WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

Романенков Владимир Аркадьевич

ДИНАМИКА ЗАПАСОВ ПОЧВЕННОГО УГЛЕРОДА В АГРОЦЕНОЗАХ ЕВРОПЕЙСКОЙ ТЕРРИТОРИИ РОССИИ (ПО ДАННЫМ ДЛИТЕЛЬНЫХ АГРОХИМИЧЕСКИХ ОПЫТОВ)

Специальность 06.01.04 – агрохимия

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора биологических наук

Москва-2010

Работа выполнена в лаборатории географических закономерностей действия удобрений и информационного обеспечения Геосети Государственного научного учреждения Всероссийский научно-исследовательский институт агрохимии имени Д.Н.Прянишникова Российской академии сельскохозяйственных наук

Официальные оппоненты:

доктор биологических наук, профессор Карпачевский Лев Оскарович доктор биологических наук Семенов Вячеслав Михайлович доктор биологических наук профессор Надежкин Сергей Михайлович Ведущее учреждение:

ГНУ Московский научно-исследовательский институт сельского хозяйства «Немчиновка» Российской академии сельскохозяйственных наук

Защита состоится _____________в ____ часов в аудитории М-на заседании диссертационного совета Д 501.002.13 при МГУ имени М.В. Ломоносова по адресу: 119991, ГСП-1, Москва, Ленинские горы, МГУ, д. 1, корп.

12, факультет почвоведения, факс (495) 939-29-

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке факультета почвоведения МГУ имени М.В. Ломоносова.

Автореферат разослан «____» ____________ 201 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенных печатью, можно прислать по адресу: 119991, ГСП-1, Москва, Ленинские горы, МГУ, д. 1, корп. 12, факультет почвоведения, Ученый совет

Ученый секретарь диссертационного совета, д.б.н., профессор Г.М. Зенова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность и основания для исследования Глобальный вызов XXI века – сохранение устойчивости функционирования и стабильности агроэкосистем. В современных условиях при усилении требований экологизации и биологизации земледелия для оценки оптимальности используемой агротехнологий и способности агроценозов к устойчивому функционированию в пространстве и во времени при изменяющихся условиях среды требуется не столько оценка состояния агроэкосистем, сколько динамики их основных показателей. Влияние глобальных изменений климата на мировое сельское хозяйство оценивается в настоящее время главным образом по реакции урожайности важнейших продовольственных культур. Проблема же экологической устойчивости земледелия, связанная с изменениями плодородия почв, углеродного баланса агроэкосистем как одного из основных его составляющих и его взаимосвязь с динамикой урожайности остается в значительной степени открытой. Корректный прогноз агрогенной эволюции пахотных почв сталкивается с рядом методических проблем, наиболее важными из которых являются необходимость пространственно-распределенного прогнозирования для разработки адаптационных и ресурсосберегающих приемов в агроландшафтах и эффективности их использования, в том числе с учетом нестационарности климата.

Перспективным направлением изучения взаимосвязей «почва – урожайность - климат» в агроценозе является разработка и использование адекватных математических моделей на материале стационарных полевых опытов с удобрениями. Их применение дает возможность использовать в полной мере достижения современных компьютерных технологий, Интернет-ресурсов и для проведения агрохимических расчётов, предполагающих решение вопросов оптимизации и устойчивости сельскохозяйственного производства, соблюдения требований охраны окружающей среды и рационального использования систем земледелия – основных задач мониторинга почв земель сельскохозяйственного назначения.

Основной целью диссертационной работы является изучение эволюции агроценозов на основе длительных наблюдений в полевых многолетних опытах и использования комплекса математических моделей, описывающих систему погода–почва–растение–удобрение.

Задачи исследования включали:

1. Разработка серии статистических и динамических моделей динамики С нарастающей степени сложности с учетом агрохимических, экологических и погодных показателей и решение задач прогностического и ретроспективного моделирования на их основе 2. Изучение многолетней динамики продуктивности агроценозов и плодородия почв при применении различных систем удобрения в длительных полевых опытах с возможностью его адаптации для математических моделей различной степени сложности 3. Совмещение климатических, почвенно-агрохимических и агротехнических показателей для оценок устойчивости функционирования агроэкосистем 4. Использование моделей динамики почвенного углерода в многолетних полевых опытах для целей прогнозирования.

Научная новизна Предложен способ оценки стабильности во времени почвенного плодородия и продуктивности растений в агроценозах. Изучена роль контролируемых и случайных факторов, определяющих уровень продуктивности сельскохозяйственных угодий в связи с особенностями применяемых систем удобрения.

Разработана новая система обобщения данных длительных полевых опытов Геосети с удобрениями, позволяющая использовать для интерпретации многолетних полевых опытов широкий спектр современных математических моделей. На их основе возможна оценка продуктивности агроэкосистем различной интенсивности и её влияние на динамику углерода почвы. Система обеспечивает получение прогнозных расчетов направленности эволюции пахотных почв и возможность управления почвенным плодородием на основе применения систем удобрения в севооборотах.

Создана электронная система, позволяющая прогнозировать динамику запасов органического углерода агроэкосистем и разрабатывать системы применения удобрений с учетом почвенно-климатических ресурсов Европейской территории России. Система дифференцирована в соответствии с природно-сельскохозяйственным районированием, административным делением, типами почв и их свойствами. Постановка и решение подобных задач осуществлены ранее в ведущих странах мира и впервые реализована в России.

Получены региональные оценки запасов углерода в пахотных как в современных, так и в будущих климатических условиях с одновременным учетом взаимосвязей между изменениями климата, плодородия почв и интенсивности сельскохозяйственного производства. Верификация и идентификация динамических моделей продуктивности агроэкосистем и плодородия дерново-подзолистых почв на основе анализа результатов длительных опытов дает возможность кардинального обновления планирования и проведения полевых опытов, а также обобщения результатов мониторинга почв в регулировании плодородия агроландшафтов.

Практическая значимость и реализация результатов Предлагаемые в работе подходы позволяют:

1. Проводить раздельный анализ влияния погоды и систем удобрения как факторов, лимитирующих урожайность длительных полевых опытов.

2. Идентифицировать, объяснять и отображать влияние процессов, определяющих изменчивость запасов почвенного углерода, разделять влияние естественных и антропогенных факторов почвообразования на его динамику.

3. Обеспечить возможность интерполяции точечной информации данных длительных опытов Геосети для решения пространственных задач различного масштаба, что дает возможность кардинального обновить методологии проведения исследований и обобщения результатов в оценке действия удобрений и регулирования плодородия почв агроландшафтов.

4. Проводить прогнозные расчеты до 2050 г. с учётом различных климатических сценариев Межгосударственной экспертной комиссии по изменению климата (IPCC) для широкого диапазона изменения доз минеральных и органических удобрений, различных севооборотов и вариантов опытов.

Результаты проведенных исследований использованы Минсельхозом РФ для разработки методов мониторинга биоклиматического потенциала и технологии управления продукционным потенциалом агроландшафтов в условиях изменяющегося климата (2007, 2008) в ФЦП "Сохранение и восстановление плодородия почв земель сельскохозяйственного назначения и агроландшафтов как национального достояния России на 2006 - 2010 годы», в работах по методическому обеспечению и информационной поддержке реализации национального проекта "Развитие АПК". Материалы диссертации включены в экономическую модель ВИАПИ им.А.А.Никонова для разработки региональных системы земледелия, используются совместно с ВНИИСХМ Росгидромета и Почвенным институтом им. В.В. Докучаева, а также включены в ряд коллективных монографий, включая «Глобальные проявления изменений климата в агропромышленной сфере» (2005) и «Глобальные изменения и прогноз рисков в сельском хозяйстве» (2009) Россельхозакадемии.

Материалы работы использовалась для разработки «Стратегического прогноза изменений климата Российской Федерации и их влияния на отрасли экономики России» (2005), «Оценочного доклада об изменении климата и их последствий на территории Российской Федерации» (2008) в разделах влияния на сельское хозяйство ожидаемых и наблюдаемых изменений климата, а также при подготовке материалов по международному отчету России в рамках Киотского протокола «Об очевидном прогрессе в выполнении обязательств Российской Федерации по Киотскому протоколу» (2006) и четвертого доклада III рабочей группы IPCC (2007) в разделе «Сельское хозяйство» (диссертант входит в состав российских экспертов IPCC).

Материалы диссертации используются в чтении курса лекций "Математическое моделирование в экологии" кафедры физики почв факультета Почвоведения МГУ им. М.В. Ломоносова.

Основные защищаемые положения 1. К защите представлена концепция оценки устойчивого функционирования агроценозов, базирующаяся на следующих положениях:

• Эффективность агрохимических приемов управления углеродным режимом агроценозов • Оценка возможности поддержания бездефицитного баланса органического вещества почвы • Уровень реализации потенциала продуктивности при оптимизации минерального питания растений • Оценка многолетней стабильности урожаев с учетом одновременного изменения погодных условий и уровня окультуренности за счет внесения агрохимических средств 2. Оценка и прогнозирование изменения запасов почвенного углерода по результатам длительных опытов с удобрениями Геосети требуют проведения исследований не менее 15-20 лет при постоянных агротехнологиях без модификаций. Наблюдения в течение данного периода позволяют оценить возможность обеспечения заданной урожайности в зависимости от динамики эффективного плодородия почвы. Прогноз реализуется на основе совместного использования динамических моделей продуктивности и органического вещества почвы.

3. Адаптации агротехнологий (севооборот, системы удобрения и др.) в ответ на наблюдаемые и ожидаемые изменения климата разного временного масштаба на ЕТР наиболее перспективны в Нечерноземной зоне при условии периодической корректировки адаптивных стратегий во времени. Рост урожайности сельскохозяйственных культур позволяет на 30-40% компенсировать как современные, так и ожидаемые в будущем потери углерода пахотными почвами.

4. Возделывание яровых зерновых культур в условиях Нечерноземной зоны с использованием естественного плодородия почвы обеспечивает реализацию 25-55% потенциала их продуктивности. В условиях оптимального питания растений, помимо роста продуктивности возможно последовательное снижение рисков низких урожаев более чем вдвое. Эффективное управление прибавками урожая и окупаемостью удобрений требует учета оценок варьирования урожайности, связанного совместным изменением окультуренности почвы и погодных условий.

Апробация работы Результаты исследования ежегодно докладывались на заседаниях Ученого Совета ВИУА и ВНИИА им. Д.Н.Прянишникова, а также Всероссийских и региональных конференциях Географической сети опытов с удобрениями в 2001-2010 гг.

Материалы, вошедшие в диссертацию, были представлены автором лично и в соавторстве на международной научно-практической конференции «Современные проблемы опытного дела» (Санкт-Петербург, 2000), школе-семинаре "Масштабные эффекты при исследовании почв" (Москва, 2001), Всероссийской конференции «"Устойчивость почв к естественным и антропогенным воздействиям" (Москва, 2002), международном симпозиуме "Исследования в области питательных веществ и окружающей среды. Значение длительных полевых опытов" (Галле, Германия, 2002), международной научной конференции "Земледелие на рубеже XXI века" (Москва, 2001), международной научно-практической конференции "Агрофизика XXI века" (Санкт-Петербург, 2002), 17 международном конгрессе почвоведов (Бангкок, Таиланд, 2002), Четвертом международном Санкт-Петербургском коллоквиуме "Организация, реализация и механизация полевых экспериментов" (Пушкин, 2002), Международной конференции «Практические решения по оптимизации содержания С и N в пахотных почвах» (Прага, 2003), Всемирной конференции по изменению климата (Москва, 2003), третьей международной научно-практической конференции «Машинные технологии производства продукции в системе точного земледелия и животноводства» (Москва, 2004), Международной конференции «Eurosoil 2004» (Фрайбург, Германия, 2004), Российской национальной конференции по исследованиям в рамках Международной программы «Человеческое измерение и окружающая среда» (Звенигород, 2004), конференции « Биосферные функции почвенного покрова» (Пущино, 2005), Международном совещании по почвенному моделированию «Почвенные процессы - измерение, неопределенность, моделирование» (Абердин, Шотландия, 2005), симпозиуме «Методы исследований органического вещества почв» (Владимир, 2005), международной научной конференции «Оптимизация сельскохозяйственного производства: теория и практика» (Елгава, Латвия, 2005), 5 Европейской конференции по экологическому моделированию (Пущино, 2005), всероссийской конференции «Экспериментальная информация в почвоведении: теория и пути стандартизации» (Москва, 2005), 14 Международном конгрессе по удобрениям «Удобрения и их применение на службе безопасности и качества продовольствия, защите и охране окружающей среды» (Чианг Май, Таиланд, 2006), IV Международной рабочей встрече "Практические способы управления содержанием C и N в сельcком хозяйстве" (Прага, Чехия, 2007), Международном конгрессе Европейского общества консервации почв (Палермо, Италия, 2007), международной рабочей встрече «Глобальная сеть длительных полевых опытов по изучению почв, экосистем и пространственно-временной динамики» (Дарем, США, 2007), научной конференции «Ориентированные фундаментальные исследования и их реализация в АПК России» (Санкт-Петербург, 2008), международной школе молодых ученых и специалистов «Перспективные технологии для современного сельскохозяйственного производства» (Москва, 2008), V съезде Всероссийского общества почвоведов им. В.В. Докучаева (Ростов-на-Дону, 2008), международной конференции «Eurosoil 2008» (Вена, Австрия, 2008), на круглом столе по представлению оценочного доклада об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации (Москва, 2009), национальной конференции с международным участием «Математическое моделирование в экологии» (Пущино, 2009), международной конференции «Удобрения и сельское хозяйство» (Москва. 2009), всероссийской научной конференции «Методическое обеспечение мониторинга земель сельскохозяйственного назначения» (Москва, 2009), 2 научно-практической конференции «Агрометеорологическое обеспечение устойчивого развития сельского хозяйства в условиях глобального изменения климата» (Обнинск, 2009), а также на совместном заседании кафедр агрохимии и физики почв факультета Почвоведения МГУ им.

М.В. Ломоносова в 2009 и 2010 гг.

Организация исследований и личный вклад соискателя Автору принадлежит формулировка цели работы, постановка задач и программы исследований, теоретических положений, анализ моделей и полученных результатов, литературных и отчетных материалов, и выводов работы. Автор принимал непосредственное участие в планировании и постановке численных экспериментов, анализе данных, обсуждении и публикации результатов.

