНАО. - М.: Издательство стандартов, 1985.
45. ГОСТ 27593-88 Почвы. Термины и определения. - М.: Издательство стандартов, 1988.
46. ГОСТ 29269-91 Почвы. Общие требования к проведению анализов. - М.: Издательство стандартов, 1992.
47. Дмитриев Е.А. Математическая статистика в почвоведении / Е.А. Дмитриев - М.: Книжный дом Либроком, 2010 г. - 336 с.
48. Доспехов Б. А. Методика полевого опыта / Б. А. Доспехов - М.: Агропромиздат, 1985. - 351 с.
49. Езиев М.И. Гис-технологии - эффективное решение некоторых проблем народного хозяйства [Электронный ресурс] / М.И. Езиев, Т.Б. Жеруков -Режим доступа: http://novainfo.ru/article/8548.
50. Елсаков В.В. Межгодовые изменения индекса NDVI на территории европейского северо-востока России и западной Сибири в условиях климатических флуктуаций последних десятилетий / В.В. Елсаков, М.Ю. Телятников // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2013. - Т. 10. - № 3. - С. 260-271.
51. Ермохин Ю.И. Методика проведения энергетического анализа в агрохимических исследованиях / Ю.И. Ермохин, А.Ф. Неклюдов- Омск: изд-во Омского ГАУ, 1994.- 69 с.
52. Ермохин Ю.И. Оценка и контроль азотного питания различных сортов картофеля на лугово-чернозёмной почве Западной Сибири / Ю.И. Ермохин, И.В. Темерева // Вестник Красноярского государственного аграрного университета. - 2016. № 9 (120), С. 146-149.
53. Железова С.В. Применение оптических датчиков для оценки состояния посевов озимой пшеницы / С.В. Железова // Агрофизика. - 2018. -№3. - С. 42-48. DOI: 10.25695/AGRPH.2018.03.08
54. Железова С.В. Влияние разных технологий возделывания озимой пшеницы на урожайность и фитосанитарное состояние посевов / С.В. Железова, Т.А. Акимов, О.О. Белошапкина, Е.В. Березовский // Агрохимия. -2017. - № 4. - С. 72-82.
55. Железова С.В. Использование спутниковых снимков высокого разрешения для оценки состояния посевов на Полевой опытной станции РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева / С.В. Железова, Т.А. Гурова, Д.В. Гусев // М-лы 2-й Всеросс. науч. конф. «Применение средств дистанционного зондирования Земли в сельском хозяйстве». - С.-Пб.: ФГБНУ АФИ, 2018. -С. 125-131.
56. Железова С.В. Мониторинг посевов озимой пшеницы с применением беспилотной аэрофотосъёмки и оптического датчика Green-
Seeker® RT200 / С.В. Железова, А.А. Ананьев, М.В. Вьюнов, Е.В. Березовский // Вестник Оренбургского Гос. Университета. - 2016. - № 6 (194), С. 56-61.
57. Железова С.В. Применения оптических датчиков для оценки состояния посевов озимой пшеницы / С.В. Железова // Агрофизика. - 2018. -№ 3. - С. 42-48. DOI: 10.25695/AGRPH.2018.03.08
58. Железова С.В. Сравнение засорённости посевов овса при применении разных технологий возделывания на фоне пестроты почвенного покрова / С.В. Железова, Е.В. Жарова, А.А. Корчагин // Вестник Московского Университета. Серия 17 (Почвоведение). - 2000 - № 1. - С. 4651.
59. Железова С.В. Урожайность озимой пшеницы и ярового ячменя на дерново-подзолистой почве при длительном применении традиционной и ресурсосберегающей обработки / С.В. Железова, А.В. Мельников, А.И. Беленков // Кормопроизводство. - 2019. - № 10. - С. 14-20. D0I:10.25685/KRM.2019.2019.41825
60. Жеруков Т.Б. Новое в подходах программирования и прогнозирования эффективности сельскохозяйственных культур [Электронный ресурс] / Т.Б. Жеруков - Режим доступа: https://novainfo.ru/ article/8722.
61. Зейлигер А.М. Верификация результатов мониторинга NDVI спутниковой группировки Planet по наземным опорным данным в полевом опыте Центра точного земледелия РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева / А.М. Зейлигер, С.В.Железова, О.С.Ермолаева и др. // М-лы 17-й Всеросс. откр. конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». - М.: ИКИ РАН, 2019. - http://conf.rse.geosmis.ru/files/books/2019/ 7641.htm.
62. Зубарев Ю.Н. Применение данных дистанционного зондирования земли с элементами точного земледелия при возделывании бобово-злаковых смесей с разным соотношением компонентов / Ю.Н. Зубарев, Д.С. Фомин,
Т.В. Новикова и др. // Пермский аграрный вестник. - 2023. - №1 (41), С. 2028.
63. Каличкин В.К. Прогнозирование засоренности посевов с использованием методов машинного обучения / В.К. Каличкин, О.К. Альсова, К.Ю. Максимович, Н.В. Васильева // Российская сельскохозяйственная наука. - 2022. - N° 1. - С. 67-72.
64. Каличкин В.К. Разработка программы анализа и прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур / В.К. Каличкин, Д.С. Федоров, О.К. Альсова, К.Ю. Максимович // Достижения науки и техники АПК. -2022. - Т36. - №№ 1. - С. 51-56.
65. Кирюшин В.И. Оценка качества земель и плодородия почв для формирования систем земледелия и агротехнологий / В.И. Кирюшин // Почвоведение. - 2007. №№ 7. - С. 873-880.
66. Коновалова Л.К. Эффективность систем удобрения яровой мягкой пшеницы / Л.К. Коновалова, В.В. Окорков // Владимирский земледелец. -2020. № 4 (94), С. 62-67.
67. Коняев Н.Ф. Математический метод определения площади листьев / Н.Ф. Коняев - Иркутск, 1976. - 79 с.
68. Коробов В.А. Комплексная защита посевов и биологические ресурсы яровой пшеницы в условиях лесостепи Западной Сибири / В.А. Коробов, Л.Н. Коробова, В.А. Черемнова // Вестник НГАУ. - 2012. № 1-2 (22), С. 12-17.
69. Корчагин В.И. Эффективность точного земледелия на выщелоченном чернозёме воронежской области / В.И. Корчагин, Ю.А. Кошелев, Н.Г. Мязин, Р.Н. Ратников // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. - 2016. N° 1 (48), С. 17-23.
70. Кравцов С.Л. Разработка системы дистанционного мониторинга состояния сельскохозяйственных культур в масштабе отдельного хозяйства / С.Л. Кравцов, Д. В. Голубцов, Е. В. Лепесевич и др. // М-лы Всеросс. научн.
конф.«Применение средств дист. зондирования Земли в сельском хозяйстве». - С.-Пб.: ФГБНУ АФИ, 2015. - С.95-99.
71. Кузьмич М.А. Качество российского зерна: проблемы и перспективы / М.А. Кузьмич, Б.И. Сандухадзе, В.В. Бугрова, М.С. Крахмалёва, Л.С.Кузьмич, Р.З. Мамедов // Агрофорум. - 2020. N° 4.- С. 46-52.
72. Курамшин М.Р. Электронные карты урожайности зерновых в зависимости от способов внесения удобрений / М.Р. Курамшин, И.В. Герасименко, А.В. Чекрыгин// Сб. Инновационные технологии в агропромышленном комплексе - сегодня и завтра: 7-ая междунар.науч.-практ.конф. - Республика Беларусь: ОАО «Гомсельмаш». - 2023.- С.223-232.
73. Лебедева В.М. Основы сельскохозяйственной метеорологии. Том II. Методы расчетов и прогнозов в агрометеорологии. Книга 2. Оперативное агрометеорологическое прогнозирование / В.М. Лебедева, А.И. Страшная -Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД, 2012. - 216 с.
74. Лекомцев П.В. Научно-методическое обеспечение управления продукционным процессом яровой пшеницы в системе точного земледелия: автореф. дис. ... докт. биол. наук: 06.01.03 / Лекомцев Пётр Валентинович. -С.-Пб, 2015. - 48 с.
75. Ломоносов Д.А. Геоинформационные системы в агропромышленном комплексе / Д.А. Ломоносов - Уссурийск: изд-во «Приморская ГСХА», 2020. - 155 с.
76. Лупян Е.А. Развитие подходов к построению информационных систем дистанционного мониторинга / Е.А. Лупян, М.А. Бурцев, А.А. Прошин, Д.А. Кобец // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2018. - Т. 15. - N° 3. - С. 53-68.
77. Любчич В.А. Дифференцированное внесение удобрений в режиме точного земледелия / В.А. Любчич, С.В. Попов, Ф.Г. Бакиров, А.П. Долматов, М.Р. Курамшин // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. - 2012. № 1 (33), С. 73-75.
78. Мальчиков П.Н. Характеристика сортов разных этапов селекции в России и селекционных линий яровой твёрдой пшеницы по качеству клейковины / П.Н. Мальчиков, М.А. Розова, Е.Н. Шаболкина, М.Г. Мясникова, И.В. Фомина, В.И. Цыганков // Зерновое хозяйство России. -2017. №№ 6 (54), С. 55-60.
