Повышение эффективности агроэкосистем за счет расширения ассортимента сельскохозяйственных культур для регионов с недостаточным увлажнением тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Бударина Вера Сергеевна

• Бударина Вера Сергеевна
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Бударина Вера Сергеевна

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИЗУЧЕННОСТИ ВОПРОСА

1.1 Теоретические основы учения о севообороте

1.2 Обзор приемов повышения эффективности системы севооборотов в условиях аридизации климата

2 УСЛОВИЯ, МАТЕРИАЛ И МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ

2.1 Почвенно-климатические и метеорологические условия проведения исследований

2.2 Схемы опытов, материал и методика проведения исследований

3 ВОДНЫЙ РЕЖИМ ПОЧВЫ В СЕВООБОРОТАХ

3.1 Динамика общего запаса влаги в метровом слое почвы

3.2 Водопотребление культур в короткоротационных севооборотах

4 ПИЩЕВОЙ РЕЖИМ ЮЖНОГО ЧЕРНОЗЕМА

4.1 Нитратный азот

4.2 Подвижный фосфора

4.3 Обменный калий

5 ЗАСОРЕННОСТЬ ПОСЕВОВ В СЕВООБОРОТАХ

5.1 Засоренность паров и посевов сельскохозяйственных культур в севооборотах

5.2 Влияние чередования культур и условий увлажнения на засоренность посевов в севооборотах

6 УРОЖАЙНОСТЬ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР В ПОЛЕВЫХ СЕВООБОРОТАХ

6.1 Озимая пшеница

6.2 Яровая пшеница

6.3 Яровой ячмень

6.4 Кукуруза

6.5 Зерновое сорго

6.6 Соя, нут

7 ПРОДУКТИВНОСТЬ СЕВООБОРОТОВ

7.1 Трехпольные севообороты

7.2 Четырехпольные севооборороты

7.3 Пятипольные севообороты

8 БИОЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ И ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ СЕВООБОРОТОВ

8.1 Биоэнергетическая эффективность

8.1.1. Выход валовой энергии

8.1.2. Биоэнергетическая оценка экспериментальных севооборотов

8.2 Экономическая эффективность севооборотов

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

РЕКОМЕНДАЦИИ ПРОИЗВОДСТВУ

ПЕРСПЕКТИВЫ ДАЛЬНЕЙШЕЙ РАЗРАБОТКИ ТЕМЫ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение эффективности агроэкосистем за счет расширения ассортимента сельскохозяйственных культур для регионов с недостаточным увлажнением»

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Одна из основных задач современного сельского хозяйства - увеличение производства продукции на основе научно обоснованных систем земледелия и стабилизации экологической нагрузки в агроэкосистемах. В этой связи севооборот представляет собой действенный прием повышения выхода продукции растениеводческой отрасли. В условиях глобальных климатических изменений изучение продуктивности севооборотов при неравномерном распределении осадков в течение вегетационного периода становится особенно актуальным. Таким образом необходима разработка новых подходов и корректировка предлагаемых ранее мероприятий, обеспечивающих стабилизацию производства сельскохозяйственной продукции при устойчивом снижении отрицательного воздействия на окружающую среду. В проведённых исследованиях формирование агроэкоценозов базировалось на использовании взаимодополняющих групп растений с учётом асинхронности прохождения фаз развития. В севооборотах наряду с озимыми и ранними яровыми злаками также возделывались поздние культуры, такие как зерновое сорго и кукуруза. Включение засухоустойчивых позднеспелых культур, способных компенсировать потери урожая других растений, способствует стабилизации объёмов производимой продукции.

Научные исследования проводились в рамках выполнения темы Госзадания (тема № АААА-А19-119041190006-4) в ФГБНУ РосНИИСК «Россорго».

Степень разработанности. Повышение эффективности агроценозов за счет подбора культур и их места в севообороте являлось предметом исследований многих ученых (Дедов А.В., 2000; Черкашин В.Н., 2004; Холиков Б.М., 2010; Толмачев М.В., 2012; Передериева В.М., 2016; Кислов А.В., 2018; Сабитов М.М., 2019; Степных Н.В., 2022 и др.). Эффективность способов повышения продуктивности севооборотов в засушливых климатических условиях рассматривали многие исследователи (Корчагин, 1986; Гнатовский В.М., 1990; Курдюков Ю.Ф., 2001, Фирсов А.И., 2002; Левицкая Н.Г., 2003; Скороходов В.Ю.,

2005; Азизов З.М., 2006; Митрофанов Д.В., 2006; Зеленев А.В., 2007; Васильева М.Ю., 2007 и др.). Они показали актуальное теоретическое, методологическое и практическое значение способов повышения эффективности пашни в условиях недостаточного увлажнения. Однако ряд аспектов влияния изучаемых приемов на количественные и качественные параметры, динамику показателей в севооборотах во многом остаются недостаточно проработанными в конкретных условиях Нижнего Поволжья, что и явилось определяющим при выборе направления исследований, целей и задач диссертационной работы.

Цель исследований - оценить эффективность короткоротационных севооборотов в сопряжении с основными агроклиматическими факторами и выявить оптимальное сочетание культур севооборота, обеспечивающее стабильный выход растениеводческой продукции в условиях Нижневолжского региона Российской Федерации.

В работе решались следующие задачи:

- определить влияние севооборотов и погодных условий на общий запас влаги в метровом слое почвы и водопотребление культур;

- определить влияние короткоротационных севооборотов на агрохимические показатели чернозема южного (нитратный азот, подвижные соединения фосфора, обменный калий) в пахотном слое почвы;

- определить влияние чередования культур и метеоролических условий на засоренность посевов в агроценозах;

- выявить влияние места в севообороте и предшественника на урожайность культур севооборотов;

- выявить оптимальные схемы короткоротационных севооборотов, позволяющие повысить и стабилизировать выход зерновой продукции;

- дать энергетическую и экономическую оценку изучаемым схемам короткоротационных севооборотов.

Научная новизна исследований. Применительно к агроклиматическим ресурсам Юга-Востока Российской Федерации на черноземах южных в системе нового сочетания культур в короткоротационных зернопаропропашных

севооборотах установлены закономерности изменения параметров водного и пищевого режима почвы, степени засоренности посевов и паров. Доказана, положительная роль и высокая эффективность включения в севообороты зерновое сорго, кукурузы и бобового компонента. Установлены особенности формирования урожайности сельскохозяйственных культур, в различных полевых севооборотах, что позволило теоретически обосновать применение оптимальных схем короткоротационных севооборотов, обеспечивающих стабильный выход продукции.

Теоретическая и практическая значимость работы. Для регионов с засушливыми условиями предложены схемы короткоротационных севооборотов, позволяющие повысить эффективность пашни за счет включения в структуру посевных площадей кукурузы и зернового сорго, сои и нута, позволяющих стабилизировать выход зерновой продукции. Использование предложенных севооборотов на черноземе южном позволит сохранить плодородие почвы, снизить засоренность посевов, повысить урожайность возделываемых культур и увеличить экономическую эффективность сельскохозяйственного производства.

