Плодоводство
и виноградарство Юга России
Иванченко Вячеслав Иосифович
Статьи в журнале (всего: 3)
Развитие садоводства требует максимальной реализации растениями биологического потенциала продуктивности. Выращивание многолетних культур на высококарбонатных почвах юга России и, в частности Крыму, ограничивает наращивание продуктивности слабой доступностью макро- и микроэлементов, содержащихся в почве. Отечественная садоводческая наука пошла по направлению подбора карбонатоустойчивых подвоев и применения некорневых подкормок растений. За рубежом на подобных почвах одновременно изучают возможность снижения карбонатности применением серосодержащих мелиорантов. Данное направление в нашей стране мало изучалось и требует детального рассмотрения в модельных или производственных условиях. Опыт по изучению влияния химического серосодержащего мелиоранта при подготовке почвы под закладку сада проводился в период с 2014 по 2020 гг. При этом применяли в качестве вариантов не только серу гранулированную, но также и как общепринятое в регионе мероприятие – внесение больших доз фосфогипса. Также, в качестве меры по более быстрому переходу серы в активное состояние – один из вариантов был с высевом горчицы в междурядьях сада под последующее измельчение и заделку в почву. За счет внесения гранулированной серы под плантажную обработку достигалось снижение карбонатности почв. При этом применение фосфогипса не оказывало влияния на реакцию почвенного раствора. Применение в качестве химического мелиоранта фосфогипса положительно влияло на продуктивность многолетних насаждений на 35 %, однако достигнуть повышения урожайности возможно за счет использования серы с последующим высевом горчицы в междурядьях (прирост первого урожая в сравнении с контролем составляет 105 %).
Современное сельское хозяйство невозможно без применения средств защиты растений от вредителей и болезней, которые при свободном своём развитии значительно снижают продуктивность насаждений и товарность собранного урожая. Подобные исследования за рубежом, направлены на использование прогнозных математических моделей, которые взаимоувязывают значимые для вредителя факторы окружающей среды и его развитием. При этом всё чаще используется система интеллектуализации подобного прогноза с применением методов искусственного интеллекта, самостоятельно формирующего модели на основе постоянно накапливающихся информационных баз данных. Целью исследования являлась оценка эффективности автоматизированной программы прогноза развития восточной плодожорки, разработанной на основе температурного фактора окружающей среды для последующего подбора оптимальной адаптивной системы защиты растений многолетних культур. Для сравнения полученных результатов автоматизированного расчёта развития восточной плодожорки с объективными данными в полевых условиях, нами проводились наблюдения за календарными сроками лёта бабочек и преодолению экономического порога вредоносности (ЭПВ) на феромонные ловушки, размещенные в насаждениях персика, на которых не проводились химические обработки инсектицидами в период с 2019 по 2022 гг. В ходе проведения исследований была разработана полезная компьютерная программа определения календарных сроков развития восточной плодожорки на основе данных температуры воздуха с применением гибких логических алгоритмов. Установлено, что вариабельность сроков индивидуального развития вредителя обеспечивает увеличение периодов фазы с каждой очередной генерации. Использование компьютерной программы позволит разрабатывать систему защиты деревьев от вредителя, а также осуществить корректировку сроков мероприятий в зависимости от объективно изменяющихся показателей условий года.
На современном этапе при увеличении объёмов потребления виноградовинодельческой продукции, необходимо осуществлять мониторинговый прогноз возможности её производства для каждого отдельного сорта или привойно-подвойной комбинации в зависимости от почвенно-климатических условий и технологии выращивания. Это возможно только при условии разработки прогностических моделей поведения сорта винограда или его привойно-подвойной комбинации в привитой культуре в различных экоагробиоценозах. Целью исследования являлось рассмотрение методологических подходов к созданию математических моделей прогноза поведения отдельного сорта или групп сортов винограда в зависимости от абиотических и агротехнологических особенностей выращивания. Для выполнения поставленной цели была использована ранее созданная база данных, полученных в ходе эксперимента, проводимого на базе маточных насаждений и открытой виноградной школки Института «Агротехнологическая академия» ФГАОУ ВО «Крымский федеральный университет им. В.И. Вернадского», собранная в период с 2018 по 2021 гг. и подвергнутая многомерному регрессионному анализу с применением разработанной программы. Суммарное количество позиций, включенных в базу данных составляет 1860 шт. (31 параметр). В ходе исследований была доказана возможность разработки регрессионных моделей прогноза продуктивности при использовании непараметрического цифрового введения сортов, а также факторов окружающей среды. Установлено, что регрессионные модели, характеризующие качество лозы с учётом сортовых особенностей и погодных условий, могут меняться в зависимости от конкретного сорта. Так, подобная модель для сорта Каберне Совиньон является коренной с коэффициентом множественной корреляции R = 0,9866, а для сорта Сира – логарифмической при R = 1,0000. Рассмотрены перспективные возможности и способы разработки цифровых (математических) моделей, характеризующих отдельно взятые сорта или группы сортов по происхождению по их продуктивности в зависимости от почвенно-климатических условий, технологии производства, а также параметров качества производимой продукции.