79. Марченко А.Н. Размещение приёмника сигналов ГЛОНАССЮРБ на агрегате / А.Н. Марченко, С.А. Белых, Г.И. Личман // Сельскохозяйственные машины и технологии. - 2014. N° 1. - С. 7-9.
80. Медведев И.Ф. Качественная и количественная связь урожайности озимой пшеницы с природными и антропогенными факторами интенсификации / И.Ф. Медведев, Д.И. Губарев, К.А. Азаров, В.И. Ефимова, В.А. Назаров // Аграрный научный журнал. - 2014. N° 12. - С. 22-26.
81. Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. - М.: Сельхозгиз, 1996. - 368 с.
82. Методика проведения исследований по зерновым культурам. - М.: Колос, 2002. - 176 с.
83. Методические рекомендации по определению общего экономического и энергетического эффекта от использования результатов НИР, НИОКР в АПК. - М.: изд-во РАСХН, 2007. - 97с.
84. Методические указания по проведению комплексного мониторинга плодородия почв земель сельскохозяйственного назначения / М.: ФГНУ «Росинформ- агротех», 2003. - 141 с.
85. Методические указания по определению продуктивности посевов зерновых культур / Методические рекомендации. - Новосибирск: СО РАСХН, 2013. - 73 с.
86. Методы исследований в агрохимии/Сост.: Е.А. Нарушева // Саратов: ФГБОУ ВПО «Саратовский ГАУ». - 2014. - 91 с.
87. Ничипорович А.А. КПД зеленого листа / А.А. Ничипорович // М.: Знание, 1964. - 48 с.
88. Ничипорович А.А. Продуктивность и урожай / А.А. Ничипорович
- М.: Сельхозгиз, 1961. - 268 с.
89. Опыт и перспективы применения беспилотных летательных аппаратов в точном земледелии / ИА «Светич». Дата публикации: 30.06.2016.
- [Дата обращения: 10.10.2019] Ссылка доступа: http://svetich.info/publikacii/ tochnoe-zemledelie/opyt-i-perspektivy-primenenija-bespilotn. html.
90. Оценка фитосанитарного состояния посевов зерновых культур. -М.: изд-во РАСХН, 1991. - 76 с.
91. Павлова А.И. Создание цифровой модели рельефа с использованием беспилотного летательного аппарата / А. И. Павлова, В. К. Каличкин, А. В. Каличкин // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. - 2019. - Т. 49. - № 3. - С. 70-78.
92. Пахотина И.В. Формирование качества зерна яровой мягкой пшеницы в зависимости от предшественника и средств химизации / И.В. Пахотина, Е.Ю. Игнатьева, Л.А. Зелова, Л.В. Юшкевич, А.Л. Пристаюк // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. - 2018. № 1 (69), С. 28-31.
93. Петров А.Ф. Использование Гис-технологий в агрономии / А.Ф. Петров, С.Ю. Капустянчик, А.Г. Митракова - Новосибирск: ИЦ НГАУ «Золотой колос», 2020. - 191с.
94. Петрова Г.В. Эффективность дифференцированного внесения минеральных удобрений на чернозёмах Оренбургского Предуралья / Г.В. Петрова, А.П. Долматов, Ф.Г. Бакиров, В.А. Любчич, С.В. Попов, М.Р. Курамшин // Достижения науки и техники АПК. - 2014. № 4. - С. 19-21.
95. Петрушин А.Ф. Опыт использования БПЛА для мониторинга состояния сельскохозяйственных земель / А.Ф. Петрушин, Е.П. Митрофанов // В Сб.: «Применение средств дистанционного зондирования Земли в сельском хозяйстве». - С.-Пб: ФГБНУ АФИ, 2015. - С. 81-84.
96. Пивченко Д.В. Информационно-методическое обеспечение агроэкологических моделей продукционного процесса озимой пшеницы на
дерново-подзолистыхпочвах в условиях центральной России: автореф. дис. ... канд. биол. наук: 03.02.08 /ПивченкоДмитрий Викторович. -М., 2019.- 24 с.
97. Применение регуляторов роста и удобрений в современном зерновом производстве. - М.: Инфорагротех:, 2023. - 87с.
98. Политыко П.М. Агротехнологические аспекты формирования урожайности сортов яровой мягкой пшеницы в центральном нечерноземье / П.М. Политыко, В.Н. Капранов, Е.Ф. Киселёв, Р.С. Посметный, Г.А. Гармаш, Н.Ю. Гармаш // Аграрная наука. - 2019. №№ S1. - С. 81-85.
99. Поляков М.В. Сравнительная оценка продуктивности сортов яровой мягкой пшеницы в условиях Северного Зауралья / М.В. Поляков, Р.И. Белкина // Агропродовольственная политика России. - 2020. N° 3. - С. 27-31.
100. Пономаренко И.Г. Дифференцированное внесение минеральных удобрений в режиме on-line / И.Г. Пономаренко, В.П. Забродин, В.В. Дмитриев // Сельскохозяйственные машины и технологии. - 2012. № 1. - С. 36-37.
101. Пономаренко И.Г. Повышение качества дифференцированного внесения минеральных удобрений в режиме OFFLINE / И.Г. Пономаренко // Сельскохозяйственные машины и технологии. - 2014. N° 2. - С. 48-52.
102. Романов В.Н. Продуктивность зерновых культур в зернопаровом севообороте в условиях Красноярской лесостепи / В.Н. Романов, В.М. Литау // Достижения науки и техники АПК. - 2014. № 6. - С. 42-44.
103. Рунов Б.А. Основы технологии точного земледелия. Зарубежный и отечественный опыт /Б.А.Рунов, Н.В.Пильникова. - С.-Пб.: АФИ. - 2009.- 120 с.
104. Савин И.Ю. Возможности использования беспилотных летательных аппаратов для оперативного мониторинга продуктивности почв / И.Ю. Савин, Ю.И. Вернюк, И. Фараслис // Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева. - 2015. - № 80. - С. 95-105.
105. Савин И.Ю. Разработка метода оценки и прогноза повреждения сельскохозяйственных посевов по космическим снимкам / И.Ю. Савин, А.Т.
Зверев, Е.В. Фисенко // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъёмка. - 2013. - № 2. - С. 81-84.
106. Савин И.Ю. Современный спутниковый мониторинг почв и посевов: достижения и проблемы / И.Ю. Савин // В сб.: М-лы Всеросс. научн. конф. «Применение средств дистанц. зондирования Земли в сельском хозяйстве». - С.-Пб.: ФГБНУ АФИ, 2015. - С. 29-32.
107. Сандакова Г.Н. Погодные факторы и качество клейковины яровой сильной пшеницы в центральной зоне Оренбургской области / Г.Н. Сандакова // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. - 2017. № 6 (68), С. 2023.
108. Сапрыкин Е.И. Оценка состояния посевов зерновых культур по данным дистанционного зондирования Земли / Е.И. Сапрыкин, Л.А. Сладких, Е.Н. Кулик // Интерэкспо Гео-Сибирь. - 2015. - Т. 4. - № 1. - С. 40-46.
109. Семизоров С.А. Системные решения в развитии точного земледелия / С.А. Семизоров, Н.В. Абрамов, И.Н. Топорков // Вестник Курганской ГСХА. - 2024. - № 3(51), С. 28-36.
110. Сидорова В.А. Геостатистический анализ пространственной неоднородности сельскохозяйственных полей для целей точного земледелия: автореф. дисс. ... канд. с-х. наук: 06.01.03 / Сидорова Валерия Александровна.
- Петрозаводск, 2011. - 26 с.
111. Симаков А.В. Гис-технологии в землеустройстве и кадастре / А.В. Симаков, Т.В. Симакова, Е.П. Евтушкова [и др.]. - Тюмень: ГАУ Северного Зауралья, 2022. - 156 с.
112. Сладких Л.А. Технология мониторинга состояния посевов по данным дистанц. зондирования Земли на юге Западной Сибири / Л.А. Сладких, М.Г. Захватов, Е.И. Сапрыкин, Е.Ю. Сахарова // Геоматика. - 2016.
- № 2. - С. 39-48.
113. Сляднев А.П. Западная Сибирь / А.П. Сляднев - Омск: кн. изд-во, 1965. - 326 с.
114. Смелик В.А. Энергетическая эффективность и технологические основы дифференцированного применения минеральных удобрений в условиях Северо-Запада РФ / В.А. Смелик // Материалы международного конгресса. Сер. "Агрорусь" Северо-Западный региональный научный центр Российской академии сельскохозяйственных наук, Санкт-Петербург. - 2014. -С. 213-214.
115. Сметнев А.С. Использование беспилотных летательных аппаратов в сельскохозяйственном производстве / А.С. Сметнев, В.К. Зимин, Ю.Б. Юдин, И.Н. Скобеев // Вестник Российского государственного аграрного заочного университета. - 2015. - N° 18 (23), С. 51-56.