Результаты внедрены на площади 60 га в КФХ Афанасьев С.И. Саратовского района Саратовской области в 2019-2022 гг., на площади 100 га в КФХ Седов А.В. Озинского района Саратовской области в 2019-2023 гг. Внедрение научных разработок дает возможность увеличения рентабельности до 138-152%.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Влияние севооборотов и погодных условий на общий запас влаги в метровом слое почвы и водопотребление культур.

2. Влияние короткоротационных севооборотов на агрохимические показатели чернозема южного.

3. Влияние чередования культур и метеоролических условий на засоренность посевов в агроценозах.

4. Формирование урожайности культур в зависимости от места в севообороте и предшественника.

5. Роль поздних яровых культур в повышении продуктивности агроэкосистем в условиях недостаточного увлажнения.

6. Биоэнергетическое и экономическое обоснование эффективности предлагаемых схем короткоротационных севооборотов.

Методология и методы исследований. Методология исследований основана на анализе материалов по изучаемой проблеме отечественных и зарубежных ученых, определении цели, задач и составления программы исследований. Методы исследований - полевые опыты, учеты и наблюдения, лабораторные анализы, статистическая и математическая обработка результатов исследований (дисперсионный, корреляционный анализы) с использованием общепринятых методик, ГОСТов применяемых в земледелии и растениеводстве. Диссертация включает в себя цифровое, текстовое и графическое изложение полученных экспериментальных данных.

Степень достоверности результатов подтверждена многолетними исследованиями, необходимым объемом проведенных наблюдений, анализов и учетов экспериментальных данных, выполненных в соответствии с общепринятыми методиками, методами статистической обработки результатов эксперимента, публикацией основных результатов исследований в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, проверкой полученных результатов в производственных условиях.

Апробация результатов. Основные положения диссертационной работы докладывались на научно-практических конференциях различного уровня: «Вавиловские чтения» (Саратов 2014, 2019, 2020); «Перспективные направления исследований в изменяющихся климатических условиях» (Саратов, 2014); «Экологическая стабилизация аграрного производства. Научные аспекты решения проблемы» посвящённой 140-летию со дня рождения Н.М. Тулайкова (Саратов, 2015); «Инновационные идеи молодых исследователей для агропромышленного комплекса России» (Пенза, 2019); «Научное обеспечение устойчивого развития агропромышленного комплекса в условиях аридизации климата» (Саратов, 20192024); «Актуальные проблемы функционирования устойчивых агроценозов в

системе адаптивно-ландшафтного земледелия» (Белгород, 2020), «Приоритетные векторы развития промышленности и сельского хозяйства» (Макеевка, 2021); «Достижения и задачи селекции, генетики и семеноводства сельскохозяйственных культур в Сибири на современном этапе. Актуальные направления сельскохозяйственной науки в работах молодых ученых» (Барнаул, 2020); «Наука, технологии, кадры - основы достижений прорывных результатов в АПК» (Казань, 2021); «Молодые исследователи агропромышленного и лесного комплексов -регионам» (Молочное, 2022, 2023); «Устойчивое развитие сельских территорий» (Новосибирск, 2022); «Наука в современных условиях: от идеи до внедрения» (Ульяновск, 2022); «АПК России: образование, наука, производство» (Пенза, 2023); «Роль женщин в развитии сельскохозяйственной науки» (Ташкент, 2024); «Научное наследие А.Г. Дояренко - основа в разработке систем земледелия будущего» (Москва, 2024).

Личный вклад соискателя. Совместно с научным руководителем спланированы и лично проведены полевые опыты, ряд лабораторных исследований, обработаны и обобщены результаты, которые представлены в отчетах НИР, на конференциях различного уровня, отражены в публикациях и изложены в диссертации и автореферате.

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 32 научные статьи, в том числе одна - в журнале, входящем в Scopus, пять - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, семи глав, заключения, предложения производству, список литературы и приложений. Общий объем составляет 200 страниц, в том числе основной текст -160. Экспериментальные данные представлены в виде 37 таблиц и 34 рисунков, 46 приложений. Список литературы включает в себя 233 публикации, в т.ч. 28 -иностранных источников.

Автор выражает особую благодарность научному руководителю, кандидату сельскохозяйственных наук, Асташову Александру Николаевичу за помощь в проведении научных исследований, глубочайшую признательность за

консультативную помощь доктору сельскохозяйственных наук Азизову Заикулле Мтыуловичу. Благодарна за оказанную поддержку при проведении исследований сотрудникам отдела кормопроизводства и технологии приготовления кормов ФГБНУ РосНИИСК «Россорго».

1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИЗУЧЕННОСТИ ВОПРОСА 1.1 Теоретические основы учения о севообороте

Севооборот - это чередование сельскохозяйственных культур на поле, направленное на восстановление плодородия почвы и повышение урожайности. Севообороты являются важным элементом системы земледелия и имеют долгую историю развития.

Первые упоминания о севооборотах можно найти в древних цивилизациях, таких как Египет, Месопотамия и Индия. В этих культурах уже существовали определённые правила чередования культур, которые позволяли поддерживать плодородие почвы и получать высокие урожаи. Однако эти севообороты были довольно примитивными и основывались на эмпирических наблюдениях за растениями и почвой.

В Древней Греции и Риме севообороты стали более сложными и разнообразными. Они включали в себя не только чередование культур, но и использование паров, удобрений и других методов повышения плодородия. Римские агрономы, такие как Катон Старший и Колумелла, оставили подробные описания севооборотов, которые использовались в их время и включали в себя чередование зерновых, бобовых, масличных и овощных культур, а также использование паров для восстановления плодородия почвы.

С развитием капитализма и индустриализации в Европе в ХУШ-Х1Х веках севообороты становятся ещё более разнообразными и научными. В этот период появляются новые методы обработки почвы, удобрения и защиты растений, которые позволяют повысить урожайность и эффективность севооборота (Макаров Н.П., 2019).

Например, в Англии в ХУШ-Х1Х веках применялись четырёх- и пятипольные севообороты с посевом клевера. Во Франции того же периода использовались плодосменные севообороты из 5-6 культур. В Германии применялись многопольные севообороты, где зерновые культуры занимали от 50 до 66,7% площади пашни. Экспериментальные работы по севооборотам проводились в

имении А. Тэера Мёглине, в Далеме, в Галле (Бойко И.В., 2011). Развивались исследования по севооборотам также во Франции, Дании, в США, Канаде и других странах (Пыльцина М.В., Махина С.Н., 2018).

