Динамика запасов почвенного углерода в агроценозах Европейской территории России : по данным длительных агрохимических опытов

• Автор: Романенков, Владимир Аркадьевич
• Шифр специальности: 06.01.04
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 402 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ УДОБРЕНИЙ НА УРОЖАЙНОСТЬ И ПОЧВЕННОЕ ПЛОДОРОДИЕ ПО ДАННЫМ ДЛИТЕЛЬНЫХ ПОЛЕВЫХ ОПЫТОВ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР

1..1. Исследования динамики урожайности и почвенного плодородия

в длительных опытах

1.2. Анализ устойчивости урожаев и оценка возможности ее регулирования на основе полевых опытов Геосети

1.3. Моделирование как способ изучения состояния и динамики

агроэкосистем на основе материалов длительных опытов

1.4. Основные направления исследования состояния органического вещества почв в агроценозах по данным длительных опытов
1.5. Динамические модели органического вещества почвы и их

использование в длительных полевых опытах

ГЛАВА 2. ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ УПРАВЛЯЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ В АГРОЭКОСИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ ИЗУЧЕНИЯ ДИНАМИКИ МНОГОЛЕТНИХ РЯДОВ УРОЖАЙНОСТИ
3.1. Оценка изменения окультуренности почв в многолетних полевых

исследованиях с учетом фактора погоды
3.2. Сравнительная оценка вариантов длительных полевых опытов на
основе многолетних рядов урожайности
ГЛАВА 4. ОЦЕНКА И ПРОГНОЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ МИНЕРАЛЬНЫХ УДОБРЕНИЙ В УСЛОВИЯХ

ИЗМЕНЯЮЩЕГОСЯ КЛИМАТА

4.1. Региональный уровень изменения эффективности удобрений
4.2. Локальный уровень изменения эффективности удобрений 1 ^

ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДИНАМИКИ ОРГАНИЧЕСКОГО УГЛЕРОДА ПОЧВ НЕЧЕРНОЗЕМНОЙ ЗОНЫ
5.1. Статистическая модель органического углерода почвы, учитывающая климатические параметры
5.2. Применение статистической модели для оценки баланса гумуса
на областном и районном уровне
ГЛАВА 6. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОПИСАНИЯ ИЗМЕНЕНИЙ ЗАПАСОВ ПОЧВЕННОГО УГЛЕРОДА
6.1. Модель динамики С пахотных почв России, ее верификация по данным длительных опытов и прогнозные расчеты на основе модели..
6.2. Использование Ротамстедской модели на данных многолетних
опытов Геосети и прогнозные расчеты на ее основе
ГЛАВА 7. ПРОГНОЗ ДИНАМИКИ ЗАПАСОВ ОРГАНИЧЕСКОГО УГЛЕРОДА ПАХОТНЫХ ПОЧВ ЕВРОПЕЙСКОЙ ТЕРРИТОРИИ
7.1. Расчеты по адаптации АПК к ожидаемым изменениям климата с учетом изменения запасов органического углерода
7.1.1. Северо-Западный ФО
7.1.2. Центральный ФО
7.1.3.Приволжский ФО
7.1.4. Южный ФО
7.2. Оценка комплексного влияния экономических и биоклиматических факторов при управлении запасами органического вещества почв
7.3. Сравнительные оценки с использованием двух моделей
органического углерода
ВЫВОДЫ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность иоснования для исследования
Глобальный вызов XXI века - сохранение устойчивости функционирования и стабильности агроэкосистем (Agriculture and environmental challenges..., 2009). 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 нестационарное 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 для проведения агрохимических расчётов, предполагающих
решение вопросов оптимизации и устойчивости сельскохозяйственного

позволяя отражать совокупность взаимосвязей «почва-растение-удобрение-
урожай». В СССР работы по математическому моделированию
агроэкосистем были начаты по инициативе академика Ничипоровича. Общие
принципы построения количественной теории продукционного процесса
были сформулированы Будаговским и др.(1964), Будаговским и Россом;
(1966). Большой вклад в разработку динамических моделей продукционного
процесса внесён Россом (1971), Тоомингом (1977), Полуэктовым (1991),
Сиротенко (1981), De Wit et al.(1969, 1988), Thomly (1976).
Динамические модели используют время в. качестве независимой
переменной. Как сформулировал это положение Полуэктов (1991), «главной
идеей, которую динамические модели привнесли в агрономию, является
осознание факта, что процесс формирования урожая, осуществляется во
времени». Под динамической моделью агроэкосистемы понимается
программный комплекс, позволяющий- воспроизводить (имитировать); ход
продукционного процесса в течение одного или нескольких сезонов
вегетации при подаче на вход модели, неконтролируемых (погодных)- и
контролируемых (агротехника) внешних воздействий- (Полуэктов, 1991).
Применимость модели, описывающей- продукционный процесс
сельскохозяйственных растений, для конкретных природно-климатических,
почвенных условий и систем: земледелия* зависит от точности
воспроизведения моделью ключевых показателей производства
сельскохозяйственной продукции. В; динамическом моделировании роста
растений обычен расчет потенциальной продуктивности, ограниченной
генетическими сортовыми особенностями, количеством приходящей
солнечной радиации, температурой, продолжительностью светового дня и
концентрацией С02. Потенциальная продуктивность ограничивается, как
правило, водным и азотным стрессом, которые определяют величину водно-
лимитированной и азотно-лимитированной урожайности. Развитие
динамического моделирования обусловило переход от расчетов, только
потенциальной урожайности и соответствующего ей продукционного