116. Сорокин О.Д. Прикладная статистика на компьютере / О.Д. Сорокин - Краснообск: РПО РАСХН, 2009. - 119 с.
117. Стыценко Е.А. Возможности распознавания сельскохозяйственных угодий с использованием методики совместной автоматизированной обработки разносезонных многозональных космических изображений / Е.А. Стыценко // Совр. проблемы дист. зонд. Земли из космоса. - 2017. - Т. 14. - № 5. - С. 172-183. Б01: 10.21046/2070-7401-2017-145-172-183 [Дата обращения 10.10.2019] Ссылка доступа: Шр:/М33. infospace.ru/d33_conf/sb2017t5/172-183.pdf
118. Структура посевных площадей сельскохозяйственных культур в Росийской Федерации - М.. .Росагротехинформ, 2024. - 79с.
119. Сычев В.Г. Робототехника в технологиях точного земледелия / В.Г. Сычёв, Р.А. Афанасьев // Плодородие. - 2016. № 3 (90), С. 2-6.
120. Тельмаков А.С. Применение метода спутниковых геодезических измерений при определении микрорельефа местности в формировании оптимальных условий возделывания сельскохозяйственных культур в условиях лесостепной зоны Тюменской области / А.С. Тельмаков//Сборник трудов международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Стратегические ресурсы тюменского АПК: люди, наука, технологии» - Тюмень, 2024. - С. 66-72.
121. Топорков И.Н. Химические особенности формирования урожая яровой пшеницы в системе точного земледелия / И.Н. Топорков, Н.В. Абрамов //Сборник трудов международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Стратегические ресурсы тюменского АПК: люди, наука, технологии» - Тюмень, 2024. - С. 121-127.
122. Точное сельское хозяйство (РгеавюпА^юиЙиге) / Под общ. ред. Шпаара Д., Захаренко А.В., Якушева В.П. - С.-Пб., Пушкин, 2009. - 400 с.
123. Труфляк Е.В. Использование элементов точного сельского хозяйства в России / Е. В. Труфляк. - Краснодар: КубГАУ, 2018. - 26 с.
124. Умарова А.Б. Пространственно-временные аспекты движения влаги и растворенных веществ в почвах / А.Б. Умарова, С.В. Железова, и др. // Почвоведение и агрохимия в XXI в. - С.-Пб.: 2006. - С. 203-204.
125. Усков И.Б. Развитие моделирования с приложением теории и методов подобия в агрофизике / И.Б. Усков, К.Г. Моисеев // Агрофизика. -2018. - № 1. - С. 53-63.
126. Федулов Ю.П. Связь нормализованного индекса вегетации (КОУ1) с урожайностью посевов озимой пшеницы / Ю.П. Федулов, Ю.В. Подушин, А.Н. Мязина и др. - В сб.: Научное обеспечение агропромышленного комплекса. - Краснодар: Изд-во ФГБОУ ВПО «Кубанский ГАУ», 2016. - С. 106-107.
127. Фомин Д.С. Применение элементов точного земледелия при защите посевов яровой пшеницы в среднем Предуралье / Д.С. Фомин, Ю.Н. Зубарев, Дм.С. Фомин // Агрофизика. - 2023. - № 4. - С. 18-24.
128. Цыбулько Н.Н. Эффективность применения дифференцированных доз минеральных удобрений под яровой рапс на дерново-подзолистых легкосуглинистых почвах разной степени эродированности / Н.Н. Цыбулько, С.С. Пунченко // Почвоведение и агрохимия. - 2015. № 1 (54), С. 189-200.
129. Черепанов А.С. Вегетационные индексы / А.С. Черепанов // Геоматика. - 2011. - № 2. - С. 98-102.
130. Чикишев Д.В. Динамика NPK при дифференцированном внесении минеральных удобрений в режиме в режиме off-line / Д.В. Чикишев, Н.В. Абрамов, Н.С. Ларина, С.В. Шерстобитов // Аграрный научный журнал. -2021. - № 10- С. 61-66.
131. Шафран С.А. Внутрипольная вариабельность элементов питания в почвах и её влияние на урожайность озимых зерновых культур / С.А. Шафран, Е.В. Леонова, В.М. Пупынин // Агрохимия. - 2011. № 2. - С. 15-23.
132. Шеин Е.В. Полевые методы агрофизического исследования почвенного покрова. Методическое руководство / Е.В. Шеин, С.И. Зинченко, М.В. Банников и др. - Владимир: РАСХН, ГНУ ВНИИСХ, 2009. - 68 с.
133. Шеин Е.В. Пространственная неоднородность свойств на различных иерархических уровнях - основа структуры и функции почв. / Е.В. Шеин, Е.Ю. Милановский // В сб.: «Масштабные эффекты при исследовании почв». - М.: Изд-во МГУ, 2001. - 47-61 с.
134. Шерстобитов С.В. Влияние листовых подкормок на урожайность и качество зерна яровой пшеницы / С.В. Шерстобитов, М.М. Визирская, Н.В. Абрамов, Т.В. Гребенникова // Агрохимический вестник. - 2024. - № 3. - С. 46-51.
135. Шерстобитов С.В. Влияние почвенной неоднородности и внесения усреднённой нормы азотных удобрений на урожайность яровой пшеницы / С.В. Шерстобитов, Н.В. Абрамов // Вестник КрасГАУ. - 2020. № 5 (158), С. 93-99.
136. Шерстобитов С.В. Урожайность яровой пшеницы при дифференцированном внесении азотных удобрений в режиме off-line / С.В. Шерстобитов, Н.В. Абрамов // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. - 2019. № 2 (76), С. 51-55.
137. Шерстобитов С.В. Эффективность листовых подкормок яровой пшеницы в условиях северной лесостепи Западной Сибири / С.В. Шерстобитов, М.М. Визирская, Н.В. Абрамов, Т.В. Гребенникова // Плодородие. - 2024. - № 2(137), С. 11-16.
138. Шоба В.Н. Резервы повышения урожайности яровой пшеницы в лесостепи Западной Сибири / В.Н. Шоба, В.К. Каличкин, С.А. Ким, А.В. Каличкин // Достижения науки и техники АПК. - 2017. № 6. - С. 31-33.
139. Шпаар Д. Зерновые культуры: Выращивание, уборка, доработка и использование / Д. Шпаар. - М.: Книга по Требованию, 2014. - 656 с.
140. Шпаар Д. Научные основы снижения норм гербицидов при использовании технологий дифференцированного прецизионного их внесения в земледелии развитых стран Европы / Д. Шпаар, Г. Вартенберг, К. Даммер, А.В. Захаренко // Агро-XXI. - 2003. - № 1-6. - С. 40-43.
141. Шпедт А.А. Влияние мезорельефа на урожайность и качество зерновых культур / А.А. Шпедт, В.К. Пурлаур // Вестник Алтайского государственного аграрн. университета. - 2008. - № 5 (43), С. 18-22.
142. Экономическая эффективность агротехнологий / Методические рекомендации. - М.: Колос, 2012. - 93 с.
143. Юдина О.Н. Развитие геоинформационных систем в решении задач агроэкологии / О.Н. Юдина, В.А. Коноплев // Вестник Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета. - 2019. - № 53(75), С. 186-193.
144. Якушев B.B. Прецизионные эксперименты в информационном обеспечении систем земледелия / B.B. Якушев, A.B. Конев, Д.А. Матвеенко, О.И. Якушева / /Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. -2011. № 3. - С. 11-13.
145. Якушев В.В. Точное земледелие: теория и практика / В.В. Якушев - С.-Пб.: ФГБНУ АФИ, 2016. - 364 с.
146. Якушев В.П. Информационное обеспечение точного земледелия / В.П.Якушев, В.В. Якушев // - С.-Пб.: Изд-во: ПИЯФ РАН, 2007. - 384 с.
147. Якушев В.П. Теоретические и методические основы выделения однородных технологических зон для дифференцированного применения средств химизации по оптическим характеристикам посева. Практическое
пособие / Якушев В.П., Канаш Е.В., Конев А.А. и др. - С.-Пб.: ФГБНУ АФИ, 2010. - 60 с.
148. Якушева О.И. Влияние неоднородности почвенного покрова на урожайность яровой пшеницы / О.И.Якушева // Изв. С.-Пб.ГАУ. - 2011. - № 24. - С. 67-71.
149. Argento F. Crop imaging and soil adjusted variable rate nitrogen application in winter wheat / F. Argento, T. Anken, F. Liebisch, A. Walter // Precision agriculture. - 2019. P. 511-517.
150. Amare T., Raghavaiah C. V., Zeki T. Productivity, Yield Attributes and Weed Control in Wheat (Triticum aestivum L.) as Influenced by Integrated Weed Management in Central High Lands of Ethiopia, East Africa / J. Adv. Crop Sci. Tech. - 2016. - 4: 206 DOI: 10.4172/2329-8863.1000206. https://www.micsonline. org/open-access/productivity-yield-attributes-and-weed-control-in-wheat-triticu-maestivum-l-as-influenced-by-integrated-weed-anagement-in-centralh-2329-8863-1000206. php/aid=67278
151. Balcan M-F., Kanchanapally V., Liang Y., Woodruff D. Improved distributed principal component analysis / https://arxiv.org/pdf/1408.5823.pdf
152. Balik J. Potassium fractions in soil and simple K balance in long-term fertilising experiments / J. Balik, M. Kulhanek, J. Cerny, O. Sedlar, P. Suran // Soil & Water Research. - 2020. № 15, P. 211-219.