Некоторые полевые эксперименты, начатые в прошлом, стали уникальными стационарами, которые существуют и по сей день. В Ротамстедте продолжаются исследования, которые уже ведутся на протяжении 165 лет, в то время как опыты в Гриньоне (Франция) и Иллинойсе (США) продолжаются 133 года. Также 130 лет проводится аналогичный эксперимент в Галле с «вечной рожью». Две другие экспериментальные станции в Германии (Бад Лаухштедт и Дикопсхоф) также перешагнули вековой рубеж, как и три станции в США (в штатах Колумбия, Дакота, Обурн) и одна в Дании (Асков).

В России севообороты также имеют давнюю историю. Они были основаны на трёхполье, когда поле делилось на три части: озимые, яровые и пар. Первые исследования в области изучения севооборотов проводились ученым агрономом А.Т. Болотовым, он сравнивал трехпольный зернопаровой севооборот с семипольным зернотравянопропашным севооборотом (Бобкова Ю.А., Лысенко Н.Н., 2016). Результаты его исследований были опубликованы в Трудах Вольного экономического общества. В своем труде А.Т. Болотов показал бесспорные преимущества нового семиполья, однако, данные идеи не получили широкого внедрения в практику российского земледелия.

Многие российские агрономы проводили исследования, касающиеся вопросов севооборота, полевого травосеяния и разработки различных систем чередования культур на фермерских полях. Среди них можно выделить таких ученых, как В.А. Левшин, Д.М. Полторацкий, И.И. Самарин, М.Г. Павлов, А.В. Советов, А.Н. Энгельгардт, И.А. Стебут и А.А. Фадеев (Гончаров Н.П., 2020).

Научная работа по экспериментальной разработке севооборотов тесно связана с Тимирязевской сельскохозяйственной академией (РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева). И.А. Стебут сыграл значительную роль в развитии теорий севооборота и полевого травосеяния, подчеркивая, что севооборот является

ключевым элементом в агрономической системе полевого хозяйства (Стебут, И.А., 1956).

В период с 1900 по 1905 год А.Л. Яковлев подвел итоги почти трех десятилетий исследований, касающихся полевых севооборотов. Его работы, в которых анализировались сроки подсева многолетних трав под озимые и яровые культуры, а также урожайность многолетних травосмесей за годы их использования, стали основополагающими для теории и практики севооборотов (Голиков А.Ф., Зыкова Е. А., Киселев А.Я., Кудрявцева А.А., 1965).

Основываясь на этих исследованиях и других длительных опытах, В.Р. Вильямс разработал рекомендации по полевому травосеянию в рамках севооборотов. Эти рекомендации считаются основой теории, касающейся роли полевого травосеяния в процессе почвообразования, а также значимости травопольных севооборотов для травопольной системы земледелия (Кирюшин В.И., 2014).

А.Г. Дояренко в 1912-1930 годах обосновал целесообразность интенсивного использования пашни через посевы пожнивных культур, а также провел агрономическую и экономическую оценку израсходованных земель. Под его руководством была организована серия полевых исследований, включая длительный эксперимент, который сохраняется и по сей день (Мазиров М.А., Сафонов А.Ф., 2010).

Научные исследования Д.Н. Прянишникова оказали весомое влияние на развитие теории севооборота. Он в первый раз представил наиболее исчерпывающий анализ и обоснованную классификацию факторов, определяющих чередование культур в севообороте. Эти факторы были сгруппированы им в четыре взаимосвязанных категории (Прянишников Д.Н., 1945):

- химические причины: сельскохозяйственные культуры выносят из почвы с урожаем разное количество основных элементов питания, что приводит к истощению почвы;

- физические причины: различные культуры воздействуют на структуру, строение, плотность почвы и её водный режим;

- биологические причины: при бессменных посевах увеличивается засоренность посевов, растения поражаются болезнями и вредителями сельскохозяйственных культур;

- экономические и организационно-хозяйственные причины: севооборот обеспечивает рациональное использование земли, агроклиматических ресурсов и биологического потенциала растений, техники, удобрений, рабочей силы и т.д.

Ключевые исследования на тему севооборотов в последующем были обусловлены тем, что специализация и концентрация животноводства на крупных коммерческих фермах способствовали выделению интенсивного производства кормов в отдельный сектор сельского хозяйства. Это, в свою очередь, привело к значительным изменениям в структуре посевных площадей. Возникла необходимость внедрить в одних хозяйствах систему кормовых и сенокосно-пастбищных севооборотов, а в других - сосредоточиться на специализированных полевых севооборотах, таких как зерновые, картофельные, льняные и прочие, с высокой концентрацией ведущих культур. Такое разделение привело к снижению разнообразия плодосмена в полевом севообороте, лишив его бобовых многолетних и однолетних трав, а также пропашных культур. В результате произошло значительное увеличение доли зерновых в севооборотах, что, к сожалению, сказалось на их общей урожайности.

Дальнейшее совершенствование теории и практики современного севооборота ориентировано на решение ключевых агроэкологических проблем в современных системах земледелия, таких как контурно-мелиоративные и адаптивноландшафтные. В этом процессе применяются новейшие методики, которые принимают во внимание специфические аспекты исследований, связанных с севооборотом, в различных почвенно-климатических и организационно-хозяйственных условиях.

1.2 Приемы повышения эффективности системы севооборотов в условиях аридизации климата

Прогнозируемые изменения климата приведут к увеличению частоты и интенсивности нарушений экосистемы, таких как нерегулярный характер выпадения осадков, включая экстремальные засухи (МГЭИК, 2013; Huang Y.? 2016; Варданян Т.Г., 2017). Засуха влияет на урожайность сельскохозяйственных культур напрямую или через сложные взаимодействия со свойствами почвы, доступностью питательных веществ и температурным стрессом (Кошкин Е.И., Гусейнов Г.Г., 2020; Mariotte et al., 2018; Schimel, 2018).

В изменяющихся климатических условиях наблюдается увеличение экологической нагрузки на земли сельскохозяйственного назначения ввиду нерационального их использования. Игнорирование биологических факторов и методов, способствующих устойчивому функционированию агроэкосистем является основной проблемой современного земледелия (Потаракин С.В., 2004; Степанова Л.П., Цыганок Е.Н., Тихойкина И.М., 2012; Трофимов И.А., Трофимова Л.С., Яковлева Е.П., 2018), что, в свою очередь, усугубляет экологические проблемы и требует значительных изменений в применяемых агротехнологиях.

