В статье рассмотрен вопрос построения регрессионной модели продуктивности озимой пшеницы в зависимости от тепло- и влагообеспеченности. Такие модели рекомендуется строить отдельно для каждого типового исхода случайных погодных условий вегетационного периода. В работе предложен алгоритм идентификации типовых исходов погодных условий лет наблюдений и распределения статистической выборки на группы для последующей оценки регрессий. Идентификация исходов осуществляется на основе анализа гидротермического коэффициента в критический период развития растений и отклонений от средних многолетних значений среднесуточных температур и суммы осадков по месяцам вегетационного периода. Предлагаемый алгоритм был разработан нами при обработке данных полевых опытов с озимой пшеницей, проведённых в Калужском НИПТИ АПК с 1967 по 1999 гг. Продемонстрированы продукционные функции озимой пшеницы в зависимости от уровня азотного питания, построенные для исходов погодных условий с недостаточной, нормальной и избыточной влагообеспеченностью. Уровень азотного питания представлен интегрированным показателем доступного для растений количества минерального азота, поступившего из всех источников (почвы, пожнивно-корневых остатков предшественника, органических и минеральных удобрений) с учётом коэффициентов использования. На основе анализа продукционных функций показано, что в Калужской области в условиях нормальной влагообеспеченности максимальная урожайность озимой пшеницы 4,75 т/га достигается при уровне азотного питания 200 кг/га, при низкой влагообеспеченности максимальная урожайность 4,31 т/га достигается при уровне азотного питания 195 кг/га, а при избыточной влагообеспеченности максимум урожайности 4,04 т/га достигается при уровне азотного питания 175 кг/га.
The paper deals with the issue of building a regression model of winter wheat yield depending on heat and moisture supply. Such models are recommended to be built separately for each typical outcome of random weather conditions of the growing season. The authors propose an algorithm to identify typical weather outcomes over the years of observations, divide the statistical sample into groups and further evaluate the regressions. To identify outcomes, analysis was made of hydrothermal coefficient during the critical period ofplant development, as well as the deviations of average daily temperatures and the amount ofprecipitation over the months of the growing season. The authors developed an algorithm in processing statistics of experiments with winter wheat, which were performed at the Kaluga Research Institute of Agriculture from 1967 to 1999. They demonstarated production functions of winter wheat depending on the levels of nitrogen nutrition, calculated for weather conditions with insufficient, normal, and excessive moisture supply. The level of nitrogen nutrition is represented by an integrated indicator of the amount of nitrogen available to plants from all sources (soil, crop-root residues of the forecrop, organic and mineral fertilizers), taking into account utilization factors. Based on the analysis of production functions, it was shown that in the Kaluga region under conditions of normal moisture supply, the maximum yield of winter wheat of 4.75 t/ha is achieved at a nitrogen nutrition level of200 kg/ha; with low moisture provision, the maximum yield of 4.31 t/ha is achieved at a nitrogen supply level of195 kg/ha, and with excessive moisture supply, the maximum yield of 4.04 t/ha is achieved at a nitrogen supply level of 175 kg/ha.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.