153. Basso B., Cammarano D., Carfagna E. Review of Crop Yield Forecasting Methods and Early Warning Systems / FAO, 2013. - 56p. Ссылка: http://www. fao. org/ fileadmin/templates/ess/documents/meetings_and_workshops/ GS_SAC_2013/Improving_methods_for_crops_estimates/Crop_Yield_Forecasting _Methods_and_Early_Warning_Systems_Lit_review.pdf
154. Baudet J. The amino acid composition of wheat grain as related to its protein content / J. Baudet, J.C. Huet, J. Mosse // Amino Acid Composition and Biological Value of Cereal Proteins. - 1985. P. 439-459.
155. Bertolino A.V.F.A., Fernandes N.F., Miranda J.P.L., Souza A.P., Lopes M.R.S., Palmieri F. Effects of plough pan development on surface hydrology and
on soil physical properties in Southeastern Brazilian plateau / Journal of Hydrology. 2010. V. 393, Issues 1-2. - P. 94-104.DOI:10.1016/j.jhydrol.2010.07.038.
156. Bragagnolo J. Use efficiency of variable rate of nitrogen prescribed by optical sensor in corn / J. Bragagnolo, T. Amado, R. Bortolotto // Revista Ceres. -2016. № 63 (1). P. 103-111.
157. Brillante L., Mathieu O., Bois B., Leeuwen C., Leveque J. / The use of soil electrical resistivity to monitor plant and soil water relationships in vineyards. 2015.http://www. soil-discuss.net/1/C542/2015/soild-1 -C542-2015-supplement. pdf [Дата обращения 22.11.2019]
158. Castaldi F.,Pelosi F., Pascucci S., Casa R Assessing the potential of images from unmunned aerial vehicles (UAV) to support herbicide patch spraying in maize /Precision Agriculture. - 2012. - V. 13 (3). - P. 302-321. DOI: 10.1007/s11119-016- 9468-3
159. Dammer K-H.; Thoele H.; Volk T.; Hau B. Variable-rate fungicide spraying in real time by combining a plant cover sensor and a decision support system. Prec. Agric. 2009. V. 10 - P. 431-442.
160. Deraoui N. B., Mekliche L. H., Mihoub A., Effect of Incubation Period of Phosphorus Fertilizer on some Properties of Sandy Soil with Low Calcareous Content, Southern Algeria / Asian Journal of Agricultural Research. - 2015, V. 9. -P. 12 -131.
161. De Leon D. G., Storkey J., Moss S. R., Gonzalez-Andjr J. L., Clements D. Can the storage effect hypothesis explain weed co-existence on the Broadbalk long-term fertiliser experiment / Weed research. - 2014. - №5 - V.54. - p. 445-456.
162. FAO. AQUASTAT Main Database, Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) / 2016. Website accessed on [09.10.2019]
163. Guerrero J.M., Pajares G., Montalvo M., Romeo J., Guijarro M. Support Vector Machines for crop/weeds identification in maize fields / Expert Systems with Applications. - 2012. - V. 39, Iss. 12. - P. 11149-11155. DOI: 10.1016/j.eswa.2012.03.040
164. Guindin-Garcia N., Gitelson A. A., Arkebauer T. J., Shanahan J., Weiss A. An evaluation of MODIS 8- and 16-day composite products for monitoring maize green leaf area index / Agricultural and Forest Meteorology. - 2012. - V. 161. - P. 15-25.
165. Guowai W. Research on the model of variable-rate fertilization in maize based on geographic information system / W. Guowai, H. Yunpeng, C. Yu // International Conference on Manufacturing Science and Engineering (ICMSE 2015). - 2015, P. 1756-1763.
166. Hanniga J., Leeb T.C.M., Parkc Ch. Metrics for SiZer map comparison / Dissemination of Statistics Research - 2013. - V. 2. - P. 49-60. The ISTs Journal for the Rapid DOI: 10.1002/sta4.17 (wileyonlinelibrary. com)
167. Heap I. The International Survey of Herbicide Resistant Weeds / Online Database. - Ссылка доступа: www.weedscience.com [Дата обращения 24.09.2019].
168. Hmiminaa G., Dufrenea E., Pontaillera J.-Y., et Al. Evaluation of the potential of MODIS satellite data to predict vegetation phenology in different biomes: An investigation using ground-based NDVI measurements / Remote Sensing of Environment - 2013. - V. 132. - P. 145-158.
169. Ionescu V. Comparative evaluation of wet gluten quantity and quality through different methods / V. Ionescu, G. Stoenescu, I. Vasilean, A. Iuliana, B. Iuliana // Annals of the University Dunarea de Jos of Galati. Fascicle VI: Food Technology. - 2010:34.
170. Karantzalos K., Karmas A., & Tzotsos A. Monitoring crop growth and key agronomic parameters through multitemporal observations and time series analysis from remote sensing big data / Advances in Animal Biosciences. - 2017. -V. 8(02). - P. 394-399. DOI:10.1017/s2040470017001261
171. King C. Sensor-based nitrogen management. Optical sensors allow on-the-go adjustment of fertilizer application rates / 2015. [Дата обращения 10.10.2019]https://www.topcropmanager.com/sensor-based-nitrogenmanagement-16773/
172. Kross A., McNairn H., Lapen D., Sunohara M., Champagne C. Assessment of RapidEye vegetation indices for estimation of leaf area index and biomass in corn and soybean crops / Int. J. of App. Earth Observ. and Geoinformation. - 2015. - V. 34. - P. 235-248. D01:10.1016/j.jag.2014.08.002
173. Lal R. A system approach to conservation agriculture / J. of Soil and Wa-ter Conserv.2015. - V. 70. - P. 82-88. D0I:10.2489/jswc.70.4.82A
174. Lobell D. B. The use of satellite data for crop yield gap analysis / Field Crops Research. - 2013. - V. 143. - P. 56-64.
175. Lopez-Granados F., Torres-Sanchez J., Serrano-Perez A., de Castro A. I., Mesas- Carrascosa F.-J., Pena J. M. Early season weed mapping in sunflower using UAV technology: variability of herbicide treatment maps against weed thresholds Precision Agriculture / 2015. - 17 p. DOI: 10.1007/s11119-015-9415-8
176. Mc Garigal K. Landscape pattern metrics / Encyclopedia of Environmetrics, Online John Wiley & Sons, Ltd. - 2012.D0I: 10.1002/9780470057339. val006.pub2
177. McNunn G. Using a crop modeling framework for precision cost-benefit analysis of variable seeding and nitrogen application rates / G. McNunn, E. Heaton, S. Archontoulis, M. Licht, A. VanLoocke // Frontiers in sustainable food systems. - 2019. № 10.3389/fsufs.2019.00108.
178. Mhazo N., Chivenge P. & Chaplot V. Tillage impact on soil erosion by water: discrepancies due to climate and soil characteristics / Agriculture, Ecosystems and Environment. - 2016. - V. 230. - P. 231-241. DOI: 10.1016/j.agee.2016.04.033
179. Mohammaddoust Ch. H.R., Ghorbani A., Asghari A., Tulikov A.M. Zargarzadeh F. Long-term effects of crop rotation and fertilizers on weed community in spring barley / Turkish Journal of Agriculture and Forestry. - 2009. -V. 33. - p. 315-323. DOI:10.3906/tar-0712-47
180. Mosse J. The amino acid composition of wheat grain as a function of nitrogen content / J. Mosse, J.C. Huet, J. Baudet // Journal of Cereal Science. -1985. № 3 (2), P. 115-130.
181. Nordmeyer H. Spatial and temporal dynamics of Apera spica-venti seedling populations / Crop Protection. - 2009. - V. 28. - P. 831-837. D01:10.1016/j.cropro.2009.06.006
182. Noureldin N.A., Aboelghar M.A., Saudy H.S., Ali A.M. Rice yield forecasting models using satellite imagery in Egypt / The Egyptian J. of Remote Sensing and Space Science. - 2013. - V. 16, Iss. 1. - P. 125-131.