Нестабильные цены на продукцию растениеводческой отрасли и стремление к устойчивому развитию сельского хозяйства заставляют сельхозтоваропроизводителей рассматривать альтернативные методы увеличения доходов и при этом защиты плодородия почвы. Сокращение использования пестицидов является одной из приоритетных задач в стремлении к устойчивому сельскому хозяйству (Wieme R.A., Carpenter-Boggs L.A., Murphy K.M., et al., 2020; Кирюшин В.И.,2004; Чередниченко О.А., Лубянецкий Д.Д., 2020). Тем не менее, из-за интенсивных методов сельскохозяйственного производства, усиливающееся беспокойство об экологии привело к разработке новых систем ведения сельского хозяйства, таких как органическое и интегрированное сельское хозяйство. Эти подходы воспринимаются как альтернативные способы снижения применения пестицидов в отличие от существующих традиционных практик. Органическое

сельское хозяйство является производственной системой, которая имеет потенциал для решения многочисленных экономических и экологических проблем, связанных с традиционным сельским хозяйством (Gomiero T., Pimentel D., Paoletti M.G., 2011; National Research Council et al., 2010). Интегрированное сельское хозяйство подчеркивает стратегии физического и биологического регулирования для борьбы с вредителями при одновременном снижении зависимости от пестицидов (Bottrell D.G., Schoenly K.G., 2018; Мальцева И.С., 2023). Его можно рассматривать как промежуточное звено между традиционным земледелием с высоким уровнем затрат и органическим земледелием, которое запрещает использование синтетических пестицидов и удобрений. Органическое и интегрированное сельское хозяйство объединяет совместное использование управленческих подходов для замены синтетических ресурсов (Lechenet M. et al., 2014; Шайтура С.В., Шайтура Н.С., Ордов К.В., 2022).

Многие ученые выступали за ведение земледелия на экологических принципах, однако, растущие темпы потребления диктовали необходимость ориентации на получение высоких урожаев всеми возможными способами (Черепанов Ю., 2006; Zekalo M., 2018). Интенсивные системы земледелия оказывают негативное воздействие на экосистему. Нерациональное использование природных ресурсов, в том числе массовое внесение химических удобрений привело к катастрофическому снижению плодородия почв, за последние 100 лет содержание гумуса в почве уменьшилось на 25-35% и продолжает уменьшаться на 500-600 кг на гектаре (Минеев В.Г., Болышева Т.Н., 2004; Банькин В.А., 2019).

Доминирование зерновых культур на полях с одинаковой биологией и механизмом потребления питательных веществ, приводят к истощению пашни легкодоступными питательными веществами (Моисеев А.Н., Моисеева К.В., 2018; Никитин В.С., Смирнов М.П., 2021).

Многие ученые отмечают, что при нерациональном возделывании культур, в том числе монокультуры, происходит снижение активности микробиологических процессов. Поэтому при посеве зерновых по зерновым приходится вносить большие дозы азотных удобрений, что в свою очередь ведет к повышению

содержания в хозяйственной части урожая и в почве вредных для организма человека и животных нитратов (Марьина-Чермных О.Г., 2004; Минеев В.Г., Гомонова Н.Ф., Овчинникова М.Ф., 2004; Марьин Г.С. и др., 2010; Андреев М.И., Марьина-Чермных О.Г., 2017).

Севооборот - эффективное и доступное агротехническое мероприятие сохранения почвенного плодородия, защиты от водной и ветровой эрозий, стабилизации фитосанитарного состояния посевов (Вьюгин С.М., 2014; Лошаков В.Г., 2013). Никакие технологии возделывания культур не дадут эффекта, если в хозяйстве отсутствуют научно обоснованные севообороты (Берзин А.Н., 2017). Получение биологически полноценной и экологически безопасной продукции невозможно без научно-обоснованного севооборота и незначительных затратах на его введение и освоении при повышении уровня рентабельности (Наумкин В.Н., 2023).

Применение севооборота представляет собой действенный способ увеличения экологической устойчивости агроэкосистем (Toigildin А. et а1., 2020; Плаксина В.С., Пронудин К.А., Асташов А.Н., 2021; Положенцев В.П., Черкасов О.В., Ступин А.С., 2015). В условиях современной экономики и запросов со стороны производителей сельхозпродукции, особое внимание уделяется исследованию краткосрочных севооборотов. Научно обоснованный подход к данному вопросу способен значительно повысить эффективность растениеводства, сократить расходы на сельскохозяйственную технику и, одновременно, улучшить агроэкологическую обстановку за счет изменения почвенной структуры и улучшения ее агрофизических характеристик.

Севооборот содействует более рациональному использованию почвенной влаги, значительно уменьшает негативное влияние засухи и эрозии, является агрономическим методом борьбы с вредителями, болезнями и сорняками, а также предоставляет возможность организовать обработку почвы в единой ротационной системе (Гринец Л.В., 2012; Перекопский А.Н., Захаров А.М., 2020).

Экологически устойчивый и экономически оправданный подход к сельскому хозяйству в любой почвенно-климатической зоне должен основываться на

выращивании культур, которые наилучшим образом соответствуют условиям возделывания. Необходимо принимать во внимание, как эти культуры влияют на формирование окружающей среды, а также их роль в повышении плодородия почвы и состояния агроэкосистем. (Курдюков Ю.Ф., Левицкая Н.Г., Васильева М.Ю., 2014; Азизов З.М., Архипов В.В., Имашев И.Г. 2021).

Севооборот является основой экологического землепользования как внутри хозяйства, так и за его пределами в границах единых агроландшафтов (Корчагин А.А. и др., 2021; Лошаков В.Г., 2005).

В адаптивно-ландшафтной агрономии севооборот является ключевым элементом биологизации, что в современных условиях способствует созданию оптимальных условий для реализации экосистемного земледелия. В любой почвенно-климатической зоне разработка экологически и экономически обоснованной агрономической стратегии должна основываться на культивации растений, наиболее приспособленных по своим биологическим характеристикам, принимая во внимание их воздействие на плодородие почвы и состояние агроценозов (Kislov A.V. et al., 2016). В рамках агрономической системы диверсификация культур предоставляет множество преимуществ, включая эффективное управление вредителями, болезнями и сорными растениями (Балахнина И.В., Кремнева О.Ю., Снесарева Е.Г., 2016).

Экологическая теория предполагает, что разнообразие может способствовать как устойчивости, так и сопротивляемости стрессу. Механизмы, лежащие в основе преимуществ разнообразия сельскохозяйственных культур для устойчивости агроэкосистем, связаны с гипотезой страхования, которая показывает, что экосистемы с высоким разнообразием обеспечивают стабильность сельскохозяйственного производства при изменении условий окружающей среды (Yachi S., Loreau M., 1999; / Morin X. et al., 2014; Ouedraogo D.Y.et al, 2013; Oliver T.H., 2015).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Бударина Вера Сергеевна, 2025 год

