Теоретическое обоснование комплексной имитационно-мониторинговой модели продукционного процесса растений в агроэкосистемах

• Автор: Бородий, Сергей Алексеевич
• Шифр специальности: 06.01.09
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Кострома
• Количество страниц: 364 с. : ил.

Министерство сельского хозяйства и продовольствия Российской Федерации
Костромская государственная сельскохозяйственная академия
На правах рукописи
Бородий Сергей Алексеевич
ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ КОМПЛЕКСНОЙ ИМИТАЦИОННО-МОНИТОРИНГОВОЙ МОДЕЛИ ПРОДУКЦИОННОГО ПРОЦЕССА РАСТЕНИЙ В АГРОЭКОСИСТЕМАХ
Специальность 06.01.09 - Растениеводство

Диссертация на соискание ученой степени ора сельскохозяйственных наук
Кострома
Содержание
ВВЕДЕНИЕ
УСЛОВИЯ И МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ
1. Состояние изученности проблемы в странах Западной Европы, Америки, Африки, Азии и Австралии (обзор литературы)
1.1. Стандартные модели, применяемые в мировой практике
1.2. Применение моделей
1.3. Адаптация моделей к локальным условиям
2. Структурная схема модели продукционного процесса
3. Модуль режима солнечной радиации в посеве
3.1. Радиационный режим на границе атмосфера-фитоорганы
3.2. Радиационный режим внутри травостоя
3.3. Верификация модуля
4. Модуль температурного режима почвы
4.1. Объемная теплоемкость почвы
4.2. Теплопроводность почвы
4.3. Верификация модуля
4.4. Управление термическим режимом почвы
(модуль агротехники)
5. Модуль водного режима почвы
5.1. Коэффициент влагопроводности
5.2. Водный потенциал
5.3. Функция стока воды в корень
5.4. Динамика почвенной влаги в агроэкосистемах
5.5. Управление режимом влажности почвы
(модуль агротехники)
6. Модуль режима температуры и влажности в посеве
6.1. Прогноз суммы эффективных температур
6.2. Прогноз суммарной энтальпии воздуха
7. Модуль роста и развития растений
7.1. Динамика биомассы фитоорганов
7.2. Фотосинтез посева
7.3. Газообмен посева
7.4. Индекс фитоорганов в компартменте
7.5. Динамика высоты стеблей и глубины корневой системы растений
7.6. Управление ростом и развитием растения
(модуль агротехники)
7.7. Верификация модуля
8. Методика сбора информации и настройки модели управления продукционным процессом сельскохозяйственных культур
8.1. Входные и выходные параметры модели
8.2. Настройка эмпирических параметров модели
9. Модуль почвенного питания растений
9.1. Прогноз содержания гумуса в почве
9.2. Регулирование режима химического состава почвы
9.3. Верификация модуля
10. Модуль экологических взаимодействий организмов в экосистеме
10.1. Прогноз динамики фауны членистоногих в агроэкосистемах
10.2. Прогноз динамики сорной растительности
ВЫВОДЫ
ПРАКТИЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ
Модель роста силосных культур рассчитывает общий фотосинтез и дыхание для чего хозяйственный урожай вычисляется как разница между общей сухой биомассой и биомассой корней. В погодные факторы, действующие на фотосинтез, включаются температура, солнечная радиация, отношение актуальной транспирации к потенциальной. Дыхание разделяется на дыхание синтеза и дыхание поддержания структу ры (последний компонент добавлен для связи с температурой) (Deng-Shaohua, Jiang-Guozhu, Dong-zhanshan., 1992). Модель урожайности зерна кукурузы описывала следующие процессы: накопление биомассы (на базе развития культуры и поглощения солнечной радиации, зависящих от температуры), бюджет почвенной влаги (разница между осадками, орошением и водо-потреблением, включающая испарение и транспирацию), зависимость площади листьев, роста и газообмена от водного бюджета (по экспериментальным данным) (Adee S.R., Pfender W.F., Hartnett D.C., 1990). Модель конкуренции «культура - сорное растение» ALMANAC разработана по типу модели EPIC и содержит функции водного баланса, цикла элементов питания и роста растения (Jeuffioy М.Н., 1991). Модель урожайности бобов использует описание физиологических процессов: 1)метаболические (фотосинтез, дыхание, N метаболизм), которые имеют управляющее действие на рост, и 2)морфологические (размножение, вегетативный и репродуктивный рост, гибель и опадание фитоорганов), которые вызывают изменение в форме или развитии растения. Эти процессы объединены через углеводное и азотное распределение в потоковую модель, выход с которой идет на расчет потенциала урожайности с учетом чувствительности к стрессам по засухе, избытку воды и поражению ржавчиной (Tobey J., Reilly J., Kane S., 1992). При совершенствовании модели урожайности пшеницы в Руанде были введены: урожай зерна и его компоненты (как функция потгвенных и ландшафтных характеристик и развития болезней), число стеблей и колосьев (коррелированных с освещенностью), число зерен в колосе и их масса (функция содержания в почве N, А1, азимута и уклона поля.) (Van-Evert F.K., Campbell G.S