183. Okamoto H., Murata T., Kataoka T. and Hata S.-I. Plant classification for weed detection using hyperspectral imaging with wavelet analysis / Weed Biol. and Management. - 2007. - V.7. - P. 31-37. DOI: 10.1111/j.1445-6664.2006.00234.x
184. Porter W., Khalilian A., Dourte D., Fraisse C. Sensor-Based, VariableRate Nitrogen Management: A management Option for Climate Variability and Change / Southeast Climate. Extension. Advanced Climate Extension in Agricultute. - 2012. - 4 p. http://agroclimate.org/management/Sensor-based-N.pdf
185. Poulton P.R. Why are long-term experiment important? / Izvestiya TSKhA. - 2013. - Special issue. - P. 153-162.
186. Povh F.P. & Anjos W.P.G.. Optical Sensors Applied in Agricultural Crops / 2014. DOI: 10.5772/57145
187. Rango A., Laliberte A., Steele C., Herrick J. E., Bestelmeyer B., Schmugge T., et al. Using unmanned aerial vehicles for rangelands: Current Applications and future potentials / Environmental Practice. - 2006. - V. 8 (03). -P. 159-168. DOI:10.1017/S1466046606060224
188. Raun W.R., Solie J.B., Stone M.L. Independence of yield potential and crop nitrogen response / Prec. Agric. Springer Science, 2010 - DOI: 10.1007/s11119-010-9196-z.http://nue.okstate.edu/Index_Publications/PRAG_ Ind_YP0.pdf
189. Ritz C., Kniss A. R., Streibig J. C. Research Methods in Weed Science: Statistics / Weed Science. - 2015. - Special Iss. - P. 166-187. DOI: 10.1614/WS-D-13-00159.1
190. Sapkota T.B., Mazzoncini M., Barberi P., Antichi D., Silvestri N. Fifteen years of no till increase soil organic matter, microbial biomass and arthropod diversity in cover crop-based arable cropping systems / Agronomy for Sust. Develop. Springer. EDP Scienc., INRA. - 2012. - V. 32 (4). - P. 853-863. DOI: 10.1007/s13593-011-0079-0
191. Shi Y. Progress and development on biological information of crop phenotype research applied to real-time variable-rate fertilization / Y. Shi, Y. Zhu, X. Wang, X. Sun, Y. Ding, W. Cao, Z. Hu // Plant Methods. - 2020. № 16, 11.
192. Soane B., Ball B.C., Arvidsson J., Basch G., Moreno F., Roger-Estrade J. No-till in northern, western and south western Europe: A review of problems and opportunities for crop production and the environment / Soil and Tillage Research. Elsevier. - 2012. - V. 118. - P. 66-87. https://hal-agroparistech.archives-ouvertes. fr/hal-00956463
193. Sokefeld M., Keller M., Weis M., Gutjahr Ch., Gerhards R. Using bi-spectral imaging technology for simulated online-weed control in winter wheat and maize / 25th German Conf on Weed Biol. and Weed Control. Germany, Braunschweig. - 2012. - P. 183-190. DOI: 10.5073/jka.2012. 434.022
194. Stamatiadis S. Variable-rate nitrogen fertilization of winter wheat under high spatial resolution / S. Stamatiadis, J.S. Schepers, E. Evangelou C. Tsadilas, A. Glampedakis, M. Glampedakis, N. Dercas, N. Spyropoulos, N.R. Dalezios, K. Eskridge // Precision Agriculture. - 2018. № 19. P. 570-587.
195. Suchowilska E. A comparison of macro- and microelement concentrations in the whole grain of four Triticum species / E. Suchowilska, M. Wiwart, W. Kandler, R. Krska // Plant, Soil and Environment. - 2012. № 58, P. 141-147.
196. Svecnjak Z. Trace element concentrations in the grain of wheat cultivars as affected by nitrogen fertilization / Z. Svecnjak, M. Jenel, M. Bujan, D. Vitali, I.V. Dragojevic // Agricultural and Food Science. - 2013. № 22 (4), P. 445451.
197. Swanton C. J., Nkoa R., and Blackshaw R. E. Experimental Methods for Crop-Weed Competition Studies. / Weed Science. - 2015. - V. 63 (sp1). - P. 211. DOI: http://dx.doi.org/10.1614/WS-D-13-00062.1
198. Waldhoff G., Lussem U., Bareth G. Multi-Data Approach for remote sensing-based regional crop rotation mapping: A case study for the Rur catchment, Germany / Int. J. of Applied Earth Observ. and Geoinform. - 2017. - V. 61. - P. 5569. DOI: 10.1016/j.jag.2017.04.009
199. Yan M. In-situ investigation of interactions between magnesium ion and natural organic matter / M. Yan, Y. Lu, Y. Gao, M.F. Benedetti, G.V. Korshin // Environmental Science &Technology. - 2020. №№ 49 (14), P. 8323-8329.
200. Zaman-Allah M. Unmanned aerial platform-based multi-spectral imaging for field phenotyping of maize / Zaman-Allah M., Vergara O., Araus J. L., et al. // Plant Methods. - 2015 - V. 4. - P. 35-44. DOI: 10.1186/s13007-015-0078-2
201. Zhang X., Friedl M.A., Schaaf C.B., Stranhler A.H., Hodges J.C.F., Gao F., Reed B.C., Huete A. Monitoring vegetation phenology using MODIS / Remote Sensing of Environment. - 2003. - V. 84, Iss. 3. - P. 471-475.
202. Zhang X., Zhang M., Zheng Y., Wu B. Crop Mapping Using PROBA-V Time Series Data at the Yucheng and Hongxing Farm in China / Remote Sens. -2016. - V. 8, 915. - 18 p. DOI: 10.3390/rs8110915
203. Zhelezova S., Savoskina O. Long-term field experiments of Russian State Agrarian University - Moscow Timiryazev Agricultural Academy / 2nd Conference on Long- Term Field Experiments LOTEX-2019 on the 90th anniversary of Westsik's experiment. Proceedling book. - Nyiregyhaza, 2019. - P. 79-84.
173
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение А
Температура воздуха и сумма осадков за вегетационный период 2019 г.
ГМС «Ордынское»
Месяц Температура воздуха, оС Осадки, мм
Д екады Среднемесячная Отклонение от нормы Декады Сумма за месяц % от нормы
I II III I II III
Май 10,2 8,5 13,3 10,7 -0,6 5 3 22 30 86
Июнь 15,5 16,8 16,9 16,4 -1 10 13 11 34 76
Июль 19,7 20,1 18,7 19,5 -0,3 18 43 0 61 95
Август 21,7 17,8 16,7 18,7 2,1 3 3 3 9 18
Сентябрь 13,1 12,7 7,9 11,2 0,9 7 16 18 41 105
Приложение Б
Температура воздуха и сумма осадков за вегетационный период 2020 г.
ГМС «Ордынское»
Месяц Температура воздуха, оС Осадки, мм
Декады Среднемесячная Отклонение от нормы Декады Сумма за месяц % от нормы
I II III I II III
Май 12,4 19,8 16,6 16,3 5 25 0,9 3 28,9 82,6
Июнь 14,5 16,4 19,8 16,9 -0,5 10 9 4 23 51
Июль 20,9 21,4 17,4 19,9 0,1 62 18 36 116 181
Август 21,4 18,7 16,4 18,8 2,2 2 8 8 18 37
Сентябрь 12,2 12,3 8,4 11 0,7 15 9 21 45 115
Приложение В
Температура воздуха и сумма осадков за вегетационный период 2021 г.
ГМС «Ордынское»
Месяц Температура воздуха, оС Осадки, мм
Декады Среднемесячная Отклонение от нормы Декады Сумма за месяц % от нормы
I II III I II III
Май 11,8 15,2 17 14,7 3,4 4 24 5 33 94
Июнь 16,9 17,5 14,6 16,3 -1,1 10 3 48 61 136
Июль 20,8 18,9 20,1 19,9 0,1 6 8 0 14 22
Август 19,8 16,9 17,8 18,2 1,6 56 14 3 73 149
Сентябрь 13,7 11,1 4 9,6 -0,7 4 18 19 41 105
Приложение Г
Температура воздуха и сумма осадков за вегетационный период 2022 г.
ГМС «Ордынское»
Месяц Температура воздуха, оС Осадки, мм
Декады Среднемесячная Отклонение от нормы Декады Сумма за месяц % от нормы
I II III I II III
Май 9,2 17,3 19,2 15,2 3,9 2 14 0,9 16,9 48
Июнь 12,4 19,2 20,7 17,4 0 22 30 6 58 129
Июль 18,5 18,9 20,4 19,3 -0,5 15 0,4 14 29,4 39
Август 19,1 15 15 16,4 -0,8 7 51 2 60 130
Сентябрь 15,8 9,2 7,6 10,9 0,4 0 9 19 28 68
Запасы продуктивной влаги в метровом слое почвы, мм ЗАО племзавод
«Ирмень»
Год Продуктивная влага в слое (0 - 100 см), мм
апрель май июнь июль август сентябрь
2019 182 143 113 79 85 93
2020 193 143 81 57 62 78
2021 197 179 149 64 109 165
2022 173 126 100 191 145 89
Даты прохождения фенологических фаз зерновыми культурами
Год Культура, сорт Вариант технологии Дата посева Всходы Кущение Выход в трубку Колошение Молочно -восковая спелость Восковая спелость Полная спелость
нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс.