Источник SS df ms Е НСР

Общее 171102. 031 83

Блоки 3934. 357 2 1967, 179 702. 632*

Варианты 167016. 484 27 6185, 796 2209. 427* 2.732

Комб. АВ 152545. 000 13 11734, 230

Фактор А 34879. 668 6 5813, 278 2076. 372* 1.366

Фактор В 111689. 953 1 111689, 953 39893 .145* 0.730

Взаим.АВ 5975. 379 6 995, 896 355. 712* 1.932

Комб. АС 45268. 332 13 3482, 179

Фактор С 4357. 381 1 4357, 381 1556. 359* 0.730

Взаим.АС 6031. 283 6 1005, 214 359. 040* 1.932

Комб. ВС 117000. .812 3 39000, 270

Фактор В 111689. 953 1 111689, 953 39893 .145* 0.730

Взаим.ВС 953. 479 1 953, 479 340. 561* 1.033

Взаим.АВС 3129. 529 6 521, 588 186. 300* 2.732

Остат. 151. 185 54 2, 800

Множественные сравнения частных средних

262.00qr 283.00wx 230.00k 245.00o 284.00x 277.00t 229.00jk 168.00c 270.00s 242.00П 187.00e 180.00d 252.00p 240.00mn 157.00ab 156.00a 282.00vwx 280.00uv 220.00i 204.00f 281.00vw 2 64.67Г 215.00gh 159.00Ь 309.33z 300.00У 239.00lm 217.00h

Средние по фактору А: ^а= 0.483) 255.00; 239.50; 219.75; 201.25; 246.50; 229.92; 266.33;

Множественные сравнения частных средних для фактора А:

255.00f 239.50d 219.75Ь 201.25a 246.50e 229.92c 266.33g Средние по фактору В: (Sb= 0.258)

273.36; 200.43; Множественные сравнения частных средних для фактора В:

273.36Ь 200.43a Средние по фактору С: (Sc= 0.258)

244.10; 229.69; Множественные сравнения частных средних для фактора С:

244.10Ь 229.69в

Число градаций фактора А = 11 Число градаций фактора В = 2 Число градаций фактора С = 2 Число блоков R = 3

x= 271.530 sx= 0.817 p= 0.30%

Таблица дисперсионного анализа Источник SS df ms Е НСР

Общее 208646. 906 131

Блоки 8206. 016 2 4103. 008 2051. 084*

Варианты 200268. 859 43 4657. 416 2328. 232* 2. 291

Комб. АВ 157499. 672 21 7499. 984

Фактор А 47055. 000 10 4705. 500 2352. 269* 1. 146

Фактор В 94936. 336 1 94936. 336 47458 .465* 0 .48

Взаим.АВ 15508. 336 10 1550. 834 775. 258* 1. 620

Комб. АС 82459. 000 21 3926. 619

Фактор С 5733. 909 1 5733. 909 2866. 369* 0. 488

Взаим.АС 29670. 090 10 2967. 009 1483. 201* 1. 620

Комб. ВС 101107. 484 3 33702. 496

Фактор В 94936. 336 1 94936. 336 47458 .465* 0 .48

Взаим.ВС 437. 239 1 437. 239 218. 575* 0. 691

Взаим.АВС 6927. 418 10 692. 742 346. 300* 2. 291

Остат. 172. 035 86 2. 000

Множественные сравнения частных средних

271.00v 276.00xy 228.00de 237.33fg 325.00Е 268.00tu 259.00рч 230.00е 332.00Ж 289.6711 268.00и 249.001 277.00У 262.00Г 248.00kl 214.00Ь 274.00wx 258.00opq 248.00jkl 238.00g 294.00~ 290.67| 260.00qr 259.00q 293.001- 384.33Й 217.00с 266.67stu 337.673 306.33В 252.00п 242.00h 305.33БВ 245.00i 212.33Ь 209.33а 353.00И 298.00СА 300.00А 280.00z 312.33Д 311.33ГД 252.00тп 214.00Ь

Средние по фактору А: ^а= 0.408) 253.08; 270.50; 284.67; 250.25; 254.50; 275.92; 290.25; 284.50; 243.00; 307.75; 272.42;

Множественные сравнения частных средних для фактора А:

253.08c 270.50e 284.67h 250.25Ь 254.50d 275.92g 290.25i 284.50h 243.00a 307.75j 272.42f Средние по фактору В: ^Ь= 0.174)

298.35; 244.71; Множественные сравнения частных средних для фактора В:

298.35Ь 244.71а Средние по фактору С: ^с= 0.174)

278.12; 264.94; Множественные сравнения частных средних для фактора С:

278.12Ь 264.948

№ Поле 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Среднее

Трехпольный севооборот

1 Пар черный 4,3 4,9 8,8 5,9 5,9 5,7 9,3 6,3 5,4 6,3

2 Озимая пшеница 2,4 5,5 16,4 11,1 10,2 9,5 17,9 10,5 10 10,4

3 Яровая пшеница 13,4 17,9 30,3 23,6 22,6 22,1 34,7 25,5 22,4 23,6

Яровой ячмень 12,5 16,1 33,0 25,3 24,6 21,4 32,5 25,3 23,1 23,8

Кукуруза 6,8 8,6 16,8 11,2 10,4 9,6 16,9 10,8 9,7 11,2

Сорго зерновое 6,4 8,9 16,1 10,1 9,1 7,5 15,8 11,6 11,8 10,8

Ро5=109,130* НСРО5=2,039

Четырехпольный севооборот

1 Пар черный 4,8 4,8 9,1 6 6,2 5,4 9,7 5,9 5,4 6,4

2 Озимая пшеница 2,3 5,3 17,8 10,9 9,5 8,6 18,2 10,9 10,3 10,4

3 Соя 3,2 4,5 14,3 8,8 7,2 7 15,5 9,5 8 8,7

4 Яровая пшеница 12 14 32,6 24,5 22,8 23,4 31,8 25,4 24,7 23,5

Яровой ячмень 13,9 17,6 34,8 25,1 23,5 24 33 25 23,7 24,5

Кукуруза 7,1 9,6 17,4 12 10,3 10,8 16,6 13,2 12,4 12,2

Сорго зерновое 7,6 8,9 16,8 10,3 10,1 9,3 16,6 11,1 10,1 11,2

Б05=108,018* НСР05=1,96

Пятипольный севооборот

1 Пар черный 3,9 4,6 9,2 6,0 6,2 6,4 9,9 6,3 5,3 6,4

2 Озимая пшеница 2,3 6,0 17,1 10,6 9,3 8,7 17,1 9,3 9,2 10,0

3 Сорго зерновое 7,8 9,6 17 11,4 9,7 9,4 16,5 11,6 11,7 11,64

Кукуруза 7,3 8,6 17,5 12 11,1 10,7 17,1 12,4 12,6 12,14

Яровой ячмень 13,1 18,3 36,3 27,3 24,3 22,2 33,7 24 24,6 24,9

Яровая пшеница 12,9 18,8 31,1 25,4 24,4 23,9 36 26,4 24,3 24,8

4 Нут 3,3 4,6 14,4 8,3 7,4 7,3 16 9,9 8,4 8,8

5 Яровая пшеница 12,5 18,7 35,9 29,4 23,7 24,1 32,9 26,3 25,6 25,5

Яровой ячмень 14,4 18,4 37,8 29,1 24,1 25 34 25,9 24,5 25,9

Кукуруза 10,8 11 20,1 15 14,5 13,8 20,1 14,6 14,6 13,03

Сорго зерновое 6,0 9,9 17,6 11,1 10,5 9,6 16,3 12,7 12,1 11,79

р05= 111,623* НСР05=2,02

ДВУХФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (А*В)- Я Засоренность пара и посевов в трехпольном севообороте, 2011-2019 гг.