Работа выполнена диссертантом в лаборатории Геосети опытов ВНИИА им. Д.Н. Прянишникова (до 2003 г. – лаборатории систем удобрения и плодородия почв ВИУА им. Д.Н.Прянишникова) в 1991-2006 гг. в рамках выполнения задания 05.01 «Научные основы оптимизации питания растений и фитосанитарного состояния посевов в ландшафтном земледелии» Программы фундаментальных и приоритетных прикладных исследований по научному обеспечению АПК. Отдельные разделы работы выполнены в рамках международной программы Глобальные изменения и наземные экосистемы (GCTE) "Европейская электронная сеть по органическому веществу почвы"(1998-2000). Диссертант являлся координатором программы в СНГ, руководил двусторонним грантом Royal Society «Моделирование устойчивости почв сельскохозяйственных экосистем Центральной России» (1999-2001), программ Коперникус – грант IC15-CT98-0101 "Низкозатратное земледелие и устойчивость почв в Восточной Европе"(1998-2001), ИНТАС – грант 2001-116 "Моделирование потока органического углерода в почвах Европейской части бывшего Советского Союза" (2002-2005), выполнил пилотный проект «Комплексная оценка эффективности адаптации агроэкосистем к изменениям климата Европейской территории России на основе интеграции с европейскими моделями» (FP6-2003-Global-2 Proposal 003944, AGRIDEMA) (2005-2006).

Диссертант также являлся руководителем инициативного проекта гранта РФФИ «Разработка прогнозно-нормативной базы технологий ведения устойчивого земледелия на основе учета взаимосвязей «почва – урожайность – климат» (2007-2009 гг.), а также исполнителем по ряду проектов РФФИ, включая «Исследование влияния наблюдаемых и моделируемых изменений климата на протяжении XX-XXI-го столетий на водно-тепловой режим, углеродный цикл и продуктивность био(агро) сферы и оценка адаптационного потенциала аграрного производства и системы землепользования России» и «Исследование влияния наблюдаемых и прогнозируемых в ХХI-ом столетии изменений климата на биоклиматический потенциал и продуктивность сельского хозяйства Калужской области с учетом возможной адаптации», проведённых совместно с ВНИИ сельскохозяйственной метеорологии.

В основу работы положено формирование электронной базы данных, созданной под руководством и при непосредственном участии диссертанта. Часть баз данных была создана в ходе научного сотрудничества с ВНИПТИОУ (С.М. Лукин), Пермским НИИСХ (Т.Е.Завьялова). Обработка и анализ материалов данной базы, а также полевых исследований в длительных опытах выполнены лично автором, а также аспирантами и дипломниками ВНИИА им. Д.Н. Прянишникова, в том числе Т.В. Раскатовой, Г. Веттерауэр под руководством автора.

Создание серии физико-статистических и динамических моделей осуществлено ВНИИСХМ Росгидромета (руководитель О.Д. Сиротенко) в ходе совместной работы, кроме этого, использован ряд международных моделей, свободный доступ к которым разрешен для научных исследований, а также переданные лаборатории в ходе совместных работ Ротамстедской опытной станцией (IACR-Rothamsted) в рамках указанных выше грантов, как программа RothC26.3. Базовой ГИС-программой являлась ArcView GIS 3.2. Необходимая почвенная информация для исследований предоставлена Почвенным институтом им. В.В. Докучаева, экономическая – ВИАПИ им. А.А. Никонова, сценарии глобальных изменений климата, рассчитанные по модели HadCM3 - Европейским центром Тиндалл (Великобритания), в ходе совместных исследований.

Автор принимал непосредственное участие в верификации и необходимой настройке моделей органического вещества почвы совместно с сотрудниками Ротамстедской опытной станции (IACR-Rothamsted, Харпенден, Великобритания), Абердинского университета (Абердин, Великобритания) и Центра по исследованию окружающей среды (UFZ, Галле, Германия) по данным длительных опытов Геосети.

Полученные материалы по всем направлениям сотрудничества отражены в совместных научных публикациях в отечественной и зарубежной литературе.

Публикации по теме диссертации Основное содержание диссертации и защищаемые положения отражены в 94 публикациях, среди которых: 6 коллективных монографий, 28 статей в рецензируемых научных журналах (из которых 15- в изданиях ВАК, рекомендуемых для публикации результатов диссертационных работ, 13 – в иностранных изданиях), 25 статей – в сборниках и специальных выпусках, 34 работы – в сборниках тезисов российских и международных конференций и симпозиумов.

Структура и объем диссертации Диссертационная работа состоит из введения, 7 глав, выводов, списка литературы, включающего 350 наименований, из которых - 135 на иностранных языках. Работа изложена на 402 стр. печатного текста, содержит 89 рисунков, 45 таблиц. Приложения включают примеры полученных выходных данных моделирования.

Благодарности Автор выражает благодарность всем руководителям длительных полевых опытов Геосети, благодаря усилиям которых удалось собрать и систематизировать многолетнюю экспериментальную информацию в электронные базы данных Геосети. В диссертации обобщены результаты длительных полевых опытов, проводимых С.М. Лукиным (ВНИИОУ), А.Д. Хлыстовским, В.Г. Игнатовым (ДАОС), Н.Н. Кузьменко (ВНИИ льна). Л.П. Костиной, Г.Е. Мерзлой (Смоленский НИИСХ), В.Ф. Ефремовым, Г.И. Ваулиной, А.В. Ваулиным, А.М.

Алиевым (ЦОС ВНИИА), А.И. Косолаповой (Пермский НИИСХ), А.В. Лабынцевым (Донской зональный НИИСХ). Всем им автор искреннее благодарен за сотрудничество и помощь в работе.

Автор выражает глубокую благодарность: Т.А. Соколовой – своему первому научному руководителю, Л.К. Шевцовой, Я.А. Пачепскому, О.Д. Сиротенко, принявших непосредственное участие в формировании научного мировоззрения автора, В.Н.Павловой, Е.В. Абашиной, М.В. Беличенко, Д.И. Руховичу, П.В. Королевой, И.А. Романенко, С.О. Канзываа, В.Н. Родионовой, С.О.

Канзываа, Т.В. Раскатовой, О.В. Рухович, М.П.Листовой, П. Смиту, Дж.Смит, Г. Веттерауэр, К. Колеману, Д. Гордону, У. Франко за сотрудничество и практическую помощь на различных этапах выполнения работы, В.Г. Минееву, Е.В.

Шеину за консультации и поддержку, моим родным и близким, особенно жене, за веру и долготерпение, а также всем, кто оказывал содействие советом или участием.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1. Исследование влияния удобрений на урожайность и почвенное плодородие по данным длительных полевых опытов и использование моделирования. Литературный обзор Основной целью стационарных длительных опытов при организации Геосети являлась разработка и изучение систем удобрения в сочетании с другими агротехническими мероприятиями для научного обеспечения устойчивых высоких урожаев хорошего качества (Постановление совещания…, 1938). Решение этой задачи предполагает реализацию принципа системных исследований, на основе которых проводится дальнейшее совершенствование агротехнологии (в том числе разработка систем удобрения) и самих методов исследований.

Единый принцип построения схем опытов и унификация аналитических работ при исследовании почв и растений позволили дать сравнительную оценку эффективности агрохимических технологий в зональном аспекте, а также представлять исходный материал для планирования производства, повышения качества удобрений и других агрохимических средств.

Исследованию динамики урожайности и почвенного плодородия в длительных полевых опытах посвящены труды Любарской (1960), Гамзикова (1990), Храмцова (1997), Сафонова (2003), Полева (1995), Лукина (2009), Лабынцева (2002), Завьяловой (2010), Мерзлой (2010) и многих других исследователей.

Обобщение большого объема данных длительных опытов на основных типах почв показало равнозначность действия минеральной и органической систем удобрения на продуктивность севооборота и одинаковый темп их роста, если с удобрениями вносится одинаковое количество питательных веществ (Хабарова и др., 1977). Любарской (1974) сделан вывод о том, что действие фактора удобрений при длительном применении следует обязательно рассматривать во взаимодействии с другими факторами, такими как обработка почвы, сортовая специфика, погодные условия, фитосанитарными и экологическими условиями почв и посевов. Последовательное повышение урожайности и снижение вариабельности урожаев с ростом культуры земледелия требует более глубокого изучения взаимосвязи урожая сельскохозяйственных культур и метеорологических условий (Федосеев, 1979). В 1992-2003 гг. вариабельность производства зерна в России была вдвое выше в сравнении со странами, являющимися основными производителями зерна (Кудеяров, 2009).

Массовая систематизация информации длительных опытов Геосети по таким показателям, как урожайность, показатели качества сельскохозяйственной продукции, изменение свойств и режимов почв по ротациям севооборота на фоне учета погодных показателей, проведена в 22 выпусках сборников "Результаты исследований в длительных опытах по зонам страны”, изданных ВИУА с 1976 г. и до сих пор является базой для научных исследований, разработки и верификации различных математических и концептуальных моделей, используется учеными различных направлений (Шевцова, 1992; Володарская,2001; Искандарян,2003). Реализация системного подхода в агрохимических исследованиях на основе длительных опытов, начиная с 80-х гг. XX в. потребовала решения следующих проблем:

а) построение пополняемого и совершенствующегося информационного блока – соответствующим образом организованных баз данных (Smith et al., 1997; Richter et al., 2007; Poulton, 1999);

б) расширение комплексных исследований для учета техногенной составляющей миграции и аккумуляции вещества и энергии в агроэкосистемах (Карпова, 2007; Лебедева, 2008);

в) анализ степени устойчивости агроэкосистем в пространстве и времени к управляющим воздействиям на основе учета динамики оцениваемых показателей (Евдокимова, 1974; Жукова, 1974, Семихова, 1974; Гомонова, Зенова, 2007);

г) установление связей между отдельными компонентами агроэкосистем при анализе комплекса показателей почвы и сопряженных сред (Литвак, 1990;

1992);

д) нормирование применения удобрений с учетом комплекса действующих факторов в агроэкосистемах (Державин, 1992).

В настоящее время длительные полевые опыты рассматриваются как объекты «эталонных» исследований в решении наиболее сложных генетикогеографических проблем эволюции почв при их сельскохозяйственном использовании (Козловский, 2003). Они позволяют проследить динамику медленно изменяющихся показателей (например, органического вещества почв, изменения подвижности тяжелых металлов под влиянием подкисления), стабильность урожайности культур в севообороте и оценить, таким образом, длительную устойчивость систем удобрения, в том числе с использованием математических моделей (Poulton, 1995; Jenkinson et al., 1992, Richter et al, 2007).

На протяжении более 60 лет длительные опыты Геосети являются важной информационной базой научного обеспечения систем эффективного, экологически сбалансированного и экономически обоснованного применения удобрений, значимость которой существенно возрастает и выходит за рамки отраслей сельскохозяйственных наук, поскольку эволюция агроэкосистем в значительной мере связана не только с экологическими и экономическими, но и социальными условиями жизни населения (Таблица 1) Внимание к проблеме глобального потепления и осознание роли почв как стока углерода (С) вызвали новый интерес к длительным полевым опытам как источнику информации о динамике С при возделывании земель, дающих возможность сравнения медленно протекающих процессов изменения запасов органического вещества (ОВ) в конкретных климатических условиях при данной системе земледелия, на основе которыхи разрабатывались первые статистические модели динамики Таблица 1. Основные направления исследований в длительных опытах с удобрениями: прошлое, настоящее и будущее* Исследования Методология Решаемые вопросы Ограничения Будущие задачи Программа агро- Единая система индикаторов, схем Зонирование систем земледелия Дорогостоящие для продолжения Экстраполяция и прогнозы химических на- отбора образцов и аналитических Длительные тренды урожая и Вынужденные изменения в мониторинге агроэкосиблюдений методов качества продукции Малый размер делянок, выположен- стем Объединенная база данных Устойчивость почв и длитель- ность территории Объединение данных длиСоздание статистических моделей ное изменение почвенного пло- Краевые эффекты тельных опытов с региодородия Недостаток оценки пространствен- нальной информацией Научная база для закладки крат- ной изменчивости косрочных опытов Экологические Экспериментальные длительные Длительные изменения в циклах Длительные опыты специально не Междисциплинарные исвопросы в агро- данные взаимосвязи растение – пулах, фракциях биогенных эле- закладывались для агроэкосистем- следования на основе сохимии почва-грунтовые воды-атмосфера ментов ных исследований, а для проверки трудничества с другими для основных агроэкологических зон Влияние агротехнических эффективности удобрений и наблю- учеными смежных дисципСоздание статистических моделей приемов на медленно изменяю- дения за плодородием лин Верификация динамических моде- щиеся свойства почвы Ограничеснный набор агроэкоси- Пространственнолей по данным длительных на- Воспроизводство экологических стемных параметров временные зависимости (от блюдений функций почвы Изменения вне опыта не контроли- уровня делянки до ландНовая информация на основе руемы шафта) архивных образцов и баз дан- Отсутствие местных параметров Мониторинг парниковых ганых Научная база для закладки калибровки моделей зов краткосрочных опытов Негативные из- Предельные уровни для различных Длительные тренды в аккумуля- Обычно локальная значимость, Разделение фонового загрязменения агроэко- составляющих агроэкосистем ции, перемещению, трансформа- трудности выбора оптимальной ре- нения и местных источников систем Оценка максимальной антропоген- ции различных загрязнителей гиональной системы земледелия Изучение среды обитания ной нагрузки, включая использова- (тяжелых металлов, ПАУ и др.) Разнородность аналитических мето- почвенной биоты, генного ние отходов Буферные свойства почв дов резервуара, источников биоКритерии деградации Ограниченная оценка микробиоло- разнообразия гических показателей Изучение влия- Объединение длительных рядов Оценка влияния изменения Ориентация на получение информа- Оптимизация размещения ния климата и данных полевых опытов и агроме- климата на устойчивость агро- ции о существующем состоянии ре- сети опытов в пространстве и погодных усло- теорогических показателей экосистем (тренды урожайно- сурсов, а не изучение их эволюции времени вий Динамическое моделирование на сти, запасы углерода и ско- Отсутствие подходов адекватного Идентификация наиболее основе различного временного ша- рость кругооборота) учета погоды как фактора в дли- информативных лет во врега Создание стратегий адаптации тельных полевых исследованиях менных рядах длительных Объединение БД метеорологии, сельского хозяйства данных агрономии и экономики сельского хозяйства Цветом выделены направления, которые стали предметом исследования в представленной диссертантом работе.