2019 Яровая пшеница, Новосибирская 31 геоинформационная 23.05 29.05 01.06 09.06 10.06 15.06 18.06 07.07 10.07 12.08 13.08 16.08 19.08 24.08 27.08
традиционная 23.05 31.05 02.06 10.06 12.06 17.06 19.06 10.07 12.07 14.08 16.08 20.08 23.08 27.08 30.08
Яровая пшеница, Омская 36 геоинформационная 12.05 19.05 22.05 01.06 04.06 10.06 13.06 29.06 01.07 06.08 08.08 24.08 26.08 02.09 05.09
традиционная 12.05 21.05 24.05 03.06 06.06 12.06 15.06 29.06 03.07 08.08 10.08 27.08 29.08 02.09 07.09
2020 Яровая пшеница, Новосибирская 31 геоинформационная 10.05 17.05 20.05 30.05 01.06 09.06 12.06 25.06 22.06 10.08 11.08 20.08 24.08 03.09 07.09
традиционная 10.05 18.05 21.05 29.05 02.06 10.06 13.06 22.06 25.06 12.08 16.08 25.08 27.08 05.09 10.09
Яровая пшеница, Омская 36 геоинформационная 12.05 19.05 22.05 31.05 03.06 13.06 15.06 30.06 02.07 14.08 18.08 23.08 26.08 06.09 08.09
традиционная 12.05 19.05 21.05 31.05 03.06 14.06 16.06 30.06 03.07 17.08 21.08 26.08 29.08 07.09 10.09
Даты прохождения фенологических фаз зерновыми культурами при разных технологиях возделывания
Год Культура, сорт Вариант технологии Срок посева Всходы Кущение Выход в трубку Колошение Молочно -восковая спелость Восковая спелость Полная спелость
нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс.
2021 Яровая пшеница, Новосибирская 31 геоинформационная 08.05 14.05 18.05 27.05 01.06 08.06 12.06 22.06 26.06 08.08 12.08 17.08 20.08 31.08 03.09
традиционная 08.05 14.05 19.05 26.05 02.06 10.06 14.06 24.06 27.06 10.08 14.08 20.08 23.08 03.09 06.09
Яровая пшеница, Ликамеро геоинформационная 12.05 19.05 23.05 02.06 06.06 15.06 17.06 01.07 04.07 14.08 19.08 25.08 27.08 03.09 06.09
традиционная 12.05 19.05 22.05 03.06 05.06 17.06 19.06 28.06 01.07 17.08 21.08 27.08 29.08 05.09 10.09
2022 Яровая пшеница, Ликамеро геоинформационная 13.05 21.05 25.05 02.06 06.06 12.06 17.06 28.06 01.07 14.08 17.08 24.08 27.08 04.09 07.09
традиционная 13.05 22.05 28.05 04.06 10.06 15.06 19.06 01.07 05.07 16.08 20.08 25.08 29.08 06.09 10.09
Яровая пшеница, Корнетто геоинформационная 08.05 14.05 17.05 28.05 31.05 05.06 10.06 20.06 24.06 08.08 12.08 14.08 20.08 24.08 29.08
традиционная 08.05 15.05 20.05 27.05 01.06 08.06 12.06 24.06 28.06 13.08 16.08 18.08 24.08 27.08 01.09
Даты прохождения фенологических фаз яровым ячменем при разных технологиях возделывания
Год Сорт Вариант технологии Срок посева Всходы Кущение Выход в трубку Колошение Молочно -восковая спелость Восковая спелость Полная спелость
нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
2020 Эксплоер геоинформационная 12.05 19.05 23.05 01.06 05.06 13.06 16.06 25.06 29.06 12.08 16.08 17.08 26.08 01.09 04.09
традиционная 12.05 18.05 23.05 04.06 07.06 15.06 19.06 29.06 03.07 15.08 19.08 23.08 27.08 04.09 08.09
Паустиан геоинформационная 13.05 23.05 26.05 05.06 08.06 16.06 20.06 01.07 03.07 18.08 20.08 25.08 30.08 03.09 07.09
традиционная 13.05 23.05 24.05 06.06 10.06 20.06 23.06 02.07 04.07 22.08 25.08 25.08 29.08 07.09 11.09
2021 Эксплоер геоинформационная 10.05 17.05 21.05 29.05 03.06 10.06 14.06 26.06 30.06 11.08 14.08 19.08 23.08 28.08 30.08
традиционная 10.05 18.05 22.05 29.05 05.06 14.06 18.06 27.06 02.07 12.08 16.08 20.08 25.08 30.08 03.09
Паустиан геоинформационная 12.05 23.05 27.05 08.06 10.06 16.06 20.06 02.07 06.07 10.08 15.08 21.08 27.08 04.09 07.09
традиционная 12.05 23.05 27.05 10.06 12.06 17.06 21.06 04.07 08.07 11.08 15.08 23.08 25.08 01.09 04.09
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Эксплоер геоинформационная 11.05 18.05 23.05 01.06 05.06 15.06 18.06 28.06 04.07 11.08 15.08 21.08 25.08 01.09 03.09
2022 традиционная 11.05 17.05 25.05 03.06 07.06 17.06 21.06 30.06 04.07 14.08 18.08 26.08 29.08 02.09 06.09
Паустиан геоинформационная 14.05 25.05 29.05 09.06 14.06 20.06 25.06 08.07 11.07 13.08 18.08 19.08 24.08 05.09 09.09
традиционная 14.05 25.05 29.05 10.06 14.06 22.06 26.06 10.07 13.07 16.08 23.08 24.08 29.08 07.09 11.09
Даты прохождения фенологических фаз сортов овсав зависимости от технологий производства
Год Сорт Вариант технологии Срок посева Всходы Кущение Выход в трубку Выметывание Молочно -восковая спелость Восковая спелость Полная спелость
нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс. нач. масс.
2021 Макс геоинформационная 16.05 22.05 25.05 04.06 08.06 13.06 17.06 20.06 24.06 03.08 07.08 13.08 20.08 22.08 27.08
традиционная 16.05 22.05 25.05 06.06 09.06 14.06 19.06 24.06 28.06 07.08 10.08 15.08 23.08 27.08 31.08
Ровесник геоинформационная 16.05 23.05 27.05 03.06 07.06 12.06 19.06 22.06 26.06 06.08 10.08 18.08 23.08 30.08 04.09
традиционная 16.05 23.05 26.05 03.06 08.06 12.06 20.06 26.06 30.06 11.08 14.08 20.08 26.08 02.09 06.09
2022 Макс геоинформационная 18.05 25.05 28.05 08.06 11.06 17.06 20.06 23.06 27.06 07.08 11.08 19.08 23.08 24.08 31.08
традиционная 18.05 24.05 27.05 07.06 13.06 19.06 24.06 26.06 30.06 11.08 15.08 17.08 26.08 27.08 03.09
Ровесник геоинформационная 19.05 25.05 27.05 10.06 14.06 17.06 25.06 29.06 03.07 12.08 17.08 25.08 28.08 04.09 08.09
традиционная 19.05 24.05 28.05 10.06 13.06 18.06 27.06 30.06 02.07 10.08 16.08 26.08 30.08 06.09 10.09
Приложение К
Содержание нитратного азота (мг/кг) в пахотном (0 - 30 см) слое почвы.
Сорт яровой мягкой пшеницы Ликамеро. Среднее за 2019 - 2021 гг.
Содержание нитратного азота, мг/кг
Способ внесения Сроки взятия проб
удобрений до посева всходы выход в трубку колошение уборка
Контроль (без удобрений) 4,8 6,5 7,2 7,9 5,0
Традиционный способ
внесения на программированную урожайность 4 т/га 4,2 18,9 20,1 21,2 6,4
Дифференцированный
способ внесения на 4,9 21,4 34,2 36,1 9,2
программированную урожайность 4 т/га
Дифференцированный
способ внесения на программированную урожайность 5 т/га 5,1 29,8 39,6 43,8 14,2
Дифференцированный
способ внесения на программированную урожайность 6 т/га 4,6 36,2 43,9 54,3 18,2
НСР05 0,25 2,8 6,7 7,4 2,9
Приложение Л
Колебания содержания подвижного фосфора (мг/100г) в пахотном слое
(0 - 30 см) почвы. Сорт яровой мягкой пшеницы Ликамеро. Средние данные за 2019 - 2021 гг.
Способ внесения удобрений Содержание подвижного фосфора, мг/100 г
Сроки взятия проб
до посева всходы выход в трубку колошение уборка
Контроль (без удобрений) 23,5 20,3 18,3 18,8 14,3
Традиционный способ внесения на программированную урожайность 4 т/га 25,8 24,6 21,7 19,8 11,2
Дифференцированный способ внесения на программированную урожайность 4 т/га 26,7 27,4 20,3 21,2 20,1
Дифференцированный способ внесения на программированную урожайность 5 т/га 28,7 28,6 24,3 24,5 21,2
Дифференцированный способ внесения на программированную урожайность 6 т/га 29,6 29,7 25,8 24,3 23,9
НСР05 1,24 0,89 1,43 0,47 2,86
Приложение М
Динамика содержания обменного калия (мг/100г) в пахотном слое
(0 - 30 см) почвы. Сорт яровой мягкой пшеницы Ликамеро. Среднее за 2019 - 2021 гг.