Число градаций фактора А = 6 Число градаций фактора В = 3 Число блоков R = 9

х= 4.837 бх= 0.472 р= 9.76% Таблица дисперсионного анализа

Источник ББ df ШБ Е НСР

Общее 3918. 918 161

Блоки 289. 793 8 36, 224 18, .046*

Варианты 3356. 128 17 197, 419 98, .349* 1 .320

Фактор А 813. 204 5 162, 641 81, . 023* 0 .762

Фактор В 1422. 739 2 711, 370 354, 386* 0 .539

Взаим.АВ 1120. 185 10 112, 019 55, 805* 1 .320

Остат. 272. 997 136 2, 007

Множественные сравнения частных средних

3.7Ш 1.79аЬс 0.78а 1.30а 8.12i 0.97а 15.59к 6.94fghi 1.08а 15.39jk 7.36ghi 1.01а 7.38hi 2.90cd 1.44аЬс 6.93efghi 2.88Ьcd 1.50аЬс Средние по фактору А: (Sa= 0.273)

2.09; 3.46; 7.87; 7.92; 3.91; 3.77; Множественные сравнения частных средних для фактора А:

2.09а 3.46Ь 7.87cd 7.92d 3.91Ь 3.77Ь Средние по фактору В: (Sb= 0.193)

8.38; 5.00; 1.13; Множественные сравнения частных средних для фактора В:

8.38с 5.00Ь 1.13а

Приложение 22

ДВУХФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (А*В)- Я Засоренность пара и посевов в четырехпольном севообороте, 2011-2019 гг.

Число градаций фактора А = 7 Число градаций фактора В = 3 Число блоков К = 9

х= 4.592 бх= 0.461 р= 10.04% Таблица дисперсионного анализа Источник ББ df шб Е НСР

Общее 4309. , 608 188

Блоки 350. , 855 8 43. 857 22. , 919*

Варианты 3652. 586 20 182. , 629 95. , 440* 1. 286

Фактор А 936. ,323 6 156. 054 81. 552* 0. 742

Фактор В 1370. ,229 2 685. 115 358. 034* 0. 486

Взаим.АВ 1346. 033 12 112. ,169 58. 619* 1. 286

Остат. 306. , 167 160 1. 914

Множественные сравнения частных средних :

3.24^ 1.22аЬсС 2.224 1.24аЬ 7.86к 1.02а 3.01cdef 4.0^

1.64аЬс 15.771ш 6.53ghijk 1.17а 16.60т 6.80hijk 1.11а 7.28jk 3.19def 1.41аЬ 6.84ijk 2.80Ьcdef 1.47аЬ

Средние по фактору А: (Ба= 0.2 66)

2.12; 3.47; 2.89; 7.82; 8.17; 3.96; 3.70; Множественные сравнения частных средних для фактора А:

2.22а 4.47Cc 4.29Ь 7.84de 8.17е 3.96с 3.70с Средние по фактору В: (БЬ= 0.174)

7.83; 4.71; 1.23; Множественные сравнения частных средних для фактора В:

7.83с 4.71Ь 1.23а

(шт./м2)

Число градаций фактора А = 11 Число градаций фактора В = 3 Число блоков R = 9

x= 5.202 sx= 0.484 p= 9.30% Таблица дисперсионного анализа Источник SS df ms Е НСР

Общее 8450. 780 296

Блоки 641. . 684 8 80. 210 38. .070*

Варианты 7269. 728 32 227. 179 107. .826* 1, 345

Фактор А 1825. 210 10 182. 521 86. . 630* 0, 777

Фактор В 3230. 012 2 1615. 006 766. 528* 0, 406

Взаим.АВ 2214. 505 20 110. 725 52. 553* 1, 345

Остат. 539. .369 256 2. 107

Множественные сравнения частных средних

3.77gh 1.8 4abcde 0.81a 1.33a 7.60q 1.02a 6.71klmnopq 3.00Ьcdefgh

1.49aЬ 6.13ijklmnopq 3.24efgh 1.43a 16.31rstu 7.51opq 1.04a 16.86stu 6.87mnopq 1.08a 3.11cdefgh 4.17h 1.57aЬ 17.48u 6.78lmnopq 1.20a 17.31tu 7.51pq 1.09a 6.70jklmnopq 3.49fgh 1.53aЬ 6.91nopq 3.20defgh 1.57a

Средние по фактору А: ^а= 0.279)

2.14; 3.32; 3.73; 3.60; 8.29; 8.27; 2.95; 8.49; 8.64; 3.91; 3.89; Множественные сравнения частных средних для фактора А:

2.^ 3.32bc 3.73Ьc 3.60Ьc 8.29efg 8.27defg 2.95Ь 8.49fg 8.64g 3.91c 3.89c Средние по фактору В: ^Ь= 0.146)

9.33; 5.02; 1.26; Множественные сравнения частных средних для фактора В:

9.33c 5.02Ь 1.26a

Год Севооборот

трехпольный четырехпольный пятипольный

2008* 4,37 4,32 4,76

2009* 3,52 3,72 3,82

2010* 0,52 0,50 0,51

2011 1,30 1,39 1,45

2012 1,12 1,21 1,25

2013 2,68 2,98 2,79

2014 1,63 1,80 2,06

2015 2,10 2,29 2,27

2016 1,94 1,97 2,01

2017 5,00 5,64 5,66

2018 2,90 3,60 3,61

2019 3,04 3,29 3,25

Среднее 2,51 2,73 2,79

Б05=11,410**, НСР05=0,126

Приложение 25

ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (A*B)-R Урожайность озимой пшеницы в экспериментальных севооборотах,

2008-2019 гг. (т/га)

Число градаций фактора А = 3 Число блоков К = 12

x= 2.674 sx= 0.043 p= 1.61% Таблица дисперсионного анализа

Источник SS df ms Е НСР

Общее 68.937 35

Блоки 67.940 11 6.176 277, .748*

Варианты 0.507 2 0.254 11, .410* 0.126

Остат. 0.489 22 0.022

Множественные сравнения частных средних

2.5^ 2.73Ь 2.79Ь

Год Предшественник (севооборот)

озимая пшеница (3-польный) соя (4-польный) озимая пшеница (5-польный) нут (5-польный)

