ИЗМЕНЧИВОСТЬ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ И ЗЕРНОБОБОВЫХ КУЛЬТУР В КИРОВСКОЙ ОБЛАСТИ
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
Цель исследований - выявление тенденции и факторов изменчивости урожайности основных сельскохозяйственных культур Кировской области. Исследование поводили на основании данных территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Кировской области за 2001-2020 гг. Анализ уравнений регрессии показал, что наиболее точно динамику урожайности за анализируемый период описывает полином 2 степени. Урожайность зерновых и зернобобовых культур за двадцатилетний период изменялась от 12,6 до 21,7 ц/га. Средняя урожайность по пятилетиям изменялась от 14,2 ц/га в 2001-2005 гг. до 19,6 ц/га в 2015-2020 гг. Коэффициент вариации урожайности по пятилетиям изменялся от 8,6 до 15,5%, а коэффициент устойчивости урожайности – от 91,4 до 84,5 %, соответственно. Самая высокая урожайность была достигнута в последнее пятилетие, что обусловлено применением интенсивных технологий производства. Помимо агротехники на урожайность оказывают действие и факторы агрометеорологического происхождения. Согласно результатам расчетов от влияния погодно-климатических условий зависит около 10% урожайности, соответственно, 90% вариации урожайности обусловлено культурой земледелия. По результатам расчетов положительных и отрицательных отклонений фактической урожайности от динамической средней выявлено, что прирост урожайности в благоприятные по погодно-климатическим условиям годы может составить 4,1 ц/га, а недобор урожайности в неблагоприятные годы будет в размере 3,7 ц/га. Расчет климатической составляющей по методике Пасова В.М. показал, что Кировская область относится к зоне умеренно устойчивых урожаев

Ключевые слова:
урожайность, изменчивость, устойчивость, динамика, тренд
Текст
Текст произведения (PDF): Читать Скачать

Введение: Изменчивость урожайности - это сложный процесс и характеристика отклонений от средней многолетней величины недостаточна. Изменчивость урожайности – это сочетание основной тенденции с колеблемостью уровней в отдельные периоды или моменты от основной тенденции. Снижение колеблемости, повышение устойчивости производства- важнейшая экономическая проблема не только аграрного, но и других отраслей производства.

Знание зависимости сельскохозяйственных культур от влияния различных факторов позволяют принимать научно-обоснованные решения при планировании производства сельскохозяйственной продукции, и оценить эффект от внедрения различных мероприятий [1].

В целях оценки факторов, формирующих урожай, требуется глубокое познание не только экономических, технологических процессов, но и статистического обоснования проводимых мероприятий по возделыванию сельскохозяйственных культур. Погода, метеорологические факторы и условия производства изменяются повсеместно и непрерывно. Иногда эти изменения выгодны, а чаще наносят большой ущерб.

Исследования в области глобального потепления климата [2, 3, 4]  указывают, что в ближайшем будущем будет больше аномально жарких периодов и меньше дней с сильными морозами (как отдельных дней, так и средних сезонных значений). Жаркие периоды будут чаще и продолжительнее. В связи со сказанным выше, возникает необходимость увеличения продуктивности выращиваемых культур в сельском хозяйстве за счет улучшения культуры земледелия. Правильно подобранная система земледелия позволяет восполнить дефицит природных ресурсов, которые помогают сельскохозяйственной культуре достичь потенциальной урожайности в условиях конкретного места произрастания.

Факторы, которые влияют на продуктивность растений, принято делить на 3 группы:

1. Устойчивые факторы. К ним относятся местоположение, почву, особенности биологии растений и другие.

2. Факторы, зависящие от культуры земледелия. Их рост влияет положительно на продуктивность культур, выращиваемых в аграрном секторе.

3. Факторы, динамика которых может влиять или положительно, или отрицательно на формирование урожайности. Учет особенностей этих факторов позволяет оценить целесообразность применения различных мероприятий выращивания культур и рассчитать экономический эффект производства.

Пасов В.М. [5], изучая факторы, влияющие на сельскохозяйственное производство, предложил их делить на 2 класса:

1. Факторы, которые формируют уровень культуры земледелия.

2. Факторы агрометеорологического происхождения.

Факторы первой группы формируют тенденцию урожайности, а факторы второй группы влияют на ежегодные колебания урожайности сельскохозяйственных культур выше или ниже тренда в конкретном регионе.

Динамические ряды урожайности можно рассматривать как сумму двух слагаемых – детерминированной и случайных отклонений от нее. Тенденция урожайности является следствием культуры земледелия при среднем уровне почвенно – климатических условий [6]. Ее величина зависит от внедрения в практику достижений науки и техники; изменения случайной компоненты временных рядов урожайности определяются главным образом агрометеорологическими условиями периода конкретных лет.

Статистическая оценка уровня культуры земледелия проводится путем расчета тенденции изменчивости урожайности, а колебания ее относительно этой линии создаются в результате изменения агрометеорологических условий [7, 8].