Способ внесения удобрений Содержание обменного калия, мг/100 г
Сроки взятия проб
до посева всходы выход в трубку колошение уборка
Контроль (без удобрений) 13,3 13,5 12,8 12,5 11,4
Традиционный способ внесения на программированную урожайность 4 т/га 15,7 16,2 14,8 14,6 16,2
Дифференцированный способ внесения на программированную урожайность 4 т/га 16,7 16,4 16,2 15,8 17,9
Дифференцированный способ внесения на программированную урожайность 5 т/га 17,4 17,2 17,0 17,8 19,4
Дифференцированный способ внесения на программированную урожайность 6 т/га 18,7 18,5 17,9 17,5 21,3
НСР05 0,47 0,93 1,23 2,67 1,49
Приложение Н
Содержание гумуса в пахотном слое (0 - 30 см) чернозема выщелоченного
опытных полей ЗАО племзавод «Ирмень». 2019 - 2021 гг.
Вариант Гумус, %
Годы исследований
2019 2020 2021 среднее
Без удобрений (контроль) 6,2 6,3 6,3 6,3
Традиционный способ внесения на программированную урожайность 4 т/га 6,6 6,7 6,6 6,6
Дифференцированный способ внесения на программированную урожайность 4 т/га 6,8 6,9 6,8 6,8
Традиционный способ внесения на программированную урожайность 5 т/га 6,9 6,9 6,8 6,9
Дифференцированный способ внесения на программированную урожайность 5 т/га 6,8 7,0 7,0 7,0
Традиционный способ внесения на программированную урожайность 6 т/га 6,7 6,8 6,9 6,8
Дифференцированный способ внесения на программированную урожайность 6 т/га 6,9 7,0 7,0 7,0
НСР05 0,08 0,12 0,05 -
Среднее по году 6,7 6,8 6,8 6,7
Коэффициент вариации, % 17 13 10 12
Использованные в опытах сорта сельскохозяйственных культур[Сорта сельскохозяйственных культур в РФ, 2021]
Культура Сорт Патентообладатель Родословная Р айонирование Описание сорта
1 2 3 4 5 6
Включен в Госреестр по Центральному (3) и Центрально -Чернозёмному (5) регионам. Рекомендован для возделывания в Рязанской, Тульской, Белгородской, Курской, Липецкой и Тамбовской областях Разновидность лютесценс. Куст полупрямостоячий -промежуточный. Растение средней длины. Соломина выполнена средне. Восковой налёт на колосе и влагалище флагового листа
Пшеница яровая мягкая Омская 36 SELGEN A.S. (JANKOVCOVA 18, 17037 PRAHA 7, CZECH REPUBLIC) № патента 11051 SG-S856-02 x ST02-4419B средний - сильный, на верхнем междоузлии соломины средний. Колос пирамидальный, рыхлый, белый. Остевидные отростки на конце колоса очень короткие - короткие. Плечо закруглённое -прямое, средней ширины. Зубец слегка изогнут, короткий. Масса 1000 зёрен - 33-47 г. Максимальная урожайность - 95,2 ц/га, получена в 2019 г. в Курской области. Среднеспелый, вегетационный период - 79-97 дней, созревает на 12 дня позднее сорта Ликамеро. Устойчив к полеганию. Засухоустойчивость на уровне стандартов. Хлебопекарные качества на уровне хорошего филлера. Умеренно устойчив к мучнистой росе. В полевыхусловиях бурой ржавчиной поражался слабо.
Пшеница яровая мягкая Новосибирская 31 ФГБНУ «ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР ИНСТИТУТ ЦИТОЛОГИИ И ГЕНЕТИКИ СИБИРСКОГО ОТДЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК» (630090, Г.НОВОСИБИРСК, ПР.АКАД.ЛАВРЕНТЬЕВ А, 10) № патента 5200 {Тюменская 80 х [(Целинная 20 х АНК-102) х АНК-102]} х Sport. Рекомендован для возделывания в Новосибирской области для зон Подтайги низменности, Подтайги предгорий, Северной лесостепи низменности и Северной лесостепи предгорий. Разновидность лютесценс. Куст полупрямостоячий -промежуточный. Растение среднерослое. Соломина выполнена слабо. Восковой налет на колосе сильный, на верхнем междоузлии соломины и на влагалище флагового листа очень сильный. Колос пирамидальный, рыхлый - средней плотности, белый, с короткими остевидными отростками на конце. Плечо закругленное, средней ширины. Зубец прямой - слегка изогнут, короткий. Зерновка окрашенная. Масса 1000 зерен 32-41 г. Средняя урожайность в регионе - 32,1 ц/га, на 2,5 ц/га выше среднего стандарта. Среднеранний, вегетационный период 72-95 дней, в Новосибирской области созревает на 2-4 дня раньше сорта Новосибирская 89 и на 2-3 дня позднее сорта Новосибирская 29. Устойчив к полеганию. Среднезасухоустойчив. Хлебопекарные качества хорошие. Ценная пшеница. Умеренно восприимчив к бурой ржавчине и септориозу. В полевых условиях пыльной головней поражался сильно. Срок созревания (гр. спелости): среднеранний.
1 2 3 4 5 6
Пшеница яровая мягкая Новосибирская 41 ФГБНУ «ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР ИНСТИТУТ ЦИТОЛОГИИ И ГЕНЕТИКИ СИБИРСКОГО ОТДЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК» (630090, Г.НОВОСИБИРСК, ПР.АКАД.ЛАВРЕНТЬЕВ А, 10) № патента 8996 Тюменская 80 х [(Целинная 20 х АНК 102) х АНК 102]. Рекомендован для возделывания в Северной лесостепи предгорий Новосибирской области. Разновидность лютесценс. Куст полупрямостоячий. Растение среднерослое. Соломина выполнена слабо. Восковой налёт на колосе сильный, на влагалище флагового листа очень сильный, на верхнем междоузлии соломины сильный - очень сильный. Колос пирамидальный, средней плотности, белый, с короткими остевидными отростками на конце. Плечо скошенное, узкое. Зубец прямой, короткий. Зерновка окрашенная Масса 1000 зёрен - 27-35 г. Средняя урожайность в Западно -Сибирском регионе - 25,0 ц/га. Среднеранний, вегетационный период - 63-82 дня, созревает одновременно с сортом Новосибирская 31. Хлебопекарные качества отличные. Сильная пшеница. Умеренно восприимчив к пыльной головне, бурой ржавчине и мучнистой росе. Срок созревания (гр. спелости): среднеранний.
Пшеница яровая мягкая Токката SELGEN A.S. (JANKOVCOVA 18, 17037 PRAHA 7, CZECH REPUBLIC) № патента 73660 SG-S856-02 x ST02-4419B. Включен в Госреестр по Центральному (3) и Центрально -Чернозёмному (5) регионам. Рекомендован для возделывания в Рязанской, Тульской, Белгородской, Курской, Липецкой и Тамбовской областях Разновидность лютесценс. Куст полупрямостоячий -промежуточный. Растение средней длины. Соломина выполнена средне. Восковой налёт на колосе и влагалище флагового листа средний - сильный, на верхнем междоузлии соломины средний. Колос пирамидальный, рыхлый, белый. Остевидные отростки на конце колоса очень короткие - короткие. Плечо закруглённое -прямое, средней ширины. Зубец слегка изогнут, короткий. Зерновка окрашенная. Масса 1000 зёрен - 33-47 г. Средняя урожайность в Центральном регионе - 36,9 ц/га, Максимальная урожайность - 95,2 ц/га, получена в 2019 г. в Курской области. Среднеспелый, вегетационный период - 79-97 дней.. Устойчив к полеганию. Засухоустойчивость на уровне стандартов. Хлебопекарные качества на уровне хорошего филлера. Умеренно устойчив к мучнистой росе. В полевыхусловиях бурой ржавчиной поражался слабо.
1 2 3 4 5 6
Пшеница яровая м ягкая Ликамеро SECOBRA RECHERCHES S.A.S (CENTRE DE BOIS HENRY, 78580 MAULE, FRANCE) № патента 9120 (Hanno х Devon)x (STRU689 х Quattro). Включен в Госреестр по Северо-Западному (2), Центральному (3) и ЦентральноЧернозёмному (5) регионам. Рекомендован для возделывания в Московской, Костромской, Белгородской, Курской и Орловской областях. Разновидность лютесценс. Куст полупрямостоячий. Растение среднерослое. Соломина выполнена средне. Восковой налёт на колосе слабый - средний, на верхнем междоузлии соломины и влагалище флагового листа средний. Колос пирамидальный, средней плотности, белый. Остевидные отростки на конце колоса короткие - средней длины. Плечо приподнятое, средней ширины. Зубец слегка изогнут, короткий. Зерновка окрашенная. Масса 1000 зёрен - 33-44 г. Средняя урожайность в Северо -Западном регионе - 29,7 ц/га, в Центральном - 37,3 ц/га, в Центрально-Чернозёмном - 41,0 ц/га. Среднеспелый, вегетационный период - 72-97 дней. Устойчив к полеганию. Среднезасухоустойчив. Хлебопекарные качества хорошие. Ценная пшеница. В полевых условиях корневыми гнилями, мучнистой росой и бурой ржавчиной поражался слабо. Срок созревания (гр. спелости): средний (среднеспелый).