ОВ (Campbell et al., 1999). Количество С, которое может быть накоплено в почве, достигшей состояния равновесия, (характеризующегося равной скоростью аккумуляции и потери ОВ) является динамической величиной и зависит от изменения климата и технологии сельскохозяйственного производства - другими словами, от изменения биоклиматического потенциала и его использования в практике. В связи с этим длительные опыты являются единственным способом экспериментальной проверки адекватности региональных и глобальных прогнозов динамики ОВ.

Наиболее значительными современными этапами исследований гумусного состояния почв в агроценозах можно считать концепции равновесного содержания С, нижних и верхних границ содержания гумуса (West,Post,2002; Кирюшин,1993), взаимосвязь N и С циклов и роль органического вещества как фактора плодородия в интенсивном земледелии (Лыков,1976), концепцию лабильных фракций гумуса (Ганжара,1990), понимание трансформации ОВ как важнейшего энергетического почвенного процесса (Ковда,1970; Орлов, Гришина,1983; Щербаков, Рудай,1983). Для оценки состояния почв агроценозов предпочтительной можно считать дискретную сукцессионную концепцию процессов трансформации ОВ, которая основана на стадийности трансформации растительных остатков с качественными последовательными переходами: свежие растительные остатки лабильный гумус минеральных горизонтов cтабильный гумус (Чертов и др., 2007). Такой подход совпадает с результатами отечественных работ по формированию гумусовых веществ (Александрова, 1980; Пономарева, Плотникова, 1989; Дергачева,1989; Орлов,1993). Потенциальное плодородие определяется общими запасами ОВ (среди которого преобладает стабильное), а эффективное – количеством элементов питания в формах, доступных растениям или в ближайшем резерве, в том числе и лабильное ОВ.

Определение скорости процессов трансформации и минерализации фракций лабильного ОВ, их роли в поддержании почвенного плодородия и эволюции пахотных почв на основе динамического моделирования ОВ дает возможность оценить устойчивость функционирования почвы в течение длительного времени (Paustian et al., 2001).

Глава 2. Объекты и методы исследований Основным объектом исследований являлась электронная база данных длительных опытов Геосети. В настоящее время она включает:

1. Электронный обновляемый Реестр аттестатов РАСХН по 149 длительным опытам с удобрениями и другими агрохимическими средствами РФ. Электронная версия Реестра доступна на сайте Геосети: www.geo-set.ru 2. Информационный массив паспортов опытов СНГ Европейской электронной сети длительных опытов (53 опыта России, Украины, Молдовы, Беларуси, Грузии продолжительностью более 20 лет), доступный на сайте Ротамстедской опытной станции http://www.rothamsted.bbsrc.ac.uk/aen/ eusomnet/expts/eurodb.htm.

3. Реляционные базы данных (БД) международного стандарта хранения информации по 17 длительным опытам Геосети. В настоящее время БД включают описание наиболее контрастных вариантов опытов и организованы по следующим блокам: показатели роста и развития растений, основные технологические операции, показатели динамики C и N в почве, динамика влажности почвы по основным фенофазам. Отдельный блок составляют метеоданные. БД реализована в формате ACCESS. Данный программный продукт был создан совместными усилиями специалистов ВНИИА и UFZ (Лейпциг-Галле, Германия) и доступен только исследователям по согласованию с владельцами данных на сайте UFZ: www.ufz.de/somnet.

Отличительной особенностью созданного формата БД является возможность его адаптации для применения динамических моделей различной степени сложности. В связи с этим информация по каждой делянке опытного поля может дополняться в соответствии с требованиями минимального количества вводных данных каждой модели. На основе данной структурной схемы созданы полные электронные базы данных для длительных опытов Геосети.

Визуализация данных использована для быстрого контроля динамики интересующего показателя, что было необходимым для выявления случайных ошибок при обработке информации.

Для динамического моделирования продуктивности отдельных культур и запасов органического углерода более углублённо использована информация БД следующих длительных опытов на дерново-подзолистых почвах:

Факториальный опыт Смоленского НИИСХ (Ольша, Смоленская область) закладки 1978 г.

Опыты Долгопрудной агрохимической опытной станции (Долгопрудный, Московская область) № 1 "Сравнительная эффективность навоза и минеральных удобрений" закладки 1931 г. и № 4 "Эффективность балластных и концентрированных удобрений" закладки 1933 г.

Опыты Центральной опытной станции ВНИИА (Барыбино, Московская область) "Изучение роли органического вещества навоза в повышении плодородия дерново-подзолистых почв" (СШ 5) последовательной закладки 1964-19г. и "Эффективность удобрений при комплексном применении со средствами защиты растений в полевом севообороте" (СШ 2) последовательной закладки 1960-1962 гг.

Опыт ВНИИОУ (Вяткино, Владимирская область) "Влияние длительного применения систем удобрения на продуктивность зернопропашного севооборота, качество продукции и плодородие дерново-подзолистой почвы" закладки 1968 г.

Опыты Пермского НИИСХ (Лобаново, Пермский край) № 2 закладки 1980 г.

«Эффективность возрастающих доз извести при первичном и повторном известковании почв в зависимости от уровня минерального питания» и № 3 закладки 1971 г. «Изучение системы удобрений на подзолистых почвах Предуралья».

Опыт ВНИИ льна (Торжок, Тверская область) закладки 1948 г. «Изучить оптимальный уровень насыщенности удобрениями на основе длительного их воздействия на агрохимические свойства почвы», а также опыт на черноземе обыкновенном Донского зонального НИИСХ закладки 1974 г. (Стационар Д).

Подробное описание почвенных условий, схем опыта и модификаций приведено в Реестре длительных опытов с удобрениями (2001).

Для сравнения во всех опытах выбирались варианты абсолютного контроля, минеральные, органические и органо-минеральные системы удобрений в эквивалентных дозах.

Для построения статистической модели органического С пахотных почв почв Нечерноземной зоны использован созданный в 1992 г. ВИУА массив данных многолетних опытов Геосети, включающий 838 записей опытов продолжительностью от 7 до 60 лет, расположенных по преимуществу в зоне дерновоподзолистых почв (Методические рекомендации по проектированию …, 1999).

Массив был дополнен показателями, характеризующими агроклиматические условия (Сиротенко и др., 2002).

Для оценки изменения локальной эффективности применения удобрений были специально собраны и проанализированы следующие БД:

1. Выборка по озимой пшенице для Нижегородской области содержит результаты наблюдений за 16 лет исследований, 165 строк. Варьирование доз NPK: 0-240, 0-290, 0-155 кг/га;

2. Выборка по озимой пшенице для Владимирской области, 1970-1985 гг., 78 строк, Варьирование доз NPK: 0-180, 0-180, 0-120 кг/га.

3. Выборка по ячменю содержит данные ЦОС ВНИИА за 26 лет исследований, включает 340 вариантов. Варьирование доз NPK: 0-240, 0-180, 0-1кг/га.

Описанные выше БД позволяли получать выборки по типу почвы, её степени окультуренности и однородности применённых элементов агротехнологий.

Для динамического моделирования углеродного режима использовались:

специально разработанная модель органического вещества почвы, позволяющая учитывать такие управляющие воздействия, как минеральные удобрения, севооборот, обработка почв, влияние предшественника (Сиротенко, Романенков, 2003).

модель Ротамстедской опытной станции RothC версия 26.3 (Coleman and Jenkinson, 1996), исследующая круговорот органического вещества в пахотном слое автоморфных минеральных почв с месячным шагом, учитывающая влияние типа почвы, температуры, влажности почвы и растительного покрова, за счёт корректирующих коэффициентов.

Все расчёты продуктивности сельскохозяйственных культур основывались на компьютерной имитационной модели Климат-Почва-Урожай (Сиротенко, 1991). Модель представляет собой замкнутую систему дифференциальных уравнений, численно интегрируемых с суточным временным шагом в течение вегетационного периода культуры. Моделировались процессы формирования биомассы отдельных органов (листья, стебли, корни, зерно) и динамика составляющих баланса влаги и минерального азота в почве.

RothC и статистическая модель динамики органического С использованы также в региональных расчетах динамики ОВ. Система региональных расчетов учитывала изменение биоклиматического потенциала территории, урожайности сельскохозяйственных культур, запасов органического вещества почвы, экономических показателей земледелия и позволяла устанавливать взаимосвязи между рентабельным ведением сельского хозяйства и поддержанием запасов органического вещества почвы. Рассматривались следующие меры по адаптации к изменению климата: смена севооборотов и размещения культур, изменение сроков посева и уборки, изменение объемов внесения органических и и минеральных удобрений, внедрение комплекса мер по созданию достаточной кормовой базы для животноводства. Проанализированы два адаптационных сценария. Первый – оптимальный экономический – предполагает осуществление изменений для обеспечения максимальной прибыли. Второй – экономически и экологически устойчивый сценарий ограничивает рост прибыли условием обеспечения постоянного уровня С в почве или возрастания его содержания, рассчитываемого с помощью модели углеродного режима. Дополнительным ограничением являются экологически допустимые дозы внесения минеральных и органических удобрений. Альтернативные сценарии сравнивались с третьим сценарием неизменного хозяйствования, предполагающего сохранение неизменных показателей сельскохозяйственного производства на уровне настоящего времени при учете изменения климатических условий. Всего проведено прогнозных расчетов, объединяющих 3 экономических и 4 климатических сценария, для 200 контуров ГИС-карты, имеющих единую экономическую базу и единые агрохимические характеристики при однородной сельскохозяйственной эксплуатации. С помощью ГИС создана серия карт скорости изменений запаса органического С пахотных почв с учетом типа почвы, с обеспечением географической привязки почвенных выделов внутри однородного контура. Методика использования ГИС-карт в качестве выходных данных моделирования рассмотрена Рожковым и др. (2004).

Система входных данных увязана с разработанной нормативной и справочной документацией, разработанной для получения оптимальных урожаев (Нормативы…, 1985) Для каждого сочетания культура / регион выбрана оптимальная доза удобрений, по которой был получен максимальный урожай при использовании возрастающих доз минеральных удобрений, что обеспечивало наиболее высокую их оплату. Будущие климатические условия оценивались по глобальной климатической модели (ГКМ) HadCM3, при реализации 4 наиболее контрастных эмиссионных сценариев. HadCM3 может рассматриваться как средняя из набора сценариев МГЭИК по темпам развития глобального потепления, хотя для территории России является по сравнению с другими сценариями аридным типом потепления (Сиротенко, Грингоф,2006). База ежемесячных климатических данных с разрешением на основе регулярной полуградусной сетки использовалась в качестве входных данных.

Статистическую обработку данных и построение графиков проводили с использованием модулей программы Statistica 5 и 6 (Statsoft,2001), а также Surfer 7 (Golden Software,2001). Для статистической оценки результатов динамического моделирования по Roth C использовали программу Modeval (Smith et al., 1997).

Глава 3. Исследование управляющих воздействий в агроэкосистемах на основе изучения динамики многолетних рядов урожайности Одной из основных проблем, возникающих при анализе межгодичной изменчивости продуктивности культур в длительных полевых опытах, является выделение погодной составляющей из комплекса факторов, определяющих конечный урожай. Многолетний временной ряд данных, получаемый в длительных опытах, включающий широкий диапазон реализаций погоды, является весьма перспективным для получения представлений об устойчивости функционирования системы почва-погода - продуктивность, но требует адекватного метода сравнения вариантов (Фрид, 2001). Если обнаруживаются значимые тренды статистических характеристик, ряд преобразуется путем устранения тренда. В агрохимических исследованиях для этого наиболее часто используются линейная и квадратичная зависимости (Фрид, 2003; Стребков и др., 1988;

Сысуев, Мухамадьяров, 2001). С их помощью удаляется регулярная составляющая, относимая к динамике почвенного плодородия.

Для анализа взаимосвязей продуктивности и факторов химизации в длительных полевых опытах Геосети в качестве интегрального показателя нами использовано отношение (1), рассчитываемое с помощью имитационной динамической модели Почва-Климат-Урожай с годовым шагом, с учётом потенциальной урожайности при оптимальном азотном питании:

W = Y/YN (1), где Y - фактическая урожайность, YN - урожайность при оптимальном питании. W изменяется от 0 до 1; 1 соответствует реализации условий оптимального питания растений, 0 - отсутствию урожая.

В применении к локальным условиям проведения длительного опыта W может не только показывать степень обеспеченности азотом в заданных агрометеорологических условиях, но характеризовать изменчивость реализации продуктивности культуры в зависимости от обеспеченности питательными элементами, что косвенно характеризует уровень почвенного плодородия.

1.0.1.а 0.б 1.0.1.0.0.0.0.W W 0.0.3 контроль NPK 0.4 NPK+навоз+комплекс средств защиты 0.навоз NPK+навоз 0.0.1/2 NPK+1/2 навоз NPK+навоз+гербициды 0.1931 1941 1951 1961 1971 1981 1991 0.1960 1970 1980 1990 20Годы исследований Год исследований Рис. 1. Динамика реализации потенциала продуктивности овса в длительном полевом опыте ДАОС опыт 1 (а) и ячменя в длительном полевом опыте ЦОС ВНИИА СШ 2 (б).

P Р На рисунке представлены данные по анализу показателя W в длительном опыте ДАОС закладки 1931 г. Ряд урожайности овса достигает состояния, близкого к стационарному, на что потребовалось около 30 лет (Рис.1). Разумеется, реальные данные обнаруживают колебания по годам наблюдений, но процедура сглаживания дает возможность сравнить скорость изменения W во времени опыта. При естественном плодородии почвы (контрольный вариант) потенциал продуктивности реализуется на 45-50%, обнаруживая максимальные значения в 1961-1981 гг. За счет оптимизации условий питания растений при применении минеральных удобрений и навоза относительная средняя прибавка продуктивности может повыситься еще на 39% и составить 80-90% оптимального потенциала яровых зерновых культур.

Сравнение рассчитанной по модели величины N-лимитированной урожайности и W показывает, что они обратно скоррелированы c коэффициентом корреляции 0,48-0,56 (значим при 95% уровне значимости). Корреляция растет, если рассматривать период 1971-1998 гг. (r = - 0,68-0,75). Таким образом, в первые 20 лет исследования эффективность оптимизации минерального питания растений менее выражена на фоне изменения уровня плодородия почвы. В последующем, когда абсолютные изменения W снизились, выявляется, что при неблагоприятных погодных условиях формируемая вегетативная масса растений меньше вследствие лимитирования ростовых процессов, следовательно, снижения потребности растений в минеральном азоте.

Проведенная подобным образом оценка для ряда длительных опытов Геосети в Нечерноземной зоне по яровым зерновым культурам севооборота представлена в таблице 2.