2008* 1,61 1,72 1,57 1,81

2009* 0,75 0,78 0,77 0,85

2010* 0,25 0,27 0,22 0,34

2011 0,69 1,06 0,72 1,09

2012 0,65 0,72 0,67 0,81

2013 2,07 2,23 2,12 2,25

2014 1,58 1,85 1,67 1,58

2015 1,23 1,76 1,38 1,42

2016 1,20 1,35 1,19 1,30

2017 2,70 2,81 2,67 2,85

2018 1,80 1,89 2,03 2,17

2019 1,26 1,53 1,38 1,68

Среднее 1,33 1,49 1,40 1,48

Fo5=5,069**, НСРо5=0,096

Приложение 27

ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (А*В)-Я Урожайность яровой пшеницы в экспериментальных севооборотах,

2008-2019 гг. (т/га)

Число градаций фактора А = 4 Число блоков К = 12

x= 1.424 sx= 0.034 p= 2.37% Таблица дисперсионного анализа

Источник SS df ms F НСР

Общее 21.858 47

Блоки 21.200 11 1.927 141. .197*

Варианты 0.208 3 0.069 5. .069* 0.096

Остат. 0.450 33 0.014

Множественные сравнения частных средних

1.33a 1.49b 1.40ab 1.48b

Год Предшественник, севооборот

озимая пшеница (3-польный) соя (4-польный) озимая пшеница (5-польный) нут (5-польный)

2008* 1,22 1,43 1,29 1,45

2009* 0,92 0,61 0,62 0,83

2010* 0,30 0,35 0,32 0,35

2011 1,08 1,18 0,96 1,12

2012 0,33 0,55 0,41 0,52

2013 2,08 2,18 1,91 2,16

2014 1,35 1,51 1,41 1,45

2015 1,49 1,92 1,54 1,78

2016 1,12 1,12 1,03 1,11

2017 2,72 2,99 2,70 2,81

2018 1,72 2,03 1,67 2,00

2019 0,96 1,15 1,06 1,11

Среднее 1,28 1,38 1,26 1,37

Б0з=3,456*, НСР05=0,097

Приложение 29

ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (A*B)-R Урожайность ярового ячменя в экспериментальных севооборотах,

2008-2019 гг. (т/га)

Число градаций фактора А = 4 Число блоков К = 12

x= 1.323 sx= 0.034 p= 2.56% Таблица дисперсионного анализа

Источник SS df ms Е НСР

Общее 22.984 47

Блоки 22.388 11 2.035 147, 924*

Варианты 0.143 3 0.048 3, 456* 0.097

Остат. 0.454 33 0.014

Множественные сравнения частных средних

1.28ab 1.38Ь 1.26a 1.37Ь

Год Предшественник, севооборот

озимая пшеница (трехпольный) соя (четырехпольный) озимая пшеница (пятипольный) нут (пятипольный)

2008* 3,46 3,69 3,19 3,84

2009* 3,25 3,10 2,99 3,01

2010* 1,37 1,41 1,35 1,39

2011 1,95 2,05 1,93 2,03

2012 1,95 2,08 1,83 2,03

2013 3,54 3,90 3,67 4,20

2014 2,10 2,28 2,12 2,22

2015 2,03 2,29 2,09 2,38

2016 2,04 2,14 2,01 2,18

2017 4,68 4,92 4,70 5,05

2018 3,30 3,68 3,34 3,59

2019 3,19 3,41 3,25 3,29

Среднее 2,76 2,88 2,74 2,90

Б05=4,008*, НСР05=0,116

Приложение 31

ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (А*В)-Я Урожайность кукурузы в экспериментальных севооборотах, 2008-2019 гг. (т/га)

Число градаций фактора А = 4 Число блоков К = 12

х= 2.823 бх= 0.041 р= 1.44% Таблица дисперсионного анализа

Источник SS df ms Е НСР

Общее 45, .243 47

Блоки 44, .351 11 4, 032 203, . 490*

Варианты 0, .238 3 0, .079 4, .008* 0.116

Остат. 0, . 654 33 0, 020

Множественные сравнения частных средних

2.76а 2.88Ьс 2.74а 2.90с

Год Предшественник, севооборот

озимая пшеница (трехпольный) соя (четырехпольный) озимая пшеница (пятипольный) нут (пятипольный)

2008* 2,85 3,04 2,72 3,30

2009* 3,14 3,23 2,90 3,30

2010* 0,99 1,29 1,02 1,26

2011 1,56 1,87 1,52 1,75

2012 1,52 1,91 1,67 1,87

2013 2,63 2,80 2,71 2,90

2014 1,68 1,82 1,76 1,85

2015 1,72 1,83 1,79 1,82

2016 2,15 2,28 2,08 2,22

2017 4,19 4,32 4,07 4,37

2018 3,02 3,27 3,08 3,22

2019 2,24 2,13 2,26 2,31

Среднее 2,33 2,46 2,31 2,50

Б05=11,163**, НСР05=0,083

Примечание: *по данным ФГБНУРосНИИСК «Россорго», **р<0,05

Приложение 33

ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (А*В)-Я Урожайность зернового сорго в экспериментальных севооборотах, 2008-2019 гг. (т/га)

Число градаций фактора А = 4 Число блоков К = 12

x= 2.399 sx= 0.029 p= 1.21% Таблица дисперсионного анализа

Источник SS df ms Е НСР

Общее 34.194 47

Блоки 33.526 11 3.048 303, 263*

Варианты 0.337 3 0.112 11, 163* 0.083

Остат. 0.332 33 0.010

Множественные сравнения частных средних

2.33a 2.46Ьc 2.31a 2.50c

ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (А*В)-Я Урожайность сои и нута в экспериментальных севооборотах, 2008-2019 гг. (т/га)

Число градаций фактора А = 2 Число блоков К = 12

х= 1.627 5х= 0.107 р= 6.60% Таблица дисперсионного анализа

Источник SS df ms Е НСР

Общее 20, .257 23

Блоки 17, .983 11 1, . 635 11. .815*

Варианты 0, .753 1 0, 753 5. .439* 0.334

Остат. 1, .522 11 0, 138

Множественные сравнения частных средних

1.45а 1.80Ь

Приложение 35

Продуктивность трехпольных севооборотов, 2008-2019 гг. (т/га)

Чередование культур в севообороте

Годы Пар, озимая Пар, озимая Пар, озимая Пар, озимая

пшеница, яровая пшеница, яровой пшеница, пшеница, сорго

пшеница ячмень кукуруза зерновое

2008 1,99 1,86 2,61 2,41

2009 1,42 1,48 2,26 2,22

2010 0,26 0,27 0,63 0,50

2011 0,66 0,79 1,08 0,95

2012 0,59 0,48 1,02 0,88

2013 1,58 1,59 2,07 1,77

2014 1,07 0,99 1,24 1,10

2015 1,11 1,20 1,38 1,27

2016 1,05 1,02 1,33 1,36

2017 2,57 2,57 3,23 3,06

2018 1,57 1,54 2,07 1,97

2019 1,43 1,33 2,08 1,76

Среднее 1,27 1,26 1,75 1,60

Б05=48,747*, НСР05=0,100

Годы Чередование культур в севообороте

Пар, озимая пшеница, соя, яровая пшеница Пар, озимая пшеница, соя, яровой ячмень Пар, озимая пшеница, соя, кукуруза Пар, озимая пшеница, соя, сорго зерновое