Пшеница яровая м ягкая Нерда ООО «АГРОЛИГА СЕМЕНА» (127299, Г. МОСКВА, УЛ. КЛАРЫ ЦЕТКИН, Д. 7А, К. 211) № патента 10092 (Л4022 х Л6047) х Радуга Включен в Госреестр по Уральскому (9) региону. Рекомендован для возделывания в Центральной степной зоне Оренбургской области Разновидность лютесценс. Куст полупрямостоячий. Растение среднерослое. Соломина выполнена слабо. Восковой налёт на колосе средний, на влагалище флагового листа и верхнем междоузлии соломины сильный. Колос цилиндрический, средней плотности, белый. Остевидные отростки на конце колоса короткие. Плечо закруглённое, узкое. Зубец прямой, короткий. Зерновка окрашенная. Масса 1000 зёрен - 31-45 г. Средняя урожайность в Уральском регионе - 24,9 ц/га. Максимальнаяурожайность - 48,1 ц/га.Среднеспелый, вегетационный период - 81-95 дней. Устойчивость к полеганию и засухоустойчивость на уровне стандарта. Хлебопекарные качества на уровне удовлетворительного филлера. Восприимчив к стеблевой ржавчине, мучнистой росе и септориозу. Сильновосприимчив к корневым гнилям, бурой ржавчине, пыльной и твёрдой головне.
1 2 3 4 5 6
Ячмень яровой Эксплоер SECOBRA RECHERCHES S.A.S (CENTRE DE BOIS HENRY, 78580 MAULE, FRANCE) № патента 6593 Beatrix x Marnie. Включен в Госреестр по Центрально-Черноземному (5) региону. Рекомендован для возделывания в Липецкой и Орловской областях Разновидность нутанс. Куст промежуточный. Влагалища нижних листьев без опушения. Антоциановая окраска ушек флагового листа сильная, восковой налет на влагалище сильный. Растение короткое - средней длины. Колос цилиндрический, рыхлый -средней плотности, без воскового налета. Ости длиннее колоса, зазубренные, с антоциановой окраской кончиков средней интенсивности. Первый сегмент колосового стержня короткий, со слабым изгибом. Стерильный колосок параллельный. Опушение основной щетинки зерновки длинное. Антоциановая окраска нервов наружной цветковой чешуи и зазубренность внутренних боковых нервов наружной цветковой чешуи очень слабая Зерновка очень крупная, с неопушенной брюшной бороздкой и охватывающей лодикулой. Масса 1000 зерен 45-56 г. Средняя урожайность в регионе - 33,9 ц/га. Среднеспелый, вегетационный период 69-80 дней. Устойчив к полеганию. Пивоваренный. Содержание белка 12,2-13,8%. Умеренно устойчив к каменной и пыльной головне; восприимчив гельминтоспориозу.
Ячмень яровой Маргрет - Вискоза х Скарлетт Включен в Госреестр по Центральному (3) и Центрально -Черноземному (5) регионам. Рекомендован для возделывания в Московской области Разновидность нутанс. Куст полустелющийся. Влагалища нижних листьев без опушения. Антоциановая окраска ушек флагового листа слабая - средняя, восковой налет на влагалище средний. Растение средней высоты. Колос цилиндрический, рыхлый -средний, со средним восковым налетом. Ости длиннее колоса, кончики со средней - сильной антоциановой окраской. Антоциановая окраска нервов наружной цветковой чешуи средняя. Зазубренность внутренних боковых нервов наружной цветковой чешуи отсутствует или очень слабая. Зерновка крупная, с неопушенной брюшной бороздкой и охватывающей лодикулой. Масса 1000 зерен 41-50 г. Средняя урожайность в регионах допуска составила 36,3 ц/га. Максимальная урожайность 71,5 ц/га получена в 2003 г. в Орловской области. Среднеспелый, вегетационный период 75-93 дня. Устойчив к полеганию. Засухоустойчивый. Пивоваренный.
1 2 3 4 5 6
Ячмень яровой Паустиан SEJET PLANTEFORAEDLINGI/S (NORDRE MARCSVEJ 67, SEJET,DK - 8700, HORSENS, DENMARK); ООО «КВС РУС» (398008, Г. ЛИПЕЦК, ПЛОЩАДЬ ПЕТРА ВЕЛИКОГО, ВЛАДЕНИЕ 2, ЭТАЖ 8) № патента 9123 Zeppelin х Propino Включен в Госреестр по Центрально-Чернозёмному (5) региону. Рекомендован для возделывания в Курской области. Разновидность нутанс. Куст промежуточный. Влагалища нижних листьев без опушения. Антоциановая окраска ушек флагового листа сильная, восковой налёт на влагалище сильный. Растение короткое - средней длины. Колос пирамидальный -цилиндрический, средней плотности, со слабым восковым налётом. Ости длиннее колоса, зазубренные, с антоциановой окраской кончиков средней интенсивности. Первый сегмент колосового стержня средней длины, с сильным изгибом. Стерильный колосок от параллельного до слегка отклонённого. Опушение основной щетинки зерновки длинное. Антоциановая окраска нервов наружной цветковой чешуи средняя, зазубренность внутренних боковых нервов наружной цветковой чешуи отсутствует или очень слабая. Зерновка очень крупная, с неопушённой брюшной бороздкой и охватывающей лодикулой. Масса 1000 зёрен - 45-54 г. Средняя урожайность в Центрально -Чернозёмном регионе - 54,4 ц/га. Среднеспелый, вегетационный период - 75-90 дней. Устойчив к полеганию. Пивоваренный. Умеренно устойчив к каменной головне и тёмно -бурой пятнистости. Умеренно восприимчив к полосатой пятнистости. Восприимчив к пыльной головне.
Ячмень яровой Биом ФГБНУ «ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР ИНСТИТУТ ЦИТОЛОГИИ И ГЕНЕТИКИ СИБИРСКОГО ОТДЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК» (630090, Г.НОВОСИБИРСК, ПР.АКАД.ЛАВРЕНТЬЕВ А, 10) № патента 4293 Темп х Мамлюк. Включен в Госреестр по ЗападноСибирскому (10) региону. Рекомендован для возделывания в Кемеровской области Разновидность нутанс. Куст прямостоячий. Колос цилиндрический, рыхлый, со слабым восковым налетом. Ости длиннее колоса, зазубренные, с сильной антоциановой окраской кончиков. Зазубренность внутренних боковых нервов наружной цветковой чешуи средняя. Зерновка очень крупная, с неопушенной брюшной бороздкой и охватывающей лодикулой. Масса 1000 зерен 46-55 г. Средняя урожайность в регионе - 21,8 ц/га. Среднеранний, вегетационный период 68-82 дня. Устойчивость к полеганию на уровне или несколько выше стандартных сортов. Зернофуражный. Содержание белка 11,9-15,2%. Умеренно устойчив к пыльной головне; сильновосприимчив к гельминтоспориозу и корневым гнилям.
1 2 3 4 5 6
Овес яровой Ровесник - ЗападноСибирский (10), ВосточноСибирский (11) Растение имеет средние размеры, его высота составляет от 100 до 110 см. Метелка у него односторонняя, а остистость слабая. Зерно выровненное, крупное, пленчатость зерна средняя. Средняя урожайность колеблется в пределах42,0-53,7 ц/га. Масса 1000 зёрен составляет от 44 до 51 г. Содержание белка в зерне овса составляет 17,6%, что делает его привлекательным для использования в кормовых смесях и пищевой промышленности. Срок созревания у этого сорта среднеранний, составляет 75-85 дней. Устойчив к полеганию. Ровесник также стоек к осыпанию и имеет высокую устойчивость к пыльной головне. Восприимчив к стеблевой ржавчине и к бактериальному ожогу. Устойчивость к корончатой ржавчине неплохая.
Овес яровой Макс - Stamm 99.10069 x Stamm 99.11125. Включен в Госреестр по Центральному (3) и ЦентральноЧерноземному (5) регионам. Рекомендован для возделывания в Брянской, Калужской и Курской областях Разновидность ауреа. Куст полупрямостоячий - промежуточный. Листовые влагалища, края листьев и верхний стеблевой узел не опушены. Растение короткое - средней длины. Метелка двухсторонняя, расположение ветвей горизонтальное - пониклое. Колоски пониклые. Колосковая чешуя короткая - средней длины, с сильным - очень сильным восковым налетом. Нижняя цветковая чешуя желтая, средней длины - длинная, с очень слабым - слабым восковым налетом. Остистость очень слабая - слабая. У первой зерновки опушение основания отсутствует или очень слабое. Зерно от средней крупности до крупного. Масса 1000 зерен - 30-41 г. Средняя урожайность в Центральном регионе - 34,4 ц/га. Среднеранний, вегетационный период - 70-88 дней. Ср е дне засухоу сто йчив. Ценный по качеству. Содержание белка - 10,8-13,9%. Натура зерна - 410-520 г/л.Восприимчив к красно -бурой пятнистости, пыльной и твердойголовне.
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.