Таблица 2.Динамика реализации потенциала продуктивности яровых зерновых в длительных опытах Нечерноземной зоны Место проведения опыта ДАОС ЦОС ВНИИОУ Смоленский НИИСХ Период 1931-1998 1965-1998 1968-1984 1978 -19Ротация Пар-ОП-К-О* К-ОП-КС-Я Л-ОП-К-Я К-Я-Т-Т-ОП-O Разновидность почвы Среднесугл. Среднесугл. Супесчан. Легкосугл.

Культура Овес Ячмень Ячмень Ячмень Отношение W: оптимальная по N /реальная урожайность Контроль 0,45-0,5 0,4 0,2 0,55-0,NPK 0,8-0,9 0,8-0,85 0,55-0,6 0,65-0,Навоз 0,7-0,8 0,8-0,85 0,55-0,6 0,55-0,Время достижения условно- > 20 > 10 > 10 > го равновесия, годы) Последействие, годы - 4-5 - * О-овес, ОП-озимая пшеница, К-картофель, КС-кормовая свекла, Л-люпин, Я-ячмень, Т-многолетние травы Обобщение результатов позволило установить, что достижение нового уровня продуктивности при оптимизации минерального питания растений в Нечерноземной зоне требует не менее 10-20 лет проведения опыта, но не является постоянной величиной, изменяясь во времени в результате антропогенного или климатического воздействия, например, модификации эксперимента. Так, тенденцию к снижению величины W, заметную на рис.1а после 80-х гг., можно объяснить изменением климатических условий, влияющих на чередование благоприятных и неблагоприятных лет, а также изменением агротехники.

В условиях Нечерноземной зоны контрольный вариант длительных опытов позволяет обеспечить в среднем 30-55% реализации потенциала продуктивности яровых зерновых культур, в зависимости от уровня естественного плодородия почвы. Органо-минеральная и минеральная системы удобрения обеспечивают увеличение урожая до 80-90% от оптимального. Эффективность внесения только органических удобрений, как правило, ниже на 5-15%. Внесение комплекса средств защиты и регуляторов роста на фоне минеральных удобрений, устраняя конкуренцию сорняков за минеральное питание, прежде всего – азотное, позволяет реализовать через 12 лет оптимальный потенциал продуктивности (Рис. 1б). Вариант с внесением органических удобрений позволяет обеспечить бльшую продуктивность в длительном последействии по сравнению с минеральной системой удобрения.

Более подробный анализ влияния изменения продуктивности культуры за время проведения полевого опыта возможен на основе метода ЕV-диаграмм для скользящих оценок средних (E) и дисперсий (V). Метод использован Сиротенко (2006) в качестве оценки текущих изменений климата на продуктивность сельского хозяйства. В приложении к исследованиям длительного полевого опыта метод даёт возможность сравнительной оценки изменений как климатически обусловленной урожайности, получаемой по модели Почва-Климат-Урожай, так и реальной урожайности, лимитированной условиями минерального питания растений. С его помощью можно проследить, снижается или возрастает во времени проведения опыта риск получения урожая ниже заданного.

Каждая точка такой диаграммы характеризует величину урожайности и соответствуюшее ей среднее квадратическое отклонение по выбранному периоду осреднения. Рост среднего уровня урожайности уменьшает риск получения низких урожаев, а увеличение дисперсии увеличивает его. Для графического представления варьирования урожайности на EV-диаграммах также строятся прямые, каждая из которых задает области получения заданной урожайности с соответствующей вероятностью. Вероятность получения урожайности 90% означает возможность получения заданной урожайности в 9 из 10 лет, 80% - в из 10 лет. Уравнения соответствующих прямых имеют вид:

Y = Yo + 0,84 Y (80% вероятность обеспечения урожайности);

Y = Yo + 1,28 Y (90% вероятность обеспечения урожайности);

где Yo - заданный уровень урожайности.

Область, расположенная выше первой прямой, соответствует возможности получения урожайности с вероятностью выше 80%, второй - 90%.

Рассмотрим динамику урожайности ячменя в опыте ЦОС "Изучение роли органического вещества навоза в повышении плодородия дерново-подзолистых почв" на диаграммах (Рис.2). Применение тройной дозы NPK и эквивалентной ей дозы органо-минеральных удобрений позволяет обеспечить устойчивую урожайность 20 ц/га. Для минерального варианта получение такого урожая в 8 годах из 10 потребовало периода внесения удобрений 1968-82 гг. (т.е. прохождения ротаций севооборота), а на органо-минеральном варианте достигалось практически сразу. Урожайность органо-минерального варианта оставалась в 1974-93 гг.

на уровне 28-31 ц/га, но квадратичное отклонение снижалось последовательно практически вдвое, достигая минимума 4,7 ц/га, что позволило достичь и превысить вероятность 90% получения урожая 20 ц/га. В этот же период урожайность минерального варианта также составляла 28-30 ц/га, при большей величине межгодичной изменчивости - минимальное значение в полтора раза превышает минимум органо-минерального варианта и, как следствие, достигалась не более чем 85% вероятность урожая 20 ц/га, за исключением короткого периода 1985-94 гг.

После прекращения внесения удобрений в 1992 г. урожайность падает в обоих вариантах до уровня 18 ц/га при квадратическом отклонении 11 ц/га, что примерно соответствует 80% обеспеченности урожая зерна 10 ц/га.

Полученные данные можно представить и в другом виде, оценив повторяемость заданной урожайности. Оценки для сравниваемых вариантов приведены в таблице 3, выбранные периоды соответствуют начальной и конечной точкам диаграммы, а также времени достижения минимальной дисперсии. Как видно из данных таблицы, начальные и конечные условия обеспечения урожайности ячменя в обоих вариантах очень близки. Вероятности для периода 1985-94 гг. различны - вероятность обеспечения урожая более 20 ц/га больше для органо-минерального варианта по сравнению с минеральным (94,4% и 85,2%, соответственно), тем не менее, минеральный вариант обеспечивает большую повторяемость урожаев более 30 ц/га - 37,4 и 29,1% для вариантов 3NPK и 2NPK+Н, соответственно. Органо-минеральный вариант оказывается более стабильным в обеспечении урожайности на уровне 25-30 ц/га, внесение эквивалентной дозы минеральных удобрений приводит к меньшей устойчивости системы. Совместное исследование изменения средних и дисперсий многолетних рядов урожайности на основе скользящих оценок в проанализированных опытах Геосети позволило выявить следующее:

Y, ц/га Y, ц/га 80% обеспеченность урожайности 20 ц/га 80% обеспеченность урожайности 20 ц/га 90% обеспеченность урожайности 20 ц/га 40 90% обеспеченность урожайности 20 ц/га а б 28 20 Y, ц/га Y, ц/га 16 4 6 8 10 12 14 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Рис. 2. Диаграмма оценок средних величин и средних квадратичных отклонений урожайности ячменя в длительном полевом опыте ЦОС СШ 5 по 10-летним скользящим периодам в 1968-1999 гг. Варианты: а- H+2NPK, б- (3 NPK). Цифры на графиках обозначают соответствующий период, за который проведено сглаживание:1 -1968-1977, 18- 1985-1994, 23-19901999 гг.

Экспериментально подтверждается возможность поддержания в течение длительного времени вероятности обеспеченности заданного урожая при последовательном возрастании урожая с увеличением дисперсии, либо обратный процесс - снижения урожая и дисперсии. В условиях Нечерноземной зоны диапазон варьирования урожайности увеличивается при увеличении доз применяемых удобрений при уровне минерального питания, отличном от оптимального. При значительном увеличении варьирования с ростом урожайности проявляется преимущество органо-минеральных систем удобрения в обеспечении устойчивости урожая, при слабом увеличении варьирования - минеральных систем при эквивалентных дозах внесения.

Таблица 3. Повторяемость урожаев ячменя в длительном полевом опыте ЦОС ВНИИА "Изучение роли органического вещества навоза в повышении плодородия дерново-подзолистых почв" за отдельные 10-летние периоды Вариант, y, ц/га Y, ц/га Повторяемость урожаев, % Годы <15 ц/га > 20 ц/га >30 ц/га Н+2NPK,1968-77 гг. 28,78 11,78 12,1 77,0 46,Н+2NPK,1985-94 гг. 27,45 4,67 0,39 94,4 29,Н+2NPK,1990-99 гг. 18,24 10,81 38,1 43,6 13,3NPK,1968-77 гг. 26,61 11,86 16,3 71,2 39,3NPK,1985-94 гг. 27,67 7,32 4,2 85,2 37,3NPK,1990-99 гг. 18,66 11,47 37,4 45,2 16,Улучшение агроклиматических условий при одновременном улучшении условий питания растений дает возможность увеличения урожайности с одновременным снижением дисперсии, но, как правило, данное изменение нестабильно во времени. В неблагоприятные годы и при прекращении внесения удобрений урожайность снижается на фоне повышения дисперсии. Многолетний тренд падения плодородия почвы вызывает снижение урожайности при одновременном уменьшении дисперсии и снижении обеспеченности урожайности. Выявлено влияние увеличения не только абсолютной величины, но и стабильности урожаев за счет внесения агрохимических средств как в прямом действии, так и в последействии. При росте обеспеченной урожайности на 50-100% в зависимости от окультуренности почвы при использовании удобрений и дополнительном увеличении за счет применения средств защиты возможно последовательное снижение среднеквадратичного отклонения более чем вдвое по сравнению с условиями питания, отличными от оптимальных.

Глава 4. Оценка и прогноз эффективности минеральных удобрений в условиях изменяющегося климата Используя данные краткосрочных и длительных опытов учреждений Геосети, Агрохимслужбы, Госсортсети и Госкомгидромета (7000 опытов), привлеченные Федосеевым (1979) для оценки средней эффективности удобрений 60-х гг. XX века и данные гидрометеорологических наблюдений по 455 станциям на территории бывшего СССР за период с 1975 по 2004 г., нами получены зависимости возможного изменения эффективности применения азотных удобрений за счет наблюдаемых изменений климата:

Y 0,32 0,66GTK (2) Y 13,2113,63GTK0,5 9,21109 GTK2 H(3), где Y - прибавка урожая озимых зерновых культур для доз N40-60P40-60K40-60, т/га; GTK– гидротермический коэффициент за период с температурой воздуха > 10оС, H – запас гумуса в т/га в пахотном слое почвы.

Результаты, представленные на рисунке 3, получены на основании приведенных выше уравнений регрессии и позволяют оценить возможные изменения дифференцированно по каждому региону России. Эффективность удобрений для большинства важных в сельскохозяйственном отношении регионов нашей страны за последние 30 лет росла или сохранялась на прежнем уровне, потенциальный выигрыш при этом составил от 0,5 до 3 ц/га.

Этот вывод относится, прежде всего, к территории Северо-Кавказского, Поволжского и Уральского экономических районов. Вместе с тем, как результат увеличения засушливости климата в Алтайском крае, Забайкалье, а также на Дальнем Востоке и в ряде областей Нечерноземья (Смоленская, Тверская.

Ярославская, Вологодская, Новгородская) потенциальная эффективность удобрений снизилась на 0,5 -2 ц/га.

Рис. 3. Влияние климата на изменение средней эффективности применения азотных удобрений под озимые культуры (ц/га) за период 1975 – 2004 гг (Романенков, Сиротенко, 2008).

В данном исследовании для оценки изменения эффективности удобрений использованы также данные краткосрочных и длительных опытов с удобрениями Геосети. Для выборки по Нижегородской области использовали только данные по серым лесным почвам, для Владимирской и Московской – по дерново-подзолистым. Каждую выборку разделили по степени окультуренности почв в соответствии с медианными значениями общих выборок. Для Московской области критерием разделения выборки было содержание подвижного P2O5, равное 70 мг/кг (граница среднее-повышенное содержание), для Нижегородской - 150 мг/кг (граница повышенное-высокое содержание). В расчёт включили показатели окультуренности почвы, дозы NPK, температуру и осадки вегетационного периода. Также рассчитаны комбинированные показатели: произведения дозы азотных удобрений на сумму осадков апреля и мая (NR4, NR5) как отражение влияния погодных условий конкретного месяца на действие азотных удобрений; произведение pH и P2O5; ГТК мая, июня и июля как комплексная характеристика увлажненности. Регрессионный анализ проводили методом последовательного включения переменных, с последующим выбором наиболее значимых и взаимно не повторяющихся с учетом их сравнимости для различных территорий. Результаты расчетов представлены в таблице 4. Результаты моделирования урожайности зерновых культур на основе базы данных Геосети согласуются с описанными выше региональными оценками (Рис.4). Для Нижегородской области за последние 37 лет снижение урожайности составляет 1,5-ц/га для всего массива данных. Устойчивые прибавки урожая обеспечиваются при росте доз N удобрений до 150 кг/га. Для почв с меньшей степенью окультуренности снижение составляло 2-2,5 ц/га, оптимальной дозой N в этом случае оказывается 100 кг/га. Для Владимирской области снижение эффективности применения N удобрений за тот же период может достигать 3-4 ц/га. Оценка изменчивости эффективности доз азотных удобрений, вносимых под яровой ячмень на примере Московской области показывает слабо выраженный положительный тренд климатообусловленной урожайности - около 1 ц/га за 37 лет, наиболее проявляющийся при дозах до 60 кг/га N, что может быть обусловлено наблюдаемым положительным трендом осадков за апрель-май.

Таблица 4. Характеристика уравнений регрессии для расчета урожайности озимой пшеницы и ярового ячменя область почвенные культура объем вы- влияющие пере- коэффициент разности борки, n менные* корреляции, R Нижегородская все озимая 157 h, N, T7,N2, pH0,5, 0,6пшеница NR4, GTKнаименее озимая 79 h, N, T5, R5, N2, 0,8окультуренные пшеница pH0,5, NRВладимирская все озимая 72 T5, NR4, R5, N2, 0,9пшеница P+K Московская, все озимая 256 P0,5, T6, NR4, R5, 0,8ЦОС ВНИИА пшеница h, P2O5, N2, N, Rнаименее озимая 139 P0,5, T6, NR4, R5, 0,8окультуренные пшеница h, P2O5, N2, N все ячмень 329 R6, N, T6, N2, 0,8Р2О5, Т4, R4, R5, NRнаименее ячмень 159 R6, N, T6, N2, R5, 0,9окультуренные T5, pH0,5, NR* h – содержание гумуса (%), N,P,K- дозы минеральных удобрений, ц/га, pH – величина рН, T и R – температура и осадки соответствующего календарного месяца 50 Б А N 200 кг/га 28 N 150 N200 кг/га 1965 1975 1985 1995 2005 1965 1975 1985 1995 20N 50 N11970 1980 1990 2000 2010 1970 1980 1990 2000 20N 0 NГод Год Рис. 4. Динамика урожайности рассчиВ танной в соответствии с уравнениями множественной регрессии (Таблица 4) по метеорологическим данным и соответствующие многолетние линейные тренды для заданных доз минеральных удобрений и контроля (1970-2007 гг.).