2008 1,86 1,79 2,35 2,19

2009 1,25 1,21 1,83 1,87

2010 0,25 0,27 0,54 0,51

2011 0,71 0,74 0,96 0,91

2012 0,81 0,76 1,15 1,10

2013 1,82 1,81 2,24 1,96

2014 1,32 1,23 1,42 1,31

2015 1,24 1,28 1,37 1,26

2016 1,12 1,07 1,32 1,36

2017 2,84 2,89 3,37 3,22

2018 2,02 2,06 2,47 2,37

2019 1,78 1,69 2,25 1,93

Среднее 1,42 1,40 1,77 1,67

Б05=38,443* НСР05=0,08 5

Приложение 37

Продуктивность пятипольных севооборотов, 2008-2019 гг. (т/га)

Чередование культур в севообороте

Пар, озимая Пар, озимая Пар, озимая Пар, озимая

Годы пшеница, яровая пшеница, яровой пшеница, пшеница, зерновое

пшеница, нут, ячмень, нут, кукуруза, нут, сорго, нут, яровая

зерновое сорго кукуруза яровой ячмень пшеница

2008 2,15 2,26 2,16 2,09

2009 1,81 1,72 1,76 1,75

2010 0,49 0,56 0,55 0,48

2011 0,95 1,05 1,08 0,97

2012 0,92 0,95 0,93 0,96

2013 2,04 2,30 2,24 2,07

2014 1,33 1,41 1,40 1,35

2015 1,46 1,58 1,57 1,43

2016 1,42 1,41 1,40 1,45

2017 3,37 3,51 3,46 3,34

2018 2,26 2,33 2,35 2,33

2019 1,77 1,97 1,97 1,89

Среднее 1,71 1,81 1,79 1,70

Б05=9,324* НСР05=0,042

2008-2019 гг.

Поля Культура Сырой протеин, % Сырой жир, % Клетчатка, % Зола, % БЭВ, % Валовая энергия, КДж/кг

Трехпольный севооборот

2 Озимая пшеница 14,74 1,60 2,20 1,90 79,46 1847,88

3 Яровая пшеница 11,97 2,22 2,98 2,00 80,90 1847,24

Яровой ячмень 10,97 2,00 4,23 3,20 79,56 1816,06

Кукуруза 13,74 5,47 2,37 1,19 77,16 1942,06

Сорго зерновое 11,42 3,86 2,22 1,81 80,73 1880,92

Т05 4,11* 40,61* 17,24* 15,48* 2,04 16,40*

НСР05 2,44 0,78 0,64 0,57 ИБ 36,40

Четырехпольный севооборот

2 Озимая пшеница 14,38 1,66 3,12 1,79 79,36 1852,87

3 Соя 33,98 17,31 13,30 5,09 29,22 2301,29

4 Яровая пшеница 12,24 2,45 3,06 2,08 80,37 1851,16

Яровой ячмень 11,69 2,55 4,51 2,98 78,79 1836,94

Кукуруза 13,19 5,66 2,19 1,23 77,01 1943,95

Сорго зерновое 12,08 3,92 2,47 1,95 79,27 1885,04

Т05 123,91* 1997,45* 960,14* 88,87* 584,23* 498,82*

НСР05 2,36 0,40 0,41 0,44 2,53 24,09

Пятипольный севооборот

2 Озимая пшеница 15,15 1,73 2,86 2,36 77,89 1849,19

3 Яровая пшеница 12,44 2,49 3,39 2,39 79,80 1845,93

Яровой ячмень 11,96 2,38 4,27 3,14 78,25 1833,09

Кукуруза 13,46 4,78 2,24 1,23 78,29 1924,32

Сорго зерновое 11,98 4,02 2,32 1,78 79,91 1888,32

4 Нут 18,39 5,16 3,83 4,22 68,40 1916,55

5 Сорго зерновое 12,13 3,86 2,44 1,97 79,61 1882,69

Кукуруза 13,29 5,63 2,30 1,24 77,55 1942,20

Яровой ячмень 11,66 2,62 4,28 3,89 77,56 1823,21

Яровая пшеница 12,70 2,36 3,38 2,27 79,49 1845,82

Т05 12,49* 67,69* 24,37* 11,29* 25,26* 21,50*,

НСР05 1,69 0,48 0,48 0,88 1,95 26,11

Приложение 39

Выход валовой энергии с урожаем культур в трех- и четырехпольном севооборотах, ГДж/га

Поле Культура Годы Среднее

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

Трехпольный севооборот

2 Озимая пшеница 80,71 65,01 9,60 24,01 20,69 49,50 49,50 30,11 35,83 92,35 54,30 56,15 47,31

3 Яровая пшеница 29,74 13,85 4,62 12,74 12,01 38,23 38,23 29,18 22,16 49,87 33,25 23,27 25,60

Яровой ячмень 22,16 16,71 5,45 19,61 5,99 37,77 37,77 24,52 20,34 49,40 31,24 17,43 24,03

Кукуруза 67,19 63,12 26,61 37,87 37,87 68,75 68,75 40,78 39,62 90,89 64,09 61,95 55,62

Сорго зерновое 53,61 59,06 18,62 29,34 28,59 49,47 49,47 31,60 40,44 78,81 56,81 42,13 44,83

р05=35,638*, НСР05=8,017

Четырехпольный севооборот

2 Озимая пшеница 80,05 68,93 9,27 25,76 22,42 55,22 33,35 42,43 36,50 104,51 66,71 60,96 50,51

3 Соя 32,21 11,74 5,52 8,97 29,68 47,40 37,05 20,94 26,92 67,19 59,60 53,15 33,36

4 Яровая пшеница 31,84 14,44 5,00 19,62 13,33 41,28 34,24 32,58 24,99 52,01 34,98 28,32 27,72

Яровой ячмень 26,27 11,21 6,43 21,68 10,10 40,05 27,74 35,27 20,57 54,93 37,29 21,13 26,05

Кукуруза 71,73 60,26 27,41 39,85 40,44 75,82 44,32 44,52 41,60 95,64 71,54 66,29 56,62

Зерновое сорго 57,30 60,89 24,32 35,25 36,00 52,78 34,31 34,50 42,98 81,43 61,64 40,15 46,80

р05=21,658*, НСР05=8,888

Приложение 40

Выход валовой энергии с урожаем основной продукции в пятипольном севообороте, ГДж/га

Поля Культура Годы Среднее

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

2 Озимая пшеница 88,01 70,63 9,43 26,81 23,11 51,59 38,09 41,97 37,16 104,65 66,75 60,09 51,53

3 Яровая пшеница 28,98 14,21 4,06 13,29 12,37 39,14 30,83 25,47 21,97 49,29 37,47 25,47 25,21