Линия тренда является как бы средней нормальной линией урожайности для данного района, определяемой средними климатическими условиями этого района и уровнем культуры земледелия [9]. Отклонения от линии тренда более показательны для оценки колебаний урожайности в зависимости от агрометеорологических условий, чем отклонения от средних многолетних величин, так как в этом случае прирост урожайности за счет повышения культуры земледелия уже учтен погодично возрастающей линией тренда [10, 11].

Цель исследования - анализ изменчивости урожайности зерновых и зернобобовых культур в Кировской области, выявление тенденции изменения.

Условия, материалы и методы. Для достижения цели исследования использовались общенаучный метод (анализ литературы по теме исследования, сравнение и систематизация теоретических и эмпирических данных) и методы математической статистики.

Наше исследование проведено на основании данных территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Кировской области за 2001-2020 гг.

Результаты и обсуждение. В период с 2001 по 2020 гг. урожайность зерновых и зернобобовых культур в Кировской области не была стабильной (рис.1). Самая низкая урожайность отмечается в 2004 и 2006 гг. в размере 12,6 ц/га, максимальная урожайность была достигнута в 2019г. – 21,7 ц/га. Средняя урожайность за 20 лет составила 16,9 ц/га, коэффициент вариации 17,9%.  Построенный линейный тренд указывает на динамику увеличения урожайности за анализируемый период в среднем за год на 0,4 ц/га.

Яровую пшеницу, озимую рожь, ячмень и овес возделывают практически во всех районах области. Производство озимой пшеницы и гречихи сосредоточено в хозяйствах южных районов, что обусловлено биологическими свойствами культур. Около одной трети зернобобовых культур возделывают в центральных районах, а оставшуюся часть в хозяйствах южных зоны.

Самая высокая средняя урожайность приходится на центральную агроклиматическую зону, в которой расположено большинство передовых хозяйств. Наиболее высокоурожайными в центральной зоне являются  Куменский район (26,2 ц/га в среднем за 2016-2020гг.), Оричевский (23,2 ц/га), г. Киров (22,6 ц/га), Верхошижемский (22,8 ц/га) районы. Самая низкая урожайность зафиксирована в Лузском районе (9,4 ц/га), который находится в северной агроклиматической зоне.

Прирост урожайности отмечается во все рассматриваемые пятилетние периоды (табл.1). Наибольшая продуктивность культур достигнута в последнем пятилетии, что обусловлено освоением интенсивных технологий производства.

Размах изменчивости урожайности варьировал по пятилетним периодам от 2,3 до 6,7 ц/га, а отношение максимального уровня урожайности к минимальному составляло от 1,3:1 до 1,5:1. Как известно, общепринятым критерием устойчивости урожайности является коэффициент вариации, который изменялся от 8,6 до 15,5%, а, соответственно, коэффициент устойчивости – от 91,4 до 84,5%.

Результаты аналитического сглаживания (табл.2) показали, что данные эмпирического ряда урожайности зерновых и зернобобовых за 2001– 2020 гг. в Кировской области лучше выравнивать по уравнению параболы 2 порядка (рис.2). Это уравнение регрессии наиболее всего подходит предъявляемым требованиям к выбору наилучших моделей: ему соответствует наибольшее значение коэффициента детерминации и минимальное значение средней ошибки аппроксимации. Выбор полинома 2 степени подтверждается и исследованиями, проведенными рядом авторов [12, 13].

Изменчивость урожайности от года к году обусловлена влиянием погодных условий. Поэтому В.М. Пасов предложил рассчитывать климатическую составляющую по формуле [5]:

 

 

 

 

где y - текущее значение урожайности;

ȳ – среднее арифметическое значение урожайности за период n-лет;

ytвыравненная (расчетная) урожайность.

По величине климатической составляющей изменчивости урожайности выделяют три зоны [5,  7]:

1. Если  Cm  0,20 , то зона наиболее устойчивых урожаев.

2. Если Cm = 0,21 …0,29 , то зона умеренно устойчивых урожаев.

3. Если  Cm ≥ 0,30, то зона неустойчивых урожаев.

В наших расчетах климатическая составляющая урожайности получилась 0,221±0,019. Это означает, что Кировская область, по климатической составляющей изменчивости урожайности зерновых культур, относится к зоне умеренно устойчивых урожаев.

Рассчитанная для каждого года выравненная урожайность характеризует уровень агротехники, достигнутый в этом году, а распределение величин метеорологической составляющей характеризует ту часть изменчивости урожайности, которая связана с особенностями климата.

Расчеты, представленные в таблице 3, показывают, что положительные отклонения фактической урожайности от средней динамической достигают 27,1 %, отрицательные 19,0%. Прирост в благоприятные годы может быть незначительно больше, чем недобор урожая в неблагоприятные.

Таким образом, на первую составляющую урожайности – культуру земледелия приходится 90,1 %, а на вторую – погодно-климатические условия 9,9 %, то есть около десятой части урожая.