а- пшеница, Нижегородская область, общая выборка; б – то же, слабоокультуренные почвы; в – ячмень, Центральная ОС ВНИИА, Московская область N150 кг/га 1965 1975 1985 1995 20N1970 1980 1990 2000 20NГод На основе математических моделей, описывающих продуктивность агроэкосистем с учётом взаимодействия климатических факторов, почвенных условий и разных доз минеральных удобрений, зависимости прибавки урожая от дозы азотного удобрения рассчитаны, исходя из устойчивого набора факторов, определяющих взаимодействие внесённых доз азота с количеством осадков в период возобновления вегетации (R4) для озимой пшеницы и начала вегетации (R5)– для ячменя. Для озимой пшеницы Y c a R b N =, (4) N Y где - приращение урожайности Y (ц/га) на кг действующего вещества азотных N a,b,с R удобрений N, - коэффициенты, - сумма апрельских осадков, мм.

Исследование окупаемости азотных удобрений прибавкой урожая зерновых в Нечернозёмной зоне в Нижегородской, Владимирской и Московской областям показало, что максимум окупаемости для озимой пшеницы пропорционален величине апрельских осадков. Увеличение осадков на 10 мм увеличивают урожай озимых на 0,6-1,5 кг зерна/кг азота, а яровых - 0,5-0,9 кг зерна/кг азота. Увеличение дозы N на каждые 10 кг приводит к снижению окупаемости азотных удобрений в среднем на 0,8 кг зерна при варьировании 0,7-1,0 кг зерна.

Такое снижение происходит на 20% быстрее на менее окультуренных почвах.

Зная условия увлажненности весеннего периода, можно составлять прогноз Урожай, ц/га Урожай, ц/га Урожай, ц/га окупаемости азотных удобрений для почв разной степени окультуренности (Рис.5). Так, в 70-80 х гг. XX в. количество апрельских осадков в Московской области изменялось от 7 до 62 мм. В соответствии с этим максимальная окупаемость азотных удобрений составляла 6-16 кг зерна/кг азота.

А Б Рис. 5. Изменение окупаемости азотных удобрений под озимую пшеницу, ЦОС ВНИИА.

а – общая выборка, б – почвы с низким и средним содержанием подвижного фосфора.

Варьирование, связанное с изменением окультуренности почвы, сопоставимо с влиянием погодных условий. Оптимальная доза удобрений возрастает до 120-180 кг/га в годы с благоприятными климатическими условиями, и её ежегодная корректировка требует обязательного учёта степени окультуренности почв.

Глава 5. Разработка и использование статистических моделей динамики органического углерода почв Нечерноземной зоны Исследования на основе статистического моделирования динамики органического С проводились с использованием массива данных длительных опытов Геосети (Шевцова, 1992), дополненного показателями, характеризующими агроклиматические условия (Сиротенко и др., 2002). Для каждого многолетнего полевого опыта с помощью имитационной системы КЛИМАТ-ПОЧВАУРОЖАЙ были рассчитаны влагозапасы почвы, эвапотранспирация, коэффициенты увлажнения, климатообусловленная урожайность зерновых культур, биоклиматический потенциал для нескольких уровней интенсификации земледелия и другие показатели. Предварительный статистический анализ позволил выбрать из них наиболее информативные, которыми оказались биоклиматический потенциал (ц/га) и коэффициент увлажнения (отношение осадков к испаряемости за период с температурой воздуха выше 5). Для построения модели баланса гумуса использован метод множественного регрессионного анализа.

Полученная модель является нелинейной функцией со степенными полиномами :

С= f (CH, L, N, H, PP, MT, KY, БКП) (5) где CH – начальное содержание органического углерода, (%); L – содержание физической глины, (%); N – среднегодовая доза N минеральных удобрений в составе NPK, (кг N га–1 год-1); H – среднегодовая доза органических удобрений, (т/га/год); PP – доля пропашных культур и чистого пара в севообороте, (%); MT – доля многолетних трав (либо сидератов) в севообороте, (%);KY – коэффициент увлажнения (отношение осадков к испаряемости за период с температурой воздуха выше 5);БКП – биоклиматический потенциал или первичная биологическая продуктивность (т га–1 год–1).

Таблица 5. Оценки коэффициентов уравнения регрессии для расчета годичных изменений запасов органического углерода (С, %год-1) дерново-подзолистых почв в зависимости от климатических, почвенных и агротехнических факторов (R=0,78, N=308) Независимые переменные Оценки коэффици- Стандарт- Т- Р(структура модели) ентов регрессии ные ошибки статистики оценки Константа -7,237 0,0025 -0,28 0,77РРCH4,4L0,9 -1,026 10-5 7,50 10-7 -13,68 <10-МТCH4L3 1,835 10-9 1,47 10-10 12,44 <10-(Н+4)0,6CH2,7(БКП-40) 6,662 10-5 9,12 10-6 7,30 <10-KY5.5CH3,1 -0,014 5,63 10-3 -2,42 0,01(PP+25)2БКП1,5 7,454 10-9 1,35 10-9 5,51 <10-L3 (H+2)0,6 4,363 10-8 7,57 10-9 5,76 <10-(N+35)0,5CH4 БКП3,3 1,850 10-10 6,81 10-11 2,72 <10-LБКП3 -2,059 10-9 2,96 10-10 -6,95 <10-В качестве зависимой переменной (5) взято изменение содержания С в пахотном слое почвы за год (С, % год-1). Независимые переменные делятся на три группы: почвенные (CH,L), сельскохозяйственные (N, H, PP, MT) и климатические (KY, БКП) (табл.5). БКП определяет приходную, а KY – расходную составляющую углеродного баланса пахотной почвы. С ростом БКП приходная составляющая (масса корневых и пожнивных остатков) увеличивается, а с ростом KY –активизируются процессы разложения органики, т.е. увеличивается расходная составляющая углеродного баланса. Полученная модель использована для проведения расчётов для Московской области. Установлено, что возрастание доз навоза в диапазоне 0-10 т/га для тяжелосуглинистых почв обеспечивает поддержание бездефицитного баланса гумуса при содержании органического С в почве 1,5-2% без применения навоза, а при содержании С 2,5% ежегодно необходимо вносить не менее 3,2 т/га (Рис.6). Таким образом может быть определено количество навоза, позволяющее обеспечить поддержание стационарных запасов органического С для определенной специализации хозяйства.

Управление запасами органического углерода пахотных почв возможно также с помощью изменения структуры севооборотов. Для условий Московской области при доле зерновых культур в севообороте 21% для поддержания запасов С при его начальном содержании 1,5% необходимо примерно половину площади отводить под травы, при 2,5% - не менее 58%. Возможно использование разработанной модели для мониторинга баланса С с учетом изменения всех факторов, т.е. оценка реальной агротехногенной нагрузки на сельскохозяйственные угодья и особенностей применяемых систем земледелия. Данный подход по проведению математического моделирования на основе ГИС-технологий реализован на районном уровне для Московской области с использованием статистической информации 1986-2000 гг. (Савин и др., 2002). Для осуществления геоинформационного моделирования данные о доли многолетних трав, пропашных и зерновых культур в севооборотах, вносимом азоте с органическими и минеральными удобрениями привязывались к административным районам области, а входные климатические параметры были представлены в виде квадратов размером 5 х 5 км.

0.Рис. 6. Ежегодное изменение содержания органического С (%) в 0.дерново-подзолистой пахотной С, %год-почве Московской области в за0.висимости от ежегодных доз вносимого навоза при различном 0.начальном содержании С (Сн, %). Условия: доля пропашных культур в севообороте – 23%, доля многолетних трав – 56%, доза Сн=2,5% N удобрений в составе NPK 22,-0.Сн=2% кг/га, содержание физической Сн=1,5% глины – 45%.

-0.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Доза навоза, т/га Установлено, что влияние агротехнических факторов на баланс ОВ возрастало в ряду минеральные удобрения > органические удобрения > доля многолетних трав в структуре севооборота. Доля многолетних трав в севообороте оказывала наиболее существенное влияние на направленность динамики С. При снижении площадей многолетних трав до 38% в структуре севооборотов невозможно обеспечить бездефицитный балаланс гумуса для всех районов области. Почвы административных районов области отличались различной направленностью изменений содержания С при изменении рассмотренных факторов агротехники (Рис.7). Почвы западных и центральных районов характеризуются устойчивым отрицательным балансом. В целом даже при неизбежной внутрихозяйственной изменчивости в дозах органических и минеральных удобрений для разных полей, изменение доз удобрений и варьирование севооборотами не позволяло достичь бездефицитного баланса ОВ для большей части пахотных дерново-подзолистых почв области.

Наиболее отзывчиво содержание С на изменение рассмотренных факторов агротехники оказалось в пахотных дерново-подзолистых почвах легкого механического состава водно-ледниковых и аллювиальных равнин севера области и Мещерской низменности.

Рис. 7. Возможный сценарий изменения органического углерода при минимальной (38%) и максимальной (69%) доле многолетних трав в севообороте за счет уменьшения доли пропашных культур. Красный цвет – интенсивные потери исходных запасов С, желтый цвет – незначительная потеря исходных запасов, зеленый цвет – накопление С.

Таблица 6. Изменение условий бездефицитного баланса органического углерода для пахотных почв Нечерноземной зоны России при глобальном изменении климата Область, Стационарные доли многолетних Стационарные дозы органичереспублика трав в севооборотах, % ских удобрений, т/га·год CH=1,5 %, рр=30 %, N=20 кг/га·год 1990 2010 2030 2050 1990 2010 2030 20Kалининградская 45 39 33 24 4 2 1 Ленинградская 57 52 46 40 15 8 4 Псковская 53 47 42 37 9 4 3 Ярославская 56 52 46 43 12 8 4 Ивановская 56 52 48 46 13 8 5 Cмоленская 51 46 41 39 7 4 2 Mосковская 53 49 46 44 8 5 4 Bладимирская 54 50 48 47 9 6 5 Kалужская 49 46 42 41 6 4 3 Tульская 52 48 47 49 8 5 4 Pязанская 52 52 48 54 8 8 5 Марий Эл 55 52 51 51 11 8 7 Чувашская 53 52 49 54 9 8 6 Mордовия 53 53 53 56 9 9 8 Удмуртия 56 53 52 55 13 9 8 На основе полученной модели оценено влияние ожидаемого изменения климата на углеродный баланс пахотных почв Нечерноземной зоны России.

Для расчета использовалась имитационная система КЛИМАТ-ПОЧВАУРОЖАЙ. Входными параметрами служили сценарии глобальных изменений климата, рассчитанные по модели HadCM3 (Великобритания). Расчеты на 2010, 2030 и 2050 гг. показывают, что при изменении климата снижается насыщенность севооборотов многолетними травами, необходимая для поддержания стационарного содержания С пахотных почв на уровне 1,5 % (Табл.6). Особенно значительные изменения ожидаются на территории Калининградской области. Необходимая доля многолетних трав в севообороте уменьшается за лет почти в 2 раза – с 45 % в 1990 г. до 24 % – в 2050 г. Для Московской и Ленинградской областей доля посевов многолетних трав в результате изменений климата может быть снижена с 57 и 53 % в 1990 г. до 40 и 44 % в 2050 г., соответственно. Результаты подобных расчетов для органических удобрений также показывают, что по мере развития глобального изменения климата дозы органических удобрений, поддерживающие бездефицитный баланс органического С почвы, уменьшаются в среднем на рассматриваемой территории с 11,т/га·год в 1990 г. до 5 т/га·год в 2050 г.

Глава 6. Использование динамических моделей для описания запасов почвенного углерода Применение математического моделирования - главным образом, на основе моделей множественной регрессии давало возможность изучать закономерности действия удобрений в моделях плодородия почв и качества сельскохозяйственной продукции, оценки окупаемости минеральных удобрений и экологических рисков землепользования не путем формирования выборки из экспериментального материала, а с помощью численных экспериментов, что решало проблему репрезентативности малых выборок при одновременном изучении большого количества факторов (Державин, 1992, Стребков и Кирикой,1985, 1988; Методика…, 1990; Расчет баланса…, 1992; Модели управления…,2000).

Вместе с тем, применение эмпирико-статистического подхода возможно только в диапазоне изменения факторов, изученных в активном эксперименте. Указанных недостатков в значительной степени лишен основанный на динамических моделях имитационный подход к интерпретации и обобщению данных (Полуэктов, 1991; Сиротенко,1981). Для описания динамики органического углерода пахотных почв разработана модель, учитывающая продуктивность в зависимости от поступления азота, зависящего от скорости разложения гумуса, растительных остатков и органических удобрений, а также от вносимых азотных минеральных удобрений (Сиротенко, Романенков, 2003).

Модель представлена следующей системой дифференциальных уравнений:

d H h m R h m F ( m S ) H, R R F F H dt dR k M ( N ) m R, (6) 0 R dt dF f m F, m F dt N f m H 1 h m R 1 h m F, (7) N H R R F F N M ( N ) Y y. (8) p N p Здесь H - запас углерода в гумусе (тС·га-1), R и F – запасы углерода в растительных остатках и органических удобрениях, соответственно (тС·га-1), mR mF и mH - коэффициенты разложения растительных остатков, органических, удобрений и гумуса, соответственно (год-1), hR и hF - безразмерные коэффициенты гумификации растительных остатков и органических удобрений, S - коэффициент эрозионных потерь гумуса (год-1), fm – содержание углерода в органических удобрениях (тС·га-1·год-1), N – эффективные запасы неорганического азота в почве (кг·га-1), fN - содержание азота в минеральных удобрениях (кг·га·год-1), , , - коэффициенты для перехода от содержания углерода к со–держанию азота кгN·(т С), Yp – урожайность при фиксированном уровне минерального питания Np (т С· га-1· год),, k0 - биологический урожай, ежегодно поступающий в почву, и y0– константы.

Для идентификации модели использовалось 19 вариантов полевого опыта с бессменными культурами, черным паром и севооборотами, проводимого в Московской области с 1957 по 1965 г. Почвенным институтом им.В.В. Докучаева («Снегири», Истринский район) Модель воспроизводила 89 % наблюдаемой дисперсии содержания гумуса на выборке, включающей 64 измерения (Рис.8).

Пар Бессменные культуры Севообороты с многолетними травами Севообороты с многоРис. 8. Соответствие расчётных и летними травами и бобовыми измеренных данных запасов почвенного С в слое 0-20 см (т/га) для -динамической модели органического вещества агроэкосистем.

----8 -6 -4 -2 0 2 Эксперимент Важным преимуществом использования динамического моделирования является возможность имитации условий проведения длительного полевого опыта, которые по различным причинам не реализованы на практике. Выходные данные предложенной модели дают возможность оценить чувствительность различных составляющих баланса ОВ к изменению климатических условий вегетационного периода, доз и сроков вносимых удобрений, ротации севооборота, а также взаимодействие указанных факторов. Для имитации опыта должен быть задан сценарий, включающий следующую информацию:

Начальные условия: содержание гумуса (т С·га-1) в пахотном (0-20 см) и подпахотном (20-30 см) слоях почвы, вид сельскохозяйственной культуры предшествующего года, ее урожайность и дозы внесенных удобрений (в кг N·год-1 для минеральных и т С·год-1 для органических).

Продолжительность опыта и чередование сельскохозяйственных культур.

Сценарий внесения органических и минеральных удобрений (по годам за период опыта).

Климатический сценарий опыта (по годам за период опыта).

Результаты имитационного моделирования при последовательном повторении условий самого влажного (1962) и самого засушливого (1964) года за период проведения полевого опыта для бессменного овса указывают, что климатические условия являются существенным фактором, влияющим на динамику ОВ для культуры бессменного овса. Сопоставление кривых на рисунке 9 показывает, что при повторении засушливых лет бездефицитный баланс C в течение длительного периода можно поддерживать при указанном выше режиме внесений удобрений благодаря резкому сокращению скорости разложения ОВ. Напротив, в условиях последовательных влажных лет, несмотря на увеличение в поступлении С с растительными остатками, потеря C к концу девятилетнего периода увеличилась бы с 4,3 до 5,6 т С·га-1. Анализ кривой III позволяет заключить, что наибольшее увеличение запасов С при благоприятном климатическом сценарии может составить около 1 т С·га-1, при этом новое состояние равновесия достигается гораздо быстрее, чем в реальных условиях. В многолетнем ряду лет данный вариант будет иметь отрицательный баланс ОВ, за счет значительного усиления процессов минерализации во влажные годы, не компенсирующихся дополнительным поступлением С с неотчуждаемой растительной биомассой и поступлением С с органическими удобрениями.

С, т С га-Рис. 9. Влияние контрастных климатических условий на динамику С на варианте бессменного овса. Данные I -II имитационного моделирования на -III примере полевого опыта "Снегири".

-Кривая I представляет реальные -4 климатические условия, II - последовательность влажных лет, III – по-следовательность засушливых лет --год 1956 1958 1960 1962 19Другой моделью, использованной в данном исследовании, являлась Ротамстедская динамическая углеродная модель RothC (Coleman and Jenkinson, 1996. Модель входит в десятку наиболее часто используемых в мире для описания динамики С. В модели ОВ разделяется на 5 пулов, имеющих различные скорости минерализации, описываемые уравнениями первого порядка: легкоразлагаемые растительные остатки (DPM), устойчивый растительный материал (RPM), С микробной биомассы (BIO), специфические гумусовые соединения (HUM) и инертное ОВ. Среднее время оборачиваемости пулов (MRT) составляет 0,1;3,3;1,5;50 и 50 000 лет, соответственно.

Ротамстедская динамическая углеродная модель использована для описания динамики гумуса в длительных опытах Геосети: ВНИИОУ, Пермского НИИСХ, ВНИИ льна и Донского зонального НИИСХ.

Применение RothC позволило адекватно описывать наблюдаемые в опытах длительные изменения запасов общего С при условии, что они вызваны преимущественно многолетним трендом, а не ежегодной и сезонной динамикой С. Соответствие расчётных и экспериментальных данных показано на рисунке 10.

а в г б Рисунок 10. Запасы органического С, рассчитанные по модели RothC (линии) и определенные экспериментально (точки) в пахотном слое почвы длительного опыта: а – ВНИИОУ, бПермского НИИСХ, опыт 3, в – ВНИИ льна, г – Донского НИИСХ. Использованы ежегодные данные модели за август, соответствующие времени отбора почвенных образцов.

Среднегодовые потери С в атмосферу в виде СО2 при минерализации растительных остатков, органического вещества и органических удобрений, рассчитанные по модели RothC для длительного опыта ВНИИОУ, согласуются с приводимыми Лукиным (2009) на основе расчёта баланса углерода за 34 года исследований. Например, для контрольного варианта среднегодовые потери определены в эксперименте и расчетах как 1071 и 1004 кг/га, соответственно.

Изменение запасов С во фракции модели, характеризующей легкоминерализуемые (или лабильные) компоненты, является характеристикой эффективности используемой системы удобрений и севооборота в длительном управлении запасами С. Возможность изменения запасов главным образом лабильной фракции С, устойчивость которой во времени определяется погодными условиями, обуславливает краткосрочное накопление запасов С в пахотных почвах и делает их зависимыми от уровня продуктивности севооборота. Невозможность поддержания запасов активного С в почве приводит к снижению общих запасов С.

Так, из анализа динамики С почвы двух длительных опытов Пермского НИИСХ на основе динамического моделирования установлено, что в опыте 3 значительные изменения лабильного пула С наблюдаются в течение первых 16 лет после начала опыта, стабилизируясь затем на уровне, отличном для минерального варианта и вариантов с внесением органических удобрений (Рисунок 10б,11). В данном опыте органическая и эквивалентная ей органо-минеральная система оказывали сходное влияние на динамику общих запасов органического С почвы и его отдельных пулов. Снижение общих запасов С в данной почве связано с невозможностью длительного поддержания запасов активного пула С при недостаточном поступлении свежих растительных остатков, что выявлено в длительном опыте 2. Накопление возможно при достижении положительного баланса элементов питания и достаточной доли трав в севообороте. Так, эффективное управление лабильной фракцией органического С при внесении удобрений обуславливает отмеченную Лабынцевым (2002) в длительном опыте на черноземе обыкновенном связь между эффективным и потенциальным плодородием опытного участка.

Общие запасы С возрастали только в том случае, когда баланс N и P был положительным, что достигалось при применении средних доз органо-минеральных удобрений. Использование органических удобрений в среднегодовых дозах т/га на фоне высоких доз минеральных удобрений обеспечивало накопление 90150 кг/га С за счёт последовательного возрастания лабильной фракций ОВ. При ведении зернопаропропашного севооборота обыкновенный чернозем с начальным содержанием С 2,5% без внесения удобрений ежегодно теряет 350 кг/га С за счет минерализации специфического органического вещества почвы. Диапазон варьирования общих запасов С при состоянии, близком к равновесному по общим запасам С, в процессе прохождения ротации составлял 0,18-0,2% (или 7-8% от исходного содержания) (Рис.10 г).

а б Рисунок 11. Рассчитанная по модели RothC в длительном опыте 3 (а) и 2 (б) Пермского НИИСХ динамика пула, характеризующего лабильное ОВ. Использованы ежемесячные выходные данные модели.

В опытах на дерново-подзолистой почве показано, что если потери при минерализации превысят поступление свежего органического вещества, общее содержание С снижается главным образом за счет снижения запасов лабильной части почвенного углерода. Так, в опыте ВНИИ льна потеря общих запасов С происходит при невозможности поддержания исходного запаса активного С с регулярной потерей 1,5-2 т/га С при паровании, что составляет основную долю потерь в общем содержании С (Рис.10в).

Факторами, оказывающими значительное влияние на динамику общего С и его фракций, является история землепользования участка проведения опыта, периодическое парование и смена чистого на занятой пар, внесение разовых высоких доз органических удобрений и изменение сроков их внесения. Варьирование дозами удобрений, не обеспечивающих положительный баланс элементов питания, а также влияние известкования являлось менее существенным и без периодического внесения органических удобрений обуславливало потери активного, а затем и общего С почвы. При высокой микробиологической активности, диагностируемой моделью по размеру пула С микробной биомассы, поддержание средней гумусированности возможно при ведении севооборотов с парованием только при внесении органических удобрений.

Все исследованные контрольные варианты опытов при условии отсутствия отчуждения наземной биомассы способны поддерживать исходные запасы С. Из этого следует, что при переходе пахотных почв в режим залежи и сохранения продуктивности ценоза на уровне контрольного варианта запасы С исследованных почв будут сохраняться или возрастать.

Модель RothC использована на основе данных ВНИИОУ для прогнозного моделирования. Результаты расчетов с использованием модели позволяют задавать варианты севооборотов с различной долей трав и пропашных культур и исследовать возможность обеспечения бездефицитного баланса С за счёт альтернативных севооборотов. Имитационный эксперимент для условий 2001-20гг. включал следующие варианты севооборотов: реальный (зернопропашной, % пропашных), зернотравяной (50% насыщение травами), зернопаропропашной (40% пропашных культур, 40% зерновых культур). Как видно из рисунка 12, варьирование севооборотами позволяет обеспечить прирост запасов органического углерода почти на 25% в течение 40 лет, в то время как при зернопаропропашном севообороте потери за этот период могут составить 15%.

Рис. 12. Рассчитанная по модели RothC в 2002-2050 гг. динамика общих запасов С для различных севооборотов в варианте без внесения удобрений.

Глава 7. Прогноз динамики запасов органического углерода агроэкосистем Европейской территории России На рисунке 13 показаны изменения запасов органического углерода пахотных черноземов Европейской территории России в 2000-2070 гг. при оптимальном экономическом сценарии адаптации и ведении неизменного земледелия. Для черноземов в условиях неизменного хозяйствования потери С могут достигать 0,2-0,25 т/га ежегодно. Наибольшие скорости потери С связаны как с максимальными запасами С в черноземах по сравнению с другими типами почв, так и с тем, что данные почвы при потере С не достигли нового уровня равновесия, несмотря на достаточно длительный (150-200 лет) период распашки. Наибольшие потери С прогнозируются для Краснодарского и Ставропольского краев, для Центрально-черноземной зоны на территории Курской, Рязанской, Липецкой, Тамбовской, Орловской, севера Воронежской области. Для остальных регионов, включая Поволжье, потери могут составлить 0,06–0,17 т/га С ежегодно. Полученные прогнозные данные для периода 2010-2050 гг. несколько меньше наблюдаемых в настоящее время: для черноземов Северного Кавказа в 1967–1995 г. они составляли 0,51 т/га, в 1986-90 гг. ежегодные потери возросли до 650-950 кг/га, а в Ставропольском крае и Северной Осетии потери превысили 1 т/га. В последние годы сборы зерна в регионе возросли, увеличилась урожайность зерновых культур, соответственно увеличился вынос элементов питания из почвы. В условиях, когда их вынос не компенсирован за счет внесения удобрений, значительно активизируется минерализация ОВ. Прогноз, вероятно, отражает снижение интенсивности скорости потери С по мере дегумификации. Расчеты по динамической углеродной модели оказались меньше оценок на 2050 г., приводимых в работе Орлова и др. (1996), но тем не менее, она может привести к потере от 10 до 18 т/га С за 70 лет.

а б Рис. 13. Прогноз уменьшения запасов органического углерода в черноземах Европейской территории России за 2000-2069 гг., климатический сценарий A1FI при неизменной (а) и оптимальной (б) системах земледелия.

В целом система мер, заложенных в адаптации по сценарию, рассчитанному на получение максимальной прибыли, оказывается неадекватной для долговременного поддержания исходных запасов С черноземных почв. Она позволяет снизить потери органического С почвы только на 2 т/га за 70 лет (0,03 т/га ежегодно), главным образом в черноземах лесостепи - в Орловской, Курской, Нижегородской области, в меньшей степени – в степной и сухостепной зонах.

Гораздо более эффективной система адаптационных мер оказывается для подзолистых почв (рис.14). Для этой зоны при неизменной системе хозяйствования к 2070 г. слабое (до 2 т/га за 70 лет) накопление органического С подзолистыми почвами прогнозируется для Смоленской, Тверской, Псковской, Новгородской, Калининградской областей. Для остальных областей в тот же период прогнозируется потеря исходных запасов С, до 8 т/га для Пермской и юга Московской области. Осуществление оптимального экономического сценария адаптации позволяет расширить площадь почв, депонирующих С, весьма существенно – за счет включения Московской, Ярославской, Владимирской и Ивановской областей. При этом для северо-запада Нечерноземной зоны накопление С может составить 14–16 т/га С за 70 лет. Юго-восточная, континентальная часть Нечерноземной зоны при этом остается источником эмиссии С.

В А Б Рис. 14. Прогноз изменения запасов органического углерода в подзолистых почвах Европейской территории России за 2000-2069 гг., климатический сценарий В2 при неизменной (А), оптимальной (Б) системах земледелия и при экологически и экономически устойчивом земледелии (В).

Поскольку статистическая модель гумуса была разработана на основе массива данных для дерново-подзолистых почв (Глава 5), расчет экологически и экономически устойчивого сценария был ограничен 19 из 47 субъектов РФ, в которых дерново-подзолистые пахотные почвы являются преобладающими.

Эколого-экономический сценарий адаптации дает возможность обеспечить накопление С на всей территории распространения дерново-подзолистых почв, за исключением небольших участков на юге Московской и в Ленинградской области. Наибольшее накопление прогнозируется на северо-западе зоны – до т/га С за 70 лет, в то время как в центральной ее части – до 8 т/га С, а южнее и восточнее удается накопить не более 4 т/га С или только обеспечить поддержание исходных запасов С. Эффективность адаптации является географически зависимой и заметно изменяется в зависимости от реализации того или иного климатического сценария.

Установлена причина различий эффективности адаптационных мероприятий в пределах одной области. Анализ динамики содержания С в пахотных почвах Нечерноземной зоны в 2010-2050 гг., полученный на основе статистической модели баланса гумуса, показывает, что потери С при неизменной системе земледелия происходят практически для всех почв, содержание С в которых составляет менее 1,8%, а физической глины - менее 35%.