Наряду с понятием вероятности  появления той или иной величины в метеорологии используется понятие об обеспеченности значений этой величины, то есть вероятности того, что варьирующая величина будет иметь значение, равное заданному или больше его. Для того, чтобы определить сколько часто могут быть те или иные отклонения урожайности от динамической средней, необходимо рассчитать обеспеченность распределения отклонений (табл. 4).

По данным табл. 4 можно отметить, что положительные отклонения урожайности от средней динамической в пределах 27,1% (4,5 ц/га) имеют обеспеченность 3,6%, то есть возможность их появления невелика. Отрицательные же значения имеют в отдельные годы 19,0%, что приносит ущерб сельскому хозяйству в пределах 3,3 ц/га.

Выводы:

1. В период с 2001 по 2020 гг. наблюдается ярко выраженная изменчивость урожайности зерновых и зернобобовых культур, которая в целом имеет положительную динамику.

2. На долю влияния факторов, формирующих уровень культуры земледелия в Кировской области, приходится почти что 90%, а от действия факторов агрометеорологического происхождения зависит около десятой части вариации урожайности.

3. Кировская область по климатической составляющей относится к зоне умеренно устойчивых урожаев.

4. Прирост урожайности от средней динамической в благоприятные годы может быть незначительно выше, чем недобор урожая в неблагоприятные.

 

Список литературы

1. Бисчоков Р.М., Смир Р.А. Анализ и прогноз изменений урожайности зерновых культур с учетом динамики природных факторов на территории Кабардино-Балкарской республики // Вестник Курганской ГСХА, 2016. №1. С. 50-55.

2. Изменение климата 2013: Физическая научная основа. Резюме для политиков. Швейцария: МГЭИК, 2013. URL: https://meteoinfo.ru/images/media/books-docs/WG1AR5_SPM_brochure_ru.pdf (дата обращения 01.03.2022).

3. Rosenzweiga С., Elliottb J., Deryng D. Assessing agricultural risks of climate change in the 21st century in a global gridded crop model intercomparison // PNAS, 2014. №4. P.3268-3273. URL: https://www.pnas.org/doi/pdf/10.1073/ pnas.1222463110 (дата обращения 02.03.2022).

4. Debaeke P., Casadebaig P., Flenet F., Langlade N. Sunflower crop and climate change: vulnerability, adaptation, and mitigation potential from case-studies in Europe// Oilseeds & fats Crops and Lipids, 2017. №24 (1). Р.1-15. URL: https://www.ocl-journal.org/articles/ocl/pdf/2017/01/ocl160024.pdf (дата обращения 25.02.2022).

5. Пасов В.М. Изменчивость урожаев и оценка ожидаемой продуктивности зерновых культур // Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 151 с.

6. Фатыхов И.Ш., Исламова Ч.М., Борисов Б.Б., Корепанова Е.В., Гореева В.Н., Тихонова О.С. Влияние почвенно-климатических условий Удмуртской республики на урожайность и химический состав зерна ячменя сорта Раушан// Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2020. Т. 15. № 4 (60). С. 61-66.

7. Мустафина А.Б. Особенности влияния погодных условий на урожайность зерновых культур в Республике Татарстан // Гидрометеорологические исследования и прогнозы, 2019. №2(372). С.144-153.

8. Иванько Я.М., Столопова Ю.В. Климатическая изменчивость и агрометеорологические условия Предбайкалья: экспериментальные исследования и моделирование урожайности зерновых культур // Метеорология и гидрология, 2019. №10. С.117-124.

9. Пермякова Е.А. Факторы и слагаемые изменчивости урожайности в Кировской области// Успехи современной науки, 2017. Т.2. №5. С.182-185.

10. Сапега В.А., Турсумбекова Г.Ш., Сапега С.В. Урожайность зерновых культур и оценка вклада различных факторов в ее изменчивость // Аграрная наука, 2012. №1. С.18-20.

11. Фесенко М.А. Вклад случайных и контролируемых факторов в формирование урожайности зерновых полевого севооборота // Агрофизика, 2017. №2. С. 40-46.

12. Иванько Я.М., Попкова Ю.А., Столопова Ю.В. Факторные модели изменчивости урожайности сельскохозяйственных культур с учетом динамики и автокорреляции // Актуальные вопросы аграрной науки, 2018. №26. С.47-54.

13. Rivington M., Koo J. Report on the meta-analysis of crop modelling for climate change and food security survey. Climate Change, Agriculture and Food Security Challenge Program, Frederiksberg, 2011. P.174. URL: https://www.gov.uk/research-for-development-outputs/report-on-the-meta-analysis-of-crop-modelling-for-climate-change-and-food-security-survey#abstract (дата обращения 25.02.2022).

14. Официальный сайт территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Кировской области. URL: https://kirovstat.gks.ru/ (дата обращения 01.03.2022).

Войти или Создать
* Забыли пароль?