Рис. 15. Расчётные годовые изменения содержания (%) органического углерода дерновоподзолистых почв в зависимости от содержания физической глины (L) и начального содержания С в 2000 г. для почв различных градаций по степени гумусированности Рисунок 15 дает представление об интенсивности процессов потери и накопления С дерново-подзолистыми почвами различной окультуренности и разного гранулометрического состава во времени при проведении адаптационных мероприятий. Рисунок содержит количественные оценки динамики С, но общее представление может быть получено по соотношению красных и зеленых тонов. Первые характеризуют условия депонирования С, вторые – потерю или состояние, близкое к равновесному. Так, в условиях 2000 г. наибольшие потери были характерны для среднегумусированных среднесуглинистых почв, а прирост – для сильногумусированных почв (содержание С более 2%) средне- и тяжелосуглинистых.

Осуществление адаптационных мер позволяет уже в 2010-2020 гг. улучшить условия депонирования С в Нечерноземной зоне, преимущественно за счет возможности накопления С почвами, содержание физической глины в которых превышает 30%, например, для тяжелосуглинистых окультуренных почв она возрастает в 1,4-2 раза. Возможность депонирования С легкими почвами с низким содержанием С обеспечивается в различные временные промежутки в узком диапазоне соотношения физической глины и начального содержания С, который изменчив во времени. В связи с этим эффективность управления запасами С при реализации адаптационных мероприятий гораздо выше для окультуренных почв тяжелого гранулометрического состава. В 2030-40 гг. создаются сравнительно лучшие условия для депонирования С практически для всех дерново-подзолистых почв. В 2050-60 гг. происходит увеличение ареала потенциальных потерь ранее накопленного С, прежде всего за счет ожидаемой потери С для слабоокультуренных почв с низким содержанием ОВ в широком диапазоне изменения гранулометрического состава. Рисунок 16 демонстрирует долю затрат в прибыли на поддержание положительного баланса гумуса в 2050 г. для Нечерноземной зоны (НЗ) России. Правильный подбор доли многолетних трав в севообороте играет существенную роль в снижении затрат на поддержание запасов органического С почвы. В областях Нечерноземной зоны, относящихся к Центральному ФО, доля трав в севооборотах позволяет поддерживать положительный баланс органического вещества в условиях 2050 г., за исключением Брянской, Рязанской и Московской областей. В данном регионе затраты на поддержание положительного баланса ОВ отсутствуют либо минимальны.

Наиболее затратной оказывается территория северо-западных и юго-восточных районов НЗ. В юго-восточных районах, наиболее континентальных, затраты достигают 30-40%, а в некоторых - 50-80% от общей прибыли. Здесь дефицит доли трав в севооборотах может составлять 25–35 %. Другим фактором, обеспечивающих поддержание бездефицитного баланса органического вещества, является применение органических удобрений, но их влияние значительно меньше по сравнению со структурой севооборота. Адаптационный оптимальный экономический сценарий в Центральном ФО может скомпенсировать 45– 75% относительных потерь запасов С за 70-летний период, обеспечивая одновременно прирост продуктивности основных сельскохозяйственных культур в и более раз. Экономически и экологически устойчивый сценарий адаптации позволяет обеспечить последовательное увеличение запасов С в 2000–2070 гг.

Универсальность данного подхода позволяет использовать его для оценки не только современных тенденций использования земельных ресурсов территории, получаемых на основе мониторинга, но и предлагать своевременные меры изменения специализации региональных систем сельскохозяйственного производства, с учетом длительного обеспечения устойчивости землепользования.

Кроме того, появляется возможность оценки эффективности во времени агротехнических, агрохимических и почвозащитных мероприятий с корректировкой элементов агротехнологии на основе имеющейся нормативной и справочной документации, разработанной для получения оптимальных урожаев.

Рис. 16. Доля затрат в прибыли растениеводства на поддержание положительного баланса гумуса в 2050 г. для Нечерноземной зоны (НЗ) России. Эмиссионный сценарий B1.

Выводы в области изучения углеродного режима и продуктивности почв 1. Совместный анализ содержания органического вещества почвы и динамики продуктивности длительных агрохимических опытов, в которых изучаются приемы оптимизации минерального питания растений, сохранения и повышения плодородия почв является основой для обоснования многолетней эволюции агроэкосистем.

2. Использование баз данных полевых опытов, в которых отражены наблюдения за урожайностью и органическим веществом почвы в течение 15-лет, позволяют формализовать задачу оценки урожайности для различных уровней почвенного плодородия, создавать модели, в которых может быть количественно оценена роль управляемых и случайных факторов формирования урожая и изменения запасов ОВ, дан прогноз изменений содержания органического углерода во времени, с учётом экономически оправданного и экологически эффективного управления.

3. Изменение запасов активной фракции С является характеристикой эффективности используемой системы удобрений и севооборота в длительном управлении запасами С. Изменение запасов С легкотрансформируемой фракции обуславливает краткосрочное накопление запасов С в пахотных почвах и делает их зависимыми от уровня продуктивности севооборота.

4. Последовательное накопление активной фракции С в течение длительного времени возможно при положительном балансе элементов питания, внесении органических удобрений и достаточной доли трав в севообороте.

Управление углеродным режимом пахотных почв с помощью изменения структуры севооборотов более эффективно, чем с помощью изменения доз органических и минеральных удобрений.

5. Нечерноземная зона наиболее перспективна для осуществления адаптационных мер к ожидаемым изменениям климата, при условии периодической корректировки адаптивных стратегий во времени. Ожидаемое изменение климата увеличит приходную и уменьшит расходную составляющие углеродного баланса ее почв. Роста первой следует ожидать в связи с увеличением биологической продуктивности, а снижение второй – вследствие снижения запасов влаги в почвах и, соответственно, замедления процессов минерализации органических веществ. В результате для управления устойчивым сельскохозяйственным производством в 2050 г. необходимые дозы органических удобрений могут быть уменьшены, а доля многолетних трав снижена по сравнению с их уровнями, необходимыми при современном климате.

6. Роль агротехнических факторов в обеспечении положительного баланса органического углерода пахотных дерново-подзолистых почв выше для окультуренных почв. Тяжелосуглинистые и среднесуглинистые почвы с содержанием органического углерода свыше 2% обладают наибольшим потенциалом для его устойчивого накопления до середины текущего столетия.

7. Расчёты для Южного и Приволжского регионов показывают, что традиционные агротехнологии приводят к устойчивым потерям органического углерода почвы и изменение севооборотов, сроков сева и систем удобрения не обеспечивают эффективного управления запасами органического С почвы. Необходимость внедрения более действенных адаптационных мер в агротехнологиях требует постановки дополнительных полевых опытов.

8. В Нечерноземной зоне за счёт естественного плодородия почв возможно обеспечение 25-55% реализации потенциала продуктивности яровых зерновых культур. При внесении удобрений поддерживается потенциал продуктивности до 65-80%. Дополнительное увеличение возможно при использовании средств защиты растений, что последовательно снижает риски низкого урожая в неблагоприятные климатические годы.

9. Установлено, что за последние 30 лет наблюдаемые изменения климата для большинства зернопроизводящих регионов России способствовали повышению эффективности применения азотных удобрений. Увеличение окупаемости средних (40-60 кг/га) доз удобрений составило 0,1-0,6 кг N/кг зерна.

Выводы в области методологии и методов исследования 1. Показано, что для оценки потенциала накопления либо потерь органического углерода в пахотных почвах в условиях изменяющегося климата необходим одновременный учет приходных и расходных составляющих – первых на основе учета потока органического вещества в почву и оценки влияния климатических и агротехнических факторов на продуктивность агросистем, вторых через температуру и влажность почвы на скорость разложения органического вещества.

2. Предложено использование в рамках единой расчётной схемы моделей продуктивности агроэкосистем и динамики органического вещества почвы для выделения территорий с разной устойчивостью к изменениям климата и системам земледелия, с оценкой затрат на поддержание бездефицитного баланса органического вещества почвы.

3. Разработан метод региональной оценки влияния ожидаемых изменений климата на сельскохозяйственное производство, основанный на создании совместимых между собой сценариев изменения продуктивности сельскохозяйственных культур с использованием моделей динамики органического вещества почвы для оценки необходимости, своевременности и эффективности адаптационных мер.

4. Разработан способ сравнения вариантов длительных опытов на основе анализа устойчивости во времени и межгодичной изменчивости реальной и потенциальной урожайности отдельных культур севооборота в многолетних временных рядах, позволяющий оценить совместное влияние элементов агротехнологии и агроклиматических условий Список основных публикаций по теме диссертации:

1. Литвак Ш.И., Шевцова Л.К., Романенков В.А., Явтушенко В.Е., Варламов В.А. Агроэкологический полигон - новая форма агрохимического полевого эксперимента // Агрохимия, 1997.N 5. C. 89–95.

2. Романенков В.А., Шевцова Л.К., Сиротенко О.Д., Никитина Л.В., Володарская И.В., Родионова В.Н. Информационные базы данных длительных опытов и их использование для оценки устойчивости почв при воздействии природных и антропогенных фкторов в зональных системах земледелия // Бюлл. ВИУА. 2001. № 115. С.62-65.

3. Sirotenko O.D., Shevtsova L.K., Romanenkov V.A. Model type selection for the examination of SOM dynamics and soil assessment as CO2 source/sink based on EuroSOMNET database // Plant nutrition –Food security and sustainability of agro-ecosystems. W.J. Horst et al. (eds).

2001. 954-955.

4. Шевцова Л.К., Романенков В.А., Родионова В.Н., Володарская И.В. Опыт создания электронных баз данных органического вещества почвы длительных полевых опытов с удобрениями // Информационные технологии, информационные измерительные системы и приборы в исследовании сельскохозяйственных процессов. Материалы региональной научно-практической конференции. Новосибирск, 2000. С. 137-140.

5. Милащенко Н.З., Романенков В.А. Организация информационной базы данных длительных полевых опытов Геосети, координируемой Всероссийским НИИ удобрений и агропочвоведения им. Д.Н. Прянишникова // Совершенствование координации научных исследований в АПК: теория и практика. Т.II. М.: РАСХН, ЦИНАО, 2002. C.107-112.

6. Савин И.Ю., Сиротенко О.Д., Романенков В.А., Шевцова Л.К. Оценка роли агротехнических факторов в балансе органического углерода пахотных почв // Почвы Московской области и их использование. Т.1. М. 2002. С. 324-335.

7. Шевцова Л.К., Романенков В.А., Сиротенко О. Д., Володарская И.В. Теория и практика использования информационной базы длительных опытов геосети виуа на примере исследования гумусного состояния почв // История развития агрохимических исследований в ВИУА. М.: Агроконсалт, 2002. С. 67-75.

8. Franko U., Schramm G., Rodionova V., Krschens M., Smith P., Coleman K., Romanenkov V., Shevtsova L. EuroSOMNET – a database for long-term experiments on soil organic matter in Europe // Computers and Electronics in Agric. 2002. V. 33. P. 233-239.

Выделены публикации в изданиях, рекомендованных ВАК России для публикации результатов диссертационных работ 9. Smith P., Falloon P.D., Krschens M., Shevtsova L.K., Franko U., Romanenkov V., Coleman K., Rodionova V., Smith J.U., Schramm U. EuroSOMNET – a European database of long-term experiments on soil organic matter: the WWW metadatabase // Journal of Agric. Sci.

2002.V.138. P. 123-134.

10. Романенков В.А., Канзываа С.О., Шевцова Л.К. Использование статистических методов при исследовании информационных баз данных длительных опытов по органическому веществу почвы // Совершенствование методики проведения длительных полевых опытов и математические методы обработки экспериментальных данных. М.: Агроконсалт, 2003. C. 105-111. Сиротенко О.Д., Романенков В.А., Шевцова Л.К. Имитационная система поддержки и обобщения результатов многолетних полевых опытов // Агрохимия. 2003. № 10.

С.80-89.

12. Сиротенко О..Д. Романенков В.А., Шевцова Л.К. Имитационная система поддержки и обобщения результатов многолетних полевых опытов в земледелии // Совершенствование методики проведения длительных полевых опытов и математические методы обработки экспериментальных данных. М.: Агроконсалт, 2003. C. 84-89.

13. Шевцова Л.К., Канзываа С.О., Романенков В.А., Небольсина З.П., Лисовой Н.В. Гумусное состояние почв при длительном применении различных систем удобрения и в условиях их последействия // Плодородие.2003. № 6. С.16-19.

14. Shevtova L., Romanenkov V., Sirotenko O., Kanzyvaa S. SOM transformation study in arable soils based on long-term experiments in Russia: historical experience and international cooperation // Archives of Agronomy and Soil Science. 2003. V. 49, P. 485-502.

15. Shevtova L., Romanenkov V., Sirotenko O., Smith P., Smith Jo U., Leech P., Kanzyvaa S.

Rodionova V. Effect of natural and agricultural factors on long-term soil organic matter dynamics in arable soddy-podzolic soils – modelling and observation // Geoderma. 2003. V.116, P.

165-116. Горшкова М.А, Романенков В.А., Рожков В.А., Сиротенко О.Д., Рухович Д.И., Шевцова Л.К., Королева П.В. Некоторые аспекты решения проблем глобальной экологии // Стратегическое управление и эффективность хозяйствования Сборник научных трудов. М.: Луч, 2004. С.3-8.

17. Рухович Д.И., Королева П.В., Вильчевская Е.В., Горшкова М.А., Романенков В.А. Стратегический аспект снижения эмиссии парниковых газов в атмосфере (модели и их апробация) // Стратегическое управление хозяйственными системами. Сборник научных трудов.

М.: Луч, 2004. С.31-35.

18. Шевцова Л.К., Романенков В.А., Канзываа С.А., Шаов М.С. Влияние длительного применения удобрений на способность органического вещества почв к минерализации // Сборник докладов Международной научно-практической конференции «Агроэкологические функции органического вещества почв и использование органических удобрений и биоресурсов в ландшафтном земледелии» Владимир, 2004. С. 43-51.

19. Рожков В.А., Горшкова М.А., Романенков В.А. Моделирование динамики углерода на сельскохозяйственных землях Европейской территории России // Глобальные проявления техногенеза и изменения климата в агропромышленной сфере. М.: РАСХН, 2005. С.243249.

20. Романенков В.А., Романенко И.А., Сиротенко О.Д., Шевцова Л.К. Стратегия увеличения запасов почвенного углерода как составляющая комплексной политики устойчивости сельского хозяйства в условиях изменяющегося климата // Матер. Российской нац. конф.

по исследованиям в рамках Международной программы «Человеческое измерение и окружающая среда». Звенигород, Московская обл., 10-12 ноября 2004 г. М.: РАСХН, 2005.

С. 36-47.

21. Романенков В.А., Шевцова Л.К., Сиротенко О.Д. Использование моделей трансформации органического углерода в комплексной оценке плодородия и устойчивости почв // Методы исследования органического вещества почв. Владимир, 2005. С. 494-509.

22. Романенков В.А., Шевцова Л.К., Сиротенко О.Д., Канзываа С.О. Современные подходы в оценке эмисии и депонирования С пахотными почвами и возможности управления данными процессами // Глобальные проявления техногенеза и изменения климата в агропромышленной сфере. М.: РАСХН, 2005. С.223-243.

23. Сиротенко О.Д., Абашина Е.В., Романенков В.А. Моделирование влияния изменений климата на динамику органического углерода в пахотных почвах, эмиссию СО2 и продуктивность экосистем // Метеорология и гидрология. 2005. № 8. С. 83-95.

24. Сычев В.Г., Романенков В.А., Шевцова Л.К., Никитина Л.В, Организационная и методологическая работа Географической сети опытов с удобрениями и другими средствами химизации РФ в современных условиях // Матер. научно-метод. конф. « О развитии и совершенствовании методологии фундаментальных и приоритетных прикладных агрохимических исследований» 16-17 марта 2004 г. М, 2005. С. 91-103.

25. Romanenkov V, Romanenko I. Sirotenko O., Shevtsova L. Soil carbon sequestration strategy as a component of integrated agricultural sustainability policy under climate change // Proc. of Russian National Workshop on Research Related to the International Human Dimensions Programme on Global Environment Change. M., 2005. P. 180-189.

26. Romanenkov V., Shevtsova L., Sirotenko O. Integrating soil organic carbon model in estimates of sustainable agricultural management practices // Agronomijas Vestis. Latvian Journal of Agronomy. 2005. N 8.P. 75-80.

27. Sirotenko O., Romanenkov V. Model of carbon sequestration processes in agricultural sector in Russia // Proc. of the Fifth European Conference on Ecological Modelling ECEM 2005. Pushchino, Russia September 19-23, 2005. P. 170-171.

28. Романенков В.А., Кузякова И.Ф., Павлова В.Н. Повышение информативности данных полевых агрохимических исследований при использовании в моделировании почвенной информации // Экспериментальная информация в почвоведении: теория и пути стандартизации. Труды Всероссийской конференции. МГУ, 20-22 декабря 2005 г. Москва. 2005.

С. 146-147.

29. Романенков В.А., Шевцова Л.К. Развитие методологии исследований по оценке динамики плодородия почв в длительных опытах Геосети // Совершенствование организации и методологии агрохимических исследований в Географической сети опытов с удобрениями.

Материалы Всероссийской научно-методической конференции Географической сети опытов с удобрениями. Москва, 2006. С. 169 - 171.

30. Сиротенко О.Д., Абашина Е.В., Романенков В.А. Моделирование влияния изменений климата на динамику органического углерода в пахотных почвах, эмиссию СО2 и продуктивность агроэкосистем // Метеорология и гидрология. 2005. № 8. C. 83-95.

31. Сиротенко О. Д., Романенков В. А., Грингоф И. Г. Моделирование процессов депонирования атмосферного углерода агросферой// Метеорология и гидрология. 2006. № 11 C.8132. Минеев В.Г., Сычев В.Г., Романенков В.А., Шевцова Л.К., Никитина Л.В. О совершенствовании организационной и методологической работы в Географической сети опытов с удобрениями // Агрохимия. 2006. № 2. С. 78-85.

33. Курганова И.Н., Ермолаев А.М., Лопес де Гереню В.О., Ларионова А.А., Сапронов Д.В., Келлер Т., ЛАнге Ш., Розанова Л.Н., Личко В.И., Мякшина Т.Н,, Кузяков Я.В., Романенков В.А. Потоки и пулы углерода в залежных землях Подмосковья. Почвенные процессы и пространственно-временная организация почв: Сб. научных трудов под ред. В.Н, Кудеяроваа, М.: Наука, 2006. С.271-284.

34. Беличенко М.В., Завьялова Н.Е., Романенков В.А., Шевцова Л.К. Моделирование изменения содержания органического углерода в дерново-подзолистых почвах длительных опытов Пермского НИИСХ. // Плодородие. 2007. № 6 С.17-20.

35. Franko U., Kuka K., Romanenko I.A.. Romanenkov V.A. Validation of the CANDY model with Russian long-term experiments// Regional Environmental Change. 2007.V. 7. P. 79-91.

36. Romanenko I.A., Romanenkov V.A., Smith P., Smith J.U., Sirotenko O.D., Lisovoi N.V., Shevtsova L.K., Rukhovich D.I., Koroleva P.V. Constructing regional scenarios for sustainable agriculture in European Russia and the Ukraine for 2000 to 2070 // Regional Environmental Change. 2007.V. 7. P. 63-77.

37. Romanenkov V.A., Smith J.U., Smith P., Sirotenko O.D., Rukhovitch D.I., Romanenko I.A.

Soil organic carbon stocks of croplands in European Russia; estimates from the Model of Humus Balance // Regional Environmental Change.2007.V.7,P.93-104.

38. Rukhovich D.I., Koroleva P.V., Vilchevskaya E.V., Romanenkov V.A, Kolesnikova L.G. Constructing a spatially-resolved database for modelling soil organic carbon stocks of croplands in European Russia // Regional Environmental Change. 2007. V. 7. P. 51-61.

39. Smith J.U., Smith P., Wattenbach M., Gottschalk P., Romanenkov V.A., Shevtsova L.K., Sirotenko O.D., Rukhovich D.I., Koroleva P.V., Romanenko I.A., Lisovoi N.V. Projected changes in cropland soil organic carbon stocks in European Russia and the Ukraine, 1990-2070 // Global Change Biology. 2007. V.13. P. 342-356.

40. Smith P., Martino D., Cai Z., Gwary D., Janzen H.H., Kumar P., McCarl B., Ogle S., O’Mara F., Rice C., Scholes R.J., Sirotenko O., Howden M., McAllister T., Pan G., Romanenkov V., Schneider U., Towprayoon S., Wattenbach M., Smith J.U. Greenhouse gas mitigation in agriculture // Philosophical Transactions of the Royal Society. B. 2007. Vol. 363. P.789-813.

41. Smith P., Martino D., Cai Z., Gwary D., Janzen H.H., Kumar P., McCarl B., Ogle S., O’Mara F., Rice C., Scholes R.J., Sirotenko O., Howden M., McAllister T., Pan G., Romanenkov V., Schneider U., Towprayoon S. Policy and technological constraints to implementation of greenhouse gas mitigation options in agriculture // Agriculture, Ecosystems & Environment. 2007. V.

118. P. 6-28.

42. Smith P., Smith J.U., Franko U., Kuka K., Romanenkov V.A., Shevtsova L.K., Wattenbach M., Gottschalk P., Sirotenko O.D., Rukhovich D.I., Koroleva P.V., Romanenko I.A., Lisovoi, N.V.

Changes in soil organic carbon stocks in the croplands of European Russia and the Ukraine, 1990-2070; comparison of three models and implications for climate mitigation // Regional Environmental Change. 2007. Vol. 7, P.105-119.

43. Романенков В.А., Сиротенко О.Д. Значение длительных полевых опытов в разработке мер по адаптации агроценозов к изменениям климата // Экологические функции агрохимии в современном земледелии. Материалы Всероссийского совещания Геосети 27-февраля 2008 г. С.233-236.

44. Романенков В.А., Рухович Д.И. Методы мониторинга почвенной составляющей БКП. Методы создания картографических баз данных // Гордеев В.А. (ред.) Биоклиматический потенциал России: методы мониторинга в условиях изменяющегося климата. М.,2007.

С.145-176.

45. Сиротенко О.Д., Романенков В.А. Климат и эволюция биосферы: Россия XX-XXI вв. // Наука в России. 2007. № 6. С.32-38.

46. Романенков В.А., Листова М.П., Беличенко М.В.,Рухович О.В. Система «Почваудобрения-погода-урожай» при возделывании озимой пшеницы на дерновоподзолистых почвах ЕТР// Плодородие. 2009. №1 (46). С. 14-17.

47. Романенков В.А., Рухович Д.И. Возможности адаптации сельскохозяйственного производства к изменениям почвенного плодородия и климата. Изменение запасов углерода в пахотных почвах Европейской территории России // Гордеев В.А. (ред.) Биоклиматический потенциал России: методы адаптации в условиях изменяющегося климата. М., 2008.

С. 38-60, 159-169.

48. Романенков В.А.. Рухович Д.И., Королёва П.В. Региональные сценарии адаптации земледелия к изменениям климата // Глобальные изменения климата и прогноз рисков в сельском хозяйстве России. (Ред. Иванова А.Л., Кирюшина В.И.. М: Россельхозакадемия, 2009. С.106-123.

49. Романенков В.А., Сиротенко О.Д., Беличенко М.В, Павлова В.Н. Расчёт урожайности зерновых культур и эффективности минеральных удобрений с учётом одновременного изменения климатических условий и плодородия почвы // Известия Самарского научного центра РАН. 2009, Т.11, № 1(7), С. 1595-1601.

50. Романенков В.А., Сиротенко О.Д., Беличенко М.В., Павлова В.Н. Расчёт урожайности зерновых культур и эффективности минеральных удобрений с учётом одновременного изменения климатических условий и плодородия почвы // Математическое моделирование в экологии. Материалы Национальной конференции с международным участием, 1-июня 2009 г. - Пущино, ИФХиБПП РАН, 2009. С. 236-237.

51. Романенков В.А, Сиротенко О.Д., Рухович Д.И., Романенко И.А, Шевцова Л.К., Королева П.В. Прогноз динамики запасов органического углерода пахотных земель Европейской территории России. М.: ВНИИА, 2009 – 96 с.

52. Рухович О.В, Шарая Л.С, Шарый П.А, Романенков В.А. Прогнозирование урожая озимой пшеницы в агроландшафтах методами геоморфометрии// Плодородие, 2009.

№5 (50). С. 22-24.

53. Сиротенко О.Д., Абашина Е.В, Павлова В.Н., Попова Е.Н., Романенков В.А. Сельское хозяйство // Оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. Том 2. Последствия изменений климата. – М.,2008.С.223-234.

54. Сиротенко О.Д., Романенков В.А., Павлова В.Н., Листова М.П. Оценка и прогноз эффективности минеральных удобрений в условиях изменяющегося климата // Агрохимия, 2008. № 7. С.26-33.

55. Сычев В.Г., Рухович О.В., Романенков В.А., Беличенко М.В., Листова М.П. Опыт создания единой систематизированной базы данных полевых опытов агрохимслужбы и геосети «Агрогеос» // Проблемы агрохимии и экологии. 2008. № 3. С. 35-38.

56. Сычев В.Г., Ефремов Е.Н., Романенков В.А. Состояние и перспективы мониторинга земель сельскохозяйственного назначения и рационального использования потенциала почвенного плодородия // Проблемы агрохимии и экологии, 2008, № 4, с. 4246.

57. Sychev V.G., Romanenkov V.A. Mineral fertilizers in Russian agriculture: demands and realness // Fertilizers and Fertilization: Stewardship for Food Security, Food Quality, Environment and Nature Conservation. Proceedings: Chiang Mai, Thailand, 22-27.01.2006. [B.EichelerLoebermann, S.Handeklaus, C.Hera, G.Hofman, T.Nemetn, R-M.Rietz, E.Schug (eds)], 2009, Iasi: Terra Nostra, Romania.

58. Романенков В.А., Беличенко М.В. Использование динамической модели для оценки и прогноза изменения содержания гумуса в почвах // Приёмы оптимизации режима органического вещества и элементов питания в почвах при различных технологиях применения органгических удобрений и биоресурсов. Владимир: ГНУ ВНИПТИОУ, 2009. С.49-55.

59. Романенков В.А. Модели динамики содержания гумуса в почвах // Модели динамики гумуса в почвах при длительном применении удобрений на дерново-подзолистых почвах.

Владимир: ГНУ ВНИПТИОУ, 2009. С.32-37.

60. Романенков В.А. Координация исследований в Географической сети опытов с удобрениями // Проблемы агрохимии и экологии, 2009, № 4, с. 17-20.

34 работы опубликовано в сборниках тезисов российских и международных конференций.

Список принятых сокращений С – органический углерод ОВ – органическое вещество почвы ГИС – геоинформационная система МГЭИК – межгосударственная экспертная комиссия по изменению климата ГКМ – глобальная климатическая модель y - усредненная урожайность за многолетний период, ц/га Y - среднее квадратичное отклонение урожайности, ц/га r – коэффициент корреляции Список используемых терминов Адаптация к изменению климата - приспособление природных и антропогенных систем в ответ на фактическое или ожидаемое воздействие климата или его последствия, которое позволяет снизить вред и использовать благоприятные возможности (МГЭИК, 2001).

Динамическая модель агроэкосистемы - программный комплекс, позволяющий воспроизводить (имитировать) ход продукционного процесса в течение одного или нескольких сезонов вегетации при учете неконтролируемых (погодных) и контролируемых (агротехника) внешних воздействий Динамическое моделирование ОВ - вычисление изменений пулов ОВ, определяемое влиянием количества и качества поступающих растительных остатков, условий их трансформации и ряда модифицирующих факторов и условий, прежде всего антропогенных в каком-либо временном интервале (Чертов, Комаров, 2007).

Изменение климата — любое изменение климата во времени вследствие его естественной изменчивости или же деятельности человека (Оценочный доклад…, 2008).

Имитационная модель – математическая модель, дающая максимально подробное описание сложных экологических систем Пул - концептуально выделенная по каким-либо характеристикам или функциям часть ОВ (Влияние длительного применения удобрений…,2010) Сценарии выбросов используются в качестве основы разработки прогнозов климата в материалах МГЭИК. Различаются демографическими, социальными, экономическими и технологическими условиями развития. Все сценарии в одинаковой степени реалистичны.

Управление эффективным плодородием – процесс улучшения до требуемого уровня свойств почв, лимитирующих урожайность культуры (Шарков, 2009) Устойчивость - Масштабы изменений, которым может противостоять данная система без изменения своего состояния (МГЭИК, 2001).

Устойчивость агроэкосистем - свойство агроэкосистем восстанавливать почвенные ресурсы, сохранять биологическое разнообразие, обеспечивать высокий выход растениеводческой и животноводческой продукции (по Миркин, Наумова,1997).






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.